Vitalik：我如何看待加密和AI交叉领域及其前景和挑战

作者：Vitalik；翻译：金色财经xiaozou

多年来，有很多人问过我一个类似的问题，那就是我认为加密和人工智能之间最具成效的交集在哪里？这个问题很好：加密和人工智能可以说是上个十年里最主要的两个深度（软件）技术趋势，二者之间一定存在着某种联系。我们很容易发现表面上的协同效应：加密去中心化可以平衡人工智能的中心化问题，人工智能是不透明的，加密则带来了透明度，人工智能需要数据，而区块链非常适合存储和跟踪数据。但多年来，当人们要我进行深入研究并聊聊具体的应用程序时，我的回答总会让他们失望：“确实，是有一些深度的东西，但不是很多”。

过去三年里，随着现代LLM（机器学习模型）形式的更强大的人工智能的兴起，以及更强大的加密货币——不仅是区块链扩展解决方案形式，还有ZKP、FHE、（双方和n方）MPC形式——的兴起，我开始看到了变化。在区块链生态系统中确实存在一些前景光明的人工智能应用，或是人工智能与密码学相结合的应用，重要的是要关注人工智能的应用方式。其中一个具体的问题就是：在密码学里，开源是确保某些东西真正安全的唯一途径，但在人工智能领域，开源模型（甚至连训练数据也是开源的）却大大加剧了它面对对抗性机器学习攻击的脆弱性。本文将介绍加密与人工智能之间可能存在的各类交集及其前景和挑战。

四大类AI

人工智能是一个非常宽泛的概念：你可以把“人工智能”想象成一组算法，而非具体的设定，就像是通过搅拌一大锅神奇的计算的汤汁，并施加某种优化压力，来让这锅汤提供给你带有你想要的属性的算法。这种描述绝对不应该被看轻：它就是我们人类最初诞生的过程！人工智能算法确有一些共同的特性：它们的做事能力非常强大，而与此同时，我们窥探幕后真相的能力也非常有限。

人工智能的分类方式有很多。本文主要讨论人工智能和区块链（被描述为创建“游戏”的平台）之间的交集，所以我将人工智能在此进行如下分类：

游戏玩家类AI（最易存活）：AI所参与的机制中，激励的最终来源出自协议的人类输入。

游戏界面类AI（潜力巨大，但也存在风险）：AI帮助用户理解他们身边的加密世界，并确保他们的行为（如：签署消息和交易）与他们的意图相符，他们不会被欺骗。

游戏规则类AI（如履薄冰）：区块链、DAO和其他类似机制直接调用AI。例如“AI法官”。

游戏目标类AI（长期但有趣）：设计区块链、DAO和其他类似机制，目的是构建和维护一个可用于其他目的的AI，使用加密bits来更好地激励训练或防止AI泄露隐私数据或被滥用。

1、游戏玩家类AI

游戏玩家类AI实际上是一个已经存在了近十年的类别，尤其是自从链上去中心化交易所（DEX）开始被广泛使用以来。只要涉及到交易，就会有套利赚钱的机会，而机器人在套利方面比人类更具优势。这个用例已经存在很久了，虽然使用的AI比现今的AI简单的多，但它最终成为了人工智能与加密货一个真正的交叉领域。最近我们经常看到MEV套利机器人相互竞争。无论什么时候，只要区块链应用程序涉及到拍卖或交易，都会出现套利机器人。

然而，AI套利机器人仅仅是其所在的更大范畴里的第一个例子，我预计很快还会包含很多其他应用。

长期以来，预测市场一直是认知技术的圣杯；早在2014年，我就对使用预测市场作为治理输入非常兴奋，上次大选和最近的选举就广泛使用了预测市场。但到目前为止，预测市场在实践中并没有太大的发展，常见的原因有很多：最大的参与者往往是非理性的，明智的人往往不愿花费时间下注，除非涉及到大量资金，还有市场的流动性很浅，等等。

对此有一种回应指向了Polymarket或其他新兴预测市场正在进行的用户体验改进，并希望它们能够在之前失败的地方获取成功。毕竟，故事都是这样发展的，人们愿意在体育赛事上押注数百亿美元，那么为什么不把足够的钱押注在美国大选或LK99上，这样一来，那些大玩家也就会有入场意愿了。但这一点必须面对这样一个事实，那就是既然之前都未能达到这种规模（至少与其支持者的梦想相比），因此似乎需要一些新的东西才能让使预测市场成功。所以，另一种不同的回应指向了预测市场生态系统的一个具体特征，也就是我们可以在21世纪20年代看到上个年代看不到的东西：人工智能无所不在的可能性。