一文探索代币化生成式AI的技术实现及可行性

代币化生成式AI会是什么样子？

生成式AI正在以极快的速度发展；这种速度不仅在加速，而且比我们人类的头脑可以合理理解的速度更快。我们曾经认为是遥远未来科幻小说中的功能，如今已经变成现实。这项技术既充满希望，又令人担忧；如果掌握在少数人手中（而非众人手中），它可能会产生与对重要技术（如货币）的控制集中化类似的影响——既有通向乌托邦的希望，也存在通向反乌托邦的潜力。

出于同样的原因，我们需要具有去中心化替代方案的传统技术（效率、可靠的中立性等），这也适用于AI。

这篇简短的文章源于去年11月在OpenAI推出ChatGPT后进行的一次内部思考实验。在这次实验中，我们在较高层次上拆解了AI技术栈，并探讨了在每个层次上实现去中心化的可能途径。

在实现去中心化方面，正确调整不同利益相关者的激励至关重要；这通常是通过使用代币来实现的。因此，在探讨如果每个层次都实现去中心化，它们会是什么样子时，也考虑了潜在的代币用途。

还必须提到去中心化是一个光谱，而非二元性。在实践中，没有什么是“真正”的去中心化，而是存在于不同程度的去中心化之中。

请注意，这些内容可能并非完全正确，或者技术上可行。这是由非AI专家进行的一次思考实验。

1.应用层

什么是应用层

第一层是应用层，包括在底层技术之上构建的应用程序和小工具，用于解决特定问题或满足特定需求。

先进的技术

在OpenAI，应用层遵循免费增值业务模式，API可以以限速的方式免费使用，额外的使用额度可以购买。然而，OpenAI构建的ChatGPT网络应用程序是公开可访问的。在集中式操作中，API不是开放和自由提供或可供消费的，而是经过许可（通过注册、身份验证、付款等）。访问由中心化实体控制和授权。

如果去中心化，它会是什么样子

在去中心化操作中，有一个开放的、无需许可的API，任何人都可以访问、使用并在其基础上构建。代币可以以信用（支付和折扣）、访问和策展的形式被利用。这里的代币可以代表“提示票”，和/或表示用户评价最有价值的应用程序的信号机制，这样他们都有动力对应用程序进行评价。

通过运行自己的AI节点的提供者市场，可以无需许可地维护和提供对这个API的访问，实现发现、匹配和策展。

2.功能层

什么是功能层

第二层是功能层，包括AI模型和参数设置，描述AI在实践中的功能和工作方式。这一层还涉及到实际进行这些模型及其训练日常工作的相关专业人才。

先进的技术

在集中式操作中，功能层是封闭源和不透明的。它通常是营利性商业实体的主要知识产权。功能层由一个封闭的利益相关者群体管理，他们决定并实现模型本身的功能（如何运作）。

如果去中心化，它会是什么样子

在去中心化操作中，功能层更加开放，理想情况下包括大型科技公司、政府、企业和相关意见领袖/专家，他们对模型的功能有发言权，并协调这些模型的开发和维护。这可以是某种选举产生的管理机构，或者是在一个粗略的DAO结构中的权威证明。这里可以利用不同类型的代币（可替代或不可替代）来构建治理框架和投票权。

获得各种徽章和证明（代币）以验证专业知识的DAO成员可以提议或投票支持对模型运作的建议更改。这里可以应用各种不同的治理结构，但重点是那些重视专业知识和声誉而非金融资本的结构。理论上，任何人都可以成为直接参与功能层工作的人员。然而，他们必须说服那些有权将他们纳入核心团队的人。

3.数据层

什么是数据层

第三层是数据层，包括用于功能层AI模型训练的数据集以及数据集的选择。

先进的技术

在集中式操作中，集中式团队决定使用哪些数据集进行训练，而外部利益相关者的监督很少或根本没有。在OpenAI，训练数据由OpenAI团队选择和策划。据我们所知，目前包括来自commoncrawl.org、webtext、维基百科和电子书的数据。

如果去中心化，它会是什么样子

在去中心化操作中，由内部和外部利益相关者组成的联合团队对应使用的训练数据集提出建议并达成共识。这里的代币将用于为这些利益相关者达成共识提供理性的经济激励。

一个DAO无需许可地提名和选举一个多样化的专家团队来决定使用哪些训练数据。去中心化的另一个层面是不仅要去中心化地决定使用哪个数据集进行训练，还要通过去中心化的市场来去中心化地获取数据。

4.计算层

什么是计算层

生成式AI架构的计算层是指在实际计算提示以及在发布之前对模型进行预训练和强化时使用的计算资源。此层还包括用于每个单独计算的参数。

最先进的技术

计算发生在由OpenAI或企业云计算解决方案在本地运行的集中式服务器上，或者二者兼有。用户相信每个提示都使用相同的模型和参数。

如果去中心化，它会是什么样子

计算责任可以交给一个拥有白名单节点的联合网络，这些节点具有运行模型的能力，并且必须满足某些要求才能参与该网络。或者，可以通过将任务委托给诸如Cudos或Golem之类的去中心化计算网络来计算请求，确保在无需信任和加密经济的方式下证明计算是诚实进行的。通过代币实现安全，可以创建加密经济保证，确保诚实地完成计算，并为提供计算资源的提供者用代币支付。

此外，网络中的每个计算节点都必须提交一个证明或散列值，说明它正在使用的模型和参数以完成网络请求的任务。如果提交的证明/散列与其他节点提交的不匹配，可能会触发惩罚条件。如果触发，节点最初为开始操作节点而支付的抵押代币将会损失。

结论

AI技术栈是一个由具有各自独特特性和功能的层组成的复杂系统。已经讨论了AI技术栈内各层在集中式和去中心化操作之间的比较。虽然集中式操作涉及一个封闭的利益相关者群体控制功能层，但去中心化操作允许通过DAO进行更加开放的决策，以及对一种具有高度颠覆性的新技术进行集体所有权和开发。

还讨论了数据层和计算层，以及去中心化决策和市场的可能性。安全性可以通过本地共识、外包共识以及不同的经济和/或密码学保证来实现，以确保诚实地完成计算。

当我们进入指数时代，掌握新的、有许可的技术的人将比那些没有这种特权的人拥有更为先进的能力。因此，现在去中心化的元素对于机会和结果的平等可能比以往任何时候都更为重要。在一个大部分经济活动以数字方式进行的世界里，密码学和代币化是我们可以用来为所有人创造更加公平未来的两个主要工具。