OP Crypto 研报:AI 与 Web3 结合可能性的无限遐想

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来源:OP Crypto

作为被AI大浪潮席卷的Web3从业者,在亲历了最近几个月的两个行业的信息爆炸后,整理了一些感想和研究想和 Web3从业者一起共勉:

我认为Web3和AI此消彼长的想法,也与在一级市场上见到AI含量的web3项目数量以及碰到非必要web3化的AI项目成正比上升。AI native的创业者/项目方其实并不会去思考如何web3化,比如数据确权上链,经济模型,生产关系分配等,因为在AI大模型自下而上的项目对资源需求高,需要的大量资源使得AI从训练到运营都十分中心化,而目前一些Web3的项目方所谓地帮助AI改善生产关系的实际落地可行性我保持非常大程度的谨慎。

我们需要一些新的能将AI带入Web3,能让Web3走出去的领域,而这些区块链的底层本质比如(1. 内容创作确权,2. 身份确认,3. 金融体系的革新,4. 去信任终结等等)的实际使用关乎着整个行业的下一个范式转移的未来。本着寻求有机结合的宗旨, 本文从底层技术的适配与互补出发, 全面盘点了AI与Web3结合产生的新领域, 并对这些领域下的各个方向的实际需求, 发展瓶颈, 与前景展望做了一个总结与分析.

上图参考自Hash Global的KK老板

AI和web3在底层逻辑上有冲突, AI大模型需要的大量资源使得AI从训练到运营都十分中心化, 而基于区块链构建的Web3前景则优先去中心化与公开透明. 这使得AI和web3在底层的结合非常困难, 其商业逻辑是否成立, 实际需求是否存在有待推敲.

但是正是这一在底层上相悖的逻辑, 使得AI与Web3可以互相补充, 不求成为彼此的叙事核心但可以成为彼此痛点的解决方案, 助推各自的发展. 两个技术也会互相带去很多新的叙事, 留下巨大的想象空间.web3的经济模型设计可以让许多AI项目方提升资金利用率助推项目拉新促活,而区块链本身的好处比如降低基础设施成本,验证身份,在人工智能中的数据黑盒中注入民主和透明度以及提供数据贡献激励措施可以为AI项目团队的产品设计提供新思路。

在基础设施层, Web3的去中心化机制可以从底层解决当下AI存在的风险与问题, 例如隐私保护, 数据滥用等.

为AI发展的必备要素, 如算力, 数据, 提供去中心化的市场, 最大化地利用闲置资源, 优化资源利用与配置, 助推AI大模型的发展与应用.

Web3的去中心化机制让AI能从最底层的方面变得更加民主. 通过去中心化地部署, 训练和使用AI, 用户的数据隐私可以更好地得到保护的同时, 也有机会可以通过分享数据得到回报.

区块链也可以用来记录并监测AI的行为, 从而提升AI的安全性, 使得自动化AI代理在各个场景中的使用得到推广.

在应用层AI在可以帮助Web3应用发展与普及.

一来AI作为生产力工具可以帮助Web3应用大幅度提高开发速度, 而其作为知识引擎又能降低用户与dApp的交互和学习成本, 帮助更多的用户进入Web3.

AI可以显著降低开发dApp和发行项目的技术门槛, 使得项目的竞争力更多聚焦于创新与运营方面. 而正是在这一方向上, 生成式AI可以为Web3的应用带去新的叙事, 例如在游戏, 社交等生态中植入虚拟人, 角色AI等新锐元素, 开发出全新的玩法。

代币激励与治理机制: 去中心化市场赋能AI基础设施

在建设和发展AI基础设施的过程中,一个关键的挑战是如何有效地激励和协调参与者,使其共同推动系统的发展和运行。而去中心化市场和代币激励机制为解决这一问题提供了一种新颖而强大的方法。在这样的市场中,代币作为一种数字资产和价值媒介,具有重要的作用。代币可以代表某种特定的权益、功能或资源,而其交易和转移则通过智能合约进行,实现了安全、透明和自动化的交易过程。

通过向参与者提供代币奖励,Web3的经济模型也可以吸引更多的人参与到AI基础设施的建设中,促进资源的共享和合作。代币可以用于实现去中心化市场中的价值流动和交换。参与者可以通过使用代币购买和销售资源、服务和算法模型等,实现在市场中的交易和协作。这种价值流动的机制可以为AI基础设施的发展提供更加灵活和高效的方式,使参与者能够更好地满足各自的需求和利益。

确保个人隐私和数据安全的同时进行有效的模型训练是长久已有挑战。在这方面,同态加密技术提供了一种强大的隐私保护方法,可以在AI的底层训练中融入隐私保护,保证敏感数据的安全性。

使用同态加密进行AI训练时,以下是一些关键的步骤和考虑因素:

数据加密:将参与AI训练的数据使用同态加密算法进行加密。这确保了在训练过程中数据的隐私性和保密性。

加密计算:在加密状态下执行计算操作,包括模型训练、优化和推断等。同态加密技术使得这些计算成为可能,而无需解密数据。

安全参数共享:参与训练的各方需要共享和交换加密计算所需的安全参数。这些参数用于控制同态加密过程和解密结果。

加密结果处理:在完成加密计算后,可以对结果进行解密,以获得最终的模型权重或预测输出。解密结果时需要采取适当的安全措施,以防止数据泄露或未授权访问。

同态加密技术在AI的底层训练中融入隐私保护具有一些优势和潜在的应用场景:
a. 隐私保护:同态加密使得在敏感数据上进行模型训练成为可能,而无需实际访问或暴露这些数据。这有助于维护个人隐私和数据所有者的控制权。
b. 数据协作:多个数据所有者可以共同参与AI训练,而无需共享其原始数据。同态加密技术使得这种数据协作成为可能,促进了合作与共享的机会。
c. 法律合规性:对于受到法律法规限制的敏感数据(例如医疗记录或金融数据),同态加密为AI训练提供了一种符合合规性要求的方法。

这类隐私性也可以通过去中心化的计算平台来实现. 例如Fluence就是一个去中心化的计算平台,可以运行包括AI在内的许多程序, 旨在通过点对点应用程序实现数字创新的自由。它提供了一个开放的Web3协议、框架和工具,用于在无需许可的点对点网络上开发和托管应用程序、接口和后端。

在人工智能(AI)技术的迅猛发展和广泛应用的背景下,确保AI系统的行为符合伦理和法律要求变得尤为重要。AI系统通常被视为代理实体,其能够执行任务并做出决策,而这些决策可能对人类和社会产生深远影响。因此,监测AI代理行为并约束其权责成为保障公共利益和个人权益的关键问题。而zkML作为一种创新的方法,为AI代理行为的监测与权责约束提供了一种安全、可验证和透明的解决方案。通过结合零知识证明和区块链技术,zkML在保护隐私的同时,确保了AI系统的合规性和可信度。

这种去中心化的监测机制确保了透明度和可追溯性,使得违规行为或不当决策能够被及时发现和纠正。zkML还为AI代理行为的权责约束提供了一种机制。通过将智能合约与AI系统的运行和决策过程结合起来,可以设定一系列规则和条件,限制AI代理的行为范围,并确保其符合道德准则和法律法规。这种权责约束机制使得AI系统成为一种可信赖的工具,能够为人类社会创造价值而不会滥用权力或对人类利益造成伤害。这一技术为构建可持续、道德和负责任的人工智能系统奠定了重要基础。

提高生产效率,Web3发展的加速器

AI与链上数据收集分析

AI与自动化dApp开发

AI与链上交易安全


优化资源配置, Web3世界的导航器

AI与链上活动优化:区块链上的活动包括交易、合约执行和数据存储等。通过AI的智能分析和预测能力,我们可以更好地优化链上活动,提高整体效率和性能。AI可以通过数据分析和模型训练,帮助识别交易模式、检测异常活动,并提供实时建议以优化区块链网络的资源分配。

AI与链上广告机制:在Web3世界中,广告也是资源的一种。AI可以在链上广告机制中发挥关键作用,帮助广告主更准确地定位目标受众,并提供个性化的广告内容。通过分析链上用户的数据和行为模式,AI可以实现更精确的广告投放,提高广告的点击率和转化率,从而优化资源的配置和利用。

AI与DAO治理:去中心化自治组织(DAO)是Web3世界中的一种新型组织形式。AI可以作为DAO治理的重要工具,协助决策制定、投票机制和社区治理。AI可以通过数据分析和预测,帮助DAO成员更好地了解社区的需求和意见,并提供决策支持。通过AI的参与,DAO可以更高效地运作,优化资源配置,促进社区的发展和成长。

降低准入门槛, Web3普及的助推器

嵌入AI的友好用户界面

嵌入AI的智能合约解读

嵌入AI的智能合约撰写

在Web3的发展中,降低准入门槛是实现普及化的关键。为了实现这一目标,嵌入人工智能(AI)的技术在提供友好用户界面、智能合约解读和智能合约撰写方面发挥了重要作用。嵌入AI的友好用户界面为使用Web3平台的用户提供了更加直观和便捷的操作体验。传统的区块链技术通常需要用户学习复杂的命令和语法,才能进行交互和执行操作。然而,通过将AI技术应用于用户界面设计中,可以实现自然语言处理、图形化界面等功能,使用户无需深入了解技术细节,就能够轻松地使用Web3平台进行各种操作。AI同时也为用户提供了更好理解和解释智能合约的能力。通过应用AI技术,可以实现智能合约的自动解析和可视化展示,将智能合约中的逻辑流程和条件表达清晰呈现给用户,提高用户对智能合约的理解和信任。

AI与生成式NFT

AI自动交易代理

角色AI与游戏NPC

AI与元宇宙场景自动渲染

生成式AI的兴起为创意产业带来了全新的可能性,为Web3世界带来了更加多样和创新的体验,让用户可以参与到丰富的情节和玩法中。在过去的NFT牛市中, AI与为生成式NFT注入了无限的创造力。生成式NFT(Non-Fungible Token)是一种基于算法和数据的艺术品或数字资产,通过AI技术可以生成各种独特、多样化的艺术品和角色。这些生成式NFT可以成为游戏、虚拟世界或元宇宙中的角色、道具或场景元素,为用户提供了丰富的选择和个性化体验。在DeFi的热潮当中, AI自动交易代理也为创意库中的经济交易流程带来了便捷和高效。在Web3世界中,用户可以通过拥有、交易或参与创意库中的数字资产来获得收益。AI自动交易代理利用智能算法和机器学习技术,能够自动化进行资产交易,帮助用户获取最佳交易机会和最大化收益。

AIGC也为内容平台和UGC社区带来了新的玩法和创意. 例如Yodayo就是一个AI艺术平台,供虚拟主播和动漫迷分享和创造更多他们所热爱的内容。Yodayo 通过接入AIGC引擎, 让用户在内容创作平台上的创作和互动变得更为简单易操作, 让在传统平台上通常“沉默“的大多数用户也能成为创作者和up主, 从内容消费者摇身一变成为内容创作者, 与社区产生更紧密的联系并做出贡献.

作为被AI大浪潮席卷的Web3从业者,我们在经历了最近几个月两个行业的信息爆炸后,对AI与Web3的结合有了更加深入的思考。虽然两者在底层逻辑上存在冲突, AI的中心化特性与Web3的去中心化原则似乎难以调和,但正是这种相悖的逻辑,使得AI和Web3能够相互补充,成为彼此痛点的解决方案,互相推动各自的发展。Web3的去中心化机制可以从根本上解决AI所面临的隐私保护和数据滥用等问题,而Web3与区块链技术的应用还可以监测和记录AI的行为,提升AI的安全性,促进自动化AI代理在各个领域的推广和应用。

尽管AI和Web3的结合面临着一些挑战和限制,但我们相信,唯有两者的有机结合能支撑起下一代互联网的叙事和理想。我们期待看到更多能够将AI带入Web3,并将Web3推向更广阔领域的创新项目的涌现, 也希望这两个前沿技术的发展, 能不断帮助彼此突破技术瓶颈, 克服成本限制,共同创造一个更加智能, 也更加开放的未来。