AI如何幫助構建Web3？人工智能與去中心化的交叉點在哪？_NFT:人工智能考研考哪些科目區塊鏈工程專業學什么

在數字化時代的浪潮中，人工智能和Web3技術閃耀著創新的光芒。人工智能以其智能化和自主學習的特點，正逐漸滲透到我們的日常生活中，改變著我們的工作方式、交流方式，甚至影響著我們的思維方式。與此同時，Web3技術作為區塊鏈的下一代演進方向，打破了傳統互聯網的局限性，為用戶賦予了數字資產的控制權和數據的主權。

本文將深入探討人工智能與Web3的融合，挖掘這兩者交匯的可能性，探索未來在人工智能與去中心化的交織中帶來的革命性變革。

我們將探討AI如何在Web3生態中發揮更大作用，以及通過案例分析Web3如何推動人工智能的進化。讓我們一同進入這個充滿創新與可能的數字時代，共同探尋人工智能與Web3融合的奇妙之旅。

AI與Web3的發展現狀

一、AI發展概覽

近年來，人工智能技術取得了飛速的發展，成為科技領域的一顆璀璨明星。人工智能是指利用計算機算法模擬人類智能的技術，它可以幫助我們理解和處理海量的數據和內容，提供個性化的服務和推薦，優化決策和效率。

深度學習、自然語言處理、計算機視覺等關鍵技術的不斷突破，使得人工智能在醫療診斷、金融風控、智能客服等多個領域展現出強大的應用潛力。根據國際數據公司的報告，預計到2030年，人工智能技術將為全球經濟增長貢獻超過15萬億美元的產值。

人工智能在當前Web2網絡中發揮了重要的作用，但也存在一些問題，如數據壟斷、隱私泄露、信息過濾和操縱等。

Chainalysis：硅谷銀行崩潰后加密用戶轉向DEX，且DEX上的USDC購買量激增:金色財經報道，硅谷銀行(SVB)的倒閉導致中心化交易所（CEX）資金大量流向去中心化交易所（DEX）。區塊鏈分析公司Chainalysis在3月16日的博客文章中解釋說，當市場動蕩時，中心化交易所的資金外流通常會激增，因為用戶可能擔心在交易所倒閉時無法使用他們的資金。

Chainalysis數據顯示，在硅谷銀行被加利福尼亞監管機構關閉后不久，3月11日，從 CEX到DEX的每小時資金流出量飆升至3億美元以上。去年加密交易所FTX倒閉期間觀察到類似的現象，人們擔心這種蔓延可能會蔓延到其他加密貨幣公司。但來自區塊鏈分析平臺Token Terminal的數據表明，在這兩種情況下，大型DEX的日交易量激增都是短暫的。[2023/3/17 13:09:52]

二、Web3發展概覽

Web3是指基于區塊鏈技術的下一代互聯網。區塊鏈技術的核心原理——分布式賬本，確保了數據的安全性和透明性，避免了數據集中存儲可能帶來的安全隱患。區塊鏈技術可以提供以下優勢：

透明性：區塊鏈上的數據對所有參與者都是公開和可追溯的，可以增加信任和協作。

效率：區塊鏈可以減少中介和第三方的干預和費用，提高交易速度并降低成本。

安全性：區塊鏈可以保護數據不被篡改或泄露，防止欺詐和攻擊。

創新性：區塊鏈可以促進新型的商業模式和社會組織的出現，如去中心化自治組織等。

隨著區塊鏈技術的不斷成熟，各類去中心化應用如雨后春筍般涌現，使用戶可以在無需第三方中介的情況下進行交易和合作。DApps是指運行在區塊鏈網絡上的應用程序，它們不依賴于任何中心化平臺或服務提供商，而是由用戶自主地參與和貢獻。

Web3人才網絡Braintrust通過代幣私募融資1億美元，Coatue領投:12月9日消息，Web3人才網絡Braintrust通過代幣私募融資1億美元，Coatue領投，Tiger Global、True Ventures、Blockchain Ventures、HashKey等參投。

據悉，Braintrust旨在將公司與Web3領域的技術人員聯系起來，該公司聲稱擁有70多萬名社區成員。根據周四的公告，Braintrust將使用這些資金來擴大其網絡，并通過贈款為社區項目提供資金。該公司表示，其70多萬會員都有資格申請旨在改善網絡的項目資助。（The Block）[2021/12/9 7:28:57]

Web3的發展為用戶賦予了更大的數據主權和控制權，促進了社會的去中心化和民主化。然而，DApps也面臨著一些挑戰和風險，如可擴展性、互操作性、缺乏友好的用戶界面和交互方式以及法律監管等問題。

AI如何在Web3中體現？

人工智能和Web3是兩個代表著未來發展方向的前沿技術，它們分別突破了我們對生產力上限的想象，并重塑了我們對經濟模式的理解。然而，將兩者有機結合起來并不容易，既面臨著技術上的挑戰，也需要找到真實的市場需求。

一、生成式AI改變Web3的方式

生成式AI是一種用于生成人工內容的人工智能。它可以幫助加快創意過程，提高內容質量和多樣性，以及降低成本和時間。在Web3中，生成式AI有以下幾種應用場景：

ChainUP Capital宣布戰略投資金色算力云、張姨楊姨、開源礦池:金色財經報道，9月24日，鏈上ChainUP三周年峰會于深圳舉辦，會上ChainUP Capital鏈上產業基金與金色算力云、張姨楊姨、開源礦池進行了戰略投資簽約儀式。

簽約后，張姨楊姨聯合創始人張巖演講表示，幣圈的營銷現狀處于無場景化、無細化傳播的狀態，在用各種無法達成共識的方式強行建立共識。

開源礦池CEO Andy Guo演講表示，區塊鏈要想走出交易應用限制，IPFS其實是一個非常好的選擇，IPFS是所有的場景里面最接近于區塊鏈本來面目的項目。

金色算力云合伙人梅洪睿演講表示，IPFS的愿景是成為下一代的互聯網協議。而基于IPFS協議的Filecoin是對標比特幣和以太坊，這是一個機遇，也是一個具備高額回報率的投資標的。[2020/9/24]

文本型人工智能及其對Web3的影響：文本型人工智能是指使用AI來生成文本。它可以用于改變人們搜索網絡的方式，通過聊天界面提供更直觀和個性化的Web導航方式。它也可以用于在區塊鏈游戲中生成對話、故事和角色等游戲元素，從而增強游戲開發人員和藝術家的創造力和生產力。

生成式人工智能可以改變NFT的生成方式：NFT是一種基于區塊鏈技術的數字收藏品，它具有唯一性、稀缺性和不可替代性。生成式人工智能可以用于創建各種類型的NFT，如生成藝術NFT、交互式人工智能字符NFT等。這些NFT可以在元宇宙中作為游戲資產或虛擬產品使用，也可以在不同的平臺上進行交易和使用。

人工智能可以幫助生成GameFi中的頭像和物品：生成式人工智能模型可以協助在Web3環境中大規模創建游戲資產——從化身、設備、車輛到人工制品。這些資產可以在每款游戲中都完全互操作，確保資產持有者能夠在游戲上線時使用它們應對新的挑戰。

動態 | ShipChain與GTX Corp達成合作 共同開發NFC區塊鏈貨運跟蹤解決方案:7月18日消息，美國區塊鏈物流服務公司ShipChain與提供GPS和NFC跟蹤位置服務的技術公司GTX Corp達成合作伙伴關系，共同開發全球NFC區塊鏈貨運跟蹤解決方案。（splash247）[2019/7/18]

人工智能可以幫助查找Bug：在構建Web3基礎設施和應用程序時，人工智能可以幫助簡化開發過程。例如，人工智能應用程序用于調試代碼，通過讀寫代碼并發現代碼中的錯誤。這樣可以提高代碼質量和安全性，以及節省開發時間和成本。

二、未來更廣闊的的應用空間

生成式AI為Web3世界提高內容質量、降低成本等作用不言而喻，而隨著Web3發展并轉變為更加去中心化和以用戶為中心的生態系統，人工智能的普及和發揮的作用更是不可估量。人工智能研究者RogerBrown在其博客中表示，通過利用其功能，人工智能或將為Web3領域的以下幾個方面做出貢獻：

去中心化數據市場：使用人工智能，可以創建去中心化的數據市場，使個人能夠更好地控制自己的數據。由于使用人工智能算法，用戶能夠有選擇地共享其數據并將其貨幣化，同時保持隱私和安全。借助人工智能對數據進行分析和分類，優化買賣雙方的數據匹配，借助人工智能實現高效可信的數據交易。

自主代理和智能合約：通過為自治代理提供實時數據和預定義規則，人工智能增強了Web3平臺中智能合約的功能。這些智能代理能夠進行談判、執行交易、優化資源分配并提供個性化服務。通過自動化復雜流程、減少中介機構并促進信任和透明度，人工智能驅動的智能合約改善了Web3生態系統。

動態 | Zaif交易所發送煽動幣市消息 日本加密貨幣交易所協會對其發出嚴重警告:據日本產經新聞消息，4月11日，因Fisco旗下加密貨幣交易所Zaif利用市場發送煽動購買加密貨幣的不適當信息，受到日本加密貨幣交易所協會（JVCEA）嚴重警告。據悉，Zaif交易所于4月4日，對其用戶發送郵件，內容為“比特幣價格超過50萬日元，加密貨幣正在暴漲，讓我們再次挑戰加密貨幣”。JVCEA為健全加密貨幣交易，已于去年制定了廣告指南，其中明確禁止“煽動用戶的投機心理和競爭心理”及“過度推薦特定加密貨幣和加密貨幣指數的交易”為目的的廣告或贈品。[2019/4/12]

基于預測模型的分析和見解：機器學習和自然語言處理等人工智能技術的使用能夠處理和分析Web3網絡中生成的大量數據。借助人工智能，Web3用戶可以通過分析市場趨勢、確定情緒并提供個性化建議來獲取預測分析、市場趨勢和市場趨勢。數據驅動的洞察使用戶能夠更深入地了解去中心化景觀并更有效地駕馭它。

用于識別和評價個人的系統：提供去中心化和自治的身份解決方案是Web3的目標之一。通過分析用戶行為、驗證憑證和評估可信度，人工智能在構建強大的身份和聲譽系統方面發揮著關鍵作用。為了確保安全交互并培養參與者之間的信任感，Web3生態系統配備了人工智能算法。

策劃和個性化內容：利用人工智能，去中心化內容平臺可以根據用戶的偏好、行為和網絡交互來過濾、策劃并向用戶推薦相關內容。人工智能驅動的內容管理流程將增強用戶體驗、提高參與度并促進在龐大且去中心化的Web3網絡中發現有價值的內容。

具有自治權的組織：在Web3中，人工智能在自治組織的發展中發揮著重要作用。使用人工智能算法，DAO能夠做出決策、分配資源和管理治理流程。由人工智能驅動的DAO通過自動化投票機制、管理資金和優化運營來提高Web3治理模型的效率、透明度和包容性。

用戶體驗增強：Web3應用程序利用自然語言處理、計算機視覺和語音識別等技術來增強用戶體驗。通過使用聊天機器人、虛擬助手和人工智能驅動的界面，可以簡化復雜的流程，并且Web3技術正在被更廣泛的用戶采用。

Web3生態系統由人工智能提供支持，人們正在設想一個去中心化且以用戶為中心的互聯網。通過這兩種技術的集成，可以智能地執行自動化流程，獲得數據驅動的洞察，并通過集成提供個性化體驗。

通過將人工智能與去中心化技術相結合，預計數字景觀將變得更加包容、透明和用戶控制，使人們能夠更輕松、更高效地互動和協作。該技術將繼續為開發更具包容性、透明性和用戶控制的數字環境做出貢獻。

三、典型應用：Web3人工智能助手

以Web3Analytics為例，它是一家專注于Web3數據服務的公司，旨在為下一代互聯網提供數據驗證、生產、分析、交易和支持等一站式解決方案。

其最新上線的核心產品W3AI，是一款基于人工智能技術的Web3垂直模型，它位于Web3行業的AILayer2層。目前，W3AI提供一系列旨在增強Web3用戶體驗的綜合服務。這些服務分為三個主要業務領域：

AI聊天問答：通過聊天，W3AI可以協助進行項目研究、信息檢索、數據分析等工作。

人工智能即服務：人工智能不僅僅是一個工具，更是一個工具。W3AI為用戶提供社區AI機器人、API等服務。

定制Web3AI服務：專門針對Web3需求提供定制的AI服務，如鏈上數據分析平臺、自定義分析和圖表創建、自定義數據集創建等。

W3AI可以幫助數據創作者構建高質量的洞察力，并通過數據集、分析工具和所有權驗證能力實現數據變現。同時，其可以讓數據所有權在沒有第三方認證的情況下，通過結合PhalaNetwork提供的去中心化計算云技術，以及Arweave和Subspace等新一代存儲鏈提供的基于存儲的共識范式進行驗證。

可以說，W3AI利用人工智能技術為用戶提供高效、智能和可信的數據解決方案，成為構建Web3未來的一次實踐。

AI和Web3整合面臨的挑戰

Web3CloudService

盡管人工智能和Web3有著巨大的潛力，但在將兩者結合起來時，仍然存在一些技術上的難題和應用上的局限性。以下是一些主要的挑戰：

數據隱私和安全問題：人工智能需要大量的數據來訓練模型，而Web3強調數據的所有權、隱私和安全。這就需要在數據共享和數據保護之間找到一個平衡點，以及在數據使用和數據授權之間建立一個信任機制。一種可能的解決方案是使用零知識證明、同態加密或多方計算等技術，實現數據的加密處理和驗證。

計算成本和效率問題：人工智能模型通常需要大量的計算資源來運行，而區塊鏈網絡通常受到吞吐量、延遲和費用等因素的限制。這就需要在計算質量和計算速度之間做出權衡，以及在計算中心化和計算去中心化之間做出選擇。一種可能的解決方案是使用分層架構、跨鏈協議、鏈下計算等解決方案，實現計算的分布式執行和協調。

價值評估和激勵問題：人工智能生成的內容往往具有主觀性、多樣性和不確定性，而Web3需要一種客觀、公正和透明的機制來評估內容的價值，并給予相應的激勵。這就需要在內容質量和內容數量之間建立一個標準，以及在內容創作者和內容消費者之間建立一個共識。一種可能的解決方案是使用預言機、聲譽系統或治理模型等技術，實現內容的驗證、評級和獎勵。

構建AI與Web3融合的未來

Web3CloudService

人工智能和Web3作為兩大前沿技術，在各自領域的發展已經帶來了深遠的影響，可以說，Web3和人工智能的可能性是無限的，僅受用戶想象力的限制。

而人工智能和Web3的融合涉及多個領域的交叉合作。技術公司、學術界和區塊鏈社區可以加強合作，建立開放的創新平臺和生態系統，鼓勵更多的項目和實踐，共同推動AI與Web3的發展。

同時，政府監管部門在人工智能和Web3的融合中扮演著重要角色。制定相關的法規和標準，保障用戶數據的安全和隱私，規范智能合約和算法的使用，將有助于建立可信賴的人工智能和Web3應用環境。

將人工智能和Web3融合，探索新時代的智能與去中心化融合，有望在數據隱私與共享、去中心化智能自治組織、區塊鏈網絡性能等方面取得重要突破。然而，人工智能與Web3融合也面臨著許多挑戰和風險，需要跨行業合作、法規標準的制定以及公眾教育的努力，才能構建一個更加開放、安全和可信賴的AI與Web3融合未來。

作家威廉·吉布森的一句名言或許最能描述人工智能的未來：“未來已經到來，只是分布不均”，這也適用于當今AI和Web3之間的交叉點。

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