AI大爆發，為何Web3不可或缺？

原文作者：Teng Yan

原文編譯：Luffy，Foresight News

我聽到過的一個比喻：生成式人工智能意味着在地球上發現了一個新大陸，那裏有 1000 億超級智能人愿意免費工作。

令人難以置信，不是嗎？

21 世紀將被稱為人類的人工智能時代。

我們親眼目睹了新一代技術的早期發展，這種技術將比電的發現、核能利用甚至火的利用更深刻地改變社會。別相信我的話，英國國王是這么說的：

【多么美好的時代啊！誰知道給算法輸入大量數據並疊加巨大的計算資源會讓人工智能开發出令人驚訝的新能力？它現在可以綜合、推理並與我們進行實際對話。它使我們能夠以自然、直觀的語言與所有人類知識互動。】

正如馬克·安德森簡明扼要地指出的那樣，人工智能將拯救世界。

技術範式轉變

加密貨幣和人工智能代表了本世紀技術領域最重要的兩個範式轉變。

範式轉變是指以下創新：

• 從根本上改變我們運作和思考世界的方式；

• 廣泛適用於各行各業；

• 為人類开啓新的生產力水平。

我對變革性進步感到興奮，而不是最新的病毒式社交媒體應用。人工智能和加密貨幣正在沿着各自的道路發展，但我預計兩者會融合。它們是互補的：

• AI = 數據、計算、自主代理

• 加密貨幣=所有權、經濟協調、抵制審查

Balaji 說讓我們將一切都代幣化。你能理解嗎？

在他半开玩笑的背後，有一個开創性的事實。當加密貨幣和人工智能這兩股力量合並時，就會發生一些非凡的事情。加密貨幣充當人工智能堆棧的自然協調層，徹底改變了我們與技術和彼此互動的方式。

开源≠去中心化

令我惱怒的是，「开源」和「去中心化」這兩個術語經常被混為一談，而且經常互換使用。當我和人們談論去中心化人工智能時，一個常見的回答是：

「好的，但是我們不是已經有开源人工智能模型了嗎？」

這是兩個截然不同的概念。理解這一點最簡單的方法就是將去中心化 AI 視為开源 AI 的一個子集。

开源注重軟件代碼的可訪問性和協作开發，而去中心化則注重控制權的分配。

第一級：开源

开源开發允許公衆訪問源代碼，任何人都可以查看、修改和分發源代碼。這種方法建立在協作、透明和社區驅動的开發基礎之上。

开源开發的協作性質允許快速迭代和更短的开發周期。我將其比作建造摩天大樓：任何人都可以改進和借鑑他人以前的成果，能夠更快地實現自己的目標。

例子：

• Linux 是一種开源操作系統，已成為服務器、超級計算機和消費設備的基石。它為全球大多數網絡服務器提供支持。它的开發涉及數千名程序員，並以其穩定性和安全性而聞名。

• 同樣，Android 的开源也讓它成為了全球主導的移動操作系統。三星、HTC 和小米等制造商可以打造運行 Android 的多樣化硬件產品，大大降低了新玩家的進入門檻。

在人工智能領域，开源模型是根據許可證發布的，任何人都可以直接使用它們或針對特定用例對其進行微調。例如，Mixtral 7 B 和 BERT 等模型可供公衆使用和修改。

开源運動正在迅速發展。目前，Huggingface 上有超過 653, 000 個开放模型可供使用。

來源：Huggingface.co

看到大型开源 AI 模型迅速趕上專有模型，這令人鼓舞。Meta 的 Llama-3 訓練成本高達數百億美元，現在任何可以訪問互聯網的人都能夠使用它。它的性能優於 GPT-3.5 ，並且正在迅速趕上 GPT-4 。

2023 年初情況並非如此，當時 GPT-4 （封閉）和 Llama 65 B（开放）之間存在巨大的性能差距。沒有人認為在自己的計算機上運行 GPT-4 質量的模型是可能的。在短短一年內，差距已大大縮小，並且可能會繼續縮小。

你可能想知道：

為什么像 Meta 這樣的公司要花費數十億美元訓練 AI 模型，但卻將其开源？

• 歸根結底，這是一項核心信念，即技術進步不是一場零和遊戲。技術進步意味着每個人都是贏家。

• 社區對模型的改進可以直接使 Meta 受益。例如，如果有人優化模型以降低運行成本，Meta 就可以節省成本。

• 它不會影響 Meta 的特定應用廣告業務（例如 Instagram、Facebook）。這一策略很可能是焦土政策的一部分，旨在向圍繞專有基礎模型建立業務的公司（如微軟和 OpenAI）施加壓力。开源替代方案顯然會破壞專有模型的商業化。

扎克了解开源為何重要

技術領域的常識在這裏適用：「如果你領先，就保持專有。如果你落後，就讓它开源。」

我希望我們能繼續看到高質量的开源 AI 模型，供任何人微調和構建應用程序。這很重要。开源模型提供了更好的安全性（有更多的人關注它們）、更大的定制靈活性，並且比閉源模型更具成本效益。

自由市場已經解決了更強大的基礎人工智能模型的可用性和可訪問性問題，使其成為一種商品和公共產品。

需要說明的是，我並不是要求一切都开源的極端主義者。專有模型很重要，在專門的任務中，它們的表現可能會優於开源模型。對於初創企業和企業家來說，採用开源模型、針對特定用例進行微調並創建專有應用程序是明智的做法。开源和專有模型將共存。然而，我們必須繼續倡導开源基礎模型，而不是將其可用性視為理所當然。

开源人工智能只是去中心化圖景的一部分。這延伸到權力分配的問題，我們將在下文討論。

第二級：去中心化

我的讀者中有 99% 的人會同意，人工智能是一項體現人類集體智慧的指數級技術。能力越大，責任越大。我們不能用中心化來對抗人工智能的中心化。

相反，我們需要換個角度思考。

去中心化是一種哲學，甚至是一種邪教，其根源在於將權力歸還給個人的原則。這自然與我們中心化的現代世界產生了矛盾。比如股市中，我們的大部分技術影響力都集中在少數幾家大公司（大型科技公司）身上。

2023 年，「七巨頭」——蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、Nvidia、Meta 和特斯拉——股價飆升近 80% ，顯著影響了納斯達克的表現，並主導了標准普爾 500 指數。這是由於他們在科技領域的主導地位，賦予了他們巨大的競爭優勢和定價權。市場也在定價中考慮了他們在人工智能領域的預期主導地位。

殘酷的事實是，互聯網已經被壟斷。我們並不擁有我們在網上創建的任何內容。相反，我們成為由大型科技公司控制的數字生態系統的不知情的參與者。我稱之為「數字奴隸制」 。如果我們的數字奴隸主不喜歡我們所做或所說的話，我們就會被噤聲，即被平臺封殺。

目前，通用人工智能已被大型中心化企業壟斷，例如 Microsoft-OpenAI、Amazon-Anthropic 和 Google-Gemini。大型科技公司在 LLM 培訓方面具有早期優勢，這需要大量數據集和計算資源。

盡管他們公开宣稱：「我們是為未來而建設」，但行動勝於雄辯。歷史表明，大型科技公司的首要任務往往是維持壟斷地位，而不是創新，並利用其資金來強化這一點。

一種方法是進行監管俘獲，遊說制定只有自己才能遵守的行業法規，設置高進入門檻並抑制新競爭。他們還有資本收購新興競爭對手。這種策略在過去讓他們取得了成功。

潛在的黑暗未來

想象一個人工智能主要由大型科技公司控制的世界。在這個奧威爾式的反烏托邦世界裏：

人工智能系統的內部運作，從訓練到推理，對我們來說仍然是隱祕的。這種缺乏透明度令人擔憂，特別是因為我們將使用這些系統做出對我們生活產生重大影響的決策。在醫療保健等高風險領域，無需信任的可驗證性至關重要。一個令人悲傷的例子是 Babylon Health ，它大力推廣其個人人工智能醫生。然而，後來人們發現，他們的「人工智能醫生」只是一組在電子表格上運行的基於規則的算法，並沒有像宣傳的那樣發揮作用。數十億美元的投資化為烏有，人們受到了傷害。

人工智能系統容易受到操縱和偏見。谷歌的 Gemini 因錯誤地生成描繪種族背景改變的歷史人物圖像（黑人「开國元勳」和黑人教皇）而遭到強烈反對。人工智能在塑造公衆輿論、影響市場或左右政治結果方面的潛在濫用是真實存在的。

來源：@Endwokeness

審查問題普遍存在，而且只會越來越嚴重。在有些國家，人工智能公司需要政府批准或許可，這是政府確保人工智能發展符合國家利益和安全政策的更廣泛战略的一部分。

我們不再擁有自己的數據。相反，我們只能聽天由命，我們的數據經常被收集起來，用於喂養大型中心化人工智能模型，而無需徵得我們的同意或給予公平的補償。我生活在一個我們的數據和個人人工智能不受我們控制的世界裏。政府和當權者會盡最大努力繼續掌權，包括侵犯我們的隱私。

如果不加以控制，我們的社會可能會過度依賴少數幾個強大的壟斷性人工智能系統。我們對這些系統的依賴使我們無法選擇退出，將我們鎖定在特定的平臺上，在那裏我們會成為精神奴隸。

馬克·扎克伯格在最近的一次採訪中強調了這個問題，他表示，如果一家公司擁有比其他公司更好的人工智能，那將是一個嚴重的問題。這將技術優勢限制在少數產品和人員身上。採用开源和去中心化優先的方法有助於緩解這些擔憂。

那么，讓我問你：你希望本世紀最具變革性的技術被一小部分人控制嗎？

有什么替代方案？

我們需要一種平衡人工智能技術中心化力量的方法。我們可以塑造我們向往的後人工智能世界：一個民主、开放、公平的世界。

這就是加密貨幣的重要性所在。有了加密貨幣，我們可以堅持以下關鍵原則：

• 分散控制權：決策和控制權分布在網絡上，由代碼管理，而不是任何單一實體手中。

• 用戶授權：用戶對其資產和數據擁有所有權。

• 抗審查：網絡在沒有中央權威的情況下運行，從而阻止任何單一實體掌握審查權力。

在與 Crypto x AI 領域項目創始人交談時，我總是會問他們為什么在產品中使用區塊鏈 / 加密貨幣，以及他們是否可以在鏈下做同樣的事情。通常，在沒有區塊鏈的情況下在 AI 中操作會更好、更快、更便宜。然而，更深層次的哲學信仰讓最好的創始人致力於去中心化。

如果讓我總結一下這些信念的話，那就是：

加密貨幣是民主、公开、公平地推進人工智能的最佳技術堆棧。它實現了透明、可審計的系統，確保數據所有權仍屬於用戶。這確保了這項技術的好處在全球範圍內共享，而不僅僅是富人和少數人。

去中心化的人工智能應用是關鍵

來源：a16z Enterprise

去中心化適用於整個生成式人工智能技術棧。純粹主義者可能要求在堆棧的每一層都實現去中心化。對於像我這樣的現實主義者來說，我認為去中心化人工智能的最大潛力不在於基礎模型，而在於應用層。

我主要擔心的是互聯網歷史的重演，TCP/IP 和電子郵件等基礎技術可以自由訪問。然而，用戶數據的經濟價值和控制權卻集中在谷歌、蘋果和亞馬遜等大公司的手中。這些公司在开放技術的基礎上建立了專有生態系統。

風險在於：即使基礎人工智能模型是开源的，大公司仍然可能主導應用層，創建鎖定用戶並集中數據控制的專有系統。

好消息是，我們正處於人工智能運動的早期階段，我們有機會改變其軌跡。那些支持去中心化人工智能控制權和所有權的人需要積極努力建立廣泛共享利益的系統，而不是讓利益集中在少數人手中。

我們的努力不應僅僅集中在支持开源人工智能系統上。我們還需要確保使用這些系統構建的應用程序是开放透明的、鼓勵良性競爭的、並得到適當的管理。

Vneice 也希望人工智能實現去中心化

人工智能中去中心化應用的一個例子是 Erik Voorhees 的 Venice 。

Venice 是基於开源模型構建的 ChatGPT 替代方案。它提供了一個無需許可的平臺，允許任何人從任何地方訪問开源機器智能。

Venice 的不同之處在於它優先考慮用戶隱私，只記錄最少的信息（電子郵件和 IP 地址），不記錄您的任何對話或回復。該平臺還旨在避免審查任何人工智能的回復，保持可信的中立立場。這與 ChatGPT 形成了鮮明對比，ChatGPT 具有大量的內容過濾器。

我自己試用了 Venice，發現它的響應非常好，它還有上帝模式。

Crypto x AI 的發展方向是什么？

1. 人工智能應用變得性感

我們已經確定开源和去中心化對於人工智能至關重要。這在應用層尤其明顯。

過去 12 個月，NVDA 投資者賺得盆滿鉢滿。如今，生成式 AI 的大部分價值都集中在硬件和基礎設施層（例如 NVIDIA、Amazon Web Services）。

然而，如果我們從雲計算等其他重大技術變革中推斷趨勢，未來 10 年，價值將不可避免地轉向應用層。Apoorv（Altimeter）在其關於生成式人工智能經濟學的文章中簡明扼要地強調了這一點。

因此，為去中心化 AI 應用准備好基礎設施至關重要，這些應用的構建無需耗費大量开發人員精力、管理費用或糟糕的用戶體驗。Ritual、Nillion 和 0 G Labs 等初創公司正在开發去中心化訓練、推理和數據可用性所需的系統。

2. 無處不在的代理人工智能

大模型非常有趣。但人工智能真正令人興奮的未來在於自主人工智能代理：無需人工輸入即可獨立學習、規劃和執行任務。

其中包括專門的代理（例如客戶服務聊天機器人）和通用代理，它們具有开放式目標、廣泛的世界知識（在互聯網規模的數據庫上訓練）以及廣泛的多任務處理能力。

隨着這些代理變得越來越普遍，它們在區塊鏈上運行將是自然而然的事情，價值交易可以通過代碼輕松進行。另一方面，沒有銀行會為人工智能代理提供銀行账戶或信用卡。傳統金融系統需要很多年才能適應這種新模式。

Michael Rinko 在他的文章《 The Real Merge 》中很好地解釋了這一點：

【如果 GPT-5 使用 TradFi，它必須瀏覽為人類設計的拜佔庭式銀行界面，處理未針對 AI 優化的身份驗證程序，並可能與客戶服務代理進行交互以進行驗證。或者，如果它想規避這一點，它必須請求並獲得對 Alice 的銀行和匯款機構的許可 API 訪問權限。

相比之下，如果 GPT-5 使用加密貨幣，它只會生成一個指定金額和收款地址的交易，用 Alice 的私鑰對其進行籤名，然後將其廣播到網絡。】

與區塊鏈上的智能合約交互的能力賦予了人工智能代理超能力。它們可以付款、進行交易、與 DApp 互動，並執行人類用戶可能採取的任何行動。

我們必須確保這些代理能夠在开放、無需許可且不受審查的環境中運行，以充分發揮其潛力。加密貨幣為 AI 代理提供了基礎設施和激勵網絡，使其能夠自主有效地運行。

我認為去中心化人工智能將發揮重要作用。它對於人類作為科技物種快速發展而不走上黑暗道路至關重要。

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