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為什么加密貨幣、DEX、NFT、DAO和AI都指向一種新的人類世界的可能性?_HTT:TPS

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來源:胖車庫,作者:ThomasHsueh

最近的區塊鏈發展產生了一些新的技術基元:加密貨幣、DEX、NFT和DAO。

它們有趣的原因很多——意識形態、知性、平等主義等等。但之所以引起我的強烈興趣,是因為它們與人工智能研究和半導體技術的持續進步一起,指出了一種新的人類世界的可能性,那就是金錢將不再耗費人們的注意力,金錢作為世界基礎設施的看不見的支柱,成為「已被解決的問題」。

當我回顧我的生活時,我發現隨著時間的推移,我把大部分清醒的時間花在試圖創造和保存金融財富上,對此我感到失望;這本身并不引起我的興趣,但我還是被一種感知到的需要攫住了,盡管我根本上感興趣的是想象有趣的未來版本,并為推動其實現而努力。我猜測文明社會中的大多數人也是如此。我進一步猜測,對于大多數人來說,創造和保存金融財富的行為本身并不具有吸引力;它之所以有吸引力,只是因為它導致了金融財富的積累,無論是在就業合同中的確定性,還是在投資中的概率性。這個過程的趣味性是另一個問題,而且是在巧合下發生的。但為什么要積累金融財富?

我知道,金融財富是一個抽象的概念,因此對人類來說完全不自然。然而,我承認,當任何非微不足道的金融財富被給予我時,無論是由我的雇主還是由市場給予的,我都有一種內在的反應。這意味著金融財富的積累作為一個非自然的概念已經與生來的欲望產生聯系,這意味著有一些我非常想做的事情需要一定程度的金融財富,而我卻缺乏;這些未滿足的欲望促使我追逐金融財富作為中介目標。但是,把醒著的大部分時間花在賺錢上不是很荒謬嗎?

我相信我們可以做得更好。我相信有一種方法,可以通過消除我們文明中積累金融財富的需要,大大增加許多人生活的趣味性和可能性。我有興趣創造這樣一個世界,在這個世界里,金融財富的積累不再是普通人關心的問題,一個富足非凡的世界。

為什么加密貨幣、DEX、NFT、DAO和AI都指向一種新人類世界的可能性?

TUSD流通供應量在比特幣突破3萬美元前一周增長至31.3億美元,漲幅56.5%:6月24日消息,據CryptoSlate發文稱,Glassnode數據顯示,比特幣上漲突破3萬美元關口的前一周,穩定幣TrueUSD流通供應量大幅增加,從6月14日的略高于20億美元增至6月21日的31.3億美元,漲幅為56.5%。[2023/6/24 21:57:09]

當人們從一個特定的角度來看待它們時,它將會更加明顯。

來源:數字藝術家jackbutcher(twitter@jackbutcher)

加密貨幣可以被看作是一個完全自主的金融價值計價的基礎設施,被越來越多的人類人口所相信、信任和依賴;它激勵人們參與增長和維持自身。

DEX可以被看作是完全自主的加密貨幣交換市場;它也激勵人們參與,以發展和維持自身。

NFT,就目前而言,可以被看作是區塊鏈上的一個指針,指向在他處令人感興趣的東西,這有點類似于內存中的一個指針,表明一個特定的數據或程序序列的位置。

DAO,就目前而言,可以被看作是基于區塊鏈的實體進行集體決策的一種原始手段。

最后,人工智能可以被視為一個非常廣泛的工作領域,其終極目標是創造真正的自主主體,通常是在硅基上,可能是也可能不具有物理上的體現。人工智能不僅能逐步做出智能決策,而且還能創造有趣和有價值的數據。

結合所有這些概念,構思一個未來的版本并不牽強,在這個版本中,數字自主主體通過加密貨幣在DEX市場交換資產,既創造和操縱數據,程序序列,以及與NFT掛鉤的現實世界資產,并通過DAO集體做出決定。這個在加密貨幣基礎設施上運行的自主主體層可以處理金融資源分配,以及數字商品和服務以及實物商品和服務的創造和交付,其效率和說服力之高,使我們大多數人不再把心思放在積累金融財富上,就像我們大多數人不把心思放在獲取水、食物、電力、流動性、電器和信息一樣。

意大利隱私監管機構就ChatGPT對OpenAI展開調查:金色財經報道,意大利數據保護機構對OpenAI公司非法收集用戶信息展開調查。意大利個人數據保護局今天宣布,即日起禁止使用聊天機器人ChatGPT,并限制開發這一平臺的美國人工智能公司OpenAI處理意大利用戶信息。同時,意大利個人數據保護局指出,本月20日,ChatGPT平臺出現了“用戶對話數據和付款服務支付信息丟失”的情況。

此外,該平臺沒有就收集處理用戶信息進行告知,缺乏大量收集和存儲個人信息的法律依據。OpenAI公司“必須在20天內通過其在歐洲的代表向意大利個人數據保護局通報公司執行保護局要求而采取的措施”,否則將被處以最高2千萬歐元或公司全球年營業額4%的罰款。[2023/3/31 13:37:39]

想象一下:有一天,我們將不再把大部分精力放在金錢上。錢成為一個"已解決"的問題。當然,其他某種東西將成為新的稀缺,并成為大多數人的追求對象,根據USV的阿爾伯特·溫格的說法,這將是注意力(attention)。

觀察

盡管未來似乎是不可預測的,但我們可以被動地根據證據做出有根據的猜測,也可以主動地影響其進程。在本節中,我提供了支持上述未來版本的證據和觀察。

我們可以質疑被動性是否可能,例如,考慮到物理學的觀察者效應,即使只是比喻性的。

1-人工智能的工作量增長和持續的摩爾定律

1956年,需要一個大壁櫥大小的設備才能存儲5兆字節的數據

在過去的十年里,對人工智能芯片公司的投資越來越熱。這有很多催化劑,最近的一個例子是Sambanova,它的D輪融資,估值達到了50億美元水平。

另一個有希望的線索是越來越多的證據表明,光子學的潛力不僅可以恢復,而且可以渦輪增壓摩爾定律。Lightmatter即將推出的產品在加速人工智能工作負荷的線性數學部分方面應用了光子學,與目前的技術水平相比(例如Nvidia的A100)估計能夠以1/10的功率將人工智能計算速度提高10倍光子互連進一步加速了芯片間的通信,同時節省了電力,使越來越大規模和復雜的人工智能模型得以部署。(披露:在寫作時,我是Lightmatter的數字設計工程師。)

高通CEO安蒙:5G將助力AI擴展,使數據可與其他設備及云端共享:3月25日消息,高通公司總裁兼CEO安蒙在中國發展高層論壇2023年會“推進數字經濟與實體經濟融合”專場上演講稱,5G是實現數字社會的重要基礎設施,此外,5G還將助力AI擴展,為邊緣計算和端側人工智能帶來諸多益處。

安蒙認為,數字化轉型將實現人與萬物智能互聯。這也意味著超高速、可靠連接隨時隨地、始終連接到云端,具有嵌入式處理器和人工智能(AI)的一系列設備,以及數字孿生的普及。(澎湃)[2023/3/25 13:26:29]

過去幾十年整個科技行業的蓬勃發展在某種意義上是由摩爾定律從根本上推動的;如果摩爾定律的延續依賴于人工智能工作負載的優先化和專業化,那么整個科技行業也會效仿,即哪里有更高的計算能力,應用就會跟到哪里。回顧一下GPU的可用性是如何在2012年ILSVRC中推動深度學習的。隨著光子學將人工智能的「容量」提高了100倍,我們未來科技的很大一部分將由人工智能驅動。唯一的問題是如何驅動。

2-RPA

機器人流程自動化將實現我們對「人工智能對勞動力意味著什么」的共同想象:替代。人工任務被RPA程序自動化。這清楚地表明了人類提供的服務如何由自動化過程,即代碼來完成。

3-NFT空間的有機演變

Autoglyphs是以太坊區塊鏈上第一個「鏈上」生成的藝術。它們是一個完全獨立的機制,用于創造和擁有一件藝術品。

從ERC-721提案中,對NFT所能實現的最初想象是代表「實物財產、虛擬收藏品和負值資產」的所有權。有兩個問題從一開始就引發了激烈的爭論:NFT所代表的數字內容在哪里,如果與NFT綁定的數字內容可以被公眾訪問和查看,那么NFT所有者真正擁有什么?第一個問題的答案是在鏈上,或者在一個單獨的存儲解決方案上。第二個問題的答案是對內容的權利,但不是內容本身。有趣的是,隨著生成藝術在許多領域的興起,新的項目被創造出來:NFT與藝術品內容本身無關,而是與生成藝術品內容的過程有關,而這個過程是一段緊湊的代碼片段,完全包含在鏈上的NFT本身。Larva實驗室的Autoglyph就是一個例子。

分析師:BTC短期上漲是“假象”,大量空頭未平倉頭寸仍存在:金色財經消息,雖然比特幣價格回升至23,000美元以上,但不少業內分析認為本次短期上漲是“假象”,加密市場或將走向新低。加密貨幣分析師Dylan LeClair透露,目前仍有數以萬計的BTC空頭未平倉頭寸仍存在,尤其是在6月15日至7月15日期間新開設了大量比特幣空頭頭寸,這意味著盡管比特幣短期內也許會進一步上漲,但仍有可能逆轉走勢并再次走低。(Cointelegraph)[2022/7/20 2:25:45]

這篇文章匯總了這個領域的其他例子。擁有「過程」而不是結果的權利是一個有趣的想法,想象一下擁有文森特·凡高的數字克隆而不是擁有他的一件藝術品;你可以要求你的凡高克隆人創造更多的藝術品。換句話說,擁有的東西是動態的、有生命力的,這與現在NFT所代表的靜態文件形成了鮮明的對比。這是從靜態的屏幕截圖擴展到時間維度的。

該領域的另一個有機發展是最近由AlphaWallet團隊宣布的AlchemyNFT,它允許創建和操縱合成的NFTs。所有的證據都表明,除了投機交易卡牌之外,NFT的潛力還有多少未被開發。

4-人工智能和游戲;建立元宇宙的競賽

為了實現真正的突發內容和自發體驗,人工智能必須成為我們未來游戲的一個組成部分,或者像許多人所說的那樣,當游戲規模擴大到吞噬人們的日常生活時,就是元宇宙。A16Z曾發表過一篇文章《MeetMeinMetaverse》,很好地勾勒出了其中的道理,并追溯了最近在這個方向上的進展。

內容發展的四個階段,據A16z,我們正在1-2過渡

事實上,科技巨頭們已經涉足這個方向,盡管不成功。GoogleStadia已經創建了內部游戲工作室,試圖創建ML驅動的游戲。最明顯的例子是他們的ProjectChimera。亞馬遜也加入舞池,杰夫·貝索斯親自指示要「用可笑的龐大計算量來制作游戲」。迄今為止,谷歌和亞馬遜都沒有在這個方向上成功發布游戲;Stadia最近關閉了其內部工作室,而亞馬遜宣布了其游戲開發工作中的一系列壞消息。Facebook的RivalPeak是一個非常有趣的人工智能娛樂項目的實驗,顯示出早期吸引力的跡象。可以說,由于要遵循復雜的公司和程序,大公司無論多么強大都不會在這里取得關鍵進展的,因為創建由ML驅動的游戲將是一個巨大的范式轉變,遠離現有的游戲開發過程,需要許多靈活的試驗和錯誤,進入未知領域。

Coinbase將Metal、Gnosis、Raydium列入上幣計劃清單:7月16日,據官方消息,Coinbase宣布將Metal(MTL)、Gnosis(GNO)、Raydium(RAY)列入上幣計劃清單。注:在正式宣布上線之前,平臺不支持這些資產的轉賬和交易。因此,在官方宣布之前將這些資產存入Coinbase賬戶可能會導致資金的永久性損失。[2022/7/16 2:17:27]

RCT的Morpheus引擎使用深度強化學習,從自然世界的對象庫中把文本渲染成3D資產和動畫。此GIF顯示了「有一個人在走路」的渲染。

在創業領域,位于洛杉磯和北京的RCT工作室通過在游戲運行時間中加入強化學習,正在取得可喜的進展。Agence是電影制作人、藝術家和谷歌的機器學習專家之間的緊密合作,制作了一部「動態電影」,利用強化學習實現電影創作者、觀眾和人工智能對游戲敘事的三方共同創造。

從大型游戲開發商的角度來看,最近上市的Roblox致力于研發部署巨大的機器學習模型。Valve的聯合創始人、Steam的創造者GabeNewell指出,由人工智能驅動的單人游戲有可能在9年后完全超越多人游戲。

從第一原則的角度思考,當虛擬和動態世界吞噬我們的日常生活時,這些世界中提供的商品和服務必須依靠具體的經濟基礎設施。我的觀點很簡單:當人工智能成為數字資產的主要生產者時,需要被代幣化的不僅僅是數字資產,而是人工智能本身,無論是代碼形式還是統計模型參數。

5-數據經濟的出現,促進了人工智能的訓練

OceanProtocol的TrentMcConaghy在2018年指出了這個方向,并致力于建設數據經濟。OceanProtocol的使命是為數據資產的發布、發現和消費以及為實現保護隱私的AI訓練建立市場。

6-個人數據爆炸的可能性:BCI

我去年從人機共生的角度寫了關于ElonMusk的NeuralLink。隨著BCI的日益成熟和最終被人類采用,每個人的大腦數據上傳帶寬將大大增加,使每個人的日常心理活動、偏好和品味能交給人工智能處理。我們如何對待這些實時和細粒度的個人數據?我們必須將它們標記所有權,而隱私是這里最值得關注的。然而,目前的NFT標準并不支持對內容的所有權,這可能與大腦數據標記化完全不相容。一種方法是通過保護隱私的壓縮,如合成數據生成,這意味著我們不會對收集的大腦數據本身進行標記,而是對在這些大腦數據上訓練的AI進行標記。

途徑

在這一節中,我勾勒出了創建上述版本的未來的粗略行動路線。

從長期愿景出發,我們將不得不創造去中心化自動機,或DA。DA存在于區塊鏈上,該鏈上對代碼執行的訪問只限于其指針的所有者。DA可以將代碼作為資產進行交易,并重新組裝其代碼庫。因此,我們還需要建立一個軟件/AI模型架構,它是安全的可組合、可分解和可變的。

短期研發是為代碼/AI模型的所有權以及其組成/分解/變異建立代幣標準和經濟機制。這里指的合成NFT,是為人工智能代碼設計的。一個簡單的概念性解決方案是將代碼存儲在片段中,如Filecoin的方式,其位置在每次指針換手時被重新洗牌。

中期研發是建立DA的軟件和區塊鏈標準。我們將促進以下方面的實現:

來源控制是為DA管理代碼版本和合并代碼。

DA將進行代碼審查過程。

代碼、模型和參數由DA在區塊鏈上進行交易,以便在自己定義的指標方面進行自我提升。

長期的研發是將DA和相關的DA擁有的DAO引導為一個整體的自主經濟,我將其稱為自主維度。

在這個版本的未來,自主維度將把最先進的問題策劃成人類個體的互動挑戰,人類通過克服這些挑戰獲得獎勵;獎勵很可能是非財務性的。這樣一來,平凡的工作將全部由機器處理;人類的大部分注意力都集中在文明能力的前沿領域。簡單地說,已解決的問題將由機器大規模處理;人類只在未解決的問題上工作。沒有重復的工作;只有那些推動文明能力前沿的人,才會得到超出普遍基本收入的獎勵。

References

阿爾伯特·溫格《資本后的世界》

https://worldaftercapital.org/

人工智能芯片投資一覽

https://www.eetimes.com/mega-investment-in-ai-chip-startups-is-justified-true-or-false/

福布斯對Lightmatter的報道

https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2021/04/07/photonic-supercomputer-for-ai-10x-faster-90-less-energy-plus-runway-for-100x-speed-boost/?sh=596cc5c57260

NFT與生成藝術

https://medium.com/treum_io/on-chain-artwork-nfts-f0556653c9f3

AlphaWallet團隊發布的合成NFT項目AlchemyNFT

https://medium.com/alphawallet/alchemynft-rise-of-synthetic-nfts-320ee5fe1e04

A16Z的文章《MeetMeinMetaverse》

https://a16z.com/2020/12/07/social-strikes-back-metaverse/

MCV/Develop在2020年4月對GoogleStadia的采訪

https://issuu.com/bizmediauk/docs/mcv-develop_956_april_2020

RCTstudio

https://rct-studio.com/en-us/

Agence

https://www.agence.ai/

Roblox

https://blog.roblox.com/2020/05/scaled-bert-serve-1-billion-daily-requests-cpus/

Valve的聯合創始人、Steam的創造者GabeNewell指出,由人工智能驅動的單人游戲有可能在9年后完全超越多人游戲。

https://www.spieltimes.com/news/gabe-newell-on-the-future-of-single-player-games-in-game-characters-to-be-as-smart-as-humans-in-nine-years/

TrentMcConaghy在2018年的博客

https://blog.oceanprotocol.com/nature-2-0-27bdf8238071

Thomas的博客:解讀NeuraLink

https://hchsueh.com/2020/05/walkthrough-neuralink

Tags:人工智能NFTHTTTPS人工智能聊天機器人NFTC幣BHTTtps幣行情

DAI
哪些機構通過灰度購買了以太坊?_GEM:MAN

進入2021年,以太坊在4個月的時間里,價格上漲了385%,對比特幣的匯率也上漲至0.61。為此,市場上有多種聲音解讀以太坊的上漲。對傳統投資機構而言,灰度依舊是一個購買以太坊的重要入口之一.

1900/1/1 0:00:00
觀察 | 機構是此次ETH上漲的主要推動者_GAS:以太坊

在過去的一周以太坊達價格到有史以來的新高,從兩周前的兩千一百美元下方攀升至三千三百美元上方。盡管以太坊打破了它自身美元計價的紀錄,卻仍未打破其比特幣計價的紀錄.

1900/1/1 0:00:00
如何將Meebits引入元宇宙(Metaverse)_VRM:VRM幣

近期NFT領域最火的兩個項目,一個是屢屢賣出天價的Cryptopunks,另一個則是新秀Meebits,而兩者的共同點便是其創造者是同一個——Larvalabs.

1900/1/1 0:00:00
金色DeFi日報 | DeFi基準利率回升至7.22%_DEF:DefiCliq

DeFi數據 1.DeFi總市值:1270.79億美元 市值前十幣種排名數據來源DeFiboxDeFi總市值數據來源:Coingecko2.

1900/1/1 0:00:00
金色早報 | 人民日報:央行數字貨幣研發持續推進_比特幣:Sopot Coin

頭條 ▌人民日報:央行數字貨幣研發持續推進5月11日,人民日報刊文“央行數字貨幣研發持續推進”。文章表示,為增強金融服務普惠性,提高支付效率和安全性,越來越多國家和地區加速研究布局央行數字貨幣.

1900/1/1 0:00:00
BTC待挖總量僅剩10%,BED將接力比特幣挖礦的下一個掘金時代_BTC:PlutusDeFi

比特幣挖礦自09年至今已經歷經了12年的歷史,算力增長的爆發期也是從2013年阿瓦隆挖礦芯片的批量生產開始,至今已經達到了數百萬倍的增長.

1900/1/1 0:00:00
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