生成式 AI 改变 Web3 未来的 4 种方式

原文：Crypto.com，由 DeFi 之道编译。

AI 已经跃升到一个新的水平，现在正在帮助构建 Web3。 本文将帮你了解生成式 AI 将如何塑造 Web3 的未来。

图片来源：由 Maze AI 生成

本文要点：

AI 生成内容（AIGC）——内容生成的下一阶段

AI 生成内容 (AIGC) 最近变得非常流行，DALL-E 和 ChatGPT 等应用程序生产了令人印象深刻的视觉资产，以及实现了类人对话。

从广义上讲，生成式 AI 是一种用于通过计算机模型生成内容（例如文本、图像、音频和视频）的 AI。 AIGC 被广泛认为是继专业生成内容 (PGC) 和用户生成内容 (UGC) 之后内容生成的下一阶段。

PGC 通常由平面设计师和动画师等创意专业人士制作，供品牌使用或发布，而 UGC 则由最终用户创建，并直接在 YouTube、Facebook 或 Twitter 等社交媒体网站上分享。

近年来，随着 AI 的快速发展，它可以生成各种类型的内容。 AI 的一些相关分支是自然语言处理 (NLP)，它研究计算机如何处理和分析文本，以及生成对抗网络 (GAN)，它旨在生成与训练数据集具有相似特征的新数据（例如图像和视频）。

AI 生成的内容有助于加快创意过程，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 AI 和 Web3 的潜在场景和用例。

AIGC在Web3中的应用

文本型 AI 及其对 Web3 的影响

文本型 AI 是指使用 AI 来生成文本。 它是 NLP 的一种形式，可根据给定的输入生成类似人类的文本，用于各种应用程序，如摘要、对话系统和机器翻译。 今天的文本生成器用于为各种目的生成原创的、有创意的内容，并且在 Web3 中的某些领域，文本生成可能非常有用。

借助文本 AI 工具，可以重新构想在线搜索并提供更直观的 Web 导航方式。 ChatGPT 与微软在线搜索引擎 Bing 的最新集成现在引入了聊天界面作为一种搜索 Web 的方式。

与此同时，谷歌发布了自己的 NLP 模型版本 Bard，这是一种由 LaMDA 驱动的实验性对话 AI 文本服务，有助于简化复杂的主题并综合查询的见解。

1.生成式 AI 可以改变人们搜索网络的方式

生成式 AI 有可能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——许多当前的 Web2 用户长期以来一直希望避免这种情况。

文本生成工具允许用户在进行查询时消除 SEO 生成内容的噪音（尽管涉及人工干预和微调）。 如果搜索偏好发生变化，有利于文本型 AI 工具，则搜索引擎可能会被替换，这意味着需要挖掘的与搜索相关的广告混乱更少——这是 Web3 的核心标准，旨在将技术的权力重新交到用户手中。

在区块链游戏中，文本型 AI 可以通过多种方式增强游戏开发人员和艺术家的创造力和生产力。 通过利用文本型 AI，可以快速制作和完善基本的视频游戏元素（例如对话、故事和角色组合等），从而通过更快地产生创意来简化创作过程。

2. 生成式 AI 可以改变 NFT 的生成方式

AI 还可以帮助生成图像和视频——这些类型的内容可以被铸造成 NFT。 这些人工智能生成的 NFT 被称为生成艺术 NFT，艺术家将首先输入一组规则（如一系列颜色和图案），以及迭代次数和随机程度等参数。 然后计算机将在这个指定的框架内生成艺术品。

其中一个例子是“CryptoPunks”生成者 Larva Labs，它创建了“Autoglyphs”NFT 集合。 以下是在 AI 的帮助下生成的 NFT 集合的其他示例。

以下是一些生成式艺术 NFT 示例：

1). Autoglyphs

Autoglyphs 由 CryptoPunks 创作者 Larva Labs 发布，构建于以太坊区块链之上，总量 512 个。

2). Fidenza

Fidenza 系列由视觉艺术家 Tyler Hobbs 创作，利用了生成各种曲线和区块的通用算法，总量 999 个。

3). Ringers