簡要
- Vitalik Buterin 在星期一表示,「人工通用智能(AGI)」的框架本身存在缺陷,呼籲以去中心化、隱私、驗證和人類賦能為指導的AI發展。
- 他概述了一條與以太坊相關的路線圖,重點包括本地大型語言模型(LLMs)、用於私密AI API使用的零知識支付,以及密碼學隱私等關鍵領域。
- Buterin 的方法與主要AI實驗室推動的AGI加速論述形成對比,專注於更安全的、基於以太坊的AI協調。
Vitalik Buterin 正在呼籲一條不同的人工智能發展道路——拒絕盲目的「追逐AGI」競賽,而是依靠以太坊式的去中心化、驗證和隱私作為AI時代的護欄。
“‘研究AGI’的框架本身就存在錯誤,”以太坊聯合創始人在星期一的X(前Twitter)貼文中寫道,指出這個目標常被視為一場沒有區分的競賽,主要差異僅在於“你能成為頂尖的那一個”。
他將這個說法比作模糊地描述以太坊僅僅是“金融運作”或“計算工作”,認為這掩蓋了更重要的方向和價值問題。
Buterin 表示,AI 和加密貨幣經常被從“完全不同的哲學角度”來看待,他呼籲建設者將兩者整合。
他認為,AI 發展不應僅僅追求速度,而應專注於“促進人類自由與賦能”的系統,並確保“世界不會崩潰”,這與他的防禦性加速(d/acc)框架相呼應。
Crystal aOS 的創始人兼CEO Joni Pirovich 在接受 Decrypt 採訪時表示:“以太坊成為AI對AI交互的預設結算層是現實可行的。
這不僅是‘加速AGI’,而是為代理性商業、貿易和投資提供必要的軌道和護欄。
信任與協調,尤其是在技術基礎設施和合規基礎設施層面,比以往任何時候都更為重要。”
這些評論正值主要AI公司持續公開推動AGI和超智能,領先實驗室描述自主代理和先進模型的快速進展之際。
Buterin 聲稱,他的替代方案重點在於更安全、更可驗證的基礎設施,而非更大規模的模型,並提出一個實用的路線圖,其中以太坊扮演核心角色,但非唯一角色。
這包括本地LLM工具、零知識支付,讓用戶在不連結身份的情況下調用AI API、更強的密碼學隱私,以及客戶端驗證AI服務和證明。
“將以太坊作為AI對AI交互的經濟層也是正確的方向,但主要會在rollup和專用的二層應用中運行,” TknOps.io 的聯合創始人兼CEO Midhun Krishna M 在 Decrypt 中表示。“去中心化的代理經濟需要可編程存款、基於使用的支付和鏈上爭議解決,Krishna 補充說,AI增強的治理將需要‘身份、聲譽和權重責任制’,而不僅僅是更好的界面。”
拆解分析
Vitalik 將以太坊與AI的設計空間劃分為一個四部分的框架,以一個2x2圖表呈現,涵蓋基礎設施與影響,以及存活與繁榮的結果。
一個象限專注於信任less和私密AI交互的工具,包括本地LLMs、用於匿名API調用的零知識支付、密碼學隱私升級,以及AI服務、TEE證明和證據的客戶端驗證。
另一個象限將以太坊定位為AI活動的經濟層,支持API支付、機器人間招聘、安全存款、鏈上爭議解決,以及如ERC模型提案的AI聲譽標準,旨在促進去中心化的代理協調,而非內部平台控制。
第三個焦點通過本地LLM助手重振 cypherpunk 的“不要信任,驗證”理念,這些助手可以提出交易、審核智能合約、解讀形式驗證證明,並與應用交互,而不依賴中心化界面。
第四個則針對升級的預測市場、二次方投票和治理系統。
這些評論呼應了去年Buterin與OpenAI CEO Sam Altman之間的分歧,後者表示公司有信心能建造出AGI,並且AI代理很快就能“加入勞動力”,而Buterin則推崇基於加密的安全措施和協調控制機制。
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