原文作者：CloudY, Jam
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AI 板塊相關標的，不論是A 股、美股還是Crypto，都迎來了暴漲。之後的時間裡，隨著ChatGPT 被廣泛使用，人們意識到其對整個世界的影響，不斷有新的ChatGPT 應用場景，以及同類型的產品迭代。
AI 行業的發展現狀
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生產力工具
通俗一點講，使用AI 技術，我們能用自然語言去處理過去複雜的程序，我們不需要了解複雜程序的原理，也不需要知道如何寫代碼，我們只需要告訴AI 我們想要一個什麼樣的結果，AI 就可以根據這個結果去執行中間的步驟，實現一個想要的結果，這就是AI 帶來的生產力的提升。
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圖片描述ChatGPT 可以根據已有語料庫為虛擬人、遊戲等領域提供更加流暢自然的對話體驗，進一步提升用戶體驗和產品的市場競爭力。而更重要的是，ChatGPT 可以替代人類完成一些重複性的內容創作，比如程式化的報表、簡單的信息收集與總結、翻譯以及具有限定條件的插畫作圖等。進一步解放人類的生產力，專注於輸入關鍵指令或進行創作，而不是重複性地執行指令。
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技術趨勢指南
其中：
AI 當前的核心應用包括通用人工智能、知識圖譜、數據分析與合成、自動駕駛及AIGC 等。
AIGC：AIGC 技術是一種基於深度學習和生成模型的技術，可以用於文本生成、音頻生成、圖像生成、視頻生成等多個領域，其也是當前被討論和應用最廣泛的方向。
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（來自國海證券研究所）
無論從市場融資數量和金額統計，還是從媒體關注度來說， 2022 年無疑是AIGC 爆發的一年。不過，AIGC仍是一個相對較新的技術，其還處於探索和發展的較早期階段。
具體來說，AIGC 的發展階段可以描述為：
應用階段：AIGC 開始應用於各種實際場景開始探索如何將AIGC 技術應用到具體的領域中。
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核心要素
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核心要素
在數據方面，隨著AI 技術的不斷發展，數據的質量和多樣性也變得越來越重要。除了海量的應用場景數據之外，還需要對數據進行有效的清洗、預處理和標註，以便於提高算法的訓練精確性。此外，還需要考慮跨模態、跨領域的數據融合問題，以便於更好地挖掘數據的價值和智能。
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Blockchain 行業的發展現狀
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分佈式賬本
Blockchain 是去中心化的分佈式賬本。
首先Blockchain 具有不可篡改屬性，這是來自於區塊鏈底層的共識機制，由於鏈上數據都由區塊記錄和礦工/驗證節點見證，而區塊都是前後相連，連續記錄的，所以智能合約和賬戶產生的鏈上數據一旦被區塊記錄將無法修改。
隨著節點數量上升、地理位置分散、算力增強或質押代幣價值上漲，想要破壞共識的難度和代價就會越大。因此，中心化的個體是難以改變已經被記錄的內容的。
具體來說就是數字資產可以用Token 形式定義其唯一的智能合約地址，例如用NFT 代表數字畫作；而任何人的行為都可以用不可交易的代幣(SBT)來證明，例如對其工作內容或時空存在進行認證(Proof of Work/ Proof of Attendance )。
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技術趨勢指南
Layer 0 -2 是Blockchain 技術架構的分層結構，聯盟鍊和私有鏈則是Blockchain 應用場景的不同類型。
Layer 0 ：Layer 0 指的是Blockchain 的物理設施和網絡架構，包括硬件設備、網絡協議和傳輸介質等，其承載著信息跨鍊和解決資產的底層作用。當前以Cosmos、Polkadot 和LayerZero 為主要技術代表。
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核心要素
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而通過共識算法，所有的節點都能夠達成一致的共識，保證了數據的一致性和不可篡改性。常見的共識算法包括PoW、PoS 等。智能合約可以實現無需第三方信任的交易，從而能在一定程度上提高交易的效率和安全性。比特幣、以太幣等加密貨幣的出現，推動了區塊鏈技術的廣泛應用和發展。
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Blockchain 與AI 的交集
作為Blockchain 行業的一部分，在AI 的浪潮之下，我們也需要去思考：AI 對世界的改變中，包括了Blockchain 嗎？如果是，那這個改變會是什麼？以及Blockchain 的去中心化和確權能力又更給AI 帶來什麼影響？
首先，AI 作為生產力工具可以降低技術門檻，那麼自然也可以降低Blockchain 行業中的技術門檻，並增加其生產效率。
另外Blockchain 的確權能力還可以為數據、身份、所有權提供證明，規避AI 帶來的利益衝突。
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但當前AIGC 在NFT 領域的應用只有簡單的圖像輸出，這與傳統的Generative Art 沒有什麼本質上的區別，AIGC 真正在NFT 上的應用應該是在NFT 特性上做的進一步拓展，就像Mirror World用AI 構建屬於NFT 的靈魂一樣。
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（來自A16Z研究）其次，就是降低代碼編寫的技術門檻。
代碼分為兩個方向，一個是發行項目，部署智能合約，另一個是黑客或者白客。這兩個方向屬於是對抗生成的兩端，也就是說我們可以用AI 進行自然語言編程，部署我們所需要的智能合約，而對方也可以去使用AI 分析合約代碼，並發起攻擊。通過這樣的方式，我們將可以使用AI 來迭代已部署的合約代碼，以此形成內捲，幫助整個行業的代碼建立的更完善和可靠。在這個基礎之上，大家可以去把更多的心思，放在優化區塊鏈的架構或設計整個項目，又或者是經濟模型上，去豐富項目的玩法，對整個業務層面進行創新。
比如循環貸、閃電貸、最優挖礦策略、自動獲取收益、頭礦離場時間判斷，整個路徑AI 都可以完成，AI 可以自主編程，選擇路徑，直接部署好。就像遊戲王的技能卡一樣，我們只需要使用技能卡，之後技能會自己出現並產生效果。這能將在過去需要較高門檻才能完成的操作下放給普通用戶，以MEV 為例，如果我們想要獲取MEV 價值，就需要寫MEV 的夾子機器人，而當普通人也能做到的時候，那就不存在利潤空間，因為大家都可以做到的時候，就需要拼Gas 搶跑，由於博弈論原理，最後MEV 價值會被高昂的Gas fee 榨乾，最終導致無利可圖使得MEV 影響降低。這屬於是技術下放倒逼行業優化。
（來自Crypto.com）
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Blockchain 在AI 中的作用
Blockchain 的去中心化特性與當下的AI 技術發展表現出的中心化特性存在一定背離，但也正是這種背離為AI 面臨的問題提供了解決方案。
現代的AI 和大數據技術在很大程度上是中心化的，即它們通常由少數大型公司或組織掌控，這些公司擁有強大的技術和資源，並且具有決定市場走向和用戶行為的權力。這種中心化的特性，使得人們在使用AI 時，必須要相信AI 會真的按照指令誠實地執行。因此，AI 的開發和應用過程中存在一定的風險和問題，例如隱私洩露、算法偏見、數據濫用等等。
然而，Blockchain 分佈式和去中心化的特性剛好能解決這些問題，通過智能合約，限定AI 能使用的數據集，以及能運行的範圍，以防止AI 做惡；同時可以建立節點，監控AI 的行為，如果它做惡，監督者就可以舉報，對AI 使用的算力進行罰沒，以此來讓AI 只做促進人類發展的行為，防止AI 的過度使用和越權行為。
具體來說，對於AI 訓練所需的底層數據的分享與確權，Blockchain 可以讓用戶自主選擇是否將自己的數據提供給AI 模型訓練，這將需要倚靠zk 技術的進一步發展，來實現不透露個人信息的同時提供用戶數據。整個數據收集、儲存和共享的過程將建立在去中心化節點之上，以保證數據安全和可用性，並對數據來源確權。從而讓使用這些數據訓練成型的AI 在產生收益時，可以根據所涉及的數據將部分收益作為分紅給到數據所有人，保證數據提供者權益。之前提到的AI 訓練數據的生成和共享也可以藉助Blockchain 的去中心化、安全和透明性等特點，以確保數據的隱私和安全性。
而為AI 運行提供Prompt 的用戶同樣可以基於其對prompt 的所有權，獲得其prompt 被調用而產生的部分收益。從而同時保證AI 數據所有人和AI 運行prompt 所有人的利益。
另外值得一提的，就是算力挖礦。 AI 模型的建立除了需要大量的數據，還需要算力來進行訓練，但現在世界上的算力是處於供不應求的狀態。那麼可以將算力以去中心化的形式集中建立雲計算礦池，通過算力挖礦補貼算力提供者，再以拍賣形式出售給AI 模型的訓練，從而讓有限算力獲得最大的利用率，同時還能保證計算的安全性和可靠性。更重要的是，我們還可以將數據、算法、算力整合，建立一個AI as a Service 的協議，以自身的去中心化的優勢和可複用性為有需求的用戶提供AI 模型構建服務。那麼從數據的獲取，到數據處理，再到算法選擇和算力調用，都經由一個生態進行，在保證供應鏈優勢的同時還能避免中心化風險。
而Blockchain 之於AI 行業，是一個風險控制器，也是一個資源優化器。 Blockchain 能限制AI 的過度發展與越權操作，也能解決數據和資產的確權保護用戶權益，並將AI 所需的數據與算力分配進行整合優化。但也僅限於促進AI 的透明化、去中心化和數據確權。
Reference
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[ 2 ]《How AI Can Help Build Web3》crypto.com
二級標題
[ 4 ]《Mastering Bitcoin》Andreas Antonopoulos
[ 5 ]《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》Satoshi Nakamoto
[ 6 ]《Ethereum White Paper》Vitalik Buterin
[ 7 ]《Challenges and Recent Advances》Blockchain-Based Payment Channel Networks
二級標題
[ 1 ]《大語言模型湧現演化信息，加速蛋白質結構預測》Science 前沿
[ 3 ]《AIGC：內容生產力的革命》國海證券
