【Web3.0】为什么将 OpenAI 引入 DeFi 还不够

引言OpenLedger 核心贡献者 Ram Kumar 表示，加密需要的不仅仅是 AI 插件。

关键要点：

• 将 OpenAI 插入 DeFi 并不会实现 AI 的去中心化——它只是增加了另一个接口层。

• 真正的链上人工智能需要数据归属、透明治理和可验证的代理操作。

• 早期采用将侧重于钱包机器人和交易助手，而更深层次的基础设施整合仍需数年时间。

大家都在谈论 OpenAI 和 DeFi，但将其嵌入智能合约并不意味着我们创造了真正的链上智能。这在融资演讲稿上听起来很牛。但如果加密人工智能需要的不仅仅是一个 OpenAI 插件，就能真正改变去中心化系统的运作方式呢？

OpenLedger 核心贡献者Ram Kumar在接受访时解释了为什么真正的链上人工智能需要更深层次的集成，包括数据归属和模型治理。

01

超越 OpenAI 插件：链上智能为何如此重要

如今，大多数加密 AI 项目都通过将外部模型连接到智能合约来宣传自己是“OpenAI + DeFi”集成。但 Ram Kumar 表示，这仅仅触及了皮毛：

大多数“AI + DeFi”项目止步于将外部模型连接到智能合约……如果没有可验证的数据归属、透明的模型治理以及模型演进的链上协调，这些集成只不过是界面层。

他指出，即使像 OpenAI 这样强大的模型也完全依赖于其训练数据，但数据贡献者却很少得到认可或激励：

这些批评直击加密人工智能炒作的核心。仅仅将 OpenAI 模型嵌入智能合约并不能实现智能的去中心化。它使系统依赖于不透明的链下流程。真正的链上人工智能需要将数据归因、治理机制和代理协调直接构建到区块链基础设施中。这一愿景将数据从被动资源转变为主动的、有回报的资产类别。

归因使我们能够衡量每个数据集对模型行为的影响，从而在整个人工智能管道中建立责任和公平性。

CoinGecko和项目白皮书数据表明，即使在领先项目中，完全开源的 AI 仍然很少见，大多数项目都使用混合结构，集成 OpenAI 等外部模型，同时将关键组件保留在链下。

02

从 OpenAI 插件到主动代理

AI代理不再仅仅负责自动化任务。Kumar 设想它们将成为 DAO 的积极参与者：

人工智能代理可以从被动的自动化工具转变为主动的参与者……提出想法、评估决策并协商结果。

然而，他警告说，他们的行为必须完全可审计，并有透明的数据集支持，以保持问责制。

可验证性对于跨协议集成也至关重要。他补充道：“它使这些代理能够以清晰的来源运行，它们的输出可以追溯到通知它们的数据和逻辑。”

如果人工智能代理开始提出或协商 DAO 决策，透明度就变得至关重要。如果没有透明度，DAO 可能会引入不透明的决策，这与去中心化原则相悖。在加密货币的信任最小化环境中，代理输出必须保持可追溯性，以避免金融或治理协议中的黑盒风险。

03

可能出现的问题

Kumar 预计更深入的采用最终将覆盖基础设施级应用程序：

更深入的采用将扩展到基础设施级别的用例，例如验证器优化资源分配、使用人工智能进行治理执行的协议以及直接在链上协调的分散式培训系统。

不过，他警告说，不透明的模型做出不负责任的决定会带来最大的风险：

如果没有适当的归属，经济价值可能会不公平地集中，而贡献者仍然看不见。

存在缺陷的人工智能输出可能会在 DeFi 或交易中引发意外的财务损失。监管机构可能会对无法证明决策方式或数据来源的人工智能系统进行严格审查。从声誉角度来看，缺乏贡献者认可或透明治理的项目可能会削弱人们对去中心化本身的信任。

代币效用数据显示，虽然人工智能项目的市值仍然很高，但许多代币仅限于治理或支付角色，而不是为分散的人工智能模型和计算提供支持。

尽管人工智能代币正在飙升，但库马尔质疑它们的真正功能：

代币只有在协调去中心化系统中发挥基础性作用时才有意义……如果代币仅仅为了投机价值或门控访问而存在，那么它对推进去中心化人工智能的作用就很小。

投资者或许需要思考，AI 代币的作用是否仅仅在于提供按使用付费的访问权限。可持续的去中心化 AI 需要激励数据贡献者、计算提供者和模型治理者，使其在一个紧密结合的生态系统中协调一致。

04

机遇：加密人工智能展现真正效用的地方

加密人工智能代理已经在 DeFi 自动化、DAO 提案分析、链上研究和网络安全等领域展现出良好的前景。Kumar 列举了一些早期的例子：

Morpheus 正在构建用于开发智能合约和 dApp 的 Solidity 模型。Ambiosis 正在利用经过验证的气候数据开发环境智能代理。我们还与致力于 Web3 智能和网络安全代理的团队合作，所有这些都基于可验证的数据归因。

透明度是共同点。处理资金或治理决策的代理人必须保持可审计性，以避免系统性风险。Kumar 表示，早期采用将来自钱包机器人和交易助手，而由于技术和监管障碍，协议级别的集成将需要更长时间。

最初的采用可能出现在面向用户的工具中，这些工具很容易展示直接价值，例如交易机器人、研究助理和钱包代理。

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