作者：CloudY、Jam
编辑：文塞罗，YL
评论者：Yasmine
2022年11月下旬，OpenAI推出智能对话系统ChatGPT，引起全球关注并引发广泛讨论。
人工智能领域股票在A股、美股、加密货币领域呈现大幅上涨，随着ChatGPT的广泛应用，对全球格局产生深远影响，催生出新的应用场景和类似的迭代产品。
甚至微软收购 OpenAI 以及随后将 ChatGPT 整合到 Bing 和 Office 生态系统中，也引发了投资者的强烈期望，股价也因此大幅上涨。然而，ChatGPT4 的推出，展示了超人的人工智能能力，抑制了最初的兴奋，促使人们开始思考人工智能对各自行业的变革性影响，以及人工智能进一步发展带来的潜在风险。
在此背景下，本文旨在通过对人工智能和区块链行业进行全面的研究来探索和解决这些问题，以期提供见解和解决方案。
人工智能行业发展现状
生产力工具
人工智能可以看作是一种变革性的生产力工具，类似于历史上石器、蒸汽机、内燃机、电动机、计算机和互联网等技术进步对人类社会的影响。通过减少人机交互的障碍并提高重复性生产任务的效率，人工智能可以引发生产力和生产关系的重大转变。因此，人工智能的影响延伸到提高人类整体生存质量并减少人类进步的障碍。
人工智能技术已经对智能制造、医疗、金融、交通、教育等各个领域产生了重大影响。通过使机器能够获取知识并自主执行非创造性任务，人工智能有助于提高特定行业的生产力并降低成本。值得注意的是，在药物研究中，人工智能在蛋白质结构预测中得到了应用。ESMFold 模型由 Meta AI 团队开发，它从包含超过 6 亿个宏基因组的庞大数据集中有效地预测了蛋白质结构。这一非凡成就揭示了天然蛋白质的广泛范围和多样性，超出了以往的想象范围。
从实际角度来看，人工智能技术能够通过自然语言处理复杂的程序。它消除了理解复杂编程或掌握编码能力的必要性。相反，用户可以向人工智能系统表达他们想要的结果，人工智能系统会自主执行必要的中间步骤以实现预期结果。这种增强的生产力源于人工智能能够弥合人类意图与任务执行之间的分歧，从而无需广泛的编程专业知识或对复杂算法的理解。
AIGC 技术在智能客服、虚拟代理、游戏等多个领域都具有巨大的应用潜力。通过利用现有的语言数据集，ChatGPT 可在虚拟代理系统和游戏平台中实现无缝自然的对话体验，从而提高用户满意度和产品竞争力。此外，ChatGPT 还可以有效地替代人类执行重复的内容生成任务，例如生成报告、收集和汇总信息、翻译和制作条件插图。这种人工智能增强技术解放了人类的生产力，使人们能够专注于提供必要的指导并从事创造性活动，从而将他们从单调乏味的任务执行中解放出来。
技术趋势指南
人工智能目前的核心应用包括通用人工智能、知识图谱、数据分析与合成、自动驾驶、人工智能生成内容（AIGC）。
知识图谱：知识图谱中各种实体、关系和属性的图形表示支持智能搜索、推荐和问答应用程序。
合成数据：通过机器学习和其他人工智能技术生成的合成数据用于训练和评估人工智能模型，克服获取或共享真实数据时与隐私和安全相关的挑战。
AIGC：AIGC技术利用深度学习和生成模型，在文本生成、音频生成、图像生成、视频生成等领域被广泛讨论和应用。
2022年，AIGC在市场融资和媒体关注方面取得了重大突破。但必须注意的是，AIGC仍然是一项新兴技术，处于探索和开发的早期阶段。
具体而言，人工智能发展阶段可分为以下几个阶段：
研究阶段：此阶段主要阐明AIGC的基本原理和算法，研究模型训练和优化的方法，并建立全面的数据库。
应用阶段：AIGC开始在多样化现实场景中部署，探索AIGC技术与具体领域的有效结合。
产业化阶段：AIGC在多个行业、领域得到广泛应用，形成了独特的产业链和互补的生态系统。
综上所述，我们最近刚刚从研究阶段过渡到应用阶段，这表明AIGC的发展仍处于起步阶段。
关键部件
数据、算法、算力是推动人工智能发展的三大关键因素。
在数据领域，随着人工智能技术的不断发展，数据质量和多样性的重要性日益凸显。除了丰富的领域数据，有效的数据清洗、预处理和标记对于提高算法训练准确率至关重要。此外，跨模态和跨领域的数据融合对于提取增强的价值和智能至关重要。
从算法层面看，当前人工智能技术呈现迭代升级、不断完善的趋势，未来趋势将围绕多模态、大规模模型的深度学习算法，以及自主学习、知识迁移、增量学习等创新，提升人工智能算法的智能化水平和应用范围，推动人工智能技术得到广泛应用。
在计算能力方面，AI计算的加速和优化推动着硬件的不断升级和增强。GPU和TPU等专用芯片已成为关键贡献者，大大提高了AI计算的效率和速度。此外，云计算和边缘计算的进步为AI处理提供了更加灵活和多样化的计算环境。
区块链行业现阶段
分布式账本
区块链是一种去中心化的分布式账本。
区块链是一种去中心化的分布式账本，其关键的不可篡改属性源自其底层共识机制。链上数据以区块形式记录，并由矿工/验证者验证，形成连续的链条。一旦数据被记录在区块中，无论是由智能合约还是账户生成，它都不可更改。
破坏共识的难度和成本会随着节点数量、地理分布、计算能力或质押代币价值的增加而增加。因此，更改记录内容对于中心化实体来说是一项艰巨的任务。
此外，通过代码构建的智能合约在不可篡改的前提下，让用户无需依赖第三方的信任，直接与合约进行交互，通过预先设定的代码路径执行相关操作，最终实现区块链上无需信任的交易。
此外，智能合约内的资产只能由关联账户访问，从而阻止其他账户通过智能合约从原账户转移资产。原账户的每次操作都需要签名确认身份，甚至最初的转账交互也需要事先批准智能合约才能访问账户的资产。这种设计将用户的钱包账户定位为其身份（DID）和资产的理想载体。
在共识机制和智能合约的框架下，所有链上资产和行为都能够被准确记录和归属，相关收益将自动归集到所有者的账户中，有效解决资产造假、冒名顶替等问题，防止他人通过复制粘贴等手段盗取资产或侵占所有者利益。
具体来说，可以使用代币化的智能合约地址来唯一定义数字资产。例如，非同质化代币（NFT）可以代表数字艺术品。此外，可以使用不可转让代币（SBT）对个人的行为进行身份验证，提供他们在特定时间和空间中的工作或存在的证明（工作量证明/出勤证明）。
技术趋势指南
区块链技术架构的分层结构以Layer 0-2为特征，联盟链与私链分别代表不同类型的区块链应用场景。
Layer 0 是指区块链的物理基础设施和网络架构，包括硬件设备、网络协议和传输介质，是跨链通信和解决资产相关问题的基础组件。其中，Cosmos、Polkadot、LayerZero 等领先技术是该领域的杰出代表。
第 1 层，也称为基础层或公链，在区块链生态系统中起着基础性的作用。第 1 层的突出例子包括广为人知的比特币和以太坊等平台。第 1 层的协议设计和技术实现对区块链系统的核心性能和功能有重大影响。此外，根据其具体特征，第 1 层可以进一步分为不同的类型，例如 EVM（以太坊虚拟机）和非基于 EVM 的系统。
Layer 2 是指在 Layer 1 之上构建的协议和解决方案，旨在提升区块链的性能和拓展应用场景。目前 Layer 2 协议有六种，其中 ZK Rollup 和 Optimistic Rollup 是主流。这些协议可以使区块链处理更多的交易，提高 TPS，降低 Gas 费用。
联盟链是由多个具有共同利益的组织或机构（例如银行、保险公司和供应链公司）共同管理的协作区块链网络。与公有链不同，联盟链的参与者和节点数量有限，从而提高了交易速度和安全性。
私链是属于单个组织或机构的许可区块链网络，通常只允许内部人员参与。
关键部件
分布式节点、密码学、共识算法、智能合约和加密货币构成了推动区块链技术进步的基础要素。
分布式节点是区块链技术的基础，实现了数据的去中心化存储和传输；密码学是区块链技术的重要理论工具，保障了区块链的安全性和隐私性；共识算法在区块链网络的分布式共识构建中发挥着重要作用；智能合约是可以自动执行的计算机程序，可以在区块链上执行各种逻辑指令；加密货币借助加密技术，保障了交易的安全性和匿名性。
通过利用分布式节点，所有参与者都能够维护数据的完整副本，从而确保透明度和安全性。区块链中的关键技术，包括哈希函数、数字签名和非对称加密，都是加密应用程序。这些技术在保护数据完整性和验证身份方面发挥着至关重要的作用，同时维护用户的隐私。
通过实施工作量证明（PoW）、权益证明（PoS）等共识算法，使所有节点达成一致，确保数据的一致性和不可篡改性。智能合约实现了无信任交易，消除了中介机构的需要，从而在一定程度上提高了交易效率和安全性。比特币、以太坊等加密货币的出现，推动了区块链技术的广泛应用和发展。
区块链与人工智能的交汇
在人工智能革命中，必须反思人工智能对区块链的改变程度，以及区块链的去中心化和信任能力对人工智能的影响。
首先，AI作为生产力工具，可以降低技术门槛，从而减少区块链行业内部的门槛，提高行业整体的效率。
其次，人工智能游戏和元宇宙将从预定的设置中解放出来，在区块链领域迎来新的叙事和游戏体验。
区块链的智能合约可以划定人工智能运作的领域和边界，或者对人工智能的权限进行限制，从而防止其无端扩散。
此外，区块链的去中心化可以促进资源的共享和分配，包括训练人工智能模型所必需的基础数据和计算能力。
此外，区块链的身份验证功能可以提供有关数据完整性、身份验证和所有权的证据，从而减轻人工智能应用中可能出现的利益冲突。
人工智能对区块链的意义
首先，人工智能作为一种工具，可以降低内容创作的门槛，让没有技术专长的个人也能发挥创造力，创作出高质量的内容。这涵盖了 NFT 创作、游戏资产开发、元宇宙建模和代码生成等各个领域。
但目前 AIGC 在 NFT 领域的运用还停留在生成简单图像的阶段，与传统生成艺术尚无本质区别。若想充分发挥 AIGC 在 NFT 领域的潜力，还需要进一步探索如何拓展 NFT 的特性，就像《镜世界》利用 AI 为 NFT 赋予独特的本质一样。
其次，代码开发相关的技术门槛大幅降低。代码编写包括智能合约部署和黑客攻击或白帽活动，代表着两个极端。人工智能可以通过自然语言编程促进智能合约的部署，而对手可以使用人工智能分析合约代码并发起攻击。通过利用人工智能，可以迭代已部署的合约代码，促进内部竞争，并在整个行业建立更强大、更可靠的代码库。这个基础使利益相关者可以优先优化区块链架构、设计全面的项目和增强游戏玩法，从而促进业务层面的创新。
同样，人工智能简化了技术壁垒，使得以前复杂的操作得以广泛应用。例如闪电贷、最佳挖矿策略、自动收益获取、判断矿工退出时间等，所有这些都可以由人工智能完成。人工智能具有自主编程、选择路径和直接执行这些操作的能力。这与游戏《游戏王》中的技能卡的使用类似，技能卡会自动激活并生效。这种可访问性使普通用户能够参与以前仅限于技术专长高的人的操作。例如，捕获 MEV 通常需要编写 MEV 机器人。然而，当普通人可以完成这样的任务时，随着参与度的提高，利润率就会下降。因此，随之而来的是 gas 竞赛，由于博弈论的原理，高昂的 gas 费会侵蚀 MEV 的价值。最终，这导致盈利能力下降和 MEV 影响力减弱。这种现象体现了一种刺激行业优化的技术发展形式。
AI将助力区块链技术的普及。根据Footprint Analytics的数据，目前以太坊活跃用户不足32万，占互联网用户总数的很小一部分。主要挑战在于用户需求不足和链上交互的复杂性。此前，将数据集成到区块链或使用基于区块链的票据和凭证需要建立区块链系统或产生高昂的Gas费，导致成本高昂。然而，利用AI技术现在可以低成本构建区块链并优化链上数据使用，从而降低Gas费。因此，区块链技术和智能合约可以应用于各种需要身份验证和透明度的领域。最终，由AI驱动的简化交互系统将吸引大量用户加入区块链行业。
人工智能在区块链领域的影响主要局限在应用层，用户可以利用人工智能绕过编写智能合约的复杂性，直接部署符合其需求的应用程序。因此，项目发展的重点将从发行转向创新和运营。预计未来应用层将发生重大变革。然而，人工智能的影响并未延伸到底层，包括执行层、共识层和数据层，这需要根本性的进步。单纯的重复任务的自动化不足以推动这些领域的质的转变。例如，以太坊伦敦升级中 EIP1559 的实施促进了以太坊的进展，而上海升级的完成对于增加 ETH 质押量、增强以太坊的安全性和重振 LSD 部门的增长至关重要。
区块链在人工智能中的作用
区块链的去中心化与人工智能技术中心化之间的内在差异，反而为解决人工智能所遇到的挑战提供了机会。
现代人工智能和大数据技术普遍集中于少数拥有强大技术能力和资源的实体，这影响了市场趋势和用户行为。因此，个人被迫相信人工智能会忠实地执行指令，从而导致隐私泄露、算法偏差和数据滥用等固有风险。
区块链的分布式和去中心化特性为这些挑战提供了切实可行的解决方案。通过智能合约，可以限制数据可访问性和操作边界，从而减轻恶意行为的风险。部署监控节点可以通过没收人工智能的计算资源来惩罚不当行为。该框架确保人工智能专注于人类发展，防止过度使用和未经授权的行为。
区块链赋予匿名用户自主决定是否贡献底层必要数据用于AI模型训练的权利，零知识（zk）技术在保护个人隐私的同时，实现了用户数据的公开。数据收集、存储和共享的整个过程都在去中心化的节点上进行，确保数据的安全性、可用性和来源可验证性。因此，AI模型产生的利润中，一定比例的收益可以作为分红分配给数据拥有者。合适的激励机制可以充分利用区块链去中心化的特性，同时保证数据安全性。
同样，提示AI模型的用户在使用过程中，也可以根据提示的所有权获得部分收益，这种安排保障了AI数据所有者和提示提供者的利益。
由于数据量巨大且计算能力充足，计算挖矿是一个至关重要的考虑因素。然而，目前全球计算资源供应不足。为了解决这个问题，去中心化的云计算矿池可以聚合资源并向贡献者提供补贴。随后，拍卖用于 AI 模型训练的计算能力可确保有限资源的有效利用以及计算安全性和可靠性。此外，数据、算法和计算能力的集成使得 AI 即服务协议的开发成为可能。该协议利用去中心化和可重用性，为有需要的用户提供 AI 模型构建服务，包括数据获取、处理、算法选择和计算资源分配。这种基于生态系统的方法可以减轻中心化风险，同时保留供应链利益。
在人工智能应用领域，区块链有效地解决了盗版、抄袭、虚拟身份等问题，这些问题都是由于人工智能的卓越学习能力而产生的。通过将艺术品记录为链上 NFT，独特的智能合约地址可以验证其真实性。艺术品的价值除了其固有的艺术品质外，还取决于其创作者的身份，就像梵高的《向日葵》的仿制品价值不高一样。而区块链可以证明哪幅向日葵画是梵高亲手制作的。此外，区块链还可用于构建分布式知识图谱，确保数据的完整性、持久性和可用性。
为了解决人工智能利用个人数据构建虚拟身份的问题，可以使用所有者认证代币（OAT）或自主主权生物识别代币（SBT）。区块链上的每个操作都会被记录，并且创建的相应 OAT 或 SBT 是独一无二的，因此可以根据这些代币进行身份验证。区块链的防篡改特性保证了不可能捏造不存在的事件。
总结来说，AI作为生产力工具，推动区块链落地，为元宇宙带来新气象。但AI仅限于替代重复性工作、降低技术门槛，无法推动关键技术创新，因此AI对区块链行业的影响还仅限于应用层。
另一方面，区块链在人工智能行业中充当风险控制者和资源优化者。它抑制人工智能的过度开发和未经授权的操作，保护数据和资产所有权，并优化人工智能所需的数据和计算资源的集成。尽管如此，它的主要职责是促进人工智能的透明度、去中心化和数据所有权。
参考
[1]中本聪《比特币：一种点对点的电子现金系统》（2009.03）
[2]安德烈亚斯·安东诺普洛斯（Andreas Antonopoulos）《精通比特币》（2016.03）
[3]《基于区块链的支付通道网络的挑战与最新进展》（2021.07）
[4] 0xmin《超越Web3：资本新宠AIGC的奇幻漂移》（2022.10）
[5]《AIGC 的困境及 Web3 的突破之道》wheart.eth（2022.11）
[6] 杨仁文《AIGC：内容生产力的革命》（2022.12）
[7] 林泽明《大型语言模型的出现与进化信息：加速蛋白质结构预测》（2023.03）
[8] “人工智能如何帮助构建 Web3”摘自 crypto.com (2023.03)
[9] Sleepy 的《反思：AI 突破对创作者和 NFT 的影响》（2023.04）
[10] Vitalik Buterin 的《以太坊白皮书》（2023.05）
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