Gryphsis Academy：ChatGPT周年后谈生成AI的瓶颈与Web3的机遇

作者：@chenyangjamie, @GryphsisAcademy

TL;DR:

生成式 AI 的商业应用在 2022 年风靡全球，但随着新鲜感褪去后，生成式 AI 当下的一些问题也逐渐显现。而逐渐成熟的 Web3 领域，凭借着区块链的全透明、可验证和去中心化的特性，为解决生成式 AI 问题提供了新的思路。

生成式 AI 是近年来的新兴技术，它基于深度学习的神经网络框架研发，用于图像生成的扩撒模型和用于 ChatGPT 的语言大模型均展现出巨大的商用潜力。

Web3 中的生成式 AI 的实现架构包括基建、模型、应用和数据，其中数据部分在与Web3 结合时尤为重要，具有庞大的发展空间，特别是链上数据模型、AI 代理类项目和垂直领域应用有潜力成为未来的重点发展方向。

目前市场上的 Web3 中 AI 赛道的热门项目均显示出了基本面不足，代币价值捕获能力弱等特性，未来主要期待新的热度或者代币经济的更新。

生成式 AI 在 Web3 领域有着巨大潜力，未来有着不少和其他软硬件技术结合的新的叙事值得期待。

一、 为什么生成式 AI 和 Web3 互相需要?

2022 年可以称得上是生成式 AI（Artificial Intelligence）风靡世界的年份，在此之前的生成式 AI 还只是局限在专业工作者的辅助工具，而在 Dalle-2 ，Stable Diffusion，Imagen，Midjourney 接连出世之后，人工智能生成内容（AI-Generated Content，简称 AIGC）作为最新潮的科技应用，在社交媒体上产生了一大波潮流内容。而紧随其后发布的 ChatGPT 更是一枚重磅炸弹，将这股风潮推向了最顶点。作为第一个只需要简单文字指令（即 prompt）的输入，就可以回答几乎所有问题的 AI 工具，ChatGPT 早已成为了许多人的日常工作助手。它可以胜任文件写作、作业辅导、邮件助手、论文修改、甚至情感导师等等的多样化日常任务，网络上更是热情高涨地研究各种用来优化 ChatGPT 生成结果的神秘 prompt，人们第一次可以感受到人工智能的“智能”所在。根据高盛的宏观团队的报告，生成式 AI 可以成为美国劳动生产力增长的助推器，在生成式 AI 发展的 10 年内，可以在 10 年内推动全球 GDP 增长 7% （或近 7 万亿美元），并将生产力增长率提高 1.5 个百分点。

Web3领域也感受到了 AIGC 的春风， 2023 年一月的 AI 板块全线上涨

Source: https://www.coingecko.com/

然而在最初的新鲜感逐渐褪去之后，ChatGPT 的全球流量自发布以来，在 2023 年 6 月首次出现下降（数据来源：SimilarWeb），也正是时候来重新思考生成式 AI 带来的的意义以及其局限性。从目前的情况看来，生成式 AI 遇到的困境包括（但不限于）：首先是社交媒体充斥着未经许可且无从溯源的 AIGC 内容；再者 ChatGPT 的高额维护费用更是迫使 OpenAI 也不得不选择降低生成质量来降本增效；最后是即使是世界范围的大模型，仍在某些方面的生成结果中存在偏见。

ChatGPT 全球桌面和移动流量

Source: Similarweb

与此同时，逐渐迈向成熟 Web3 以其去中心化、全透明以及可验证的特性，为解决生成式 AI 当前的困境提供了新的结题思路：

Web3 的全透明性和可溯源性，可以解决生成式 AI 带来的数据的版权和隐私方面的挑战。Web3 的这两个特性，可以使得内容的来源和真实性能够被有效验证，从而显著提高了 AI 生成虚假或侵权内容的成本，比如版权混乱的混音短视频或侵犯他人隐私的 DeepFake 换脸视频。此外，智能合约在内容管理中的应用有望解决版权问题，确保内容创作者能够从他们的创作内容中获得较为公平报酬。

DeepFake Video: This is not Morgan Freeman

Source: Youtube

Web3 的去中心化特性可以降低 AI 算力的中心化风险。研发生成式 AI 需要巨量的计算资源，据估计训练一次基于 GPT-3 的 ChatGPT 成本至少在 200 万美元以上，同时每天电费需要约 4.7 万美元，并且这个数字会随着技术和规模的发展指数级上升。目前计算资源仍大量集中在大型公司手中，这导致了巨大的研发、维护和运营成本，同时也存在集中化风险，使得小型公司难以与其竞争。尽管短期内大模型的训练可能仍然需要在中心化环境中进行，因为大型模型的训练需要大量计算资源，但在 Web3 中，区块链技术使得分布式模型推理、社区投票治理以及模型的代币化等等变得可能。以现有的去中心化交易所为成熟案例，我们可以设计社区驱动的去中心化 AI 大模型推理系统，其中大型模型的所有权归属于社区，并由社区进行治理。