Vitalik:我心目中的以太坊和AI融合之路

发布时间 2026-2-10 11:46

来源:Vitalik,以太坊创始人;编译:金色财经

两年前,我曾发文探讨以太坊与AI的融合可能,文章链接在此:https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html。

这个话题让很多人满怀期待,但我始终担心,人们会从两个完全割裂的哲学视角去看待这两大领域。

Solana联创Toly最近发推建议我 “投身通用人工智能研究(AGI)”,这件事让我颇有感触。我很感激这份认可,他竟认为我有能力为这样宏伟的事业贡献力量。但在我看来,“投身通用人工智能研究” 这个说法本身就存在偏差:它的定义太过笼统,还暗含一层意味 ——“这件事你不做,两个月后别人也一定会做;唯一的区别,不过是你能否成为站在顶端的那个人”(当然,这未必是Toly的本意)。这就好比把以太坊简单定义为 “研究金融” 或 “研究计算机技术”,全然忽略了其核心内涵。

在我眼中,以太坊的发展理念,以及我所认同的人类文明发展AGI的方式,核心要义都是选择一条积极向善的发展路径,而非盲目追求技术无差别的加速迭代。同时,我认为将加密技术与AI的视角深度融合,实则至关重要。

我所憧憬的AI未来,应当具备两大特质:

  • 赋能人类,守护人类的自由与自主(既避免人类因AI的发展被边缘化、沦为 “局外人”,也防止人类被那些变得高不可攀、无从逃离的权力结构永久剥夺话语权);

  • 让世界安稳发展,远离危机(既规避经典意义上超级智能AI带来的灭顶之灾,也防范因各类攻击手段的发展远超防御手段而引发的混乱局面,相关可参考我在去中心化加速主义相关文章中提到的四大防御象限)。

  • 从长远来看,若有人想跟上那些在硅基硬件上以百万倍速思考的高智能体,这样的未来或许会包含人类意识上链、与人工智能融合这类看似天马行空的设想。而在短期内,我们需要践行的理念虽更为 “务实”,但相较于以往的计算范式,仍需进行深度的重新思考。

    基于此,我结合短期发展需求,形成了以下更新后的观点。以太坊在其中将扮演重要角色,但也只是这盘大棋中的一枚棋子:

    打造工具,实现与AI更无信任化、更私密的交互

    具体包括:

    • 本地化大语言模型工具的开发;

    • 基于零知识证明的应用程序接口调用支付方案(让你在调用远程模型时,不会因多次调用泄露身份信息);

    • 持续研究通过密码学手段提升AI交互的隐私性;

    • 实现客户端对密码学证明、可信执行环境认证及其他各类服务端担保机制的验证功能。

    本质上,这些工作与我们为非大语言模型类计算打造的工具一脉相承(可参考我一年前发布的以太坊隐私发展路线图),只是此次的保护对象聚焦于大语言模型的调用过程。

    让以太坊成为AI相关交互的经济层

    具体包括:

    • 应用程序接口的调用结算;

    • 机器人智能体间的协作雇佣;

    • 保证金机制的设立,未来或可进一步搭建链上争议解决等更复杂的机制;

    • ERC8004 号协议的落地,以及人工智能领域的声誉体系构建。

    这一方向的核心目标,是让人工智能能够开展经济层面的交互,从而推动更去中心化的人工智能架构落地(而非让某一家机构内部设计、运营的所有人工智能体,仅进行非经济层面的协作)。构建这样的经济体系,并非为了经济而经济,而是为了实现权力的去中心化。

    让密码朋克的 “山野独行” 愿景成为现实

    密码朋克的激进者们一直怀揣着这样的愿景:不轻信任何第三方,凡事亲自验证。但在现实中,这一愿景始终无法实现,因为人类根本不可能亲自去验证每一行代码。而如今,借助大语言模型,我们终于能将这一愿景变为现实,让大语言模型承担起那些高难度的验证工作。

    具体可落地的方向包括:

    • 无需借助第三方用户界面,直接与以太坊应用交互;

    • 由本地模型自主为你生成交易提案;

    • 由本地模型验证去中心化应用用户界面生成的交易指令;

    • 实现本地智能合约审计,并辅助解读他人提供的形式化验证证明;

    • 验证各类应用与协议的信任模型。

    打造更完善的市场与治理体系

    预测市场、决策市场、去中心化治理、二次投票、组合式拍卖、通用易货经济体系,以及各类相关的机制设计,在理论层面都十分精妙,但在现实中,它们的发展都受限于一个核心问题:人类的注意力与决策能力存在天然边界。

    而大语言模型的出现,打破了这一限制,让人类的判断能力实现了规模化提升。由此,我们得以重新探索这些曾被搁置的理念。

    以上所有方向,以太坊都能助力其落地成真,且这些理念也与去中心化加速主义的内核一脉相承:推动去中心化协作,强化防御能力。我们可以重拾 2014 年的那些优秀构想,在此基础上打造更多更完善的新方案;而人工智能与零知识证明技术的结合,也为这些构想的落地提供了全新的工具支撑。

    我们可以用一个 2×2 的矩阵来梳理上述所有方向。未来,还有太多值得我们去构建的东西!

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