比特币以太坊指引人工智能的方向
作者:祝维沙
加密货币和人工智能,这两件事看起来完全不同,其实都是电脑诞生之后的产物,这是它们的共性。比特币、以太坊出生就含着金汤勺,因为它们的属性高级,既是生产力又是生产关系。人工智能早期更多的是技术研究,但ChatGPT之后,却让人们产生了担忧,恐其威胁到人类的安全。一些科学家签名要求禁止人工智能的研发,就像禁止人类克隆技术一样。其实克隆技术是生产力,表现的结果是可以预知的;而人工智能则不一样,他的可怕之处是其“不确定性”。我们不知道人工智能未来会如何?因为这些不确定性属于生产关系领域,不是一个简单的技术,也不可能简单地禁止。
两者都是对不确定性问题的解决方案
我们在“向中本聪学习对不确定问题的处理”(chainless.hk)一文介绍了比特币对不确定性问题的处理方法。加密货币从20世纪80年代就开始探索如何利用电脑同时解决生产效率和生产关系的不确定性问题。与人工智能最相近的概念叫智能合约,当然人工智能和智能合约的英语用词很不相同。
它们的相同点在于都是自动机器,加密货币研究的是如何在不确定的环境下得到确定的结果,而人工智能则是不确定环境下给出不确定的结果。哪个更难?当然是不确定环境下取得确定结果更难。只有解决了这个问题,人类才会放心地把人工智能作为工具。因为结果一旦确定,也就不存在风险了。
在不确定的条件下,一般只有选择性结果,很难有确定性结果。选择性对于人类是很容易解决的问题,用机器智能的方法得到确切结果很难。比如一个拜占庭将军问题就难住了人类。又如将以太坊从工作量共识机制转换到权益共识机制(POS),新的机制比起原来的工作量共识(POW),受人的影响更大。在有人作恶的条件下如何达成共识?如果用人来验证是轻而易举的事,若发现你不诚实做坏事的话,惩罚你就行了,但这对于机器来说就难了。解决这个转换,花了以太坊社区5年多的时间,这与OpenAI成立的时间差不多。这只是区块链的一个问题,PoS最早于2012年出现在点点币的创始人阳光王(Sunny King)的白皮书中;GPT的历史也可以追溯到2012年。当时,谷歌人工智能实验室(GCP)在一次内部会议上提出了一个想法,即让机器能够“学习”语言和语法。2013年,他们发布了一个基于 GPT的语言模型(Transformer),该模型通过对输入的编码来学习语言。
这是人类探索不确定问题的两条路线,面临的却是一个共同的问题:我们人类如何能够相信机器的结果?相信机器不做恶?
用加密货币的实践给人工智能定标准
人工智能因没有确切的解,因而造成了人类的恐惧,而加密货币正相反。加密货币是如何做的?尽管加密货币的项目很多,但它们的方法大致相同,总结流程如下:
设立程序的规则
编写开源程序
进行程序审计
测试网测试程序的结果是否达到目标
正式上线自动执行,执行过程没有人的干预
得到公开可验证的结果
根据上述流程,在一个不确定的环境中,完全是机器的自动执行,没有人的干预,结果都是机器自动做出的。人的干预就只是改变程序,在不改变程序的情况下,就不会有风险。在这个过程中,机器只是人的忠实工具。然而,当人工智能可以自己改变程序时,其风险将会完全不可控,也就离开了发展人工智能的本意。这将如何办?解决的办法是:学习加密货币。
人类在处理不确定性问题的方法时,以往采用了分级的做法,这就如电影的分级,三级片以上就不适合儿童。对于人工智能来讲也要分级,就是根据加密货币的成功经验进行分级。
作为确切的结果要参考上述加密货币的流程,无需批准。符合流程的话,就给五星。
当有不确定性的问题时,上述过程要有审查单位和范围。
当遇到危险问题时,要有明显的提示。
由此我们看ChatGPT属于什么级别?
它显然不是确切的结果,如果程序不公开,它的程序要接受第三方的审查。由于是民用的,最好是和加密货币社区方式一样,可以公开地通过志愿者讨论,走一个测试网程序,进行风险评估。给四星。
如果只能接受专业审计,这比没有经过社区讨论要差一级,最多给三星,但可以民用,审计机关要承担连带责任。
如果通不过专业审计最多给二星,要提示风险且不可民用。
暗箱操作下产生的人工智能产品最多给一星,要提示风险并不可民用。
山姆•奥特曼(Sam Altman)在美国国会质询中的建议很好,希望美国白宫有一个人工智能专家小组专门研究这件事。加密货币在生产关系中的探路告诉我们,一个智能机器应当如何正常地服务人类。
加密货币的许多创新都领先于我们的时代。我们过去的理论框架都不足以解释现在的经济现象。人工智能不仅是生产力的变革,也会影响生产关系,而人类在加密货币方面已经作出的探索,是人工智能后续发展的最好参照物。
加密货币和人工智能互相促进
最后有朋友希望我评价人工智能和加密货币。我的评价是,它们都是电脑对不确定性问题处理的探索。这种可贵的探索经历了几代精英,四十年左右的努力。
要说技术难度,人工智能难。要说产品难度,加密货币更难,涉及的领域更多。“如果中本聪不开发出比特币,十年内不会有人开发出来”。这句话是中本聪的真身戴维先生说的(chainless.hk)。而人工智能同类产品的技术水平相差不大,也是人类技术自然进步的结果。
人工智能是公司化的产品开发,所涉及的项目和人数有限;加密货币是社区开发,开发项目数以万计,开发人数有几十万人,所踩的坑更多,人们的经验也更丰富,所以更加代表人类新时代的思想。
人工智能之所以火爆在于不确定性问题的市场大,给人无限的想象力。但是对于要求确定性的问题,比如智能机器翻译,从97%提高到98%的准确率都很难,而加密货币则是100%的准确率。所以加密货币的要求更高,解决得更巧妙。加密货币所探索的道路足以给人工智能带来示范效应。
完整准确地理解加密货币,彻底放开思路对加密货币加以研究,才有可能跟上时代发展的步伐。
比推快讯
更多 >>- BTC-e运营商Alexander Vinnik承认共谋洗钱罪
- 美财长耶伦:基本面仍然指向通胀放缓
- Q1 Coinbase 国际交易所永续期货名义合约交易量超 760 亿美元
- 风投Q1向加密和区块链公司投资 24.9 亿美元,环比增长 29%
- 马斯克:需要对我们的国家债务采取行动,否则美元将一文不值
- MakerDAO计划引入两种新代币NewStable和NewGovToken
- 盗走1,155枚WBTC的团伙已将代币全部售出,换成 22,960 ETH
- LayerZero建议女巫地址主动报告,截止日期是 5 月 17 日
- 链上数据API开发商Airstack完成400万美元种子轮融资,Red Beard Ventures领投
- 一巨鲸过去两天逢低买入1500枚BTC,价值约8825万美元
- SEC推迟对7RCC现货比特币和碳信用期货ETF做出决议
- 今日美国9只现货比特币ETF总计减持2350枚BTC,价值约 1.4亿美元
- LayerZero:将在两小时内将发布一项公告
- 盗走1155枚WBTC的地址正在将代币兑换成ETH
- 数据:约74%的BTC在过去6个月未发生移动
- Coinbase:比特币近期走势更多地与全球市场有关
- CFTC专员:在区块链生态中部署AI给监管、风险管理、合规性等带来新的问题
- 美联储理事Michelle Bowman:仍预计利率维持在当前水平
- 两家香港资管公司持有1.12亿美元的美国现货比特币ETF
- BTC突破62000美元
比推专栏
更多 >>- 每月动态 | Web3 安全事件总损失约 9081 万美元
- 脱水大字报:牛市行情或延迟类似2016年
- 矿工日收入突破亿创纪录,比特币符文能否接力铭文?
- 获比特大陆投资且被币安首个接入的BTC L2项目BEVM有何亮点?
- 为什么这轮牛市无法复制 2021 年的山寨季?
- 独家!种子轮融资200万美金+AI叙事的项目
- IOSG Weekly Brief|MKR的涅槃重生:新公链和RWA稳定币与Spark借贷独角兽 #223
- Kusama 上的 Coretime 交易已开始,平行链时代谢幕
- 100亿美元开发投资,红杉资本入局,特斯拉要搞波大的…
- Chainlink Q1产品更新;CCIP正式进入全面可用阶段;Consensus2024来啦|Chainlink 周报
观点
项目
比推热门文章
- 【比推每日新闻精选】第一季度风投向加密和区块链公司投资 24.9 亿美元,环比增长 29%;MakerDAO计划引入两种新代币NewStable和NewGovToken;美财长耶伦:基本面仍然指向通胀放缓
- BTC-e运营商Alexander Vinnik承认共谋洗钱罪
- 【比推每日市场动态】降息预期”死灰复燃“?加密市场喜迎反弹
- 美财长耶伦:基本面仍然指向通胀放缓
- Q1 Coinbase 国际交易所永续期货名义合约交易量超 760 亿美元
- 风投Q1向加密和区块链公司投资 24.9 亿美元,环比增长 29%
- 马斯克:需要对我们的国家债务采取行动,否则美元将一文不值
- MakerDAO计划引入两种新代币NewStable和NewGovToken
- 盗走1,155枚WBTC的团伙已将代币全部售出,换成 22,960 ETH
- LayerZero建议女巫地址主动报告,截止日期是 5 月 17 日