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KIM:為什么 Web3 正面臨著身份危機？

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Time：1900/1/1 0:00:00

作者：RICHARD SMITH

任何與 ChatGPT 交互過的人都會心里出現這個令人不安的問題：“這個東西是人類還是機器？”

從本質上講，這個問題是圖靈測試期待已久的失敗。

幾十年來，我們一直在不知不覺中使用圖靈測試作為在線身份的代理。通過這個測試，我們會清楚地了解我們在網上是與人還是與機器互動。

然而，隨著 ChatGPT 和生成式 AI 的出現，我們不能再依賴圖靈測試來證明“我是人類”。而數字人格最終需要一種方法來判斷我們是否在與真實的人打交道。

Web3 的數字人格愿景依賴于去中心化和圖靈測試能夠說，“我是人，我控制著這些數字資產。”當 ChatGPT 打破圖靈測試時，它向我們表明，僅靠去中心化是不足以實現數字人格的。

869 BTC從Binance轉移到未知錢包:金色財經報道，數據顯示，北京時間7月11日下午12:09，869 BTC (價值約26,533,315美元) 從Binance轉移到未知錢包。[2023/7/11 10:47:49]

如果我們認真對待數字人格，那么就應該認真對待數字身份。

人類，何以為人？

許多人可能會驚訝地發現，數字身份運動中有一個類似中本聰的人物，他在中本聰著名的比特幣白皮書之前整整七年撰寫了關于數字身份的權威白皮書。

2005 年，Kim Cameron 發表了具有里程碑意義的論文《身份法則》（The Laws of Identity），將身份管理的概念闡述于眾。

Genesis債權人就DCG對重組的貢獻金額申請調解員協助:金色財經報道，根據法庭文件，破產的加密貨幣借貸平臺 Genesis Global 的債權人已要求法院為破產程序指定一名調解員。Genesis 的所有者表示，此舉反映了一群債權人決定放棄初步協議。

在今年早些時候與 Genesis 所有者數字貨幣集團 (DCG) 達成協議后，債權人周一在紐約南區破產法庭的一份文件中表示，他們正在就“金額、形式、 DCG 對債務人重組計劃的貢獻的時間和其他條款和條件。[2023/4/25 14:26:27]

盡管 Kim 并不像中本聰那樣神秘，但他在數字身份方面的工作與中本聰在去中心化方面的工作同樣具有決定性意義。

印度2022年推出的5大創投基金中2家涉足Web3:金色財經報道，根據Inc42的一項調查顯示，印度2022年推出的5大創投基金中2家涉足Web3，分別是Elevation Capital旗下規模達6.7億美元的Fund VIII，該基金是Polygon的投資方，以及Accel旗下規模達6.5億美元的Accel India VII，該基金參投了Atoms的pre-seed輪融資。（Inc42）[2023/1/1 22:19:33]

Kim 提出了一個關于數字身份的問題陳述，它與中本聰關于去中心化的問題陳述一樣簡單、清晰和簡潔。將它們放在一起進行比較是有啟發性的。

Glassnode：以太坊非零地址數創歷史新高:7月8日消息，據Glassnode數據顯示，以太坊非零地址數達到83,595,439個，創歷史新高。同時，以太坊上持幣量大于0.01地址數為23,432,651，同樣創歷史新高。[2022/7/8 2:00:25]

Kim 的身份問題陳述（2005 年）：互聯網是在沒有辦法知道你連接到誰的情況下建立起來的。

中本聰的去中心化問題陳述（2012 年）：互聯網上的商業交易幾乎完全依賴于金融機構作為可信第三方來處理電子支付。

盡管這兩個問題截然不同，但它們卻密不可分地交織在一起。我們必須知道我們在網上連接到的是誰（Kim/ 身份），我們必須能夠點對點地這樣做，而不需要中介（中本聰 / 去中心化）。這在數字世界和現實世界中同樣適用。

然而，在一個后圖靈測試的世界里，身份問題變得更加緊迫，因為機器越來越能夠模仿人類。如果不將數字身份作為首要任務，我們將無法充分享受去中心化的成果。

在他生命的最后階段，Kim 給了我們另一種思考數字人格挑戰的方法。他在一次演講中說，在我們的在線生活中，“內容就是我們的身份，是我們身份的一部分，但我們并不擁有它，也無法保留它，無法控制它。我們缺乏一個可以提供與家庭相同的基本隱私的數字庇護所。”

簡而言之，我們在數字世界中無家可歸。

正如現實世界中無家可歸會因為缺乏隱私而損害人格一樣，數字世界中的數字無家可歸同樣會損害數字人格。

數字人格需要一個數字家園——一個我們可以決定何時以及如何與他人分享我們數字自我的哪些部分的數字場所。數字家園與我們的數字身份密不可分。

去中心化并不是解決數字無家可歸的唯一法則。如果我們不為數字身份設計架構，我們將永遠無法知道我們在網絡上在與誰互動，AI 將淹沒人類。

之前，我們可以依靠圖靈測試作為我們人類身份的代理。然而，隨著像 ChatGPT 這樣的大型語言模型（LLMs）的出現，這些日子已經一去不復返了。