ChainBreaker：聊聊AIGC 在 Web3的应用

2023 年 4 月 7 日 21:00，「ChainBreaker Podcast」播客活动第四十六期拉开帷幕。本期直播潘致雄（ChainFeeds Co-Founder）连线区块先生 Mr. Block Chris、Mest Founder Ashu Chan、Max（Adaverse Asia Ecosystem Head），围绕「AIGC 在 Web3的应用」展开深度讨论。

内容摘要：

阿树：

我们曾在Crypto Wallet行业工作了五六年，一直遇到如何向用户表达链上数据的困扰。因此，我们花了很多时间研究如何使用自然语言等文本形式表达不同类型的链上数据。Crypto Wallet可以承载多种类型的链上数据，例如DID、资产、NFT和DeFi。这些类型的数据很难在一个单一的窗口中表达。因此，我们一直在追求自然语言表达的解决方案。直到ChatGPT出现，我们认为这个东西变得比较可行。MEST想要解决的问题是如何使用自然语言表达链上数据，而ChatGPT是一个好的结合点。但早期，Mest主要在做内容分发，ChatGPT还没有出现。

如果没有ChatGPT，我们可能会使用更笨拙的方式模拟自然语言的表达形式，但这种形式可能并不好，而我们的工作，特别是作为链上数据产品的工作，可以更专注于如何生成有价值的链上数据。我们之前做了很多工具，如Dashboard，但现在完全转向了语言交互这种形式，这是我们的一个试点。

在我们的理解中，这两者是两种不同的类型。我们认为它们都有特定的应用场景。图形界面特别适用于流程性场景，例如转站。它并不适合用自然语言表达。但是，一旦涉及多种类型的数据信息表达，自然语言就是最适合的场景。最基本的例子是，当你想看一些数据时，现有的电商数据产品只能用图表或表格表达，但在一个大型Dashboard中，很难识别任何信息。在一些组合产品中，你也可能会感到很复杂，因为它们要承载太多东西。但是，自然语言是非常适合的。因此，对我们来说，这种使用信息传达技术的方法可能会有所不同。对于流程性的东西，我们通过图形界面解决；对于信息传达和数据传达，自然语言的优势是非常明显的。这对于区块链这个场景非常适用。

区块链的特性是公开，数据都在那里。真正的问题是如何应用这些数据，重新整合来找到所需要的答案。Dune Analytics在Defi Summer变得非常的好用，因为大家开始知道它在链上想要找什么数据。在Defi之前，Dune已经存在了，但大家并不会特别用Dune来去获得它想要的一些资讯。现在大家可能会透过MakerDAO的合约来了解说MakerDAO从2021年到现在的区块高度里面Minting Fee赚了多少钱，然后可以交叉比对它跟Liquidity这种稳定币所生成的Minting Fee差别有多少。用户可以用这些资讯去佐证他的一些猜测，验证他的一些投资的原因。但同样的，这个出现了一个问题，就是一个门槛，用户可能有一些想法，但他可能不会写MySQL，所以就无法创造出自己的一个Dune Dashboard。ChatGPT的问世后，让很多人讨论出来一种方式，甚至可以用ChatGPT来写合约，甚至用ChatGPT来做Unity的游戏，或是一个简单生成一个HTML Browser的Game。

是否可以未来通过自然语言去查询一些数据，生成一个Dune Page？有些工具刚好满足了这个要求，可以用自然语言去查询一个数据。但有个问题，就是这些数据高质量的这些表是从哪里来的？必须有人去把它从区块链这些无序的、可能没有价值信息中提取有价值的数据，才能用自然语言去生成有价值的一个指标出来。我认为这是长期是一个非常可行，但是在中短期，像数据服务商可以在中间建立一个将这些区块链公开数据大体量的数据去抽取出有价值的指标出来，去供用户去调度，这个是目前比较可行的事情。我们将现在去链上数据有价值指标，

如果将来有朋友对这方面感兴趣，首先要解决一个问题，那就是你要有独特的内容。完成了第一步之后，我们要去给这些业务数据打标签，因为只有这些业务数据有足够多的语言信息描述，当用户输入自然语言时，我们才能知道如何找到这个样的一个数据去整合给他返回。在这里，会有一个概念叫做embedding，就是在GPT中，它有一个叫做向量的概念，它将文本的语言转换成一个高维度的数字，然后进行匹配。目前所有主流的对话式处理方案都是按照这个思路进行的，首先给自己的数据打很多标签，这些标签或API需要标记上很多问题，比如“我有多少NFT”的问题，这个指标可能需要我们写上20条或者300条问法，我们还可以用GPT帮助我们生成100条类似的问法，去把它给标记。只有这样，用户问任何一个关于NFT的问题，我们才能很高概率地匹配上这样的一个数据。这是目前所有做对话式处理的中期阶段。