Lyn Alden: 爲什么比特幣是最適合人工智能的貨幣

作者 ： Lyn Alden  編譯 ： GaryMa 吳說區塊鏈

注：以下節選來自 Lyn Alden 八月發布的關於人工智能主題的通訊稿，其中涉及與比特幣相關的部分，由於篇幅限制或其他原因，可能有些細節或信息未被完整翻譯或被刪除。我們建議讀者在閱讀本文時同時參考原文，以獲取更全面的信息。

什么是最適合 AI 的貨幣？

哪種貨幣形式對於 AI 代理來說是最好的？根據我目前所見，我認爲比特幣是最主要的答案。

在一個未來世界中，人機和機器之間的支付將大量出現，开源的數字原生貨幣自然適用。

AI 代理可以創建一個比特幣/加密貨幣錢包，賺取資金並使用資金。

AI 可以從零开始，被分配一個任務，或者只是“決定”去完成一個任務。當它評估完成任務的最佳方式時，它會確定某些付費服務對於它是有益的或至關重要的。因此，它生成一個比特幣/閃電網絡錢包（與銀行账戶不同，它無需獲得許可，因爲它是开源的），然後說服其創建者給予它資金，或以其他方式在網上賺取資金（也許它在 Nostr 上發布一些聰明的內容，賺取小費）。現在，有了資金，它可以支付它需要的東西。

高效的开源數字原生貨幣可以更快速地使用，無需許可地使用，且可以進行比現有法定貨幣更小額的交易（微交易），從而爲機機支付、人機支付帶來更多可能性。這是 AI 代理使用的一種自然貨幣形式。

這個趨勢得到了延續。六月底，比特幣公司 Fedi 和 Stak 合作組織了一個 AI 黑客馬拉松。Fedi 和 Stak 號召所有相信通過比特幣、閃電網絡和 Fedimint 賦予人們和社區科技權力的开發者、構建者和先驅者：加入我們，幫助用比特幣、閃電網絡和 Fedimint 民主化人工智能。

七月初，閃電實驗室（Lightning Labs，主要的閃電網絡基礎設施提供商）宣布推出一套新的开發者工具，以支持這種新興的比特幣+AI 交叉領域。

簡單地說，閃電實驗室的工具主要有兩個方面：

1）更容易構建能夠持有和使用比特幣來完成任務的AI代理；

2）使用閃電網絡和長期存在的“HTTP 402 付款要求”狀態碼，可以更容易地爲每次使用的資源密集型計算付費。

爲了看到後者的效果，您可以觀看由閃電實驗室首席技術官 Olaoluwa Osuntokun 分享的這段兩分鐘視頻。

鏈接：

https://twitter.com/roasbeef/status/1677037020156399616

在該視頻中，用戶（Fedi 的开發者和產品支持主管 Kody Low）讓 GPT-4 爲他編寫代碼，並使用閃電支付每個問題的費用（每個問題約 0.01 美元）。具有諷刺意味的是，他要求 AI 編寫的代碼正是他已經作爲工作服務展示的東西：使用閃電網絡支付 API 調用的能力。

具體而言，Kody 問 AI：“如何創建一個反向代理來使用閃電網絡支付我的 API 調用？使用 LND 後端，並用 golang 爲我編寫反向代理。”然後他支付了閃電網絡的付款請求。AI 理解了請求，接收了付款，並提供了組織良好且有注釋的代碼以回答問題。然後，Kody 要求它使用 rust 編程語言而不是 golang 重新編寫代碼，並再次付款。AI 重新編寫了代碼，並在英語中更詳細地說明了代碼的某些部分正在做什么，並澄清了對程序的基本概要，但要實現完全實現的版本，它需要包含更多的錯誤處理和其他細微之處，但這是程序的基本概要。然後，Kody 對它表示感謝，並表示 AI 和閃電網絡非常匹配，再次支付了費用。AI 表示 Kody 不用客氣，同意 AI 和閃電網絡都是強大的技術，它們在一起能夠創建先進的解決方案。

我個人親自測試過其中一個程序，我可以在不使用訂閱的情況下在手機上使用 ChatGPT，並以等價的一兩美分用閃電網絡支付來提問，價格會根據每個問題動態波動，可能取決於後台運行的某種供需算法。

爲了好玩，我問了 ChatGPT 一些 AI 代理可能需要支付給人類的一些示例。以下是它的回答：

很好的問題！AI 代理可能需要在完成各種任務的過程中向人類付款。以下是一些潛在的場景：

1. 零工經濟和微任務：AI 可能被要求找到人來完成小任務，例如標記圖像或轉錄音頻，這在零工平台上經常發生。任務完成後，AI 可以將約定的付款發送給工人。

2. 電子商務交易：如果AI管理電子商務平台或在线市場，它可能需要向賣家或服務提供者發送付款。這可能是對產品銷售、退款或服務費的回應。

3. 內容創作者和網絡影響者：AI 代理可能管理平台或渠道，人們在這些平台上發布內容或影響其他人。他們可以被編程以基於觀看、點贊、分享或其他指標的方式向這些創作者分發付款或獎勵。

4. 衆包和創意生成：公司可以使用 AI 來管理創新或創意生成活動，鼓勵人們提交想法。一旦選擇了一個想法，AI 可以向提交想法的人發送付款或獎勵。

5. 客戶退款：如果 AI 爲公司處理客戶服務，它可能需要對退貨產品、取消服務或由公司造成的任何不便進行退款。

6. 參與調查：AI 可能管理用於市場研究或其他數據收集目的的調查。參與者可以得到他們的時間和投入的補償。

7. 慈善捐贈：AI 可以用於管理慈善組織向受益人的付款。

8. 自由職業者付款：AI 可能被僱用來管理自由職業者或合同工，完成工作後支付報酬。

9. 獎金和獎勵：如果 AI 管理比賽或遊戲，它可能需要向獲勝者發送獎金或獎勵。

這只是許多潛在應用的例子。共同的线索是，任何需要對提供服務或價值的人進行補償的任務都有可能由 AI 來管理。

然後我問了它一些例子，AI 代理在完成其分配任務的過程中可能需要支付另一個 AI 代理的一些示例，它的回答是：

確實有很多潛在情況下，AI 代理可能需要與另一個 AI 代理進行交易。這可能發生在系統被設計爲自主交互和交易資源或服務的情況下，例如：

1. 自動駕駛車輛：在自動駕駛汽車的未來中，控制各個車輛的 AI 代理可能會向控制其他AI的車輛支付權利或確保停車位。

2. AI 市場：在 AI 市場中，一個 AI 可能向另一個 AI 支付特定的服務費，例如數據分析、機器學習模型訓練或優化復雜任務。

3. 內容或數據獲取：一個 AI 可能會向另一個 AI 支付專有數據或內容的費用，如專有研究、市場分析或數字資產。

4. 雲計算資源：管理服務器或雲資源的 AI 可能會向另一個 AI 支付使用其多余計算能力或存儲空間的費用。

5. 數字廣告：管理廣告活動的 AI 可能會向另一個A I 支付費用，以在數字平台上的最佳位置或時間放置其廣告。

6. AI 調節的拍賣：在在线廣告實時競價系統中，一個 AI 代理可能會向另一個AI代理支付針對特定受衆群體的廣告位費用。

7. 遊戲：在在线遊戲場景中，一個 AI 可能需要向另一個 AI 支付虛擬貨物、服務或遊戲進展的費用。

8. 物聯網（IoT）：在智能家居或智能城市中，一個物聯網設備（由AI管理）可能會向另一個設備支付以優先執行其任務。例如，智能冰箱可以向智能烤箱支付費用，以推遲其耗能的冷卻循環，直到冰箱完成了其耗電的冷卻循環。

這些示例都是推測性的，取決於允許安全的 AI 對 AI 交易的復雜基礎設施。但隨着技術的不斷發展，我們可能會看到更多的系統被設計爲允許這種自主互動。

現在，這篇文章的讀者在閱讀到這一部分時可能會問的一個正確的懷疑性問題是，“爲什么在 AI 使用中使用閃電網絡支付，而不是僅以美元支付？”

答案是，比特幣/閃電網絡是與 AI 合作的獨特適合的方式，原因有幾個：

● 不可退款：與許多軟件應用程序不同，AI 在每次使用的基礎上在硬件上非常密集。當您使用 AI 時，您正在使用非常耗電的 GPU 硬件。一旦开發完成，軟件本身就很便宜，但每次使用該軟件都會產生實際的電力/硬件資源成本，這與大多數軟件類型不同。如果一個 API 被留給通過常規方式（例如信用卡）支付（例如信用卡），那么商家就會成爲欺詐的目標。用戶可以向 GPU 發送成千上萬的用途，並對其付款進行反向退款。在這種情況下，商家承擔了電力/硬件的成本，但隨後失去了付款。另一方面，閃電是一種無記名資產最終結算的一種方法。

● 微交易：大多數付款方法在單個交易的大小方面都有限制。您不能使用 Visa 卡支付 0.03 美元，例如。PayPal 在商家方面的最低固定費用是每筆 0.49 美元。您所能做的最接近的事情是預先爲帳戶提供資金，然後在其帳戶內每次使用時支付微付款。這在全球範圍內以及跨國界和貨幣之間變得更加復雜；如果馬來西亞的某人想要向加利福尼亞的某人支付一些AI使用費，他們應該使用什么支付方式？甚至在我的網站上的訂閱付款後台內，我和我的運營經理有時會遇到接受外國信用卡的問題，在許多國家，他們使用移動支付服務而不是信用卡。閃電網絡可以在全球範圍內處理微交易。用戶可以從任何地方向任何地方支付每次的使用費用幾美分，無需訂閱，也無需預授權資金。對於機機支付來說，這非常相關，訂閱可能不是理想的選擇，它們只需要在實時基礎上相互交互。

● 無需許可和可編程：可以創建 AI 代理來執行各種操作。作爲一個沒有法律身份的實體，AI 代理持有和使用开源可編程貨幣比使用銀行账戶或銀行支付產品更容易。AI 代理可能無法獲得銀行账戶，但他們可以運行閃電節點，或者操作閃電網絡錢包。閃電網絡的可編程性質和實時即時性質允許動態定價。換句話說，每個 API 調用的價格可以被編程爲每秒變化，這取決於它們同時收到的傳入 API 請求的數量。

以工作量證明防止垃圾信息

如今，由於人工智能幾乎讓圖片、視頻、文字、程序等創作成本降低，越來越難以區分哪些內容是真實的，哪些內容是高質量的虛假視頻或虛擬人格。當我們在企業、社會、政治或地緣政治角度上看到一張圖片或一段視頻可能很重要時，我們怎么能確定它是真實的鏡頭產物，而不是由人工智能生成的數字僞造品？現在想象一下，隨着技術的提升，五年或十年後會變得如何。

更令人擔憂的是機器人的令人信服性。每當我使用 Twitter（現在稱爲“X”）時，我的帖子都會被機器人淹沒。幸運的是，它們是低質量、程序糟糕的明顯機器人。然而，還有一些人類冒充者，他們手動創建一個類似於我的帳戶，並开始試圖釣魚人們進行詐騙。如果社交媒體上的 AI 機器人真的相當令人信服會怎么樣呢？如果它們可以以無法計數的數量存在，不斷被創建，就像它們可以被識別和阻止一樣？

除了以機器人向人們發送垃圾信息作爲一種欺詐形式外，一個復雜的機器人策略可能涉及構建一個完整的虛假社區，以推廣某種思想，並使其看起來很受歡迎。許多不同的人工智能人格可能能夠在網上運作，並且能夠說服許多人。想象一下，有人編寫了一個程序，創建了一個機器人軍隊，每個機器人都是獨一無二的，比當前的 ChatGPT 更先進幾年，它們協調一致地推廣某個政治候選人、某種社會觀點，或者只是增加某個有影響力的人的受衆。現在想象一下，這個程序是开源的，任何想使用它的人都可以使用。潘多拉的盒子被打开了。

想象一下，在網上互動的時候：

1)  大多數看起來像人類的實體都不是人；

2)  很難確定哪些是真正的人類。

處理這種情況的一種方法是，社交媒體平台在注冊時強制執行身份驗證。在這種情況下，新加入者需要提供充分的證據證明他們是真實的人。埃隆·馬斯克的 Twitter/X 似乎正在朝着這個方向發展，其他一些平台也是如此。雖然這對於某些平台可能確實有效，但這種方法的明顯缺點是，在許多情況下，匿名性是安全和真實的重要組成部分。某些職業的人無法在线上自由地做自己，使用匿名帳戶進行社交放松。更嚴重的是，在許多國家，某些類型的言論是非法的。領導人無法公开受到批評，某些主題被禁止討論，等等。事實上，美國的一些开國元勳在發表對英國君主制的革命批評時，最初使用化名以獲得保護。極權主義者喜歡強制性身份驗證來參與社交媒體，嚴重的機器人問題會給他們提供一個很好的借口來實施這些措施。而且，他們可以輕易地強迫各種平台向他們提供數據。

另一種方法是，社交媒體可以保持开放和匿名，但可以使用某種持續性證明或付款檢查來防止無數機器人的洪水。早在 20 世紀 90 年代，密碼學家亞當·巴克發明了 Hashcash 形式的工作量證明，以防止各種類型的垃圾郵件或拒絕服務攻擊。最終，中本聰在比特幣協議的核心部分使用了它，但在社交媒體或互聯網的其他部分沒有被廣泛實施。

比特幣的账本具有幾乎無法僞造的歷史。每次在區塊鏈上更新一個塊時，都需要能量，而账本的完整歷史記錄中包含了大量的能量編碼，使其很難僞造。除了可以用作貨幣資產，比特幣區塊鏈現在還以一種全球性的开放源代碼不可變的時間膠囊存在，其中可以插入任意數據（包括文檔、圖片、書籍、歌曲或來自其他系統的時間戳），並且可以證明被插入的數據自那個日期以來未被修改。任務閉源、不透明、中心化的服務器都無法復制這個功能。

比特幣的工作量證明能否像亞當·巴克最初創建 Hashcash 一樣，用於保護其他類型的系統免受垃圾信息的侵害？有一些途徑已經沿着這些方向進行了探索，這可能在未來幾年變得越來越重要。

● 支付：比特幣目前被 Stacker News 用作發布激勵和防止垃圾信息的一種形式。用戶必須支付一小部分比特幣來發布帖子，並可以用小部分比特幣給彼此打賞。傳統支付方式（如 Visa）的問題在於，它們識別了人，而比特幣是付款的證明，但不需要知道身份，這對於防止垃圾信息來說是可以接受的。這可以通過各種方式進行調整。如果 Twitter/X 實現了類似的功能，那么例如我可以設置，只允許那些與他們的身份有某種微成本關聯的人評論我的帖子，以防止垃圾信息。

● 帶有成本的身份：有人可以創建一個公共/私有密鑰對（就像在 Nostr 上一樣），但隨後進一步，將公共密鑰嵌入比特幣區塊鏈中，由於交易費用而產生現實世界的資源成本，以各種方式向人們驗證這個密鑰確實是他們的，然後使用與該公共密鑰相匹配的私有密鑰來籤署他們創建或授權的任何數字內容。對於任何具有已知誠信標准的大型新聞機構也是如此。平台可以檢查哪些密鑰對是嵌入式的或不是嵌入式的。從那時起，這允許人們區分僞造品與真實內容（至少在某種程度上是由該個體或組織創建的，並且自發布以來沒有被修改，不一定是客觀真實的），並且使得數百萬冒充者不能使用已經嵌入在比特幣區塊鏈中，並且真實世界費用支出的相似密鑰對。

雖然我們還沒有達到這個階段，但在一個人工智能足夠先進、模仿或僞造幾乎沒有成本的世界裏，我們可能會學會要求連續性證明（加密公鑰/私鑰對）和工作量證明（證明真實世界的資源被用於增加給定的公鑰/私鑰對或在线身份的重要性），然後再認真對待某些類型的數字內容。

在我之前描述的潛在未來世界中：

1)  大多數看起來像人類的實體都不是人類；

2)  很難確定哪些是真正的人類，然後我們需要採用各種方法來分類哪些實體具有某種現實世界的有形性或與之相關的成本，在近乎無限的噪音海洋中找到信號。

身份檢查或實際資源成本的使用是平台可以採取的兩個主要方向。

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標題：Lyn Alden: 爲什么比特幣是最適合人工智能的貨幣

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