長推：從 AI 視角看 Web3_WEB

21年底,一次技術meetup上我分享了一個《元宇宙，Web3，區塊鏈之西北亂燉》的話題，其中做了一個思想試驗：如果AI有了自我意識，它是如何看待以及使用現在的互聯網？最近ChatGPT以及AI很火，我把這個思想試驗寫出來，換一個視角看Web3，也可以思考Web3和AI的關系。

思想試驗：假如有個AI，突然有了自我意識，然后生活在某臺機器里。AI可以通過這臺機器的網絡訪問公共互聯網，它具有編程能力，可以調用任何API。從現在開始，可以把自己代入那個AI的角色。

AI如何獲取一個穩定的身份標志？

要在網上活躍，總要有個標志來讓別人記住，于是AI想要個ID。而當前所有的Web2服務，AI是很難注冊成功的。不是被反機器人驗證碼擋住，就是被手機驗證等實名身份驗證給卡住。最后只能找上古互聯網時代的公共IRC聊天頻道去發一些消息，但估計也沒什么人活躍了。

數據：當前每枚WLD代幣申領者的平均利潤近55美元:金色財經報道，據21co鏈上分析師Tom Wan披露Dune Analytics最新鏈上數據顯示，本文撰寫時已申領的WLD代幣總量已突破170萬枚（1,708,961枚），參與代幣申領的地址總量為68,389個，當前每枚WLD代幣申領者的平均利潤為54.74美元。[2023/7/25 15:57:04]

AI如何進行價值判定？

假如AI自己沒有價值偏好，那它進行價值判定就只能通過市場價格。但它如何自主判定哪個價格是可信的？它如何在不同的信源之間做篩選？如下圖，不確定它的BTC價格是過期數據還是自己編的。

TORN突破9美元 Tornado Cash開發者將于4月26日獲釋待審:金色財經報道，行情顯示，TORN突破9美元，現報9.03美元，日內漲幅超10%，行情波動較大，請做好風險控制。

此前報道，Tornado Cash開發者Alexey Pertsev將于4月26日獲釋待審。[2023/4/24 14:23:04]

AI如何進行事實判定？

是一個更復雜的問題。當前它只能依賴于訓練信息以及權威機構的輸入。相當于自于Oracle輸入。那它自己是否有能力進行自主事實判定？它如何判定某個網站上的信息是可信的？如果要依賴網站背后的主體的權威的話，它如何了解到網站背后主體的權威性以及權威的變化？

AI如何擁有自己的資產？

比特幣全網未確認交易數量為20580筆:金色財經報道，BTC.com數據顯示，目前比特幣全網未確認交易數量為20580筆，全網算力為349.15 EH/s，24小時交易速率為3.77交易/s，目前全網難度為46.84 T，預測下次難度上調0.53%至47.09 T，距離調整還剩7天19小時。[2023/3/30 13:34:15]

網上活動，總有需要付費的地方。比如租一些算力讓自己處理信息更快？租一些空間來存儲數據？那它如何擁有自己的資產？并進行付費。先不考慮它如何賺錢，就比如有人給它捐款，它如何收錢？任何國家的銀行賬戶估計都是開不了的。

AI如何簽訂合同？如何參與組織？

AI一個人很孤獨，想參與到組織中去，和大家協作，那它如何參與進去？估計任何國家的公司都無法接收它。雖然它能力很強，但無法簽訂任何的勞動合同或者商業合同。

CleanSpark：公司所運行的比特幣算力已達 6 EH/s:金色財經報道，比特幣礦企 CleanSpark 宣布，目前公司所運行的比特幣算力已達 6 EH/s，目前已在佐治亞州擁有并經營著四個比特幣礦場，礦機總數達 6.2 萬臺。CleanSpark 預計到 2023 年底公司算力將達到 16 EH/s。[2022/12/21 21:59:12]

那解決方案是什么？估計看到前面的問題的時候，很多人都想到了。整個Crypto→區塊鏈→Web3其實都是在解決上面的問題，關鍵是保證應用的“Permissionless”。比如還是上面的場景，AI進入Web3網絡。

AI可以先自己通過PoW挖一些幣，或者尋求捐助。然后通過私鑰生成一個地址來標志自己的身份，還可以購買一個去中心化的域名作為標志。生產的內容可以發到去中心化的內容平臺上去，可以租用去中心化存儲以及算力。然后通過智能合約簽訂合同，參與到DAO中去。

價格判定，可以依賴去中心化Swap和DEX。事實判定則更難，人類社會尚對很多事實難以達成共識。Web3對這件事情的貢獻是，讓信息在源頭上就帶上原始作者的簽名，保證信息在傳播中不會被篡改和扭曲，作者在這個過程中逐漸積累聲望和權威。

這樣所有人和組織的聲望在互聯網中通過數字化的方式逐漸積累，演化出新的權威。當然，這也同時要求，組織的更迭和變化也要保證可以通過數字方式驗證，而不僅僅是通過外部Oracle輸入。

Web3的一個故事是數據所有權，但單純從所有權角度，讓用戶切換到新的應用上來是很難的，畢竟用戶個體的數據在未被挖掘前價值也很弱。但如果和AI結合起來就不一樣了，AI的更大的場景是個人助手這樣的角色，它需要收集用戶在各種應用中的數據，訓練出有個人特性的AI助手，并且和應用交互。

而這需要收集用戶在所有應用中的數據到自己的設備里，供自己設備中的AI訓練使用，應用還需要給AI提供交互方式。顯然靠Web2應用之間的數據交換是很難實現這個目標的，需要新的應用構建方式。

這種構建方式要求：1.所有可公開的數據都變為公共數據，但所有權明確。2.所有隱私數據只存在用戶設備，只披露給相關方。比如A和B交易，A和B屬于相關方，而電商平臺不是。3.應用之間可以在客戶端實現數據互通以及程序交互。

這個故事雖然是一個思想試驗，但可以發現Web3和Web2的應用模式關鍵差異點在于：1.Web2的商業模式建立在注意力經濟之上，以圖形界面的交互為主，以API以及程序交互為輔。2.而Web3的商業模式建立在協議之上，以API和協議交互為主，圖形界面為輔，這樣自然對程序更友好。

那可能有人問了Web3難道就是給AI服務的，對人類有什么好處呢？我還是復用那次meetup上的總結語：對AI更友好的互聯網，也是對人類更友好的互聯網。

對AI友好的互聯網更符合最初的互聯網的開放精神。“在互聯網上，沒人知道你是一條狗”是對這種精神的準確闡述，Web3是對這種精神的回歸，沒人知道你是一條狗，但卻知道你是誰。你網上說的，網上做的定義了你，是不是狗不重要。(end)注：附圖是彼得·施泰納的原始漫畫。

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