人工智能在Web3中的應用：挑戰、風險和前景_人工智能

重點概括：

生成式人工智能是一種用于生成人工內容的人工智能技術。Web3中的人工智能應用包括在游戲中部署數字收藏品、NFT、資產創建和軟件開發等方面。除了內容生成外，人工智能還可以通過簡化開發流程和改善去中心化應用程序的用戶體驗來推動Web3空間的發展。盡管仍然存在版權、準確性和創造力等挑戰，但AI時代已經到來——AI模型正在改變企業和行業。人工智能生成內容介紹

最近，人工智能生成的內容變得非常受歡迎，應用程序如DALL-E和ChatGPT分別產生令人印象深刻的視覺資產和進行類似人類對話的處理。

廣義而言，生成式人工智能是一種通過計算機模型生成內容的人工智能。在專業生成的內容和用戶生成的內容之后，AIGC被廣泛認為是下一個內容生成階段。

PGC通常由創意專業人士為品牌使用或發布制作，而UGC是由最終用戶創建并直接在社交媒體網站上分享的。

隨著人工智能近年來的快速發展，它現在可以生成各種類型的內容。一些相關的人工智能領域是自然語言處理，它研究計算機如何處理和分析文本，以及生成式對抗網絡，它旨在生成具有類似于訓練數據集的特征的新數據。

孫宇晨：波場穩定幣市值已經接近500億美元，2023年目標為1000億美元:據官方最新消息，波場TRON創始人孫宇晨在推特發文表示：“兩周前我們發布了穩定幣市值600億美元的宏偉目標。從那時起，我們面臨無數挑戰，但我們的決心依然堅定！自豪地宣布我們已經接近500億！重新考慮我們2023年的穩定幣市值目標，600億太過保守，讓我們以1000億美元為目標！”[2023/3/31 13:37:03]

人工智能生成的內容可以幫助加速創意過程，企業開始注意到它在改變內容創建方式以及創意團隊跨行業運作方式方面的潛力。?

以下是連接人工智能和Web3的潛在場景和用例。

AIGC在Web3中的應用

文本AI及其對Web3的影響

文本AI是指使用人工智能生成文本。它是一種自然語言處理技術，可以從給定的輸入中生成類似于人類寫作的文本，并用于各種應用程序，如摘要、對話系統和機器翻譯。今天的文本生成器被用來為各種目的產生原創性、有創意的內容，在Web3內部也有許多領域可以高度利用這些技術。

Gnosis聯創發表“關于Layer 2局限性”演說， 討論關于L2技術限制、中立性等問題:3月6日消息，以太坊基礎設施公司Gnosis聯合創始人Martin K?ppelmann在社交媒體上分享了以太坊丹佛大會ETH Denver中深入探討 \"關于Layer 2局限性（The Limits of L2）\" 的內容，討論了關于技術限制、中立性問題、缺少L1僵化帶來的挑戰、本地資產的安全性，以及針對“以太坊間協議”提出的解決方案。

其中，Martin指出長期來看， 即使被完美實現，L2仍會有一些根本問題： 1. L2只適合狀態不會膨脹的應用，比如交易所（只需要交易結果，不需要交易歷史），但對于狀態膨脹的應用，沒辦法進行擴容的；2. 在交易成本方面，L2峰值的gas費有時會到1美元以上，即使EIP4844落實（gas能降低90% ），但對于需要gas在1美分以下（sbu-cent）的場景依舊不適用，此外，需求增加后，gas依舊會升高；3. L2在資產退出的問題，如果退出成本超過了用戶在L2上的資產價值，小額資產用戶可能無法支付退出的gas費，即使所有用戶都能負擔，但由于寬帶限制也會被卡住；4. 部分應用無法被roll up，例如 CirclesUBI、POAP狀態太大，無法導出到L1，不可能壓縮這個數據并把它放在L1上，所以L2對他們沒用。

他還補充道，L2的sequencer非常中心化，中心化的sequencer非常有可能被審查，甚至強制 KYC （只接受來自KYC地址的交易）；L2之所以安全是基于L1，L1本身還在發展中， 往后5到10年還會做許多修改，這就給L2帶來許多挑戰。

此外，Martin提出一個很有趣解決方案，類似于Cosmos的IBC模型，可以做另一個鏈，跟以太坊運行一樣的東西，然后通過無信任的ZK-bridge來連接，組成一個以太坊宇宙（Ethereumverse）。[2023/3/6 12:44:14]

借助文本AI工具，在線搜索可以重新想象并提供更直觀地瀏覽網絡的方式。ChatGPT最新與微軟在線搜索引擎Bing集成，現在已經推出了聊天界面作為搜索網絡的一種方式。

ApeCoin質押系統ApeStake.io已上線并積累質押獎勵:12月13日消息，Web3工具開發商Horizen Labs在推特上宣布，質押APE的獎勵現已上線并累積。

數據顯示，ApeCoin官方質押合約內已有超6830萬枚APE（或含APE獎勵），價值約2.98億美元。ApeStake.io頁面數據顯示，APE、BAYC、MAYC、BAKC四個質押池中的APE質押量分別為22218402.36枚、23249624.87枚、8756673.49枚、1897512.32枚，共計約合5612萬枚。

此前12月6日消息，ApeCoin質押系統ApeStake.io已正式上線并開啟預存期。[2022/12/13 21:40:31]

同時，谷歌發布了自己版本NLP模型稱之為Bard,一個LaMDA驅動實驗性會話AI文字服務，幫助簡化復雜主題并綜合查詢洞察力。

生成式人工智能可能會改變人們搜索網絡的方式

生成式AI有潛力改變人們在網絡上過濾信息的方式，并有可能減少對搜索引擎廣告模型的依賴——這是許多當前Web2用戶長期以來一直想要規避的問題。

Revolut仍希望投資其加密貨幣產品:11月7日消息，Revolut首席執行官NikolayStoronsky在接受采訪時表示，加密貨幣在2021年貢獻高達30%至35%的收入。現在這一比例還不到5%。從他的角度來看，這是非常可悲的。他認為加密貨幣在金融系統中有很大的潛力。Revoll仍希望投資其加密貨幣產品。（彭博社）[2022/11/7 12:26:26]

文本生成工具允許用戶在查詢時削減SEO生成內容的噪音。如果搜索偏好轉向文本AI工具，那么搜索引擎可能會被替換，這意味著更少與搜索相關的廣告雜亂無章——這是Web3核心標準之一，將技術權力重新交到用戶手中。

在區塊鏈游戲中，文本AI可以通過提高游戲開發者和藝術家的創造力和生產率來實現。通過利用文本AI，基礎視頻游戲元素——如對話、故事和角色構成等——可以快速制作并完善，通過更快地生成想法來簡化創意流程。

AINFTs

AI還可以幫助生成圖像和視頻，這些內容類型隨后可以被鑄造成NFT。這些由AI生成的NFT稱為生成藝術NFT，其中藝術家將首先輸入一組規則，以及參數，如迭代次數和隨機程度。計算機將在此指定框架內生成藝術品。

推特高管：與馬斯克的交易正如預期進行:5月20日消息，推特高管們在全員會議上告知推特員工，特斯拉CEO馬斯克并購推特的潛在交易按預期的速度推進。“并不存在”所謂的交易“被按暫停鍵”說法。推特不會讓馬斯克在重新談判并購金額上如愿以償。（財聯社）[2022/5/20 3:29:35]

一個例子是“CryptoPunks”發生器LarvaLabs創建的“Autoglyphs”NFT收藏品。以下是其他通過AI輔助生成的NFT收藏品的示例。

區塊鏈游戲中的AI化身和物品

生成式AI模型可以在Web3環境下協助創造大規模的游戲資產，包括頭像、裝備、車輛和文物等。游戲行業可以應用文本到圖像生成式AI模型，能夠從文字描述中產生創意資產和內容。在一定參數范圍內，現代語言模型也可用于建立所創建資產的上下文，例如道具強度統計、角色屬性或傳說。

如今，由人工智能生成的圖像和視頻已經非常先進，甚至可以用于創建區塊鏈游戲和元宇宙虛擬產品中的特效。例如，MirrorWorld是一個GameFi項目，利用了基于AI的虛擬“鏡像”，作為游戲中角色的資產。Mirror資產在每款游戲中都可以完全互操作，確保資產持有者能夠在游戲上線時使用它們應對新的挑戰。?

AletheaAI公司推出了CharacterGPT項目作為另一個生成式AI示例。該項目采用多模態AI系統稱為CharacterGPT來從文本描述中生成交互式AI角色，并實現了從文字到角色創作。這些交互式角色可以根據不同自然語言描述具有獨特外觀、聲音、個性和身份。

這些角色可以被標記化并記錄在區塊鏈上，并且其所有者還可以自定義其個性并訓練其智力，并在Alethea'sAIProtocol各種其他dapp之間進行交易和使用。這些交互式角色提出了許多應用場景，包括數字孿生、數字指南、數字伴侶、虛擬助手以及人工智能非玩家角色。

AI可以幫助找到漏洞

當涉及構建Web3基礎設施和應用程序時，人工智能可以幫助簡化開發過程。

例如，人工智能應用程序可用于調試代碼。使用人工智能，ChatGPT已經展示了在某種程度上不僅可以閱讀和編寫代碼，還可以找到代碼中的錯誤。

一些加密專業人士現在開始使用這個AI動力程序進行簡單的代碼審計任務：智能合約審計公司Certik的開發人員使用ChatGPT進行“快速理解和總結復雜代碼片段的語義”。

最終結論：AI在Web3中的應用面臨的挑戰、風險和前景

隨著人工智能的發展，其可能性是無限的，只受用戶想象力的限制。即使在早期階段，人工智能模型繼續展示其在轉變企業甚至行業方面的能力。由于低門檻導致廣泛采用，很可能人工智能將成為我們數字世界中未來的生活方式。然而，這種技術也存在一些挑戰和風險。

一個挑戰可能是消費者和組織對AI生成內容的反對。例如，主要的股票照片網站和平臺之一GettyImages已禁止上傳和出售使用AI藝術工具生成的插圖。版權問題被視為原因，因為一些AI生成的圖像復制了受版權保護的內容，原始藝術家的水印仍然可見。

AIGC面臨的另一個挑戰是質量問題。斯坦福大學教授AndrewNg提供了一個例子，在該例子中ChatGPT錯誤地解釋算盤比GPU更快速度這個事實。

對于大多數人來說，這種技術開始干擾工作崗位，這是一個令人擔憂的挑戰。然而，認為AI將取代人類在工作中的角色是一個誤解。事實上，它可以在現有和新興市場上創造新機會：AI很可能要么幫助增強工作，要么創造新類型的與AI相關的工作，需要一些技能提升。

著名作家WilliamGibson曾經形容過關于AI的未來：“未來已經到了——只不過分配得不太均勻。”這也適用于當今AI和Web3交匯處。

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