AI与加密技术融合的三大发展方向

近期，人工智能和加密技术的结合正处于一个实验井喷的阶段。本文将探讨AI与加密融合的三个重要发展方向。

1. 打造活跃的智能代理经济生态

智能代理在区块链上的运作已被证实可行。这一领域的实验正不断突破边界，展现出巨大潜力和广阔的设计空间。目前，这已成为AI和加密领域最具突破性和发展潜力的方向之一，而这仅仅是开始。

未来，智能代理可能会管理需要多方经济协调的复杂项目。例如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗化合物。具体而言：

• 通过代币募资平台进行资金募集
• 利用募集资金支付研究资料访问费用，在去中心化计算网络上进行化合物模拟的计算费用
• 通过赏金平台招募人类执行实验验证工作

除了复杂项目外，代理也可以执行建立个人网站、创作艺术作品等简单任务，其应用场景具有无限可能。

智能代理使用加密货币系统的优势包括：

• 小额支付应用
• 速度优势，即时结算功能有助于代理实现最大的资本效率
• 通过DeFi进入资本市场，无缝进行资产铸造、交易、投资理财、借贷操作等

从技术发展规律来看，路径依赖性起着关键作用。随着越来越多的代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

2. 提升AI在加密代码开发中的能力

大语言模型在代码编写方面已经表现出色，未来还将进一步提升。通过这些能力，加密开发者的效率有望提升2-10倍。近期，通过建立高质量基准来评估AI理解和编写特定加密代码的能力，将有助于理解AI对加密生态系统的潜在影响。

然而，目前仍存在一些挑战：

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 开发者社区平台上缺乏高信息价值的互动
• 加密基础设施发展迅速，导致旧代码可能不适用于当前需求
• 缺乏评估模型对特定加密项目理解程度的方法

未来的发展方向包括：

• 改善互联网上的加密相关数据质量
• 鼓励更多团队发布验证构建
• 促进开发者社区的积极互动
• 创建高质量的基准测试，评估AI对特定加密项目的理解程度
• 开发在基准测试中表现良好的AI微调模型

3. 支持开放和去中心化的AI技术栈

开源和闭源AI模型的长期力量平衡仍不明朗。目前，科技巨头推动前沿发展，而开源模型则快速跟进，并在特定应用场景中通过微调获得独特优势。

支持开放AI技术栈的重要性体现在：

1. 开源模型加速创新迭代：开源社区对开源模型的快速改进和微调，展示了社区如何有效补充大型AI公司的工作，推进AI能力的边界。

2. 为不信任中心化AI的用户提供选择：考虑到AI可能被用作控制工具，支持开源AI技术栈可以为用户提供替代方案。

开放AI技术栈的关键要素包括：

• 训练数据获取
• 训练和推理计算能力
• 模型权重共享
• 模型输出验证能力

加密生态中已有多个项目在支持开放AI技术栈，包括数据采集、去中心化算力和去中心化训练框架等。

未来，我们期待在开源AI技术栈的各个层面都能构建更多产品，如去中心化数据采集、链上身份验证、去中心化训练和AI内容许可基础设施等。