在瞬息万变的技术格局中，两个重要趋势占据了中心舞台：Web3 和 AI。

Web3 拥有一个倡导新一代互联网的发声社区，而生成式人工智能的热潮作为新的流行趋势，已经引发了几乎所有行业的转变。这些技术将分别重塑技术创新的轨迹、行业创收和服务客户的方式。由于我们仍处于这些技术进步的早期阶段，因此我们的大多数预测和假设都是关于几年后世界将是什么样子。

在应用层面，人工智能、Web3 等新技术可以单独集成到银行、物流等成熟行业，并且已经有很多易于实现的集成案例。然而，将这两种都试图在市场上找到自己位置的技术结合起来，更像是一次科学实验，而不仅仅是一次实施测试。

现在，想象一下，如果这两者成功地结合在一起，将会带来怎样的潜力——它们的融合将带来前所未有的进步。对吧?

AI 和 Web3 真的可以协同工作吗？

嗯，事情绝对没那么简单。让我们剖析两者以了解他们的核心思想。

Web3 是互联网发展的下一阶段，从目前的 Web2.0（扎克伯格等人控制着我们所有的数据）过渡到去中心化的数据所有权。

在文章“Web3的未来”中我提出了一个论点，即虚拟现实可能是全面转向 Web3 的基石。数据所有权的去中心化意味着不再有任何单一实体能够访问大数据，公司也无法按照自己的意愿使用和出售我们的数据。

然而，人工智能模型与这一原则相冲突。神经网络依靠数据来学习并变得更加聪明，并依靠大量计算来快速执行任务。所以，从根本上来说，AI 和 Web3 是对立的。

当然，已经有一些项目试图应对这一挑战。

例如，Render Network 声称他们正在构建一个使用空闲 GPU 作为节点进行去中心化计算的网络。虽然它主要针对创意产业来呈现项目，但他们白皮书的最新更新，提到了机器学习是另一个突出的用例。

这个想法在纸面上听起来很引人注目，但它需要多个用户 GPU 同时运行，才能与云中一个专用 GPU 的性能相匹配。考虑到这些 GPU 需要一年 365 天、每天 24/7 运行，这对于普通用户来说是不可能的。

这给我们带来了（目前）无法解决的第一个挑战——去中心化的人工智能驱动系统速度太慢。

让我们考虑另一个例子。

人们普遍认为，银行业采用人工智能驱动的反欺诈机制来检测和防止恶意活动。其有效性的原因很简单：所有金融交易都有一组标记，从发送者和接收者的姓名和地点到交易的具体原因。这些信息构成了一个巨大的数据集，增强了人工智能查明异常的能力。

但这适用于加密货币吗？Web3 社区经常提倡的一个信息是，加密货币代表了一种新的金融范式，将货币控制权从银行转移到用户手中。反欺诈人工智能系统依赖于实时分析大量交易数据来预见和识别潜在的欺诈行为。然而，将这些机制整合到 Web3 环境中会带来挑战。

首先，正如我之前强调的，Web3 强调去中心化的数据所有权，这限制了对此类数据集的访问。在Web3中，识别交易的发送者、目的和接收者变得更加复杂。这一限制减少了可用数据，发现非法交易的标准与银行有很大不同。此外，实时反欺诈人工智能评估的要求可能会大大降低交易处理速度。这个概念与 Web3 提倡无缝和快速交易的本质相矛盾。

这给我们带来了第二个挑战——人工智能可能会减慢区块链的速度。

此外，委托中心化人工智能系统负责检测和阻止欺诈活动破坏了去中心化概念。

这引入了人工智能和 Web3 的第三个挑战——将信任恢复到中心化系统的风险，即使它是一个自动化系统。

AI 在 Web3 中的实际应用

然而，尽管存在这些看似不兼容的差异，人工智也能和 Web3 共存，尽管不像我们传统上想象的那样。人工智能可以作为一种补充资产，而不是直接将其嵌入 Web3 基础设施。

有些专门为加密货币和区块链分析而设计的神经网络，可以提供对市场趋势、用户行为的洞察，甚至预测区块链内的潜在漏洞——同时保留 Web3 的去中心化核心。像 LayerAI (CryptoGPT) 这样的项目正在朝这个方向发展，尽管具体的结果还有待观察。

一些人认为，人工智能可以分析公共区块链的数据来预测市场走势，为用户的加密货币投资提供建议，并推荐启动交易的最佳时间以降低费用或优化速度。后者可能不会获得太多关注，一旦以太坊更新其链，这种担忧可能会变得过时。在这些情况下，人工智能不需要集成到区块链的核心。相反，它可以充当附件，在不违反 Web3 基本原则的情况下增强用户体验。

此外，随着更多的服务、平台和工具围绕Web3架构来构建，人工智能可以在用户教育中发挥至关重要的作用。

考虑到与区块链和加密相关的技术复杂性和细微差别，人工智能驱动的平台可以简化和翻译这些信息，确保普通用户不会在这场新的数字革命中落后。

一个很好的例子是 DeCipher ——一个人工智能驱动的工具，旨在转换智能合约文档的生成过程。如果这被证明是有用的，开发人员将能够提供详细的智能合约文档，从而增加其可访问性。

让我从开发 graph3 的第一手经验中，分享一下人工智能如何与 Web3 集成。

我们的目标是让用户能够用简单的术语描述智能合约的需求。然后，系统将根据用户的输入确定最合适的智能合约类型，并引导他们完成一系列特定场景，提出问题以收集所有必要的信息。

在此过程结束时，用户无需编写一行代码就可以收到一个随时可用的智能合约。虽然我不能深入研究技术细节，但值得一提的是，该系统是由神经网络驱动的，该网络利用语言模型和 Dialogflow 来提供有效的问答体验。

总之，虽然人工智能和 Web3 的直接集成带来了挑战，但鉴于它们的根本差异，也有一些途径可以利用两者的优势。

我们需要承认，目前拥有庞大用户基础和大量数据集的成熟区块链，例如以太坊或Polygon，尚未采用甚至宣布人工智能集成计划。

关键在于认识到 AI 和 Web3 的不同角色，并制定解决方案，使它们能够共存，在不损害其内在价值的情况下相互补充。随着技术领域的不断发展，这种共生关系可能正是开启数字创新新维度的关键。