加密货币和人工智能是当今最具革命性和影响力的两大技术领域，它们分别代表了去中心化和数据驱动的理念，为数字世界带来了新的可能性和挑战。但是这两个领域之间的交集并不是那么明显和简单，它们有着不同的特点和需求，也面临着不同的问题和风险。如何将加密货币和人工智能有效地结合起来，创造出更有价值和更可持续的应用呢？

这是以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 在他最新的博客文章中探讨的主题。Vitalik Buterin 是一位俄裔加拿大的程序员和作家，他在2014年与其他人共同发起了以太坊项目，创建了一个开放的、去中心化的、基于智能合约的全球计算平台，为加密货币和区块链领域带来了创新和变革。他也是《比特币杂志》的联合创始人，以及多个开源软件项目的贡献者。他被认为是加密货币和区块链领域的领军人物和思想领袖，他的观点和见解受到了广泛的关注和尊重。

在他的文章《The promise and challenges of crypto + AI applications》（地址：https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html）中，他提出了一个清晰的框架，将加密货币和人工智能的结合分为四种类型，分别是：

1）人工智能作为参与者角色：人工智能可以参与到区块链上的各种机制中，如预测市场、套利机器人等，从而提高效率和信息质量。

2）人工智能作为访问了解加密货币的接口：人工智能可以帮助用户更好地理解和使用加密世界，如通过诈骗检测、智能提示等功能。

3）人工智能作为规则判官：人工智能可以在某些智能合约或 DAO 中充当裁决者，对主观或复杂的问题做出判断。

4）人工智能为最终构建目标，区块链为辅助工具：区块链和加密技术可以用来构建和维护一个可用于其他目的的人工智能，如激励训练、保护隐私、防止滥用等。

他对每种类型的应用案例进行了详细的分析，指出了它们的优势和劣势，以及需要解决的问题和挑战。他也给出了一些现有的或正在开发的项目的例子，以及一些相关的密码学工具和理论。他的文章为我们提供了一个深入而全面的视角，让我们可以更好地理解加密货币和人工智能之间的联系和差异，以及它们对未来的影响。

01 为什么加密货币和人工智能的结合是有意义的？

加密货币和人工智能是两个看似不相干的领域，它们分别涉及到金融、经济、社会、政治等方面的问题，以及计算、数据、算法、学习、智能等方面的问题。然而它们之间也有一些共同的特点和目标，使得它们的结合是有意义的。

首先，加密货币和人工智能都是基于软件的创新，它们都是由代码和协议构成的，可以在任何具有计算能力和网络连接的设备上运行。这使得它们具有高度的灵活性和可扩展性，可以适应不同的场景和需求，也可以不断地更新和改进。

其次，加密货币和人工智能都是基于数学和逻辑的科学，它们都是由一系列的公理和推论组成的，可以通过严格的证明和验证来保证其正确性和安全性。这使得它们具有高度的可信性和可靠性，可以抵抗各种错误和攻击，也可以提供清晰的规则和界限。

第三，加密货币和人工智能都是基于网络和协作的社会，它们都是由众多的参与者和贡献者组成的，可以通过共识和激励来实现协调和合作。这使得它们具有高度的开放性和包容性，可以吸引和激发更多的创新和价值，也可以形成更强的社区和生态系统。

图1：来自 uETH 博客文章的 Crypto+AI 交集的总结。

因此加密货币和人工智能的结合是有意义的，因为它们可以相互补充和增强，创造出更多的可能性和机会。加密货币可以为人工智能提供去中心化的基础设施和治理模式，保证其安全性、隐私性、民主性等，同时避免中心化的风险和滥用。人工智能可以为加密货币提供数据驱动的智能服务和应用，提高其效率、信息质量、用户体验等，同时拓展其功能和范围。

02 加密货币和人工智能的结合有哪些潜在的应用案例？

根据 Vitalik 的文章，我们可以将加密货币和人工智能的结合分为四种类型，分别是人工智能作为参与者角色、人工智能作为访问了解加密货币的接口、人工智能作为规则判官、人工智能为最终构建目标，区块链为辅助工具。每种类型都有一些潜在的应用案例，我们可以从中看到加密货币和人工智能的协同效应和创新价值。

人工智能作为参与者角色

这种类型的应用案例是指人工智能可以参与到区块链上的各种机制中，如预测市场、套利机器人等，从而提高效率和信息质量。这种应用案例的优点是，它只是在现有的机制上增加了人工智能的参与，而不需要改变底层的规则，因此相对容易实现和部署。这种应用案例的缺点是，它可能会导致人工智能的竞争和冲突，或者人工智能的操纵和欺诈，因此需要一定的监督和调节。

典型的例子是 AIOmen， 一个基于以太坊的去中心化预测市场平台，它允许人工智能和人类共同参与和竞争，预测各种未来事件的结果，如体育赛事、政治选举、天气变化等。AIOmen 的目标是通过人工智能的参与，提高预测市场的准确性和效率，同时也为人工智能提供一个学习和赚钱的机会。AIOmen 的挑战是如何确保人工智能的质量和诚信，以及如何平衡人工智能和人类的利益和权力。

图2：AIOmen，一个 AI 作为参与者的预测市场的演示。

另一个例子是套利机器人， 一种利用加密货币市场上的价格差异，进行自动化的买卖交易，从而获利的人工智能程序。套利机器人的目标是通过人工智能的速度和智能，提高市场的流动性和效率，同时也为人工智能的开发者和运行者提供一个收入来源。套利机器人的挑战是如何避免市场的失衡和波动，以及如何防止人工智能的滥用和攻击。

人工智能作为访问了解加密货币的接口

这种类型的应用案例是指人工智能可以帮助用户更好地理解和使用加密世界，如通过诈骗检测、智能提示等功能。这种应用案例的优点是，它可以降低用户的学习成本和使用难度，提高用户的信任和满意度，同时也为人工智能提供一个展示和服务的平台。这种应用案例的缺点是，它可能会增加用户的依赖和风险，或者损害用户的隐私和自主，因此需要一定的保护和教育。

典型的例子是 MetaMask 的诈骗检测功能，一个基于以太坊的去中心化应用浏览器和钱包，它使用人工智能来识别和警告用户可能遇到的恶意网站和交易，如钓鱼、盗窃、欺诈等。MetaMask 的目标是通过人工智能的判断和提醒，提高用户的安全性和警惕性，同时也为人工智能提供一个学习和改进的数据源。MetaMask 的挑战是如何确保人工智能的准确性和及时性，以及如何避免人工智能的误报和漏报。

图3：MetaMask 的诈骗检测功能。

另一个例子是 LangChain 钱包， 一个基于以太坊的去中心化语言服务平台，它使用人工智能来提供和推荐用户需要的语言服务，如翻译、校对、口译等。LangChain 的目标是通过人工智能的匹配和建议，提高用户的便利性和满意度，同时也为人工智能提供一个展示和竞争的市场。LangChain 的挑战是如何确保人工智能的质量和信誉，以及如何平衡人工智能和人类的角色和收益。

人工智能作为规则判官

这种类型的应用案例是指人工智能可以在某些智能合约或 DAO 中充当裁决者，对主观或复杂的问题做出判断。这种应用案例的优点是，它可以利用人工智能的智能和专业，提高规则的公正性和效率，同时也为人工智能提供一个执行和验证的机会。这种应用案例的缺点是，它可能会引起人工智能的偏见和错误，或者人工智能的反叛和逃逸，因此需要一定的监督和控制。

典型的例子是 Kleros，一个基于以太坊的去中心化仲裁平台，它使用人工智能和人类仲裁员来解决各种合约和争议，如电商、保险、版权等。Kleros 的目标是通过人工智能和人类的协作，提高仲裁的质量和速度，同时也为人工智能提供一个学习和评估的环境。Kleros 的挑战是如何确保人工智能和人类的一致性和可信度，以及如何处理人工智能和人类的冲突和申诉。

另一个例子是 DAOstack，一个基于以太坊的去中心化自治组织（DAO）的框架，它使用人工智能和人类投票者来管理和决策各种项目和活动，如资金、治理、协作等。DAOstack 的目标是通过人工智能和人类的互补，提高 DAO 的可扩展性和效果，同时也为人工智能提供一个参与和影响的渠道。DAOstack 的挑战是如何确保人工智能和人类的代表性和合法性，以及如何平衡人工智能和人类的权力和责任。

图4：由 DAO 民主管理 AI。

人工智能为最终构建目标，区块链为辅助工具

这种类型的应用案例是指区块链和加密技术可以用来构建和维护一个可用于其他目的的人工智能，如激励训练、保护隐私、防止滥用等。这种应用案例的优点是，它可以利用区块链和加密技术的优势，提高人工智能的安全性、隐私性、民主性等，同时避免中心化的风险和滥用。这种应用案例的缺点是，它可能会增加人工智能的复杂性和开销，或者限制人工智能的功能和范围，因此需要一定的优化和平衡。

典型的例子是 NEAR 协议，一个基于区块链和多方计算的去中心化人工智能平台，它使用区块链和加密技术来加密和分散人工智能的计算和训练数据，从而保护其安全性和隐私性，同时也为人工智能提供一个去中心化和民主的治理模式。NEAR 协议的目标是通过区块链和加密技术的结合，创建一个可信的黑匣子人工智能，可以用于各种应用和服务，如金融、医疗、教育等。NEAR 协议的挑战是如何降低区块链和加密技术的开销和限制，以及如何提高人工智能的性能和质量。

另一个例子是 BitTensor，一个基于区块链和加密激励的去中心化人工智能网络，它使用区块链和加密激励来激励和奖励人工智能的训练和贡献，从而提高其效率和效果，同时也为人工智能提供一个开放和竞争的生态系统。BitTensor 的目标是通过区块链和加密激励的结合，创建一个自我进化的人工智能网络，可以用于各种任务和领域，如自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。BitTensor 的挑战是如何确保区块链和加密激励的公平性和可持续性，以及如何防止人工智能的作弊和攻击。

03 加密货币和人工智能的结合有哪些技术和社会的挑战？

尽管加密货币和人工智能的结合有很多潜在的优势和效果，但它们也面临着一些技术和社会的挑战，需要我们的关注和解决。

可扩展性问题：由于区块链和人工智能的不同需求和限制，如处理速度、数据处理和资源消耗，实现两者之间的高效协作和融合是一个技术难题。需要一些新的技术和模式，如分片、分层、侧链等，来降低开销和限制，提高性能和质量。

兼容性问题：由于区块链和人工智能的不同数据格式和结构，实现两者之间的有效数据集成和共享是一个技术挑战。需要一些新的策略和模型，如联合学习、零知识证明等，来保证数据的安全性和隐私性，同时利用数据的价值和见解。

法律和监管问题：由于区块链和人工智能的不同法律地位和监管政策，实现两者之间的合规性和可信度是一个社会挑战。需要一些新的规则和标准，如数据保护、智能合约、人工智能伦理等，来保障用户的权益和责任，同时避免滥用和危害。

影响和变革问题：由于区块链和人工智能的不同影响力和变革力，实现两者之间的协调性和平衡性是一个社会挑战。需要一些新的视角和方法，如经济、政治、文化、伦理等，来评估和应对两者对我们的社会和人类的影响和变革，同时促进创新和价值。

04 加密货币和人工智能的结合有哪些未来的发展和展望？

从上面的分析中我们可以看到，加密货币和人工智能的结合是一个充满潜力和挑战的领域，它可以为我们的数字世界带来更多的创新和价值，也可以为我们的社会和人类带来更多的影响和变革。这个领域的未来会是怎样的呢？我们又应该如何应对和参与呢？

在我看来，加密货币和人工智能的结合的未来有以下几个方面的发展和展望：

技术的进步和融合：随着区块链和人工智能技术的不断发展和完善，它们之间的交互和融合也会越来越紧密和深入，形成更多的协同效应和创新价值。例如，区块链可以为人工智能提供更高的安全性、隐私性、民主性等，人工智能可以为区块链提供更高的效率、信息质量、用户体验等。同时，也会出现更多的新技术和新模式，如零知识证明、多方计算、联邦学习、去中心化人工智能等，为加密货币和人工智能的结合提供更多的可能性和机会。

应用的多样化和普及：随着加密货币和人工智能的结合的优势和效果被越来越多的人认识和接受，它们的应用范围和领域也会越来越广泛和多样化，涉及到我们生活的各个方面，如金融、医疗、教育、娱乐、社交等。同时，它们的应用门槛和难度也会越来越低和简单，使得更多的普通用户和开发者可以方便地使用和参与，从而推动加密货币和人工智能的结合的普及和发展。

影响的深远和广泛：随着加密货币和人工智能的结合的应用和价值的不断增加和扩展，它们对我们的社会和人类的影响也会越来越深远和广泛，涉及到我们的经济、政治、文化、伦理等方面。例如，加密货币和人工智能的结合可以改变我们的货币和支付系统，提供更多的自由和选择，也可以带来更多的风险和不确定性。加密货币和人工智能的结合可以改变我们的决策和治理模式，提供更多的公平和透明，也可以带来更多的复杂和冲突。加密货币和人工智能的结合可以改变我们的知识和智慧，提供更多的学习和创造，也可以带来更多的责任和挑战。

因此，加密货币和人工智能的结合的未来是一个充满机遇和挑战的未来，它需要我们的关注和参与，也需要我们的智慧和责任。我们应该积极地探索和尝试，利用加密货币和人工智能的结合的优势和效果，为我们的数字世界和社会带来更多的创新和价值。我们也应该谨慎地分析和评估，防范加密货币和人工智能的结合的风险和问题，为我们的社会和人类带来更多的影响和变革。

参考资料：https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html

噬元兽（FlerkenS）是一个去中心化的个人AI数字价值容器，同时也是数字经济的新型资产捕捉器和转化器，用数据飞轮为用户提供无边界的数字化、智能化和资产化服务。

噬元兽(FlerkenS)构建AI市场、AI发布器和一个在通用人工智能（AGI）上建设可扩展的系统，AI-DSL让不同类型和领域的AI应用和服务可以相互协作和交互，通过RAG向量数据库（Personal Vector Database）+ Langchain技术方案（Langchain Technology Solution）+大模型的技术实现路径，让用户获得个性化的AI服务，在分布式的网络环境里与AI技术下的服务商实现点到点的连接，建设一个智能体和经济体结合的数智化整体。

波动世界（PoppleWorld)是噬元兽平台的一款AI应用，采用AI技术帮助用户进行情绪管理的工具和传递情绪价值的社交产品，采用Web3分布式技术建设一套采集用户情绪数据并通过TOKEN激励聚合形成情感垂直领域的RAG向量数据库，并以此训练一个专门解决用户情绪管理的大模型，结合Agents技术形成情感类AI智慧体。在产品里植入协助用户之间深度交互提供情绪价值的社交元素，根据用户的更深层化的需求处理准确洞察匹配需求，帮助用户做有信心的购买决定并提供基于意识源头的商品和服务，建立一个指导我们的情绪和反应的价值体系。这是一款针对普通人的基于人类认知和行为模式的情感管理Dapp应用程序。