世纪金融网最近的区块链发展产生了一些新的技术基元：加密货币、DEX、NFT和DAO。
它们有趣的原因很多--意识形态、知性、平等主义等等。但之所以引起我的强烈兴趣，是因为它们与人工智能研究和半导体技术的持续进步一起，指出了一种新的人类世界的可能性，那就是金钱将不再耗费人们的注意力，金钱作为世界基础设施的看不见的支柱，成为“已被解决的问题”。
当我回顾我的生活时，我发现随着时间的推移，我把大部分清醒的时间花在试图创造和保存金融财富上，对此我感到失望；这本身并不引起我的兴趣，但我还是被一种感知到的需要攫住了，尽管我根本上感兴趣的是想象有趣的未来版本，并为推动其实现而努力。我猜测文明社会中的大多数人也是如此。我进一步猜测，对于大多数人来说，创造和保存金融财富（通过创造对他人有价值的商品和服务）的行为本身并不具有吸引力；它之所以有吸引力，只是因为它导致了金融财富的积累，无论是在就业合同中的确定性，还是在投资中的概率性。这个过程的趣味性是另一个问题，而且是在巧合下发生的。但为什么要积累金融财富？
我知道，金融财富是一个抽象的概念，因此对人类来说完全不自然。然而，我承认，当任何非微不足道的金融财富被给予我时，无论是由我的雇主还是由市场给予的，我都有一种内在的反应。这意味着金融财富的积累作为一个非自然的概念已经与生来的欲望产生联系，这意味着有一些我非常想做的事情需要一定程度的金融财富，而我却缺乏；这些未满足的欲望促使我追逐金融财富作为中介目标。但是，把醒着的大部分时间花在赚钱上（或借助令人麻木的娱乐等活动从赚钱的疲惫中恢复过来）不是很荒谬吗？
我相信我们可以做得更好。我相信有一种方法，可以通过消除我们文明中积累金融财富的需要，大大增加许多人生活的趣味性和可能性。我有兴趣创造这样一个世界，在这个世界里，金融财富的积累不再是普通人关心的问题，一个富足非凡的世界。
为什么加密货币、DEX、NFT、DAO和AI都指向一种新人类世界的可能性？
当人们从一个特定的角度来看待它们时，它将会更加明显。
来源：数字艺术家 jack butcher（twitter@jackbutcher)
加密货币可以被看作是一个完全自主的金融价值计价的基础设施，被越来越多的人类人口所相信、信任和依赖；它激励人们参与增长和维持自身（例如，有利可图的采矿或质押业务）。
DEX可以被看作是完全自主的加密货币交换市场；它也激励人们参与，以发展和维持自身（例如，通过外部套利者完成自动再平衡的 Balancer；我去年用中文写过这个）。
NFT，就目前而言，可以被看作是区块链上的一个指针，指向在他處令人感兴趣的东西，这有点类似于内存中的一个指针，表明一个特定的数据或程序序列的位置。
DAO，就目前而言，可以被看作是基于区块链的实体进行集体决策的一种原始手段。
最后，人工智能可以被视为一个非常广泛的工作领域，其终极目标是创造真正的自主主体，通常是在硅基上，可能是也可能不具有物理上的体现。人工智能不仅能逐步做出智能决策（如ML术语中的判别模型，强化学习是一个强大的算法类别），而且还能创造有趣和有价值的数据（如ML术语中的生成模型，其中GAN是一个有前途的方向）。
结合所有这些概念，构思一个未来的版本并不牵强，在这个版本中，数字自主主體通过加密货币在DEX市场交换资产，既创造和操纵数据（非代码数字资产），程序序列（代码片段/人工智能模型），以及与NFT挂钩的现实世界资产（合同），并通过DAO集体做出决定。这个在加密货币基础设施上运行的自主主体层可以处理金融资源分配，以及数字商品和服务以及实物商品和服务的创造和交付，其效率和说服力之高，使我们大多数人不再把心思放在积累金融财富上，就像我们大多数人不把心思放在获取水、食物、电力、流动性（由工业革命和航空进步解决）、电器（由市场机制解决）和信息（由网络技术解决）一样。
想象一下：有一天，我们将不再把大部分精力放在金钱上。钱成为一个 "已解决 "的问题。当然，其他某种东西将成为新的稀缺，并成为大多数人的追求对象，根据USV的阿尔伯特·温格的说法，这将是注意力(attention)[1]。
观察
尽管未来似乎是不可预测的，但我们可以被动地*根据证据做出有根据的猜测，也可以主动地影响其进程。在本节中，我提供了支持上述未来版本的证据和观察。
*我们可以质疑被动性是否可能，例如，考虑到物理学的观察者效应，即使只是比喻性的。
人工智能的工作量增长和持续的摩尔定律
在过去的十年里，对人工智能芯片公司的投资越来越热[2]。这有很多催化剂（摩尔定律和丹纳德扩展的放缓，硬件专业化的驱动，社交网络公司建立的大规模推荐引擎对人工智能计算效率的需求增加等等），最近的一个例子是Sambanova，它的D轮融资，估值达到了50亿美元水平。
另一个有希望的线索是越来越多的证据表明，光子学的潜力不仅可以恢复，而且可以涡轮增压摩尔定律。Lightmatter即将推出的产品在加速人工智能工作负荷的线性数学部分方面应用了光子学，与目前的技术水平相比 (例如 Nvidia的A100)估计能够以1/10的功率将人工智能计算速度提高10倍（即100倍的能源效率；如果采用波分复用，性能提升会更大；见最近福布斯对Lightmatter的报道[3]）光子互连进一步加速了芯片间的通信，同时节省了电力，使越来越大规模和复杂的人工智能模型得以部署。(披露：在写作时，我是Lightmatter的数字设计工程师。)
过去几十年整个科技行业的蓬勃发展在某种意义上是由摩尔定律从根本上推动的；如果摩尔定律的延续依赖于人工智能工作负载的优先化和专业化，那么整个科技行业也会效仿，即哪里有更高的计算能力，应用就会跟到哪里（一个比喻是在互联网泡沫期间筹集的资本建立的网络带宽的巨大盈余，后来使无数应用如社交网络得以实现）。回顾一下GPU的可用性是如何在2012年ILSVRC（AlexNet）中推动深度学习的。随着光子学将人工智能的"容量"提高了100倍，我们未来科技的很大一部分将由人工智能驱动。唯一的问题是如何驱动。
RPA
机器人流程自动化将实现我们对「人工智能对劳动力意味着什么」的共同想象：替代。人工任务被RPA程序自动化。这清楚地表明了人类提供的服务（得到报酬、被标价的工作）如何由自动化过程，即代码来完成。
NFT空间的有机演变
Autoglyphs是以太坊区块链上第一个 "链上 "生成的艺术。它们是一个完全独立的机制，用于创造和拥有一件艺术品。
从ERC-721提案中，对NFT所能实现的最初想象是代表 "实物财产、虚拟收藏品和负值资产（如贷款）"的所有权。有两个问题从一开始就引发了激烈的争论：NFT所代表的数字内容在哪里，如果与NFT绑定的数字内容可以被公众访问和查看，那么NFT所有者真正拥有什么？第一个问题的答案是在链上（占用了通常空间有限的区块链的存储空间），或者在一个单独的存储解决方案（如IPFS）上。第二个问题的答案是对内容的权利，但不是内容本身。有趣的是，随着生成艺术在许多领域（人工智能研究、计算机游戏和动画中的PCG技术等）的兴起，新的项目被创造出来：NFT与艺术品内容本身无关，而是与生成艺术品内容的过程有关，而这个过程是一段紧凑的代码片段，完全包含在链上的NFT本身。Larva实验室的Autoglyph就是一个例子。
这篇文章[4]汇总了这个领域的其他例子（如Neolastics）。拥有“过程”而不是结果的权利是一个有趣的想法--想象一下拥有文森特·凡高的数字克隆而不是拥有他的一件艺术品；你可以要求你的凡高克隆人创造更多的艺术品。换句话说，拥有的东西是动态的、有生命力的，这与现在NFT所代表的静态文件形成了鲜明的对比。这是从静态的屏幕截图扩展到时间维度的。
该领域的另一个有机发展是最近由AlphaWallet团队宣布的AlchemyNFT[5]，它允许创建和操纵合成的NFTs。所有的证据都表明，除了投机交易卡牌之外，NFT的潜力还有多少未被开发。
人工智能和游戏；建立元宇宙的竞赛
为了实现真正的突发内容和自发体验，人工智能必须成为我们未来游戏的一个组成部分，或者像许多人所说的那样，当游戏规模扩大到吞噬人们的日常生活时，就是元宇宙。A16Z曾发表过一篇文章《Meet Me in Metaverse》[6]，很好地勾勒出了其中的道理，并追溯了最近在这个方向上的进展。
事实上，科技巨头们已经涉足这个方向，尽管不成功。Google Stadia已经创建了内部游戏工作室，试图创建ML驱动的游戏。最明显的例子是他们的Project Chimera（MCV/Develop[7]在2020年4月对Stadia在ML游戏开发方面的努力有一个很好的采访；见第34-38页）。亚马逊也加入舞池，杰夫·贝索斯亲自指示要 "用可笑的庞大计算量来制作游戏"。迄今为止，谷歌和亚马逊都没有在这个方向上成功发布游戏；Stadia最近关闭了其内部工作室，而亚马逊宣布了其游戏开发工作中的一系列坏消息。Facebook的RivalPeak是一个非常有趣的人工智能娱乐项目的实验，显示出早期吸引力的迹象。可以说，由于要遵循复杂的公司政治和程序，大公司无论多么强大都不会在这里取得关键进展的，因为创建由ML驱动的游戏将是一个巨大的范式转变，远离现有的游戏开发过程，需要许多灵活的试验和错误，进入未知领域。
在创业领域，位于洛杉矶和北京的RCT工作室[8]通过在游戏运行时间中加入强化学习，正在取得可喜的进展。Agence[9]是电影制作人、艺术家和谷歌的机器学习专家之间的紧密合作，制作了一部 "动态电影"，利用强化学习实现电影创作者、观众和人工智能对游戏叙事的三方共同创造。
从大型游戏开发商的角度来看，最近上市的Roblox[10]致力于研发部署巨大的机器学习模型。Valve的联合创始人、Steam的创造者Gabe Newell指出，由人工智能驱动的单人游戏有可能在9年后（2030年）完全超越多人游戏[11]。
从第一原则的角度思考，当虚拟和动态世界吞噬我们的日常生活时，这些世界中提供的商品和服务（体验）必须依靠具体的经济基础设施。我的观点很简单：当人工智能成为数字资产（3D模型、皮肤、音效、个性配置等）的主要生产者时，需要被代币化的不仅仅是数字资产，而是人工智能本身，无论是代码形式还是统计模型参数。
数据经济的出现，促进了人工智能的训练
Ocean Protocol的Trent McConaghy在2018年指出了这个方向[12]，并致力于建设数据经济。Ocean Protocol的使命是为数据资产的发布、发现和消费以及为实现保护隐私的AI训练建立市场。
个人数据爆炸的可能性：BCI
我去年从人机共生的角度写了关于Elon Musk的NeuralLink[13]。随着BCI（脑机接口）的日益成熟和最终被人类采用，每个人的大脑数据上传带宽将大大增加，使每个人的日常心理活动、偏好和品味能交给人工智能处理。我们如何对待这些实时和细粒度的个人数据？我们必须将它们标记所有权（想象一下，如果大的科技公司拥有你的思想；你显然会要求对你的思想及其衍生品拥有所有权），而隐私是这里最值得关注的。然而，目前的NFT标准并不支持对内容的所有权，这可能与大脑数据标记化完全不相容。一种方法是通过保护隐私的压缩，如合成数据生成（通过训练统计模型匹配概率密度函数），这意味着我们不会对收集的大脑数据本身进行标记，而是对在这些大脑数据上训练的AI进行标记。
途径
在这一节中，我勾勒出了创建上述版本的未来的粗略行动路线。
从长期愿景出发，我们将不得不创造去中心化自动机（decentralized automata），或DA（名称來自去中心化的自治组织DAO-- DAO将由DA拥有）。DA存在于区块链上，该链上对代码执行的访问只限于其指针的所有者。DA可以将代码作为资产进行交易，并重新组装其代码库。因此，我们还需要建立一个软件/AI模型架构，它是安全的可组合、可分解和可变的。
短期研发是为代码/AI模型的所有权（不仅是权利的所有权，而且是使用代码/AI模型的独家使用所有权）以及其组成/分解/变异建立代币标准和经济机制。这里指的合成NFT，是为人工智能代码设计的。一个简单的概念性解决方案是将代码存储在片段中，如Filecoin的方式，其位置在每次指针换手时被重新洗牌。
中期研发是建立DA的软件和区块链标准。我们将促进以下方面的实现：
•来源控制（如Git）是为DA管理代码版本和合并代码。•DA将进行代码审查过程（基于规则/基于模拟）。•代码、模型和参数由DA在区块链上进行交易，以便在自己定义的指标方面进行自我提升。•长期的研发是将DA和相关的DA拥有的DAO引导为一个整体的自主经济，我将其称为自主维度。
在这个版本的未来，自主维度将把最先进的问题策划成人类个体的互动挑战，人类通过克服这些挑战获得奖励；奖励很可能是非财务性的（全民基本收入也由大规模接管行业的DAs实施）。这样一来，平凡的工作将全部由机器处理；人类的大部分注意力都集中在文明能力的前沿领域（文明=人类+机器）。简单地说，已解决的问题将由机器大规模处理；人类只在未解决的问题上工作。没有重复的工作；只有那些推动文明能力前沿的人，才会得到超出普遍基本收入的奖励。
References
[1] 阿尔伯特·温格《资本后的世界》
https://worldaftercapital.org/
[2] 人工智能芯片投资一览
https://www.eetimes.com/mega-investment-in-ai-chip-startups-is-justified-true-or-false/
[3] 福布斯对Lightmatter的报道
https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2021/04/07/photonic-supercomputer-for-ai-10x-faster-90-less-energy-plus-runway-for-100x-speed-boost/?sh=596cc5c57260
[4] NFT与生成艺术
https://medium.com/treum_io/on-chain-artwork-nfts-f0556653c9f3
[5] AlphaWallet团队发布的合成NFT项目AlchemyNFT
https://medium.com/alphawallet/alchemynft-rise-of-synthetic-nfts-320ee5fe1e04
[6] A16Z的文章《Meet Me in Metaverse》
https://a16z.com/2020/12/07/social-strikes-back-metaverse/
[7] MCV/Develop在2020年4月对Google Stadia的采访
https://issuu.com/bizmediauk/docs/mcv-develop_956_april_2020
[8] RCT studio
https://rct-studio.com/en-us/
[9] Agence
https://www.agence.ai/
[10] Roblox
https://blog.roblox.com/2020/05/scaled-bert-serve-1-billion-daily-requests-cpus/
[11] Valve的联合创始人、Steam的创造者Gabe Newell指出，由人工智能驱动的单人游戏有可能在9年后（2030年）完全超越多人游戏。
https://www.spieltimes.com/news/gabe-newell-on-the-future-of-single-player-games-in-game-characters-to-be-as-smart-as-humans-in-nine-years/
[12] Trent McConaghy在2018年的博客
https://blog.oceanprotocol.com/nature-2-0-27bdf8238071
[13] Thomas的博客：解读NeuraLink
https://hchsueh.com/2020/05/walkthrough-neuralink
