🌐 區塊鏈 AI vs. 去中心化 AI: 擺脫整合陷阱

作者：Samuele Marro – 牛津大學機器學習博士研究生

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✦ 1. Web3 AI身分危機

在不斷發展的Web3生態系統中，“去中心化AI”常常與“區塊鏈AI”等同。這種錯誤的等同正在扼殺創新，因爲項目感到有必要整合區塊鏈，並不是出於技術利益，而是爲了獲得資金和社區的接入。

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✦ 2. Web3 ≠ 區塊鏈

雖然區塊鏈體現了無信任、透明和用戶擁有，但它並不是實現Web3理想的唯一途徑。像BitTorrent、Tor和FIL這樣的技術在沒有區塊鏈依賴的情況下展示了去中心化原則。

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✦ 3. 當區塊鏈成爲負擔

許多有前景的去中心化人工智能解決方案——例如聯邦學習——根本不需要區塊鏈。對於這些系統，區塊鏈的集成往往會增加延遲、復雜性和成本，而沒有改善核心功能。

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✦ 4. 資金激勵問題

“融入”區塊鏈規範的壓力主要是由Web3融資結構驅動的。沒有鏈上元素的項目往往難以吸引投資，這創造了一個環境，在這個環境中，架構是由融資標準決定的，而不是用戶需求。

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✦ 5. 分離三個核心概念

行業必須區分：

去中心化人工智能 → 分布式計算、聯邦學習、點對點網路。

加密集成AI → 代幣激勵，密碼學證明，資產管理。

Web3 AI → 用戶擁有權，無需許可的創新，社區治理。

這些可以相輔相成，但不應混淆。

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✦ 6. 區塊鏈作爲工具 – 而不是宗教

區塊鏈有有效的使用案例——鏈上結算、激勵對齊和透明的獎勵分配——但應戰略性地使用，而不是作爲默認要求。

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✦ 7. 成功的模型沒有過度擴張

像Numerai、Torus Network和Render Network這樣的例子展示了區塊鏈如何在沒有不必要集成的情況下增強人工智能。每個項目僅在區塊鏈能提供明確價值的地方使用區塊鏈。

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✦ 8. 對技術多元主義的呼籲

去中心化人工智能的未來在於工具箱思維——爲每個問題選擇最佳技術，無論是否基於區塊鏈。這一轉變將要求資助者、開發者和社區拓寬他們對Web3創新的定義。

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✦ 9. 前方的十字路口

Web3 AI面臨一個關鍵決策：

繼續強迫區塊鏈整合，可能會扼殺創造力。

擁抱靈活的去中心化，釋放行業的全部潛力。

構建真正去中心化的人工智能的技術已經存在。問題是生態系統是否準備好進化。

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