AI生成技术：Web3未来塑造者

AI 技术正以惊人的速度发展，现在已经开始助力构建 Web3 生态系统。让我们来看看生成式 AI 如何塑造 Web3 的未来吧。

图片来源：由 Maze AI 生成

AI 生成内容（AIGC）——内容生成的下一阶段

AI 生成内容（AIGC）已经成为热门话题，像 DALL-E 和 ChatGPT 这样的应用产生了令人惊叹的视觉效果和近乎人类的对话。生成式 AI 是一种通过计算机模型生成内容（如文本、图像、音频和视频）的 AI，被认为是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后的内容生成的下一阶段。PGC 通常由创意专业人士制作，而 UGC 则是由最终用户在社交媒体上分享。AI 的快速发展使得它能够生成各种类型的内容，如自然语言处理（NLP）和生成对抗网络（GAN），这些都加速了创意过程，企业也开始注意到 AI 在改变内容创建方式和跨行业运作方面的潜力。

AIGC 在 Web3 中的应用

文本型 AI 及其对 Web3 的影响

文本型 AI 利用 AI 生成文本，是 NLP 的一种形式，可以生成类似人类的文本，用于摘要、对话系统和机器翻译等。今天的文本生成器能够为各种目的生成原创且有创意的内容，在 Web3 中的某些领域，文本生成可能非常有用。例如，文本 AI 工具可以重新构想在线搜索，提供更直观的 Web 导航方式。ChatGPT 与微软的 Bing 集成引入了聊天界面作为搜索 Web 的方式，而谷歌的 Bard 则利用 LaMDA 驱动，简化复杂主题并综合查询见解。

生成式 AI 有可能改变人们在网络上过滤信息的方式，减少对搜索引擎广告模型的依赖。在区块链游戏中，文本型 AI 可以通过快速制作和完善基本的游戏元素（如对话、故事和角色组合）来增强开发人员和艺术家的创造力和生产力。

生成式 AI 可以改变 NFT 的生成方式

AI 还可以帮助生成图像和视频，这些内容可以被铸造成 NFT。生成艺术 NFT 由艺术家输入一组规则（如颜色和图案）和参数（如迭代次数和随机程度），然后计算机在这个框架内生成艺术品。例如，CryptoPunks 的创作者 Larva Labs 创建了 Autoglyphs NFT 集合。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，构建于以太坊区块链之上，总量 512 个。

2.

Fidenza 系列由视觉艺术家 Tyler Hobbs 创作，利用了生成各种曲线和区块的通用算法，总量 999 个。

3.

Ringers 系列由艺术家 Dmitri Cherniak 创作，这些艺术品由 JavaScript 生成，描绘了将绳子缠绕在一组钉子上的各种方式，总量 1000 个。

4.

该系列由 Erick 'Snowfro' Calderon 创建，由九种不同样式方案中随机生成的波浪线组成，总量 10000 个。

5.

该系列由数字艺术家 Pak 创作，既是 NFT 合集又是策略游戏，总量 65,536 个。

AI 可以帮助生成链游中的头像和物品

生成式 AI 模型可以大规模创建 Web3 环境中的游戏资产，从化身、设备、车辆到人工制品。游戏行业可以应用文本到图像的生成式 AI 模型，这些模型能够根据文本描述生成创意资产和内容。现代语言模型也可以在某些参数内围绕所创建的资产构建上下文，如物品力量统计数据、角色属性或智力。AI 生成的图像和视频现在非常先进，可以用于在元宇宙中的区块链游戏和虚拟产品中创建特效。例如，Mirror World 利用 AI 驱动的虚拟“镜子”作为游戏角色的资产，而 Alethea AI 的 CharacterGPT 项目则从文本描述中生成交互式 AI 字符，这些角色可以在区块链上被代币化，并在各种 dapp 上交易和使用。

AI 可以帮助查找 Bug

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 应用程序用于调试代码，ChatGPT 展示了不仅可以读写代码，还可以发现代码中的错误的能力。一些加密专业人士现在已经开始使用 AI 程序来完成简单的代码审计任务，智能合约审计公司 Certik 的开发人员使用 ChatGPT 来“快速理解和总结复杂代码片段的语义”。

最后：Web3 中 AI 使用的挑战、风险和前景

AI 带来了无限的可能性，它的唯一限制就是用户的想象力。即使在早期阶段，AI 模型也继续展示其在转变企业甚至行业方面的能力。由于进入门槛低促使了广泛采用，AI 很可能成为我们未来在这个数字世界中的生活方式。然而，此类技术也存在一些挑战和风险。消费者和组织可能抵制 AI 生成的内容，例如 Getty Images 禁止上传和销售使用 AI 艺术工具生成的插图，原因是版权问题。生成内容的质量也是一个挑战，例如 ChatGPT 错误地认为算盘如何比 GPU 更快。尽管 AI 被认为会扰乱劳动力，但它实际上可以在现有市场和新兴市场中创造新的机会。作家威廉·吉布森的一句名言可能最能描述 AI 的未来：“未来已经来临——只是分布不均。”今天 AI 和 Web3 之间的交集也可以这样说。