与AI有关的加密货币项目资金规模高达28.5亿美元！一份Coinbase研究报告指出，AI与区块链结合，可以解决包括数据收集、辨别假消息等五大问题。

美国最大加密货币交易所Coinbase研究报告指出，人工智能和区块链的结合，能够创造出新的解决方案，是企业的巨大机会。除了带来更多的机遇和创新，也可以解决人工智能所衍伸的有关风险。

Coinbase研究主管大卫·杜昂（David Duong）表示：「随着人工智能和区块链应用的成熟，技术所带来的破坏式创新，将可能创造区块链、加密货币间新的应用，甚至帮助解决人工智能所引发的社会挑战。」

自去年OpenAI的ChatGPT发布以来，人工智能技术已经在许多产业中出现，其中一个快速导入人工智能的领域，就是加密货币。

Coinbase的报告指出，现在有大约7.72亿美元的加密货币项目，与人工智能直接相关，这仍然只占总加密货币市值的0.07％左右。然而，如果考虑所有已经纳入，或正在纳入AI的能力或服务提供的项目，这个数字将达到约28.5亿美元。

其中一些公司，试图使用去中心化的解决方案，来解决数据存取或计算资源问题，以支持AI的发展。

根据CoinGecko数据，从今年年初开始，AI类别的代币正流入大量资金。

例如，提供基于显卡（GPU）分散式渲染解决方案的The Render Network，其应用代币「RNDR」，在过去一年中，上涨了超过262%。同样地，SingularityNET是一个分散式的人工智能市场，利用区块链技术，提供无限制的算力和应用程式使用权限，也已经上涨了374%以上。

报告中，提到了5个结合人工智能和区块链技术的案例。

一：去中心化数据市场

生成式AI依赖于大量、通用且高品质的资料，来处理大量的资料查询需求，训练这些模型所需要的数据资讯，一直是其中一大限制。

去中心化的数据市场，可以帮助生成式AI模型满足对多样化、验证数据集的需求。同样，基于代币的激励机制，可以提高从市场获得数据的品质。

二：共享算力

训练生成式AI模型的计算成本很高，未来对资源的需求可能会增加。

分散式计算能力网络，可以奖励那些自愿使用闲置显卡（GPU），来帮助减轻部分计算负担的用户。这可以降低成本，并且已经用于其他计算密集型工作，例如，电脑游戏或电影的影片渲染效果。

三：解决错误讯息和假消息

数据真实性和虚假资讯，是数位时代的一大问题，特别是因为人工智能，可以建立越来越难以与人类生成的内容区分开来的「深度伪造」（Deep Fake）。

区块链和NFT技术，可以透过确定图像、影片、音乐和其他媒体的来源，来帮助解决这一问题。

四：建立分散式网络可审核性

生成式AI演算法的决策过程，通常是不透明的，使得这些过程很难被审核，并且难以改进。

将区块链技术与人工智能模型结合，可以帮助使这些过程更加透明，并允许用户，仔细检查人工智能产生结果的逻辑和可靠性。

五：AI开发更亲民、民主化

Coinbase报告表示，相信加密货币平台可以让AI系统更易于使用，让人们既可以为其开发做出贡献，也可以在全球范围内使用。

目前的生成式AI市场，仅由少数几家大型组织主导，例如，开发ChatGPT的OpenAI或Stable Diffusion的开发商Stability AI。

新开发人员的进入门槛，可能会从经济、文化或地理，限制这些系统的设计。加密平台可以帮助获取更多样化的贡献集，并重新分配使用权限，以便更多用户可以利用其优势，例如，医疗保健建议或电子商务。

人工智能与区块链技术的相互结合，仍处于非常早期的阶段，使用区块链技术来打击假消息的想法，也不是最新颖的概念。

从2020年开始，纽约时报的研发团队，就开始探索区块链解决方案，可以如何透过密切关注可信资讯来源，来帮助打击假消息。

OpenAI执行长山姆·奥特曼（Sam Altman），也早在2021年底就创立名为「Worldcoin」的新创公司，目标成为AI时代的人类证明，且成功获得知名创投Andreessen Horowitz和Coinbase Ventures的支持。

尽管媒体将AI发展，描述为「科技业的疯狂军备竞赛」，但现实是，全球AI私人投资，在2021年到2022年间，下降了27%。

根据研究机构《CB Insights》的数据指出，美国和全球人工智能公司的创投，在2023年第一季，分别下降了27%和43%。

总体而言，AI和加密货币在未来的交互，对于Web3时代中生存的企业来说，是一个必须要把握的重要机会。

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