關於 AI VS 區塊鏈辯論的第三種思考
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自從 ChatGPT 在 2023 年初推出以來，全球科技愛好者的注意力都轉移到了 AI 上面， AI 應用也如雨後春筍般冒出，這股風潮也吹到了原本就因價格下跌而低迷的 Web3 行業。
AI 的出現以及火箭般的用戶成長速度讓這 Web3 領域內部出現了一些辯論：AI 跟區塊鏈的關係應該是如何？兩者是相斥還是可以相輔相成？
會有這樣的辯論核心是，AI 是高度集中化的技術，而區塊鏈是高度強調去中心化的。還有一些人則認為，AI 與 區塊鏈本身就是兩種不同的東西，AI 是輔助工具，而區塊鏈則是社會生產關係的架構。
直到最近，我遇到一個在做 VR 研究的德國博士生，他提供了來自 VR 的觀點，認為最終這些技術都會在 VR 平台上，尤其是 Apple VIsionPro 明年上市之後。觀點令人豁然開朗，不過 AI 與區塊鏈之間的關係還是值得先單獨討論。
因此在這篇將聊聊關於 AI VS 區塊鏈這場辯論，有哪些實際應用案例的方向，最後再稍微把 VR 的角度加入這場辯論當中。
直接講結論， AI 與區塊鏈在技術上完全不同，要兩者結合有難度，但兩者搭配已經在快速探索當中。從三者各自的本位角度來看，自身技術都是不可或缺的。AI 會認為其他技術會因為 AI 而更有效率，區塊鏈會認為另外兩者都需要區塊鏈作為身份認證與價值交換的媒介，而VR則認為兩者都會在 VR 世界當中運行。
從何而起
不免俗，我們還是要從基本定義開始。
區塊鏈指的是「一個去中心化、不可變的帳本，讓加密數據的安全透明交換，這些數據在一個網絡上共享，所有參與者同時可以獲取信息。」而通常所謂 Web3 ，則是基於區塊鏈技術所產生的應用、衍生或概念，包括 NFT、加密貨幣、defi、元宇宙等。
AI 則指的是電腦、數據和機器利用程序來解決問題和做出決策的能力，在大規模上高效執行。而最近顛覆性的應用則是基於大規模語言模型訓練出來的 ChatGPT，可以根據訓練出來結果與人類文字作出彷彿真人般的對話互動。
那這兩個領域為何會「針鋒相對」呢？因為雙方技術架構建立在完全相反的邏輯上。
在區塊鏈領域，核心理念就是中心化、公開、可驗證、無需許可，透過共識來運行。比特幣是區塊鏈首個加密貨幣，在比特幣網路當中採用開放的網路，讓所有參與的節點運算數學以及處理交易來運作，所有數據公開可以被檢視，沒有任何中央機構。而後的區塊鏈或者應用儘管不一定做到這樣層級的「去中心化」，但「去中心化」是區塊鏈的誕生理念與基礎，也是「指導理念」。
相反地，AI 的技術一開始就需要大量的顯卡以及海量的數據去進行運算，像是 ChatGPT 這種以「能回答任何問題」的大語言模型，就需要提供大量的參數進行大量的學習，也因此只有微軟、Google 大型企業才能做到，即便是小一點的模型也都是要企業等級的投入。儘管有想像個人在自己家電腦做一個 AI 出來，依舊成本高昂，做出來的 AI 功能也比較有限，而且只限於少數 Geek 人士。
簡單說，AI 目前更像是社交平台的演算法，幾乎方方面面都由企業掌控，個人只能使用對於內容無法監督。演算法這麼多年來一般用戶還是不清楚運作方式，但我們依舊注意力依舊被演算法宰制，AI 可能也會朝這個方向發展。因此在 AI 領域，權力高度集中在這些做運算的大企業上，大企業隨時要改某個參數用戶是不可能知道的，但在區塊鏈上有一絲一毫的變動，往往受到監督。
因此，從「底層技術」來看，區塊鏈是一個人人可參與的公開的帳本，而 AI 注定需要集中數據來做運算。這體現在日常的討論中，在 Web3，如何實現更好的去中心化始終是一個重要議題。但在 AI 領域，卻都是「如何更好使用 AI 幫助工作」。
理解完兩者差異後，必須指出這個辯論是只限於 Web3 圈內。為何呢，一個當然是過去一年幣價大跌，比特幣從高點六萬一度跌到一萬五，至今仍在「熊市」。第二點是 ChatGPT 出來之後，在短短三週之內達到一億用戶，Web3 圈最大的焦慮來源就是尚未納入多數用戶，「大規模採用」是 Web3 圈內最常談到的一個話題。而 AI 則完全沒有這個苦惱，不免令 Web3 圈不是滋味，更糟的是不少 Web3 圈的人忽然就開始學習 AI ，甚至不做 Web3 改做 AI，不僅被超車還被搶人。甚至有人喊出了 AI 才是真正的 Web3，情何以堪。
雙方論點
接著來看雙方論點。
就認為雙方不能整合反面論述而言，認為 AI 與區塊鏈是本質上是兩個完全不同的東西，不僅不同，而且還互相抵赤。AI 黑箱般可被隨時修改，區塊鏈則是公開透明而帳本不能被修改。
那這樣要怎麼解釋現在一些冒出來結合 Web3 的應用呢？像是用 AI 畫圖然後做成 NFT ？或者是區塊鏈數據查詢服務接上 AI 可以回答用戶問題？
答案是這些不能算是區塊鏈與 AI 的真正整合，更好的描述或許是「搭配」。例如，AI 產生的圖做成 NFT 是「產出結果後再與另外一個系統交互」。搭配指得是雙方各自運作後，再以某種程度上互動，真正的整合應該是深度在系統上的結合。但這又會產生一個悖論，意即當區塊鏈的網路系統當中，如果某個環節有用到 AI ，那麼難道不會違反區塊鏈「去中心化」的核心理念嗎？
而支持者論點為，如果雙方都是最新科技，能樂而不為，無論以何方式都是探索創新，這個角度對投資人或市場來說也很有吸引力，因為可以吸引到足夠的目光。也確實，在 ChatGPT 風靡後，關於 AI 加上 Web3 的應用如雨後春筍般冒出。
一個更激進以及樂觀的觀點是：因為唯有區塊鏈提供數位資產去中心化、無需許可的信任機制，AI 所產生出來的東西最終都會需要區塊鏈來做驗證與信任。知名區塊鏈自媒體 Bankless 就在 Podcast 指出，AI 產出如此大量的內容而且跟人類產出快難以分辨，最後終究會用到區塊鏈來做認證。這個觀點其實略有「自我感覺良好」的嫌疑，核心想法是 AI 存在一些問題，而區塊鏈剛好可以解決這些問題。然而 AI 圈不覺得這是問題，而解決這些問題，也不一定要用到區塊鏈。
「將人工智慧（AI）整合到去中心化系統中，可以從內容驗證到智能合約實現革命性的變革，而現在這些交匯點都指向加密貨幣更加看漲的未來。」- Bankless
確實，ChatGPT 出現之後，雨後春筍般冒出許多 AI + 區塊鏈的應用，在認識到正反論點之後，不妨直接看看案例，兩種科技結合的方式很多，模式包括但不限於：
信任與認證：AI 產出的內容透過區塊鏈來做認證機制
治理與激勵：AI 項目利用區塊鏈進行治理與激勵代幣的分發
數據與資料分析：對區塊鏈產出的大量資料進行分析與解讀
轉帳：AI 使用區塊鏈錢包進行自動化轉帳
數據管理：將 AI 所用的數據做去中心化儲存
案例
信任與認證
這個應用其實很直覺，意即把 AI 產生的內容，無論是文字、聲音、圖片都好，放到鏈上做認證，甚至不包含認證直接做成 NFT 檔案。這種方式的技術要求是最低的，而且這種把 AI 創作上鏈的意義並不大，畢竟人為創作也能上鏈，上鏈並不特別代表什麼。第二，若要認證 AI 創作也不定要用到區塊鏈，有其他方式也能做到。
治理與激勵
意即 AI 項目利用區塊鏈來做治理，並透過代幣在生態系當中用機制體系。這項模式的代表作之一是 SingularityNET，這是一個 AI 工具的線上市場，整個建立在區塊鏈上，開發者若需要某個工具，就用上面的代幣進行購買，而購買後若用在自己產品，大家也都可以知道是採用自 SingularityNET。這種嚴格來說不算是 AI 與區塊鏈的結合，更像是把 AI 工具與市場放在區塊鏈平台上面。
數據與資料分析
由於區塊鏈會產生出大量資料，也誕生許多相應的分析網站，無論是分析交易量、質押金額、錢包數量等，這些在外部分析數據的網站也是整個生態系重要的一部分。近來有平台就把 AI 裝在自己服務上面，例如 Etherscan code reader 與 AlchemyAI， 前者可以回答用戶問題，後者可以協助開發程式。除了這兩個外，未來預期還會有服務讓 AI 來分析區塊鏈的數據，只要做到即時地把數據喂給 AI。然而，這種模式也不能真的算是 AI 與區塊鏈的整合，反倒像是區塊鏈周邊的服務應用接上了 AI，而這些服務應用本身就不是基於區塊鏈的，而是一個中心化伺服器去跑區塊鏈拿過來的數據。這些服務就像是許許多多軟體服務一樣，拿 AI 來增加或加強原有的功能。
轉帳
轉帳是不少人期待 AI 可以與區塊鏈結合的功能，邏輯很直覺：讓 AI 操作你銀行帳戶是不太可能的，但操作區塊鏈上的錢包只要程式串上去，就有可能。而且，AI 操作的帳戶與 AI 操作的帳戶之間彼此互動，比跟人互動可能還要更有效率與更直覺。至於這個模式會如何應用，目前還是未知，也尚未看到案例，但確實是概念上最直覺，也最 AI 結合區塊鏈最合理的方向之一。
數據儲存
AI 都會用到大量的數據來做訓練，這些資料通常都儲存在大公司的伺服器當中，但中心化儲存存在一定風險，有些人主張 AI 可以把資料儲存在 Arweave、Filecoin、IPFS 這些去中心化儲存的應用上，也更好追蹤資料來源與資料完整性。這聽起來頗有道理，但當下 AI 依舊講求效率與高度不透明的商業機密，未來很長一段時間也都會是，這件事情恐怕難成為主流。
結論
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