加密貨幣與AI：不止是炒作，更是未來大變革！

編譯：白話區塊鏈

AI 是我在加密領域最感興奮的賽道。但大多數人認爲 AI 在 web3 領域僅僅是一個時髦的流行詞。

今天，我想揭開這層面紗，解析那些能夠改變這個領域並具有巨大潛力的真正交集。 我相信，加密 x AI 將通過實際用例改變加密市場的運作方式，同時解決 AI 面臨的主要問題。 我把這篇文章分成了三個關鍵部分：

• 第一部分：AI x Web3 (實際用例)
• 第二部分：Web3 如何促進 AI 發展
• 第三部分：潛在風險

第一部分：AI x Web3（實際用例）

對於普通人來說，這部分可能最重要，因爲它深入探討了你如何在 Web3 中實際利用 AI。

1. 交易管理

在 Web3 中應用 AI 最有趣的賽道之一是使用訓練有素的代理（Agent）進行交易管理/執行。 例如，未來的交易不再是手動執行，而是部署一個“個人助理”（AI 代理），它可以代表你進行交易、執行和管理倉位。

Web3 代理的未來 這些代理不僅能爲你執行交易和管理投資組合（我們已經看到一些協議正在構建中），而且還將能夠在鏈上進行完全交互。 @HeyAnonai 就是一個很好的例子。 使用他們的 AI 協議，你已經可以通過自然語言提示進行交易、跨鏈和鏈上交互。

2. Web3 中的 LLM（大型語言模型）

大多數人認爲在 Web3 中使用 LLM 只是向 ChatGPT 提問，但它的意義遠不止於此。 你可以把 LLM 看作是人類與協議之間的接口層——這意味着它們可以通過自然語言訪問數據。

用於 Web3 的 LLM 在實踐中，這意味着隨着 LLM 進入大規模採用階段，它們也將消除訪問市場信息的一大障礙，因爲會有更多協議構建專門針對 Web3 數據訓練的 LLM。 試想一下：如果你能 7x24 小時通過簡單提示訪問頂級數據/信息，你的交易會成功多少？

3. 安全/隱私

AI 可以在幾秒鍾內觸發閃電警報，這比大多數人快得多。 當 AI 模型分析鏈上交易序列以檢測典型的漏洞利用（exploit）行爲時，就會觸發這些警報。 AI 模型在該領域的巨大優勢在於其模式識別能力。 對於普通人來說，這意味着更少的漏洞利用和更安全的智能合約交互。

第二部分：Web3 如何促進 AI 發展

在本節中，我想深入探討 @a16z 最新的《2025 年加密貨幣狀況》報告中的一部分。

在這份報告中，他們強調了 Web3/加密貨幣可以解決的四個特定 AI 問題：

1. 驗證人類/AI 活動
2. AI 代理參與經濟活動
3. 促進適當的 IP 許可
4. 保持 AI 的公平與開放

雖然解決這些 AI 問題並不容易，但加密貨幣已被證明擁有一些最好的工具。讓我們逐一分解：

1. 驗證人類/AI 活動

AI 仍被視爲處於早期發展階段（相對於其未來而言），但區分人類和 AI 活動的問題已經非常嚴峻。 加密貨幣可以通過三個主要途徑解決這個問題：

• PoH（人性證明）系統： 在不泄露身分（doxxing）的情況下驗證操作背後是真人。像 Worldcoin 這樣的協議已經在尋求大規模應用這一途徑。
• 鏈上籤名活動： 當 AI 代理代表用戶採取行動時（如第一部分所述），這些行動可以通過密碼學進行籤名。
• 鏈上問責制： AI 代理採取的每一個行動（無論是執行交易、在 DAO 中投票還是修改數據）都可以在鏈上被記錄、驗證和追蹤。

2. AI 代理參與經濟活動

正如 a16z 所強調的，要完全釋放 AI 代理的力量，它們需要能夠參與經濟活動。 這就是 x402（及其他工具）發揮作用的地方。

@suhailkakar 簡單解釋說，這就像給互聯網添加了一個錢包。它是一種新的網路標準，允許網站說：“嘿，在我給你這些數據之前，請先給我一筆小額支付。”

x402 只是加密貨幣如何使代理能夠進行經濟交互的一個例子。 除了 Suhail 的信息圖，我還制作了自己的 x402 備忘單：

x402 - 五歲小孩也能懂的解釋

3. 適當的 IP 許可

確保所有者擁有適當的知識產權（IP）對於公平使用 AI 技術至關重要。 通過將這些權利上鏈，我們可以驗證其正當使用，並且許可條款可以嵌入到智能合約中。 在這個領域，我喜歡的一個協議是 @campnetworkxyz。 他們的協議使任何人都能擁有其 IP 並將其貨幣化。

Camp 的理念

4. 保持 AI 的公平與開放

最後，在 AI 開發中使用 Web3 技術是“對沖”大型科技公司（Big Tech）的一種方式。 由於大公司很可能擁有/壟斷 AI 技術，加密貨幣確保我們能盡可能保持 AI 的開放和公平。 這主要通過去中心化的 AI 基礎設施來實現。 即，無需許可的後端 AI 計算、存儲、數據和模型托管。

總結： 加密貨幣將通過公平、公開地解決重大問題，幫助促進 AI 領域的發展。

第三部分：潛在風險

盡管 Web3 x AI 的未來無疑具有巨大潛力，但我們也需要意識到潛在的風險。 在本文中，我將重點介紹其中三個潛在風險：

1. 提示詞注入（Prompt Injections）

隨着我們構建與區塊鏈、錢包和協議交互的 AI 代理，最大和最不被理解的威脅之一就是提示詞注入。 你可以把提示詞注入想象成攻擊者操縱 LLM 的輸入，使其忽略原始指令。

直接 vs. 間接提示詞注入（示意圖）

在 Web3 x AI 的背景下，提示詞注入變得更加危險，因爲 AI 不僅在生成文本，還在與真實資產和協議進行交互。 提示詞注入的風險可以通過使用多層模型、強化系統提示和其他一些策略來緩解。

2. 加劇虛假信息傳播

隨着 LLM/AI 的使用迅速增長，傳播虛假信息的風險也在增加。 這在 Web3 中可能表現爲多種方式，從使用 AI 僞造項目公告到惡意使用 LLM 創建虛假的漏洞報告和審計。 雖然這是一種風險，但加密貨幣也可以通過第二部分討論的途徑（鏈上籤名）和其他方法（如部署虛假信息檢測代理）來幫助解決這個 AI 問題。

3. 代理管理不當

當用戶授權代理代表他們執行交易時，存在代理管理不當的風險。 比如簽署惡意交易、購買錯誤的Token以及與有風險的協議交互，這些都是啓用代理代表我們行動時的真實風險。

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