AI與加密技術融合的三大發展方向

近期，人工智能和加密技術的結合正處於一個實驗井噴的階段。本文將探討AI與加密融合的三個重要發展方向。

1. 打造活躍的智能代理經濟生態

智能代理在區塊鏈上的運作已被證實可行。這一領域的實驗正不斷突破邊界，展現出巨大潛力和廣闊的設計空間。目前，這已成爲AI和加密領域最具突破性和發展潛力的方向之一，而這僅僅是開始。

未來，智能代理可能會管理需要多方經濟協調的復雜項目。例如在科研領域，代理可以負責尋找特定疾病的治療化合物。具體而言：

• 通過代幣募資平台進行資金募集
• 利用募集資金支付研究資料訪問費用，在去中心化計算網路上進行化合物模擬的計算費用
• 通過賞金平台招募人類執行實驗驗證工作

除了復雜項目外，代理也可以執行建立個人網站、創作藝術作品等簡單任務，其應用場景具有無限可能。

智能代理使用加密貨幣系統的優勢包括：

• 小額支付應用
• 速度優勢，即時結算功能有助於代理實現最大的資本效率
• 通過DeFi進入資本市場，無縫進行資產鑄造、交易、投資理財、借貸操作等

從技術發展規律來看，路徑依賴性起着關鍵作用。隨着越來越多的代理通過加密貨幣獲得收益，加密連接很可能成爲代理的核心能力。

2. 提升AI在加密代碼開發中的能力

大語言模型在代碼編寫方面已經表現出色，未來還將進一步提升。通過這些能力，加密開發者的效率有望提升2-10倍。近期，通過建立高質量基準來評估AI理解和編寫特定加密代碼的能力，將有助於理解AI對加密生態系統的潛在影響。

然而，目前仍存在一些挑戰：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 開發者社區平台上缺乏高信息價值的互動
• 加密基礎設施發展迅速，導致舊代碼可能不適用於當前需求
• 缺乏評估模型對特定加密項目理解程度的方法

未來的發展方向包括：

• 改善互聯網上的加密相關數據質量
• 鼓勵更多團隊發布驗證構建
• 促進開發者社區的積極互動
• 創建高質量的基準測試，評估AI對特定加密項目的理解程度
• 開發在基準測試中表現良好的AI微調模型

3. 支持開放和去中心化的AI技術棧

開源和閉源AI模型的長期力量平衡仍不明朗。目前，科技巨頭推動前沿發展，而開源模型則快速跟進，並在特定應用場景中通過微調獲得獨特優勢。

支持開放AI技術棧的重要性體現在：

1. 開源模型加速創新迭代：開源社區對開源模型的快速改進和微調，展示了社區如何有效補充大型AI公司的工作，推進AI能力的邊界。

2. 爲不信任中心化AI的用戶提供選擇：考慮到AI可能被用作控制工具，支持開源AI技術棧可以爲用戶提供替代方案。

開放AI技術棧的關鍵要素包括：

• 訓練數據獲取
• 訓練和推理計算能力
• 模型權重共享
• 模型輸出驗證能力

加密生態中已有多個項目在支持開放AI技術棧，包括數據採集、去中心化算力和去中心化訓練框架等。

未來，我們期待在開源AI技術棧的各個層面都能構建更多產品，如去中心化數據採集、鏈上身分驗證、去中心化訓練和AI內容許可基礎設施等。