場的解決方案來解決這個問題。然而，上述圍繞模型基準測試的挑戰，以及明顯的成本、吞吐量和品質權衡，使得正面競爭具有一定的挑戰性。BitTensor 是該類別中最大的聚焦於人工智慧的加密貨幣之一，旨在解決這個問題，儘管它依然存在一些可能阻礙其廣泛應用的技術挑戰(見附錄 1)。
另外，無需信任的模型推理(即證明模型輸出實際上是由所聲稱的模型生成的)是 Crypto x AI 的另一個積極研究領域。然而我們認為，隨著開源模型規模的縮小，這些解決方案可能會在需求方面面臨挑戰。
在一個可以下載並在本地執行模型，並通過已經建立的檔案hash / 校驗和方法驗證內容完整性的世界裡，無需信任的推理的角色重要性就不那麼明確了。誠然，許多人 LLM 還不能通過手機等輕量級裝置進行訓練和執行，但強大的臺式電腦(如用於高階遊戲的臺式電腦)已經可以用來執行許多高效能模型。
資料來源和身份
隨著生成式人工智慧的輸出與人類的輸出越來越難以區分，追蹤人工智慧生成內容的重要性也成為人們關注的焦點。GPT-4 通過圖靈測試的速度是 GPT-3.5 的 3 倍，我們幾乎可以肯定，在不遠的某一天，我們將無法區分線上人格是來自機器還是真實的人類。在這樣的世界裡，確定線上使用者的人性以及給 AI 生成的內容填加水印將成為關鍵功能。
像 Worldcoin 這樣的去中心化識別符號和人格證明機制旨在解決前一個問題，即在鏈上識別人類。同樣，將資料 hash 釋出到區塊鏈可以通過驗證內容的年齡和來源，從而助力資料來源。然而，與前面的部分類似，我們認為基於 Crypto 的解決方案的可行性必須與中心化的替代方案進行權衡。
延伸閱讀:
Worldcoin一週飆漲150%!日活躍用戶「突破百萬」,3個月成長10倍
一些國家，比如中國，將線上人格與政府控制的資料庫聯絡起來。儘管世界上大部分地區都沒有那麼集中化，但 KYC 提供商聯盟也可以提供獨立於區塊鏈技術的人格證明解決方案(可能以類似於構成當今網際網路安全基石的可信證書頒發機構的方式)。
還有關於 AI 水印的研究正在進行中，以在文字和影象輸出中嵌入隱藏訊號，以允許演算法檢測內容是否由 AI 生成。包括 Microsoft，Anthropic 和 Amazon 在內的許多領先的 AI 公司都已經公開承諾在其生成的內容中新增此類水印。
此外，出於合規性原因，許多現有的內容提供商已經受到信任，可以保留內容元資料的嚴格記錄。因此，使用者通常信任與社交媒體釋出相關的元資料(儘管不是其螢幕截圖)，即使它們是中心化儲存的。
這裡需要注意的是，任何基於 Crypto 的資料來源和身份解決方案都需要與使用者平臺整合才能廣泛有效。因此，雖然基於 Crypto 的解決方案在證明身份和資料來源等方面從技術說是可行的，但我們也認為它們的採用並非既定事實，最終將取決於業務，合規和監管要求。
交易 AI 敘事
儘管有上述問題，但從 23 年第 4 季度開始，許多 AI 代幣的表現都優於比特幣和以太幣，以及 Nvidia 和 Microsoft 等主要 AI 股票。我們認為這是因為 AI 代幣通常受益於更廣泛的 Crypto 市場以及相關人工智慧熱潮的相關表現(見附錄 2)。
因此，即使比特幣價格下跌，以人工智慧為重點的代幣也會經歷價格上漲波動，從而在比特幣下跌期間產生上漲的波動性。圖 5 展示了比特幣交易下跌的日子裡 AI 代幣的表現。
總體而言，我們仍然認為人工智慧敘事交易中缺少許多短期可持續的需求驅動因素。由於缺乏明確的採用預測和指標，導致了各種 meme 式的投機情緒佔據了廣泛空間，而在我們看來，這些推測可能不是長期可持續的。
最終，價格和效用將會趨同，而懸而未決的問題是需要多長時間，以及效用是否會上升以匹配價格，反之亦然。也就是說，我們確實認為一個可持續的建設性 Crypto 市場和優於人工智慧行業的表現可能會在一段時間內維持強大的 Crypto AI 敘事。
結論
Crypto 在人工智慧中的作用並非存在於真空中，任何去中心化平臺都在與現有的中心化替代方案競爭，並必須在更廣泛的業務和監管要求的背景下進行分析。因此我們認為，僅僅為了「去中心化」而取代中心化提供商不足以推動有意義的市場採用。生成式人工智慧模型已經存在了幾年，並且由於市場競爭和開源軟體，已經保持了一定程度的去中心化。
本報告中反覆出現的一個主題是，基於加密的解決方案雖然在技術上通常是可行的，但仍需要大量的工作才能達到與更中心化的平臺的功能對等，並且前提是這些平臺不會在此期間停滯不前。事實上，由於共識機制，中心化開發通常比去中心化更快，這可能會給人工智慧這樣快速發展的領域帶來挑戰。
有鑑於此，我們認為 AI 與 Crypto 的重疊仍處於起步階段，隨著更廣泛的人工智慧領域的發展，未來幾年可能會迅速變化。目前許多 Crypto 行內人士所設想的去中心化的 AI 未來是無法保證其實現的，事實上，人工智慧行業本身的未來在很大程度上仍未確定。因此，我們認為謹慎的做法是仔細駕馭這樣的市場，並更深入地研究基於加密貨幣的解決方案如何真正提供有意義的更好的替代方案，或者至少了解潛在的交易敘述。因此，我們認為在這樣的市場中謹慎行事並更深入地研究基於 Crypto 的解決方案如何真正提供一個有意義的更優選擇，或者至少，理解底層的交易敘事是明智的。
附錄 1:BitTensor
BitTensor 在其 32 個子網中激勵不同的情報市場。這旨在通過使子網所有者能夠建立類似遊戲般的約束來從資訊提供者那裡提取情報，從而解決基準測試的一些問題。例如，其旗艦子網 1 以文字提示為中心，並激勵那些「根據該子網中的子網驗證者傳送的提示產生最佳響應」的礦工。也就是說，它獎勵那些能夠對給定提示生成最佳文字響應的礦工，這是由該子網中的其他驗證者判斷的。這使得網路參與者試圖在各個市場建立模型的智慧經濟成為可能。
然而，這種驗證和獎勵機制仍處於早期階段，容易受到對抗性攻擊，特別是如果模型使用了其他包含偏見的模型進行評估(儘管在這方面已經取得了進展，使用新的合成數據用於評估某些子網)。對於語言和藝術等「模糊」輸出尤其如此，在這些輸出中，評估指標可能是主觀的，因此也會導致模型效能的多重基準的出現。
例如，BitTensor 的子網 1 的驗證機制在實踐中需要:
驗證者生成一個或多個參考答案，所有礦工的響應都會被比較。那些與參考答案最相似的人將獲得最高的獎勵，並最終獲得最大的激勵。
當前的相似性演算法使用字串文字和語義匹配的組合作為獎勵的基礎，但很難通過一組有限的參考答案來捕捉不同的風格偏好。
目前尚不清楚由 BitTensor 激勵結構產生的模型最終是否能夠勝過中心化模型(或者表現最好的模型是否會轉向 BitTensor)，或者它如何能夠適應其他權衡因素，如模型規模和基礎計算成本。一個使用者可以自由選擇適合他們偏好的模型的市場，也許能夠通過「看不見的手」實現類似的資源分配。也就是說，BitTensor 確實試圖在不斷擴大的問題空間中解決一個極具挑戰性的問題。
附錄 2:WorldCoin
也許 AI 代幣跟隨人工智慧市場熱潮的最明顯例子便是 Worldcoin。它於 2023 年 12 月 13 日釋出了 World ID 2.0 升級版，但幾乎沒有引起人們的注意，但在 Sam Altman 於 12 月 15 日推廣 Worldcoin 後，它上漲了 50%。
關於 Worldcoin 未來的猜測仍然很妖魔化，部分原因是 Sam Altman 是 Worldcoin 背後的開發商 Tools for Humanity 的共同創辦人。同樣，OpenAI 於 2024 年 2 月 15 日釋出的 Sora 導致其價格上漲了近三倍，儘管 Worldcoin 的 Twitter 或部落格上沒有相關公告(見圖 6)。截至發稿時，Worldcoin 的估值為 800 億美元，這與 OpenAI 在 2 月 16 日的 860 億美元估值很接近(這是一家年化收入達到 20 億美元的公司)。
延伸閱讀:
世界幣Worldcoin(WLD)兩日狂漲，新推的「World ID 2.0」是什麼?
相關報導
遺失的加密資產有救了?AI+GPU+算法找回私鑰「開始有看頭」
AI板塊一飛沖天，推動TAO、RNDR、AGIX..飆升的三大催化劑
Depin + AI 浪潮》3個散戶可參與的GPU挖礦項目，創建去中心化算力網
