作者：深潮TechFlow

加密货币与人工智能的结合是必然的

当我第一次尝试 Midjourney 和 ChatGPT 时，它们的力量最初让我感到恐惧。它们的强大功能最初让我感到害怕。我对他们的能力完全缺乏了解，这让我感到一丝的生存危机。我意识到，虽然目前的大型语言模型只擅长完成我们的句子，但它们不可避免地更接近于能深刻影响我们思维的全面通用人工智能（AGI）。

媒体对 AGI 的描述是全能应用程序或像 iRobot 一样的机器人，这低估了它的真正影响。AGI 将渗透到生活的方方面面，甚至在你没有意识到的情况下。以 AI2041 为例，这是一个对未来的设想，其中一个家庭的 AI 保险应用程序演变为根据种姓和对其真爱的风险分析来限制女儿的爱情。这说明 AI 将如何深深地融入我们的生活并产生影响。

（编者注：AI2041 是一本科幻书籍，解释揭示了 AI 未来将如何全面渗透我们的生活）

每部科幻电影都会描绘一个乌托邦式的人工智能未来，因为这样才有卖点，而这正是现实的结局。无论我们认为 OpenAI 的董事会有多么合乎伦理道德，从人类存在的本质来看，他们都存在一些偏见，我们不能允许这些偏见对建立在这些基础模型之上的所有应用程序和用例产生负面影响。你可能喜欢与 ChatGPT 对话，但如果你在法庭上，你的人工智能陪审团使用面部识别技术看到了你的肤色或你名字的独特拼写，从而把你送进监狱，让你的刑期加倍呢？这些影响令人不安。

中心化人工智能是必然趋势。一旦谷歌请求你的许可来访问你的 gDrive、gDocs 和 gmail，你的个性化 AI 将开始发挥自己的作用。我预计苹果公司会在每台设备上推出个性化人工智能，因为他们在全球人工智能竞赛中处于落后地位，需要一个能巩固其品牌安全地位的角度。如果 OpenAI 稍微调整模型，从而波及整个社会，以及影响到成千上万建立在这些模型之上的定制 ChatGPT，这是你能接受的吗？

我们需要一个替代方案。加密货币与 AI 是可以完美结合的，因为透明的全球人类协调是这一运动的基础，可以在全球范围内利用人工智能造福人类。通过众筹（用现金或 GPU）创建和微调开源模型，任何人都可以实时审计模型是否存在偏差或问题，这是在人工智能加速发展的世界中最安全的前进道路。

我相信我们正走向一个拥有数十亿 AI 模型的世界，无论是每个人下载和个性化这些开源模型，还是项目和公司为特定用例（例如 Uniswap LP 提供、交易所风险分析、Delphi AI 分析师）构建自己的模型集。

加密货币和 AI 是完美的结合，其基石是最强大技术的审计性、社区所有权和社区方向。无论是使用每个人的 GPU 来训练模型并给予他们在模型中的所有权，DeFi 和智能合约在其用例中利用 AI 以扩展其能力，还是为你量身定制的 AI，这种匹配都是合乎逻辑的。

去中心化人工智能将清晰透明地分享我们这一代最强大技术的内部运作和所有权。而中心化人工智能无法提供这一核心价值。

最终，AGI 将使用加密货币，因为它会信任代码和数学，而不是实体银行网点和人类的胡思乱想。未来进化的人工智能将使用加密货币，我们也应该这样做。

加密货币 x AI 的主题和思考

AI 的赛博朋克价值观

Vitalik 概述的以太坊的所有赛博朋克价值观都适用于人工智能：无去平台化、开放的全球参与、抵制审查、中立、合作等。我们正在中心化的幌子下重建人工智能的想法 Web2 是可笑的。

AGI 和无许可货币

AGI 的乌托邦或乌托邦轨迹都倾向于这样一种思维，即与无许可的货币互动，以实现自己的愿望。未来的 AGI 不会拥有银行支票账户。它将进一步构建去中心化 AI 和加密货币，不受美联储或 OpenAI 董事会的控制，而是使用加密货币。

DePin 和 AI 是一个明确的用例

在过去的十年里，我们所有的研究都投入到如何使超大规模数据中心更高效和高效。在接下来的十年里，我预计技术将倾向于利用潜在的 GPU 和用户硬件来进行 AI 模型的训练和推理。显然，Nvidia 能提供的 H100 需求有限，而且科技公司对现有的产品也有一定的控制权。使我们的 Mac Pro GPU 和其他硬件大规模可用于训练和推理是一个清晰易见的用例。目前市场上的领导者包括 io.net、Akash Network 和 gensyn。

未来甚至可能有一条这样的路径，Nvidia 转换道路，不再销售其 H100，而是建立自己最大的集群。

激励新模型的创造

在应用程序级创造力的基础上，我们需要激励开发全新的模型。这包括为训练提供资金、众包特定的训练数据，以及激励托管模型进行推理。大型语言模型只是 AI 模型的一种类型，即使是这样，也有数十种领先的模型（Bard、ChatGPT、Claude 等）。世界各地的用户可以提供他们的 GPU、资本或数据来培训和微调模型，并拥有最终模型的一部分。

利用 AI 开发更智能的应用程序和智能合约

去中心化的 AI 将提供更好的应用程序。引用人工智能模型的智能合约可以扩展应用程序的设计空间，大大增加它们的逻辑和能力。试想一下，Uniswap 的流动性提供会受到大规模链外模型的影响，而使用 ZK 可以确保模型未被篡改。例子包括 Inference Labs、Giza 和 Modulus Labs。

只要看看 Testmachine ，它提供了一种掠夺者模式来实时审核您的加密代码并从中学习，而不是需要等待 6 个月进行昂贵的人工审计。或者看看通过 Upshot 提供的大型机器学习模型，它为 NFT 提供准确的定价。

AI 使加密货币易于使用

在未来，大多数加密货币用户将永远不会看到我们在加密货币领域谈论的各种无穷无尽的缩写词和词汇。他们只需在 LLM 中输入自己的意图，一系列解决方案将处理他们交易的所有困难步骤。这个 LLM 将学习、个性化并使你的生活变得轻松。很少有人需要自己手动桥接资产。

最佳模型决策者获胜

我相信我们正在走向一个拥有数百万个人工智能模型的世界，无论是每个人都有自己的个人模型，还是每个项目和公司都有自己的模型。我们已经在 Hugging Face 上有超过 490,000 个开源模型，在 OpenAI 应用商店上有 300 万个定制的 ChatGPT。当加密服务用户中成熟的人工智能服务成为主流时，我认为能够有效选择针对每种情况使用哪种模型的协议将非常有价值。

就在今天 Nous Research 发布了关于新的 Bittensor Subnet 的计划，它可以评估开源模型，这一评级的下一步是将其用于指导请求到正确的模型。

道德、伦理和法律问题限制了中心化 AI

由于道德和伦理方面的担忧，中心化的人工智能不断受到起诉和批评。想象一个去中心化的语言大模型通过签名向人们支付数据费用，而不是纽约时报起诉 OpenAI。与可以直接发布的开放系统相比（例如 bittensor），这限制了中心化开发。当中心化参与者在发布更智能的 AGI 时，争论与知识产权相关的诉讼和道德伦理问题时，加密网络可以轻松部署和启动这些网络。

去中心化 AI 提供透明度

人们会期望透明的 AI 训练（我们按照你说的方式构建了这个模型）和推理（我的请求没有被搞乱）。中心化 AI 无法提供这种核心价值。即使普通人很难对模型进行审核，但与加密货币类似，我们的想法是，你可以与某个人或人工智能签订合同，让其对模型进行审核。

实时洞察未来

我认为，人们希望实时了解人工智能的未来，而不仅仅是在 OpenAI 想分享时才更新信息。只有透明和去中心化的系统才能做到这一点。

加密货币与 AI 可视化

我们需要更多的平台来提供加密项目正在利用的人工智能模型背后所发生的事情的可视化。当您使用 Bittensor 的子网 1 进行文本生成时，您如何确定它不仅仅是通过 Bard 或 ChatGPT 运行您的提示？我不是说这是一件坏事，但我不知道答案。

AI 世界中的代币激励

使用代币来推动人工智能项目的所有权和协调将会很有趣。目前，代币吸引了供应方用户（和投机者），但像 OpenAI 这样的中心化公司的开发者控制着大量用户的需求方。看看加密项目是否能够有效地引导需求方超越供应方的代币激励，这将是一件很有趣的事情。

吸引真正的 AI 人才

加密货币与 AI 结合的项目必须吸引来自 Web2 的真正 AI 人才。鉴于加密货币在 Web2 构建者心目中的表现一般，这是一个障碍。能够从 Web2 吸引真正的人工智能人才的项目将具有显著的优势。我只是认为学习加密货币比学习如何构建基础人工智能模型更容易。