Vitalik 2024年1月30日
特别感谢Worldcoin和Modulus Labs团队、Xinyuan Sun、Martin Koeppelmann和Illia Polosukhin的反馈和讨论。
多年来，许多人问过我一个类似的问题：我认为加密货币与人工智能之间的交集最有成果的是什么？这是一个合理的问题：加密货币和人工智能是过去十年两个主要的深度（软件）技术趋势，人们总觉得这两者之间必定有某种联系。很容易在表面上找到协同作用：加密货币的去中心化可以平衡人工智能的中心化，人工智能是不透明的而加密货币带来透明度，人工智能需要数据而区块链擅长存储和跟踪数据。但多年来，当人们让我深入一个层次，讨论具体应用时，我的回答是令人失望的："是的，有一些东西，但不是很多"。
在过去三年中，随着现代大型语言模型的兴起和更强大的加密货币技术（如区块链扩容解决方案、ZKPs、FHE、(两方和多方) MPC的兴起），我开始看到这一点正在改变。的确有一些有前景的人工智能应用出现在区块链生态系统中，或者人工智能与密码学一起使用，尽管在应用人工智能时需要小心谨慎。一个特别的挑战是：在密码学中，开源是唯一的方式来确保安全，但在人工智能中，一个模型（甚至其训练数据）的公开大大增加了其受到对抗性机器学习攻击的风险。本文将通过对加密货币+人工智能可能交叉的不同方式进行分类，以及每个类别的前景和挑战。
人工智能是一个非常广泛的概念：你可以将“人工智能”看作是你创建的算法集合，不是通过显式指定它们，而是通过搅动一个巨大的计算汤，并施加某种优化压力，使得这个汤朝着产生你想要的属性的算法方向发展。这种描述绝对不应被轻视：它包括那个过程，这个过程创造了我们人类！但这确实意味着人工智能算法具有一些共同的特性：它们能够执行非常强大的功能，同时我们很难知道或理解底层发生了什么。
人工智能的分类方式有很多；为了本文的目的，它讨论的是人工智能与区块链（被描述为一个创建“游戏”的平台）之间的互动，我将按照以下方式分类：
让我们逐一介绍这些。
这实际上是一个已经存在了将近十年的类别，至少从链上去中心化交易所（DEXes）开始看到显著使用以来就存在了。只要有交易，就有通过套利赚钱的机会，机器人可以比人类做得更好。这个用例已经存在很长时间了，即使是使用比现在我们拥有的人工智能简单得多的人工智能，但最终它确实是一个非常真实的人工智能+加密货币交叉点。最近，我们看到MEV套利机器人经常彼此利用。每当你有一个涉及拍卖或交易的区块链应用时，你都会有套利机器人。
但人工智能套利机器人只是一个更大类别的第一个例子，我预计这个类别很快将开始包括许多其他应用。来见见AIOmen，一个展示人工智能是玩家的预测市场演示：
预测市场长期以来一直是认知技术的圣杯；我对使用预测市场作为治理输入（“未来学”）感到兴奋早在2014年，并在上次选举以及最近广泛地玩弄它们。但到目前为止，预测市场在实践中还没有太大的发展，并且存在一系列常见的原因：最大的参与者往往是不理智的，拥有正确知识的人不愿意花时间和金钱进行投注，除非涉及大量的金钱，市场往往很薄弱等等。
对此的一种回应是指向Polymarket或其他新的预测市场中正在进行的用户体验改进，并希望它们能够成功，而之前的迭代失败了。毕竟，故事是这样的，人们愿意在体育赛事上押注数十亿美元，那为什么人们不会投入足够的钱押注美国选举或LK99呢？它开始对严肃的玩家有意义了？但这个论点必须考虑到这样一个事实，即好吧，以前的迭代没有达到这种规模（至少与其支持者的梦想相比），因此看来你需要一些新的东西来使预测市场成功。因此，另一种回应是指出我们可以预期在2020年代看到的一种特定预测市场生态系统的功能，这是我们在2010年代没有看到的：人工智能无处不在的参与的可能性。
人工智能愿意以不到1美元的价格工作，并且拥有一部百科全书的知识——如果这还不够，它们甚至可以与实时网页搜索功能集成。如果你制作一个市场，并提供50美元的流动性补贴，人类可能不会够关心去出价，但成千上万的人工智能将轻松地蜂拥而至，做出他们能做的最佳猜测。在任何一个问题上做好工作的激励可能很小，但制造一个总体上做出好预测的人工智能的激励可能是数百万美元。请注意，潜在地，你甚至不需要人类来裁定大多数问题：你可以使用类似Augur或Kleros的多轮争议系统，人工智能也将参与早期轮次。只有在发生一系列升级并且双方都投入了大量资金的那些少数情况下，人类才需要做出回应。
这是一个强大的原语，因为一旦可以使“预测市场”在如此微观的规模上工作，你就可以重复使用“预测市场”的原语来解决许多其他类型的问题：