NFT:人工智能與NFT走向融合，智能數字所有權將迎來什么變化？

將AI能力構建入NFT的生命周期，將為智能所有權形式打開新的大門。——JesusRodriguez,IntoTheBlockCEONFT正成為加密生態圈又一現象級概念。第一代NFT主要關注關鍵資產，例如所有權表示、轉讓、自動化以及構建NFT市場基礎設施的核心構建模塊。

NFT的爆火使得這個市場魚龍混雜，一個極其簡單的NFT形式都能獲得令人難以置信的價值。不過，隨著行業的發展，NFT的價值主張應該從靜態圖像、靜態文本轉變為更為動態、更為智能的收藏品。人工智能(AI)很可能會對下一波NFT產生巨大的影響。

我們已經看到NFT和AI的結合在生成藝術方面的表現。然而，它們的潛力遠不止于此。NFT和AI的融合，將AI功能加入到NFT的生命周期中，為我們開啟了智能所有權形式這扇新的大門。

智能所有權

多米鏈正在整合人工智能 AI:據官方消息，多米鏈正在和人工智能 AI 做整合，并創建了檢測 AI 模塊來防止區塊鏈上的DDOS和其它攻擊。多米鏈正在測試該模塊的有效性。成功以后多米鏈將成為第一個利用人工智能加強安全性能的區塊鏈。[2023/8/5 16:20:41]

當前NFT仍然主要集中在藝術或收藏品等領域，雖然引人注目但應用場景相對單一。我們可以用一種更為有趣的方式來看待NFT，那就是原生數字所有權。所有權表示要比收藏品擁有更廣泛的應用前景。

在物理世界中，所有權主要表現為靜態記錄的形式，而在數字鏈上世界，所有權是可編程、可組合的，當然還是智能的。

有了智能數字所有權，NFT的想象空間是無限的。以NFT最著名的應用之一——收藏品為例：想象一下，數字藝術NFT可以用自然語言進行對話、回答問題、解釋他背后的創作靈感，并將這些答案匹配到特定的對話語境中。我們還可以設想，NFT可以適應你的感受和心情，并不斷提供令人滿意的體驗。如果智能NFT錢包能夠在與網站交互的過程中決定呈現何種所有權，以改善特定用戶的體驗，這樣的場景如何？

谷歌重組虛擬助手部門，專注于Bard人工智能技術:3月30日消息，谷歌正在重組其虛擬助理Assistant部門的匯報組織架構，以更多地關注該公司新的人工智能聊天技術Bard。在周三給員工的一份題為“Assistant和Bard團隊的變化”的備忘錄中，谷歌副總裁兼Assistant業務部門負責人Sissie Hsiao 宣布了組織架構變動。

根據備忘錄，直接向Hsiao匯報工作的谷歌Assistant工程副總裁Jianchang Mao將因個人原因離開公司。接替Mao的將是在谷歌工作了16年的Peeyush Ranjan，他目前擔任谷歌商業部門副總裁，負責支付業務。新的領導層變動表明，Assistant部門可能計劃在未來將Bard技術整合到類似的產品中。

此前2月份消息，谷歌推出對話式AI技術Bard以與ChatGPT競爭。（CNBC）[2023/3/30 13:35:03]

正如WilliamGibson所說，“未來已來，只是分布不均”。我們應該認真思考智能數字所有權與當前的AI和NFT技術相結合的可能。NFT極有可能演變成為一種原生數字資產所有權，并且智能是其中不可或缺的一部分。

聲音 | 濟南市市長：濟南片區正探索實施區塊鏈人工智能審批等政務服務新模式:濟南市市長孫述濤表示，以自貿區濟南片區為例，自啟動建設以來，就肩負起“替國家試制度、為地方謀發展”的歷史使命，目前探索實施區塊鏈人工智能審批等多項政務服務新模式，海關27條、金融20條、稅收服務21條、市場監管22條、規劃和用地管理意見等一系列操作性強、含金量足的創新政策措施為全國自貿區建設提供了有益的借鑒和參考。（大眾日報）[2020/1/21]

AI和NFT

要了解智能NFT如何通過當前的技術得以實現，我們首先應該了解AI學科與現在的NFT有何交集。當前，NFT的數字表現主要依賴于圖像、文本、視頻、音頻等數字格式，這些表現形式可以巧妙地對應AI的一些子學科。

深度學習是人工智能的一個重要領域，它依靠深度神經網絡，從數據集中歸納提取信息。盡管深度學習背后的邏輯早在上世紀70年代就已經出現，直至近十年，大量框架和平臺的出現才推動深度學習得以快速發展。深度學習的一些關鍵領域可能對NFT的智能能力產生不可估量的影響，比如：

動態 | 廣電總局：加快人工智能、區塊鏈等高新技術運用:廣電總局印發《關于加強廣播電視公共服務體系建設的指導意見》的通知：推動廣播電視機構建設全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體，加快人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等高新技術運用，實現內容生產傳播方式變革。（金十）[2020/1/6]

計算機視覺：NFT現在主要是圖像、視頻形式，因此它可以和計算機視覺的發展完美結合。近年來，卷積神經網絡(CNN)、生成式對抗神經網絡(GAN)以及最近的轉換器等技術已經突破了計算機視覺的邊界。圖像生成、物體識別、場景理解等計算機視覺技術可以應用于下一波NFT技術中。生成藝術似乎是目前將計算機視覺和NFT相結合的一個明確領域。

自然語言理解：語言是表達認知的一種基本形式，其中包括所有權的形式。在過去十年，自然語言理解(NLU)一直是深度學習領域最重要的突破核心之一。在NLU，像GPT-3這樣的轉換器驅動模型技術已經達到了新的里程碑高度。問題回答、總結和情感分析等領域可能與新型NFT產生關聯。將語言理解疊加到現有NFT形式上的想法，似乎是豐富NFT交互性和用戶體驗的一種較為容易解決的方式。

動態 | 新加坡戰略資本投資硅谷人工智能區塊鏈身份認證項目:2018年12月3日，新加坡區塊鏈風投基金新加坡戰略資本Singapore strategic capital宣布對硅谷初創項目人工智能區塊鏈身份認證項目進行200萬美金的戰略投資。據悉，此次投資的人工智能區塊鏈身份認證項目是由硅谷幾個區塊鏈技術大牛成立并主導開發，該項目將人工智能算法和區塊鏈技術相結合，用于社會系統的身份認證。[2018/12/3]

語言識別：語音智能可以被認為是深度學習影響NFT的第三個領域。在過去的幾年中，諸如卷積神經網絡、遞歸神經網絡等技術已經在語音智能領域取得了進展。語音識別或語調分析等功能可以為有趣的NFT形式提供技術支持。音頻NFT無疑是語音智能的完美場景。

AI和NFT結合的三個關鍵類別

語言、視覺和語音智能的進步拓展了NFT的視野。AI和NFT結合所釋放出的價值將影響NFT生態系統的多個方面。在當前的NFT生態系統中，整合人工智能功能可以立即想象出三個基本類別:

AI生成的NFT：這似乎是NFT生態系統從AI技術的最新進展中受益最明顯的方面。在計算機視覺、語言和語音等領域利用深度學習方法，可以豐富NFT創造者的體驗，使其達到前所未有的水平。今天，我們可以在生成藝術等領域看到這一趨勢的表現，但在使用的AI方法和處理的用例方面它們仍然相對受限。

在不久的將來，我們會看到AI生成的NFT的價值，它將超越生成藝術，擴展到更通用的NFT類別，為利用最新的深度學習技術提供一個自然媒介。RefikAnadol這樣的數字藝術家就是這種價值主張的一個先鋒，他們已經在嘗試用最先進的深度學習方法來創造NFT。Anadol的工作室是使用GAN等技術的先驅，他們甚至涉足了量子計算，在數億圖像和音頻片段中訓練模型，從而達到驚人的視覺效果。

NFT的嵌入式AI：我們可以使用AI生成NFT，但這并不意味著生成的NFT就是智能的。但是如果能做到這樣呢？結合這兩種前沿技術，將AI功能自然地嵌入NFT，可以解鎖一個新的市場維度。想象一下，具有語言和語音功能的NFT可以與用戶進行對話，回答對話含義，或者與特定環境進行交互。在這方面，AletheaAI、Fetch等平臺已稍有建樹。

AI優先的NFT基礎設施：深度學習方法對NFT的價值不僅體現在某個NFT層面，更加體現在NFT的整個生態系統中。將AI功能整合到NFT市場、預言機或NFT數據平臺等構建模塊中，可以為逐步實現NFT整個生命周期的智能能力奠定基礎。想象一下，NFT數據API或預言機，它們通過從鏈上數據集提取的智能指標，或者使用計算機視覺方法的NFT市場，向用戶提供智能建議。數據和智能API將成為NFT的重要組成部分。

AI正在重塑各行各業的前景，NFT也不例外。通過整合AI功能，NFT可以從基本的原生所有權發展為智能的、自我進化的形式或所有權，為NFT創建者和消費者提供更豐富的數字體驗以及更高的效用。智能NFT時代不需要超前的技術突破。計算機視覺、自然語言理解或語音分析方面的最新進展，以及NFT技術的靈活性，已經為智能NFT生態系統注入了無限活力。

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作者：JesusRodriguez

原標題：TheComingConvergenceofNFTsandArtificialIntelligence

原文鏈接：https://www.coindesk.com/business/2021/10/25/the-coming-convergence-of-nfts-and-artificial-intelligence/

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