撰文：Babywhale，Techub News
2023 年至今，笔者一直在关注欧科云链研究院有关于 AI 和 Web3 相关的研究报告，想了解这个过去的「知识盲区」有怎样的发展。去年年底到 2024 年初，在研究了欧科云链研究院与澎湃共同发表的 Web3 与 AI 的展望以及「对话 OKG Research」系列播客之后，有一些感想在此与各位读者做个简单的分享。
文章里提到了有关 Web3 与 AI 结合的一些发展趋势，包括 AI 对区块链可拓展性、安全性的加持以建立可信数字社会基础；区块链对 AI 中心化存在的隐私问题及数据不可信问题等弊端进行补足；以及「AI Agent」对 Web3 体验的变革性作用。
有趣的是，欧科云链去年表达的观点，很多与以太坊创始人 Vitalik Buterin 几天前发表的《Crypto+AI 应用前景和挑战》中未来 Crypto 与 AI 的结合点不谋而合。
自从 AI 成为了香饽饽之后，Web3 领域很多「区块链 + AI」以及「Crypto+AI」的项目开始涌现，无论是新项目还是老项目。大家关注的焦点开始转向 Web3 与 AI 的结合，并畅想二者的结合能带来的新一波浪潮。诚然，Web3 可以为 AI 带来改变，可根本的问题是，这些改变是 AI 在可见的未来真正需要的吗？
先有鸡，还是先有蛋？
我们的第一个话题是，究竟是新技术催生了需求，还是需求催生了新技术？
笔者的观点是，真正带来变革的新技术以及新的商业模式，都是「凭空制造」了需求。
就拿本文的主要对象 AI 为例，过去大家的思维都是利用 AI 来解决一些「明显是痛点」的问题，例如语音识别。这类 AI 应用的的确确优化了一些流程，拥有一定的市场空间。但在实际体验中，相信很多人都能发现一些问题，例如不灵敏、时常识别错误等，一度让大家将其称之为「人工智障」。在伯克希尔哈撒韦的 2023 年度股东大会上，巴菲特与芒格也表达了大家需要对 AI 热进行冷静思考的观点。
你说 AI 解决了问题吧，有时候识别了半天还不如手动操作，但你说它没解决问题吧，好像也不完全是。
从商业的角度来说，这类 AI 应用所属的行业本身就不是一个具有巨大空间的市场，即使其中的所有人工部分全部被 AI 取代，也配不上 AI「技术革命」的名号。而以上，很可能就是 AI 之前其实已被用于方方面面，但始终「不火」的原因。
ChatGPT 的出现彻底让 AI 火出了圈。而笔者的问题是，ChatGPT 是需求催生的，还是被创造出来后才发现了应用场景？
深究起来，很多人认为 ChatGPT 解决的所谓问题，都不是大多数人觉得需要 AI 解决的。当前很多的文书工作都可以使用 ChatGPT 轻松解决，但这些在一开始是被认为只能靠人类智慧完成的工作。
所以结论是，以 ChatGPT 为代表的大语言模型本质上是再造了生产力，以人们意想不到的方式变革了被认为只有人类才能完成的生产方式。
唯物史观告诉我们，人民群众是历史的创造者，杰出人物很多时候只起到了引导方向的作用。但纵观历史，杰出人物很多时候的「引导」是决定性的，正如 OpenAI 带来的变革。同样的道理放在 Web3+AI 上同样适用：如果 AI 的出圈是以如此意想不到的方式进行，那么 Web3+AI 也将大概率不是以能按照逻辑推理出的方式走进大家的视野。
未来是「确定的」，只是何时到来
历史的车轮滚滚向前，会碾压一切的质疑与反抗，谁也无法阻挡。当然，这个过程会有曲折，就像区块链在最开始被奉为教义的「去中心化」，已经悄然变成了「无需信任」和「无需许可」。
面对当下科技领域的两大当红炸子鸡，我们对 Web3 与 AI 结合带来的力量深信不疑，此前笔者所提到的欧科云链有关 Web3+AI 的分析已几乎囊括了所有在可见的未来值得探索的道路，有兴趣的读者可以自行了解，在此不再赘述。我想提出的第二个话题就是，如何加速这一高确定性未来的到来？
首先，虽然我坚定认为变革不会遵循常规的逻辑，但发展的初期的曲线仍然是线性的，变革只是量变到质变的跳跃。就像 AI 的发展，如果没有大量「人工智障」的出现，行业也无法积累足够的资金与人才。
因此，那些可以被我们想象到的结合点 —— 隐私、安全、训练所用数据的可信、利用「AI Agent」优化体验，仍然值得投入时间、精力与金钱进行探索。欧科云链发表的文章中提到，AI Agent 可以作为提高 Web3 体验的重要工具，类似公私钥等复杂但必须的组建，可以让不熟悉的人通过指令让 Agent 自动完成操作，而人只需思考策略。
比尔・盖茨也曾于去年 11 月发文表示，五年内我们将从软件时代全面进入 AI 个人助理时代。
当有了足够的思考之后，质变的出现可能就来源于深厚积累之下某一天的灵光乍现。之前，香港大学哲学助理教授 Brian Wong 在做客欧科云链研究院最新推出的明星播客栏目时提到，人类相比于 AI 的绝对优势是「缺陷美」和「灵感」，AI 依据数据呈现的完美结果，例如无暇的画作就缺少了人类画师多多少少存在缺憾的作品体现出的真实性。确定性的进步依靠不确定性推动，这种矛盾感在 AI 的发展上呈现出了似乎病态的美感。
这里插一嘴闲话，Brian 在播客里提到了一个点，那就是生成式 AI 给出的答案是依据概率生成，也就是根据用户请求中的关键词，在数据库中找寻相关信息并依据最大概率的（数据库中出现最多的表述）来提供答案，所以只要数据本身有误，AI 就会「一本正经说瞎话」。这就让我想到，如何保证为 AI 提供真实有效的信息与数据，以及如何利用 Web3 做到这些，可能是一个未来的创业方向。
在确定了方向之后，紧接着就是执行。目前我们已经能看到有不少尝试将 Web3 或者 Crypto 进行结合的项目或者产品，这些尝试也基本在向着逻辑正确的方向行进，但这就回到文初提出到现在一直没有回答的问题：这些改变是 AI 在可见的未来真正需要的吗？
答案很可能是否定的，我并不反对在当下对二者的结合进行一些尝试，但显然这些被我们认为是问题的问题并非主要矛盾。如何让进一步融入不同的场景，如何优化算法、降低算力成本，Web3 的基础设施能否进一步发展，可能在相当长的一段时间，会比 AI 的中心化担忧这些问题更加值得投入资源。
高瞻远瞩之后，我们回归普通人的视角，聊聊芸芸众生可以为这一切做些什么。
事实上，在科技的革命中，绝大多数人都是看客，我们的所作所为影响不了大势所趋，但我仍想在此做一个呼吁。这份呼吁来自央视对小米科技创始人雷军的采访，雷军表达了一个人性上的观点：我们对于失败者不够宽容。
笔者对于 AI 行业的了解不多，但 Web3 行业「不够宽容」的现象屡见不鲜。大量的参与者似乎都在追逐金钱的流向，对于没有让他们获得预期收益的项目嗤之以鼻。某种程度上，用户的主流思想带偏了发展的方向，项目需要投入大量的精力来让原本也不会长期使用的用户满意来换取可怜的流量。而大家似乎都忘了，没有任何事物有义务为了你而存在：OpenSea 没发币，但这个很早就锁定 NFT 市场的百亿巨兽只靠过去的手续费也已然可以活得很滋润；某 L2 的开发者怒斥逐利者引得群嘲，但它在 ZKP 与链结合上做出的贡献可能超过了你所能想象。
少一些情绪化的表达，多一份对行业本身的尊重，我想我们可以在通往未来的旅程上少走一些弯路。
欧科云链研究院在之前的播客中探讨了有关加密货币自由意志的话题。「只要我们能感知到自由意志，我们就不会失去自由意志」，Web3 与 AI 的发展，虽然当前看来似乎都在被资本绑架，但技术的发展终将变革生产力从而创建全新的社会机构，只需要我们遵循应有的发展道路，自由与统治终会找到自然的平衡点。
我们所期待甚至是恐惧的未来，离我们可能还有相当的距离。虽然「人类从历史中获得最大的教训，就是人类从来不会从历史中获得教训」，但笔者仍然相信，在过去科技发展的过程中走过无数弯路的我们，这一次可以不一样。
