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Balaji:八大用例解读 AI 时代加密如何重建信任?

Balaji:八大用例解读 AI 时代加密如何重建信任?

ChaincatcherChaincatcher2023/10/24 10:03
作者:视频标题:AI Makes Everything Easy to Fake—Crypto Makes it Hard Again | Balaji Srinivasan at SmartCon 2023

AI与区块链常常是相互交错,本文将列举八大它们的重合领域,解读我们如何能够利用加密重建信任。

视频标题: AI Makes Everything Easy to Fake—Crypto Makes it Hard Again | Balaji Srinivasan at SmartCon 2023

视频作者:Balaji Srinivason

编译:倩雯,ChainCatcher

 

关于作者:

Balaji Srinivason ,天使投资人、技术创始人和华尔街日报畅销书《The Network State》的作者。曾是 Coinbase 的首席技术官和 A16z 的普通合伙人,也是许多成功的科技公司和加密协议的早期投资者。 

推荐阅读:《 Balaji Srinivasan:那个在加密领域出手次数最多的天才投资人 》

 

以下为视频内容:

我今天要跟大家谈谈人工智能和加密货币这两个老生常谈的话题——谈谈人工智能如何让一切变得虚假,而加密技术又如何让一切变得真实。

这两者之间有一个具体地交错点,那就是生成式人工智能可以很容易地在网上伪造内容,那么我们如何验证?如何在某种意义上恢复信息的稀缺性?这就是加密货币/技术的作用所在。正如我刚才所说,AI与区块链常常是相互交错,本文将列举八大它们的重合领域,解读我们如何能够利用加密重建信任。

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AI让伪造变得容易,而加密又让伪造变得困难。这里有一张特朗普被捕的照片,这是人工智能生成的。新闻媒体会说,我们可以通过手指来分辨这是否是人工生成的内容,因为现在人工智能还无法真实还原手指,但是这些技术问题终将会被解决。

所以实际上,最根本的问题是,你希望知道如何验证以太坊上的签名。你希望看到这些图像和内容都经过数字签名,最好是通过一个ENS(或者类似的东西)。这样你就能确定是这个 ENS名称,以及与ENS名称相关联的以太坊地址和ENS公钥生成了这些内容。

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AI生成内容,加密进行验证。其实针对加密验证,我们已经有了一些具体的架构,比如ENS/IPFS。如果你有了内容哈希值,就可以去进行检索,还可以把它映射到一个ENS名称上。比如,如果内容已签署,那么你可以用它来判断是人工智能生成的内容还是人类生成的内容,当然人类也可以对人工智能生成的内容进行签名,但至少你知道这是来自哪一个ENS名称(ENS不一定必须来自个人,也可以来自公司等等)。

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AI宣传信息,加密验证信息。这很重要,因为一旦有了来源,一旦有了引用(citation),人工智能就会进行加密验证。例如,有一种服务叫“perplexity. ai”,去年我曾让它告诉我关于 FTX 黑客的事。理想情况下,你想要的是这些引用是在链上。有些人可能认为只有部分内容能在链上进行证明,比如财务记录。我同意这种观点,但这有点像说 90 年代或 21 世纪初,当时没有那么多互联网内容或网络内容时,你并不知道未来它发展会多块。

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因此,一种思考方式是,AI打破公共网络,但 Web3 建立起信任网络。现在互联网已经充斥人工智能生产的虚假内容,也许谷歌能解决这个问题,但是理想的解决方案还是“interface.social”这种应用。你就会发现上面有更多不同类型的数据不仅仅是金融交易数据,还有社交互动等等。它其实展示了良好的信任网络是什么样子——许多互动都在链你可以对这些互动的许多不同方面进行加密验证。不只是验证单个行为,比如这个实体签署了这个内容,也可以验证这个实体的所有其他行为,你就可以开始计算出这个实体到底是不是人类。这就是为什么我们可以建立Web3信任。你并不是只看看这个公钥签署了什么交易,而是宏观地在整个网络中看这个公钥和其他公钥的互动,

我们现在的网络有很高的权重可以决定内容“是否真实”,比如我们依靠谷歌的网页排名来进行判断,但其实很多虚假内容排名也很高,这种方式并不可靠。所以,我们需要一个去中心化的信任网络,任何人都可以查看,任何人都可以索引,查看链上数据,并在这些下一代区块探索者中将其可视化,展示出来就像社交界面一样

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AI让验证码失效,加密重建验证码。如上所示,一个机器人正在点击验证码说“我不是机器人”。但加密货币就可以改变这种情况,如果你用以太坊签署了它们,你可以要求小额支付、要求查看支付历史、或者提前质押一部分资金等等——也就是提升造假的成本,机器人当然还是可以用以太坊登陆,但你可以对他们收费高额的费用,来阻止他们这么做。

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AI训练通常都是中心化的加密技术可以将其去中心化现在我们有了中心化训练和中心化模型(比如 Open AI),我们也有中心化训练和去中心化模型(比如 LLama2)。但理想情况下,我们也希望采用去中心化训练和去中心化模型。如果你去看看,你就会知道这些项目大部分都是加密货币。你可能不同意这些项目所做的事,这其实并不重要,重点是我们可以通过加密货币众筹获得大量资金,我们可以利用这些资金来训练人工智能模型。

当你训练这些模型时,你不仅仅是以去中心化的方式或部分去中心化的方式来训练它们。我说的去中心化,是指至少资金是去中心化的。你可能仍然需要在一个集中的集群中对他们进行训练,但至少人们都参与其中。

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AI 评估是中心化的,加密可以将其去中心化现在可以在 Mac studio 上评估 LLama 2。这其实就是意味着我们可以接近一种状态,那就是让每个训练模型的人都能在强大的硬件上运行模型,这就类似于运行 Solana 节点。

你可以想象,每当以太坊或 Solana 升级,人们更新他们的节点,更新模型并持有模型,也许每一次模型评估都需要花费代币,那么资助模型的人可以得到更多代币,然后他们也可以为模型评估付费。这只是一种思考方式。但我认为,要把这些东西从中心化的行为者手中解放出来,是值得思考的问题。

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AI创造了很多权力中心,加密可以将其去中心化。人们谈了很多关于 AGI 的问题。我认为一个隐含的背景假设是,人们认为会有一个庞大统一的神教 AGI(如上图所示)。但如果我们的社群能实现去中心化资助和去中心化评估的概念,你可以想象一个多神教的AGI(如上图所示),每个社区都有自己更好版本的预言机,他们可以向预言机提问,比如,数值会怎波动?比如乔治·华盛顿会怎么做?不同的社会、不同的社群都会有自己的智能系统,他们可以对其进行查询。他们可以向智能系统询问引用情况,智能系统甚至可以提供链上引用。

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