原文:Crypto.com
人工智能已经跃升到一个新的高度，现在正在帮助建立Web3。这篇文章将帮助你理解生成式人工智能将如何塑造Web3的未来。
图片来源:迷宫AI生成
本文的要点:
生成式AI是一种用于生成人工内容(如文本、图像、音频和视频内容)的AI。
Web3中的人工智能应用包括在游戏、NFT、资产创造和软件开发中部署数字收藏。
除了内容生成，AI还可以通过简化开发流程和改善去中心化应用程序(dapps)的用户体验来帮助促进Web3的发展。
虽然还有版权、准确性、创造性等挑战，但AI时代已经到来——各种AI模式正在改变企业和行业的运作模式。
人工智能生成的内容(AIGC)-内容生成的下一阶段人工智能生成的内容(AIGC)最近变得非常受欢迎。DALL-E和ChatGPT等应用程序已经产生了令人印象深刻的视觉资产，并实现了类似人类的对话。
广义而言，生成式AI是一种用于通过计算机模型生成内容(如文本、图像、音频和视频)的AI。AIGC被广泛认为是继专业生成内容(PGC)和用户生成内容(UGC)之后的下一个内容生成阶段。
PGC通常由平面设计师和动画师等创意专业人士制作，供品牌使用或发布，而UGC则由最终用户创建，并直接在YouTube、脸书或Twitter等社交媒体网站上分享。
近年来，随着AI的快速发展，它可以生成各种类型的内容。AI的一些相关分支是自然语言处理(NLP)，研究计算机如何处理和分析文本，以及生成对策网络(GAN)，旨在生成与训练数据集特征相似的新数据(如图像和视频)。
人工智能生成的内容有助于加快创作过程，公司开始注意到它在改变内容创作方式和创意团队跨行业运营方式方面的潜力。
以下是连接AI和Web3的潜在场景和用例。
AIGC在Web3中的应用
文本AI及其对Web3的影响文本AI是指利用AI生成文本。它是NLP的一种形式，可以根据给定的输入生成类似人类的文本，用于各种应用，如摘要、对话系统和机器翻译。今天的文本生成器用于为各种目的生成原创内容，在Web3的某些领域，文本生成可能非常有用。
在文本AI工具的帮助下，可以重新构思在线搜索，提供更直观的网页导航方式。ChatGPT和微软在线搜索引擎Bing的最新集成现在引入了聊天界面作为搜索网页的一种方式。
与此同时，谷歌发布了自己的NLP模型版本Bard，这是一个由LaMDA驱动的实验性对话AI文本服务，有助于简化复杂的主题和合成查询洞察。
1.生成式人工智能可以改变人们搜索互联网的方式。生成性AI可能会改变人们在互联网上过滤信息的方式，并可能减少对搜索引擎广告模式的依赖——许多当前的Web2用户长期以来一直希望避免这种情况。
文本生成工具允许用户在进行查询时消除SEO生成内容的噪音(尽管这涉及到手动干预和微调)。如果搜索偏好发生变化，有利于基于文本的AI工具，搜索引擎可能会被取代，这意味着有更少的搜索相关广告混乱可以挖掘——这是Web3的核心标准，旨在将技术的力量再次交给用户。
在区块链游戏中，基于文本的人工智能可以在许多方面提高游戏开发者和艺术家的创造力和生产力。通过使用基于文本的人工智能，基本的视频游戏元素(如对话、故事和角色组合等。)可以快速产生和改进，从而通过更快地产生想法来简化创作过程。
生成式人工智能可以改变NFT的生成方式，人工智能也可以帮助生成图像和视频——这些类型的内容可以被投射到NFT。这些由人工智能生成的NFT被称为生成式艺术NFT，艺术家首先会输入一组规则(比如一系列颜色和图案)，以及迭代次数和随机性等参数。然后计算机会在这个指定的框架内生成艺术品。
一个例子是“crypto朋克”生成器，幼虫实验室，它创建了“自动蜈蚣”NFT集合。以下是在人工智能的帮助下生成的NFT集合的其他示例。
这里有一些NFT的生成艺术的例子:
1.自动直升机
Autoglyphs由CryptoPunks的创造者幼虫实验室发布，在以太坊的区块链上建造，共有512架。
2.菲登扎
Fidenza系列由视觉艺术家泰勒·霍布斯(Tyler Hobbs)创作，使用通用算法生成各种曲线和方块，共999件。
3.套环
Ringers系列由艺术家Dmitri Cherniak创作，这些艺术品由JavaScript生成，描绘了绳索在一组钉子上缠绕的各种方式，共计1000件。
4.铬黄曲线
该系列由Erick 'Snowfro' Calderon创作，由10，000条随机生成的9种不同风格的波浪线组成。
5.失落的诗人
该系列由数字艺术家Pak创作，既是NFT系列，也是一款策略游戏，共有65，536件。
人工智能可以帮助在连锁游戏中生成头像和物品生成的人工智能模型，并可以帮助在Web3环境中大规模创建游戏资产——从头像、设备、车辆到人工制品。游戏行业可以应用文本到图像生成的人工智能模型，这些模型可以根据文本描述生成创意资产和内容。在某些参数范围内，现代语言模型也可用于围绕创建的资产构建上下文，例如项目强度统计、角色属性或智能。
人工智能生成的图像和视频现在非常先进，甚至可以用于创建区块链游戏中的特效和元宇宙中的虚拟产品。例如，镜像世界是一个GameFi项目，它使用AI驱动的虚拟“镜子”作为游戏角色的资产。镜像资产在每个游戏中都是完全可互操作的，确保资产持有者可以在游戏上线时使用它们来迎接新的挑战。
Alethea AI的CharacterGPT项目是另一个生殖人工智能的例子。它拥有一个名为CharacterGPT的多模态AI系统，可以从文本描述中生成交互式AI角色，从而实现文本到角色的创造。基于不同的自然语言描述，交互角色可以有不同的外貌、声音、性格和身份。
这些角色可以在区块链上标记化，它们的主人也可以定制它们的个性并训练它们的智力，以及在Alethea的AI协议上的各种其他dapp上交易和使用它们。这些交互式角色的拟议用例包括数字双胞胎(旨在反映物理对象的虚拟模型)、数字向导、数字同伴、虚拟助手和人工智能非玩家角色(NPC)。
AI可以帮助找到bug。在构建Web3基础设施和应用程序时，AI可以帮助简化开发过程。
例如，AI应用程序用于调试代码。使用AI，ChatGPT不仅展示了读写代码的能力，还展示了在代码中查找错误的能力。
一些加密专业人士已经开始使用AI程序来完成简单的代码审计任务:智能合约审计公司Certik的开发人员使用ChatGPT来“快速理解和总结复杂代码片段的语义”。
最后:人工智能在Web3中的挑战、风险和前景。AI带来无限可能，它唯一的限制就是用户的想象力。即使在早期，AI模型也在继续展示其改造企业甚至行业的能力。由于进入门槛低，AI很可能在未来成为我们在这个数字世界的生活方式。然而，这种技术也有一些挑战和风险。
挑战之一可能是消费者和组织对人工智能生成的内容的抵制。例如，主要画廊网站和平台Getty Images禁止上传和出售使用AI艺术工具生成的插图。版权问题被认为是原因，因为人工智能生成的一些图像已经失去了版权内容，原艺术家的水印仍然可见。
AIGC面临的另一个挑战是生成内容的质量。斯坦福大学教授吴恩达举了一个例子，ChatGPT错误地认为算盘比GPU快。幸运的是，事实并非如此。
对于这个领域的大多数人来说，人工智能技术已经被证明开始扰乱劳动力。但是，认为AI会在工作中取代人类，这是一种误解。事实上，它实际上可以在现有市场和新兴市场创造新的机会:AI很可能有助于增加就业机会，或者它会创造与AI相关的新工作，只需要一些技能改进。
作家威廉·吉布森的一句名言可以很好地描述人工智能的未来:“未来已经到来——只是分布不均。”今天AI和Web3的交集也可以这么说。
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