主题标签：人工智能
难度：中级
元描述：本文解决了生成式 AI 时代的关键挑战，包括数据所有权、网络爬虫补偿和 Vibe 应用程序同步，并预测未来用户可以控制他们的 AI 伴侣并建立持续的陪伴关系。
互联网经济正在已经发生变化。当开放的网络崩溃成提示栏时，我们不得不想：人工智能会带来开放的互联网还是迷宫般的新付费墙？谁将控制它——大型中心化公司还是广泛的用户社区？
这就是加密货币的用武之地。我们已经讨论了很多人工智能和加密货币的交叉；但简单地说，区块链是一种构建互联网服务和构建去中心化网络的新方式，可信中立，并且用户拥有。它们通过重新协商支撑当今系统的经济原理，为我们在人工智能系统中已经看到的许多中心化力量提供了平衡，帮助实现更开放、更强大的互联网。
加密货币可以帮助构建更好的人工智能系统，反之亦然，这一想法并不新鲜，但它的定义往往不明确。一些交叉领域——例如鉴于低成本人工智能系统的激增而验证“人性证明”——已经吸引了构建者和用户。但其他用例似乎还需要几年甚至几十年的时间才能实现。因此，在这篇文章中，我们分享了加密货币和人工智能交叉点的 11 个用例，以帮助启动关于什么是可能的、还有哪些挑战需要解决等的对话。它们都以当今正在构建的技术为基础，从处理大量小额支付到确保人类拥有与未来人工智能的关系。
1.人工智能交互中的持久数据和上下文
作者：Scott Duke Kominers (@ skominers)
生成式人工智能依靠数据而蓬勃发展，但对于许多应用程序来说，上下文（与交互相关的状态和背景信息）同样重要，甚至更重要。
理想情况下，人工智能系统（无论是代理、LLM 界面还是其他应用程序）会记住您正在从事的项目类型、您的沟通方式、您喜欢的编程语言以及众多其他细节。但实际上，用户通常必须在单个应用程序内的不同交互中重新建立此上下文（例如当您启动新的 ChatGPT 或 Claude shell 时），更不用说在系统之间移动时了。
目前，来自一个生成式人工智能应用程序的上下文很少（如果有的话）可以移植到其他应用程序。
借助区块链，人工智能系统可以使关键的上下文元素作为持久的数字资产存在，可以在会话开始时加载并在人工智能平台之间无缝传输。此外，考虑到这些功能定义了基于区块链的协议的属性，区块链可能是解决这个问题的唯一解决方案，它既向前兼容，又建立了对互操作性的承诺。
一个自然的应用是人工智能介导的游戏和媒体，其中偏好（从难度级别到按键绑定）可以在不同的游戏和环境中持续存在。但真正的价值在于知识应用，人工智能需要了解用户知道什么以及他们如何学习；以及更专业的人工智能用例，例如编码。当然，各个企业已经开发了自己的定制机器人，具有特定于特定业务的全局上下文 - 但在这种情况下，上下文通常不可移植，即使在组织内使用的不同人工智能系统之间也是如此。
组织才刚刚开始了解这个问题，迄今为止我们看到的最接近的通用解决方案是具有固定、持久上下文的自定义机器人。但平台内用户之间上下文的可移植性开始在链下出现；例如，使用 Poe，用户可以将他们的自定义机器人出租给其他人。
将此类活动带到链上将使我们与之交互的人工智能系统能够共享包含我们所有数字活动的关键元素的上下文层。他们会立即了解我们的偏好，并能够更好地调整和优化我们的体验。相反，与链上知识产权注册处一样，使人工智能能够引用持久的链上上下文，创造了围绕提示和信息模块进行新的、更好的市场交互的可能性——例如，用户可以直接许可或货币化他们的专业知识，同时保留对其数据的托管。当然，共享上下文将使许多我们尚未想象到的事情成为可能。
2.代理的通用身份
作者：萨姆·布罗纳 (@SamBroner)
身份是对事物是谁或是什么的规范记录，是实现当今数字发现、聚合和支付系统的无声管道。由于平台将这一管道隐藏在墙后，我们将身份体验作为成品的一部分：亚马逊为产品分配标识符（ASIN 或 FNSKU），在一个地方列出产品，并帮助用户发现和付款。 Facebook 也类似：用户的身份是其信息流和整个应用程序发现的基础，包括 Facebook Marketplace 列表、有机帖子和付费广告。
随着人工智能代理的进步，这一切都将发生改变。随着越来越多的公司使用代理（用于客户服务、物流、支付和其他用例），他们的平台看起来越来越不像单界面应用程序。相反，他们将生活在多个画布和平台上，积累深厚的背景，并为用户执行更多任务。但是，将代理的身份仅与一个市场绑定会使其无法在其他重要的地方使用：电子邮件线程、Slack 渠道以及其他产品。
这就是为什么代理需要一个单一的便携式“护照”。如果没有代理，就无法知道如何向代理付款、验证其版本、查询其功能、了解代理代表谁工作，或追踪其在应用程序和平台上的声誉。代理的身份需要充当钱包、API 注册表、变更日志和社交证明 - 因此任何界面（电子邮件、Slack、另一个代理）都可以以相同的方式解析和对话。如果没有“身份”的共享原语，每次集成都需要从头开始重建此管道，发现仍然是临时的，并且用户每次切换渠道或平台时都会丢失上下文。
我们有机会从首要原则出发设计代理基础设施。那么我们如何构建一个比 DNS 记录更丰富的可信中立身份层呢？代理不应重新发明单一平台（其中身份与发现、聚合和支付相结合），而是应该能够接受支付、列出功能并存在于多个生态系统中，而不必担心被锁定到任何特定平台。这就是加密货币和人工智能的交叉点特别有用的地方，因为区块链网络提供无需许可的可组合性，这可以让构建者创建更有用的代理和更好的用户体验。
一般来说，垂直集成的解决方案（例如 Facebook 或 Amazon）目前拥有更好的用户体验 - 构建出色产品的固有复杂性之一是确保各个部分自上而下地组合在一起有意义。但这种便利的代价很高，特别是当构建聚合、营销、货币化和分发代理的软件的成本下降以及代理应用程序的表面积扩大时。与垂直整合提供商的用户体验相匹配需要付出努力，但代理商的可信中立身份层将允许企业家拥有自己的护照 - 并鼓励分销和设计方面的实验。
3.向前兼容的人格证明
作者：Jay Drain Jr. (@ jay_drainjr) 和 Scott Duke Kominers (@ skominers)
随着人工智能变得越来越普遍——为机器人和代理提供各种网络交互方式的支持，包括深度伪造和社交媒体操纵——越来越难以知道你是否正在与真人在线交互。这种信任的侵蚀并不是未来的问题；而是未来的问题。它已经在这里了。从 X feed 评论大军到约会应用程序上的机器人，现实开始变得模糊。在这种环境下，人格证明成为重要的基础设施。
证明您是人类的一种方法是通过数字 ID（包括 TSA 使用的集中式 ID）。数字 ID 包含一个人可用于验证其身份的所有内容 - 用户名、PIN、密码和第三方证明（例如公民身份或信用度）和其他凭证。去中心化的价值是显而易见的：当这些数据存在于中心化系统中时，发行者可以撤销访问、收取费用或怂恿监视。去中心化扭转了这种动态：控制自己身份的是用户，而不是平台看门人，使他们更加安全和抗审查。
与传统身份系统不同，去中心化的人格证明机制（例如 World 的人类证明）允许用户控制和保管自己的身份，并以保护隐私和可信中立的方式验证他们的人性。就像驾照一样，无论何时何地颁发，都可以在任何地方使用，去中心化 PoP 可以作为跨任何平台（包括尚不存在的平台）的可重用基础层。换句话说，基于区块链的 PoP 是向前兼容的，因为它提供：
- 可移植性：协议是任何平台都可以集成的公共标准。去中心化 PoP 可以通过公共基础设施进行管理，并且在用户的控制范围内。这使得它完全可移植，现在或将来任何平台都可以与其兼容。
- 无许可访问：平台可以独立选择识别 PoP ID，而无需通过可能会歧视不同用例的网守 API。
这个领域的挑战是采用：虽然我们还没有看到许多具有有意义规模的现实世界人格证明用例，但我们预计大量的用户、少数早期合作伙伴和杀手级应用程序将加速采用。每个利用给定数字 ID 标准的应用程序都会使该 ID 类型对用户更有价值；这会带动更多用户获取该ID；这反过来又使 ID 对应用程序更有吸引力，可以将其作为身份证明的一种方式进行集成。 （而且由于链上 ID 在设计上是可互操作的，这些网络效应可以快速增长。）
我们已经看到游戏、约会和社交媒体中的主流消费者应用程序和服务宣布与 World ID 合作，帮助人们知道他们正在与真人一起玩、聊天和交易 — 事实上，他们所期待的特定的人。今年我们还看到了新的身份协议的出现，包括 Solana 证明服务 (SAS)。虽然不是身份证明发行者，但 SAS 允许用户私下将链外数据（例如 KYC 检查合规性或投资认证状态）与 Solana 钱包关联起来，以建立用户的去中心化身份。所有这些都表明去中心化 PoP 的拐点可能并不遥远。
人格证明不仅仅是禁止机器人，而是在人工智能代理和人类网络之间建立清晰的界限。它使用户和应用程序能够区分人机交互，为更好、更安全、更真实的数字体验创造空间。
4.人工智能的去中心化物理基础设施（DePIN）
作者：Guy Wuollet (@guywuolletjr)
人工智能可能是一种数字服务，但其进步越来越受到物理基础设施的阻碍。去中心化物理基础设施网络，或 DePIN — 提供了构建和操作现实世界系统的新模型 — 可以帮助实现人工智能创新背后的计算基础设施的民主化，使其更便宜、更有弹性、更能抵抗审查。
如何？人工智能进步的两个最大障碍是能源和芯片的获取。分散能源有助于提供更多电力，但建筑商还使用 DePIN 来聚合来自游戏 PC、数据中心和其他来源的未使用芯片。这些计算机可以组合在一起形成一个无需许可的计算市场，为构建新的人工智能产品创造公平的竞争环境。其他用例包括 LLM 的分布式训练和微调，以及用于模型推理的分布式网络。分散式训练和推理可能会大大降低成本，因为它们使用其他潜在计算。它们还可以提供审查阻力，确保开发人员不会被超标量（提供大规模可扩展计算基础设施的大规模集中式云服务提供商）所淘汰。
人工智能模型集中于少数公司是一个持续关注的问题；去中心化网络可以帮助创建更具成本效益、更具抗审查性和更具可扩展性的人工智能。
5. AI代理、终端服务提供商和用户之间交互的基础设施和护栏
作者：Scott Duke Kominers (@ skominers)
随着人工智能工具越来越擅长解决复杂任务并执行多层交互链，人工智能将越来越需要与其他人工智能进行交互，而无需依赖人类控制器。
例如，人工智能代理可能需要请求与计算相关的特定数据，或招募专门的人工智能代理来执行特定任务，例如分配统计机器人来开发和运行模型模拟，或者在创建营销材料的过程中使用图像生成机器人。人工智能代理还将代表用户完成整个交易流程或任何其他活动，例如根据某人的喜好查找和预订机票，或者发现并订购他们最喜欢的类型的新书，从而创造巨大的价值。如今，还没有成熟的、通用的代理对代理市场 - 此类交叉查询大多只能通过显式 API 连接实现，或者在将代理对代理调用作为内部功能维护的 AI 代理生态系统中实现。
更广泛地说，当今大多数人工智能代理都在孤立的生态系统中运行，具有一定程度的封闭 API，并且普遍缺乏架构标准化。但区块链技术可以帮助协议建立开放标准，这对于短期内的采用非常重要。从长远来看，这还支持前向兼容性：随着新型人工智能代理的发展和创建，它们有望能够插入相同的底层网络。鉴于其可互操作、开源、去中心化且通常更容易升级的架构，区块链可以更轻松地适应新颖的人工智能创新。
随着市场的发展，许多公司已经在为代理之间的交互构建区块链轨道：例如，Halliday最近推出了其协议，为 AI 工作流程和交互提供标准化的跨链架构 - 并提供协议级保护，以确保 AI 不会超出用户的意图。与此同时，Catena、Skyfire 和 Nevermind 同时使用区块链支持从一个 AI 代理到另一个 AI 代理的付款，而无需人类参与其中。更多这样的系统正在开发中，Coinbase 甚至开始为这些工作提供基础设施支持。
6.保持 AI/vibe 编码应用程序同步
作者：Sam Broner (@ SamBroner) 和 Scott Duke Kominers (@ skominers)
最近生成式人工智能的革命使得构建软件变得比以往任何时候都容易。编码速度快了几个数量级，而且——也许最重要的是——可以用自然语言完成，这样即使没有经验的程序员也可以分叉现有程序并从头开始构建新程序。
虽然人工智能辅助编码创造了这些新的机会，但它也在程序内部和程序之间引入了大量的熵。 “Vibe 编码”抽象了底层软件的复杂依赖网络 - 但这也可能使程序在源库和其他输入发生变化时容易受到功能和安全缺陷的影响。与此同时，当人们使用人工智能创建自己的单独定制的应用程序和工作流程时，他们与其他人的系统交互变得更加困难。事实上，即使两个实际上执行相同任务的 vivi 编码程序也可能具有非常不同的操作和输出结构。
从历史上看，确保一致性和兼容性的标准化首先是由文件格式和操作系统提供的，最近是由共享软件和 API 集成提供的。但在软件实时发展、变形和分支的世界中，标准化层需要能够广泛访问并不断升级——同时保持用户信任。此外，人工智能本身并不能解决激励人们建立和维持这些联系的问题。
区块链同时为这两个问题提供了答案：协议化的同步层，它们被包装到人们的自定义软件构建中并动态更新，以确保随着事物变化的交叉兼容性。从历史上看，大型企业可能会向德勤这样的“系统集成商”支付数百万美元来定制 Salesforce 实例。如今，工程师可以创建一个自定义界面来在周末查看销售信息，但随着自定义软件数量的增长，开发人员将需要帮助来保持这些应用程序的同步和运行。
这类似于当今开源软件库开发的工作方式，除了持续更新而不是定期发布 - 以及激励包装器。通过加密，这两者都变得更容易实现。就像其他基于区块链的协议一样，同步层的共享所有权会激励对改进它们的积极投资。开发人员、用户（和/或其人工智能代理）和其他消费者可以因引入、使用和发展新功能和集成而获得奖励。
相反，共享所有权使所有用户都可以参与协议的整体成功，这可以作为防止不良行为的缓冲。就像微软因为对其用户和品牌产生连锁反应而不愿破坏 .docx 文件标准一样，同步层的共同所有者也不愿在协议中引入笨拙或恶意代码。
与我们之前见过的所有软件标准化架构一样，这里存在着巨大的网络效应潜力。随着人工智能编码软件的寒武纪大爆发的持续，需要相互保持通信的异构、多样化系统的网络将急剧扩张。简而言之：振动编码需要的不仅仅是振动来保持同步。加密货币就是答案。
7.支持收益分享的小额支付
作者：Liz Harkavy (@liz_harkavy)
人工智能代理和 ChatGPT、Claude 和 Copilot 等工具有望提供一种便捷的新方式来驾驭数字世界。但是，无论好坏，它们也破坏了开放互联网经济的稳定。我们已经看到了这种情况的发生 - 例如，随着学生越来越多地使用人工智能工具，教育平台看到流量大幅下降，并且几家美国报纸正在起诉 OpenAI 侵犯版权。如果我们不重新调整激励措施，我们可能会看到互联网日益封闭，付费墙越来越多，内容创作者越来越少。
当然，总会有政策解决方案，但当这些解决方案在法庭上发挥作用时，许多技术解决方案也正在出现。也许最有前途（而且技术上最复杂）的解决方案是在网络架构中构建一个收入共享系统。当人工智能驱动的行动导致销售时，告知该决定的内容来源应该受到削减。联盟营销生态系统已经进行了这样的归因跟踪和收入共享；更复杂的版本可以自动跟踪并奖励信息链中的所有贡献者。区块链显然可以在追踪来源链方面发挥作用。
但是像这样的系统还需要具有其他功能的新基础设施 - 特别是能够处理跨多个来源的小额交易的小额支付系统、公平评估不同类型贡献的归属协议以及确保透明度和公平的治理模型。许多现有的基于区块链的工具（例如 Rollups 和 L2、AI 原生金融机构 Catena Labs 和金融基础设施协议 0xSplits）都显示出潜力，可实现接近零成本的交易和更细粒度的支付分割。
区块链将通过多种机制实现复杂的代理支付系统：
- 极微支付可以跨多个数据提供商进行拆分，从而允许单次用户交互通过自动化智能合约触发向所有贡献来源进行小额支付。
- 智能合约允许由已完成的交易触发可执行的追溯付款，以完全透明和可追溯的方式补偿交易发生后促成购买决策的信息源。
- 此外，区块链还可以分配复杂且可编程的付款分割，确保通过代码强制规则而不是集中式决策公平分配收入，从而在自治代理之间建立无需信任的财务关系。
随着这些新兴技术的成熟，它们可以为媒体创建一种新的经济模式，捕捉从创作者到平台再到用户的整个价值创造链。
8.区块链作为知识产权和来源的登记处
作者：Scott Duke Kominers (@ skominers)
生成式 AI 迫切需要高效且可编程的机制来注册和跟踪知识产权，既要确定来源，又要实现围绕 IP 访问、共享和重新混合的商业模式。现有的知识产权框架依赖于昂贵的中介机构和事后执行，无法适应人工智能立即消费内容并只需点击一下即可生成新变体的世界。
我们需要的是开放的公共注册中心，提供明确的所有权证明，知识产权创造者可以轻松有效地与之交互，并且人工智能和其他网络应用程序可以直接与之交互。区块链是实现这一点的理想选择，因为它们可以在不依赖中介的情况下注册知识产权，并提供不可变的出处证明；它们还使第三方应用程序能够轻松识别、许可该 IP 并与之交互。
当网络的前两个时代以及正在进行的人工智能革命常常与知识产权保护的减少联系在一起时，人们对技术能否以某种方式保护知识产权的整个想法存在很多怀疑，这是可以理解的。一个问题是，当今许多基于知识产权的商业模式一直专注于排除衍生作品，而不是试图激励它们并将其货币化。但是，可编程 IP 基础设施不仅使创作者、特许经营商和品牌能够在数字空间中明确建立其 IP 的所有权，还为明确以共享 IP 为中心的商业模式打开了大门，以用于生成 AI 和其他数字应用程序。实际上，这将生成人工智能对创造性工作的主要威胁之一转变为机遇。
我们已经看到创作者很早就在 NFT 领域尝试了新的模式，公司利用以太坊上的 NFT 资产来支持 CC0 品牌建设下的网络效应和价值累积。最近，我们看到基础设施提供商正在构建协议，甚至专门的区块链（例如，故事协议），用于标准化和可组合的 IP 注册和许可。一些艺术家已经开始使用这些工具来许可他们的风格，并通过 Alias、Neura 和 Titles 等协议进行创意混音。与此同时，Incention 的 Emergence 系列让其粉丝群共同创造科幻宇宙及其角色，并通过基于 Story 的区块链注册表来跟踪谁创造了什么。
9.帮助补偿内容创作者的网络爬虫
作者：Carra Wu (@carrawu)
如今，最适合产品市场的人工智能代理不再是用于编码或娱乐的代理。它是网络爬虫 - 自主浏览网络、收集数据并决定要跟踪哪些链接。
据估计，现在所有互联网流量的近一半来自非人类来源。机器人经常藐视 robots.txt 的细节——该文件本应通知自动网络爬虫程序是否欢迎它们出现在某个网站上，但实际上几乎没有什么权威——并利用它们提取的数据来增强全球一些最大科技公司的防御能力。更糟糕的是，网站最终要为这些不速之客买单，支付带宽和 CPU 资源的费用，感觉就像是无休无止的匿名抓取浪潮。作为回应，Cloudflare 和其他 CDN（内容交付网络）等公司提供了阻止服务。这是本不应该存在的服务拼凑而成的。
我们之前曾争论过，互联网的原始协议——内容创作者与分发内容的平台之间的经济契约——很可能会被撤销。这一点开始在数据中显现出来：在过去的十二个月里，网站所有者已经开始成群结队地阻止面向人工智能的抓取工具。 Where, in July of 2024, only around nine percent of the top 10,000 websites barred AI crawlers, that figure is now at 37% percent. It will only increase as more website operators get sophisticated and users continue to get frustrated.
So what if, instead of paying CDNs to outright block anyone who seems like they might be a bot, we meet somewhere in the middle? Instead of freeloading off of a system meant to drive human traffic to sites, AI bots could pay for the right to collect data. This is where blockchains come in: In this scenario, every webcrawler agent would have some crypto, and engage in an onchain negotiation with the “bouncer” agent or paywall protocol of each website via x402. (The challenge, of course, is that the robots.txt system, also known as the Robots Exclusion Standard, has been entrenched in the way internet companies have done business since the 1990s. It would take large scale group coordination, or participation on the part of a CDN like Cloudflare to overcome this).
But humans, in a separate lane, could prove their humanity through World ID (see above) and gain access to content for free. In this way, content creators and website owners could be compensated for their contributions to large AI datasets at the point of collection, and humans could continue to enjoy an internet where information wants to be free.
10. Privacy-preserving ads that are tailored, not creepy
by Matt Gleason (@ mg_486662)
AI has already started to impact how we shop online, but what if the ads we see every day were… helpful? People don’t like ads for a number of obvious reasons. Offbase ads are pure noise. At the same time, not all personalization is created equal. AI-powered ads that are too targeted — drawing from troves of consumer data — can feel invasive. Other apps try to monetize by gating content (streaming content services or game levels, for example) behind unskippable ads.
Crypto can help address some of these problems, offering the opportunity to reimagine how advertising works. Paired with blockchains, personalized AI agents can close the distance between irrelevant and uncanny, delivering ads based on user-defined preferences. But importantly, they can do this without globally exposing user data and while compensating users who share data or engage with ads directly.
Some technological requirements here include:
- Low-fee digital payments: To compensate users for ad interactions (watching, clicking, converting), companies need to send small, frequent payments. For this to work at scale, we need fast, high-throughput systems with negligible fees.
- Privacy-preserving data verification: AI agents need to be able to prove that consumers meet some demographic attributes. Zero-knowledge proofs can verify demographic attributes while preserving privacy.
- Incentive models: If the internet embraces micropayment-based monetization (e.g., <$0.05 per interaction, described above), users would be able to opt into ads in exchange for small payments, flipping the current model from extraction to participation.
People have been trying to make ads relevant for decades online — and for centuries offline. But rethinking ads through the lens of crypto and AI can finally make ads more useful. Tailored without being creepy, and in a way that benefits everyone: For builders and advertisers, it unlocks new incentive structures that are more sustainable and aligned. And for users, it provides more ways to discover and navigate their digital worlds.
All of this would make ad space more valuable, not less. It could also unseat today’s deeply entrenched, extractive ad economy, and replace it with something more human-centric: a system where users are treated as participants, not products.
11. AI companions, owned and controlled by humans
by Guy Wuollet (@ guywuolletjr)
Many people spend more time on their devices than interacting in-person, and this time is increasingly spent interacting with AI models and AI-curated content, in particular. All of these models are already providing a form of companionship, whether that’s entertaining, informing, indulging a niche interest, or teaching kids. It’s easy to imagine a near-future where AI-based companions for education, healthcare, legal counsel, and friendship become a popular mode of interaction for humans.
AI companions of the future would be infinitely patient, and tailored to a specific individual and their specific use case. Beyond being just helpers or robot servants, they could become highly valued relationships. So the question of who will have ownership and control over these relationships — whether users or companies and other intermediaries — becomes equally important. If you were already concerned about social media curation and censorship in the past decade, the problem will get exponentially more complicated, and more personal, in the future.
It’s not a new argument (already described here and here) that censorship-resistant hosting platforms like blockchains offer the most cogent path towards uncensorable, user-controlled AI. It’s true that individuals could run on-device models and buy their own GPUs, but most people either can’t afford to, or simply don’t know how.
Although we’re still a ways out from widely prevalent AI companions, the technologies for all this are improving quickly: Seemingly human, text-based companions are already excellent. Visual avatars have improved significantly. Blockchains are becoming more performant. To ensure that uncensorable companions are easy to use, we’ll need to rely on better UX for crypto-powered applications. Thankfully wallets (like Phantom) have made interacting with a blockchain much simpler, and embedded wallets, passkeys, and account abstraction make it possible for users to hold self custodied wallets without the complexity of storing a seed phrase themselves. Technologies like high-throughput trustless computers, using optimistic and ZK coprocessors, will also make it possible to build meaningful and lasting relationships with digital companions.
In the near future, expect the conversation to shift from when we’ll see virtually lifelike digital companions and avatars to who and what will be able to control them.