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在AI行业“掘金买铲”的英伟达，60%的红杉投资在AI相关领域，之前只专注Web3的顶级VC，Paradigm 正在从转向人工智能等 "前沿 "技术。资本的追逐让AI迷人且危险。

AI教父Geoffrey Hinton在10月10日接受“60 Minutes”采访如果不给AI加以约束条件任其发展，人类最终或将成为第二聪明的物种，仅次于AI。

然而，欧科云链研究院首席研究员毕良寰近日于《金融时报》（FT中文）发表了《Web3+AI不会是“掘金买铲”的英伟达模式》一文，文中分析称，Web3可推动AI“道德进步”，帮助AI构建一个更包容性和健康的生产关系。用Web3解决如训练数据的公平性和歧视、如何纠偏，AI系统的大量数据训练引发的隐私，AI系统的“黑盒子”决策过程等问题。

具体而言，欧科云链研究院认为，Web3具备一系列技术特性，如去中心化的数据控制、透明的智能合约和决策过程，以及去中心化治理和市场机制。这些特性有助于增强数据主权、保护机器学习数据集的隐私，利用零知识证明（ZKP），并将多方声音纳入决策和规则制定过程，从而限制系统的“自我膨胀”。此外，通过可追溯的应用，还可以减少黑盒子决策可能存在的偏见。

目前，针对于AI现已暴露的问题例如前不久三星的核心代码被泄露以及ChatGPT存在导向性等，欧科云链研究院给出了具体的答案路径即利用Web3来增加LLM对私人数据的处理，尤其是在公司敏感数据、私人金融领域和医疗方面。在原创方面，利用Web3中创建者的私人密钥签名来证明版权有效性来解决这个问题等。除了泄露问题，对于聊天机器例如ChatGPT在试图说服人类做一些事情存在导向性的时候，就可以通过去中心化的数据库等来制衡过度集中的问题。

不同于Geoffrey Hinton近期针对于AI的警告，除了Web3可以帮助构建一个负责任的AI未来外，毕良寰站在Web3行业，看向AI提出一个全新的下一代Web3：

新一代智能Web3。如同给Web3安了个大脑，可以形成一个自我学习和自我决策的包括人、机和去中心化网络的新型智能Web3。

最直接可见的例子包括个性化智能服务、去中心化商业模式和经济激励，创新和合作生态，尤其是“无权限”支付等，都是下一步Web3可以去探索的未来，而不仅仅局限于将AI当成加速生产力的工具，分别应用在应用层、智能合约层和分布式技术底层。更多的，是去探索其融合效应。尤其是现在业界对于整个Web3与AI的协同效应的讨论还相对较少。

（欧科云链研究院在金融时报中以用户Alice想要获得关于自己健康的个性化建议为例，来说明独有AI、独有Web3以及有着新型智能Web3的世界分别有什么区别）

不过，想要达到新一代智能Web3，让人与人、人与机器以及机器与机器之间的协作变得无缝且高效，彼此信任，共同成长，从而激发出巨大的协同效应，形成新一代智能链上全球化2.0的目标，还需要走很长一段路，例如训练速度，根据欧科云链研究院估算，机器学习训练在Web3系统中可能比传统方式慢10-100倍，因为异构计算设备之间的通信成本较高。

将AI融入Web3的分布式、去中心化特性，对于实现智能化大脑的Web3未来设想在现实中尽管存在很多问题，但最关键的还是有关于“权限”和“信任”。在欧科云链研究院推出的第二期播客《Talk with OKG Research: Web3+AI, a Decentralized Step for AI》中，探讨了链上数据监管如何通过人工智能加强RegTech的问题。其中，强调了信任AI而非应用AI可能是实现各种设想的第一步。

（更多内容请关注x account: @OKGResearch）

建立人与人、人与机器以及机器与机器之间的互信关系，Web3也许可以提供一个很好的答案：去中心化的数字身份验证以及可验证的执行，对数据隐私和安全的保护等等，目前这些都还停留在执行层面的探索。更进一步，真正的创建人与AI的去中心化共识机制也许才能达到我们在今年上半年中所设想的未来——寻找到与人工智能合作的方法，以便我们能够完成今天人类无法单独完成的事情，也是今天人工智能无法单独完成的事情。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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