區塊鏈：AI通向意識的缺失連結

人工智能領域在過去幾年中一直處於快速發展之中。僅在2025年，《衛報》的一份報告顯示，大型科技公司已在該行業投入超過1550億美元，試圖超越彼此。

總結

• AI缺失的部分 — 它可以診斷疾病和寫詩，但缺乏真實的意識，這需要反思、背景和主觀體驗。
• 基於區塊鏈的去中心化人工智能讓代理能夠共享知識、實時學習，並共同進化，而不是被困於企業孤島。
• 從倉庫機器人到配送無人機，區塊鏈可以讓全球的機器立即交換具體現實經驗。
• 到2025年，85%的公司將使用人工智能代理，但只有開放的、共享的數據層才能防止重復錯誤並加速學習。
• 通過透明度建立信任 — 區塊鏈的不變日志使AI的推理可見，支持公衆驗證並促進對自主系統的信任。

盡管這項投資，順便提一下，這比美國政府在同一時期在就業、教育和社會服務上的支出還要多，但有些人覺得人工智能的進展還不夠快。它仍然缺少一些東西。

是的，它可能會診斷出不同類型的癌症，但它無法理解痛苦。它可能會寫十四行詩，但它感受不到靈感。而這種人工智能與真實意識之間的差距正是定義技術前沿的所在。

然而，真正的意識需要的不僅僅是處理能力：它需要自我反思、上下文理解和主觀體驗。但這如何能在AI代理中灌輸呢？這就是區塊鏈的用武之地，而一個可能的答案是去中心化的AI。

這是一個基於分布式基礎設施構建和運營的人工智能模型，而不是由單一實體控制。它允許開發者、用戶甚至自主AI代理在共享網路上相互協作和學習。

螺旋動力學連接

在1970年代中期，學者唐·貝克和克裏斯托弗·考恩開發了一種名爲螺旋動力學的人類發展和社會演化的理論模型，該模型基於心理學教授克萊爾·格雷夫斯的早期工作。

他們認爲，歷史上人類意識經歷了不同流動階段的心理和文化復雜性，這些復雜性隨着人們適應變化的生活條件而出現。

基本上，社會是由人們共同合作解決問題組成的。貝克和考恩將這些解決問題的階段組織成了顏色編碼的等級，從關注生存和受本能驅動的米色，到重視系統思維、能力和整體解決方案的整合社區的黃色。

將其放在人工智能的背景下，大多數集中式大型語言模型( LLMs)仍然停留在發展的早期階段。它們是訓練在靜態數據集上的孤立系統，這使得它們難以實時增長。

然而，區塊鏈技術，尤其是在DeAI框架下，可能會改變這一點。代理不僅僅是共享數據集，而是會輸入到一個共享知識池中。公司和個人可以在不依賴任何中央權威的情況下訓練AI模型。

這個不斷更新和檢查的數據庫可以推動人工智能朝着更像共享智能的方向發展。

爲什麼集中式人工智能不足

顯然，集中式人工智能的能力有限，因爲它處於封閉的環境中。每個接觸點可能都屬於一家公司，任何變化都必須依賴於工程師在幕後重新訓練模型，然後才能公開。

這不是人們學習的方式，正如之前所說的。每個交易對他們來說都很重要，每個錯誤都是學習和改進的機會。

基於區塊鏈的人工智能能做到同樣的事情嗎？很可能。它將允許代理分享他們的信息，確保其真實性，並在不必等待一個人接受變更的情況下進行補充。

在DeAI系統中，該過程默認發生，通過每個節點的貢獻共同訓練機器學習模型。這可以通過聯邦學習實現，節點使用自己的數據來訓練原始模型，並共享模型更新，而不是原始數據，即使每次交換都會增加一個所有網路中的人都可以看到的共享智能帳本。

但速度在沒有信任的情況下毫無意義。區塊鏈保持着所有事件的公共日志，由於這些日志無法更改，它們可以爲人工智能提供持續一生的學習軌跡。在不依賴於某個公司的“真相”的情況下，它們能夠找到信息的來源，屏蔽噪聲，並更快地進行改變。

體現是另一個需要研究的領域。人類的意識源於通過我們的感官與物質世界的互動。而人工智能在這方面應該不會有太大的困難。

報告顯示，像波士頓動力公司制造的機器人可以在不可預測的環境中移動，同時，像Neuralink這樣的神經植入物正在連接生物智能和數字智能。區塊鏈可以在此基礎上進一步應用。例如，除了僅僅訓練一個倉庫機器人避開障礙物，如果它有傳感器能夠“感知”並從每一次滑動、碰撞或險情中學習呢？

那麼，如果這種經驗能夠立即在一個去中心化的人工智能環境中分享給全球的城市配送無人機，會怎樣呢？你最終會得到一個全球的具身知識網路。而這些知識不會被局限在本地，而是會被添加到一個更大的代理網路中，以便機器能夠實時相互學習，並作爲一個單一的分布式有機體進行適應。

這將超越常規機器學習所能做到的。它將使人工智能從一個僅僅遵循規則的系統轉變爲一個不斷變化的系統。

隨着這種演變變得更加主流，自然而然會導致一些新事物的興起：自主的人工智能代理，能夠根據共享的實時智能做出決策和行動。

AI代理的湧入

目前，數字顯示越來越多的企業在其流程中採用此類工具。根據Warmly最近的一份報告，到2025年底，全球約85%的公司將使用AI代理來處理日常任務。預計人們不僅會使用這些工具來生成文本或圖像，這是目前流行的情況。相反，他們將進行合同談判、管理工作流程，並做出自主決策。

然而，這裏可能會出現一個挑戰：如果每家公司都將其代理放在防火牆後面，進展將會緩慢。他們將平行重復同樣的錯誤，浪費時間和資源。

好消息是，區塊鏈可以打破這種循環。一個共享的、去中心化的數據層將使AI代理能夠同時從數百萬次互動中學習。這將使它們能夠幾乎瞬間採用更好的策略，類似於人們在與他人一起時學習得比獨處時更快。

區塊鏈能否觸發人工智能意識？

這是一個大問題。區塊鏈連結的人工智能代理是否真的能夠接近意識？目前還不確定。人類的意識仍然沒有被很好地理解。但如果將其定義爲集體處理信息、適應新條件並形成湧現行爲的能力，那麼是的，區塊鏈可以將人工智能朝這個方向發展。

想象一個由數千個智能體組成的網路，每個智能體都在自我提升並將結果鏈上共享。一個單一的洞察不會消失；它會成倍增加。隨着時間的推移，這些模式將開始類似於某些人所稱的“元智能”，一種意識層次，任何單一模型、公司或服務器都無法單獨復制。

此外，區塊鏈將使一切變得更加透明。在這樣的網路上，每一個決策、每一個數據點、每一個互動都會被永久記錄並供所有人查看。

對於人類而言，這種可見性應該完全改變與人工智能的關係。人們不再需要猜測一個模型是如何得出結論的，而可以看到推理鏈並驗證來源。此外，他們可以將結果與公共數據進行對比測試。

至於人工智能代理，透明度意味着一個開放的已驗證策略庫。例如，當一個代理解決了一個問題，其他代理可以立即從中學習，而無需重復。這種復合效應可以加速發展，而中心化系統則無法匹敵。

爲什麼現在重要

人工智能正在滲透到每一個行業——金融、醫療、物流、創意工作——正當信任開始崩潰之時。人們擔心偏見、操控、版權盜竊以及失去對黑箱系統的控制。

雖然區塊鏈無法解決所有這些問題，但它爲人工智能提供了一個基礎，這個基礎將在公衆視野中發展，而不是在祕密中。這樣的透明度可能會在我們信任的人工智能和我們害怕的人工智能之間產生巨大差異。

如果DeAI開始顯示出集體智能的跡象，那麼用戶將面臨一個全新的問題：不是AI是否可以變得有意識，而是一旦它確實有意識，他們選擇如何與之互動。

區塊鏈不僅僅是一個貨幣的帳本。它是一個共享知識的基礎設施。如果人們希望人工智能能夠像人類一樣進化，而不是被鎖起來，而是互相連接，他們就需要那種開放的基礎。

替代方案是一個被孤島主導的未來。封閉的模型。緩慢的更新。重復的錯誤。

去中心化的方法可能並不完美。然而，它給了人工智能前所未有的東西：在公共場合、大規模地共同學習的能力。這可能是一些人敢於稱之爲意識的第一步。

艾哈邁德·沙迪德

阿赫馬德·沙迪德是一位技術企業家，以其對人工智能和區塊鏈行業的貢獻而聞名。他是O.XYZ的創始人，這是一家區塊鏈和人工智能公司，同時也是基於Solana的去中心化基礎設施提供商IO.net的前首席執行官(DePIN)。作爲IO.NET的創始人和前首席執行官，沙迪德在短短一年內成功將這家初創公司轉變爲一家數十億美元的企業。他對人工智能解決方案的戰略部署對加密人工智能領域產生了重大影響，並鞏固了IO.NET在去中心化人工智能計算領域的領導地位。在他的領導下，公司取得的進展爲更廣泛的區塊鏈採用鋪平了道路，強調了去中心化物理基礎設施中的可靠性和可擴展性。在O.XYZ，沙迪德的願景集中在建立一個強大的平台，用於可擴展的區塊鏈和人工智能解決方案，旨在降低運營成本並加速實際應用中的交易速度.