作者：Reflexivity Research，翻譯：金色財經xiaozou
最近，人工智慧（AI）行業頻現各大新聞頭條，褒貶不一。 雖然你可能對最近的OpenAI鬧劇非常了解，並且可能對現有的AI技術的功能也已經進行了一些探索，但關於AI與區塊鏈系統之間的交互你很可能並沒有想太多。 本文，我們將介紹一些現有的致力於將人工智慧和區塊鏈技術相結合的應用程式，以及未來幾年這些應用程式和人工智慧行業的發展前景。
在我們詳細討論項目細節和更多技術細節之前，我覺得有必要先介紹一下人工智慧技術基礎知識，以及業內天才團隊和個人開發者是如何創造當今之局的。
你對ChatGPT應該已經非常熟悉了，它是如今最流行、最被廣泛認可的面向消費者的AI應用，在過去的一年裡，它已成功斬獲科技行業的關注——今天，就讓就我們來解釋一下此項技術的底層概念，以及面對所有的使用者需求，它為何能夠表現得如此出色。
支援ChatGPT和其他面向消費者的聊天模型的核心技術就是眾所周知的大語言模型（LLM：Large Language Model）。 這些複雜的AI技術本質上是深度學習技術/演算法和超大數據集的結合，它們共同創造了一個能夠預測和總結信息的人工智慧模型。
人類和LLM之間的交互是通過自然語言處理的，大多數LLM都是專門使用自然語言處理（NLP）構建的。 首先，使用者要求聊天機器人用自然語言回答某類問題，然後，聊天機器人利用其底層技術、訓練數據和功能盡可能地為使用者提供答案。
LLM是基於transformer模型創建的。 Transformer是一種擅長預測文本及學習詞語背後上下文的神經網路。 使用transformer模型的LLM擅長NLP，能夠很好地處理人類日常任務，比如解決數學問題、生成代碼範本、甚至是寫簡報或進行文本校對。
正因如此，像ChatGPT、微軟Bing AI和Claude這樣的聊天機器人才能取得巨大的成功，幾乎憑一己之力引發了一場人工智慧革命。 雖然許多人認為人工智慧系統最終可能會獲得比人類更強大的能力和智慧，但幾乎沒有證據能夠表明這種情況將很快發生。 無論如何，這些模型與人類工作流程相結合帶來的種種可能性以及極具前景的現有功能足以表明，無論我們喜歡與否，人工智慧都將繼續走下去。 不過，你可能很想知道這些模型如何能夠與加密技術和區塊鏈的無需許可特性相結合，那額，就讓我們來解釋一下潛在的融合趨勢，探討研究這兩種具顛覆力量的技術形式。
加密行業每天都會現身在新聞、大型媒體及其他社交媒體平臺上。 2008年，中本聰撰寫了一份白皮書，而這份白皮書已經成為了一個1.5萬億美元的市場，惹得世界上最大的金融機構們紛紛批准或拒絕比特幣現貨ETF申請。
向業外人士描述區塊鏈技術的內在好處通常很難，主要是因為大多數第一世界國家的金融業非常發達，與使用者的交互非常順暢。 在如美國這樣的發達國家之外，要解釋和展示金融交易無需許可帳戶的力量則要容易得多，這在很大程度上是由於這些地方腐敗的金融機構和政府，不幸的是，它們仍然掌握著世界各地的政治經濟命脈。 全世界各國貨幣都在定期貶值，世界上絕大多數人口仍然無法獲取銀行基礎設施。
加密技術是一種為沒有銀行帳戶的人提供銀行服務的方式，這種技術為個人提供了成為自己的金融操作監管者的機會，無論是在冷錢包中持有加密貨幣，還是利用加密生態中眾多可用的去中心化金融應用。 無需許可金融的前景難以描述，但每天上演的革命性變化卻不容低估。
區塊鏈固有的透明度、安全性和去中心化特性可以極大地促進人工智慧數據的存儲、共用和使用方式。 AI和區塊鏈技術的融合有望通過為AI交易和決策提供不可篡改的賬本來增強AI系統的信任度，減少對操縱或濫用數據的擔憂。
加密技術可以促進AI發展（反之亦然）的一個關鍵方面在於數據管理和安全領域。 AI系統需要大量數據進行學習和改進。 借助區塊鏈技術，這些數據可以在不同的平臺和利益相關者之間安全透明地共用。 這不僅確保了數據的完整性，還為AI協同研究和開發開闢了新途徑，打破了通常阻礙創新的數據孤島。
人工智慧和區塊鏈的結合可能催生合法的去中心化自治組織（DAO）。 這些DAO由智慧合約管理，由AI演算法提供支援，可以獨立運行和決策，並在沒有人為干預的情況下執行交易。 歷來，加密DAO的管理並不理想，因為人類的情感和對金錢的渴望往往蓋過了DAO的最初目的。 實施AI系統可以通過自動化流程和減少對仲介的需求來徹底改變各行各業，在提高效率的同時降低成本。
另一個大有前景的領域是使用區塊鏈作為生成和共用AI數據的激勵手段。 通過代幣化過程，個人和組織可以因向AI模型貢獻有價值的數據而獲得獎勵，從而建立一個更具協作性和包容性的AI生態。
去中心化金融（DeFi）也是人工智慧潛在的巨大貢獻者，有望創造出可以被稱為去中心化人工智慧（DeAI）的事物。 這樣一來可以讓人工智慧技術的使用更加民主化，個人和小型實體也可以獲取以前只有大公司才能使用的AI工具和服務。
加密貨幣和人工智慧的融合不僅有可能改變金融領域，也有可能改變我們數位生活的方方面面。 通過將這兩種技術的優勢相結合，我們可以期待這樣一個人工智慧的未來：AI不僅更易訪問，而且更加安全和透明，也可能更加高效。 說到這裡，就讓我們來分析一下當前AI行業的表現。
將加密技術對金融體系的改革比作對AI系統生產的智慧革命，我們可以得出一些高度相關的相似之處，併為兩者的結合提供依據。
如今，人工智慧公司，如OpenAI、Google Deepmind、Anthropic及許多其他公司，都在進行各自的研究和運營。
現在我們已經瞭解了AI和加密協同效應的有關基礎知識，下面我們可以更詳細地研究一下該領域的一些領先專案。 雖然其中的大多數仍在積極努力地啟動引導他們的網路、獲取忠誠使用者群及更廣泛的來自加密社區的關注，但他們都奔走在行業的最前沿，是這個快速增長行業的優秀代表。
Bittensor是迄今為止Crypto & AI生態中最受歡迎也是最完善的專案。 Bittensor是一個去中心化網路，旨在通過為眾多分散的商品市場或“子網”創建一個平臺，統一使用一個單一的代幣系統，讓人工智慧領域更加民主化。 它的使命是通過採用獨特的激勵機制和先進的子網架構，打造一個與OpenAI等AI領域的大型超級企業相媲美的網路。 Bittensor系統可以視為是一台由區塊鏈驅動的機器，可以有效地將AI功能帶到鏈上。
該網路由兩個關鍵參與者管理：礦工和驗證者。 礦工向網路提交預訓練的人工智慧模型，並因其貢獻而獲得獎勵，而驗證者則確保模型輸出的有效性和準確性。 這種設置創造了一個競爭環境，激勵礦工不斷改進他們的模型，以獲得更好的性能和更高的TAO（網路的原生代幣）回報。 用戶通過向驗證者發送查詢來與網路進行交互，驗證者然後將這些查詢分發給礦工。 驗證器對這些礦工的輸出進行排序，並將排名最高的回應返回給使用者。
Bittensor的模型開發方法是獨一無二的。 與許多人工智慧實驗室或研究機構不同，Bittensor由於訓練模型的成本高且複雜並沒有這麼做。 該網路依賴於去中心化訓練機制。 驗證者（Validator）的任務是使用特定的數據集評估礦工生成的模型，並根據某些標準（如準確性和損失函數）對各模型打分。 這種去中心化評估方式確保了模型性能得以持續改進。
Bittensor架構包括Yuma共識機制，這是一種工作量證明（PoW）和權益證明（PoS）的獨特混合機制，它將資源分配到網路的子網中。 子網是一個個獨立的經濟市場，每個市場都專注於不同的人工智慧任務，如文本預測或圖像生成，並且可以根據其功能加入宣告或退出Yuma共識。
Bittensor是人工智慧去中心化的重要一步，它提供了一個平臺，可以以去中心化的方式開發、評估和改進各種人工智慧模型。 其獨特的結構不僅激勵了高品質人工智慧模型的創建，還使人工智慧技術的使用更加民主化，有望改變各個領域的AI開發和使用方式。
Akash網路是一個創新的開源超級雲平臺，旨在安全有效地進行計算資源買賣。 它的願景是為使用者提供部署自己的雲基礎設施以及購買和出售未使用的雲資源的能力。 這種靈活性不僅使雲資源的使用更加民主化，還為需要擴展操作的使用者提供了具成本效益的解決方案。
Akash系統的核心是一種逆向拍賣機制，用戶可以根據自己的計算需求提交出價，供應商之間可以競爭提供服務，這通常會致使價格明顯低於傳統雲系統。 該系統的底層支撐是成熟可靠的Kubernetes和Cosmos等技術，確保平臺安全可靠地託管應用程式。 Akash的社區驅動方法確保其使用者在網路的發展和治理中擁有發言權，使其成為真正的以使用者為中心的公共服務。
Akash的基礎設施是使用一種簡單易用的、基於YAML的SDL來定義的，它允許使用者跨多個領域和供應商創建複雜的部署。 該特性與領先的容器編排系統Kubernetes相結合，不僅保證了部署的靈活性，還保證了應用程式託管的安全性和可靠性。 此外，Akash提供持久存儲解決方案，即使在重新啟動後也能確保數據存留，這對於管理大型數據集的應用程式來說特別有好處。
總的來說，Akash網路作為一個去中心化的雲平臺脫穎而出，針對當前雲服務供應商的壟斷性問題提供了獨特的解決方案。 其利用了全球數百萬數據中心中未充分利用的資源，這種模式不僅降低了成本，還提高了雲原生應用程式的速度和效率。 由於不需要重寫專有語言，也不受供應商的限制，Akash為各種雲應用程式提供了一個通用平臺。
Render網路是一個區塊鏈平臺，旨在解決媒體生產中日益增長的計算需求，特別是在增強現實、虛擬實境和AI增強媒體等領域。 它利用未使用的GPU週期將需要計算能力的內容建立者與擁有可用GPU資源的供應商連接起來。 這種利用區塊鏈技術的去中心化方法，確保了安全有效地處理基於GPU的任務，例如AI驅動的內容創建和優化。
Render網路的核心服務是其與人工智慧的集成，這在內容創建和流程優化方面都起著至關重要的作用。 該網路支援人工智慧相關任務，使藝術家能夠使用AI工具來生成資產並增強數位藝術品。 這種集成允許創建超高解析度的3D世界和優化的渲染過程，如AI去噪。 此外，Render網路對人工智慧的使用還擴展至大型藝術收藏管理和渲染工作流程優化，從而拓展了創作過程的可能性。
Render網路生態作為GPU資源市場，為藝術家、工程師和節點運營商等各方利益相關者提供服務。 它使計算能力的使用更加民主化，使個人創作者和大型工作室能夠負擔得起複雜的渲染專案。 該生態系統內交易使用RNDR代幣進行，創造了一個以渲染服務為中心的充滿活力的經濟。 隨著人工智慧繼續重塑數位內容創作，Render網路將成為促進數位媒體領域新型創意表達和技術創新的關鍵參與者。
Gensyn是一個AI結合加密貨幣的專案，專注於攻破最先進的人工智慧系統固有的計算挑戰和資源限制。 該專案旨在克服由構建基礎模型所需的巨大資源需求而導致的AI發展障礙。 Gensyn採用的方法是創建一個去中心化的區塊鏈協定，以有效利用全域計算資源。
Gensyn的誕生背景突出了人工智慧系統日益增加的計算複雜性，超過了可用計算供應。 例如，訓練像OpenAI GPT-4這樣的大模型需要大量的資源，這給所有相關方造成了巨大障礙。 這一動態催生了對能夠有效利用所有可用計算資源的系統的需求，以應對當前解決方案的局限性，當前的解決方案要麼過於昂貴，要麼不足以勝任大規模人工智慧任務。
Gensyn旨在通過創建一個去中心化協議來解決這個問題，該協定以一種經濟高效的方式連接和驗證鏈下深度學習任務。 該協定面臨著幾大挑戰，包括任務驗證、市場動態、事前評估、隱私問題以及對深度學習模型高效並行化的需求。 該協定旨在建立一個無需信任的計算網路，為提供參與激勵，並提供一種方法來驗證計算任務是否按承諾執行。
Gensyn協議是用於深度學習計算的第一層無需信任協定，獎勵參與者貢獻計算時間及執行ML任務。 它使用了多種技術來驗證完成的任務，包括概率學習證明、基於圖形的pinpoint協定和Truebit類型的激勵遊戲。 該系統涉及了各方參與者，如提交者（Submitter）、求解者（Solver）、驗證者（Verifier）和告密者（Whistleblower），各參與者在計算過程中都有特定角色。
在實踐中，Gensyn協定從任務提交到合約仲裁和結算包含了若干階段。 該協定旨在為機器學習（ML）計算創建一個透明的低成本市場，實現可擴展性和效率。 該協定還為擁有強大GPU的礦工提供了一個機會，可以將他們的硬體用於機器學習計算，與主流供應商相比，成本可能更低。 這種方法不僅解決了人工智慧領域的計算挑戰，還使人工智慧資源的獲取更加民主化。
Fetch.ai 的時間比前面提到的一些項目的時間還要長，其網站上提供各種各樣的服務。 Fetch核心上是一個人工智慧（AI）和加密貨幣相結合的創新專案，旨在徹底改變經濟活動和流程的執行方式。 Fetch服務基於它的AI智慧體，它被設計成模組化的構建塊，可以被程式設計執行特定的任務。 這些智慧體能夠自主連接、搜索和交易，從而創造動態市場，改變傳統的經濟活動格局。
Fetch的一項關鍵服務就是能夠使傳統產品與AI相結合。 這是通過將它們的API與 Fetch.ai 智慧體集成來實現的，集成過程很快，並且不需要更改底層業務應用程式。 AI智慧體可以與網路中的其他智慧體相結合，為新的用例和商業模式開闢了可能性。 此外，這些智慧體還具有代表用戶進行談判和交易的能力，這讓它們能夠通過部署盈利。
另外，這些智慧體還可以從機器學習模型中提供推論（inference），允許使用者將他們的見解變現並強化他們的機器學習模型。
Fetch還引入了Agentverse，這是一種簡化AI智慧體部署的無代碼管理服務。 就像傳統的無代碼平臺（Replit）越來越受歡迎，以及Github Copilot這樣的服務讓普通大眾都能寫代碼一樣，Fetch正在以自己獨特的方式進一步推動web3開發的民主化。
通過Agentverse，用戶可以毫不費力地啟動他們的第一個智慧體，這大大降低了使用先進人工智慧技術的准入門檻。 就人工智慧引擎和智慧體服務而言，Fetch利用大語言模型（LLM）來發現並將任務執行發送給適當的AI智慧體。 該系統不僅可以將AI應用和服務貨幣化，還可以作為構建、上市、分析、託管等智慧體服務的綜合平臺。
該平臺通過搜索、發現和分析等功能增強了效用。 智慧體可以在Agentverse中註冊，以便易於在 Fetch.ai 平臺上被識別發現，Fetch.ai 平台採用了一種基於LLM的針對性搜索機制。 分析工具可用於提高智慧體語義描述符的有效性，從而增強其可發現性。 此外，Fetch.ai 為離線智慧體集成了一個物聯網閘道，使它們能夠收集消息並在重新連接時批量處理這些消息。
最後，Fetch.ai 為管理智慧體提供託管服務，除了託管服務之外，還提供了Agentverse的所有功能。 該平臺還引入了一個開源的智慧體尋址和命名網路，利用了 Fetch.ai 的Web3網路。 這就意味著一種新的Web DNS尋址方法，將區塊鏈技術集成到系統中。 總的來說，Fetch.ai 提供了一個人工智慧和區塊鏈技術相結合的多功能平臺，為AI智慧體開發、機器學習模型貨幣化以及數字經濟突破性的搜索和發現方法提供了工具。 AI智慧體和區塊鏈技術的結合為以去中心化的高效方式自動化及優化各流程鋪平了道路。
人工智慧和區塊鏈技術的無縫融合代表了這兩個領域的關鍵進步。 這種結合不僅僅是兩種尖端技術的融合，更是一種變革性的協同作用，重新定義了數位創新和去中心化的邊界。 這種結合的潛在應用（正如在 Fetch.ai、Bittensor、Akash Network、Render Network和Gensyn等專案所探討的），展示了將AI的計算能力與區塊鏈安全透明的框架相結合具有巨大的可能性和優勢。
當我們展望未來時，很明顯，人工智慧和區塊鏈的融合將在塑造各行各業上發揮關鍵作用。 從增強數據安全性和完整性到創建去中心化自治組織新模式等等，這種融合有望帶來更高效透明、更可訪問的技術。 特別是在去中心化金融領域，去中心化人工智慧（DeAI）的出現可以使人工智慧技術的使用更加民主化，打破傳統上大公司壟斷的障礙。 這有望催生一個更具包容性的數字經濟，在這樣的未來經濟中，個人和小型實體也可以享用以前遙不可及的人工智慧工具和服務。
另外，AI和加密技術的集成也可以解決這兩個領域中一些最緊迫的挑戰。 在人工智慧領域，數據孤島和訓練大模型所需的巨大計算資源等問題可以通過區塊鏈的去中心化數據管理和計算能力共享來緩解。 在區塊鏈領域，人工智慧可以提高效率，自動化決策過程，並改善安全機制。 開發人員、研究人員和利益相關者持續探索和利用人工智慧和區塊鏈之間的協同作用是至關重要的。 這樣一來，他們不僅能夠促進這些獨立領域的發展，還將推動整個數位領域的創新，最終讓全社會受益。
