超越炒作：CTO 主张 AI 能增强而非取代人类创造力

利用AI降低创造力的障碍

随着对AI最终会扼杀创造力的担忧加剧，末日预测并不是什么新鲜事，正如Crunchdao首席技术官Philippe Wassibauer所断言的。 然而，Wassibauer争辩说，即使是一些最成功的技术解决方案，也曾面临类似的抵制，但最终证明是增强人类创造力的工具。

为生成性AI辩护时，Wassibauer告诉Bitcoin.com新闻，而不是扼杀人类创新，这项技术正证明自己是一种“更强大的工具，降低了创造力的障碍。” 他指出，任何人都可以轻松使用AI通过精心设计的提示制作高质量的视频，以支持这一说法。

此外，并不像一些批评者指出的那样削弱人类创造力。 他认为，这表明“生成AI是增强而不是取代了创意过程。”

关于AI的低信任问题，Crunchdao的首席技术官指出，隐私恐惧和失业担忧是一些主要的促成因素。 尽管不是“万能药”，但首席技术官认为去中心化可能是将AI与公平和自主等价值观对齐的一步，从而建立信任。

在与Bitcoin.com新闻分享的其他书面回答中，Wassibauer谈到了AI风险以及当前工程师如何帮助减少这些风险。他还分享了他对目前采取的监管措施的看法。 以下是Wassibauer对提问的回答。

Bitcoin.com新闻（BCN）：根据KPMG的一份报告，五分之三的人不信任人工智能（AI），有67%的人表示对该技术的接受程度低到中等。您是否认为去中心化技术和其他相关创新的出现可以帮助增强用户对AI的信任？在您看来，为什么会存在如此深的信任问题？

Philippe Wassibauer (PW): AI的接受度低由误解、隐私恐惧、不准确性、快速发展和失业担忧等因素驱动。去中心化可以通过用户控制的数据提高隐私，通过可审计的系统增加透明度，并减少集中控制来帮助解决。尽管不是万能药，但这一步可以使AI与公平和自主等价值观保持一致，从而重建信任。

BCN：您认为有没有被忽视或未被充分重视的AI相关趋势或创新？您认为这些趋势或创新可以如何被利用来推动数据分析领域的增长或改进？

PW: AI代理将成为一个主要趋势，尤其是在区块链生态系统中。这些系统为机器人量身定制——数据易于访问，系统是可组合的，交互无缝。当金融部门进入区块链时，AI代理利用这些数据的潜力将增长，从而推动更智能的自动化、优化以及分析和决策中的创新。

BCN：您在将传统系统过渡到去中心化框架时面临了哪些挑战或障碍，以及您是如何克服这些挑战的？

PW: 设计网络效应与代币经济学：在传统应用中，采用依赖于构建一个出色的产品和找到采用。在Web3中，代币经济学是驱动网络效应的关键，必须谨慎设计以奖励早期采用者并在参与者之间对齐激励以实现增长和协作。

决定去中心化程度：完全去中心化的协议是最终目标，但过早地完全去中心化可能会减缓产品开发和决策。为初始协议迭代找到合适的平衡是成功的关键。

法规遵从：在一个新兴领域运营意味着导航不明确的法规，这需要大量时间和精力。构建合规产品同时保持敏捷性是一项持续的挑战。

BCN：近年来，已经出现了多个AI平台，互联网用户可以使用简单语言的提示来获得结果。许多人认为这种解决方案的出现正在剥夺人类的创造力和直觉。对这一说法有什么反应？您是否相信在创造力与AI能力之间找到平衡，或者您认为人类不可避免地在走向AI主导的道路上？

PW: 这种恐惧在每一种新技术出现时都会出现——书籍、计算机、互联网等等。 然而，每一种技术最终都增加了人类的创造力。在我看来，生成性AI也不例外。

这仅仅是一种更强大的工具，可以降低创造力的障碍。例如，现在可以通过精心设计的提示制作高质量视频，而过去这要花费大量预算和努力。

人类的创造力并没有丧失，而是在转移。我们不再专注于操作任务，而是转向创意、方向和规划。生成性AI是增强而不是取代了创意过程。

BCN：您如何在AI驱动的自动化潜力和保护就业需要以及确保AI系统的透明度和问责制之间取得平衡？

PW: AI系统在很大程度上依赖于人类输入，因此这样的系统应该回报数据创造者。在CrunchDAO，我们正在构建一个体现这一原则的系统。随着系统的成熟和更自动化，我们确保IP保留在创造者手中。每当他们的模型被使用时，他们会赚取版税，从而创造被动收入的潜力。

此外，我们计划利用系统生成的收入来回购和销毁代币，为网络参与者提供更多收益。这种方法不仅对齐了激励措施，还确保了透明度和问责制。我预计类似的模式将在其他去中心化系统中出现。

BCN：您最近加入了Crunchdao担任公司的首席技术官，拥有超过20年的工程和产品开发领导经验。作为首席技术官，您对未来探索或开发哪些AI相关的项目或计划最感兴趣？此外，您能否透露Crunchdao路线图中去中心化计算的未来及其如何与AI/ML集成？

PW: 我对明年我们正在扩展的实时预测系统特别感兴趣。这些系统处理实时数据流以生成预测，从中市场价格预测开始。下一个用例可能专注于改进链上系统，为去中心化生态系统创造直接和可操作的价值。

让我更兴奋的是这些系统的进化方式。它们可以不断调整，通过可组合方法添加新模型和聚合输出。多个角色共同优化预测，确保最佳想法浮出水面。这创造了一个透明和开放的系统，任何人都可以参与，并且那些对创造价值做出贡献的人会一直得到奖励。

至于去中心化计算，它是CrunchDAO路线图的中心。它与我们构建一个民主且可扩展的预测建模生态系统的愿景保持一致，实现实时AI/ML能力，同时确保预测和洞察的生成过程中的效率、公平和包容性。

BCN：Crunchdao声称拥有超过 6,000 位数据科学家和600位博士级别的人员通过其集体智网络开发生成Alpha的洞察力。为什么会有如此多的专家，他们具体在做什么，以及平台如何管理其网络内的运营？

PW：目前，我们的数据科学家和博士们在关于如中市场价格预测、因果分析、癌症预测和投资组合管理等主题的高水平挑战中进行竞争。公司和基金会找我们来测试和挑战他们的内部方法，通常会导致新的更有效的方法的发展。这些挑战被组织成锦标赛，我们的去中心化方法反复超越传统的内部模型。

但这还只是开始。我们正在建立一个去中心化网络，参与者可以贡献模型和预测，将平台转变成一种以协议为驱动的创新预测建模生态系统。这种方法促进协作，激励创造力，确保持续改进，创建系统比集中替代方案更加动态和有效。

BCN：和每种创新一样，AI带来了风险，尤其在其发展的初始阶段。数据处理和开发的风险掌握在软件工程师和数据分析师手中。您对当前一代AI/ML工程师提供具有人类最小风险的解决方案有多大信任？

PW: 机器学习本身没有固有风险，尤其是在我们这样的情况下，通过分析数据寻找预测。当AI被个人或小规模团队使用时，我不太担心。它只是一种增强创造力或改善流程的工具。这并不是说这不会用于错误结果，但它不是对人类的风险。

真正的风险是当AI被国家或大型实体使用时。这些参与者具备规模使用AI的资源，可能用于监视、操控或自主武器系统。问题不在于技术，而在于使用背后的意图。

BCN：您认为AI在产品开发决策中应该发挥什么作用，您在之前的职务中是如何整合AI驱动的洞察力的？

PW: AI已通过分析工具塑造了产品开发，协助团队获取洞察力。例如，在Dune，我们构建了AI系统，帮助创建或修复SQL查询并生成可视化，从而简化决策过程。

在CrunchDAO，我们更进一步，设想一个为解决不同问题设计的模型网络。这些模型根据其效用和影响获得奖励和提升，使生态系统随着时间推移实现自我优化。

这与我所设想的未来一致——AI代理持续监控数据、学习模式并主动生成想法或提案，从而提高决策的效率和创新。

BCN：与AI机器相关的潜在风险已告知了该行业现有的法规。政府和机构反复强调，如果不正确管理AI可能会发生故障或产生意外后果。您认为这些恐惧是合理的吗？

PW: 现在判断这些恐惧是否合理还为时过早。AI仍处于初期阶段，虽然不可避免会有误用或意外后果，但我预计当平民使用科技时不会出现重大问题。是的，可能会有错误使用案例——如虚假信息或诈骗——但技术本身常常提供工具来抵消这些风险，如AI驱动的欺诈或虚假信息检测系统。

更让我担忧的是AI被国家或大型实体武器化或控制的情况。这里的风险如自主武器、监视或大规模操控会远远更大。如果只有大型实体或国家能控制这项技术，那将是特别令人警惕的，因为这可能集中权力并造成重大不平衡。

BCN：您认为到目前为止采取的监管措施是否得当，或者您认为应该在哪些领域进行调整以实现不压抑创新的平衡生态系统？

PW：有一些提议的法律，但目前还没有许多活跃的法律。总体而言，拥有监管清晰度是一个积极的步骤，因为它为开发人员和企业提供了指导方针。然而，如果法规变得过于严格或未能适应AI技术的快速发展，就有真正的创新被压抑的危险。在这里尤其如此，因为我们正处于AI热潮的早期阶段，不清楚未来几年无论是从创新方面还是从规章制度方面会发生什么。

根据我的理解，平衡点在于制定能够解决如偏见、隐私和问责制等关键问题的法规，而不是为初创公司和创新者制造不必要的壁垒。吸收行业专家的意见和迭代的政策制定可能会有所帮助，目前似乎正朝着这个方向发展。

BCN：您认为AI和机器学习技术在未来2-5年内会如何发展？您对快速发展中的去中心化解决方案生态系统中的AI/ML系统及其所带来的可能性还有什么更多见解吗？

PW: 我不是语言模型开发和训练的专家，但我怀疑我们可能会在进展中看到停滞，因为更大模型的计算成本呈指数级增长，获取新数据以训练更困难。例如，考虑这些挑战时OpenAI的单位经济性目前看起来并不具有可持续性。

尽管如此，现有和即将出现的模型已经非常强大，正因如此我们看到了广泛的整合。随着技术成熟和理解深化，我预计将有一段创新期，新的方法和应用将蓬勃发展。尤其是，我对更多系统迁移到区块链上感到兴奋。AI代理利用区块链数据的潜力是巨大的，数据可访问、可组合且交互无缝，推动智能化自动化、优化、分析和决策的创新。

CrunchDAO正处于领导这一领域的独特位置，构建支持和塑造这些新兴趋势的基础架构，确保去中心化解决方案在AI/ML演变的下一个阶段中发挥重要角色。