人工智能:人工智能在Web3中的应用：挑战、风险和前景

重点概括：

生成式人工智能是一种用于生成人工内容的人工智能技术。Web3中的人工智能应用包括在游戏中部署数字收藏品、NFT、资产创建和软件开发等方面。除了内容生成外，人工智能还可以通过简化开发流程和改善去中心化应用程序的用户体验来推动Web3空间的发展。尽管仍然存在版权、准确性和创造力等挑战，但AI时代已经到来——AI模型正在改变企业和行业。人工智能生成内容介绍

最近，人工智能生成的内容变得非常受欢迎，应用程序如DALL-E和ChatGPT分别产生令人印象深刻的视觉资产和进行类似人类对话的处理。

广义而言，生成式人工智能是一种通过计算机模型生成内容的人工智能。在专业生成的内容和用户生成的内容之后，AIGC被广泛认为是下一个内容生成阶段。

PGC通常由创意专业人士为品牌使用或发布制作，而UGC是由最终用户创建并直接在社交媒体网站上分享的。

随着人工智能近年来的快速发展，它现在可以生成各种类型的内容。一些相关的人工智能领域是自然语言处理，它研究计算机如何处理和分析文本，以及生成式对抗网络，它旨在生成具有类似于训练数据集的特征的新数据。

OKX Web3 钱包已开放 Bitcoin 多链 API:5月30日消息，OKX Web3 钱包已开放 Bitcoin 多链 API，为更多 BTC DApp 提供便捷、开放的 Web3 钱包支持。目前，OKX Web3 钱包已在 APP、网页端同步上线 Ordinals 市场。

OKX Web3 钱包已开放包含连接钱包、拆分 UTXO 初始化钱包、铭刻可转移的 BRC20、PSBT 签名&广播，以及插件端 API 等众多 API 接口。此前 OKX 已建立 BRC20 行业双重验证、解析标准。上线首个 BRC20 的 BTC 浏览器等。[2023/5/30 11:48:45]

人工智能生成的内容可以帮助加速创意过程，企业开始注意到它在改变内容创建方式以及创意团队跨行业运作方式方面的潜力。?

以下是连接人工智能和Web3的潜在场景和用例。

AIGC在Web3中的应用

Aave社区关于“在以太坊主网上部署Aave V3”的提案投票获得通过:1月26日消息，Aave社区关于“在以太坊主网上部署Aave V3”的提案投票获得通过。提案显示，Aave V3将会重新部署在以太坊主网上而并非升级V2版本，以提高V3池之间的兼容性并降低一般复杂性。Aave V3初始版本将上线WBTC、WETH、wstETH、USDC、DAI、LINK和AAVE七种资产的借贷池。[2023/1/26 11:31:14]

文本AI及其对Web3的影响

文本AI是指使用人工智能生成文本。它是一种自然语言处理技术，可以从给定的输入中生成类似于人类写作的文本，并用于各种应用程序，如摘要、对话系统和机器翻译。今天的文本生成器被用来为各种目的产生原创性、有创意的内容，在Web3内部也有许多领域可以高度利用这些技术。

借助文本AI工具，在线搜索可以重新想象并提供更直观地浏览网络的方式。ChatGPT最新与微软在线搜索引擎Bing集成，现在已经推出了聊天界面作为搜索网络的一种方式。

同时，谷歌发布了自己版本NLP模型称之为Bard,一个LaMDA驱动实验性会话AI文字服务，帮助简化复杂主题并综合查询洞察力。

台积电已导入MR技术开发“虚拟稽核”:11月1日消息，台积电已导入混合实境（MR）技术，开发“虚拟稽核”技术。客户可借由台积电稽核人员在无尘室中的穿戴式装备画面，远端实际观察晶圆厂内部运作状况及提问，进行“即时生产线稽核”。截至今年10月，台积电已完成包括9种汽车产品在内的39场线上虚拟稽核，并全数通过客户认证。（金十）[2022/11/1 12:05:10]

生成式人工智能可能会改变人们搜索网络的方式

生成式AI有潜力改变人们在网络上过滤信息的方式，并有可能减少对搜索引擎广告模型的依赖——这是许多当前Web2用户长期以来一直想要规避的问题。

文本生成工具允许用户在查询时削减SEO生成内容的噪音。如果搜索偏好转向文本AI工具，那么搜索引擎可能会被替换，这意味着更少与搜索相关的广告杂乱无章——这是Web3核心标准之一，将技术权力重新交到用户手中。

在区块链游戏中，文本AI可以通过提高游戏开发者和艺术家的创造力和生产率来实现。通过利用文本AI，基础视频游戏元素——如对话、故事和角色构成等——可以快速制作并完善，通过更快地生成想法来简化创意流程。

Precog Finance完成350万美元私募轮融资:10月22日消息，去中心化加密自动交易服务提供商Precog Finance宣布完成350万美元私募轮融资，Web3风险投资公司和做市商DWF Labs参投并与之建立战略合作伙伴关系。（einnews）[2022/10/22 16:35:15]

AINFTs

AI还可以帮助生成图像和视频，这些内容类型随后可以被铸造成NFT。这些由AI生成的NFT称为生成艺术NFT，其中艺术家将首先输入一组规则，以及参数，如迭代次数和随机程度。计算机将在此指定框架内生成艺术品。

一个例子是“CryptoPunks”发生器LarvaLabs创建的“Autoglyphs”NFT收藏品。以下是其他通过AI辅助生成的NFT收藏品的示例。

基于华为云的P2E链游Revoland完成1060万美元种子轮和预售轮融资，天鸽互动等参投:金色财经报道，基于华为云的 P2E 链游 Revoland 宣布完成 1060 万美元种子轮和预售轮融资，HashKey Capital 和 Polygon Ventures 领投，天鸽互动（Tian Ge Interactive）、AKG Venture、LinkVC、Arcanum Capital、Atlas Capital、Crypto Nord、PlayPark、MX Investment、One Block Capital、AW Capital、Phemex Venture、Winston International、Gene Vision和Yield Master 参投。Revoland 是一款基于区块链的多人在线战斗竞技场（MOBA）游戏，通过 Play-to-Earn 模式吸引玩家，玩家可以召集朋友组建团队，与他人战斗，并因其技能而获得 Token 奖励。Revoland 计划利用这笔融资加速产品和业务开发、游戏设计、扩大团队规模，同时与一些知名游戏公会进行合作，并且创建一个基于 Web3 的社区，让更多玩家可以使用其原生 Token 访问更多角色、升级游戏。（financefeeds）[2022/6/2 3:57:15]

区块链游戏中的AI化身和物品

生成式AI模型可以在Web3环境下协助创造大规模的游戏资产，包括头像、装备、车辆和文物等。游戏行业可以应用文本到图像生成式AI模型，能够从文字描述中产生创意资产和内容。在一定参数范围内，现代语言模型也可用于建立所创建资产的上下文，例如道具强度统计、角色属性或传说。

如今，由人工智能生成的图像和视频已经非常先进，甚至可以用于创建区块链游戏和元宇宙虚拟产品中的特效。例如，MirrorWorld是一个GameFi项目，利用了基于AI的虚拟“镜像”，作为游戏中角色的资产。Mirror资产在每款游戏中都可以完全互操作，确保资产持有者能够在游戏上线时使用它们应对新的挑战。?

AletheaAI公司推出了CharacterGPT项目作为另一个生成式AI示例。该项目采用多模态AI系统称为CharacterGPT来从文本描述中生成交互式AI角色，并实现了从文字到角色创作。这些交互式角色可以根据不同自然语言描述具有独特外观、声音、个性和身份。

这些角色可以被标记化并记录在区块链上，并且其所有者还可以自定义其个性并训练其智力，并在Alethea'sAIProtocol各种其他dapp之间进行交易和使用。这些交互式角色提出了许多应用场景，包括数字孪生、数字指南、数字伴侣、虚拟助手以及人工智能非玩家角色。

AI可以帮助找到漏洞

当涉及构建Web3基础设施和应用程序时，人工智能可以帮助简化开发过程。

例如，人工智能应用程序可用于调试代码。使用人工智能，ChatGPT已经展示了在某种程度上不仅可以阅读和编写代码，还可以找到代码中的错误。

一些加密专业人士现在开始使用这个AI动力程序进行简单的代码审计任务：智能合约审计公司Certik的开发人员使用ChatGPT进行“快速理解和总结复杂代码片段的语义”。

最终结论：AI在Web3中的应用面临的挑战、风险和前景

随着人工智能的发展，其可能性是无限的，只受用户想象力的限制。即使在早期阶段，人工智能模型继续展示其在转变企业甚至行业方面的能力。由于低门槛导致广泛采用，很可能人工智能将成为我们数字世界中未来的生活方式。然而，这种技术也存在一些挑战和风险。

一个挑战可能是消费者和组织对AI生成内容的反对。例如，主要的股票照片网站和平台之一GettyImages已禁止上传和出售使用AI艺术工具生成的插图。版权问题被视为原因，因为一些AI生成的图像复制了受版权保护的内容，原始艺术家的水印仍然可见。

AIGC面临的另一个挑战是质量问题。斯坦福大学教授AndrewNg提供了一个例子，在该例子中ChatGPT错误地解释算盘比GPU更快速度这个事实。

对于大多数人来说，这种技术开始干扰工作岗位，这是一个令人担忧的挑战。然而，认为AI将取代人类在工作中的角色是一个误解。事实上，它可以在现有和新兴市场上创造新机会：AI很可能要么帮助增强工作，要么创造新类型的与AI相关的工作，需要一些技能提升。

著名作家WilliamGibson曾经形容过关于AI的未来：“未来已经到了——只不过分配得不太均匀。”这也适用于当今AI和Web3交汇处。

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