區塊鏈技術在人工智能發展中的應用以及必要性_ERT:zel幣最新消息

ChatGPT是有史以來增長最快的消費者應用程序，而且仍在迅速增長。

但AI背后的真相是，仍然需要人類進行創建，標記和結構化訓練數據-而訓練數據非常昂貴。不利的情況是，隨著AI的不斷進步，對數據的反饋處理需求正成指數級增長；因此，如何在AI的發展中管理其中的參與者成為一個很重要的問題。

一些專家認為，當智能機器人在世界范圍內普及的時候，他們最好由去中心化的網絡控制，并且人類是通過得到激勵的方式來貢獻數據集的。區塊鏈和代幣可以在這過程中提供幫助...但是區塊鏈能夠拯救人類免受AI的傷害嗎？

ChatGPT不是AGI

根據著名的AI研究人員BenGoertzel的說法，ChatGPT是一件大事，因為“ChatGPT讓谷歌創始人多年來第一次出現在辦公室里！”。Goertzel是基于區塊鏈的AI交易平臺SingularityNET的創始人，也是人工智能AGI的堅定支持者-讓計算機自己思考。這意味著他比大多數人更清楚地看到ChatGPT的不足之處。

"ChatGPT和其他神經模型的有趣之處在于，它們實現了一定程度的通用性，卻沒有太多的概括能力。他們通過擁有如此多的訓練數據，實現了相對于人類個體而言一定的能力范圍..換句話說，ChatGPT實際上是通過擁有這么多數據的蠻力實現的一種功能。"

BenGoertzel和他的機器人Desdemona

“如果GPT-7能夠完成80％的人類工作，我也不會感到震驚；這很重要，但這并不意味著它們可以成為人類水平的思維機器。但它們可以完成大多數人類水平的工作。”Goertzel說道。

對AI來說，基于經驗的邏輯比抓取互聯網信息更難。謂詞邏輯意味著人類知道如何打開瓶蓋，但AI需要數萬億的數據才能學會這個簡單的任務。Goertzel解釋說，好的大型語言模型仍然可以將語言轉換為推定邏輯，包括悖論邏輯或自相矛盾的邏輯。

Elliptic：為俄羅斯軍事團體提供的加密貨幣捐贈已接近2000萬美元:金色財經報道，Elliptic在本周發布的一份報告中表示，自俄烏戰爭以來，針對俄羅斯軍事籌款團體的加密貨幣捐款已接近2000萬美元。Elliptic表示，近三分之二的親俄羅斯加密貨幣基金涉及受到美國制裁。與此同時，烏克蘭廣為人知的加密貨幣捐贈活動已籌集至少2.12億美元。[2023/6/30 22:09:45]

“如果你把整個網絡作為AI的食物，那么幾乎任何你問它們的問題都可以在網絡上找到答案。”

Goertzel在人工智能思維研究領域很重要，因為他專門研究AGI。Goertzel表示自己和90％的AGI同事認為像ChatGPT等LLM在一定程度上分散了人們希望“讓AI可以自我思考”這一目標的注意力。但他補充說LLM也可以促進和加速所有可能在AGI中發揮作用的創新工作。例如，LLM將加快編碼的進步。LLM甚至可以幫助沒有編碼能力的普通人構建手機或網絡應用程序。這意味著非技術創始人可以使用LLM構建技術創業公司。“人工智能應該使軟件技術的開發民主化，然后再稍微往前走一點，民主化硬件技術開發的民主化。”

Goertzel創立了SingularityNET，試圖利用區塊鏈和開源技術，將控制AGI的技術權力“分發”給每個人，而不是讓它留在壟斷者手中。Goertzel指出，ChatGPT和其他文本應用程序部署了公開可見的開源算法。因此，他們的數據集的安全基礎設施以及用戶如何參與這場技術革命，正處于一個關鍵時刻。

AI開發同樣受到了許多質疑。三月，OpenAI聯合創始人埃隆·馬斯克和其他1000多名技術領導人呼吁暫停開發AI或部署比GPT-4更強大的系統。他們的公開信警告說，這將會給社會和人類帶來“深遠的風險”。信中提出，暫停可以為AI系統實施“共享安全協議”提供時間。“如果這樣的暫停無法快速實施，政府應采取行動，實施暫停令。”

Goertzel卻對技術改善我們生活的潛力比較樂觀，他從1970年代就開始研究這一領域了。

Web3電子郵件平臺Mailchain新增支持.bnb和.arb域名:5月22日消息，Web3電子郵件平臺Mailchain宣布通過與SPACE ID集成現已支持Arbitrum的.arb和BNB Chain的.bnb域名。域名所有者需要創建一個Mailchain賬戶，使用持有域名的地址進行綁定后，即可使用Mailchain發送或接收郵件并與應用、DAO、項目或社區進行交互。[2023/5/22 15:19:14]

在圖片中，Goertzel反駁了馬斯克等人關于暫停GPT-4研究的觀點：LLMs不會變成AGI

一個信譽系統是必要的

HumayunSheikh是著名的AI研究實驗室DeepMind的創始投資者，他支持早期AI和深度神經網絡技術的商業化。目前，他作為Fetch.ai的首席執行官兼創始人，帶領著這家初創公司開發一個深度技術用以“自治未來”。

他認為，區塊鏈和AI的交叉是經濟驅動的，因為除非是非常大型的公司或組織，否則訓練AI模型所需的資金是非常昂貴的。“加密貨幣的整個前提是技術和金融的民主化。我們設想，與只有一個壟斷實體擁有重要AI模型的所有權不同，區塊鏈可以將所有權分散給為其開發做出貢獻的人們。”

“為讓用戶可以持續地參與AI訓練和發展的循環，我們可以采取的一種方法是從一開始就讓人們參與其中，這也是為什么我們堅持將AI技術去中心化。無論是從一開始讓人們訓練AI，還是讓他們測試和驗證AI系統，確保普通人能夠擁有AI模型的部分所有權是一種很好的方式來讓用戶留在“循環”中。我們希望做到這一點，同時讓這種民主以適當的激勵機制為基礎。”

為了達到這一目標，可以采用新興的信譽系統和去中心化的社交網絡。例如，SingularityNet的分支產品Rejuve正在對個人提交的生物數據進行代幣化和眾包，希望使用人工智能對其進行分析并將其與動物和昆蟲數據進行交叉匹配，從而發現基因組的哪些部分可以讓我們活得更久。這是一個基于AI和Web3的“長壽經濟”。在這個案例中，參與者參與了科學的開放并為結果做出了貢獻，因此數據提交者也應該因其貢獻而獲得獎勵。

Louis Vuitton辟謠：不會與草間彌生合作發行NFT:2月7日消息，奢侈品巨頭 Louis Vuitton（LV）在線品牌保護主管Hadrien Huet證實，LV與日本藝術家草間彌生 (Yayoi Kusama) 進行了合作，但合作計劃不包括推出NFT系列。

此前報道，Louis Vuitton將與現年93歲的日本先鋒藝術家草間彌生（Yayoi Kusama）發行10000枚聯名NFT，以紀念該品牌誕生200周年，相關NFT將會在OpenSea上架，持有者可以將這些NFT兌換為實物商品。[2023/2/8 11:53:30]

Sheikh聲稱一個數據交易市場是必要的

“AI的發展依賴于人類的訓練。信譽系統可以為數據提供質量保證，去中心化的社交網絡可以確保在開發過程中包含各種不同的想法和觀點。”

Sheikh指出，基于區塊鏈的人工智能治理也能有所幫助，他說，通過每個人都能看到的收集的數據和做出決定的無可爭議的記錄，能確保決策的透明度和去中心化。但區塊鏈技術只是拼圖的一部分。他說："規則和標準，正如我們在DAO中看到的那樣，總是需要可信的治理。

Goertzel指出：“你無法買賣別人的信譽”，而代幣具有網絡效應。基于區塊鏈的人工智能信譽系統可以確保消費者區分AI假冒品和真人，同時也可以確保透明度，以便人工智能模型的構建者可以為他們的人工智能構建負責。在這種觀點下，需要在區塊鏈社區，然后在主流技術生態系統中采用一些標準，對信譽進行代幣化衡量。

而反過來，信譽系統可以加速人工智能的創新。"這不是快速賺錢的道路，但它是區塊鏈主導全球經濟道路的一部分。在信譽領域，區塊鏈有一點“公地悲劇”的感覺；但每個人都將從一個共享的信譽系統中受益。

將區塊鏈用于數據集管理

AI與數據結合可以做很多事情--但全球各國政府都非常關注如何管理數據。

美聯儲：拒絕數字資產銀行Custodia加入聯邦儲備系統的申請:金色財經報道，美聯儲表示，拒絕數字資產銀行Custodia加入聯邦儲備系統的申請，Custodia的業務模式和提議的加密重心業務提出了重大的安全和穩健風險，其風險管理框架不足以解決與加密貨幣相關的高風險。[2023/1/28 11:32:48]

關鍵問題是誰擁有數據集。開源和閉源之間的區別變得模糊，它們之間的相互作用變得非常微妙。AI算法通常是開源的，但數據集的參數和數據集本身通常是專有的和封閉的，包括ChatGPT。

公眾不知道用來訓練ChatGPT-4的數據是什么，因此即使算法是公開的，AI也無法復制。各種人都推測它是使用谷歌和推特的數據集進行訓練的；谷歌卻否認它曾使用數據和與ChatGPT對話的方式訓練自己的名為Bard的AI，這進一步模糊了誰擁有什么以及“如何做到”的問題。

知名的AI風險投資人李開復經常說，開源AI是歷史上最偉大的人類合作，AI研究論文通常包含它們的數據集以便重現，或供他人復制。但是盡管Lee發表了這番言論，當數據與學術研究相關時，往往會被貼上錯誤的標簽，Goertzel說道。即使是開放數據集，比如學術論文，也可能不成熟，標記錯誤，無用且通常很難復制。

因此，AI與區塊鏈的結合將在數據預處理領域發揮很大作用。加密公司和DAO有機會為用于清理訓練數據集的去中心化基礎設施創建工具。開源代碼是一回事，但保護數據至關重要。

Goertzel指出，“您需要有辦法獲得實時的AI模型，但最終，有人必須為運行該過程的計算機付費”，這可能意味著讓用戶通過訂閱模型付費訪問AI；但是，代幣經濟是一種更“自然”的選擇。那么，為什么不激勵好的數據集用于進行進一步的研究呢？諸如基因組學數據之類的“數據分析管道”可以由加密公司/DAO構建。LLMs已經可以做這些事情了，但“大多數這些預處理步驟可以由去中心化的方式更好地完成，”Goertzel說，“但要構建它需要很多工作。”

人與AI的協作：海量的數據需要負責任的管理者

Watcher.Guru： Coinbase正在解決美國銀行賬戶提款和存款問題:金色財經報道，Watcher.Guru發推表示， Coinbase正在實施修復來解決美國銀行賬戶提款和存款問題。[2022/10/3 18:37:52]

加拿大OceanProtocol創始人TrentMcConaghy說，考慮人與AI協作的一種實用方法是“計算機輔助設計”的概念。自1980年代以來，工程師已經從AI支持的CAD中受益。“這是一個重要的框架：人類與計算機共同努力完成目標，同時利用雙方的優勢，”他說。

McConaughy從1990年代開始為加拿大政府工作，并且花了15年時間為電路設計開發AI支持的CAD工具。他在2016年寫了有關AI的第一篇重要文章。

CAD為我們提供了一種實際的人與AI協作的框架。但是，這些AI支持的CAD工具仍然需要數據。

圖片內容：“想象一下手畫一個擁有100億個部件的芯片...但是，人們還是做到了，你知道是如何做到的嗎？答案是使用人工智能...

McConaughy于2017年創立了OceanProtocol，以解決這一問題。OceanProtocol是一個公共服務網絡，可以安全共享AI數據，同時保護隱私。“這是一款利用區塊鏈的AI技術，旨在為地球民眾改善數據狀況。”令人印象深刻的是，它是GitHub上第六活躍的加密項目。

區塊鏈對于將數據交到普通人手中有很多可談的優勢。就像Goertzel一樣，McConaghy相信分布式計算機可以為保護AI不被惡意使用做出重要貢獻。IPFS、Filecoin、OceanProtocol和其他分布式數據控制者已經在過去幾年里開展了這項任務。

Ocean上的數據農場已經激勵人們挑選他們認為可以用于AI開發的高活躍度數據資產。例如，企業數據市場Acentrik、企業AI助理Algovera以及分布式數據科學競賽協議Desights。McConaghy說：“AI人員面臨的問題是獲取更多數據和更多數據的來源。”

區塊鏈可以幫助AI安全地共享數據，具有不可更改性、來源性、抗審查性和隱私性等特點。

McConaghy將其視為兩者結合的重大優勢。“AI將數據轉化為價值，但人類必須決定哪些是好的數據資產。”

OceanProtocol已經進一步發展出了一個AI數據經濟的基礎。它將數據資產以代幣化，使人們可以將有價值的數據作為NFT和代幣發布，在錢包中持有它們，將它們放在數據DEX上出售，甚至在數據DAO中管理它們。通過利用DeFi工具，將數據代幣化解鎖了數據經濟；但這些努力會在人工智能之前成為主流嗎？

TrentMcConaghy,OceanProtocal創始人，目標創建一個數據交易市場

去中心化計算機可以為自主機器人服務

AGI是指計算機開始自主思考，并構建更好的自身源代碼版本。Goertzel解釋說：“人類水平的AGI可以閱讀自身的源代碼、現有的數學和計算機科學，并可以復制自身以進行實驗，然后構建下一級-ASI人工超級智能。”

在Goertzel的看法中，這項技術由每個人來指導要比由某個科技公司或國家單獨控制要好得多。

“如果你把AGI系統部署到全球數百萬臺計算機上，沒有人可以拿著槍對你說“給我系統”-區塊鏈解決了這個問題，對嗎？區塊鏈比解決貨幣問題更能解決這個問題，”Goertzel認為。

Goertzel具體定義AGI為“具有超越其編程和培訓的強大能力的軟件或硬件；它能夠創造出超越其獲取的信息的重大創造性飛躍。”

“按照我的估計，我們現在距離人類水平的AGI只有三到八年的路程，然后再過幾年就可以到達超人類AGI。我們正生活在一個有趣的時代。”

在中期，也就是未來三到五到八年，我們將看到強烈依賴數據的AI取得突破，達到人類水平，然后在此之后發生什么？”

許多人都認為，AI發展的下一步可能是區塊鏈治理的重要用例之一。“AGI將促使世界領導人聚集在一起。AGI需要開源運行在散布于地球各地的數百萬臺機器上，”Goertzel說。“因此，沒有國家可以控制它，也沒有公司可以控制它。”

去中心化技術不是完美的解決方案

凱教授是香港科技大學計算機科學與工程的教授，也是伯克利國際計算機科學研究所的杰出研究學者，他同意，使AI民主化的關鍵瓶頸是運行AI的巨大計算資源。但他不確定去中心化技術能否成為完美的解決方案。他說：“如果我們不解決眼下的問題，我們永遠都到不了終結者的階段。現在存在人工智能在潛移默化中撕裂社會的問題；我們需要解決人類的偏見，以及AI的偏見問題。”

他說，去中心化技術仍然是高度實驗性的，而這些Web2問題必須首先解決，因為它們正在給我們帶來當前的問題。

“AI在一些事情上做出的決定往往是人們在生活中無法察覺到的；搜索引擎、YouTube、TikTok——他們決定的事情你往往無法察覺，但卻創造出更多兩極分化的觀點，并導致難以為繼的國內和地緣分裂。”

凱表示，數據集的透明度至關重要，但如果數據集是整個互聯網，那么該數據集實際上是開源的。他認為，谷歌是100%在互聯網上訓練的，而LLMs很快就會迅速取代搜索引擎的算法；LLMs可以近乎100%地從互聯網上訓練出來。

因此，凱對區塊鏈能解決混亂的AI問題的觀點提出質疑。

"這種說法的反面是，AI更加自主并可能導致電影“終結者”中的天網的情景出現。這種分布式的計算能力并不是解決方案，因為你可能無意中導致人工智能軍團的出現。”

那么最好的解決方案是什么？“去中心化有一定的用處，但不是萬能藥；Web2已經制造了很多意想不到的后果，我們需要從中吸取教訓，并且認識到區塊鏈是一種可以提供許多優勢的基礎技術，但仍然不是萬能的解決方案。”

但當然，并非所有在網上的數據都能免費使用：科學研究、醫療數據、應用程序收集的個人數據以及其他大量的私人擁有的數據可以用來訓練AI。

他表示，其中一個最有用的工具是創建大規模的模擬，看看這一切可能如何發揮作用。他說，問題是“我們該去中心化什么，以及不去中心化什么”。

由于AI所引發的社會問題已經呈指數級增長，因此任何可行的解決方案也必須由AI來實現

結論：使用區塊鏈可以進行更好的數據預處理

因此，區塊鏈+AI的最佳組合是什么？Sheikh認為：“將區塊鏈視為主流AI開發中的關鍵部分，將是一個極好的組合。”

“我們認為，將AI模型查看的所有數據都集中在一個地方并不是最佳的AI開發方式。相反，通過使訓練模型的人類擁有自己的數據并根據對結果的準確程度受到激勵，將進一步加速AI的應用。這樣的平臺上的AI模型可以更具可擴展性和可持續性，并具有更好的安全性和隱私性。”

DeKai同樣擔心：“在70-80年代，我們在AI方面犯最大的錯誤之一就是假定我們所做的一切都是正確的。我們現在必須再次測試我們的假設。”

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