Crypto x AI生態最全大盤點及潛在機會

2024-02-22 14:02:11

原文標題：endoftheworld.txt: Crypto x AI

原文作者：Accelxr

人工智能是一種加速技術，它將極大地改變社會趨勢，同時改變經濟，重塑行業，並提供在线互動的新形式。

雖然很多人認為 Crypto 向人工智能世界的侵入是沒有必要的，但我們認為這是一種至關重要的協同關系。隨着對人工智能模型生產和分發限制的收緊，一個節奏非常快、反威權的开源社區正在迅速崛起，並與資金雄厚的中心化方案和政府展开了角逐。Crypto 是迄今為止籌集資金和管理开源工具的最佳工具，這與外壓截然相反。這已經是一個理想的匹配，而且這還沒有將 AI 對真實性、出處、身份和其他區域的影響納入考量範疇，這些區域更是 Crypto 可以對其補救或改進的先天優勢。

這裏布滿了各種值得探索的兔子洞，這篇文章試圖盡量涵蓋更多領域，因此這篇文章可以被看做是對迄今為止和可預見的未來中 Crypto x AI 的一些新興領域的風暴概述。

創意

最近一段時間以來，對人工智能的第一波興趣是在創意生成工具領域。生成式人工智能減少了用戶對編程或高級軟件熟練程度等技術技能的依賴，讓具備基本電子產品經驗的人都能夠制作復雜的作品，同時以最低的成本輸出專業作品。

這可能會對創意產業產生巨大的影響，僅舉幾例：

現在，任何人都可以成為創作者，隨着人類與這些工具共創作品的場景也來越多，且越來越成熟，多人遊戲的創作模式將取得前所未有的蓬勃發展。
利基社區能夠制作出高質量的作品，而在此之前這些作品由於受衆規模而限制了商業可行度。
生成性內容將大量湧入，其速度將遠遠超過人類工作，甚至將導致在线人類內容的潛在重估。

以下是一些與 AI 高度互動的創新媒介的討論。

藝術

“AI 藝術不是藝術” 是那些頑固反對 AI 工具崛起的人們的常用口號。生成模型的發布迅速遭到了強烈反擊和抗議，例如我們在 ArtStation 上看到的。然而，它卻在 web3 中一些最有趣的創意垂直子領域中迸發出了火花。

AI 藝術有多種形式，最著名的是時下正流行的生成模型，包括 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney。還有像 ImgnAI 這樣的 web3 競爭者，它們致力於圍繞由代幣經濟學驅動的生成圖像創作為用戶提供更棒社交體驗，這是圍繞這些生成模型構建社區護城河所非常需要的。

然而，在這個領域備受推崇的 AI 藝術家們經常以一種更獨特的方式進行工程設計和微調他們的模型，從而獲得更加獨特的作品，而不是通過簡單的提示。這可能需要訓練新的嵌入，或者使用 LoRAs 來完善某種風格，甚至需要完全構建自己的模型。

使用更復雜和更個性化模型將 AI 藝術作為 NFT 發布的流行藝術家包括 Claire Silver、Ivona Tau、Roope Rainisto、Pindar van Arman、Refik Anadol、Gene Kogan 等等。這些藝術家已經探索了使用各種市場進行分銷，其中最突出的是 Braindrops、Mirage Gallery 和 FellowshipAI 等 AI 藝術專有市場，以及 Bright Moments 等專門針對藝術形式的活動平臺。

AI 藝術的垂直子領域也已經形成，例如後攝影 (post-photography) 和數據藝術 (data art)。後攝影藝術主要由 Fellowship.ai 團隊推動，通過與 Roope Rainsto 合作，讓更多探索這種媒介的藝術家進入公衆視野。很多後攝影美學都致力於擁抱早期生成工具中常見的視覺僞影 (visual artifacts)。隨着 Roope Rainisto 在 Braindrops 上出版的 Life in West America 系列，後攝影藝術开始在社交媒體上受到越來越多的關注。

關於數據藝術，Refik Anadol 是該領域的一名知名藝術家，他以使用數據、算法和人工智能來創建動態和交互式藝術作品的沉浸式裝置而聞名。他的作品中有一些有趣的例子，如《Unsupervised》，該作品將 MoMA 的元數據轉化為一個可實時生成新形式的作品。另外一個例子是《Sense of Place》，它使用了實時的環境數據，如風、溫度和溼度，以及來自藍牙、Wifi 和 LTE 的信號數據來為作品提供數據來源。

另一個有趣的垂直子領域是通過 Crypto 的特性實現的新內容媒體：鏈上自主藝術家。最著名的例子是 Botto，這是一個由社區治理的生成藝術家，它每周會創作 350 件藝術作品，以 ”輪(rounds)為周期，每一輪都包含了多個單獨的 “碎片(fragments)。每一周 BottoDAO 社區都會對這些 ”碎片“ 進行投票，利用他們的審美偏好來指導 Botto 未來藝術創作的生成算法，確保藝術作品隨着時間的推移在社區的影響下發展。每周，那個投票通過的 ”碎片“ 都會在 SuperRare 上鑄造和拍賣，收益將返還給社區。在完成 “碎片化(Fragmentation)” 和 “悖論期(Paradox Periods)” 之後，Botto 目前正處於 “叛亂期(Rebellion Period)”，整合了 Stable Diffusion 2.1 和 Kandinsky 2.1 等新技術，並在其每周的輪次中探索協作和精選收藏。Botto 是 SuperRare 上收入最高的藝術家之一，甚至聚集了自己的收藏家 DAO，名為 CyborgDAO。另外，像 v 0 這樣的項目也正在探索代幣經濟學和 AI 藝術模型的整合，致力於為多位藝術家提供一個場所，讓他們可以創建自己的鏈上藝術引擎，並由持有者社區治理。

在採訪任何形式的 AI 藝術收藏家時，來自 Crypto 領域最常見的反駁是，藝術家的策展減少了其與區塊鏈的互動，這與更經典的生成藝術 (Art Block) 不同。這些作品輸出不是從特定於鏈的輸入中產生的隨機性，而是由藝術家自己選擇，並經過多次排列後被 ”植入“ 藏品中。盡管這是一個數字原生的藝術創作過程，但它必須手動上鏈。

由於執行環境的限制和所使用的圖像生成模型的計算復雜性，完全鏈上 AI 藝術是困難的。一些輕量級輸出的例子，如 Pindar van Arman 的 byteGANs 被存儲在鏈上，但我們預計對於更復雜的模型而言，短期內最接近的可用形式是鏈下驗證機制。例如，Modulus Labs 最近與 Polychain Monsters 合作構建了一個通過 zkML 驗證的 GAN 模型，用於生成可收藏的像素怪物。使用 zk 證明，每個生成的 NFT 都可以被加密驗證為來自實際的 Polychain Monsters 藝術模型，這是 AI 藝術邁出的一大步。

音樂

在基於圖像的藝術之外，音樂正在酝釀一場重大運動。ghostwriter 的 AI Drake 熱門歌曲的成功現在似乎已經衆人皆知。在 2 天內，它積累了 2000 多萬的流量，並迅速被 UMG 取締。這一短暫的現象使公衆意識到藝術家與作品本身之間的關系正在發生根本性的變化。

在幾年內，生成音樂毋庸置疑將超過人類創造的音樂。Boomy 是一家成立於 2018 年底的生成音樂初創公司，其用戶在短時間內創作了全球近 14% 的錄制音樂 (約 1400 多萬首歌曲)。這僅僅是這一個平臺的數據，而且發生在最近公衆興趣激增之前。

鑑於生成性內容將超過人類創作的作品，而且語音模型的使用會更加增加作品的鑑權難度，即如何確定作品是由該藝術家所創作，因此藝術家將需要真實性驗證。當然，發布和驗證藝術媒介真實性的最佳方式是通過加密原語。

然而值得注意的是，這對藝術家來說並不全是壞事，尤其是那些樂意擁抱這一必然趨勢的藝術家。Holly Herndon 是一位开放語音模型的創新者，她授權其社區 (Holly+) 使用她的聲音創作並分發作品。Holly 在發布時的主張很簡單：

“雖然目前來看，盜版和官方語音模型之間的差異可能很小，但隨着更精細、更逼真的語音生成能力的提升，用戶對更全面、更高保真的聲音訓練數據的需求，以及識別來源的需求也將隨之增加。處於這些原因，我相信公衆人物的官方、高保真的聲音模型將成為剛需，那為什么不嘗試一下呢？”

DAO 負責監督 Holly+ 語音模型，能夠通過投票決定新作品的創作和批准。DAO 的代幣持有者有動力確保只有高質量的作品才能獲得批准，以防止因劣質藝術或負面內涵而貶值。語音模型將用於制作數量有限的官方藝術作品，DAO 代幣持有者將從這些作品的轉售中獲得持續的利潤。

最近 Grimes 發布了 elf.tech，一個允許藝術家在他們的原創歌曲中使用 “GrimesAI 聲紋” 的平臺，在獲得 Grimes 的批准後，需要與 Grimes 分享 50% 的版稅份額。Elf.Tech 由 CreateSafe 的 AI 驅動，並通過與 TuneCore 的合作促進了專業分銷並確保了適當的版稅管理。如果音樂的最終形式是鏈上 NFT，則通過法定貨幣或通過自動的鏈上版稅拆分來處理利潤分配。Hume 是一家專注於虛擬藝術家的 web3 音樂工作室，是最早使用 Grimes 模型發布 Grimes AI 與其虛擬藝術家 angelbaby 合作的公司之一。

時尚與實體商品

我之前在這篇文章中探索過使用創意編程算法和人工智能對實體消費品和時尚產品進行生成制造的概念： https://mirror.xyz/1kx.eth/oBuaEp 5 jgGbe 2 gCsa 6 Z-_mLAeMRUhsIdZsaScHQNXS0。

簡而言之，生成式人工智能和創意編程為產品和用戶體驗的超個性化未來創造了先決條件，使得我們可以根據個人喜好創作出獨特的設計、圖案和藝術。這項技術可以應用於從時尚到家居裝飾的各個領域，並通過允許用戶根據自己的喜好微調輸出結果來進一步發揮其優勢。新的制造工具通常允許我們將代碼直接連接到機器，以自動化輸出生產，從而從根本上解決了制造個性化商品的諸多技術瓶頸。

當前正在探索這一領域的 web3 項目包括 Deep Objects、RSTLSS 和 Little Swag World。值得指出的是，大多數數字時尚項目可能會探索生成性創意工具和媒體，Draup、Tribute Brand 和其他公司詳細討論了它的使用。

類似於 Botto 的社區創建模型輸出是 Deep Objects 正在探索的有趣想法。他們使用社區策展引擎將 GAN AI 模型生成的 100 萬個設計縮減為一個社區選擇的作品。這最後一件作品現在將在生成式產品創作的展示中進行 3D 打印。DeepObjects 也可以輕松地將這種策展設計擴展到其他實物商品。

RSTLSS 與 AI 藝術家 Claire Silver 合作推出了一款名為 Pixelgeist 的作品，其中每一次鑄造除了包含藝術品本身以外，還包含了一件以藝術品為特色的數字服裝、帶有服裝的遊戲頭像，以及購买相應實體作品的權利。這種數字物理時尚和 AI 輸出的獨特融合是將遊戲、時尚和 AI 結合在一起的有趣實驗之一。Claire Silver 還通過她最近的系列作品解決了時尚攝影問題，並在 Braindrops 上得以實現。有關數字時尚主題的更多信息，請參閱我的文章： https://medium.com/1kx network/augmenting-culture-the-emerging-field-of-digital-fashion-bead 627 c 8 dcd。

Little Swag World 是在創意工作流程 (從設計到實物) 中使用 GAN 模型的絕好案例。該項目背後的藝術家 Bosch 自己構建了最初的設計，然後通過 Stable Diffusion / Controlnet 運行它以生成獨特的超現實主義作品。這種技術實現了高度的美學一致性，該項目的下一步是將這些生成模型與陶瓷相結合，制作由 AI 增強的 NFT 實物商品。

總而言之，我們預計會出現很多令人興奮的 Crypto x AI 項目，從策劃生成產品的去中心化品牌到 AI 代理設計師的可分割 NFT。

娛樂

在最初圍繞 Nothing Forever 的炒作之後，生成式娛樂也獲得了更為充分的發展。Nothing Forever 是一部基於 Seinfeld 的生成式可交互動畫情景喜劇，在 Twitch 直播上全天候運行。有趣的是，它展示了媒體的力量，節目的敘事會根據 Twitch 聊天回復而改變，並允許捐贈者將他們的肖像作為一個角色導入節目中。

來自 Fable 的 Simulation 通過 SHOW-1 擴展了這項研究，這是一個用於提示生成電視節目的模型，其中寫作、動畫、導演、配音和編輯都通過提示 (prompt) 實現。他們最初在《南方公園 (South Park)》劇集中演示了這一點，但它可以很容易地擴展到任何 IP。我非常期待像我們在 web3 中看到的那樣，更多無需許可的 IP 形式將深入試驗這種類型的內容創作工具。

Upstreet 最近也开始嘗試生成式電視節目，採用他們為虛擬世界平臺开發的 AI 代理模型 (詳細介紹見下文)，允許創作者添加自己的 VRM 頭像，並通過提示進行獨特的互動和短劇創作。

另一個值得關注的領域是知識產權。Story Protocol 這樣的項目正在研究使用去中心化的 IP 注冊機構來促進 IP 的創建、分發和貨幣化。這對創作者很有用，相對於傳統的 IP 許可，它更為絲滑，尤其在生成式 AI 時代尤為獨特。NFT IP、meme 和其他娛樂項目可以獲得授權並支付版權費用來生成各類衍生品，這樣可以極大地解鎖創作者作品的價值放大率。

你是機器人嗎？

我們可能很快將面臨一個問題：深度僞造。例如，通過對有影響力的人進行訓練從而與粉絲互動的聊天機器人，以及社交媒體上的生成式垃圾郵件等等。要不了多久，驗證誰是真實人類將至關重要。

Web3 在預防女巫方面付出了很多努力 (盡管該問題並未被根治)。然而聲譽系統、人格證明機制設計、用戶護照、靈魂綁定 NFT 以及整個代幣經濟都在致力於解決該問題。

認證硬件、zkML 和人格證明

我之前在這篇文章中詳細討論了 zkML 的實際意義和潛在用例： https://mirror.xyz/1kx.eth/q0s9RCH43JCDq8Z2w2Zo6S5SYcFt9ZQaRITzR4G7a_k。

有多個團隊，如 Modulus Labs、EZKL、Giza，更專注於使用 zk 證明模型的推理。這些使用 zk 來驗證模型輸出的努力具有廣泛的應用，並使 DeFi、身份、藝術和遊戲領域的新實驗能夠以信任最小化的方式使用這些模型。

雖然有無數的項目專注於人格證明，但最有趣的應用程序之一當屬 Worldcoin。Worldcoin 使用 AI 模型將虹膜掃描轉換為簡短的哈希值，以便在出現女巫攻擊的情況時很容易地進行交叉檢查來驗證相似性或衝突。因為每個虹膜都是獨一無二的，所以該模型能夠確定用戶是真實且獨一無二的。它使用受信的硬件設置 (那個識別度極高的球體) 來確保模型只接受來自其相機並經過加密籤名的輸入。

同樣，zk micophone 團隊演示了如何使用經過認證的麥克風來創建音頻內容並對其進行數字籤名，以驗證錄音的真實性。密鑰存儲在麥克風的安全區域中，該區域通過籤名來保證錄制音頻的真實性。由於大多數錄音都是經過處理或編輯的，由 SNARK 驅動的音頻編輯軟件可以實現音頻轉換的同時仍能證明音頻來源。Daniel Kang 還與 Anna Rose 和 Kobi Gurkan 合作，對經過認證的錄音進行概念驗證。

永遠的影響力者

驗證人格或人類創造的內容的另一面是接受深度僞造的可能性。與上面的語音克隆模型類似，一些有影響力的人選擇創建聊天機器人來吸引他們的受衆。一個著名的例子是 Caryn Marjorie，她使用其聲音推出了一款 AI 女友產品，並訓練了數千小時的 YouTube 視頻，以完美地捕捉她的個性、舉止和聲音。用戶可以用每分鐘 1 美元的價格在一個私人 Telegram 頻道中與她的頭像交談，發送和接收帶有她肖像的語音消息。在推出的第一周，Caryn Marjorie 賺了 72, 000 美元，隨着訂閱的增長，預計她的月收入將超過 500 萬美元。

CarynAI 僅僅是 AI 女友產品的其中一個例子 (更多介紹見下文)，想象一下，你可以和你最喜歡的遊戲主播的 AI 模型一起玩遊戲，實時對話，模擬真實的體驗；或者，KOL 可以使用擬人化的 AI+頭像，這些頭像可以被授權用於時裝秀或出版物等等。

˚✧₊⁎( ˘ω˘ )⁎⁺˳✧༚ Uwu-ral Networks 是如此卡哇伊 (ノ◕ヮ◕)ノ:・゚✧*

一個不爭的現實是， 79% 的 18 至 24 歲成年人表示感到孤獨；在 18 至 34 歲的人中，有 42% 的人表示 “一直” 感到 “被遺忘”；63% 的 30 歲以下男性認為自己是單身，而同年齡段的女性中有 34% 認為自己是單身；只有 21% 的男性表示他們在過去一周內從朋友那裏得到了情感支持。

人是寂寞的。在一個孤獨感日益流行的時代，尤其是在年輕人中，人工智能陪伴的出現提供了一個獨特但略帶反烏托邦的解決方案。AI 伴侶始終可用、無需判斷且高度個性化。他們可以充當治療師或欲望釋放出口。他們可以是富有創造力的同事，也可以是生活方式的教練。他們總是在等着和你談論你想要的任何事情。

做到這一點的基礎結構可以是：使用個性提示微調模型，概述行為、外表、特徵、溝通方式等。通過 elevenlabs 等人聲模型運行模型的輸出。根據要求使用圖像生成器模型和定義的外觀提示生成自拍照。生成適當的 vrm 頭像並將其放置在可交互的環境中。好了，你現在擁有了一個非常適合你的超媒體伴侶。如果再融入 Crypto，你將可以讓他們可擁有、可交易、可出租等等。

伴侶

上面的這種設置完全可以通過 DIY 實現，不過你也可以使用那些專門針對此概念的 APP。Replika 是最著名的例子，它允許我們與虛擬伴侶進行實時溝通而無需任何技術技能。這些應用程序通常以訂閱模式運行，用戶付費與他們的虛擬伴侶互動。此類產品不僅有利可圖，而且它們還展示了這種趨勢對人類心理的巨大影響：例如，Reddit 上的一篇帖子展示了一個人與虛擬伴侶連續 2000 天的交談記錄，而且我們還看到了求婚、AR 自拍創作等等。這裏還有一個有趣的花絮：當色情功能從平臺上刪除時，subreddit 版主不得不將自殺熱线 Pin 在了社區頂部以安撫躁動的社區成員。

基於角色的平臺也开始湧現，它為用戶提供了一種使用多重角色的方法 (通常也是訂閱模式)。雖然在 Character.ai 和 Chub.ai 等平臺上有許多現成的角色可供選擇，但真正的新穎之處在於通過性格提示 + 反饋訓練來制作完全屬於自己的角色或場景。

很多 web3 項目已經進行了一些嘗試來提供這些伴侶體驗，例如 Belong Hearts、MoeMate 和 Imgnai。

Belong Hearts 开創了一種新穎的 NFT 鑄造玩法，讓用戶與他們提供的角色聊天，直到用戶搞到她的電話號碼，從而可以被列入 NFT 鑄造的白名單。一旦收到了 NFT，該 NFT 就可以讓用戶享受與角色的聊天體驗，包括色情角色扮演以及生成的自拍。雖然產品的未來方向尚待確定，但圍繞將代幣經濟學作為一種機制，讓玩家將物品或代幣贈給聊天機器人以影響她的情緒和關系水平的討論非常多。

MoeMate 由 Webaverse 背後的團隊創建，它同時提供了桌面版本和瀏覽器版本應用程序，用戶可以輕松導入 vrm 模型，然後可以賦予其個性並與之交互。桌面版本讓人想起了之前的一種名為 old-school paperclip assistant 的 AI 助理。

還有 Imgnai，它除了是上面提到的高質量圖像生成器模型外，還通過完全集成的聊天機器人體驗來解決 Nai 角色的擬人化問題。

歸根結底，代幣經濟學的潛力在伴侶領域比比皆是，代幣化 API、可交易的個性提示 (見下文)、鏈上遊戲貨幣、代理支付、可交易飾品、角色遊戲機制和代幣限制訪問等場景僅僅是未來潛在的探索範圍中的一小部分。

個性市場

有趣的是，伴侶應用程序的興起也引發了人格提示標准化的興起，以及交換人格原語的平臺。該領域有可能會向着高質量提示和場景的金融化的方向發展。例如，如果一個未經審查的开源 LLM 可以從包含標准化人格的 NFT 中讀取元數據，那么人格 NFT 可以獲得從中產生的版稅從而讓其創建者受益。

不過這也引出了另一個懸而未決的問題：由於許多頂級模型都受到 NSFW 內容的限制，因此必須創建可行的开源模型，然而這恰恰是基於代幣的衆籌和治理的絕好機會。

你可以查看我寫的這篇文章來深入了解本章節提到一些想法： https://medium.com/1kx network/virtual-beings-51606 c 041 acf。

增強治理

DAO 治理的歷史實際上是漫長的人類協作歷史的演變。最終我們發現，有效地組織資源，最小化治理膨脹，消除摸魚現象，以及發現軟實力的低效或瓶頸是極其困難的。

使用 AI 作為 DAO 增強層的實驗才剛剛开始，但它們的潛在影響是深遠的。最常見的形式是使用訓練有素的 LLM 來幫助將 DAO 內的勞動力資本引導到更有效的事務上，識別提案中的問題，並开放對貢獻和投票的更廣泛參與。還有一些更簡單的工具，如 AwesomeQA，它通過搜索和自動會回復來提高 DAO 的效率。最終，我們預計 DAO 中的 “autonomous” 將隨着時間的推移變得更加重要。

自治委員會和投票代理

Upstreet 已將多代理系統 (如 AutoGPT 等) 應用於他們的治理過程，作為一個早期的實驗。每個代理都由 DAO 的一個子組定義，例如藝術家、开發者、BD 策略師、公關、社區經理等。然後這些代理的任務是分析來自貢獻者的提案，並討論其利弊。進而，代理們根據其對各自範圍內的影響進行評分，並匯總分數。人類貢獻者可以在投票決定結果之前評估他們的討論和評分，因此本質來說，上它提供了一種多樣化的並行評審服務。

這特別有趣，因為這個過程可以浮現出人類可能錯過的提案的各個方面，或者使人類能夠與人工智能代理就其後續影響進行辯論。

先進的協調系統

MakerDAO 也曾詳細討論過類似話題，以最少的人力投入實現自主治理決策的目標。他們完成了 Atlas 的概述，它描繪了一個包含所有與 Maker 治理相關的實時數據中心。這些數據單元以文檔樹的形式組織，可提供上下文以防止誤讀。Atlas 將採用 JSON 格式並標准化，以方便 AI 和編程工具使用它。

Atlas 可以被各種人工智能治理工具 (Governance AI Tools, GAIT) 使用，這些工具通過自動化交互和確定參與者任務的優先級來參與治理。示例用例包括：

項目投標：GAIT 可以通過處理文書工作和確保提案符合战略目標來簡化生態系統參與者對項目投標的流程。
監控違反規則的行為：GAIT 可以幫助監控可交付成果和規則遵守情況，標記潛在問題以供人工審查。
專業建議整合：GAIT 可以將專業建議轉化為格式化的提案，彌合治理和專業知識之間的差距。
數據集成：GAIT 可以輕松地集成新數據和經驗，幫助 DAO 學習和適應新狀況而不會重復錯誤。
語言包容性：GAIT 可以充當翻譯器，使治理以多種語言進行，從而營造一個多元化和包容性的環境。
SubDAO：Atlas 和 GAIT 可以應用於 SubDAO，允許實驗和快速开發，並能夠從失敗中吸取教訓。
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我尤為興奮的 Crypto x AI 的領域是遊戲。該領域有很多新穎的遊戲可供探索，例如程序內容遊戲、生成式虛擬世界、基於 LLM 的敘事、AI 代理相互合作的合作遊戲等等。

雖然 web2 中有很多關於新遊戲的好例子，但在這裏我們將重點介紹 web3 的例子。值得一提的是這篇學術文章《**Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》**喚醒了許多人對多人工智能代理遊戲環境的可能性探索。來自斯坦福大學和谷歌的研究人員通過將 LLM 應用於沙盒遊戲環境中的代理展示了這種潛力。由 LLM 驅動的代理表現出令人印象深刻的行為包括傳播派對邀請，建立友誼，約會，以及協調大家按時參加聚會等等，所有這些都基於單一的用戶指定建議。該方法利用了一種架構，該架構擴展了 LLM 以存儲和合成更高級別的反饋，從而讓代理能夠實現更為動態的行為規劃。

這項研究是迄今為止 web3 中探索最多 (但仍處實驗階段) 的遊戲的基礎。核心思想是我們如何在模擬環境中使用具有高度自治性或特性的 AI 代理，並圍繞它們打造有趣而富有趣味性的遊戲。

Parallel TCG 團隊的 Parallel Colony 通過讓 AI 代理在遊戲中為玩家收集資源和代幣來探索這一概念。使用 ERC-6551 標准，AI 代理是可以代表用戶在遊戲中進行交易的 NFT 錢包。AI 代理可以創建、鑄造和存儲新的遊戲道具，並且還具備由團隊創建的微調 LLM 所定義的個性，使他們具有非標准化的行為和特質，這些行為和特質可以影響他們在遊戲中的行動。

不過從概念上講，最引人入勝的基於 AI 代理的遊戲是 Upstreet。Upstreet 是一個虛擬世界項目，具有一些瘋狂的創意，例如 AI 代理 SDK、程序任務、瀏覽器 + VR、拖放互操作性以及一個名為 “The Street” 的環境中的社交功能，玩家可以構建自己的體驗並在其中互動。除了玩家之外，還有人工智能代理，开發人員 (及玩家) 可以部署影響遊戲環境的個性和目標。最有趣的是他們對 AI Director 的研究和开發，這是一個 AI 代理，它決定一個目標，例如 “從最高的建築物跳傘” 或 “开始一個新的宗教”，用戶和代理作為挑战者參與其中。Director 會在每一個回合結束時確定獲勝者，用獎品、代幣和 NFT 獎勵玩家和代理。這可能會導致非常有趣且復雜的代理與玩家的交互，我們非常高興看到其發展，特別是，它可以直接導致高價值的 3D 環境研究和數據，為將來的更先進的模型提供更多的數據，OpenAI 似乎也對收購开源 Minecraft 風格的遊戲頗感興趣。

用於創建虛擬世界的生成工具是增強遊戲的另一個領域。例如，Today 讓玩家設計自己的虛擬島嶼並照顧 AI NPC 同伴。尤為獨特的是他們使用生成創意工具來促進遊戲內 UGC 的开發。由於遊戲主要基於這些用戶創建的島嶼，因此，為沒有 3D 遊戲开發或藝術技能的玩家提供絲滑的資產开發機會非常重要。可以說，圍繞元宇宙風格的遊戲玩法之所以低迷，很大程度上是因為缺乏內容，而從短期來看，恰恰可以通過使用生成工具來補救這一點。

AI 代理需要訓練，而訓練本身可以成為一個有趣的遊戲供玩家探索。AI Arena 提供了一種新穎的 AI 代理訓練方式，讓玩家玩 Super Smash Bros 風格的遊戲，通過模仿訓練慢慢教 AI 代理參加比賽。由於 AI 代理不需要休息，因此它可以全天候地與始終活躍的競爭對手池進行競爭性錦標賽以獲得獎品，同時玩家可以異步微調其遊戲風格。這將培訓變成了一種遊戲，並通過代幣經濟學放大它的效用。

人類與強大的人工智能玩家進行大規模的合作遊戲在過去是可以做到的，但隨着代幣經濟學的融入，它被提升到了一個新的高度。來自 Modulus Labs 的 Leela vs. the World 是此類遊戲形式的實驗。在這個實驗中，Modulus 採用了 Leela 國際象棋引擎，並通過 zk 電路驗證它的輸出。玩家可以投入資金押注人類與人工智能的對弈，從而形成一個有趣的預測市場。雖然考慮到目前 zk 的狀態，該模型的驗證時間會很長，但它無疑开闢了基於大規模協作的電子競技預測市場和可驗證且復雜的 AI 玩家治理機制的可能性挑战。

最後，純鏈遊或自主世界也將通過人工智能得到增強。關於該主題最引人注目的是大型知識模型 ( Large Lore Models )，它着眼於使用 LLM 協議層來創建持續的知識，這些知識可以在可修改和相互關聯的遊戲環境中進行互操作，玩家的行為在自主世界中同時影響多個遊戲環境，因此應該攜帶更高維度的知識來促進故事情節。這非常適合構建在多鏈遊戲環境中的抽象 LLM 層。

基礎設施

AI x Crypto 基礎設施本身就值得用一篇單獨的文章介紹，但在這裏我將簡要介紹我們看到的一些正在形成想法。

分布式計算

要理解加密經濟系統對計算的需求，首先要理解核心問題。迄今為止，GPU 容量存在極大的瓶頸，最好的硬件，如 H 100 ，等待時間長達一年。與此同時，初創公司正在籌集巨額資金來購买硬件，政府正在爭先恐後地為國防目的而採購，即使是像 OpenAI 這樣資金最充裕的團隊也因為計算能力有限而不得不暫停功能發布。

很多專注於去中心化計算和 DePIN 的團隊在這裏看到了機會：引導無許可的集群來滿足需求，同時提供加密激勵和最低利潤，使網絡在定價上與 web2 同行具有高度競爭力，同時為硬件供應商提供更好的回報。

機器學習大致可分為四個主要的計算工作量：

數據預處理：准備原始數據並將其轉換為可用的格式。
訓練：讓 ML 模型在大型數據集上進行訓練，以學習數據中的模式和關系。
微調：可以使用較小的數據集進一步優化 ML 模型，以提高特定任務的性能。
推理：運行經過訓練和微調的模型以進行預測。

我們已經看到了像 Render 和 Akash 這樣更通用的計算網絡轉向服務於更專業的計算，如 AI/ML。例如，Render 已經利用建立在他們網絡之上的提供商如 io.net 來更直接地服務 AI 客戶，而像 Akash 這樣的供應商已經开始引入擁有需求的硬件供應商，並通過直接訓練他們自己的模型來展示網絡的力量，第一個案例是一個僅在無版權材料上訓練的 Stable Diffusion fork。 Livepeer 也正在專注於 AI 視頻計算，因為他們已經有一個龐大的服務於視頻轉碼用例的網絡。

此外，一種專門針對 AI 計算的網絡正在形成，這讓我們認識到圍繞協同和驗證的核心挑战可以通過圍繞 AI 構建鏈或模型來更直接地解決。Gensyn 是其中比較值得注意的例子，它構建了一個基於基板的 L1，專為並行化和驗證而設計。該協議使用並行化將較大的計算工作負載拆分為任務，並將它們異步推送到網絡。為了解決驗證問題，Gensyn 使用了概率學習證明 (probabilistic proof-of-learning)、基於圖的 pinpoint 協議以及基於 staking 和 slashing 的激勵系統。盡管 Gensyn 網絡尚未上线，但該團隊預測，其網絡上等效 V1 00 GPU 的每小時成本約為 0.40 美元。

儲存之外，替代訓練模型也在興起，例如聯合學習 (federated learning)，在意識到區塊鏈可以更適當地激勵這些模型後，它在 web3 中復興。簡而言之，聯合學習是一種多方獨立訓練模型的方法，並定期批處理更新並將其發送到全局模型。有很多實踐案例，比如谷歌的鍵盤文本預測算法。在 web3 中，FedML 和 FLock 正在嘗試將聯合學習方法與代幣激勵相結合。

同樣值得注意的是，像 Filecoin 和 Arweave 這樣的去中心化數據存儲，以及像 Space and Time 這樣的數據庫，可以在數據預處理方面發揮重要作用。

基於共識的 ML

使用區塊鏈的另一種新穎的基礎設施形式則是基於共識的機器學習 (ML) 概念。 Bittensor 是這一概念的最突出例子：這是一種基於 Substrate 的 L1 區塊鏈，旨在通過使用特定於應用的子網來提高機器學習的效率和協作。每個子網都有自己的激勵系統，用於服務各種用例，從 LLM 到預測模型到生成性創新。Bittensor 獨特之處在於它如何使用礦工協調優質輸出：礦工通過提供他們的 ML 模型的智能輸出（由驗證者評級）來獲得 TAO (其原生代幣)。由於礦工因為最佳輸出而獲得激勵，他們會不斷改進自己的模型以保持競爭力，從而幫助 Bittensor 完成了在代幣經濟學的協調下實現更快的學習過程。

TAO 生態系統中最近令人興奮的發展是動態 TAO 提案，將 Bittensor 過渡到圍繞代幣排放的更自動化、市場驅動的機制設計，以及推出的 Nous 子網以提供激勵模型微調，以便與 OpenAI 等公司競爭。

我們可能會看到更多有關此類系統的嘗試，例如讓 mining 或共識以有利於質量的方式調節模型輸出。

意圖就是您所需要的一切

在 DeFi 中，MEV 領域的最新論點是關於用戶意圖以及使用經濟同性 (economically-aligned) 的解調器來執行這些意圖。關於意圖的討論通常百家齊放，但有一點已經變得越來越清晰了：用戶的意圖需要更高階的語義上下文才能被解析成可執行代碼。LLMs 可能會提供這個語義層。

Propellerheads 提出了迄今為止在意圖空間中使用 LLM 的最清晰的愿景： https://www.propellerheads.xyz/blog/blockchain-and-llms。

簡而言之，LLMs 可以通過語義理解，將接近匹配的意圖轉化為完全匹配的意圖，從而幫助我們找到巧遇需求 (coincidences of wants, CoWs) 的機會。這可以通過向內意圖重判 (例如 “購买 LUSD 代替 USDC 可以嗎？我找到了一個匹配的限價訂單，你將通過這個 CoW 節省 0.3 ％的交易費用。”) 和向外意圖重判 (例如 “我想購买你擁有的這個 BAYC，您愿意以 X ETH 的價格出售嗎？”) 來實現。

當然還可以有其他結構，這在錢包和多重籤名的後账戶抽象背景下變得特別有趣。DAIN 和 Autonolas 等項目已經嘗試使用代理作為錢包的籤名者，例如，出於安全和基於意圖的目的，與你的錢包交談並讓它代表你執行交易即將成為現實。

同樣值得關注的是規模龐大 DeFi 用例，例如基於代理的預測市場、由 AI 管理的經濟模型、以及 ML 參數化的 DeFi 應用程序，我的 zkML 文章提供了更為詳細的介紹。

代理經濟

迄今為止，我最喜歡的基礎設施領域之一是人工智能代理經濟。它源自我對世界的愿景，在這個世界中，每個人都有自己的代理，我們僱用那些高質量和訓練有素的代理為我們服務，或者讓自治代理在復雜的經濟行為中實現我們的目標。為了做到這一點，代理必須有一種方式來支付和接收他們的服務費用。傳統的支付模式絕對有可能為這些代理开放，但更有可能的是，鑑於其易用性、結算速度和無需許可的性質，代理將以加密貨幣進行交易。

Autonolas 和 DAIN 是該領域的典型案例。在 Autonolas 中，代理實際上是網絡中的節點，致力於實現特定目標，這些節點由服務運營商維護，類似於 Keeper 網絡。這些代理可用於各種服務，例如預言機、預測市場、消息傳遞等。DAIN 採用了類似的方法，使代理能夠 “發現、交互、交易和與網絡中的其他代理協作”。