Delphi Digital聯創：我為什麼看好Crypto與AI的結合？

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本文深入探討了加密貨幣和人工智慧之間的結合是大勢所趨的，並分析了這項結合對未來科技發展的可能影響。

原文作者：Tommy，Delphi Digital 共同創辦人

原文編譯：深潮TechFlow

導讀

本文深入探討了加密貨幣和人工智慧之間的結合是大勢所趨的，並分析了這一結合對未來科技發展的可能影響。作者也討論了中心化 AI 和去中心化 AI 在功能、透明度和倫理方面的不同，並展望了加密貨幣和 AI 在未來的應用前景。

加密貨幣與人工智慧的結合是必然的

當我第一次嘗試Midjourney 和ChatGPT 時，它們的力量最初讓我感到恐懼。它們的強大功能最初讓我感到害怕。我對他們的能力完全缺乏了解，這讓我感到一絲的生存危機。我意識到，雖然目前的大型語言模型只擅長完成我們的句子，但它們不可避免地更接近能深刻影響我們思維的全面通用人工智慧（AGI）。

媒體對AGI 的描述是全能應用程式或像iRobot 一樣的機器人，這低估了它的真正影響。 AGI 將滲透到生活的方方面面，甚至在你沒有意識到的情況下。以 AI2041 為例，這是一個對未來的設想，其中一個家庭的 AI 保險應用程式演變為根據種姓和對其真愛的風險分析來限製女兒的愛情。這說明 AI 將如何深深融入我們的生活並產生影響力。

（編者註：AI2041 是一本科幻書籍，解釋揭示了AI 未來將如何完全滲透我們的生活)

每部科幻電影都會描繪一個烏托邦式的人工智慧未來，因為這樣才有賣點，而這正是現實的結局。無論我們認為 OpenAI 的董事會有多麼合乎倫理道德，從人類存在的本質來看，他們都存在一些偏見，我們不能允許這些偏見對建立在這些基礎模型之上的所有應用程式和用例產生負面影響。你可能喜歡與 ChatGPT 對話，但如果你在法庭上，你的人工智慧陪審團使用臉部辨識技術看到了你的膚色或你名字的獨特拼寫，從而把你送進監獄，讓你的刑期加倍呢？這些影響令人不安。

中心化人工智慧是必然趨勢。一旦Google請求你的許可來存取你的 gDrive、gDocs 和 gmail，你的個人化 AI 將開始發揮自己的作用。我預計蘋果公司會在每台設備上推出個人化人工智慧，因為他們在全球人工智慧競賽中處於落後地位，需要一個能鞏固其品牌安全地位的角度。如果 OpenAI 稍微調整模型，從而波及整個社會，以及影響到成千上萬建立在這些模型之上的客製化 ChatGPT，這是你能接受的嗎？

我們需要一個替代方案。加密貨幣與 AI 是可以完美結合的，因為透明的全球人類協調是這項運動的基礎，可以在全球範圍內利用人工智慧造福人類。透過群眾募資（用現金或 GPU）創建和微調開源模型，任何人都可以即時審計模型是否存在偏差或問題，這是在人工智慧加速發展的世界中最安全的前進道路。

我相信我們正走向一個擁有數十億AI 模型的世界，無論是每個人下載和個性化這些開源模型，也是專案和公司為特定用例（例如Uniswap LP 提供、交易所風險分析、Delphi AI 分析師）建立自己的模型集。

加密貨幣和AI 是完美的結合，其基石是最強大技術的審計性、社區所有權和社區方向。無論是使用每個人的GPU 來訓練模型並給予他們在模型中的所有權，DeFi 和智能合約在其用例中利用AI 以擴展其能力，還是為你量身定制的AI，這種匹配都是合乎邏輯的。

去中心化人工智慧將清晰透明地分享我們這一代最強大技術的內部運作和所有權。而中心化人工智慧無法提供這項核心價值。

最終，AGI 將使用加密貨幣，因為它會信任代碼和數學，而不是實體銀行網點和人類的胡思亂想。未來進化的人工智慧將使用加密貨幣，我們也應該這樣做。

加密貨幣x AI 的主題與思考

< h2 style="text-align: justify;">AI 的賽博龐克價值

Vitalik 所概述的以太坊的所有賽博龐克價值觀都適用於人工智慧：無去平台化、開放的全球參與、抵制審查、中立、合作等。我們正在中心化的幌子下重建人工智慧的想法 Web2 是可笑的。

AGI 和無授權貨幣

AGI 的烏托邦或烏托邦軌跡都傾向於這樣一種思維，即與無許可的貨幣互動，以實現自己的願望。未來的 AGI 將不會擁有銀行支票帳戶。它將進一步建構去中心化 AI 和加密貨幣，不受聯準會或 OpenAI 董事會的控制，而是使用加密貨幣。

DePin 和AI 是一個明確的用例

< p style="text-align: justify;">在過去的十年裡，我們所有的研究都投入到如何讓超大規模資料中心更有效率和更有效率。在接下來的十年裡，我預計科技將傾向於利用潛在的 GPU 和使用者硬體來進行 AI 模型的訓練和推理。顯然，Nvidia 能提供的 H100 需求有限，科技公司對現有的產品也有一定的控制權。使我們的 Mac Pro GPU 和其他硬體大規模可用於訓練和推理是一個清晰易見的用例。目前市場上的領導者包括 io.net、Akash Network和gensyn。

未來甚至可能有一條這樣的路徑，Nvidia 轉換道路，不再銷售其H100，而是建立自己最大的集群。

激勵新模型的創造

在應用程式層級創造力的基礎上，我們需要激勵開發全新的模型。這包括為訓練提供資金、眾包特定的訓練數據，以及激勵託管模型進行推理。大型語言模型只是 AI 模型的一種類型，即使是這樣，也有數十種領先的模型（Bard、ChatGPT、Claude 等）。世界各地的使用者可以提供他們的 GPU、資本或數據來培訓和微調模型，並擁有最終模型的一部分。

利用AI 開發更聰明的應用程式和智慧合約

去中心化的AI 將提供更好的應用程式。引用人工智慧模型的智慧合約可以擴展應用程式的設計空間，大大增加它們的邏輯和能力。試想一下，Uniswap 的流動性提供會受到大規模鏈外模型的影響，而使用 ZK 可以確保模型未被竄改。例子包括Inference Labs、Giza和 Modulus Labs。

只要看看 Testmachine ，它提供了一種掠奪者模式來即時審核您的加密代碼並從中學習，而不是需要等待6 個月進行昂貴的人工審計。或者看看透過Upshot提供的大型機器學習模型，它為 NFT 提供準確的定價。

AI 讓加密貨幣易於使用

在未來，大多數加密貨幣用戶將永遠不會看到我們在加密貨幣領域談論的各種無窮無盡的縮寫詞和詞彙。他們只需在 LLM 中輸入自己的意圖，一系列解決方案將處理他們交易的所有困難步驟。這個 LLM 將學習、個人化並使你的生活變得輕鬆。很少人需要自己手動橋接資產。

最佳模型決策者獲勝

我相信我們正在走向一個擁有數百萬個人工智慧模型的世界，無論是每個人都有自己的個人模型，還是每個專案和公司都有自己的模型。我們已經在 Hugging Face 上有超過 49 萬個開源模型，在 OpenAI 應用程式商店上有 300 萬個客製化的 ChatGPT。當加密服務用戶中成熟的人工智慧服務成為主流時，我認為能夠有效選擇針對每種情況使用哪種模型的協議將非常有價值。

就在今天Nous Research發布了關於新的Bittensor Subnet 的計劃，它可以評估開源模型，這一評級的下一步是將其用於指導請求到正確的模型。

道德、倫理和法律問題限制了中心化AI

由於道德和倫理方面的擔憂，中心化的人工智慧不斷受到起訴和批評。想像一個去中心化的語言大模型透過簽名向人們支付資料費用，而不是紐約時報起訴 OpenAI。與可以直接發布的開放系統相比（例如bittensor），這限制了中心化開發。當中心化參與者在發布更聰明的 AGI 時，爭論與智慧財產權相關的訴訟和道德倫理問題時，加密網路可以輕鬆部署和啟動這些網路。