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生成式 AI 改變 Web3 未來的 4 種方式

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生成式 AI 改變 Web3 未來的 4 種方式

AI 生成的內(nèi)容有助于加快創(chuàng)意過程,企業(yè)開始注意到它在改變內(nèi)容創(chuàng)建方式以及創(chuàng)意團(tuán)隊跨行業(yè)運作方式方面的潛力。

編譯| DeFi 之道

AI 已經(jīng)躍升到一個新的水平,現(xiàn)在正在幫助構(gòu)建 Web3。本文將幫你了解生成式 AI 將如何塑造 Web3 的未來。

本文要點:

生成式 AI 是一種用于生成人工內(nèi)容(如文本、圖像、音頻和視頻內(nèi)容)的 AI。

Web3 中的 AI 應(yīng)用程序包括在游戲、NFT、資產(chǎn)創(chuàng)建和軟件開發(fā)中部署數(shù)字收藏品。

除了內(nèi)容生成之外,AI 還可以通過簡化開發(fā)流程和改善去中心化應(yīng)用程序 (dapps) 的用戶體驗來幫助推動 Web3 發(fā)展。

雖然仍然存在版權(quán)、準(zhǔn)確性和創(chuàng)造力等挑戰(zhàn),但 AI 時代已經(jīng)到來——各種 AI 模型正在改變企業(yè)和行業(yè)的運行模式。

AI 生成內(nèi)容(AIGC)——內(nèi)容生成的下一階段

AI 生成內(nèi)容 (AIGC) 最近變得非常流行,DALL-E 和 ChatGPT 等應(yīng)用程序生產(chǎn)了令人印象深刻的視覺資產(chǎn),以及實現(xiàn)了類人對話。

從廣義上講,生成式 AI 是一種用于通過計算機(jī)模型生成內(nèi)容(例如文本、圖像、音頻和視頻)的 AI。AIGC 被廣泛認(rèn)為是繼專業(yè)生成內(nèi)容 (PGC) 和用戶生成內(nèi)容 (UGC) 之后內(nèi)容生成的下一階段。

PGC 通常由平面設(shè)計師和動畫師等創(chuàng)意專業(yè)人士制作,供品牌使用或發(fā)布,而 UGC 則由最終用戶創(chuàng)建,并直接在 YouTube、Facebook 或 Twitter 等社交媒體網(wǎng)站上分享。

近年來,隨著 AI 的快速發(fā)展,它可以生成各種類型的內(nèi)容。AI 的一些相關(guān)分支是自然語言處理 (NLP),它研究計算機(jī)如何處理和分析文本,以及生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN),它旨在生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集具有相似特征的新數(shù)據(jù)(例如圖像和視頻)。

AI 生成的內(nèi)容有助于加快創(chuàng)意過程,企業(yè)開始注意到它在改變內(nèi)容創(chuàng)建方式以及創(chuàng)意團(tuán)隊跨行業(yè)運作方式方面的潛力。

以下是連接 AI 和 Web3 的潛在場景和用例。

AIGC在Web3中的應(yīng)用

文本型 AI 及其對 Web3 的影響

文本型 AI 是指使用 AI 來生成文本。它是 NLP 的一種形式,可根據(jù)給定的輸入生成類似人類的文本,用于各種應(yīng)用程序,如摘要、對話系統(tǒng)和機(jī)器翻譯。今天的文本生成器用于為各種目的生成原創(chuàng)的、有創(chuàng)意的內(nèi)容,并且在 Web3 中的某些領(lǐng)域,文本生成可能非常有用。

借助文本 AI 工具,可以重新構(gòu)想在線搜索并提供更直觀的 Web 導(dǎo)航方式。ChatGPT 與微軟在線搜索引擎 Bing 的最新集成現(xiàn)在引入了聊天界面作為一種搜索 Web 的方式。

與此同時,谷歌發(fā)布了自己的 NLP 模型版本 Bard,這是一種由 LaMDA 驅(qū)動的實驗性對話 AI 文本服務(wù),有助于簡化復(fù)雜的主題并綜合查詢的見解。

1.生成式 AI 可以改變?nèi)藗兯阉骶W(wǎng)絡(luò)的方式

生成式 AI 有可能改變?nèi)藗冊诰W(wǎng)絡(luò)上過濾信息的方式,并有可能減少對搜索引擎廣告模型的依賴——許多當(dāng)前的 Web2 用戶長期以來一直希望避免這種情況。

文本生成工具允許用戶在進(jìn)行查詢時消除 SEO 生成內(nèi)容的噪音(盡管涉及人工干預(yù)和微調(diào))。如果搜索偏好發(fā)生變化,有利于文本型 AI 工具,則搜索引擎可能會被替換,這意味著需要挖掘的與搜索相關(guān)的廣告混亂更少——這是 Web3 的核心標(biāo)準(zhǔn),旨在將技術(shù)的權(quán)力重新交到用戶手中。

在區(qū)塊鏈游戲中,文本型 AI 可以通過多種方式增強(qiáng)游戲開發(fā)人員和藝術(shù)家的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力。通過利用文本型 AI,可以快速制作和完善基本的視頻游戲元素(例如對話、故事和角色組合等),從而通過更快地產(chǎn)生創(chuàng)意來簡化創(chuàng)作過程。

2. 生成式 AI 可以改變 NFT 的生成方式

AI 還可以幫助生成圖像和視頻——這些類型的內(nèi)容可以被鑄造成 NFT。這些人工智能生成的 NFT 被稱為生成藝術(shù) NFT,藝術(shù)家將首先輸入一組規(guī)則(如一系列顏色和圖案),以及迭代次數(shù)和隨機(jī)程度等參數(shù)。然后計算機(jī)將在這個指定的框架內(nèi)生成藝術(shù)品。

其中一個例子是“CryptoPunks”生成者 Larva Labs,它創(chuàng)建了“Autoglyphs”NFT 集合。以下是在 AI 的幫助下生成的 NFT 集合的其他示例。

以下是一些生成式藝術(shù) NFT 示例:

1). Autoglyphs

Autoglyphs 由 CryptoPunks 創(chuàng)作者 Larva Labs 發(fā)布,構(gòu)建于以太坊區(qū)塊鏈之上,總量 512 個。

2). Fidenza

Fidenza 系列由視覺藝術(shù)家 Tyler Hobbs 創(chuàng)作,利用了生成各種曲線和區(qū)塊的通用算法,總量 999 個。

3). Ringers

Ringers 系列由藝術(shù)家 Dmitri Cherniak 創(chuàng)作,這些藝術(shù)品由 JavaScript 生成,描繪了將繩子纏繞在一組釘子上的各種方式,總量 1000 個。

4). Chromie Squiggle

該系列由 Erick ‘Snowfro’ Calderon 創(chuàng)建,由九種不同樣式方案中隨機(jī)生成的波浪線組成,總量 10000 個。

5). Lost Poets

該系列由數(shù)字藝術(shù)家 Pak 創(chuàng)作,既是 NFT 合集又是策略游戲,總量 65,536 個。

3. AI 可以幫助生成鏈游中的頭像和物品

生成式 AI 模型可以協(xié)助在 Web3 環(huán)境中大規(guī)模創(chuàng)建游戲資產(chǎn)——從化身、設(shè)備、車輛到人工制品。游戲行業(yè)可以應(yīng)用文本到圖像的生成式 AI 模型,這些模型能夠根據(jù)文本描述生成創(chuàng)意資產(chǎn)和內(nèi)容。在某些參數(shù)內(nèi),現(xiàn)代語言模型也可用于圍繞所創(chuàng)建的資產(chǎn)構(gòu)建上下文,例如物品力量統(tǒng)計數(shù)據(jù)、角色屬性或智力。

AI 生成的圖像和視頻現(xiàn)在非常先進(jìn),甚至可以用于在元宇宙中的區(qū)塊鏈游戲和虛擬產(chǎn)品中創(chuàng)建特效。例如,Mirror World 是一個 GameFi 項目,它利用 AI 驅(qū)動的虛擬“鏡子”作為游戲角色的資產(chǎn)。Mirror 資產(chǎn)在每款游戲中都可以完全互操作,確保資產(chǎn)持有者能夠在游戲上線時使用它們應(yīng)對新的挑戰(zhàn)。

Alethea AI 的 CharacterGPT 項目是生成式 AI 發(fā)揮作用的另一個例子。它具有一個稱為 CharacterGPT 的多模態(tài) AI 系統(tǒng),可以從文本描述中生成交互式 AI 字符,從而實現(xiàn)文本到字符的創(chuàng)建?;诓煌淖匀徽Z言描述,交互角色可以具有不同的外貌、聲音、個性和身份。

這些角色可以在區(qū)塊鏈上被代幣化,他們的主人還可以定制他們的個性并訓(xùn)練他們的智力,以及在 Alethea 的 AI 協(xié)議上的各種其他 dapp 上交易和使用它們。這些交互式角色的擬議用例包括數(shù)字孿生(旨在反映物理對象的虛擬模型)、數(shù)字指南、數(shù)字伴侶、虛擬助手以及 AI 非玩家角色 (NPC)。

4. AI 可以幫助查找 Bug

在構(gòu)建 Web3 基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序時,AI 可以幫助簡化開發(fā)過程。

例如,AI 應(yīng)用程序用于調(diào)試代碼。使用 AI,ChatGPT 在某種程度上展示了不僅可以讀寫代碼,還可以發(fā)現(xiàn)代碼中的錯誤的能力。

一些加密專業(yè)人士現(xiàn)在已經(jīng)開始使用 AI 程序來完成簡單的代碼審計任務(wù):智能合約審計公司 Certik 的開發(fā)人員使用 ChatGPT 來“快速理解和總結(jié)復(fù)雜代碼片段的語義”。

最后:Web3 中 AI 使用的挑戰(zhàn)、風(fēng)險和前景

AI 帶來了無限的可能性,它的唯一限制就是用戶的想象力。即使在早期階段,AI 模型也繼續(xù)展示其在轉(zhuǎn)變企業(yè)甚至行業(yè)方面的能力。由于進(jìn)入門檻低促使了廣泛采用,AI 很可能成為我們未來在這個數(shù)字世界中的生活方式。但是,此類技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)和風(fēng)險。

挑戰(zhàn)之一可能是消費者和組織對 AI 生成的內(nèi)容的抵制。例如,主要的圖庫網(wǎng)站和平臺 Getty Images 禁止上傳和銷售使用 AI 藝術(shù)工具生成的插圖。版權(quán)問題被認(rèn)為是原因,因為一些人工智能生成的圖像復(fù)制了受版權(quán)保護(hù)的內(nèi)容,原始藝術(shù)家的水印仍然可見。

AIGC 面臨的另一個挑戰(zhàn)是生成內(nèi)容的質(zhì)量問題。斯坦福大學(xué)教授 Andrew Ng 舉了一個例子,其中 ChatGPT 錯誤地認(rèn)為算盤如何比 GPU 更快,幸好事實并非如此。

對于該領(lǐng)域的大多數(shù)人來說,AI 這項技術(shù)已經(jīng)被證明開始擾亂勞動力。然而,認(rèn)為 AI 將在工作中取代人類是一種誤解。事實上,它實際上可以在現(xiàn)有市場和新興市場中創(chuàng)造新的機(jī)會:AI 很可能會幫助增加就業(yè)機(jī)會,或者會創(chuàng)造出與AI 相關(guān)的新型工作,只需要一些技能提升。

作家威廉·吉布森 (William Gibson) 的一句名言可能最能描述 AI 的未來:“未來已經(jīng)來臨——只是分布不均?!?今天 AI 和 Web3 之間的交集也可以這樣說。

原文:Crypto.com

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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生成式 AI 改變 Web3 未來的 4 種方式

AI 生成的內(nèi)容有助于加快創(chuàng)意過程,企業(yè)開始注意到它在改變內(nèi)容創(chuàng)建方式以及創(chuàng)意團(tuán)隊跨行業(yè)運作方式方面的潛力。

編譯| DeFi 之道

AI 已經(jīng)躍升到一個新的水平,現(xiàn)在正在幫助構(gòu)建 Web3。本文將幫你了解生成式 AI 將如何塑造 Web3 的未來。

本文要點:

生成式 AI 是一種用于生成人工內(nèi)容(如文本、圖像、音頻和視頻內(nèi)容)的 AI。

Web3 中的 AI 應(yīng)用程序包括在游戲、NFT、資產(chǎn)創(chuàng)建和軟件開發(fā)中部署數(shù)字收藏品。

除了內(nèi)容生成之外,AI 還可以通過簡化開發(fā)流程和改善去中心化應(yīng)用程序 (dapps) 的用戶體驗來幫助推動 Web3 發(fā)展。

雖然仍然存在版權(quán)、準(zhǔn)確性和創(chuàng)造力等挑戰(zhàn),但 AI 時代已經(jīng)到來——各種 AI 模型正在改變企業(yè)和行業(yè)的運行模式。

AI 生成內(nèi)容(AIGC)——內(nèi)容生成的下一階段

AI 生成內(nèi)容 (AIGC) 最近變得非常流行,DALL-E 和 ChatGPT 等應(yīng)用程序生產(chǎn)了令人印象深刻的視覺資產(chǎn),以及實現(xiàn)了類人對話。

從廣義上講,生成式 AI 是一種用于通過計算機(jī)模型生成內(nèi)容(例如文本、圖像、音頻和視頻)的 AI。AIGC 被廣泛認(rèn)為是繼專業(yè)生成內(nèi)容 (PGC) 和用戶生成內(nèi)容 (UGC) 之后內(nèi)容生成的下一階段。

PGC 通常由平面設(shè)計師和動畫師等創(chuàng)意專業(yè)人士制作,供品牌使用或發(fā)布,而 UGC 則由最終用戶創(chuàng)建,并直接在 YouTube、Facebook 或 Twitter 等社交媒體網(wǎng)站上分享。

近年來,隨著 AI 的快速發(fā)展,它可以生成各種類型的內(nèi)容。AI 的一些相關(guān)分支是自然語言處理 (NLP),它研究計算機(jī)如何處理和分析文本,以及生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN),它旨在生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集具有相似特征的新數(shù)據(jù)(例如圖像和視頻)。

AI 生成的內(nèi)容有助于加快創(chuàng)意過程,企業(yè)開始注意到它在改變內(nèi)容創(chuàng)建方式以及創(chuàng)意團(tuán)隊跨行業(yè)運作方式方面的潛力。

以下是連接 AI 和 Web3 的潛在場景和用例。

AIGC在Web3中的應(yīng)用

文本型 AI 及其對 Web3 的影響

文本型 AI 是指使用 AI 來生成文本。它是 NLP 的一種形式,可根據(jù)給定的輸入生成類似人類的文本,用于各種應(yīng)用程序,如摘要、對話系統(tǒng)和機(jī)器翻譯。今天的文本生成器用于為各種目的生成原創(chuàng)的、有創(chuàng)意的內(nèi)容,并且在 Web3 中的某些領(lǐng)域,文本生成可能非常有用。

借助文本 AI 工具,可以重新構(gòu)想在線搜索并提供更直觀的 Web 導(dǎo)航方式。ChatGPT 與微軟在線搜索引擎 Bing 的最新集成現(xiàn)在引入了聊天界面作為一種搜索 Web 的方式。

與此同時,谷歌發(fā)布了自己的 NLP 模型版本 Bard,這是一種由 LaMDA 驅(qū)動的實驗性對話 AI 文本服務(wù),有助于簡化復(fù)雜的主題并綜合查詢的見解。

1.生成式 AI 可以改變?nèi)藗兯阉骶W(wǎng)絡(luò)的方式

生成式 AI 有可能改變?nèi)藗冊诰W(wǎng)絡(luò)上過濾信息的方式,并有可能減少對搜索引擎廣告模型的依賴——許多當(dāng)前的 Web2 用戶長期以來一直希望避免這種情況。

文本生成工具允許用戶在進(jìn)行查詢時消除 SEO 生成內(nèi)容的噪音(盡管涉及人工干預(yù)和微調(diào))。如果搜索偏好發(fā)生變化,有利于文本型 AI 工具,則搜索引擎可能會被替換,這意味著需要挖掘的與搜索相關(guān)的廣告混亂更少——這是 Web3 的核心標(biāo)準(zhǔn),旨在將技術(shù)的權(quán)力重新交到用戶手中。

在區(qū)塊鏈游戲中,文本型 AI 可以通過多種方式增強(qiáng)游戲開發(fā)人員和藝術(shù)家的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力。通過利用文本型 AI,可以快速制作和完善基本的視頻游戲元素(例如對話、故事和角色組合等),從而通過更快地產(chǎn)生創(chuàng)意來簡化創(chuàng)作過程。

2. 生成式 AI 可以改變 NFT 的生成方式

AI 還可以幫助生成圖像和視頻——這些類型的內(nèi)容可以被鑄造成 NFT。這些人工智能生成的 NFT 被稱為生成藝術(shù) NFT,藝術(shù)家將首先輸入一組規(guī)則(如一系列顏色和圖案),以及迭代次數(shù)和隨機(jī)程度等參數(shù)。然后計算機(jī)將在這個指定的框架內(nèi)生成藝術(shù)品。

其中一個例子是“CryptoPunks”生成者 Larva Labs,它創(chuàng)建了“Autoglyphs”NFT 集合。以下是在 AI 的幫助下生成的 NFT 集合的其他示例。

以下是一些生成式藝術(shù) NFT 示例:

1). Autoglyphs

Autoglyphs 由 CryptoPunks 創(chuàng)作者 Larva Labs 發(fā)布,構(gòu)建于以太坊區(qū)塊鏈之上,總量 512 個。

2). Fidenza

Fidenza 系列由視覺藝術(shù)家 Tyler Hobbs 創(chuàng)作,利用了生成各種曲線和區(qū)塊的通用算法,總量 999 個。

3). Ringers

Ringers 系列由藝術(shù)家 Dmitri Cherniak 創(chuàng)作,這些藝術(shù)品由 JavaScript 生成,描繪了將繩子纏繞在一組釘子上的各種方式,總量 1000 個。

4). Chromie Squiggle

該系列由 Erick ‘Snowfro’ Calderon 創(chuàng)建,由九種不同樣式方案中隨機(jī)生成的波浪線組成,總量 10000 個。

5). Lost Poets

該系列由數(shù)字藝術(shù)家 Pak 創(chuàng)作,既是 NFT 合集又是策略游戲,總量 65,536 個。

3. AI 可以幫助生成鏈游中的頭像和物品

生成式 AI 模型可以協(xié)助在 Web3 環(huán)境中大規(guī)模創(chuàng)建游戲資產(chǎn)——從化身、設(shè)備、車輛到人工制品。游戲行業(yè)可以應(yīng)用文本到圖像的生成式 AI 模型,這些模型能夠根據(jù)文本描述生成創(chuàng)意資產(chǎn)和內(nèi)容。在某些參數(shù)內(nèi),現(xiàn)代語言模型也可用于圍繞所創(chuàng)建的資產(chǎn)構(gòu)建上下文,例如物品力量統(tǒng)計數(shù)據(jù)、角色屬性或智力。

AI 生成的圖像和視頻現(xiàn)在非常先進(jìn),甚至可以用于在元宇宙中的區(qū)塊鏈游戲和虛擬產(chǎn)品中創(chuàng)建特效。例如,Mirror World 是一個 GameFi 項目,它利用 AI 驅(qū)動的虛擬“鏡子”作為游戲角色的資產(chǎn)。Mirror 資產(chǎn)在每款游戲中都可以完全互操作,確保資產(chǎn)持有者能夠在游戲上線時使用它們應(yīng)對新的挑戰(zhàn)。

Alethea AI 的 CharacterGPT 項目是生成式 AI 發(fā)揮作用的另一個例子。它具有一個稱為 CharacterGPT 的多模態(tài) AI 系統(tǒng),可以從文本描述中生成交互式 AI 字符,從而實現(xiàn)文本到字符的創(chuàng)建。基于不同的自然語言描述,交互角色可以具有不同的外貌、聲音、個性和身份。

這些角色可以在區(qū)塊鏈上被代幣化,他們的主人還可以定制他們的個性并訓(xùn)練他們的智力,以及在 Alethea 的 AI 協(xié)議上的各種其他 dapp 上交易和使用它們。這些交互式角色的擬議用例包括數(shù)字孿生(旨在反映物理對象的虛擬模型)、數(shù)字指南、數(shù)字伴侶、虛擬助手以及 AI 非玩家角色 (NPC)。

4. AI 可以幫助查找 Bug

在構(gòu)建 Web3 基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序時,AI 可以幫助簡化開發(fā)過程。

例如,AI 應(yīng)用程序用于調(diào)試代碼。使用 AI,ChatGPT 在某種程度上展示了不僅可以讀寫代碼,還可以發(fā)現(xiàn)代碼中的錯誤的能力。

一些加密專業(yè)人士現(xiàn)在已經(jīng)開始使用 AI 程序來完成簡單的代碼審計任務(wù):智能合約審計公司 Certik 的開發(fā)人員使用 ChatGPT 來“快速理解和總結(jié)復(fù)雜代碼片段的語義”。

最后:Web3 中 AI 使用的挑戰(zhàn)、風(fēng)險和前景

AI 帶來了無限的可能性,它的唯一限制就是用戶的想象力。即使在早期階段,AI 模型也繼續(xù)展示其在轉(zhuǎn)變企業(yè)甚至行業(yè)方面的能力。由于進(jìn)入門檻低促使了廣泛采用,AI 很可能成為我們未來在這個數(shù)字世界中的生活方式。但是,此類技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)和風(fēng)險。

挑戰(zhàn)之一可能是消費者和組織對 AI 生成的內(nèi)容的抵制。例如,主要的圖庫網(wǎng)站和平臺 Getty Images 禁止上傳和銷售使用 AI 藝術(shù)工具生成的插圖。版權(quán)問題被認(rèn)為是原因,因為一些人工智能生成的圖像復(fù)制了受版權(quán)保護(hù)的內(nèi)容,原始藝術(shù)家的水印仍然可見。

AIGC 面臨的另一個挑戰(zhàn)是生成內(nèi)容的質(zhì)量問題。斯坦福大學(xué)教授 Andrew Ng 舉了一個例子,其中 ChatGPT 錯誤地認(rèn)為算盤如何比 GPU 更快,幸好事實并非如此。

對于該領(lǐng)域的大多數(shù)人來說,AI 這項技術(shù)已經(jīng)被證明開始擾亂勞動力。然而,認(rèn)為 AI 將在工作中取代人類是一種誤解。事實上,它實際上可以在現(xiàn)有市場和新興市場中創(chuàng)造新的機(jī)會:AI 很可能會幫助增加就業(yè)機(jī)會,或者會創(chuàng)造出與AI 相關(guān)的新型工作,只需要一些技能提升。

作家威廉·吉布森 (William Gibson) 的一句名言可能最能描述 AI 的未來:“未來已經(jīng)來臨——只是分布不均?!?今天 AI 和 Web3 之間的交集也可以這樣說。

原文:Crypto.com

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。