AI(Artificial Intelligence),尤其是 ChatGPT 和 Midjourney 這類 AIGC (AI Generate Content, AI 生成式內容),在國內外名人和科技巨頭們的推波助瀾下瘋狂佔據了社群媒體和新聞版面,如果還有擦鞋童應該也早在侃侃而談了。
在這樣的新聞橫掃之下,不曉得還有多少人記得Web3?最近區塊鏈、加密貨幣、DeFi、NFT...等就被嘲諷只是「過期的話題」。
不過即使如此,我倒是覺得最近AI帶來的幾種焦慮,例如「內容數量爆炸」、「資訊真實性」、「智慧財產權追朔」、「隱私洩露」...等等,反而很適合利用區塊鏈的技術來處理:
一邊是快速、低門檻、技術優化和產製數量呈等比級數成長,但卻有真實性和所有權疑慮的「AI生成內容」;另一邊則是去中心化、強調資產所有權、不可更改且可追蹤,偏偏對大眾門檻高、交互速度慢的「 Web3 」。這兩個近期漸成主流卻有著矛盾特性的科技其實可以互相搭配、互補,為人類帶來下一輪的科技進步趨勢。
這是什麼老派比喻?
回到標題,為什麼我用這麼老派的比喻,覺得 AI 像孫悟空,Web3 像唐三藏。
孫悟空,聰明靈活,面對各式各樣的對手總是可以快速找出模式和應對之道,可以根據需要自我學習和快速成長,就像 AI 。七十二變讓人眼花撩亂的法術能夠模仿、生成、變形,就像 AIGC 生成內容,既快速多變又惟妙惟肖。但 AI 有時也像孫悟空這個角色一樣,總會有那麼一點調皮不受控制,行為遊走邊緣,讓人擔心他像個不定時炸彈。
唐三藏,誠實坦然,公開透明毫無私心,但有時太過單純固執,簡單的一件事有時因為原則問題搞得需要繞一大圈才能解決,就像Web3和區塊鏈。對於那個神通廣大、花樣層出不窮但不太受控的 AI,區塊鏈所具備的基本原則就像AI頭上的緊箍咒,是穩固不可違逆的規範和法則,就像唐三藏控制著孫悟空一樣,確保所有的行為內容不超出界線,並且能夠隨時收放、追蹤、控制。
目前沒有想到其他適合的比喻了,歡迎大家留言跟我分享你的比喻~
近期觀察到幾個唐三藏和孫悟空結合的(可能)案例
元宇宙內容
不論是 Decentraland 或 Sandbox 這些元宇宙世界,過去雖然被名人、企業爭相購買虛擬土地「炒房」了一波,但是有實際進去那個虛擬世界看看的人都會有一個感覺:好空虛啊!
不論這些名人是真的看好元宇宙而紛紛進去「佔地為王」,還是只是元宇宙項目方的話題炒作,這些所謂「名人擁有的地產」上面大多是荒蕪一片,玩家也不用奢求能在元宇宙的世界裡和偶像來一場虛擬互動。除了極少數時候會舉辦的「OOO虛擬演唱會」、「OOO虛擬時尚發表會」等等活動之外,大部分時候元宇宙裡是渺無人煙的。
報導:最孤獨的元宇宙:曾被估價值超過13億美元的虛擬世界,現在每天的活躍使用者僅有38人
報導:歐盟斥資1200萬「元宇宙派對」慘照曝光,僅6人參加、其中1人還是記者
原因?就是因為裡面太無聊了啊!
先不說道具、事件、可以互動的角色、景點...都少得可以,退一萬步說,荒蕪的地皮、簡陋的建築、點陣風格的人物和服裝,對於習慣4K畫質高清影像的新世代來說,這裡簡直就像是爺奶那個世代的遊戲畫面。
而這一切完全可以透過AIGC快速建立起來
元宇宙裡的「內容」如果豐富起來,例如對話互動就像真人一樣自然的NPC角色(Non-Player Character),不但能夠應付玩家各式各樣的對答,甚至能夠主動驅動遊戲進程;能夠為每位玩家大量生成卻又保證獨一無二的服裝、道具、角色造型;透過AI自動生成,層層自動延伸的劇情、事件、場景...等等,即使作為單機遊戲也完全能夠吸引玩家駐足,之後再加入社交、名人、O2O(線上/線下結合)等元素,才有可能成為真正吸引玩家和一般用戶的元宇宙世界。
環保和能效
生成式AI可以用於生成壓縮數據,來減少區塊鏈上的存儲空間和傳輸成本。參考Nvidia老闆黃仁勳的講法:
報導:「...算力越高,成本以及耗電量也就越高。如果未來的超高科技世界完全仰賴電腦的「算力」來進行,不僅錢包可能會有點辛苦,整個地球肯定是沒辦法承受的。
NVIDIA 執行長黃仁勳表示,這就是為什麼 NVIDIA 花了三十年在發展加速運算,就是希望可以解決這樣的問題。而現在,人類擁有了第二個引擎,也就是「人工智慧」。「透過人工智慧,我們可以透過仿真的方式,讓計算量縮小到原來的萬分之一甚至十萬分之一。」
舉例來說,如果今天丟出一顆球,即使是一隻不懂物理學、不懂萬有引力的小狗,也能精準預測球會飛到哪裡,然後跳到空中接住那顆球。簡單來說,牠是透過「技能」來預測物理現象,而不是真的「計算」物理現象。
而人工智慧也是一樣的概念。黃仁勳指出,透過教人工智慧各種物理定律和理論,然後將計算量減少為千分之一、萬分之一甚至十萬分之一,這就可以節省大量的電力。
「節省下來的電力與運算能力,不只對環境更友善,還有餘力,讓許多新的發展得以成真,而不會受限於排不到算力,」黃仁勳接著說,「然後,我們就可以預期科技將會進入一個嶄新的世界,再度起飛。」
NFT 票券
這是最近越來越多人討論的議題,我之前也有寫過一篇討論(
NFT的玩法?現在與未來)。透過NFT技術作為票券機制,可以防止黃牛、增加收藏價值、創造主辦單位二次收益和集點功能。而AI這時候扮演的則是那個抓出黃牛的獨特買賣模式,主動封鎖可疑帳號的機制,也是自動為每張票券生成出獨一無二圖樣設計和文字訊息的角色。
最近相關的新聞是全球最大票務系統 Ticketmaster 在Flow區塊鏈上開展了NFT票務服務,允許活動組織者將 NFT 附加到門票上。反過來也讓持票者可以獲得獨家 VIP 體驗或訪問 Web3 版本的活動。
保險/理賠
國內外的保險業利用區塊鏈來改善效率早有先例。例如國泰的「產險聯盟鏈」串連了國內 14 間產險業者,就獲得了金管會的支持,透過區塊鏈技術協助產險業數位轉型。
報導:(略)...以保險業內常見的「詐保」案件為例,透過將各保險業者的投保資料上鏈,便可透過聯盟鏈讓產險公司的資料相互串連,以防止重複投保、重複領取保險金等問題;此外,亦可協助簡化分攤理賠的處理流程,過去一旦兩台車發生擦撞,雙方保險公司必有一方先行理賠,爾後另一方再回撥理賠金,而整個過程需有人力來回公會交換紙本,並由保險人員手動輸入資料,通常每月往返需花費至少 90-100 小時的時間。
而透過AI則可以進一步從「數位化」變成「自動化」,也更加減少人工出錯的機會和耗費的時間,跨公司間的協作更快速,用戶個人資訊也更加保密。
未來AI還可以針對用戶當下的年齡、社交、健康等狀況即時設計客製化產品、銷售通路和費用等級,推薦更個人化的商品選擇,建立一整套完整的全自動化流程。
另外一個理賠的例子是新光人壽:
新光人壽與SAS合作開發理賠防詐欺風險預測系統,在理賠作業流程中導入AI,每一筆理賠申請案自動列出評分程式和風險指標,降低人為經驗判讀的誤差。詐欺破案率提高至15%,遏止無效理賠支出的損失。
導入AI則可以偵測理賠詐欺風險,未來藉著搜集用戶的社交圖譜、線上行為、移動裝置資訊,甚至過去的搜尋關鍵字和發表過的內容文字探勘等,提供保險公司除了基本個資外,更深入的用戶身份和風險評估。
智慧財產權 + DAO & 內容的朔源和追蹤
基本上,AIGC的技術本身是合法的,但是現在的疑慮出在這些 AI 在背後抓取的圖庫很可能是未經授權的。
從法律上來說,AI 所生成的內容是否具有智慧財產權?若有,又歸屬於誰?相對的,若 AIGC觸犯了其他人的產權,又該由誰負責?
最近看到提出明確解決方案的例子是這篇來自TinTinLand的
文章:
...多方利益角色形成的 DAO 模型,能夠適用於 AIGC 的平台管理。將創作者、原創藝術品所有者、AIGC 運營商、區塊鏈驗證者放入四個角色板塊,其中創作者產生的收益可以分配給其他三位參與者,收益份額由常規投票權決定。在這一模式中,商業價值來自創作者,並分配給原始藝術品所有者、AIGC 運營商和區塊鏈,這些參與者都可以通過 Web3 集成到一個 DAO 中,讓 AIGC 的使用與溝通更加便捷、高效。
以廣告營銷平台為例,DAO+AIGC管理路徑可以理解為:
- 專門的營銷文案 AIGC 生成內容和輸入價值,輔助日常或專項設計工作;
- 廣告文案作品所有者上傳作品後,等待作品經過認證成為 NFT,擁有版權並從中受益;
- AIGC 運營商可以加入 DAO,通過廣告文案的投票和提案來治理,並參與分配;
- 區塊鏈驗證器將滿足整個系統的驗證需求,對下載量、調用量等關鍵指標考察,確保公平、透明;
除了透過DAO來將多方利益角色連結在一起,在區塊鏈上公開透明可追蹤不可串改的機制來實現利益共享,也有廠商嘗試直接從源頭:「AI模型」來打造一個可以讓「被AI擷取內容的原生產者」可以直接從中獲得分潤的機制。例如全球最大的線上圖庫 Shutterstock 和 Getty Images 就直接與 Nvidea 合作透過「AI Foundations」打造自己的大型語言模型。
Nvidea表示,包含創造力軟體Adobe、線上圖庫Shutterstock與Getty Images等企業都已經使用「AI Foundations」打造出自己的大型語言模型。其中,為了避免版權爭議,Nvidia和Getty Images的合作就是致力於打造出負責任的模型,因為相關以圖轉文的模型都有侵犯藝術家權利的嫌疑,讓藝術家無法從中得到經濟收益,所以正在開發讓藝術家的作品被使用時,能夠從中分潤的新模式。參考官方消息。
其他其實還有更多的案例和想像,在寫文章查資料的同時會一直看到或冒出一些有趣的想法。總之,在 AI 和 Web3 這兩個看似互相矛盾的科技發展趨勢下,可以互相搭配、互補,為人類帶來下一輪的科技進步。就像孫悟空和唐三藏一樣,AI 和 Web3 分別代表靈活和穩固,但相互搭配可以達到更好的效果。隨著這兩個領域的不斷發展和融合,希望可以看到更多創新的應用,改變人類的生活和工作方式。