作者：Kimming

人工智能 (AI) 和区块链是当今最有机会的两项技术。但是，运行 AI 模型需要当前去中心化基础设施无法提供的硬件。因此，人工智能加密项目总是在某种程度上是中心化的。人工智能 (AI) 彻底改变了人类工作、生活和消费方式。人工智能的使用在生活和工作行业的所有方面都在增加出镜率，包括加密货币行业。将 AI 和NFT相结合并不是一个新概念。该技术已经被用于 NFT艺术和音乐的创作，Alethea AI 希望通过创建一种全新的智能资产类别，将 AI和NFT 的合并更进一步，这些资产充满了 AI特性，可以根据他们消耗的数据发展。

它将 AI 计算保持在链下，同时利用以太坊区块链上的智能合约来支持创建 iNFT 的协议层。Alethea AI的愿景是保存和发展人类的历史文化、故事和智慧结晶，通过将AI个性与NFT相结合，创造智能NFT化身，称为iNFTs。人工智能生成的内容将保护这些文化。此外，当人们与这些具有创造性和独立性的iNFTs互动时，他们会对人类智慧有更深的理解，它的融资背景也是十分之亮眼。

什么是智能NFT？

如今，NFT 无处不在，但关于智能 NFT 的资料却少之又少。Alethea AI 是一个致力于帮助技术发展的项目。智能 NFT（或 iNFT）是具有独立 AI 引擎的NFT，所有者可以通过实时交互式对话对其进行训练。所有者还可以通过将 Alethea 的 Personality Pod 与基于以太坊的 NFT 化身融合来创建 iNFTs。这使所有者可以令他们的头像更加栩栩如生。目前，可以使用来自 10 个不同项目的头像创建 iNFT，包括无聊猿游艇俱乐部、矮胖企鹅和 FLUF World。 

iNFTs可以执行简单的功能，例如背诵散文或回答问题，一直到更高阶的任务，例如创作诗歌或参与辩论。iNFT可以执行的任务取决于其等级，等级经验可以通过将 Alethea的 ALI token锁定在 iNFT 中来增加。 

通过训练和升级 iNFTs，所有者可以通过向 Alethea AI 的共享智能引擎提供数据而获得 ALI token奖励。Alethea的目标是利用这种集体意识来构建一个由智能、个性化的互动角色组成元宇宙，这些角色通过训练和与其他 iNFT交互来为他们的持有者获得奖励。ALI 于 2021 年 12 月成功拍卖，筹集了 1240 万美元。其总供应量上限为 100 亿个代币。根据代币分布图，至少有 37% 的供应将用于生态系统的发展。其余的代币以储备形式持有，并留作营销、私人销售、国库和 Alethea 的团队使用。Alethea 有一个透明页面，其中包含其所有代币储备的 ETH 地址。 

iNFT 背后的技术

Alethea 的人工智能基于OpenAI的GPT-3语言模型。这种语言学习模型允许开发人员将信息输入 AI 引擎，从而影响 AI 的行为方式和对问题的响应方式。当 Alethea AI 于2019年底启动时，它是首批获得GPT-3访问权限的公司之一，该公司使用GPT-3创建了其第一个智能 NFT 爱丽丝。  

爱丽丝部分模仿了刘易斯卡罗尔的作品，将他的文学作品输入爱丽丝的人工智能引擎。然而，Alethea 还介绍了中本聪的比特币白皮书，以展示 GPT-3 从多个输入创建动态个性的能力。当 Alethea AI 的首席执行官 Arif Khan与Crypto Briefing坐下来讨论该项目时，他们谈到了 Alice在消化比特币白皮书后性格发生了怎样的变化：“例如，有一次我们问她，‘你现在在哪里？’ Alice 的正常回答是‘我在兔子洞里’，但由于比特币白皮书的影响，她回答说，‘我在去中心化加密兔子洞里。”

开发Alice对Alethea来说是一个里程碑式的时刻，并作为公司 iNFT模型的概念证明。2021 年 6 月，爱丽丝在苏富比拍卖会上以 478,800 美元的价格售出。  但是，使用还是GPT-3会遇到一些挫折。Alethea每次想要创建AI时都需要获得OpenAI的许可，这使得iNFT难以扩展并将其提供给大众。离开GPT-3软件，Alethea开发了自己的AI引擎来迎合角色创建。借助Alethea的定制 AI 软件，每个iNFT现在都由五个不同的AI引擎组成，这些引擎控制iNFT如何说话、唇形同步、眨眼、移动肩膀和实时响应。 

Alethea新AI引擎的第一个用途就是创建 Revenants，这是该公司的第一个iNFT系列。Revenants是100个预训练iNFT的集合，包括著名的科学家和数学家，如 Nikola Tesla和Ada Lovelace，以及虚构的人物，如科学怪人弗兰肯斯坦和吸血鬼德古拉。

Revenants系列于2021年10月通过OpenSea在拍卖会上出售，获得了 2,400 ETH，价值约1000万美元。Revenant NFT 之所以具有很高的价值，部分原因在于它们作为第一批iNFT的特别性，还因为持有者可以使用它们来获得训练 Alethea的AI引擎的奖励。首席执行官 Arif Khan举了一个例子，说明 Revenants 如何帮助开发 Alethea 的非标准口音音频语音识别，他说：“当你和Revenants交谈时，你可以训练AI引擎，他们基本上就是我们所说的专用听众。每次他们倾听时，他们都会帮助转录，这些 NFT 的持有者会因向网络提供该服务而获得奖励。” 在这个所谓的“训练赚钱”模式中获得奖励的能力不仅限于 Revenants的持有者。继 Revenants 大获成功后，Alethea 发布了第二个合集 iNFT Personality Pods，持有者可以与NFT头像融合，升级，最终参与Alethea的共享智力训练获得奖励。

结语

关于人工智能，在人类伦理上是一个敏感话题。科学界一直对人工智能有着特殊情感，害怕它是另一个潘多拉魔盒。而AI和NFT结合的iNFTs，会不会面临同样的情况呢？值得一提的是，在2022年6月的NFT NYC上，Alethea AI获得最佳数字艺术AI应用奖。尽管Alethea AI是跨入Web3最成熟的 AI 项目，但它也不能避免人们对它的批评。该协议的许多方面都在中心化基础设施上运行，尤其是其 AI 引擎。其项目源代码是封闭源代码，并且由于拥有和训练 iNFT 的无许可性质，并不能让所有Web3爱好者都满意。正如 Alethea AI 团队所描述的，iNFT 的潜力似乎几乎是无穷无尽的。所有创造和盈利的箭头都指向中心化实体或专有所有权。这样的项目是否值得参与就真的见仁见智了。

由 AI 设计和编写的新 NFT 纸牌游戏

人工智能能否真正取代人类在创作环境中的工作？Entropy Cards的创造者和数字艺术家（化名）NA1认为不能。哪怕像OpenAI的DALL-E这样的项目在今年作为认证的“meme printer”获得了巨大的声誉都不能。NA1认为，在与人工智能合作的创意项目中，人类的策划和投入仍然是至关重要的一步。这在NFT艺术界尤其关键，那里的收藏品可能超过数千件，有可能获得数百万美元的收入。

至少现在是这样。

整个Entropy Cards项目就是这种潜力的证明。这套多牌系列中的每张交易卡都是由人工智能通过文字提示来创造的艺术。但是，关键的是，这个NA1的人工智能并没有从人类那里得到文字提示：它来自于一个独立的人工智能，该人工智能根据现有纸牌游戏的输入进行训练。

两种人工智能思想的较量

这就是名字 "Entropy"发挥作用的地方。两个人工智能相互对立，这很容易导致难以理解的混乱意义的Entropy。然而，由于NA1和Entropy Cards团队其他成员的精心策划，这些AI战斗创造了一个可理解的交易卡集，甚至可能在你当地的专门商店出售。

Entropy Cards的创建者NA1接受了媒体的采访，他谈到了长达10个月的收集过程，以及他利用公开可用的人工智能工具作为创造性表达模式的历程。

你能告诉我们更多关于你和你的团队过去项目的情况吗？

ZNO和我都有艺术背景，但是不同种类的艺术。NA1是我的一个新别名，但在另一个名字下，我的职业是建造数字艺术品，主要是实物类的：装置、雕塑，以及一般与身体和建筑环境有关的东西。在这种身份下，我的工作主要是与光和光产生的媒体，如显示器、投影和雕塑照明打交道。

大约从2015年开始，我一直在尝试用机器学习作为将一个领域映射到另一个领域的方式。我已经花了好几年的时间在“训练有监督的图像到图像的翻译模型”方面进行实验。其中一些东西我认为会在今年晚些时候的另一个系列中取得一些成果。

ZNO 做了卡片设计和卡片艺术中的所有原始符号。他们负责这个项目的漫画和网站。Ian（网站上出现的店主）就是他们创作的，Ithaca Hobby 和 Off-Track Betting 也是他们的创作，这些创作使网站的界面看起来丰满有趣。他们身上“漫画迷和CCG迷（可收集的卡牌游戏）”的标签发挥了重要作用。

你网站的一个关于页面指出，有一天你用来开发项目的 AI 工具会让人觉得“2022 年很热闹”。你能详细说明一下吗？

这个 "热闹的2022年 "的评论部分是指图像生成技术的变化有多快。作为一个明显的例子，我用CLIP+VQGAN的实现方式创建了我们的作品，它有一个非常特别的外观——我们觉得这个外观以一种梦幻般的方式参考了我们长大的90年代早期的那种收集卡牌游戏的艺术作品。为了达到这种风格，我花了几个月的时间进行工程研发，但这些东西在训练有素的人看来仍然是GAN生成的。在我看来，GAN（生成式对抗网络）是一个特定时间和地点的媒介。

说到文本输出，主要是由OpenAI的GPT-3完成的，开始时有一点RNN（递归神经网络）引导（有几个因素），回过头来看，我认为这项工作必定会写进人类历史。

GPT-3有它自己的美学。它今天的输出让人感觉相当多样、不可预测、令人惊讶，但DALL-E同样也是如此。我觉得，如果有人认为：在短短几年内，我们不会看到那些由文本输出的图像，不能相信我们曾经被这些东西所惊奇。那这个人真是目光太短浅了。

来源：DALL-E MINI

你认为人工智能可以复制你为保持项目不陷入混乱而采取的步骤吗？

这必须是肯定的。

事实上，这种事情在某种程度上发生在图像方面，因为GAN的生成器和判别器做了他们自己的那种策划过程，或者因为CLIP引导输出以满足文本提示标准。后来的图像生成技术几乎肯定会接受并遵循更细微和主观的提示指导。

我还做了相当多的工作，自动拒绝来自GPT-3的无法使用的文本输出。那是为了确保结果至少是可行的文本，我完全可以看到有人训练一个模型，更严格地寻找标点符号的合理使用、连贯的语法和有限的重复等等。现在的情况是，GPT-3有时写得像著名诗人卡明斯的诗句。

我们在这些卡的风格文本中看到了很多传说。你能分享一下你在这方面的创作过程吗？

我唯一掌握的知识就是从 GPT-3 中选择连续性的选项。

我并没有全都这样做，因为GPT很擅长用微小的变化来重复同样的事情。但是如果我看到主题的发展——如角色、游戏模式、元叙事、笑话或传说，就像你提到的那样，开始在一个牌组中一代又一代地出现，它做的策划就算合格。

GPT真的编造了所有这些东西，而且当它看到这些材料在一个又一个的提示中出现时，它更乐于详细说明。我猜这有点像《银翼杀手2049》中的那个基线调查，他们只是不断地对复制体来回重复同样的东西，并检查它是否在途中丢失了。

当我们展示了足够多的、可以让粉丝们按顺序阅读的整副牌时，我真的很兴奋，因为每张牌都有自己的小世界，而且它们都是完全不同的。几乎就像人工智能在这些deck上的几代人中写连载的微型小说或诗歌。

你能谈谈你与Chain/Saw NFT的合作以及他们在开发中的作用吗？

来自 Chain/Saw 的 Frank 是我在纽约参加experimental/noise music days时认识的一位老朋友。去年夏天，Frank联系我，他想让我帮助Chain/Saw完成一位艺术家的作品，我给他提供了他从没想到过的念头。

Chain/Saw真的在我们身上冒了很大的风险，因为我们没有粉丝，在接触用户方面我们是从零开始的。我们做的艺术不是他们常见的项目类型，他们倾向于帮助成熟的艺术家在NFT市场里执行想法，所以观众都是艺术家自带的。但他们的大多数艺术家并没有真正的数字能力来构建最终产品，而这正是Chain/Saw带来的东西。

你认为人工智能会完全取代从事创意产业的人吗？

我认为在创意领域，人工智能很快就会成为一个比我们以前拥有的任何东西都要强大的指数级工具，但我不认为它将完全取代人类在最重要的背景下的判断力，几乎肯定不会在艺术领域。

在某种程度上，我认为这是因为：作为人类，我们不会像关心人类那样关心人工智能说什么。举个例子，如果人工智能自己制作一部有观点的纪录片，或者写一篇文章为某件事情辩护，你会给予这个论点与人的论点相同的权重吗？我认为我们离这个目标还有一段距离。这肯定是一种新奇的东西，但我认为也会有一个强烈的因素，那就是 "那台机器对某问题了解多少？

对于完全由人工智能创造的艺术来说，这更是一个案例。我已经看到人们将提示和赤裸裸的人工智能输出配对作为艺术呈现，并认为，'好吧，这是一个不错的图像，但那又怎样？没有背景的原始输出是毫无意义的，而背景仍然需要来自一个有理由、有观点或有意图的人，以传达一些东西。

在人工智能有知觉之前，它们只能是工具，而不是创造者。一旦他们有了知觉，他们觉得不得不说的东西的类型对我们来说可能没有什么意义。他们的艺术最自然的是为其他人工智能服务，而他们为人类所做的任何事情都是一种翻译，可能是对他们意图的愚弄。

你能告诉我们更多关于你的策划过程吗？哪些提示被输入到人工智能中以获得第一副牌？

我通过对其他收藏卡牌游戏的标题进行RNN训练来生成第一代卡牌的标题，从而引导了这个系统。我这样做是因为 "冷提示 "GPT-3的内容是 "这是一个幻想的可收集卡片游戏的卡片标题发生器。标题："即使允许它产生数以千计的选项，也不会产生很多可用的东西。它需要几个例子来确定基调。

对于输入GPT-3以创建其他卡片字段的提示，我从其他CCG中随机选择了一些相应的字段开始，总是以正在创建的卡片的标题作为提示的悬念。这有助于将所有其他字段的内容固定在已经为卡片选择的标题上。

随着一副牌的代数级增长，我把这副牌的所有前几代牌的副本都包括在长长的、不断增加的提示中，当然，这也是递归和涌现的贯穿线的来源。随着生成的卡组中前几代卡的材料越来越多，我越来越少地使用其他CCG的材料来提示。

对于所有后来的世代，我使用GPT-3来做标题以及其他部分，当我通过这个过程进行时，我继续从卡组中的早期开始所有的递归提示，只用一个来自其他收集卡游戏的随机样本。这是必要的，以保持声音在类型上的固定性。这也有助于打破GPT陷入的任何神经质的重复问题。

任何玩过GPT-3的人都会证明，它非常擅长幻想、产生幻觉、即兴发挥、开诡异的玩笑，或以其他方式失去情节，但如果你把一些参数调得太低，使其无法控制，它基本上会逐字逐句地吐出你给它的东西，或从网上学习演绎出一些东西。

你真的能用这些卡片玩吗？有没有在内部进行过任何尝试？

我绝对愿意尝试玩这些卡牌，但问题是它没有任何规则。

我们已经讨论过建立一个界面，让收藏者 "与制作卡片的疯狂人工智能对话"（与我们漫画中的起源故事相联系），试图让它向他们解释规则，这仍然是非常重要的问题。

我们还讨论过让收藏家把他们的规则版本贡献给数据库，这样人们就可以比较笔记并尝试不同的玩法。目前，它必须像 "Calvinball "一样--你必须边运行边制定规则，而且你需要保持非常灵活。

来源：BILL WATTERSON

不仅有大量的 "翻桌 "牌会突然改变游戏规则，或结束游戏，而且还有一堆要求你互相表达非常私人的事情，或护送其他玩家去洗手间，或涉及不玩的人，等等。

如果有这样的比赛，并把结果拍下来，那真是不可思议。