以太坊創辦人Vitalik Buterin專文：AI與區塊鏈整合的前景與挑戰

以太坊創辦人 Vitalik Buterin 認為區塊鏈生態、密碼學與 AI 在整合上確實存在一些有前景的應用，他將此分為四大類，並探討每個類別的前景和挑戰。

AI 與加密領域如何整合？

自 AI 問世以來，加密領域一直探索區塊鏈與 AI 之間最有成效的整合是什麼？

Vitalik 認為：

區塊鏈的去中心化能平衡 AI 的中心化，AI是不透明的，而區塊鏈帶來透明度；AI 需要數據，而區塊鏈適用於儲存和追踪數據。而當大家要我深掘並談論具體應用時，我的回答一直令人失望：「是有一些，但沒有太多整合。」

不過 Vitalik 在過去三年看到情況正在改變，區塊鏈生態、密碼學與 AI 在整合上確實存在一些有前景的應用，他將此分為四大類，並探討每個類別的前景和挑戰。

類別一：AI 作為參與者 (高度可行)

這實際上是一個存在將近十年的類別，Vitalik 以套利機器人為例，從去中心化交易所 (DEXes) 被廣泛使用以來，有交易發生就存在套利機會，而機器人的套利能力遠高於人類。他預計 AI 在套利上很快會觸及許多其他應用，例如預測市場 AIOmen 就是一個展示 AI 成為參與者的案例。

他指出：

預測市場長久以來在實踐中並未取得太大成功，原因包括最大的參與者通常是不理性的，擁有正確知識的人卻不願付出時間、金錢來參與，但 AI 的參與可能會改變這一情況，AI 能以時薪低於 1 美元的價格工作，並具有百科全書的知識，甚至能實時結合網路搜索功能。

這是一個強大的基礎功能，因為一旦 AI 能對這些零星小事進行預測，代表這也能應用在許多類型的問題上：

• X (推特) 股價會有什麼變化？

• 私訊我的真的是來自馬斯克的帳號嗎？

• 0x1b54….98c3 是 ERC20代幣「Casinu Inu」的地址嗎？

類別二：AI 前端 (潛力、風險並存)

AI 作為軟體前端的想法是，這能清楚識別、解釋用戶在網路世界中所遇到的資安疑慮，在區塊鏈領域中，AI 能提供更豐富、人性化的解釋，幫助用戶了解參與的 Dapp 類型、簽署複雜交易的後果，Vitalik 認為 Metamask 的詐騙檢測功能就是現有的例子之一。

另一個例子則是 Rabby 錢包 的模擬功能，能向用戶展示他們簽署交易後的預期結果。

下圖中 Rabby 向 Vitalik 解釋了簽署交易後，會將所有「比特幣」(一些 ERC20 詐騙幣，而非真正的 BTC）換成 ETH 的情形。

Vitalik 認為部分專案會開始以這個方向開發，例如 LangChain wallet 就以 AI 作為前端，然而完全以 AI 作為前端介面也可能帶來極大風險，Vitalik 將在第三類「AI 作為規則」進行討論。

類別三：AI 作為規則 (風險極高)

Vitalik 強調，這絕對是令人興奮但風險也最高的應用，若以區塊鏈舉例，即一個智能合約或 DAO 若需要進行主觀決策，那麼是否能讓 AI 成為智能合約或 DAO 的一部分，以協助執行決策？

在這種情境下，智能合約是自動執行的代碼，而負責設計這些合約的邏輯與規則的是 AI，這將能讓規則能夠更加靈活且智能，能自動適應不同情況及用戶需求。例如，一項 DeFi 可能使用 AI 設計智能合約，以動態調整貸款利率，並根據當前市場條件和風險進行評估。

不過這存在風險與挑戰，Vitalik 指出：

如果一個在機制發揮關鍵作用的 AI 模型是封閉的，你無法驗證它的內部運作，所以這並沒有比中心化應用更好。若 AI 是開源的，那麼攻擊者能下載並進行模擬，透過高度優化的攻擊以欺騙模型，他們甚至能在網路上實時重播攻擊過程。

類別四：讓 AI 來實現目標 (很長遠但有趣)

與第三點類似，不過這不僅是讓 AI 來設計區塊鏈和 DAO 等機制，同時也旨在打造出能具有潛在廣泛應用價值的 AI 專案。

Vitalik 特別點名了 NEAR 協議團隊持續將此視為核心目標之一，他指出這樣的 AI 專案既能區塊鏈應用，也能擴展到區塊鏈領域之外。

這麼做有兩種原因。

首先，自 AI 問世以來，許多人表達了對 AI 進行治理的渴望，原因不外乎擔心系統存在偏見等，但若能透過區塊鏈、多方計算 (MPC) 打造出一種讓大眾能安心的「AI 黑盒」，那麼許多應用將受益匪淺，基於區塊鏈技術的 AI 可能是實現此目標的途徑，確保 AI 的培訓過程是公正、透明的。

其次，從 AI 資安的角度來看，區塊鏈能讓 AI 具有安全終止的開關，一旦檢測到 AI 可能被濫用或受到威脅，能進而保護整體系統免於風險；此外加密貨幣獨有的經濟激勵也有助於打造更優秀的 AI 專案，Vitalik 認為去中心化 AI 專案 BitTensor 就屬於此類。

Vitalik 總結道，未來 AI 和區塊鏈之間的整合讓人興奮，但 AI 的採用也需謹慎，特別是當它涉及主觀決策的應用。這將是一個持續發展的領域，他期待看到更多有趣的應用出現，同時也可能會出現一些意想不到的挑戰。