最具影响力人物：萨姆·奥特曼

OpenAI 创始人 Sam Altman 是人工智能（AI）领域最具辨识度的名字。自 2022 年底 ChatGPT 推出以来，人工智能稳步渗透进日常生活的各个角落，而 Altman 已成为推动这一变革的领军人物。

随着人工智能的扩展和进步，它与加密货币的联系日益紧密。一波去中心化应用和协议现正利用人工智能来增强或自动化去中心化金融（DeFi）活动。与此同时，越来越多的开发者认为这种关系是双向的：人工智能或将重塑加密领域，而区块链技术也可能有助于解决人工智能在计算能力、隐私和身份等新兴弱点。

去中心化计算能力

由生成式人工智能使用量大幅增加推动的计算需求不断增长，是加密生态系统中部分人士预测将在不久的将来带来问题的核心议题之一。随着我们对人工智能依赖的加深，维持系统平稳运行所需的能源和计算能力也随之增加。为了避免单点故障，人工智能计算需要一个庞大且全球分布的网络，而加密技术有望在协调此类网络中发挥重要作用。

“区块链在解决计算问题上的优势，主要体现在有效的市场和协调机制，因此加密技术在这里确实发挥着非常强大的作用，能够利用未充分利用的计算资源：如何获得最佳价格，如何保障计算安全，以及如何提供保密性，”NEAR Protocol 的创建者 Illia Polosukhin 表示。NEAR 是一个专为快速、低成本且开发者友好型应用设计的区块链，近期其团队已扩展努力，构建人工智能工具，使区块链开发者能够在链上运行 AI 产品。Polosukhin 是 的作者之一。一份白皮书 许多人视其为现代大型语言模型（LLMs）的框架，也称为 Transformer。

如今，几乎所有的人工智能开发都依赖于少数几家大型公司，如亚马逊、谷歌和微软/OpenAI，它们控制着昂贵且有限的GPU资源，而且没有简单的方法来协调或信任散布在全球各地的成千上万台独立机器。区块链可以介入，作为一个中立的协调与验证层，记录分配了哪些任务，确认这些任务是否被正确完成，并自动向提供计算资源的人支付报酬。由于区块链上的记录防篡改，用户无需信任某个随机的机器所有者；区块链的证明和透明日志能够实现这一点。

简言之，区块链为将数百万独立机器转变为能够驱动人工智能的全球网络，提供了信任、协调和激励层。

有许多项目被称为去中心化人工智能网络，从这一市场中发展而来。其中最早期的项目之一是 Bittensor，它提供了一个计算市场。

去中心化人工智能网络的崛起根源于开发者、研究人员以及加密原生建设者对当前人工智能生态系统高度集中和许可化的日益不满。他们的担忧涵盖了计算资源和数据被少数几家公司垄断、模型训练过程缺乏透明度，以及担心这种集中控制可能导致审查制度、门槛设置，或单方面决定世界允许使用哪些人工智能系统。

虽然 Bittensor 起初作为一个使用区块链作为协调工具的人工智能项目，但其创始人表示，该项目现已超越了单纯的人工智能范畴。

在其核心，Bittensor 网络 打造一个开放的情报市场 和计算：参与者运行模型或提供硬件，网络持续评估他们贡献的质量。当模型产生有价值的成果时，便会获得协议的原生代币 TAO。随着时间的推移，Bittensor 已逐步实现自我组织 进入专业化的“子网”， 每个专注于不同类别的人工智能工作。其结果是一个生态系统，其行为不再像单一系统，而更像一个生机勃勃的环境，众多形式的智能同时进化。优质贡献脱颖而出，薄弱者自然消退，任何具备技能或计算能力的人均可参与，无需获得许可。

比特传感器（Bittsensor）联合创始人阿拉·沙巴纳（Ala Shaabana）表示，推动人工智能去中心化的动力，源于他所描述的现代人工智能构建和控制方式中的结构性失衡。如今，几乎所有重要的人工智能能力都集中在极少数几家企业手中。

“这就好比世界上只有三个人拥有所有的图书馆、教师和计算机，而其他所有人都需要获得许可才能使用它们，”他在接受CoinDesk采访时表示。Shaabana指出，这种集中现象极为普遍，OpenAI当时只有两名董事会成员拥有对该公司自己形容为‘继核武器之后的下一个最佳发明’技术做出决策的权力（尽管这是在该组织成立之初）。在Shaabana看来，一小部分强势个人可以单方面引导如此重要的人工智能发展，其风险非常大。

这就是加密货币发挥作用的地方。激励机制使协调一个全球范围内的贡献者网络成为可能，这些贡献者训练模型、提供数据并供应计算资源。

隐私、信任与身份

尽管普通加密货币投资者长期以来一直认为隐私非常重要，但今年隐私问题已成为人工智能用户日益关注的焦点。用户数据通常被保留并用于训练驱动主要人工智能平台的大型语言模型（LLM），这引发了关于私人和个人数据如何被使用的一系列担忧。

Polosukhin 认为，这便是“私有人工智能”，或他所称的“用户拥有的人工智能”变得至关重要的地方。其理念是，人工智能系统应在用户或组织自有的基础设施内运行，而非将敏感数据发送至集中式提供商。这使得团队能够针对其特定需求训练模型，同时保持信息控制权，确保符合诸如 HIPAA 以及欧盟 GDPR 等国际隐私法规。区块链技术则能提供防篡改的日志和信任保障，以支持这一框架。

Polosukhin 主张，实现用户拥有的人工智能需要重建人工智能技术栈——从计算、隐私到模型训练——以一种将控制权重新交还给用户和组织的方式进行。

“为此，您需要一个去中心化的计算网络，需要私有 AI，并且需要模型训练，”Polosukhin 说。

在隐私之外，信任和身份在人工智能时代也变得更加复杂，这也是区块链可能再次发挥作用的另一个领域。

Sam Altman 备受争议的区块链项目——World 网络，旨在通过 解决身份问题身份验证证明（有时称为人类证明）。该系统为用户提供一个世界身份（World ID），这是一种证明其为独特人类的数字凭证。使用其 Orb 设备，该系统扫描用户的虹膜以创建独一无二的加密代码。根据 World 报道，虹膜图像会被删除，但代码会被保留，以便系统能够询问是否为同一用户：在不透露姓名或任何个人信息的情况下，用户可以在线验证其身份。

Tools for Humanity（TFH）产品负责人Tiago Sada告诉CoinDesk，作为协助引导World网络的组织负责人，Altman将身份和信任视为人工智能带来的核心问题，并认为区块链是解决这些问题的自然选择。

“在人工智能时代，你失去的其中一项能力是在线信任的能力，”Sada 表示。“你不知道该信任谁或什么。这就是‘人类证明’发挥作用的地方。无论你是在谈论推文、一张图片，还是有人发送资金——区块链都可以成为在一个难以辨别真相的世界中的真相来源。”

Sada 将 World 描述为一个必要的安全层，将其比作与汽车发明同时发明的安全带。他认为，身份和隐私保护的金融工具将在人工智能与区块链的交汇处成为关键的应用场景。

除了验证身份之外，Sada 认为所有这些对于金融身份及其应用场景都是至关重要的，保护这些数据同时不泄露任何有关金融交易的信息，将是人工智能与区块链交汇的关键。

未来

随着关于我们是否处于人工智能泡沫的猜测日益增多，接受采访的专家们无人愿意预测事态将如何发展。

在当今的人工智能项目中，TFH 的 Sada 估计：“其中 70% 会消失——那只是昙花一现的风潮。30% 非常深刻，将改变世界。而这 30% 的价值远远超过其他部分所带来的炒作价值。”

与此同时，Polosukhin 对 AI 完全融入社会后可能出现的经济模型表示担忧。他表示：“随着效率的提升，资本回报变得更好，但劳动者对资本的获取却在下降。我们正进入一个没有经济理论支持运行的阶段。当只有少数人管理机器时，社会如何运作没有明确的模型。”他指出， 加密货币 提供了一个沙盒，可以以传统经济体无法实现的方式，尝试新的经济系统。这个想法已经在行业中得到验证：Coinbase 最近 启动了一项全民基本收入试点，利用区块链技术传递周期性支付，并探讨基于加密货币的经济机制如何支持人们。

反思 的广泛应用现代大型语言模型 Polosukhin 参与设计的项目，他觉得看到自己参与的课题得以实现“令人振奋”。他补充道：“现在看到这个项目完全运作起来，真是太好了。显然还有很多地方需要改进，但相较于 15 年前被视为机器学习的技术，我们现在已经发生了巨大的转变。”