人工智能在Web3中的應用：挑戰、風險和前景

撰寫：crypto.com

編譯：深潮 TechFlow

重點概括：

• 生成式人工智能（Generative AI）是一種用於生成人工內容（如文本、圖像、音頻和視頻內容）的人工智能技術。

• Web3 中的人工智能應用包括在遊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（Dapps）的用戶體驗來推動 Web3 空間的發展。

• 儘管仍然存在版權、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（AIGC）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（如文本、圖像、音頻和視頻）的人工智能。在專業生成的內容（PGC）和用戶生成的內容（UGC）之後，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（如平面設計師和動畫師）為品牌使用或發佈製作，而 UGC 是由最終用戶創建並直接在社交媒體網站（如 YouTube、Facebook 或 Twitter）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（NLP），它研究計算機如何處理和分析文本，以及生成式對抗網絡（GAN），它旨在生成具有類似於訓練數據集的特徵的新數據（例如圖像和視頻）。

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。

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於人類寫作的文本，並用於各種應用程序，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。

藉助文本 AI 工具，在線搜索可以重新想象並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。

同時，谷歌發佈了自己版本 NLP 模型稱之為 Bard, 一個 LaMDA 驅動實驗性會話 AI 文字服務，幫助簡化複雜主題並綜合查詢洞察力。

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，並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。

文本生成工具允許用戶在查詢時削減 SEO 生成內容的噪音（儘管需要人類干預和微調）。如果搜索偏好轉向文本 AI 工具，那麼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。

在區塊鏈遊戲中，文本 AI 可以通過提高遊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，基礎視頻遊戲元素——如對話、故事和角色構成等——可以快速製作並完善，通過更快地生成想法來簡化創意流程。

AI NFTs

AI 還可以幫助生成圖像和視頻，這些內容類型隨後可以被鑄造成 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（例如顏色和模式範圍），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 Larva Labs 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。

區塊鏈遊戲中的 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遊戲資產，包括頭像、裝備、車輛和文物等。遊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。在一定參數範圍內，現代語言模型也可用於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，甚至可以用於創建區塊鏈遊戲和元宇宙虛擬產品中的特效。例如，Mirror World 是一個 GameFi 項目，利用了基於 AI 的虛擬“鏡像”，作為遊戲中角色的資產。Mirror 資產在每款遊戲中都可以完全互操作，確保資產持有者能夠在遊戲上線時使用它們應對新的挑戰。 

Alethea AI 公司推出了 CharacterGPT 項目作為另一個生成式 AI 示例。該項目採用多模態 AI 系統稱為 CharacterGPT 來從文本描述中生成交互式 AI 角色，並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並記錄在區塊鏈上，並且其所有者還可以自定義其個性並訓練其智力，並在 Alethea's AI Protocol 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（反映物理對象設計而成的虛擬模型）、數字指南、數字伴侶、虛擬助手以及人工智能非玩家角色（NPCs）。

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於調試代碼。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“快速理解和總結複雜代碼片段的語義”。

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。由於低門檻導致廣泛採用，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Getty Images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生成的圖像複製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 Andrew Ng 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（幸運地不是真實情況）。

對於大多數人來說，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 很可能要麼幫助增強工作，要麼創造新類型的與 AI 相關的工作，需要一些技能提升。

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

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