OP Crypto研報：AI與Web3結合可能性的無限遐想
原文作者：michaeljin&Yetta
原文來源：OP Crypto
作為被AI 大浪潮席捲的Web3從業者，在親歷了最近幾個月的兩個行業的信息爆炸後，整理了一些感想和研究想和Web3從業者一起共勉：
AI 和Web3, 一個突破了我們對生產力上限的想像, 一個重塑了我們對經濟模式的理解. 作為代表著未來發展發向的前沿技術, 兩者的結合似乎渾然天成, 總能激發出無限的想像空間, 但當我們將目光轉向現實, 卻又發現真正將兩者有機結合的項目少之又少。兩個賽道的碰撞誕生了新的敘事, 卻也催生了不少泡沫與噱頭，不少在理論上相輔相成的美好願景, 在現實中也許並沒有真實的需求; 而那些能夠對標現實需求的項目, 也會因成本或技術的瓶頸而難以落地。
我認為Web3和AI 此消彼長的想法，也與在一級市場上見到AI 含量的web3項目數量以及碰到非必要web3化的AI 項目成正比上升。 AI native 的創業者/項目方其實並不會去思考如何web3化，比如數據確權上鍊，經濟模型，生產關係分配等，因為在AI 大模型自下而上的項目對資源需求高，需要的大量資源使得AI 從訓練到運營都十分中心化，而目前一些Web3的項目方所謂地幫助AI 改善生產關係的實際落地可行性我保持非常大程度的謹慎。
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TL;DR
AI 和web3在底層邏輯上有衝突, AI 大模型需要的大量資源使得AI 從訓練到運營都十分中心化, 而基於區塊鏈構建的Web3前景則優先去中心化與公開透明. 這使得AI 和web3在底層的結合非常困難, 其商業邏輯是否成立, 實際需求是否存在有待推敲.
但是正是這一在底層上相悖的邏輯, 使得AI 與Web3可以互相補充, 不求成為彼此的敘事核心但可以成為彼此痛點的解決方案, 助推各自的發展. 兩個技術也會互相帶去很多新的敘事, 留下巨大的想像空間. web3的經濟模型設計可以讓許多AI 項目方提升資金利用率助推項目拉新促活，而區塊鏈本身的好處比如降低基礎設施成本，驗證身份，在人工智能中的數據黑盒中註入民主和透明度以及提供數據貢獻激勵措施可以為AI 項目團隊的產品設計提供新思路。
在基礎設施層, Web3的去中心化機制可以從底層解決當下AI 存在的風險與問題, 例如隱私保護, 數據濫用等.
為AI 發展的必備要素, 如算力, 數據, 提供去中心化的市場, 最大化地利用閒置資源, 優化資源利用與配置, 助推AI 大模型的發展與應用.
Web3的去中心化機制讓AI 能從最底層的方面變得更加民主. 通過去中心化地部署, 訓練和使用AI, 用戶的數據隱私可以更好地得到保護的同時, 也有機會可以通過分享數據得到回報.
區塊鏈也可以用來記錄並監測AI 的行為, 從而提升AI 的安全性, 使得自動化AI 代理在各個場景中的使用得到推廣.
在應用層AI 在可以幫助Web3應用發展與普及.
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代幣激勵與治理機制: 去中心化市場賦能AI 基礎設施
在AI 大模型的時代, 支撐AI 發展的基礎設施各個環節將變得尤為重要.
在建設和發展AI 基礎設施的過程中，一個關鍵的挑戰是如何有效地激勵和協調參與者，使其共同推動系統的發展和運行。而去中心化市場和代幣激勵機制為解決這一問題提供了一種新穎而強大的方法。在這樣的市場中，代幣作為一種數字資產和價值媒介，具有重要的作用。代幣可以代表某種特定的權益、功能或資源，而其交易和轉移則通過智能合約進行，實現了安全、透明和自動化的交易過程。
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同態加密與聯邦學習: 在AI 的底層訓練中融入隱私保護
確保個人隱私和數據安全的同時進行有效的模型訓練是長久已有挑戰。在這方面，同態加密技術提供了一種強大的隱私保護方法，可以在AI 的底層訓練中融入隱私保護，保證敏感數據的安全性。
同態加密是一種特殊的加密技術，允許在加密狀態下對數據進行計算，而無需解密。這意味著可以對加密的數據進行模型訓練和計算，而不會暴露原始數據的內容。通過將同態加密應用於AI 的底層訓練過程，可以在不洩露敏感數據的情況下實現隱私保護。
使用同態加密進行AI 訓練時，以下是一些關鍵的步驟和考慮因素：
數據加密：將參與AI 訓練的數據使用同態加密算法進行加密。這確保了在訓練過程中數據的隱私性和保密性。
加密計算：在加密狀態下執行計算操作，包括模型訓練、優化和推斷等。同態加密技術使得這些計算成為可能，而無需解密數據。
安全參數共享：參與訓練的各方需要共享和交換加密計算所需的安全參數。這些參數用於控制同態加密過程和解密結果。
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zkML 與鏈上AI inference: AI 代理行為監測與權責約束
在人工智能（AI）技術的迅猛發展和廣泛應用的背景下，確保AI 系統的行為符合倫理和法律要求變得尤為重要。 AI 系統通常被視為代理實體，其能夠執行任務並做出決策，而這些決策可能對人類和社會產生深遠影響。因此，監測AI 代理行為並約束其權責成為保障公共利益和個人權益的關鍵問題。而zkML 作為一種創新的方法，為AI 代理行為的監測與權責約束提供了一種安全、可驗證和透明的解決方案。通過結合零知識證明和區塊鏈技術，zkML 在保護隱私的同時，確保了AI 系統的合規性和可信度。
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提高生產效率，Web3發展的加速器
在Web3的發展過程中，人工智能（AI）扮演著重要的角色，與各種領域相結合，以提高生產效率和創造更好的用戶體驗。以下是AI 與Web3結合的幾個關鍵領域：
AI 與鏈上數據收集分析
AI 技術在鏈上數據收集和分析方面發揮著重要作用。區塊鏈作為一個分佈式的數據庫，記錄了大量的交易和信息。通過利用AI 技術，可以更好地理解和利用區塊鏈上的數據。例如，Web3 Analytics 是一個基於AI 的分析平台，利用機器學習和數據挖掘算法來收集、處理和分析鏈上數據。它可以幫助用戶洞察鏈上交易、市場趨勢和用戶行為模式，從而為用戶提供更準確的數據分析和決策支持。類似的平台還有MinMax AI，它提供了基於AI 的鏈上數據分析工具，幫助用戶發現潛在的市場機會和趨勢。
AI 與自動化dApp 開發
AI 技術在自動化dApp 開發過程中的應用也非常重要。智能合約和dApp 開發通常需要編寫大量的代碼，並進行繁瑣的測試和部署工作。通過將AI 與智能合約和dApp 開發工具相結合，可以實現更高效、更智能的dApp 開發過程。 AI 可以幫助自動化代碼生成、智能合約的驗證和測試，以及dApp 的部署和維護。這樣可以節省時間和資源，並提高開發過程的效率和準確性。例如，一些AI 輔助的開發工具使用自然語言處理和機器學習技術，幫助開發者更快地編寫智能合約，並自動檢測和修復潛在的錯誤。
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優化資源配置, Web3世界的導航器
在Web3世界中，優化資源配置是一個關鍵的挑戰。隨著區塊鏈技術和人工智能的結合，我們可以藉助AI 作為導航器來實現更有效的資源分配和利用。以下是幾個領域中AI 在Web3世界中的導航作用：
AI 與鏈上活動優化：區塊鏈上的活動包括交易、合約執行和數據存儲等。通過AI 的智能分析和預測能力，我們可以更好地優化鏈上活動，提高整體效率和性能。 AI 可以通過數據分析和模型訓練，幫助識別交易模式、檢測異常活動，並提供實時建議以優化區塊鍊網絡的資源分配。
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降低准入門檻, Web3普及的助推器
嵌入AI 的友好用戶界面
例如Web3 審計平台Fuzzland 就使用了AI 來幫助代碼審計人員檢查代碼漏洞，提供自然語言解釋來輔助審計專業知識。 Fuzzland 還利用AI 提供了對正式規範和合約代碼的自然語言解釋，以及一些示例代碼，以幫助開發者理解代碼中的潛在問題。通過將AI 技術與審計專業知識相結合，Fuzzland 使得Web3行業的開發者能夠更加輕鬆地理解和解釋代碼，提高審計的效率和準確性。
嵌入AI 的智能合約解讀
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豐富情節玩法, Web3世界的創意庫
AI 與生成式NFT
AI 自動交易代理
角色AI 與遊戲NPC
AI 與元宇宙場景自動渲染
結語
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作為被AI 大浪潮席捲的Web3從業者，我們在經歷了最近幾個月兩個行業的信息爆炸後，對AI 與Web3的結合有了更加深入的思考。雖然兩者在底層邏輯上存在衝突, AI 的中心化特性與Web3的去中心化原則似乎難以調和，但正是這種相悖的邏輯，使得AI 和Web3能夠相互補充，成為彼此痛點的解決方案，互相推動各自的發展。 Web3的去中心化機制可以從根本上解決AI 所面臨的隱私保護和數據濫用等問題，而Web3與區塊鏈技術的應用還可以監測和記錄AI 的行為，提升AI 的安全性，促進自動化AI代理在各個領域的推廣和應用。
AI 和Web3在底層的結合雖然困難重重，但在應用層面卻能夠創造出許多新的可能性和敘事: AI 可以成為Web3應用的重要助力, 極大地提高Web3應用的開發速度，降低用戶與dApp 的交互和學習成本，幫助更多用戶進入Web3世界。同時，AI 在降低dApp 開發和項目發行的技術門檻的同時，也能給項目在創新和運營方面帶來更多的玩法並提升競爭力, 如在遊戲和社交生態中嵌入虛擬人和角色AI 等新穎元素，將為Web3應用帶來全新的敘事和體驗，進一步推動Web3行業的發展和推廣。
儘管AI 和Web3的結合面臨著一些挑戰和限制，但我們相信，唯有兩者的有機結合能支撐起下一代互聯網的敘事和理想。我們期待看到更多能夠將AI 帶入Web3，並將Web3推向更廣闊領域的創新項目的湧現, 也希望這兩個前沿技術的發展, 能不斷幫助彼此突破技術瓶頸, 克服成本限制，共同創造一個更加智能, 也更加開放的未來。
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