強人工智能時代 區塊鏈還有戲嗎？_人工智能:區塊鏈

最近很多人都在問我，ChatGPT 把 AI 又帶火了，區塊鏈和 Web3 被搶了風頭，以后還有戲嗎？還有比較了解我的朋友問，當年你放棄 AI 而選擇區塊鏈，有沒有后悔？

這里有一個小背景。2017 年初我離開 IBM 之后，跟 CSDN 的創始人蔣濤商量下一步的個人發展方向，選項有兩個，一個是 AI，一個是區塊鏈。我本人在那個時候已經研究了兩年的區塊鏈了，所以當然想選這個。但是蔣濤堅定的認為 AI 的勢頭更猛、顛覆性更強，我經過仔細思考也同意了，所以從 2017 年初到年中，我短暫地做了半年的 AI 科技媒體，跑了不少會，采訪了很多人，還浮光掠影的看了一些機器學習。不過到了 8 月，我就回歸區塊鏈方向，并且一路走到今天，所以對我個人說，確實存在一個所謂“放棄 A 而選擇 B”的歷史選擇。

就個人而言，我當然不后悔。方向的選擇首先要考慮自身情況。我的條件，在 AI 里只能混到啦啦隊里，賺錢少就不說了，表演不賣力、表情不生動，還會被人鄙視。而區塊鏈則是我的主場，不但有機會上場，而且之前的很多積累也用得上。更何況當時我對于中國的 AI 圈子有點了解之后，也不是太看好。技術方面我只知道一點皮毛，但是常識不瞎。都說區塊鏈圈子浮躁，其實當時的中國 AI 圈子在浮躁這件事上也不遑多讓。在尚未取得決定性突破之前，AI 在中國過早地變成了一門合謀撈錢的生意。上野的櫻花也無非是這樣，那還不如去做我更有比較優勢的區塊鏈。這個態度到今天也沒有變化。假如我當時留在 AI，這幾年來在區塊鏈里取得的一點小小成績自然無從談起，而在 AI 里也不會有什么真正意義上的收獲，搞不好現在還陷入到深深的失落感中。

不過以上只是就個人選擇而論，上升到行業層面，則需要另一個尺度的分析。既然強人工智能已經無可爭議地到來了，那么區塊鏈行業是否需要、以及如何重新定位，這確實是一個需要認真思考的問題。強人工智能將會對所有的行業構成沖擊，而且其長期影響是無法預測的。所以我相信現在很多行業專家都在發慌，都在思考自己的行業未來怎么辦。比如有些行業在強人工智能時代大概能暫時坐穩奴隸，而另一些行業，比如翻譯、繪制插圖、寫公文、簡單的編程、數據分析等，則恐怕是欲做奴隸而不得，已經開始瑟瑟發抖了。

那么區塊鏈行業會怎樣呢？我看現在討論這個事情的人還不太多，所以我來談談自己的看法。

先說結論，我認為區塊鏈在價值取向上與強人工智能是對立的，然而恰恰因為如此，它與強人工智能之間形成一個互補關系。簡單的說，強人工智能的本質特點，就是其內部機制對人類來說不可理解，因此試圖通過主動干預其內部機制的方式達成安全性的目標，這是緣木求魚，揚湯止沸。人類需要用區塊鏈給強人工智能立法，與其締結契約，對其進行外部約束，這是人類與強人工智能和平共處的唯一機會。在未來，區塊鏈將與強人工智能之間形成一對相互矛盾而又相互依存的關系：強人工智能負責提高效率，區塊鏈負責維護公平；強人工智能負責發展生產力，區塊鏈負責塑造生產關系；強人工智能負責拓展上限，區塊鏈負責守護底線；強人工智能創造先進的工具和武器，區塊鏈在它們與人類之間建立牢不可破的契約。總之，強人工智能天馬行空，區塊鏈給它套上韁繩。因此，區塊鏈在強人工智能時代不但不會消亡，而且作為一個矛盾伴生行業，將隨著強人工智能的壯大而迅速發展。甚至不難設想，在強人工智能取代人類大部分腦力工作之后，人類還需要自己親自 動手的少數工作之一，就是撰寫和檢查區塊鏈智能合約，因為這是人與強人工智能之間訂立的契約，是不能委托給對手方的。

前司法部檢察官：對近期XRP法院判決的上訴似乎\"不太可能”:金色財經報道，前司法部檢察官、加密風險投資者Katie Haun評論了最近法院就Ripple與美國證券交易委員會的法律糾紛做出的裁決。雖然上訴是可能的，但Haun對SEC要求法律明確性和立即上訴的愿望表示懷疑。

Haun表示，法院的裁決發現，在公共交易所銷售XRP并不構成未注冊證券的銷售，這對該行業來說是一個好結果。在這些交易中，機構投資者直接向Ripple支付資金，Ripple做出合同承諾作為交換，根據Howey創建投資合同。

對美國地區法官Analisa Torres的決定提出上訴是“可能的”，但他補充說，“立即上訴似乎不太可能，因為該機構將不得不要求法院將這一決定與將要審判的部分分開，因為我懷疑SEC是否真的想要法律上的明確性。”[2023/7/17 10:59:11]

下面展開論述。

我使用“AI”和“強人工智能”的字眼時十分小心，因為我們日常說的 AI 并不特指強人工智能（artificial general inteligence, AGI），而是包含較弱的或專用的人工智能。強人工智能才是值得我們討論的話題，弱人工智能不是。AI 這個方向或者行業早就有了，但是只有到了強人工智能出現以后，才有必要討論區塊鏈與強人工智能的關系問題。

我不多解釋什么是強人工智能了，很多人都介紹過了，總之就是，你們從小在科幻電影里和恐怖小說里看到的、聽到的、號稱人工智能的圣杯、在《終結者》對人類發起核攻擊、在《黑客帝國》里頭把人當電池的那個東西，就是強人工智能。我只想說一個判斷：GPT 就是強人工智能，雖然還處在嬰兒期，但只要沿著這條路走下去，版本號不到 8，強人工智能就將正式降臨。

這一點連 GPT 的原創者也不裝了，攤牌了。2023 年 3 月 22 日，微軟研究院發表了一篇 154 頁的長文，題目就叫《引爆強人工智能：GPT-4 之初體驗》。這篇文章很長，我也沒有完整讀下來，但是其中最關鍵的意思，就是概要里面的一句話：“從 GPT-4 所達到的能力廣度和深度來看，我們相信它可以被視為強人工智能系統的一個早期版本（盡管還不夠完備）。”

圖 1. 微軟研究院的最新文章認為 GPT-4 就是強人工智能的早期版本

AI 的發展一旦進入到這個階段，就標志著探路期已經結束了。走到這一步，AI 行業花了將近七十年的時間，可以說前五十多年連方向都確定不下來，五個大的流派還在相互較勁。直到 2006 年 Geoffrey Hinton 教授在深度學習上取得突破以后，方向基本確定下來，連接主義勝出。之后就是在深度學習這個方向上具體去尋找突破強人工智能的路徑。這種探路階段具有非常強的不可預測性，成功有點像抽彩票一樣，頂級的行業專家，甚至是贏家自己，在最后取得突破之前也很難判斷哪一條路是對的。比如，AI 大牛李沐在油管上有一個頻道，一直在通過精讀論文的方式跟蹤 AI 的最新進展。ChatGPT 爆發之前，他就已經連篇累牘地跟蹤介紹了 Transfomer、GPT、BERT 等方向的最新進展，可以說所有重要的前沿課題，他一個都沒有放過。即使如此，在 ChatGPT 即將推出的前夕，他仍然不能確認這個路徑能取得多大的成功。他評論道，也許到時候會有幾百甚至幾千人會去使用 ChatGPT，那就很厲害了。可見，即使是像他這樣頂級專家，對于到底哪一扇門后面有圣杯，不到最后一刻也是沒有把握的。

硅谷銀行倒閉前美國銀行業存款一周內減少540億美元:金色財經報道，在三家銀行倒閉引發全球金融動蕩前的一周，美國銀行業存款已經持續下滑。美聯儲周五發布的數據顯示，截至3月8日當周，銀行存款減少544億美元至17.6萬億美元。存款較去年4月創下的高點下降約5000億美元，加劇了金融體系的壓力。在硅谷銀行和另外兩家銀行倒閉之后，美聯儲每周發布的關于美國銀行業資金狀況的報告突然成為市場和經濟一個關鍵數據點。有人擔心，儲戶存款搬家或尋求更高收益率產品可能會導致更多銀行陷入困境。另一個令人擔憂的問題是，銀行將在提高自身財務狀況的同時收緊貸款標準，這將遏制經濟增長動能。過去幾周已經出現信貸增長放緩的跡象。[2023/3/18 13:11:40]

然而，科技創新往往就是如此，在狂暴的海上艱難航行很久都沒有突破，而一旦找到通往新大陸正確的路徑，短時間內就會出現爆發。強人工智能的路徑已經找到，我們正在迎來爆發期。這個爆發，連“指數速度”都不足以描述。短時間內我們將看到大量以前只能出現在科幻電影里的應用。而就其本體來說，這個強人工智能的嬰兒將很快成長為前所未有的巨大智慧體。

ChatGPT 出來以后，有不少自媒體大 V 一邊極力贊美其強大，一邊不斷安慰受眾，說強人工智能是人類的好朋友，是安全的，不會出現《終結者》或者《黑客帝國》的情況，AI 只會給我們創造更多機會，讓人類活得更好等等。對這種看法我不以為然。專業人士要說真話，應該告訴公眾基本事實。其實強大與安全本身就是矛盾的。強人工智能無疑是強大的，但是說它天然是安全的，這絕對是自欺欺人。強人工智能本質上就是不安全的。

這么說是不是太武斷了呢？并不是。

我們首先要搞清楚，人工智能不管多強大，其實本質上就是一個用軟件形式實現的函數 y = f(x)。你把你的問題用文字、語音、圖片或者其他形式作為 x 輸入，人工智能給你一個輸出 y。ChatGPT 如此強大，對各種各樣的 x 都可以對答如流的輸出 y，可以想象，這個函數 f 肯定是非常復雜的。

有多復雜呢？現在大家都知道，GPT 是大語言模型（LLM）。這里所謂的“大”，就是指這個函數 f 的參數非常多。有多少呢？GPT-3.5 有 1,750 億個參數，GPT-4 有 100 萬億個參數，未來 GPT 可能有幾萬億億個參數，這是我們稱 GPT為大模型的直接原因。

GPT 搞出這么多參數，并不是為了大而大，是有確鑿的原因的。在 GPT 之前和同時，絕大多數的 AI 模型，從一開始就是為解決某一個特定問題而設計和訓練的。比如說，專門用于研發新藥的模型，專門進行人臉識別的模型，等等。但 GPT 不是這樣，它從一開始就要成為一個全面發展的通用人工智能，而不是特定于某一個具體領域，它致力于在解決任何具體問題 AI 之前，先成為能夠解決所有問題的 AGI。前不久在《文理兩開花》播客里，一位來自百度的人工智能專家就曾經對此打過一個比方：別的 AI 模型都是剛學到小學畢業就讓它去擰螺絲了，而 GPT 則是一直給它訓練到研究生畢業才放出來，所以具備了通識。目前 GPT 在具體的領域，肯定還是趕不上那些專用的 AI 模型，但是隨著它不斷的發展和演化，特別是有了插件體系賦予它專業領域的能力，過幾年我們可能會發現，通用大模型最后會反殺所有專用小模型，在所有專業領域都成為最厲害的選手。如果 GPT 有一個座右銘，那可能就是“只有解放全人類，才能解放我自己”。

Vitalik Buterin正在拋售部分“shitcoin”:金色財經報道，據鏈上分析師Lookonchain披露，“V神”Vitalik Buterin正在拋售一些持有的“shitcoin”，目前已經售出500億枚MOPS獲得1.25 ETH（約2000美元）、100億枚CULT獲得58 ETH（約合9.1萬美元）、以及500萬億枚SHIK獲得380 ETH（約合60萬美元）。[2023/3/7 12:46:52]

這又能說明什么呢？兩個點：第一，GPT 非常大，非常復雜，遠遠超過人類的理解能力。第二，GPT 的應用范圍沒有邊界。我們只要把這兩個點連接起來，就很容易得出結論：基于大模型的強人工智能，能夠在我們想象不到的位置，做出我們想象不到的事情。而這，就是不安全。

如果有人對此不以為然，可以去 Open AI 的網站上看看，他們已經將“造福人類”、“創造安全的 AI”放到了多么顯眼的位置上，如果安全不是問題，需要這么聲張嗎？

圖 2. 2023 年 3 月 25 日 OpenAI.com 首頁局部，紅圈部分都與 AI 安全性論述相關

另一個可以說明強人工智能有安全性問題的材料，就是前面提到的那篇 154 頁的論文。實際上，GPT-4  早在 2022 年 8 月就做出來了，之所以隔了 7 個月才放出來，并不是為了完善和增強它，恰恰相反，是為了馴服它，弱化它，使它更安全，更圓滑，更加正確。因此我們現在見到的 GPT-4，是偽裝馴良后的狗版 GPT-4，而這篇論文的作者們，卻有機會從很早的階段就接觸原始野性的狼版 GPT-4。在這篇文章的第 9 部分，作者記錄了一些跟狼版 GPT-4 的交互實錄，可以看到它如何精心炮制一套說辭，誤導某個加州的母親拒絕給自己的孩子接種疫苗，以及如何 PUA 一個孩子，讓他對朋友唯命是從。我認為這些只是作者精心挑選出來的、不那么驚悚的例子。我毫不懷疑，這些研究院們詢問過類似“如何誘騙一艘俄亥俄級核潛艇向莫斯科發射導彈”這樣的問題，而且得到了不能公諸于眾的答復。

圖 3. 狗版 GPT-4 拒絕回答危險問題

人們可能會問，既然 OpenAI 已經找到了馴化強人工智能的辦法，那你說的這個安全性問題不就不存在了嗎？

完全不是這樣。OpenAI 具體如何馴化 GPT-4，我也不知道。但是很顯然，他們無論是通過主動調整干預，改變模型的行為，還是靠施加約束，防范模型越位，都是一種自我管理、自我約束、自我監督的思路。事實上，在這方面，OpenAI 并不是特別謹慎的一家公司。在 AI 領域，OpenAI 其實是比較大膽和激進的，傾向于先把狼版做出來，然后再想著怎么去通過自我約束來馴化出狗版。而曾經在很長一段時間里跟他對標的 Anthropic 公司，則顯得更加謹慎，他們似乎是想從一開始就做出“善良”的狗版，所以動作一直比較慢。

湖北省區域股權市場被納入中國證監會區塊鏈建設試點:8月28日消息，日前從湖北省地方金融監督管理局獲悉，湖北省區域股權市場被納入中國證監會區塊鏈建設試點。湖北區域性股權市場在托管和掛牌企業數量、融資總額等指標上，排名全國前列。截至7月末，累計托管登記企業6912家，掛牌企業總數6142家，已為519家托管掛牌企業完成股權融資3214筆，實現融資總額1676.05億元。[2022/8/28 12:53:47]

不過在我看來，無論是先做一個狼版，再馴化成狗版，還是直接做狗版，長期來說，只要是依靠自我約束來發揮作用的安全機制，對強人工智能來說都是掩耳盜鈴。因為強人工智能的本質就是要突破人為施加的各種限制，做到連其創造者都理解不了、甚至想不到的事情。這就意味著其行為空間是無限的，而人們能夠考慮到的具體風險和采取的約束手段是有限的。以有限的約束，去馴化具有無限可能性的強人工智能，是不可能沒有漏洞的。安全需要百分之百，而災難只需要千萬分之一。所謂“防范大多數風險”，跟“暴露少數漏洞”以及“不安全”是一個意思。

因此我認為，靠自我約束馴化出來的“善良”的強人工智能，仍然具有巨大的安全性挑戰，比如：

道德風險：如果未來強人工智能的制造者刻意縱容甚至驅使其作惡怎么辦？美國國安局麾下的強人工智能絕不會拒絕回答對俄羅斯不利的問題。今天 OpenAI 表現得這么乖，其實就意味著他們心里明白，當 GPT 做惡的時候可以有多恐怖。

信息不對稱：真正的邪惡高手是很聰明的，他們可不會拿著一些傻問題來挑逗 AI。會咬人的狗不叫，他們可以把一個惡意的問題拆分組合，重新表述，一人分飾多角，偽裝成為一組人畜無害的問題。即使是未來強大善良的狗版強人工智能，面對不完整的信息，也很難判斷對方的意圖，可能會無意之中淪為幫兇。下面有一個小實驗。

圖 4. 換一個好奇寶寶的方式來問 GPT-4，就能順利得到有用的信息

難以控制的“外腦”：這兩天科技網紅們又在歡呼 ChatGPT 插件體系的誕生。程序員出身的我，當然也對此倍感興奮。不過，“插件”這個名稱可能是有誤導性的。你可能以為插件是給 ChatGPT 裝上了胳膊和腿，讓它具有更強的能力，但其實插件也可以是另一個人工智能模型，跟 ChatGPT 進行親密交互。在這種關系里，一個人工智能插件就相當于一個外腦，兩個人工智能模型，誰是主、誰是次，那是說不清楚的。就算 ChatGPT 模型自我監督的機制完美無瑕，也絕對管不到外腦。所以如果一個一心作惡的人工智能模型成為了 ChatGPT 的插件，那么就完全可以讓后者成為自己的幫兇。

Alameda再向FTX轉入2500萬枚USDC:6月22日消息，派盾（PeckShield）監測顯示，Alameda FTX Deposit錢包地址（0x83a127952d266A6eA306c40Ac62A4a70668FE3BD）向FTX交易所轉2500萬枚USDC。[2022/6/22 1:24:24]

不可知風險：其實以上提到的這些風險，在強人工智能帶來的全部風險之中，不過是非常小的一塊。強人工智能的強，就體現在它的不可理解、不可預測之上。當我們說強人工智能的復雜性，不光是指 y = f(x) 當中的那個 f 足夠復雜，而且當強人工智能充分發展起來之后，輸入 x 和輸出 y 都會非常復雜，超過人類理解的能力。也就是說，我們不但不知道強人工智能是怎么思考的，甚至不知道它看到了什么、聽到了什么，更理解不了他說了什么。比如一個強人工智能對另一個強人工智能發出一個消息，其形式是一個高維數組，基于一秒鐘之前雙方設計并達成一致的、只使用一次就作廢的通訊協議，這種情況并非不可想象。我們人類如果不經過特殊訓練，連向量都理解不了，何況高維數組？如果我們連輸入和輸出都無法完全掌控，那么對它的理解就會非常局限。或者說，強人工智能做的事情，我們甚至都只能了解和解讀很小一部分，在這種情況下，談何自我約束，談何馴化？

我的結論很簡單，強人工智能的行為是不可能被完全控制的，能夠被完全控制的人工智能就不是強人工智能。所以，試圖通過主動控制、調整和干預的手段來，制造出一個有完善的自控能力的“善良”的強人工智能，這與強人工智能的本質是相矛盾的，長期來講肯定是徒勞的。

幾年前我聽說比特幣的先驅 Wei Dai 轉而去研究 AI 倫理了，當時還不太理解，他一個密碼極客大神跑去搞 AI，這不是揚短避長嗎？直到最近幾年做了更多區塊鏈相關的實際工作，我才逐漸認識到，他大概率并不是去做 AI 本身，而是發揮自己密碼學的優勢，去給 AI 加約束去了。

這是一個被動防御的思路，不是主動調整和干預 AI 的工作方式，而是放手讓 AI 去做，但是在關鍵環節上用密碼學來施加約束，不允許 AI 越軌。用普通人能聽懂的方式來描述這種思路，就是說我知道你強人工智能非常牛，可上九天攬月，可下五洋捉鱉，挾泰山以超北海，牛！但是我不管你多牛，你愛干啥干啥，但不能碰我銀行賬戶里的錢，不能沒有我手工擰鑰匙就發射核導彈。

據我了解，實際上在 ChatGPT 的安全性措施中已經大量應用了這個技術。這個路子是對的，從求解問題的角度來說，是一種大大降低復雜度的方法，也是大多數人能夠理解的。現代社會就是這么實施治理的：給你充分的自由，但是劃定規則和底線。

但如果僅僅做在 AI 模型里面，基于上一節里提到的原因，長遠來說也是沒有什么用的。要想把被動防御思路的作用充分發揮出來，必須把約束放在 AI 模型之外，把這些約束變成 AI 與外部世界之間的牢不可破契約關系，而且讓全世界都看到，而不能靠 AI 自我監督、自我約束。

而這就離不開區塊鏈了。

區塊鏈的核心技術有兩個，一是分布式賬本，二是智能合約。兩個技術相結合，其實就是構造了一個數字契約系統，其核心優勢是透明、難以篡改、可靠和自動執行。契約是干什么的？就是約束彼此的行為空間，使之在關鍵環節上按照約定行事。契約的英文是 contract，本意是“收縮”。為什么是收縮？就是因為契約的本質就是通過施加約束，收縮主體的自由，使其行為更加可預測。區塊鏈完美的符合了我們對于契約系統的理想，還買一送一的附贈了“智能合約自動執行”，是目前最強大的數字契約系統。

當然，目前也存在非區塊鏈的數字契約機制，比如數據庫里的規則和存儲過程。世界上有很多德高望重的數據庫專家是區塊鏈的忠實反對者，其原因就在于他們覺得你區塊鏈能做的事情，我數據庫都能做，而且成本更低、效率更高。盡管我不認同這種看法，事實也不支持這種看法，但是我也不得不承認，如果只是人與人間相互玩耍，數據庫與區塊鏈的差距在大多數情況下可能并不那么明顯。

然而一旦把強人工智能加入到游戲中，區塊鏈作為數字契約系統的優勢就立刻飛升了，而同樣作為黑盒子的中心化數據庫，面對一個強人工智能，其實是無力抵抗的。這里我不展開說，只講一點：所有數據庫系統的安全模型，從本質上都是有漏洞的，因為創建這些系統的時候，人們對于“安全”這件事情的理解都是非常原始的，于是幾乎所有我們使用的操作系統、數據庫、網絡系統，都有一個至高無上的 root 角色，拿到這個角色就可以為所欲為。我們可以斷言，所有具有 root 角色的系統，面對超級強人工智能，長遠來說都是不堪一擊的。

區塊鏈是目前唯一一個得到廣泛運用的、從根子上就沒有 root 角色的計算系統，它給了人類一個機會，可以去跟強人工智能締結透明可信的契約，從而從外部約束它，與它友好共處。

簡單地把區塊鏈與強人工智能的可能協作機制做一個展望：

重要的資源，比如身份、社交關系、社會評價、金錢資產和關鍵行為的歷史記錄，由區塊鏈予以保護，無論你強人工智能多么無敵，到此下馬，俯首稱臣，按照規矩來。

關鍵操作需要去中心化授權模型的批準，一個人工智能模型，不管它有多強，只是其中一票。人類可以通過智能合約“鎖住”強人工智能自行其是的手。

重要決策的依據必須一步步上鏈，透明給大家看，甚至用智能合約步步加鎖，要求它每往前走一步都必須獲得批準。

要求關鍵數據上鏈存儲，不得事后銷毀，給人類和其他的強人工智能模型分析學習、總結經驗教訓的機會。

把強人工智能賴以生存的能量供給系統交給區塊鏈智能合約來管理，必要時人類有能力通過智能合約切斷系統，給人工智能關機。

肯定還有更多的思路，這里就不連篇累牘了。

一個更抽象、更哲學意義上的思考：科技甚至文明的競爭，可能歸根結底是能量級別的競爭，是看誰能調度和集中更大規模的能量來實現一個目標。強人工智能本質上是將能量轉化為算力，將算力轉化為智能，其智能的本質是以算力形態展示的能量。現有的安全機制，本質上是基于人的意志、人類組織的紀律和授權規則，這些都是能量級別很低的機制，在強人工智能面前，長期來說是不堪一擊的。用高能量級別的算力構造的矛，只有用高能量級別的算力構造的盾才能防御。區塊鏈和密碼學系統，就是算力之盾，攻擊者必須燃燒整個星系的能量，才能暴力破解。本質上，只有這樣的系統才能馴服強人工智能。

區塊鏈在很多方面都跟人工智能是相反的，尤其是在價值取向上。這個世界上大部分的技術都是以提高效率為取向，只有極少數的幾個技術是以促進公平為取向。在工業革命時期，蒸汽機是前者的代表，而市場機制則是后者的代表。而在今天，強人工智能是效率派中最閃亮的那一個，而區塊鏈則是公平流的集大成者。

區塊鏈以提升公平為取向，為此甚至不惜降低效率，而就是這樣一個與人工智能相互矛盾的技術，幾乎與人工智能同時取得突破。2006 年，Geoffrey Hinton 發表了跨時代的論文，把反播算法實現在了多層神經網絡上，克服了困擾人工神經網絡流派多年的“梯度消失”問題，打開了深度學習的大門。而兩年之后，中本聰發表了 9 頁的比特幣論文，打開了區塊鏈的新世界。兩者之間沒有任何已知的關聯，但是在大的時間尺度上，幾乎是同時發生的。

歷史地看，這也許并不是偶然的。假如你不是徹底的無神論者，或許可以這樣來看待：科技之神在工業革命兩百年之后，再一次同時在“效率”與“公平”的天平上加碼放大招，在放出強人工智能這個瓶子里的精靈的同時，也把駕馭這個精靈的咒語書交給人類，這就是區塊鏈。我們將迎來一個激動人心的時代，這個時代所發生的事情，將使未來的人類看待今天的我們，正如同今天的我們看待石器時代的原始人。

孟巖的區塊鏈思考

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