導言：
隨著數字技術的飛速發展，AI和Crypto已經成為最熱門的兩個話題。 AI作為一項技術革命，代表了最先進的生產力；Crypto基於區塊鏈技術，代表著最公平的生產關係。 AI和Crypto正在不斷地改變我們的生活和工作方式。本文將探討AI和Crypto的融合，以及它們如何共同塑造我們的未來。
AI：最先進的生產力
AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一項涉及使計算機系統能夠模仿人類智能和執行智能任務的技術。它涵蓋了多個子領域，包括：
1、機器學習：機器學習是AI的基礎，涉及訓練計算機系統通過數據和經驗改進性能。包括監督學習、無監督學習和強化學習等不同類型；
2、深度學習：深度學習是機器學習的一個分支，模擬人腦神經網絡的工作方式。它利用多層神經網絡處理複雜數據，並在計算機視覺、自然語言處理等領域取得了重大突破；
3、自然語言處理（NLP）：NLP涉及使計算機能夠理解和處理人類語言。它包括文本分析、情感分析、語音識別、機器翻譯等技術。
4、計算機視覺：計算機視覺旨在使計算機系統能夠“看”和理解圖像和視頻。它涉及圖像識別、目標檢測、人臉識別、圖像生成等方面的技術。
從底層邏輯來看，AI的核心是要使計算機具有“感知能力”、“認知能力”、“創造力”和“智能”。具像地解釋就是——要讓計算機能夠像人一樣思考、像人一樣行動、理性地思考、理性地決策。
隨著AI技術的發展，有很多應用場景可以通過使用AI，實現降本、提效、安全。總之，可以更好的服務人類。比如：
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自動駕駛：AI技術被用於開發自動駕駛汽車，通過感知環境、做出決策和控制車輛，提高道路安全性和駕駛效率。
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醫療保健：AI在醫學圖像識別、疾病診斷和治療計劃方面發揮重要作用，幫助醫生提供更準確的診斷和個性化的治療方案。
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金融服務：AI被廣泛應用於金融領域，包括風險評估、信用評分、投資策略和反欺詐等方面，提高金融機構的效率和準確性。
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智能家居：AI被應用於智能家居設備，使得家居設備能夠通過語音或手勢控制，提高家居的便利性和舒適度。
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自然語言處理：AI技術使得機器能夠理解和處理人類語言，包括語音識別、語義理解和自動翻譯等，廣泛應用於智能助理（如Siri、Alexa、Google Assistant）和虛擬機器人（如機器人客服）通過語音和文字交互提供個性化的服務和支持。
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娛樂與遊戲：AI在遊戲開發中發揮重要作用，包括智能敵人的設計、遊戲難度的自適應和逼真的圖形效果等。
今年最火的ChatGPT是一個基於Generative Pre-trained Transformer的聊天機器人模型。 GPT是由OpenAI開發的一種基於Transformer架構的語言模型。 ChatGPT 的目標是通過對大量文本數據進行預訓練，學習語言的統計規律和語義理解，以生成人類類似的自然語言響應。
GPT 的底層設計邏輯主要包括兩個關鍵組件：Transformer 架構和預訓練-微調的方法。
Transformer 架構：Transformer 是一種基於自註意力機制（self-attention）的神經網絡架構，它在處理序列數據時能夠建立長距離的依賴關係。 Transformer 由多個編碼器-解碼器層（encoder-decoder layers）組成，每個層都由多頭注意力機制和前饋神經網絡組成。注意力機制允許模型在生成輸出時聚焦於輸入序列中的不同位置，從而更好地理解上下文信息。
預訓練-微調方法：ChatGPT 使用了大規模的無監督預訓練來學習語言的模式和知識。預訓練階段，模型通過對海量文本數據進行自監督學習，嘗試預測輸入序列中缺失的部分。這使得模型能夠學習到語法、語義和常識等知識。然後，在微調階段，使用特定任務的有標籤數據對模型進行有監督的微調，以使其適應特定的任務，例如聊天機器人。
ChatGPT的生成過程包括兩個階段：編碼器輸入階段和解碼器生成階段。在編碼器輸入階段，模型接收用戶輸入並將其轉化為隱藏表示，以捕捉輸入的語義信息。在解碼器生成階段，模型利用編碼器的隱藏表示和之前生成的標記來生成下一個響應標記，直到達到特定的停止條件。
Crypto：區塊鍊是最公平的生產關係
這個無需贅述，根本上講Crypto能發展到現在的規模，核心就在於區塊鏈能夠增強社會公平性，代表著最公平的生產關係。當然，首先公平是需要放在某個相對普適的價值觀框架來討論才有意義。
以目前最大市值的Bitcoin和Ethereum為例。在“勞有所得、多勞多得”的價值觀框架中，Bitcoin的PoW共識機制就非常公平；同樣的，在“資本利得”的價值觀框架中，Ethereum從PoW轉變為PoS之後，仍然非常公平。
總之，基於區塊鏈技術的Crypto，能夠優化資源配置、能夠實現社區自治，代表著最公平的社會生產關係。
AI與Crypto的融合
AI與Crypto的融合，可能會出現一些很有趣的應用探索。
1、Crypto AI Trading Bot
因為AI在數據分析和處理、模型訓練等方面已經發展得比較成熟，已經有AI做投資的先例：
文藝復興對沖基金（Renaissance Technologies）就是通過100%依靠大規模數據分析和數學模型的機器學習，利用高頻交易、統計套利和市場中性策略進行投資，在存續期間賺了1000億美元。文藝復興對沖基金可以視為一種運用機器學習和數據分析的金融版AI。
而Crypto市場在支持AI介入投資方面有得天獨厚的優勢：24小時無縫運作、匿名、無KYC、鏈上完全閉環、無實體接觸。如果研發一個針對Crypto市場的AI Trader，完全可以在Crypto市場運行鏈上套利、量化、趨勢分析這些對沖策略；再設計一些機器學習和數據分析的模型，讓這個AI Trader不斷提高對Crypto市場的認知，也許也能創造出一個能夠持續盈利的AI Trader。
使用AI預測Crypto市場趨勢：加密貨幣市場的價格波動十分劇烈，而AI可以通過分析大量的市場數據和歷史價格走勢，預測市場的趨勢和價格波動。機器學習算法能夠識別出隱藏的模式和趨勢，幫助投資者做出更明智的決策。例如，AI可以通過深度學習模型對市場情緒進行分析，從而預測加密貨幣價格的上升或下降趨勢。
使用AI進行自動化交易：AI的自動化交易算法是加密貨幣交易的重要工具之一。通過編寫智能合約和交易機器人，可以實現自動化的加密貨幣交易。這些機器人可以根據預設的規則和策略執行交易，減少人為因素的干擾，並提高交易效率和準確性。例如，利用AI算法，交易機器人可以根據市場條件自動執行買入或賣出操作，以獲得最佳交易結果。
在這個方向，我們目前看到的是Rockybot。這是一個fully onchain AI Trading bot，它可以實現用鏈上AI模型來預測ETH價格，並且無需中央授權即可自行做出投資決策。 Rockybot依靠StarkNet，接受過WETH：USDC交易對的歷史價格/匯率數據的培訓。在架構上，Rocky是一個簡單的三層前饋神經網絡，它根據歷史市場價格數據預測WETH的價格會上漲還是下跌。不過Rockybot還沒開始賺錢……它可能還需要更多的訓練（不過項目方已經停止了接收捐贈）……也可能在Crypto的熊市裡賺錢這種地獄難度的任務於AI而言也是一種為難。
2、數據貢獻和隱私保護
使用Crypto激勵更多人為AI算法貢獻數據：AI算法對於大量高質量的數據的需求很高，而加密貨幣可以通過激勵機制來鼓勵用戶共享自己的數據。加密貨幣可以為數據提供者提供一定的經濟回報，從而促進數據的共享和流通。這種激勵機制可以鼓勵更多的用戶貢獻數據，進而增加AI算法的訓練樣本，提高其準確性和智能化水平。
使用Crypto保護AI數據貢獻者的隱私：區塊鏈的加密和匿名特性也有助於保護用戶的隱私。加密貨幣的數據共享和隱私保護機制為AI算法提供了更多的數據資源，同時確保了用戶個人信息的安全。
3、ZKML：確保機器學習模型的隱私性和真實性
ZKML（zero knowledge machine learning)是將零知識證明用於機器學習的技術。 ZKML可以解決AI模型/ 輸入的隱私保護問題和推理過程可驗證的問題，使用zkSNARK來證明機器學習推理的正確性。
ZKML可用於針對敏感數據訓練和評估機器學習模型，而無需向其他任何人透露數據。 ZKML可用於確保機器學習模型的一致性。這對於用戶而言非常重要，因為模型對機器學習的結果至關重要。
目前已經有一些圍繞ZKML的應用探索。 DeFi方向，fully onchain AI Trading bot-Rockybot已經推出，它可以實現用鏈上AI模型來預測ETH價格，並且無需中央授權即可自行做出投資決策；Games方向，Modulus Labs推出了一款基於ZKML的國際象棋遊戲Leela，所有用戶都可以與一個由ZK驗證的AI模型提供支持的機器人對弈，此外還有平台格鬥遊戲AI Arena；Creator Economy方向，社區提交了一個名為zkML AIGC-NFTs#7007的EIP提案（這個EIP尚未通過），提議使用ZKML來驗證NFT是否為AI生成，從而將引入AI創造的NFT類別；DID方向，Wordcoin正在探索使用ZKML讓用戶以無需許可的方式生成IRIS代碼，當生成IRIS代碼的算法升級後，用戶可自行下載模型並生成證明，而無需去Orb站；另外，還有一個建立在StarkNet上的基於信譽的代幣分發平台Astraly，正在創建一個基於AI的信譽系統（在不信任地計算信譽評級之前使用聚類模型來識別用戶/項目特徵、徽章和歷史行為）。
4、AI+Blockchain：自我完善的區塊鏈協議
通過透明的AI機器學習，DeFi協議可以無需信任地自我優化，比如使用機器學習來調整穩定幣的匯率/利率。通過使用多模式生物識別/身份驗證，dApps可以進行自我管理合規性/安全性。甚至ZK Rollup的ZKP生成過程，也許也創建一種專注於為機器學習構建的證明系統，從而構建出世界上最快的zk-AI Prover，從而進一步大幅提高ZK Rollup的性能。
當然，在AI和Crypto的融合之路上還有很多的挑戰。比如，到目前為止還沒有人完成將現有AI操作移植到這些自動生成證明的語言中的工作，雖然Giza正在致力於將預訓練的ONNX模型移植到Cario以進行可驗證的推理。
總結
AI和Crypto的融合可能會為數字化帶來智能變革。 AI的應用使得Crypto更加智能化和高效化，而基於Crypto則能為AI算法提供更多更真實、全面的數據和可信的運行環境。
儘管面臨很多挑戰，但我們可以期待AI和Crypto的更多深度融合，共同推動數字經濟的發展，為全人類共同創造更好的未來。
參考文檔：
https://github.com/ethereum/EIPs/pull/7007/commits
https://www.rockybot.app/
https://www.leelavstheworld.xyz/
