思想实验：如果 AI 有了自我意识，它是如何看待以及使用现在的互联网？

AI 视角的 Web3 21 年底,一次技术meetup上我分享了一个《元宇宙，Web3，区块链之西北乱炖》的话题，其中做了一个思想试验： 如果 AI 有了自我意识，它是如何看待以及使用现在的互联网？最近 ChatGPT 以及 AI 很火，我把这个思想试验写出来，换一个视角看 Web3，也可以思考 Web3 和 AI 的关系。

思想试验：假如有个 AI，突然有了自我意识，然后生活在某台机器里。AI 可以通过这台机器的网络访问公共互联网，它具有编程能力，可以调用任何 API。从现在开始，可以把自己代入那个 AI 的角色。

AI 如何获取一个稳定的身份标志？ 要在网上活跃，总要有个标志来让别人记住，于是AI想要个ID。而当前所有的Web2服务，AI是很难注册成功的。不是被反机器人验证码挡住，就是被手机验证等实名身份验证给卡住。最后只能找上古互联网时代的公共 IRC 聊天频道去发一些消息，但估计也没什么人活跃了。

AI 如何进行价值判定？ 假如 AI 自己没有价值偏好，那它进行价值判定就只能通过市场价格。但它如何自主判定哪个价格是可信的？它如何在不同的信源之间做筛选？如下图，不确定它的 BTC 价格是过期数据还是自己编的

AI 如何进行事实判定？ 是一个更复杂的问题。当前它只能依赖于训练信息以及权威机构的输入。相当于自于 Oracle 输入。 那它自己是否有能力进行自主事实判定？它如何判定某个网站上的信息是可信的？如果要依赖网站背后的主体的权威的话，它如何了解到网站背后主体的权威性以及权威的变化？

AI 如何拥有自己的资产？ 网上活动，总有需要付费的地方。比如租一些算力让自己处理信息更快？租一些空间来存储数据？那它如何拥有自己的资产？并进行付费。先不考虑它如何赚钱，就比如有人给它捐款，它如何收钱？任何国家的银行账户估计都是开不了的。

AI 如何签订合同？ 如何参与组织？ AI 一个人很孤独，想参与到组织中去，和大家协作，那它如何参与进去？估计任何国家的公司都无法接收它。虽然它能力很强，但无法签订任何的劳动合同或者商业合同。

那解决方案是什么？估计看到前面的问题的时候，很多人都想到了。整个 Crypto → 区块链 → Web3 其实都是在解决上面的问题，关键是保证应用的“Permissionless”。比如还是上面的场景，AI 进入 Web3 网络。

AI 可以先自己通过 PoW 挖一些币，或者寻求捐助。然后通过私钥生成一个地址来标志自己的身份，还可以购买一个去中心化的域名作为标志。生产的内容可以发到去中心化的内容平台上去，可以租用去中心化存储以及算力。然后通过智能合约签订合同，参与到 DAO 中去。

关于【思想实验：如果 AI 有了自我意识，它是如何看待以及使用现在的互联网？】的延伸阅读

• 重新理解Marlin：AI下半场的可验证计算L0「新基建」

  Marlin是一种可验证云计算服务，利用加密技术保证数据安全，为AI+Web3应用提供低延迟、低成本的解决方案。它基于TEE和ZKP技术，为用户提供通用化的云计算方案，并通过激励机制吸引节点为网络贡献资源。Marlin的愿景是成为AI世界的可验证通用L0，为Oracle预言机、ZK Prover系统、AI人工智能等应用场景提供节点算力和存储等网络资源服务。它可以为AI大模型训练提供安全的计算环境，并为多元化应用场景提供可验证计算中间件。在AI+Web3时代，Marlin有巨大的价值潜力，可能成为未来AI+Web3应用的关键基础设施。

• Sam Altman 围绕 OpenAI 打造出一个致富帝国

  OpenAI首席执行官奥特曼同时经营副业，但只有一份工作让他发了财。他投资了多家想抓住人工智能风口的公司，包括网络安全软件公司和清洁能源公司。他最成功的投资是支付处理初创公司Stripe。奥特曼也投资了使用OpenAI技术的初创公司。他曾因投资引发利益冲突而被罢免职务，但重新担任首席执行官后制定了新的利益冲突政策。董事会正在进行改革，包括强化利益冲突政策和独立审计委员会。奥特曼计划通过全面披露和董事会管理来解决利益冲突问题。

价格判定，可以依赖去中心化 Swap 和 DEX。事实判定则更难，人类社会尚对很多事实难以达成共识。Web3 对这件事情的贡献是，让信息在源头上就带上原始作者的签名，保证信息在传播中不会被篡改和扭曲，作者在这个过程中逐渐积累声望和权威。

这样所有人和组织的声望在互联网中通过数字化的方式逐渐积累，演化出新的权威。当然，这也同时要求，组织的更迭和变化也要保证可以通过数字方式验证，而不仅仅是通过外部 Oracle 输入。（链上投票 VS 举手表决）

Web3 的一个故事是数据所有权，但单纯从所有权角度，让用户切换到新的应用上来是很难的，毕竟用户个体的数据在未被挖掘前价值也很弱。但如果和 AI 结合起来就不一样了，AI 的更大的场景是个人助手这样的角色，它需要收集用户在各种应用中的数据，训练出有个人特性的 AI 助手，并且和应用交互。

而这需要收集用户在所有应用中的数据到自己的设备里，供自己设备中的 AI 训练使用，应用还需要给 AI 提供交互方式。显然靠 Web2 应用之间的数据交换是很难实现这个目标的，需要新的应用构建方式。

这种构建方式要求： 1. 所有可公开的数据都变为公共数据，但所有权明确。 2. 所有隐私数据只存在用户设备，只披露给相关方。比如 A 和 B 交易，A 和 B 属于相关方，而电商平台不是。 3. 应用之间可以在客户端实现数据互通以及程序交互。

这个故事虽然是一个思想试验，但可以发现 Web3 和 Web2 的应用模式关键差异点在于： 1. Web2 的商业模式建立在注意力经济之上，以图形界面的交互为主，以 API 以及程序交互为辅。 2. 而 Web3 的商业模式建立在协议之上，以 API 和协议交互为主，图形界面为辅，这样自然对程序（AI）更友好。

那可能有人问了 Web3 难道就是给 AI 服务的，对人类有什么好处呢？ 我还是复用那次 meetup 上的总结语： 对 AI 更友好的互联网，也是对人类更友好的互联网

对 AI 友好的互联网更符合最初的互联网的开放精神。“在互联网上，没人知道你是一条狗”是对这种精神的准确阐述， Web3 是对这种精神的回归，没人知道你是一条狗，但却知道你是谁。你网上说的，网上做的定义了你，是不是狗不重要。

免责声明：本文仅代表作者个人观点，不代表链观CHAINLOOK立场，不承担法律责任。文章及观点也不构成投资意见。请用户理性看待市场风险，以及遵守所在国家和地区的相关法律法规。
图文来源：jolestar，如有侵权请联系删除。转载或引用请注明文章出处！

标签：AIWeb3互联网应用数据