作者:马华力

最近一个叫ChatGPT的人工智能聊天程序爆了，让AI概念出了圈。节目上线两个月就收获了1亿用户，近期日活突破1000万。ChatGPT的现象级表现让AI成为2022年科技圈最热门的话题之一，多家科技巨头也在赛道上持续融资。最近，微软有消息称，它将向ChatGPT的公司OpenAI再投资数十亿美元。AI热的持续发酵也引爆了相关概念资产的短期上涨，加密货币市场也不例外。“Web 3 AI”的相关概念引起市场关注。CoinMarketCap数据显示，AI和大数据赛道相关概念的总市值曾高达50亿美元。

本文将谈谈人工智能在区块链的应用场景和案例。

1.区块链游戏-人工智能推动NPC增强游戏沉浸感。

长期以来，游戏中NPC与玩家的互动更加机械化、程序化，固定、枯燥的行为模式一直为玩家所诟病。人工智能驱动NPC或是改善这种模式的好办法。镜像世界是由多种游戏矩阵组成的世界。游戏中有一个AI驱动的虚拟生命名为Mirrors，每个游戏中的角色资产都是完全互通的。镜像具有产生自主行为的能力，可以在特定环境下产生与玩家不同的行为和对话，输出内容比传统NPC更丰富。链游中NPC与人工智能结合产生的随机、逻辑的内容，既加强了玩家人机交互的可信度，又增强了沉浸感。

2、艺术创作——人工智能帮助想象力和创造力升级。

虽然艺术界一直有反对“人机共存”的声音，但当艺术家遇到瓶颈时，一些创作者可以直接利用人工智能进行启发或创作。无论是作为创作者还是助手，艺术家和人工智能合作生成加密领域的艺术作品是非常常见的。最著名的是AI一代艺术:艺术积木。此外，人工智能的创作能力在音乐、图像、动画的应用上也有典型案例。

(1)音乐:Authentic Artists旗下的WarpSound音乐品牌直接利用AI创作虚拟与真实的互动音乐，其创作的NFT系列《WVRP》均为AI创作的音乐。

(2)图像:多边形链上一个名为CharacterGPT的AI头像生成器可以将其生成的图像投射到NFT。

(3)动画:人工智能辅助3D动画Kinetix帮助Web3内容创作者无需学习代码即可生成3D动画。

3.加密交易-从有限的人工交易到全天候自动交易。

加密行业的巨额利润吸引着世界各地交易者的目光。虽然主流交易所会为交易者套利提供一定的量化工具，但其智能交易操作在极端情况下可能没有AI驱动的准确，并且有很多限制。以Sumo Signal提供的AI加密交易应用为例。这个应用为用户提供了独特的AI驱动的套利交易指标，并且有人工智能算法来选择交易策略，帮助用户实现利润最大化和风险最小化。此外，投资者还可以使用Numerai，这是一种利用机器学习来预测股市收益的人工智能对冲基金。AI驱动的加密交易不仅可以避免交易者过于情绪化而导致损失扩大，还可以帮助用户从加密货币全天候的价格变化中自动实现复杂的策略，如对冲和套利。

4、电子商务——实现企业的可持续经营。

在长文《生成式AI，下一个消费平台》中，a16z认为人工智能工具最有成果的垂直领域之一是电子商务，当“Web 3 人工智能”工具应用于电子商务时，可以吸引更多的购物者，提高他们的留存率。Bold MetricsBold Metrics是一家Web3时尚解决方案提供商，通过古老的AI人体建模技术，帮助客户在线选择合适合身的衣服。利用AI导向，给消费者买衣服变得更加个性化，也减少了因为线检不好而退货的流程。除了服装领域，“Web 3 人工智能”工具可以用在很多电子商务领域。一方面可以帮助电商企业降低成本，另一方面可以通过加强线上验货吸引更多的年轻客户，帮助企业开源节流。

5、链条安全——找出漏洞并修复。

区块链领域的漏洞利用和黑客攻击给普通用户的资产造成了损失。近年来，这些攻击的共同点是发现漏洞时维护团队不能及时响应。在链条上的这些恶性安全事件中，甚至出现了Nomad Hack等群体性抢劫事件。AESIRcrypto联合创始人@ cryptotonblog认为，引入神经网络，确保区块链始终理解所有交易，并赋予AI **权限，可以让链条上的安全性无懈可击。当区块链的智能层根据链条的最佳利益采取行动时，人们希望这种攻击将成为过去。

6、媒体——驱散信任危机和信息茧。

传统网络社交媒体时代，普遍存在用户视野因谣言和平台算法推荐而变窄的问题。虽然这些问题在Web3社交媒体上有所延迟，但是管理问题并没有完全解决。由SingularityNET和Mindplex联合创办的人工智能驱动的Mindplex杂志试图克服这一困境。杂志建立了AI信誉引擎，通过给创作者和用户信誉点(信誉点会影响他们的影响力)，约束自己说话谨慎。此外，Mindplex的人工智能推荐引擎在基于用户喜爱的内容进行推荐时，还会推送一些另类的观点或内容，以免让观众陷入过多的“过滤泡沫”。以Mindplex为例，AI驱动的媒体不仅可以消解对媒体本身的信任危机，还可以打破算法给受众带来的信息茧。

7、医疗——提供高价值的相关矩阵数据集。

在生物科学领域，Vectorspace构建了一个实时蛋白质关系网络。这个模型的核心由DeepMind的AlphaFold2和OpenAI的GPT-3开发的语言模型组成，包括预测结的数学，从而根据氨基酸序列预测蛋白质如何折叠。通过语言建模，我们可以检测到与应激源相关的人类蛋白质之间的隐藏关系，例如贫血与微重力导致的线粒体压力、肌肉萎缩和眼压之间的关系。Vectorspace使用基于NLU(Natural Language Understanding，自然语言理解)的语言模型组合，生成以键/值对表示分数属性的特征向量，然后将向量转换成相关的矩阵数据集，生成聚类、图形网络和关系网络。

整体来看，“WEB 3 AI”赛道还是很早的，大部分项目还处于开发阶段。现在的人气更像是跟着ChatGPT人气炒作，甚至一些临时加入AI阵营的项目也会被炒作。但是，现阶段的悲观情绪不会影响未来的乐观情绪。普华永道预测，到2030年，人工智能将为全球经济贡献15.7万亿美元，并将帮助全球GDP增长14%。AI的巨大潜力，让我们有机会看到未来“Web3 AI”应用的爆发式增长，期待更多大规模的Web3与AI的结合。

参考:

https://aicoin.app/article/333911.html

https://www . imperial . AC . uk/news/234034/ai-life-sciences-research-gets-boost/

https://www.panewslab.com/zh/articledetails/lj5r38.html

https://crypto maton . medium . com/why-ai-crypto currency-is-the-next-big-thing-b 20812 c 992 f 0

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