为什么Web3 AI的叙事值得关注？
Chat-GPT 横空出世，在两个月左右时间里突破了上亿用户量，全球 AI 的风愈演愈烈。各行各业都在探讨人工智能的影响力，TinTinLand 《AI 与 Web3，前沿技术融合创新的价值有多大》一文就从生产力角度出发分析区块链与人工智能的价值体现，并进一步在《ChatGPT 热潮下 AIGC 如何与 Web3 强强联合》一文中，发掘人工智能生成内容的潜力与可行路径。
近期，生命未来研究所（Future of Life）向全社会发布了一封《暂停大型人工智能研究》的公开信，呼吁所有人工智能实验室立即暂停比 GPT-4 更强大的人工智能系统的训练，暂停时间至少为 6 个月。截止目前，马斯克、苹果联合创始人 Steve Wozniak、Stability AI 创始人 Emad Mostaque 等上千名科技大佬和 AI 专家已经签署公开信。
不禁让人思考，AI 对人类发展而言是“福音”还是“桎梏”？无独有偶，区块链作为新兴技术在发展过程中同样受到过质疑与阻碍。而区块链与 AI 的结合会擦出怎样的创新火花？
为了帮助开发者在这一领域上获得更多的前沿资讯和深度观点， TinTinLand 邀请到一众行业大咖。嘉宾们从加密视角出发，深入浅出地探讨了两者结合创新的未来发展。
本期活动嘉宾不仅在加密领域有着多年的深耕经验，而且对于人工智能技术的发展有着多年的深入调研与考察。此外，我们还非常荣幸地邀请到 Web3 与 AI 技术结合的项目方嘉宾，他们将从实践出发，多角度地向大家分享他们对该技术的理解与应用。
2016 年开始从事以太坊开发，此后他转到应用开发，致力于面向用户的产品。ComingChat 是一款 Web3 AI 结合产品，上线 3 年拥有分布于全球的 200 个国家和地区近千万用户。
专注于数字资产的研究。ERC-3525 半同质化标准在 2022 年 9 月获得以太坊社区标准，目前已经有 40 多个项目采用了该标准。其旨在满足更高级、复杂的金融资产的用例，以及助力现实世界资产上链。
2013 年开始从事加密资产及区块链投资，参加了以太坊早期及 30 多个区块链项目私募。2018 年发起 dForce 项目，致力于打造一整套完备的开放式金融协议，包括资产协议、借贷协议、流动性协议、跨链桥等。
2016 年加入加密技术开发领域，并参与到早期 Web3 项目的投资活动中。2021 年开始专注于加密项目孵化和二级市场方向，目前技术团队主要从事着 Web3 存储、检索和交互场景相关项目。
2017 年开始关注公链底层技术发展，并从事技术研发和相关管理工作，在供应链金融、溯源、数字版权等项目有丰富的研发经验。目前主要研究方向在区块链与人工技术如何相互赋能，并实现场景落地。
Web3 行业连续探索者， 2016 年左右便开始从事公链、DeFi、GameFi 等相关赛道技术底层协议开发。2021 年筹划 POPP 项目，利用 Web3 与 AI 技术来降低创作者的管理和创作成本，同时保证创作者的个人账户、内容所属权，实现作者收益最大化。
10 年人工智能工业从业经验，主要负责全球 AI 相关业务。今年创立了 FLock.io 希望能够把人工智能与区块链技术更好地结合，从本质上实现在个人都是自己的数据的主宰者情况下，更好地进行人工智能模型训练。
2020 年左右从事机器学习工程师，目前对 ZK 方向比较感兴趣，会对行业内技术发展情况进行一些调研。
下文将对活动中嘉宾精彩内容进行回顾，一起了解专业的大咖嘉宾们对区块链与人工智能技术发展的精彩观点与创新见解。
谈及近期一众科技大佬签署协议，要求至少半年停止对 GPT-4 更强大的人工智能系统的训练。Guanghua 老师和一众嘉宾都认为对于舆论我们不能轻信，一定要考虑到“发言人”的发言立场。
实际上，恰是因为马斯克这些人没有分到人工智能发展的“蛋糕”，才希望能够阻止 GPT-4 的进一步发展。田小宝老师也同意这本质上是一场围绕前沿技术的“利益之争”。众所周知，人工智能训练需要大量数据，时间越长，能够参与训练的数据越多，六个月时间恰恰给其他技术公司发展 AI、赶上这趟技术快车的时间。
孟岩老师是纯技术出身，并在技术行业深耕了很久。他提到虽然从理性上看，人工智能或许在未来具有一定威胁性，但从内心出发，他对于 AI 科学技术的好奇心难以遏制，AI 的技术魅力能够引起很多技术工程师的探索与共鸣，很希望能够见证 AI 的未来发展。加号老师则补充道，一个新的技术的诞生后遇到阻力很正常，能够获得监管以有序发展也不一定是件坏事。
“恐惧，总是来源于未知。”几位老师都提到，我们不能妖魔化人工智能的威胁论。因为从技术发展规律上来看，技术的“不安全性”是一个渐进的过程，而非一蹴而就。而目前人工智能发展程度远远没有发展到不可控的程度，甚至其发展还有很长的一段路要走。
AI 技术的研发早在很多年前就已经开展，而以产品形式出现的 GPT-4 成为引爆人工智能的导火索。目前区块链技术和 AI 技术在各自的领域已经有了应用案例，AI 区块链能否实现强强联合？
Guanghua 老师目前的项目产品就结合了 AI 与 Web3 技术，他认为两者的发展是相辅相成的过程。从发展底层逻辑看，AI 与区块链分别能够对应生产力和生产关系的变革，两者能够实现互相成就。各位老师结合自己的项目给出了他们的观点，总结如下：
随着 AI 技术的成熟，其可以完成生产力相关的工作，而区块链则能够通过智能合约的设计，将生产价值合理地分配给每个用户；此外，人与人之间的决策效率是非常低效的，而利用区块链技术刻意更公平、高效、安全地解决人与人、人与 AI 之间的纠纷，
智能合约的安全性问题一直是关涉行业发展的重要一环。而利用 AI 技术或许能够构建出很好的智能合约审计能力，在提高审计效率基础上能够实现审计能力的实时进步、快速迭代，帮助区块链项目更安全地发展。
考虑到人工智能技术的发展速度，我们没有办法正确预测其中长期的发展影响，而为了让其能够更好地造福于人类社会，可以利用区块链技术，较为有效地管理人工智能对外界的影响，让 AI 技术发展更为向善。同样地，也能利用区块链技术不可篡改特性，保障 AI 的训练不会被恶意篡改来，提高 AI 的可信度。
选择接入区块链网络能够帮助 AI 产品应用实现极大的扩展。区块链体系能够实现链接全球。AI 产品的进入能够实现非常强大的功能，帮助应用端的用户体验飞跃提升。
最后，龚涛老师针对 AI 区块链的发展进行了高度总结——打破边界，互相赋能，加速落地，颠覆创新。
握住时代发展的风口，初创项目发展往往能实现事半功倍。Foresight Ventures 研究员 ian 老师以资本方视角出发，与大家分享了 AI 与 Web3 技术蓬勃发展的风口上，哪些方向的项目能够获得资本的青睐。
利用 Web3 去中心化算力，能够将分散在不同地点、不同设备上的计算资源整合起来，形成一个去中心化的网络。以此，为 AI 应用提供更加灵活、高效、低成本的计算服务，并且支持人工智能模型在各种应用场景下快速部署和运行。
AI 的模型训练能够在一定程度上帮助区块链项目更好发展。如 AI 能够提供跨领域的模型训练，例如图像、文本、时间序列和网络分析，由此训练出的智能 NPC 能够利用到 Web3 社交或游戏赛道之中，提升用户体验。但目前市面没有出现这类优秀产品，某些只利用了部分 AI 功能的在使用上实际上十分不便利。
通过众人所参与的治理不仅效率相对较低，而且很容易出现不公平问题。而 AI 本身是一个去中心化的对象，它参与到加密领域的去中心化治理之中成为治理工具，进而利用分布式账本深度耦合进行算力激励。这种全新的产品形态在安全性、效率也是有机会碾压现有治理模式。
此外，ian 老师特别提到，希望能够看到一些从 0 到 1 构建的新产品的出现。而不是在已有项目框架中加入 Chat-GPT，或者在某个小场景中做一些翻译推动。这些固然有助于项目的发展，但实际上并没有能够发挥 AI 区块链的真正潜力。
