Magdiel Lopez/貝爾蒙特創意
“至少40% 的企業將在未來10 年內倒閉……如果他們不弄清楚如何改變整個公司以適應新技術” ——John Chambers，思科
一種人工智能(AI) 是指在被編程為像人類一樣思考和學習的機器中模擬人類智能。 AI 系統可以被訓練來執行範圍廣泛的任務，例如識別語音、理解自然語言、識別圖像和進行預測。人工智能已經發展了多年，從1950 年代的早期研究開始，它專注於旨在執行特定任務的基於規則的系統。在1960 年代和70 年代，研究人員開始開發可以從數據中學習的更複雜的系統，例如決策樹和神經網絡。
在20 世紀80 年代和90 年代，人工智能研究的重點是開發專家系統，這些系統旨在模仿人類專家在特定領域的決策過程。這些系統的開發受到數據可用性和計算能力的限制。然而，近年來，由於大量數據的可用性和更強大的計算方法（如深度學習）的發展，人工智能取得了重大進展。深度學習是一種使用多層神經網絡的機器學習，可以分析大量數據並識別模式和趨勢。
這導致了更先進的人工智能係統的發展，這些系統可以執行範圍廣泛的任務，例如圖像和語音識別、自然語言處理和自主決策。人工智能係統也變得更加自主，並且可以隨著時間的推移不斷學習和改進。人工智能還被廣泛應用於醫療、金融、製造、交通等領域。
隨著技術的進步和數據的日益普及，人工智能有望在未來繼續發展和完善，並有可能為各行各業和整個社會帶來巨大利益。人工智能已經從基於規則的系統發展為專家系統，現在又發展為可以使用深度學習和其他先進技術從數據中學習的更複雜的系統。人工智能正變得越來越自主，能夠處理大量數據，未來有望繼續發展和完善。
“未來5 年將比過去15 年更具破壞性。這與往常不同。三年前出現的很多技術現在都行不通了。” — Saul Berman，IBM
網絡3.0？
Expert.ai
在eb3，也稱為Web 3.0，指的是下一代互聯網，它基於區塊鏈、智能合約和點對點網絡等去中心化技術。它旨在比當前基於中心化系統和中介的互聯網更加透明、安全和自主。 Web3 是從早期的區塊鏈技術發展而來的，區塊鏈技術主要專注於為數字貨幣交易創建一個去中心化的平台。智能合約是將協議條款直接寫入代碼的自動執行合約，其開發允許創建可在區塊鏈平台之上構建的去中心化應用程序(dApp)。這些dApp 可用於多種用途，例如金融交易、供應鏈管理、
IPFS（InterPlanetary File System）等去中心化存儲解決方案的引入，也是web3.0 的一大發展。這些解決方案允許以去中心化的方式存儲和共享數據，這有助於提高數據的安全性和隱私性，並減少對中心化存儲提供商的依賴。 Web3 還見證了去中心化自治組織(DAO) 的出現，這些組織由代碼而非人類管理者運行。這些組織被設計成透明和自治的，可用於多種目的，例如籌款、社區建設和決策制定。
Web3 已經從專注於數字貨幣交易發展到更全面地創建去中心化互聯網，應用範圍廣泛，從去中心化存儲到去中心化應用，再到去中心化自治組織。近年來，對web3 技術的興趣和發展一直在增加，越來越多的公司、組織和開發人員正在試驗該技術及其潛在用例。
AI 和web3 是兩種新興技術，它們有可能相互補充並為去中心化的系統和應用程序帶來顯著的好處。 AI 可以幫助自動化和簡化web3 系統中的流程，使它們更快、更便宜、更準確。這可以提高web3 系統的整體效率和可擴展性，使其能夠處理更大量的數據和更複雜的計算。 AI 可用於通過提供個性化和預測性交互以及為web3 應用程序創建更直觀和響應更快的界面來改善用戶體驗。
人工智能有可能以多種方式徹底改變web3。最重要的方法之一是為去中心化系統和應用程序啟用更高效和安全的流程，例如智能合約執行和數據管理。人工智能可以幫助自動化和簡化這些流程，使它們更快、更便宜、更準確。此外，AI 可用於提高web3 系統的可擴展性，允許它們處理更大量的數據和更複雜的計算。此外，人工智能還可以通過提供高級威脅檢測和緩解功能來幫助增強web3 系統的安全性。
Web3 中人工智能的一個例子是去中心化金融(Defi) 領域。 Defi 是web3 的一個快速發展的領域，它涉及使用去中心化系統和智能合約來提供金融服務，例如借貸和交易。傳統的借貸平台依靠人類信用分析師來評估貸款申請並確定借款人的信譽。但是，此過程可能很慢且成本很高。通過使用人工智能，貸款平台可以自動化信用分析過程，使其更快、更高效。人工智能可用於分析借款人的數據，例如他們的信用記錄、收入和就業狀況，並預測他們違約的可能性。這有助於降低違約風險並提高貸款流程的整體效率。
人工智能還可以根據借款人的信用評分、收入和其他相關數據提供個性化的貸款建議和條款，從而改善這些平台上的用戶體驗。人工智能可用於檢測欺詐，例如，通過識別表明欺詐活動的行為模式。另一個用例是在預測市場領域。這些平台允許用戶創建和參與預測未來事件結果的市場，例如體育比賽、政治選舉或金融市場。通過使用人工智能，預測市場可以分析大量數據，例如新聞文章、社交媒體帖子和歷史數據，以高度準確地預測事件的結果。這可以使預測市場更有效率，也可以幫助用戶做出更明智的決定。
“只有不到1% 的企業數據被分析並轉化為收益。” — SAP
第二個例子是使用AI 為去中心化自治組織(DAO) 提供更全面的與其運營相關的數據和趨勢視圖來協助決策。這可以通過為DAO 提供可以為決策提供信息的快速洞察力來幫助他們提高效率。 AI 驅動的系統還可用於為web3 應用程序創建更直觀和響應更快的界面。例如，人工智能可用於分析用戶數據和偏好，並提供個性化的建議和見解。此外，人工智能可用於預測用戶行為和偏好，並主動呈現相關信息和選項。這有助於使web3 應用程序更加用戶友好和吸引人，
AI 還可用於協助去中心化自治組織(DAO) 中的決策制定。 DAO 是去中心化的組織，由代碼而非人類管理者運行。 AI 可用於分析數據並提供可以為DAO 決策提供信息的見解。例如，人工智能可用於分析市場趨勢和預測資產性能，或識別潛在的安全威脅和漏洞。通過為DAO 提供與其運營相關的數據和趨勢的更全面視圖，這有助於提高DAO 的有效性和效率。
“變化是生命的法則，那些只看過去或現在的人肯定會錯過未來。” —約翰·F·肯尼迪
將AI 集成到web3 中有可能為去中心化系統和應用程序帶來許多好處。一些最重要的預期收益包括：
效率和可擴展性：AI 可以幫助自動化和簡化web3 系統中的流程，使它們更快、更便宜、更準確。這可以提高web3 系統的整體效率和可擴展性，使其能夠處理更大量的數據和更複雜的計算。安全性：AI 可用於通過提供高級威脅檢測和緩解功能來增強web3 系統的安全性。例如，人工智能可用於識別和阻止可疑交易或檢測和預防智能合約漏洞。個性化和預測：人工智能驅動的系統可用於為web3 應用程序創建更直觀和響應更快的界面，幫助改善用戶體驗。例如，人工智能可用於分析用戶數據和偏好，並提供個性化的建議和見解。此外，人工智能可用於預測用戶行為和偏好，並主動呈現相關信息和選項。決策制定：人工智能可用於協助去中心化自治組織(DAO) 的決策制定，為他們提供與其運營相關的數據和趨勢的更全面視圖。例如，人工智能可用於分析市場趨勢和預測資產性能，或識別潛在的安全威脅和漏洞。自動化：人工智能可用於自動執行重複且耗時的任務，例如數據輸入、文檔處理和客戶服務。這有助於釋放人力資源並提高這些任務的效率和準確性。降低成本：人工智能的使用還可以通過自動化重複和耗時的任務來幫助降低與某些任務相關的成本，例如客戶服務。此外，通過使用人工智能，與傳統系統相比，web3 系統可以在更短的時間內用更少的資源處理更多的數據，從而降低成本。
將AI 集成到web3 中有可能顯著提高去中心化系統和應用程序的功能和可用性，並帶來許多好處，例如效率、可擴展性、安全性、個性化、決策制定、自動化和降低成本。
“應用於低效操作的自動化會放大低效率。” —比爾·蓋茨
在雖然AI 有可能在許多方面徹底改變web3，但也有一些潛在的挑戰需要解決。一些主要挑戰包括：
數據隱私和安全：由於人工智能係統依賴於大量數據，因此存在敏感信息可能被洩露或被濫用的風險。這在web3 的上下文中尤為重要，其中數據是去中心化的並存儲在公共區塊鏈上。確保數據的隱私和安全對於防止違規、欺詐和其他惡意活動至關重要。偏見和公平：人工智能係統可以在有偏見的數據上進行訓練，這可能會導致有偏見和不公平的結果。在web3 的上下文中，這是一個特別相關的問題，其中系統的去中心化性質使得檢測和糾正偏差變得更加困難。確保人工智能係統公平公正對於建立信任和採用web3 技術至關重要。互操作性和標準化：由於人工智能係統和web3 技術仍然相對較新且發展迅速，因此不同系統之間缺乏標準化和互操作性。這可能會使不同系統難以通信和協同工作，從而阻礙web3 和AI 技術的整體開發和採用。監管：隨著人工智能和web3 技術的使用越來越多，政府和監管機構開始關注這些技術的潛在法律和倫理影響。缺乏清晰一致的法規會造成不確定性並阻礙web3 和AI 行業的發展。可解釋性和透明度：人工智能係統通常很複雜且難以理解，這使得用戶很難了解某些決策的製定方式和原因。缺乏透明度和可解釋性會造成不信任並阻礙web3 和AI 技術的採用。
將AI 集成到web3 的未來路線圖可能涉及在幾個關鍵領域的持續研究和開發。一個重點領域可能是提高web3 系統的可擴展性和效率。隨著web3 技術使用的增加，對能夠處理更大量數據和更複雜計算的系統的需求可能會越來越大。通過自動化流程和提供更有效的數據處理方式，人工智能可用於提高web3 系統的可擴展性。
“不再是大打小，而是快打慢。” —埃里克·皮爾森
另一個重點領域可能是提高web3 系統的安全性。隨著web3 技術使用的增加，安全漏洞和其他惡意活動的風險也越來越大。通過提供高級威脅檢測和緩解功能，人工智能可用於增強web3 系統的安全性。 AI 可用於創建更加個性化和更具預測性的交互，這有助於改善用戶體驗並增加web3 技術的整體採用和使用。
隨著web3 和人工智能技術的使用增加，治理、合規和監管領域也有望變得更加重要。政府和監管機構開始更加關注這些技術的潛在法律和倫理影響。將需要明確和一致的法規，以確保以符合道德和負責任的方式使用web3 和AI 技術。
最後，AI 的可解釋性和透明度也將是重點關注的領域。人工智能係統通常很複雜且難以理解，這使得用戶很難知道如何以及為何做出某些決定。開發提高AI 系統透明度和可解釋性的方法對於建立信任和增加web3 和AI 技術的採用非常重要。
結論
“倖存下來的不是最強壯的物種，也不是最智能物種。它是最能適應變化的。” —查爾斯·達爾文(1809–1882)
一種I 和web3 是兩種技術，它們有可能徹底改變我們與互聯網以及彼此互動的方式。 Web3，也稱為Web 3.0，指的是下一代互聯網，它基於區塊鏈、智能合約和點對點網絡等去中心化技術。它旨在比當前的互聯網更加透明、安全和自主。 AI（人工智能）是指在被編程為像人類一樣思考和學習的機器中模擬人類智能。 AI 系統可以被訓練來執行範圍廣泛的任務，例如識別語音、理解自然語言、識別圖像和進行預測。
通過自動化流程、提供個性化和預測性交互、協助決策和增強安全性，將人工智能集成到web3 中有可能使去中心化系統和應用程序更高效、更快速。此外，AI 還可以通過提供更直觀和響應更快的界面並幫助提高web3 技術的整體採用和使用來改善用戶體驗。
然而，也有一些潛在的挑戰需要解決，例如數據隱私和安全、偏見和公平、互操作性和標準化、監管以及可解釋性和透明度。將AI 集成到web3 的未來路線圖可能涉及在幾個關鍵領域的持續研究和開發，例如可擴展性、安全性、用戶體驗、治理、合規性、法規和可解釋性。
總體而言，將AI 集成到web3 中有可能為去中心化系統、應用程序和數字化轉型帶來許多好處，但重要的是要解決潛在的挑戰，以確保以合乎道德、安全和負責任的方式使用AI。