在 Crypto.com 的支持下，DeFi 之道为您带来了一篇关于生成式 AI 如何塑造 Web3 未来的深入探讨。
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图片来源：由 Maze AI 生成
本文将带您了解生成式 AI 在 Web3 中的潜力和挑战。让我们一起探讨 AI 如何通过生成内容、简化开发过程和提升用户体验来推动 Web3 的发展。
生成式 AI 已经成为一种强大的工具，能够生成各种形式的艺术作品和内容，从文本、图像到音频和视频。它被视为继专业生成内容 (PGC) 和用户生成内容 (UGC) 之后的下一阶段内容生成方式。近年来，AI 的快速发展让它能够在各种领域中生成内容，包括自然语言处理 (NLP) 和生成对抗网络 (GAN) 等技术的应用。这些技术不仅加速了创意过程，还为企业提供了新的内容创建方式和跨行业合作的机会。
以下是 AI 在 Web3 中的一些应用场景和用例：
文本型 AI 及其对 Web3 的影响
文本型 AI 利用自然语言处理技术生成类似人类的文本，广泛应用于摘要、对话系统和机器翻译等领域。在 Web3 中，文本生成工具可以重新定义在线搜索方式，提供更直观的导航体验。例如，ChatGPT 与 Bing 的集成，以及谷歌的 Bard 项目，都在尝试通过聊天界面来搜索网络。
生成式 AI 有潜力改变人们获取信息的方式，减少对传统搜索引擎广告模式的依赖。这意味着用户可以更直接地获取所需的信息，而不必忍受 SEO 内容的干扰。这种变化符合 Web3 的核心理念，即将技术的控制权重新交还给用户。
在区块链游戏中，文本型 AI 可以帮助开发者快速创建和完善游戏元素，如对话、故事和角色组合，从而提升游戏开发的效率和创意性。
生成式 AI 改变 NFT 的生成方式
AI 还可以生成图像和视频，这些内容可以被铸造成 NFT，称为生成艺术 NFT。艺术家通过设定规则和参数，AI 可以在这些框架内生成独特的艺术作品。例如，CryptoPunks 的创作者 Larva Labs 就通过 AI 生成了一系列名为“Autoglyphs”的 NFT 作品。
以下是一些生成式艺术 NFT 的例子：
1). **Autoglyphs**
由 CryptoPunks 的创作者 Larva Labs 发布，基于以太坊区块链，总量 512 个。
2). **Fidenza**
由 Tyler Hobbs 创作，利用算法生成，总量 999 个。
3). **Ringers**
由 Dmitri Cherniak 创作，通过 JavaScript 生成，总量 1000 个。
4). **Chromie Squiggle**
由 Erick ‘Snowfro’ Calderon 创建，总量 10000 个，采用随机生成的波浪线设计。
5). **Lost Poets**
由数字艺术家 Pak 创作，总量 65,536 个，既是 NFT 集合也是策略游戏。
AI 在链游中的应用
生成式 AI 模型可以大规模创建游戏资产，如化身、装备和物品。游戏行业可以利用这些模型根据文本描述生成创意内容。AI 生成的图像和视频已经足够先进，可以用于元宇宙中的区块链游戏和虚拟产品。例如，Mirror World 项目利用 AI 生成的虚拟资产在不同游戏中实现互操作性。而 Alethea AI 的 CharacterGPT 项目则通过文本描述生成可交互的 AI 角色，这些角色可以被代币化并在各种 dapp 中使用，应用范围广泛，包括数字孪生、虚拟助手和 AI NPC 等。
AI 在查找 Bug 中的作用
在构建 Web3 基础设施和应用程序时，AI 可以简化开发过程。例如，AI 工具如 ChatGPT 不仅可以读写代码，还能帮助发现代码中的错误。一些加密专业人士已经开始使用 AI 进行简单的代码审计任务，如 Certik 的开发人员利用 ChatGPT 来快速理解和总结复杂代码片段的语义。
Web3 中 AI 使用的挑战、风险和前景
AI 的潜力无穷，但也面临一些挑战和风险。例如，消费者和组织可能抵制 AI 生成的内容，版权问题是其中的一个原因。此外，AI 生成内容的质量也可能存在问题，有时可能会出现错误的信息。尽管如此，AI 技术在早期阶段就展示了其改变企业和行业的能力。由于进入门槛低，AI 的广泛应用似乎已成定局。然而，AI 也可能扰乱劳动力市场，但这并不意味着 AI 将取代人类工作。相反，它可能会创造新的就业机会和与 AI 相关的新型工作，只需一些技能提升。
正如作家威廉·吉布森所说：“未来已经来临——只是分布不均。”AI 和 Web3 的交集也正处于这种状态，充满了无限的可能性和挑战。
