人工智能:生成式 AI 改變 Web3 未來的 4 種方式_WEB

原文：Crypto.com，由c

AI已經躍升到一個新的水平，現在正在幫助構建Web3。本文將幫你了解生成式AI將如何塑造Web3的未來。

圖片來源：由MazeAI生成

本文要點：

生成式AI是一種用于生成人工內容的AI。

Web3中的AI應用程序包括在游戲、NFT、資產創建和軟件開發中部署數字收藏品。

除了內容生成之外，AI還可以通過簡化開發流程和改善去中心化應用程序(dapps)的用戶體驗來幫助推動Web3發展。

雖然仍然存在版權、準確性和創造力等挑戰，但AI時代已經到來——各種AI模型正在改變企業和行業的運行模式。

AI生成內容——內容生成的下一階段

AI生成內容(AIGC)最近變得非常流行，DALL-E和ChatGPT等應用程序生產了令人印象深刻的視覺資產，以及實現了類人對話。

從廣義上講，生成式AI是一種用于通過計算機模型生成內容的AI。AIGC被廣泛認為是繼專業生成內容(PGC)和用戶生成內容(UGC)之后內容生成的下一階段。

Meta推出AI生成式音樂工具AudioCraft:金色財經報道，Facebook和Instagram的母公司Meta推出了一套生成式人工智能模型，稱為AudioCraft，目的是通過各種輸入進行音樂創作。這套生成式人工智能工具包括MusicGen和AudioGen，它們通過基于文本的輸入來創建新的音頻，還有另一個名為EnCodec的工具，它可以用更少的音損生成更高質量的音樂。Meta在公告中提到，其MusicGen模型是用其擁有或專門許可的音樂進行訓練的。此工具可與谷歌今年發布的類似工具MusicLM相媲美。[2023/8/4 16:19:02]

PGC通常由平面設計師和動畫師等創意專業人士制作，供品牌使用或發布，而UGC則由最終用戶創建，并直接在YouTube、Facebook或Twitter等社交媒體網站上分享。

近年來，隨著AI的快速發展，它可以生成各種類型的內容。AI的一些相關分支是自然語言處理(NLP)，它研究計算機如何處理和分析文本，以及生成對抗網絡(GAN)，它旨在生成與訓練數據集具有相似特征的新數據。

AI生成的內容有助于加快創意過程，企業開始注意到它在改變內容創建方式以及創意團隊跨行業運作方式方面的潛力。

蘋果開發自己的生成式人工智能工具以追趕Open AI:金色財經報道，蘋果據悉正悄悄開發人工智能工具，這可能會挑戰OpenAI、Alphabet公司旗下的谷歌和其他公司的人工智能工具，不過該公司尚未制定出向消費者發布該技術的明確戰略。據知情人士透露，蘋果已經建立了自己的框架來創建大型語言模型，在這個被稱為“Ajax”的模型的基礎上，蘋果還創建了一個聊天機器人服務，一些工程師稱之為“Apple GPT”。知情人士稱，最近幾個月，推動人工智能已成為蘋果的一項重大努力，有幾個團隊在這個項目上進行合作。這項工作還包括試圖解決與該技術相關的潛在隱私問題。[2023/7/20 11:05:53]

以下是連接AI和Web3的潛在場景和用例。

AIGC在Web3中的應用

文本型AI及其對Web3的影響

文本型AI是指使用AI來生成文本。它是NLP的一種形式，可根據給定的輸入生成類似人類的文本，用于各種應用程序，如摘要、對話系統和機器翻譯。今天的文本生成器用于為各種目的生成原創的、有創意的內容，并且在Web3中的某些領域，文本生成可能非常有用。

國家網信辦：生成式人工智能產品提供服務前需申報安全評估:金色財經報道，國家互聯網信息辦公室發布關于《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見的通知。征求意見稿擬規定，提供生成式人工智能服務應當按照《中華人民共和國網絡安全法》規定，要求用戶提供真實身份信息，提供者應當明確并公開其服務的適用人群、場合、用途，采取適當措施防范用戶過分依賴或沉迷生成內容等等。[2023/4/11 13:56:29]

借助文本AI工具，可以重新構想在線搜索并提供更直觀的Web導航方式。ChatGPT與微軟在線搜索引擎Bing的最新集成現在引入了聊天界面作為一種搜索Web的方式。

與此同時，谷歌發布了自己的NLP模型版本Bard，這是一種由LaMDA驅動的實驗性對話AI文本服務，有助于簡化復雜的主題并綜合查詢的見解。

1.生成式AI可以改變人們搜索網絡的方式

生成式AI有可能改變人們在網絡上過濾信息的方式，并有可能減少對搜索引擎廣告模型的依賴——許多當前的Web2用戶長期以來一直希望避免這種情況。

文本生成工具允許用戶在進行查詢時消除SEO生成內容的噪音。如果搜索偏好發生變化，有利于文本型AI工具，則搜索引擎可能會被替換，這意味著需要挖掘的與搜索相關的廣告混亂更少——這是Web3的核心標準，旨在將技術的權力重新交到用戶手中。

“元宇宙第一股”Roblox推出生成式AI游戲創作工具:3月26日消息，Roblox推出公司首款生成式AI游戲創建工具Code Assist和Material Generator，目前均處于測試階段。這兩種工具都無法通過文本描述直接生成游戲片段，但Roblox Studio負責人Stef Corazza表示，這些工具可以“幫助自動化基本編碼任務，讓用戶可以專注于創造性工作。” 這意味著能夠用戶可根據簡短提示，生成代碼片段和游戲內物件紋理。[2023/3/26 13:27:34]

在區塊鏈游戲中，文本型AI可以通過多種方式增強游戲開發人員和藝術家的創造力和生產力。通過利用文本型AI，可以快速制作和完善基本的視頻游戲元素，從而通過更快地產生創意來簡化創作過程。

生成式AI可以改變NFT的生成方式

AI還可以幫助生成圖像和視頻——這些類型的內容可以被鑄造成NFT。這些人工智能生成的NFT被稱為生成藝術NFT，藝術家將首先輸入一組規則，以及迭代次數和隨機程度等參數。然后計算機將在這個指定的框架內生成藝術品。

其中一個例子是“CryptoPunks”生成者LarvaLabs，它創建了“Autoglyphs”NFT集合。以下是在AI的幫助下生成的NFT集合的其他示例。

摩根大通：ChatGPT等生成式人工智能模式短期內可能成為傳統服務的負擔:2月10日，摩根大通分析師今日表示，ChatGPT 等生成式人工智能（Generative AI）模式短期內可能成為傳統服務的負擔，因為它將與傳統服務展開價格競爭，迫使傳統服務對員工再培訓，并導致傳統服務競爭力下降。分析師認為，ChatGPT 對傳統服務的拖累可能最大，對應用服務的拖累最小。進一步地，這類模式還將減緩印度 IT 公司的市場份額增長，并壓低其服務定價。[2023/2/11 12:00:04]

以下是一些生成式藝術NFT示例：

1.Autoglyphs

Autoglyphs由CryptoPunks創作者LarvaLabs發布，構建于以太坊區塊鏈之上，總量512個。

2.Fidenza

Fidenza系列由視覺藝術家TylerHobbs創作，利用了生成各種曲線和區塊的通用算法，總量999個。

3.Ringers

Ringers系列由藝術家DmitriCherniak創作，這些藝術品由JavaScript生成，描繪了將繩子纏繞在一組釘子上的各種方式，總量1000個。

4.ChromieSquiggle

該系列由Erick‘Snowfro’Calderon創建，由九種不同樣式方案中隨機生成的波浪線組成，總量10000個。

5.LostPoets

該系列由數字藝術家Pak創作，既是NFT合集又是策略游戲，總量65,536個。

AI可以幫助生成鏈游中的頭像和物品

生成式AI模型可以協助在Web3環境中大規模創建游戲資產——從化身、設備、車輛到人工制品。游戲行業可以應用文本到圖像的生成式AI模型，這些模型能夠根據文本描述生成創意資產和內容。在某些參數內，現代語言模型也可用于圍繞所創建的資產構建上下文，例如物品力量統計數據、角色屬性或智力。

AI生成的圖像和視頻現在非常先進，甚至可以用于在元宇宙中的區塊鏈游戲和虛擬產品中創建特效。例如，MirrorWorld是一個GameFi項目，它利用AI驅動的虛擬“鏡子”作為游戲角色的資產。Mirror資產在每款游戲中都可以完全互操作，確保資產持有者能夠在游戲上線時使用它們應對新的挑戰。

AletheaAI的CharacterGPT項目是生成式AI發揮作用的另一個例子。它具有一個稱為CharacterGPT的多模態AI系統，可以從文本描述中生成交互式AI字符，從而實現文本到字符的創建。基于不同的自然語言描述，交互角色可以具有不同的外貌、聲音、個性和身份。

這些角色可以在區塊鏈上被代幣化，他們的主人還可以定制他們的個性并訓練他們的智力，以及在Alethea的AI協議上的各種其他dapp上交易和使用它們。這些交互式角色的擬議用例包括數字孿生、數字指南、數字伴侶、虛擬助手以及AI非玩家角色(NPC)。

AI可以幫助查找Bug

在構建Web3基礎設施和應用程序時，AI可以幫助簡化開發過程。

例如，AI應用程序用于調試代碼。使用AI，ChatGPT在某種程度上展示了不僅可以讀寫代碼，還可以發現代碼中的錯誤的能力。

一些加密專業人士現在已經開始使用AI程序來完成簡單的代碼審計任務：智能合約審計公司Certik的開發人員使用ChatGPT來“快速理解和總結復雜代碼片段的語義”。

最后：Web3中AI使用的挑戰、風險和前景

AI帶來了無限的可能性，它的唯一限制就是用戶的想象力。即使在早期階段，AI模型也繼續展示其在轉變企業甚至行業方面的能力。由于進入門檻低促使了廣泛采用，AI很可能成為我們未來在這個數字世界中的生活方式。但是，此類技術也存在一些挑戰和風險。

挑戰之一可能是消費者和組織對AI生成的內容的抵制。例如，主要的圖庫網站和平臺GettyImages禁止上傳和銷售使用AI藝術工具生成的插圖。版權問題被認為是原因，因為一些人工智能生成的圖像復制了受版權保護的內容，原始藝術家的水印仍然可見。

AIGC面臨的另一個挑戰是生成內容的質量問題。斯坦福大學教授AndrewNg舉了一個例子，其中ChatGPT錯誤地認為算盤如何比GPU更快，幸好事實并非如此。

對于該領域的大多數人來說，AI這項技術已經被證明開始擾亂勞動力。然而，認為AI將在工作中取代人類是一種誤解。事實上，它實際上可以在現有市場和新興市場中創造新的機會：AI很可能會幫助增加就業機會，或者會創造出與AI相關的新型工作，只需要一些技能提升。

作家威廉·吉布森(WilliamGibson)的一句名言可能最能描述AI的未來：“未來已經來臨——只是分布不均。”今天AI和Web3之間的交集也可以這樣說。

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