撰文：Vitalik Buterin

编译：Karen，Foresight News

特别感谢 Worldcoin 和 Modulus Labs 团队、Xinyuan Sun、Martin Koeppelmann 和 Illia Polosukhin 的反馈和讨论。

多年以来，很多人问过我这样一个问题：「加密货币和 AI 之间最富有成效的交叉点在哪里？」这是一个合理的问题：加密货币和 AI 是过去十年中两个主要的深度（软件）技术趋势，两者之间必定存在某种联系。

从表面上看，很容易找到两者的协同作用：加密货币的去中心化可以平衡 AI 中心化，AI 是不透明的，而加密货币可以带来透明度；AI 需要数据，而区块链擅长存储和追踪数据。但多年来，当大家要求我深入探讨具体应用时，我的回答一直比较令人失望：「是的，确实有一些值得探讨的应用，但并不多」。

在过去的三年里，随着现代 LLM（大型语言模型）等更强大的 AI 技术的兴起，以及不仅仅是区块链扩容解决方案，还有零知识证明、全同态加密、（两方和多方）安全多方计算等更强大加密货币技术的兴起，我开始看到了这种变化。在区块链生态系统内，或者将 AI 与密码学结合起来，确实存在一些有前景的 AI 应用，尽管在应用 AI 时需要小心谨慎。一个特殊的挑战是：在密码学中，开源是使某些东西真正安全的唯一方法，但在 AI 中，开放的模型（甚至其训练数据）大大增加了其对抗性机器学习攻击的脆弱性。这篇文章将对 Crypto+AI 可能交叉的不同方式进行分类，并探讨每个分类的前景和挑战。

来自 uETH 博客文章的 Crypto+AI 交叉点的总结。但如何才能在具体应用中真正实现这些协同作用呢？

AI 是一个非常广泛的概念：你可以将 AI 视为一组算法，你创建的算法不是通过明确指定，而是通过搅拌一个大的计算汤（computational soup）并施加某种优化压力来推动汤生成具有你想要的属性的算法。

这个描述绝对不应该被轻视，因为它包括了创造我们人类的过程！但这也意味着 AI 算法具有一些共同的特征：它们具有非常强大的能力，同时我们在了解或理解其内部运行过程上存在一定的限制。

有许多方法可以对人工智能进行分类，针对本文所讨论的人工智能与区块链之间的相互作用（Virgil Griffith 《字面意思来看，以太坊是一种变革游戏规则的技术》文章），我将按以下方式对其进行分类：

• AI 作为游戏中的参与者（最高的可行性）：在 AI 参与的机制中，激励的最终来源来自于人类输入的协议。
• AI 作为游戏界面（潜力很大，但存在风险）：AI 帮助用户理解周围的加密世界，并确保他们的行为（例如签名的消息和交易）与其意图相符，以避免被欺骗或受骗。