【英文】AI × Crypto 思维框架：如何在混沌中寻找清晰方向

Chainfeeds 导读：

AI 和加密并不是自然契合的组合，但它们提供了彼此所缺失的能力：AI 增强可用性和智能决策，Crypto 赋予结构性信任与公平协调机制。它们的交汇处，正是 Web3 与机器智能融合的新起点。

文章来源：

https://chainofthought.xyz/p/mental-frameworks-for-ai-crypto

文章作者：

Teng Yan

观点：

Teng Yan：在三个方向上，AI 正在快速形成初步应用势能：1）交易代理：AI 能够实时摄取链上与市场数据，捕捉价格差异并执行套利逻辑，适应快速变动的市场；2）安全与威胁监测：AI 代理能实时扫描链上活动，检测钓鱼攻击或合约漏洞，成为一个不断演化的链上防御层；3）开发者协助工具：借助语言模型，AI 已能自动撰写、审计甚至优化 Solidity 智能合约代码，极大加速部署速度并降低出错率。这些工具不仅提高了开发效率，也让新手更容易参与开发。整体来看，AI 正在成为推动加密领域下一轮用户增长与开发效率提升的底层催化剂 —— 先从极客群体受益开始，逐渐渗透至普通用户，最终重新定义链上交互体验。 随着 AI 模型能力增强并逐渐拥有自主决策能力，许多早期只是学术讨论的问题，正迅速成为现实挑战。例如：谁拥有训练数据？如何验证模型输出是否可信？在无人监督的系统中，如何确保行为不会偏离预期？这正是加密技术擅长解决的问题领域。加密世界中的核心原语正在成为 AI 合规性与可解释性的关键支撑。例如，零知识证明（ZK）技术允许开发者证明某个模型在特定输入下产生了指定输出，而无需暴露数据本身；模型源验证系统则通过多个节点之间的比对确认结果的一致性，从而防止中心化模型操控输出；隐私计算协议（如 Nillion、Atoma）则能让模型在加密数据上运行，保护用户隐私又不影响训练与推理能力；而 去中心化 AI 网络 如 Bittensor 等，则以链上经济激励机制连接数据提供者、算力节点与训练者，实现模型构建的开放协作与收益共享。 当 AI 与加密技术交汇，不只是叠加，而是引发一系列二阶效应（second-order effects）。例如，链上市场的自动化：我们开始看到机器之间直接交易、AI 代理自动交互智能合约的场景，价值流动无需人类介入；新型协作模式：借助加密技术，多个节点可以共识模型训练或任务执行，而不必依赖单点平台；平台信任迁移：过去依赖大型科技公司的模型与接口，未来将转移至由链上验证机制和加密经济激励支撑的协议与网络。这背后最大的变化是信任体系的迁移。传统 AI 系统默认信任平台方（OpenAI、Google），而加密原生的 AI 则设计为可验证、可归属、抗审查，构建出一种无需信任的 AI 交互结构。这种模式有可能重新定义开放计算、数据市场和自动化经济。