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开放的互联网正在收缩，逐渐变成一个提示框。我们面临一个根本性问题：人工智能会带来一个更开放的互联网，还是一个新的付费迷宫？最终掌控它的，会是大型中心化公司，还是广大的用户社群？
加密货币或许提供了一个答案。区块链提供了一种构建互联网服务和网络的全新方式——去中心化、可信中立，并能由用户拥有。通过重塑当前系统的经济基础，它可以制衡我们在AI领域日益明显的中心化趋势。
加密货币能帮助构建更好的AI系统，反之亦然。这个观点并不新鲜，但定义往往模糊。一些结合领域，例如在低成本AI泛滥的时代如何验证“人类身份”，已经吸引了开发者和用户。但其他用例看似仍需数年乃至数十年才能实现。
因此，我们梳理了十一个AI与加密货币结合的、基于当今技术的用例。它们从处理海量微支付，到确保人类拥有其与未来AI的关系，希望能激发关于可行性与挑战的讨论。
第一个场景，是让AI记住你。生成式AI依赖数据，但对于许多应用而言，交互的语境和状态同样关键。理想情况下，一个AI系统应该能记住你正在进行的项目、你的沟通风格等诸多细节。但现实中，用户常常不得不在不同会话甚至不同系统间，反复重建这些上下文。
借助区块链，AI系统可以将关键的语境元素转化为持久的数字资产。这些资产可以在会话开始时加载，并在不同AI平台间无缝转移。鉴于可互操作和前向兼容是区块链协议的根本特性，它可能是建立互操作性承诺的唯一方案。
一个天然的应用场景是AI介导的游戏和媒体，用户的偏好可以在不同环境中延续。但真正的价值在于知识类应用，AI需要了解用户知道什么以及如何学习。将这类活动上链，将使我们交互的AI系统能共享一个“上下文层”。
第二个场景，关乎智能体的通用“护照”。身份是支撑当今数字发现、聚合与支付系统的“隐形管道”。随着AI智能体跨越多个界面和平台运行，它们需要一个单一、可移植的身份。
没有它，就无法知道如何向智能体支付、验证其版本、查询其能力或追踪其声誉。智能体的身份需要充当钱包、API注册表和社交证明。这正是加密货币与AI结合特别有用的地方，因为区块链网络提供了无需许可的可组合性。
第三个场景，是前向兼容的“人类证明”。随着AI渗透到各种网络交互中，我们越来越难确定在线互动的对象是否是真人。从$X平台 的评论大军到交友软件上的机器人，现实正变得模糊。
去中心化的人类证明机制允许用户控制和管理自己的身份，并以保护隐私的方式验证其人类属性。就像驾照随处可用一样，基于区块链的人类证明也可作为可复用的基础层，适用于任何平台，包括尚未诞生的平台。
我们已经看到游戏、约会和社交媒体领域的主流应用宣布与World ID合作，以帮助用户确认他们是在与真人互动。今年也出现了新的身份协议，例如Solana Attestation Service。这一切都表明，转折点可能已不远。
第四个场景，是AI的去中心化物理基础设施网络。AI虽是数字服务，但其发展日益受制于物理基础设施。去中心化物理基础设施网络为构建和运营实体系统提供了一种新模式。
AI发展的两大障碍是能源和芯片获取。去中心化能源可帮助提供更多电力，同时开发者正利用DePIN来聚合来自游戏电脑、数据中心等来源的闲置芯片。这些计算机可共同组成一个无需许可的计算市场。
去中心化的训练和推理可能大幅降低成本，因为它们利用了原本闲置的计算资源。同时也能提供抗审查性，确保开发者不会被超大规模云服务商剥夺平台访问权。
第五个场景，是为AI间的互动铺设轨道与护栏。随着AI工具更擅长解决复杂任务，AI将越来越多地需要与其他AI交互，而无需人类介入。例如，一个AI智能体可能需要为特定任务招募专门的AI智能体。
目前，尚无成熟的通用智能体间市场。但区块链技术可以帮助建立开放的协议标准，这对短期采用至关重要。长期来看，这也支持前向兼容。随着市场发展，已有不少公司正在为智能体间交互构建区块链“轨道”。
第六个场景，是保持AI/vibe应用的同步。最近的生成式AI革命让软件开发变得前所未有的简单，但也在程序内部和程序之间引入了大量“熵增”。vibe应用抽象掉了软件底层的复杂依赖网络，但这也会使程序容易产生功能和安全性缺陷。
区块链同时为标准化和激励问题提供了答案：协议化的同步层。它可以被封装进定制软件中，并动态更新以确保变化时的跨平台兼容性。共享所有权激励着人们积极投资于改进它，并有效抑制不良行为。
第七个场景，是支持收入分享的微支付。ChatGPT、Claude等AI工具也在动摇开放互联网的经济模式。我们已经看到影响：例如，随着学生更多使用AI工具，教育平台流量显著下降。
如果不重新调整激励机制，我们可能面对一个日益封闭的互联网。或许最有前景的方案是在网络架构中内置收入分享系统。当AI驱动的行为促成销售时，为该决策提供信息的内容源应获得分成。
区块链显然能在追踪来源链方面发挥作用。但这样的系统还需要能处理多来源微小交易的微支付系统、公平评估不同贡献的归因协议，以及确保透明和公平的治理模型。
第八个场景，是用于知识产权与溯源登记的区块链。生成式AI迫切需要高效且可编程的机制来注册和追踪知识产权。现有的IP框架依赖昂贵的中介和事后执法，已无法匹配AI时代。
我们需要开放、公开的注册表，能提供清晰的所有权证明。区块链是理想选择，因为它能实现无需中介的IP注册，提供不可篡改的溯源证明。我们已看到创作者在$NFT 领域早期就尝试新模式。
最近我们看到基础设施提供商正在构建协议乃至专门区块链，用于标准化、可组合的IP注册和许可。一些艺术家已开始使用相关协议，将其风格和作品授权用于创意混搭。
第九个场景，是让网络爬虫补偿内容创作者。如今，产品市场契合度最高的AI智能体是网络爬虫。据估计，近半数互联网流量现源自非人类。机器人经常无视规范，并利用抓取的数据来巩固科技公司的护城河。
作为回应，网站所有者开始大规模屏蔽AI爬虫。2024年7月，头部1万个网站中仅约9%屏蔽AI爬虫，如今该比例已达37%。那么，如果我们寻找中间方案呢？AI机器人可以付费获取数据收集权。
这正是区块链的切入点：每个网络爬虫智能体都持有一些加密货币，并通过链上协商进行访问。而人类则可通过人类证明在另一通道免费访问内容。这样内容创作者能在数据收集点获得补偿。
第十个场景，是保护隐私、量身定制且不惹人厌的广告。人们不喜欢广告有很多原因。从海量消费者数据中过度精准投放的AI广告可能让人感到侵犯隐私。
结合区块链，个性化的AI智能体可以弥合“无关广告”与“精准到令人不适”之间的鸿沟，根据用户定义的偏好投放广告。关键在于，它们能做到这一点而无需全局暴露用户数据，并能直接补偿分享数据的用户。
这需要一些技术要求：低费用数字支付、保护隐私的数据验证以及激励机制。通过加密货币和AI的视角重新思考广告，最终能让广告更有用，并以一种惠及各方的方式。
第十一个场景，是由人类拥有和控制的AI伴侣。许多人花在设备上的时间越来越多地用于与AI模型交互。这些模型已经在提供某种形式的陪伴。不难想象，基于AI的教育、医疗咨询和友谊伴侣将成为流行的互动模式。
因此，谁将拥有和控制这些关系变得同样重要。已有论点指出，像区块链这样的抗审查托管平台是实现用户可控、不可审查AI的最清晰路径。尽管距离广泛普及尚需时日，但相关技术正在快速进步。
为确保不可审查的伴侣易于使用，我们需要加密货币应用提供更好的用户体验。值得庆幸的是，像$Phantom 这样的钱包已使交互简单许多。在不久的将来，讨论重点将从“何时能看到”转向“谁将能控制它们”。
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