随着 ChatGPT 的出现，人工智能迅速成为炙手可热的话题。它可以有效提高各行各业的工作效率，Web3 也不例外。人工智能在 Web3 中的应用对数字领域的各个方面都有潜在影响，其意义重大。随着我们不断探索和理解 AI 在 Web3 生态系统中的应用，可以预见到未来会出现显著的进步和创新。Web3 也会很快迎来它的春天。

编译 | Cindy

SophonLabs

随着我们站在新技术时代的门槛上，专家们预测世界上相当大比例的软件将出现范式转变，变成以人工智能和机器学习为核心构建模块。PwC 估计到 2030 年，人工智能将为全球经济贡献惊人的 15.7 万亿美元，届时全球 GDP 增长 14%。人工智能的重要性可见一斑。

从云计算到网络，机器学习正在重新定义我们处理软件的方式。而 Web3 是世界范围内去中心化和开放式迭代版本的万维网。随着 Web3 逐渐进入主流，机器学习有望在推动基于人工智能的 Web3 技术方面发挥根本作用。

在本文中，我们将踏上一段探索之旅，讨论人工智能在 Web3 生态系统中的作用，探索前方的挑战和机遇，并揭示涉及 AI 与 Web3 技术融合的复杂性。

一、为什么 Web3 需要人工智能？ 

1.从泛泛到个性化的转变 

过去十年，大型科技公司使用集中式人工智能模型从用户那里提取价值并获得深刻见解。在 Web3 中，我们正在推进人工智能服务于所有人，而不仅仅是少数的富裕人士。每个 AI 模型都是基于创建者的个人知识、热情和经验进行训练。

3. 从稀缺到实用 

为了确保长期的可持续性，仅有代币并不能给用户带来激励。因为代币必须是有用的，并且为其用户提供真正的价值。个人的 AI 可以从创建的内容以及所使用创造它们时展现出来的创意和智力中创造新价值。通过社交代币所提供的访问和参与机会，您个人的 AI 将解锁协作方面全新机遇，并为您和社区创造价值。

4. 从消费到参与 

如今的平台是为大众消费而建立的，这是一条单向道，内容创作者创建内容，观众则进行消费。由于个人 AI 和社交代币的出现，创作者及其社区拥有了自己的平台，并且可以通过它们自己的方式进行价值交换。我们正在创建一种新型协作网络架构，将权力从平台转移到人民手中，并改变价值消耗和价值创造之间的关系。

5. 订阅和投资 

创作者一直希望在多年的时间里建立一个庞大的订阅者群体，然后希望最终能够从这个订阅者群体中获得收益。现实情况是，只有少数几位创作者能够赚取可观的工资，这种情况对于创作者和他们的订阅者都不利。Web3 中的人工智能正在推动新型创作者经济，允许社区投资于他们喜爱的创作者以及为他们生活增添价值的个人 AI。现在，创作者有机会围绕自己的创造力建立可持续发展业务，并且社区可以从这种成功中受益。

二、AI 在 Web3 领域显示出潜力的关键领域 

人工智能在 Web3 的发展中扮演着重要角色，有助于实现更加去中心化、安全和用户为中心的互联网。通过将人工智能能力整合到 Web3 的各个领域，我们可以期待见证越来越智能、高效和个性化的数字体验。

一些 AI 在 Web3 中可能产生显著影响的关键领域包括：

1. 智能合约      

人工智能可以通过整合先进的决策能力，显著地为 Web3 中的智能合约功能做出贡献，从而在基于区块链技术构建的去中心化平台上实现更加智能和动态的交易。智能合约是将合同条款和条件直接编写成代码的自执行协议。当满足某些条件时，它们会自动执行预定义操作，确保信任、透明度和交易效率。

通过将人工智能融入智能合约，可以在数据分析、模式识别或预测等方面增强其处理更复杂的决策过程。例如，人工智能可以从各种来源（如市场趋势、用户行为或环境因素）分析大量数据，以在智能合约内做出明智的决策。这些决策可以基于预定义规则、学习到的模式甚至实时调整，使得智能合约适应不断变化的条件并更加智能地执行交易。

此外，基于人工智能的智能合约可以自动化涉及多方和众多条件操作的复杂工作流程和过程。通过利用 AI 处理和分析大量数据的能力，智能合约可以更有效地协调和管理这些复杂过程，最终减少人为干预、错误和潜在争议。

AI 还可以通过识别合同逻辑或执行中存在的低效率或潜在漏洞来优化智能合约。通过强化学习或遗传算法等技术，AI 可以迭代测试并改进智能合约代码以提高性能、安全性和可靠性。

2. 去中心化自治组织（DAO） 

人工智能可以在增强去中心化自治组织（DAO）的治理和决策过程方面发挥关键作用。DAO 是由区块链上编码为计算机程序的规则所管理的组织，其决策通常通过共识机制由组织成员集体做出。通过将 AI 整合到 DAO 中，它们的效率、透明度和适应性可以得到显着提高。

AI 可以通过自动化和简化决策过程来为 DAO 做出贡献。AI 算法可以分析大量数据，例如提案、成员偏好和历史结果，以识别有助于决策制定的模式和趋势。通过利用机器学习技术，AI 可以帮助确定最相关的提案，并预测其潜在影响，并优先考虑这些提案供成员审议，从而增加了决策过程的效率。

此外，人工智能可以通过提供清晰的、数据驱动的决策理由来增强 DAO 的透明度，确保成员有权访问准确信息和见解以做出知情选择。这种增加的透明度可以帮助建立成员和利益相关者之间的信任，并促进组织内部的问责制。

AI 还可以通过使其更有效地应对变化条件或新兴挑战来提高 DAO 的适应性。通过诸如强化学习或无监督学习等技术，AI 可以帮助 DAO 识别并响应环境或用户行为中发生的变化。这种适应性在快速发展的 Web3 生态系统中尤为重要。因为快速迭代就是竞争力。

除了以上这些，人工智能还可以用于管理和优化 DAO 内部资源的分配，例如资金、计算能力或人类专业知识。通过分析组织内各个项目或倡议的表现、需求和优先事项等数据，AI 可以帮助做出明智决策，以最大限度地提高 DAO 的整体表现。

3. 去中心化人工智能 

去中心化人工智能是一种将人工智能的力量与区块链和分布式计算等去中心化技术相结合的方法。通过利用分散的计算资源和数据存储，对 AI 模型进行分布式训练。这种方法提供了几个好处，包括增强隐私、安全性以及减少对集中实体的依赖。

分散式 AI 模型训练使得在保持数据隐私的同时，能够在分布式数据集上进行 AI 模型的训练。与将数据聚合到中心位置不同，它使用联邦学习等技术，在个体设备或节点上进行训练过程，并共享和聚合模型更新。这种方法确保了数据隐私，同时允许 AI 模型从多样化的数据源中受益。分散式 AI 还可以利用分布式网络中多个设备或节点的计算资源来执行复杂计算，例如训练大规模 AI 模型或运行仿真。这可以导致更高效、可扩展的 AI 系统，并减少对集中式计算基础架构的依赖。

协作式模型开发是分散式人工智能的另一个方面，它能使多个参与方在不共享敏感数据的情况下合作进行开发。通过使用安全多方计算和同态加密等密码技术，各方可以共同训练和完善人工智能模型，同时保持其数据私有和安全。基于区块链技术构建的分散式人工智能系统可以提供更高的信任度和透明度，在人工智能模型开发和使用中。使用智能合约可以确保按照预定义规则和协议对 AI 模型进行培训、更新和访问，并且区块链的不可变性提供了这些过程的可审计记录。

去中心化人工智能可以促进数据共享、模型训练和资源利用的激励机制。网络参与者可以通过贡献他们的数据、计算资源或专业知识来获得代币或其他数字资产，以支持人工智能模型的开发和维护。对于边缘人工智能和物联网设备而言，去中心化人工智能尤其有益，因为本地处理和决策可以降低延迟、减少带宽使用并提高隐私性。通过在设备之间分配人工智能处理任务，可以最小化对集中式云基础架构的依赖，并使系统更具弹性。

4. 个性化 

在 Web3 的背景下，人工智能可以在增强个性化方面发挥重要作用，为用户创造更具吸引力和定制化的体验。通过分析用户数据，如浏览历史、交互模式和偏好等信息，AI 算法可以量身定制内容、推荐和服务以满足个人需求和兴趣。这种程度的个性化可以带来更相关且有价值的用户体验，最终促进与 Web3 平台和应用程序之间更深入的参与。

机器学习技术，包括协同过滤和基于内容的过滤，可以用来为用户生成个性化推荐。例如，人工智能可以分析用户与内容或服务的互动，并将其与具有类似兴趣的其他用户的行为进行比较。然后可以利用这些信息来建议新的可能会让用户感到有趣或有用的内容或服务。同样地，AI 可以分析用户先前参与过的内容或服务属性，并根据这些特征提供推荐。

此外，基于 AI 的个性化还可扩展到 Web3 平台的各个方面，如用户界面、通信和广告等。通过整合自然语言处理和情感分析技术，AI 可以促进更加个性化和上下文相关的用户与 Web3 应用之间交互。这可能涉及根据用户偏好调整界面或内容呈现方式甚至生成对用户查询进行个性化响应。

在广告领域，人工智能可以通过分析用户数据并确定最相关和吸引人的广告来实现定向营销活动。这可以导致高效的广告和更好的转化率，因为用户会看到与他们兴趣和需求密切相关的广告。

5. Web3 应用程序 

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，专注于使计算机理解、解释和生成人类语言。在 Web3 的背景下，NLP 可以显著影响和改进用户与去中心化应用程序的交互方式，实现更直观的用户界面，并弥合人类语言和数字服务之间的差距。

通过采用 NLP 技术，这些应用程序可以以自然语言而不是传统、更繁琐的输入方法来解释并回答用户查询或命令，从而促进用户与 Web3 应用程序之间无缝沟通。这将导致更加用户友好和易于访问的界面，使得 Web3 应用程序对更广泛受众更具吸引力。

此外，自然语言处理（NLP）可以帮助 Web3 应用程序理解用户生成内容背后的上下文和情感，从而实现更个性化和相关的交互。例如，集成到 Web3 平台中的 AI 聊天机器人可以分析用户消息以确定其背后的情感或意图，并相应地做出回应，提供定制信息或协助。这种上下文感知式通信可以增强用户对 Web3 应用程序的参与度和满意度，促进其采纳和发展。

NLP 还可以自动化 Web3 应用程序中的内容生成，如新闻文章、摘要或描述等。通过利用文本生成、摘要或翻译等技术，NLP 可以创建既相关又引人入胜的可读性高的人类可读内容，潜在地减少了手动内容创作和策划所依赖。

除此之外，在 Web3 平台内产生大量文本数据时也能够利用 NLP 进行分析和组织, 如用户生成内容、交易数据或智能合约代码等。通过处理并从这些数据中提取有意义信息,NLP 可以帮助揭示见解、趋势或模式, 为 Web3 应用程序及服务开发与优化提供指导。

6. 数据分析和洞察 

人工智能在 Web3 生态系统中的数据分析和洞察方面可以发挥关键作用，因为它可以处理和分析由去中心化平台、应用程序和服务生成的大量数据。通过利用先进的 AI 技术，有价值的见解可以被揭示出来，检测到模式，并识别优化或创新机会，最终促进 Web3 技术的增长和演变。

AI 驱动的 Web3 数据分析的一个关键方面是能够处理和分析用户交互、交易以及执行智能合约所产生的大规模、复杂且多样化的数据集。通过机器学习、深度学习和自然语言处理技术，AI 可以揭示这些数据中隐藏着的模式、相关性或趋势，并为 Web3 生态系统内部开发者、用户以及其他利益相关者提供可操作性见解。

这些见解可以指导 Web3 应用程序与服务开发与优化，实现更高效有效率地解决方案。例如，在去中心化平台或智能合约中使用 AI 驱动型数据分析可帮助识别瓶颈或低效问题，并引导开发人员改善其代码并提高性能。此外，还可采用 AI 来分析用户行为与偏好，使 Web3 应用程序能够更好地定制其内容、界面和服务以满足用户需求。

此外，AI 动力的数据分析可以支持在 Web3 中发现创新机会，例如识别可通过开发新型应用程序或服务来解决的新兴趋势、用户需求或市场空缺。通过紧跟这些趋势，Web3 开发人员和企业家可以利用这些机会推动去中心化技术的增长和采用。

AI 还可以通过分析数据来提高 Web3 生态系统内部的安全性和信任度，以识别潜在漏洞、威胁或恶意活动。通过主动检测和解决这些问题，Web3 平台和应用程序可以确保其服务的完整性和安全性，并促进用户和利益相关者之间的信心。

7. 安全和隐私 

人工智能可以在 Web3 生态系统中增强安全和隐私方面发挥重要作用。通过采用先进的 AI 技术，Web3 平台和应用程序可以检测和防止网络威胁，并通过高级加密和匿名化技术确保用户数据隐私。

在安全领域，AI 可用于监视并分析由 Web3 平台和应用程序生成的大量数据，以识别潜在漏洞、恶意活动或异常模式。机器学习算法可被训练来检测并识别网络威胁，例如钓鱼尝试、分布式拒绝服务（DDoS）攻击或未经授权访问用户帐户。通过主动检测并解决这些威胁，AI 可以帮助 Web3 平台维护其服务的完整性与安全性，在用户及利益相关者之间建立信心与信任。

此外，AI 还可以为 Web3 应用程序开发更加安全的身份验证方法，例如生物特征识别或行为分析。通过采用 AI 来分析用户特定特征（如面部特征、语音模式甚至打字行为），Web3 平台可以实施更加健壮且个性化的身份验证流程，并减少欺诈或冒充的可能性。

在隐私方面，人工智能可以通过先进的加密和匿名化技术来保护 Web3 生态系统中用户数据的安全。例如，AI 算法可用于开发安全多方计算（SMPC）协议，使多个参与方能够共同对加密数据进行计算而不会泄露底层信息。这确保了即使由分散应用程序共享或处理时，用户数据仍然保持私密。

此外，人工智能还可以用于开发复杂的数据匿名化技术，如差分隐私，在数据集中添加受控噪声以保护个人隐私同时仍能进行有意义的数据分析。通过利用基于 AI 驱动的增强隐私技术，Web3 平台可以确保用户数据在高度分布式和去中心化环境下仍然安全且机密。

总结 

人工智能在 Web3 中的应用对数字领域的各个方面都有潜在影响，其意义重大。随着我们不断探索和理解 AI 在 Web3 生态系统中的应用，可以预见到未来会出现显著的进步和创新。Web3 也会很快迎来它的春天。