代。一、人工智能生成技术

原文：Crypto.com，以DeFi方式编写。

AI已经跃升到一个新的高度，现在正在帮助构建Web3。这篇文章将帮助你理解生成式人工智能将如何塑造Web3的未来。

图片来源：迷宫AI生成

本文重点：

生成式AI是一种用于生成人工内容(如文本、图像、音视频内容)的AI。。Web3中的人工智能应用包括在游戏、NFT、资产创造和软件开发中部署数字收藏。除了内容生成以外AI还可以通过简化开发过程和改善去中心化应用程序(dapps)的用户体验来帮助促进Web3的发展。虽然仍然存在版权、准确性和创造性等挑战然而，AI时代已经到来。——各种AI模式正在改变企业和行业的运营模式。

人工智能生成的内容(AIGC)——内容生成的下一阶段

人工智能生成的内容(AIGC)最近变得非常受欢迎。DALL-E和ChatGPT等应用程序已经产生了令人印象深刻的视觉资产，并实现了类似人类的对话。从广义上讲，生成式AI是一种用于通过计算机模型生成内容(如文本、图像、音频和视频)的AI。AIGC被广泛认为是继专业生成内容(PGC)和用户生成内容(UGC)之后的下一个内容生成阶段。

PGC通常由平面设计师和动画师等创意专业人士制作，供品牌使用或发布，而UGC则由最终用户创建，并直接在YouTube、脸书或Twitter等社交媒体网站上分享。

近年来，随着AI的快速发展，它可以生成各种类型的内容。AI的一些相关分支是自然语言处理(NLP)，研究计算机如何处理和分析文本并生成对策网络(GAN)。它旨在生成与训练数据集具有相似特征的新数据(如图像和视频)。

AI生成的内容有助于加快创作过程，企业开始注意到它在改变内容创作方式和创意团队跨行业运营方式方面的潜力。

以下是连接AI和Web3的潜在场景和用例。

web3中AIGC的应用

文本AI及其对Web3的影响

文本AI是指利用AI生成文本。它是NLP的一种形式，可以根据给定的输入为各种应用生成类似人类的文本。例如摘要、对话系统和机器翻译。今天'；的文本生成器用于为各种目的生成原创内容，在Web3的某些领域，文本生成可能非常有用。

借助文字AI工具，，可以重新想象在线搜索，提供更直观的网页导航方式。ChatGPT和微软在线搜索引擎Bing的最新集成现在引入了聊天界面作为搜索网页的一种方式。

同时，谷歌发布了自己版本的NLPmodelBard，这是一个由LaMDA驱动的实验性对话AI文本服务，有助于简化复杂的主题和综合查询意见。

1。生成式AI可以改变人们搜索互联网的方式

生成式AI可能会改变人们在互联网上过滤信息的方式。并且有可能减少对搜索引擎广告模式的依赖。许多当前的Web2用户早就想避免这种情况。

文本生成工具允许用户在进行查询时消除SEO生成内容的噪音(尽管这涉及到人工干预和微调)。。如果搜索偏好发生变化，有利于基于文本的人工智能工具，搜索引擎可能会被取代，这意味着有更少的与搜索相关的广告混乱有待挖掘。——这是Web3的核心标准，旨在将技术的力量再次交给用户。

在区块链游戏中，基于文本的人工智能可以在许多方面提高游戏开发者和艺术家的创造力和生产力。通过使用基于文本的人工智能，基本的视频游戏元素(如对话、故事和角色组合等。)可以快速制作和改进。，从而通过更快地产生想法来简化创作过程。

2。生成式人工智能可以改变NFT的生成方式

人工智能还可以帮助生成图像和视频。这些类型的内容可以投射到NFT。。这些由人工智能生成的NFT被称为生成式艺术NFT，艺术家首先会输入一组规则(比如一系列颜色和图案)，以及迭代次数和随机性等参数。然后计算机会在这个指定的框架内生成艺术品。

一个例子是"密码朋克"发电机，幼虫实验室，谁创造了"autoglyphs”NFT收藏。以下是在人工智能的帮助下生成的NFT集合的其他示例。

以下是一些NFT的生成艺术的例子：

1)。Autoglyphs

Autoglyphs是由creator朋克的创造者幼虫实验室发布的。

2). Fidenza

，建在区块链以太坊上，共有512座。

fidenza系列由视觉艺术家泰勒霍布斯(TylerHobbs)创作，使用通用算法生成各种曲线和块，共999块。

3). Ringers

Ringers系列由艺术家DmitriCherniak创作，这些艺术品由JavaScript生成，描绘了绳索在一组钉子上缠绕的各种方式，共计1000件。

4)。ChromieSquiggle

该系列由Erick'Snowfro'卡尔德隆，并由9条随机生成的不同风格的波浪线组成，共计10000条。

5). Lost Poets

该系列由数字艺术家Pak创作，既是NFT系列，也是一款策略游戏，共65，536枚。

3。AI可以帮助生成链游中的头像和物品

生成式AI模型可以帮助在Web3环境下大规模创建从头像、设备、载具到神器的游戏资产——。。游戏行业可以应用文本到图像生成的人工智能模型，这些模型可以根据文本描述生成创意资产和内容。在某些参数范围内，现代语言模型也可用于围绕创建的资产构建上下文，例如项目强度统计、角色属性或智能。

AI生成的图像和视频现在已经非常先进，甚至可以用来制作区块链游戏中的特效和元宇宙中的虚拟产品。比如镜像世界就是GameFi项目。它使用虚拟的"镜子"由人工智能作为游戏角色的资产来驱动。镜像资产在每个游戏中都是完全可互操作的，确保资产持有者可以在游戏上线时使用它们来迎接新的挑战。

aletheaAI的CharacterGPT项目是生成性AI作用的另一个例子。它有一个多模态人工智能系统，名为CharacterGPT。，可以从文字描述中生成交互的AI角色，从而实现文字到角色的创造。基于不同的自然语言描述，交互角色可以有不同的外貌、声音、性格和身份。

这些角色可以在区块链上标记化。他们的主人还可以定制他们的个性和训练他们的智力，以及在Alethea'人工智能协议。。这些交互式角色的拟议用例包括数字双胞胎(旨在反映物理对象的虚拟模型)、数字向导、数字同伴、虚拟助手和人工智能非玩家角色(NPC)。

4。AI可以帮忙找bug

在构建Web3基础设施和应用程序时，人工智能有助于简化开发流程。

例如，一个AI应用程序用于调试代码。使用AI，ChatGPT在某种程度上说明了你不仅可以读写代码。以及在代码中发现错误的能力。

一些加密专业人员已经开始使用AI程序来完成简单的代码审计任务：智能合同审计公司Certik的开发人员使用ChatGPT来"快速理解和总结复杂代码片段的语义"。

最后：Web3中使用AI的挑战、风险与前景

AI带来了无限可能，它唯一的限制就是用户的想象力。即使在早期，AI模型也在继续展示其改造企业甚至行业的能力。。由于进入门槛低，AI很可能在未来成为我们在这个数字世界的生活方式。然而，这种技术也有一些挑战和风险。

挑战之一可能是消费者和组织对人工智能生成的内容的抵制。例如主要画廊网站和平台GettyImages禁止上传和出售由AI艺术工具生成的插图。版权问题被认为是原因，因为人工智能生成的一些图像复制了有版权的内容，原艺术家的水印仍然可见。

AIGC面临的另一个挑战是生成内容的质量。斯坦福大学教授吴恩达举了一个例子，ChatGPT错误地认为算盘比GPU快。幸运的是，事实并非如此。

对于这个领域的大多数人来说，人工智能技术已经被证明开始扰乱劳动力。但是，认为AI会在工作中取代人类，这是一种误解。实际上它实际上可以在现有市场和新兴市场创造新的机会：AI很可能有助于增加就业机会，或者它会创造与AI相关的新工作，只需要一些技能的提高。

作家威廉吉布森的一句名言或许最能描述人工智能的未来："未来已经到来，——只是分布不均。"今天AI和Web3的交集也可以这么说。

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