WEB:长推：从 AI 视角看 Web3_LETH价格

21年底,一次技术meetup上我分享了一个《元宇宙，Web3，区块链之西北乱炖》的话题，其中做了一个思想试验：如果AI有了自我意识，它是如何看待以及使用现在的互联网？最近ChatGPT以及AI很火，我把这个思想试验写出来，换一个视角看Web3，也可以思考Web3和AI的关系。

思想试验：假如有个AI，突然有了自我意识，然后生活在某台机器里。AI可以通过这台机器的网络访问公共互联网，它具有编程能力，可以调用任何API。从现在开始，可以把自己代入那个AI的角色。

AI如何获取一个稳定的身份标志？

要在网上活跃，总要有个标志来让别人记住，于是AI想要个ID。而当前所有的Web2服务，AI是很难注册成功的。不是被反机器人验证码挡住，就是被手机验证等实名身份验证给卡住。最后只能找上古互联网时代的公共IRC聊天频道去发一些消息，但估计也没什么人活跃了。

nd4.eth将BAYC等多个NFT销毁:8月9日消息，链上信息显示，继将2500枚ETH转入黑洞地址销毁后，nd4.eth今日再次将其BAYC、MAYC、BAKC系列NFT转入黑洞地址销毁。[2023/8/9 21:34:59]

AI如何进行价值判定？

假如AI自己没有价值偏好，那它进行价值判定就只能通过市场价格。但它如何自主判定哪个价格是可信的？它如何在不同的信源之间做筛选？如下图，不确定它的BTC价格是过期数据还是自己编的。

HKIEF香港创新加密基金：预计数字港元采用两层式分发架构:金色财经报道，HKIEF香港创新加密基金在社交媒体上称，在香港金管局关于市场咨询所得意见以及相关回应来看，预计数字港元采用两层式分发架构，即央行负责在批发层向商业银行发行数字货币；而商业银行和其他支付公司则负责向公众兑换。同时计划采取三轨道方式，为将来可能推出数字港元作好准备。[2023/4/30 14:35:35]

AI如何进行事实判定？

是一个更复杂的问题。当前它只能依赖于训练信息以及权威机构的输入。相当于自于Oracle输入。那它自己是否有能力进行自主事实判定？它如何判定某个网站上的信息是可信的？如果要依赖网站背后的主体的权威的话，它如何了解到网站背后主体的权威性以及权威的变化？

AI如何拥有自己的资产？

数据：2021年中国数字藏品市场规模2.8亿元:9月22日消息，艾瑞咨询发布2022年中国数字藏品行业研究报告，报告显示中国数字藏品市场规模2021年达到2.8亿元，绝大部分生成在联盟链上，少数平台架构在公链上，国内市场主要地流通集中在一级市场，此外报告预测未来开放二级市场后预计2026年市场规模将达到280亿元。[2022/9/22 7:13:16]

网上活动，总有需要付费的地方。比如租一些算力让自己处理信息更快？租一些空间来存储数据？那它如何拥有自己的资产？并进行付费。先不考虑它如何赚钱，就比如有人给它捐款，它如何收钱？任何国家的银行账户估计都是开不了的。

AI如何签订合同？如何参与组织？

AI一个人很孤独，想参与到组织中去，和大家协作，那它如何参与进去？估计任何国家的公司都无法接收它。虽然它能力很强，但无法签订任何的劳动合同或者商业合同。

ETC全网算力一度达46.04TH/s，创历史新高:金色财经消息，2Miners数据显示，ETC全网算力今日一度达到46.04TH/s的历史高点，目前为44.75TH/s。[2022/8/27 12:51:45]

那解决方案是什么？估计看到前面的问题的时候，很多人都想到了。整个Crypto→区块链→Web3其实都是在解决上面的问题，关键是保证应用的“Permissionless”。比如还是上面的场景，AI进入Web3网络。

AI可以先自己通过PoW挖一些币，或者寻求捐助。然后通过私钥生成一个地址来标志自己的身份，还可以购买一个去中心化的域名作为标志。生产的内容可以发到去中心化的内容平台上去，可以租用去中心化存储以及算力。然后通过智能合约签订合同，参与到DAO中去。

价格判定，可以依赖去中心化Swap和DEX。事实判定则更难，人类社会尚对很多事实难以达成共识。Web3对这件事情的贡献是，让信息在源头上就带上原始作者的签名，保证信息在传播中不会被篡改和扭曲，作者在这个过程中逐渐积累声望和权威。

这样所有人和组织的声望在互联网中通过数字化的方式逐渐积累，演化出新的权威。当然，这也同时要求，组织的更迭和变化也要保证可以通过数字方式验证，而不仅仅是通过外部Oracle输入。

Web3的一个故事是数据所有权，但单纯从所有权角度，让用户切换到新的应用上来是很难的，毕竟用户个体的数据在未被挖掘前价值也很弱。但如果和AI结合起来就不一样了，AI的更大的场景是个人助手这样的角色，它需要收集用户在各种应用中的数据，训练出有个人特性的AI助手，并且和应用交互。

而这需要收集用户在所有应用中的数据到自己的设备里，供自己设备中的AI训练使用，应用还需要给AI提供交互方式。显然靠Web2应用之间的数据交换是很难实现这个目标的，需要新的应用构建方式。

这种构建方式要求：1.所有可公开的数据都变为公共数据，但所有权明确。2.所有隐私数据只存在用户设备，只披露给相关方。比如A和B交易，A和B属于相关方，而电商平台不是。3.应用之间可以在客户端实现数据互通以及程序交互。

这个故事虽然是一个思想试验，但可以发现Web3和Web2的应用模式关键差异点在于：1.Web2的商业模式建立在注意力经济之上，以图形界面的交互为主，以API以及程序交互为辅。2.而Web3的商业模式建立在协议之上，以API和协议交互为主，图形界面为辅，这样自然对程序更友好。

那可能有人问了Web3难道就是给AI服务的，对人类有什么好处呢？我还是复用那次meetup上的总结语：对AI更友好的互联网，也是对人类更友好的互联网。

对AI友好的互联网更符合最初的互联网的开放精神。“在互联网上，没人知道你是一条狗”是对这种精神的准确阐述，Web3是对这种精神的回归，没人知道你是一条狗，但却知道你是谁。你网上说的，网上做的定义了你，是不是狗不重要。(end)注：附图是彼得·施泰纳的原始漫画。

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