人工智能在Web3中的應用：挑戰、風險和前景_NFT:WEB

重點概括：

生成式人工智能是一種用于生成人工內容的人工智能技術。Web3中的人工智能應用包括在游戲中部署數字收藏品、NFT、資產創建和軟件開發等方面。除了內容生成外，人工智能還可以通過簡化開發流程和改善去中心化應用程序的用戶體驗來推動Web3空間的發展。盡管仍然存在版權、準確性和創造力等挑戰，但AI時代已經到來——AI模型正在改變企業和行業。人工智能生成內容介紹

最近，人工智能生成的內容變得非常受歡迎，應用程序如DALL-E和ChatGPT分別產生令人印象深刻的視覺資產和進行類似人類對話的處理。

廣義而言，生成式人工智能是一種通過計算機模型生成內容的人工智能。在專業生成的內容和用戶生成的內容之后，AIGC被廣泛認為是下一個內容生成階段。

PGC通常由創意專業人士為品牌使用或發布制作，而UGC是由最終用戶創建并直接在社交媒體網站上分享的。

隨著人工智能近年來的快速發展，它現在可以生成各種類型的內容。一些相關的人工智能領域是自然語言處理，它研究計算機如何處理和分析文本，以及生成式對抗網絡，它旨在生成具有類似于訓練數據集的特征的新數據。

報告：2022年區塊鏈獨角獸達103家，創歷史新高:12月7日消息，根據區塊鏈投資平臺Blockchain Coinvestors發布的行業報告《遇見區塊鏈獨角獸》，截至2022年底，區塊鏈獨角獸（即市值10億美元以上公司）數量達到103家，創下歷史新高。

其中排名前五的分別是Binance（450億美元）、Blockchain.com（140億美元）、Ripple（113億美元）、OpenSea（106億美元）和Alchemy（102億美元）。

此外，四家曾經的獨角獸因市值下滑而跌出排名，分別是Deribit、BlockFi、FTX和Genesis Digital Assets。在地域方面，北美區塊鏈獨角獸數量最多，總計58家，其次是亞洲19家和歐洲14家。[2022/12/7 21:26:43]

人工智能生成的內容可以幫助加速創意過程，企業開始注意到它在改變內容創建方式以及創意團隊跨行業運作方式方面的潛力。?

以下是連接人工智能和Web3的潛在場景和用例。

Algorand高管呼吁Helium放棄遷移至Solana的計劃:金色財經報道，兩位Algorand高管周一在推特上表示，他們有興趣將去中心化的無線網絡Helium帶到他們的區塊鏈上，而不是Solana。創始人Silvio Micali和首席技術官John Alan Wood在推特上稱，Helium“需要一個安全、強大和可擴展的鏈”。（CoinDesk）

此前消息，Helium宣布了一項從其專有區塊鏈轉移到智能合約平臺Solana的提議。[2022/9/13 13:25:25]

AIGC在Web3中的應用

文本AI及其對Web3的影響

文本AI是指使用人工智能生成文本。它是一種自然語言處理技術，可以從給定的輸入中生成類似于人類寫作的文本，并用于各種應用程序，如摘要、對話系統和機器翻譯。今天的文本生成器被用來為各種目的產生原創性、有創意的內容，在Web3內部也有許多領域可以高度利用這些技術。

Women Ape Yacht Club #0以98ETH價格成交，再創該系列迄今最高交易記錄:金色財經報道，據 NFTGo.io 數據顯示，Women Ape Yacht Club #0 以 98 ETH 的價格再次成交，約合 154,112.86 美元，創下該 NFT 系列迄今最高交易記錄，該 NFT 曾在 8 月 29 日以 90 ETH 的價格成交，約合 134,212.66 美元。Women Ape Yacht Club 是一個“母猿”主題的 NFT 系列，總計發行 10,000 枚 NFT，該項目聲稱 1 萬只“母猿”對應了 1 萬只“無聊猿”Bored Ape，并希望幫助“無聊猿”可以找到自己的生活伴侶，不過 Women Ape Yacht Club 已澄清她們不隸屬于 Yuga Labs、BAYC 或 Larva Labs。[2022/9/1 13:01:39]

借助文本AI工具，在線搜索可以重新想象并提供更直觀地瀏覽網絡的方式。ChatGPT最新與微軟在線搜索引擎Bing集成，現在已經推出了聊天界面作為搜索網絡的一種方式。

Coinbase向美SEC提交請愿書，呼吁制定可行的數字資產證券監管框架:7月22日消息，Coinbase 向美國證券交易委員會（SEC）提交了一份請愿書，稱現有的證券規則不適用于數字資產，呼吁 SEC 制定一個可行的數字資產證券監管框架，以正式程序和公開通知和評論流程為指導，讓公眾和關鍵利益相關者可以透明地為該機構的加密工作提供意見。Coinbase 希望請愿書能夠展開更廣泛的對話，讓國會議員（其中許多人也認為有必要制定法規）發表意見，有助于避免一次性的、武斷的決定，這樣的決定對行業來說幾乎沒有明確性或指導。[2022/7/22 2:31:38]

同時，谷歌發布了自己版本NLP模型稱之為Bard,一個LaMDA驅動實驗性會話AI文字服務，幫助簡化復雜主題并綜合查詢洞察力。

生成式人工智能可能會改變人們搜索網絡的方式

生成式AI有潛力改變人們在網絡上過濾信息的方式，并有可能減少對搜索引擎廣告模型的依賴——這是許多當前Web2用戶長期以來一直想要規避的問題。

DeFi研究人員：即將到來的合并將為以太坊創造更好的經濟結構:7月11日消息，DeFi研究人員Vivek Raman在推特上強調，即將到來的以太坊合并將為該智能合約平臺創造更好的經濟結構。根據Raman的說法，向PoS的轉變降低了ETH的通脹，提供了更好的安全性，并將ETH定位為數字債券。

Raman表示，合并后，ETH通脹率將從4.3%降至0.22%。他進一步解釋說，這使得其生態系統的發行量減少了95%，限制了一天可以出售的ETH數量。

Raman還稱，在合并之后，該平臺將擁有更好的安全性。他引用了以太坊聯合創始人Vitalik Buterin（V神）的一篇文章，并強調說，一旦網絡運行在PoS上，攻擊成本會更高。

除此之外，Raman還認為，以太坊合并將使ETH作為一種價值儲存和抵押資產，補充比特幣的用例。他指出，雖然BTC將發揮數字黃金的功能，但ETH將把自己定位為數字債券，以及作為DeFi中的抵押品。（Cointelegraph）[2022/7/11 2:06:14]

文本生成工具允許用戶在查詢時削減SEO生成內容的噪音。如果搜索偏好轉向文本AI工具，那么搜索引擎可能會被替換，這意味著更少與搜索相關的廣告雜亂無章——這是Web3核心標準之一，將技術權力重新交到用戶手中。

在區塊鏈游戲中，文本AI可以通過提高游戲開發者和藝術家的創造力和生產率來實現。通過利用文本AI，基礎視頻游戲元素——如對話、故事和角色構成等——可以快速制作并完善，通過更快地生成想法來簡化創意流程。

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AI還可以幫助生成圖像和視頻，這些內容類型隨后可以被鑄造成NFT。這些由AI生成的NFT稱為生成藝術NFT，其中藝術家將首先輸入一組規則，以及參數，如迭代次數和隨機程度。計算機將在此指定框架內生成藝術品。

一個例子是“CryptoPunks”發生器LarvaLabs創建的“Autoglyphs”NFT收藏品。以下是其他通過AI輔助生成的NFT收藏品的示例。

區塊鏈游戲中的AI化身和物品

生成式AI模型可以在Web3環境下協助創造大規模的游戲資產，包括頭像、裝備、車輛和文物等。游戲行業可以應用文本到圖像生成式AI模型，能夠從文字描述中產生創意資產和內容。在一定參數范圍內，現代語言模型也可用于建立所創建資產的上下文，例如道具強度統計、角色屬性或傳說。

如今，由人工智能生成的圖像和視頻已經非常先進，甚至可以用于創建區塊鏈游戲和元宇宙虛擬產品中的特效。例如，MirrorWorld是一個GameFi項目，利用了基于AI的虛擬“鏡像”，作為游戲中角色的資產。Mirror資產在每款游戲中都可以完全互操作，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。?

AletheaAI公司推出了CharacterGPT項目作為另一個生成式AI示例。該項目采用多模態AI系統稱為CharacterGPT來從文本描述中生成交互式AI角色，并實現了從文字到角色創作。這些交互式角色可以根據不同自然語言描述具有獨特外觀、聲音、個性和身份。

這些角色可以被標記化并記錄在區塊鏈上，并且其所有者還可以自定義其個性并訓練其智力，并在Alethea'sAIProtocol各種其他dapp之間進行交易和使用。這些交互式角色提出了許多應用場景，包括數字孿生、數字指南、數字伴侶、虛擬助手以及人工智能非玩家角色。

AI可以幫助找到漏洞

當涉及構建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，人工智能應用程序可用于調試代碼。使用人工智能，ChatGPT已經展示了在某種程度上不僅可以閱讀和編寫代碼，還可以找到代碼中的錯誤。

一些加密專業人士現在開始使用這個AI動力程序進行簡單的代碼審計任務：智能合約審計公司Certik的開發人員使用ChatGPT進行“快速理解和總結復雜代碼片段的語義”。

最終結論：AI在Web3中的應用面臨的挑戰、風險和前景

隨著人工智能的發展，其可能性是無限的，只受用戶想象力的限制。即使在早期階段，人工智能模型繼續展示其在轉變企業甚至行業方面的能力。由于低門檻導致廣泛采用，很可能人工智能將成為我們數字世界中未來的生活方式。然而，這種技術也存在一些挑戰和風險。

一個挑戰可能是消費者和組織對AI生成內容的反對。例如，主要的股票照片網站和平臺之一GettyImages已禁止上傳和出售使用AI藝術工具生成的插圖。版權問題被視為原因，因為一些AI生成的圖像復制了受版權保護的內容，原始藝術家的水印仍然可見。

AIGC面臨的另一個挑戰是質量問題。斯坦福大學教授AndrewNg提供了一個例子，在該例子中ChatGPT錯誤地解釋算盤比GPU更快速度這個事實。

對于大多數人來說，這種技術開始干擾工作崗位，這是一個令人擔憂的挑戰。然而，認為AI將取代人類在工作中的角色是一個誤解。事實上，它可以在現有和新興市場上創造新機會：AI很可能要么幫助增強工作，要么創造新類型的與AI相關的工作，需要一些技能提升。

著名作家WilliamGibson曾經形容過關于AI的未來：“未來已經到了——只不過分配得不太均勻。”這也適用于當今AI和Web3交匯處。

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