加密貨幣如何對抗AI數據壟斷？

加密貨幣在人工智能建立數據壟斷時沉睡

加密貨幣行業在過去十年一直在宣揚去中心化的理念，同時人工智能公司卻組建了自標準石油以來最有價值的壟斷，這些壟斷是數據壟斷，與其相比，協議的主導地位顯得微不足道。預計到2025年，人工智能行業的收入將超過3000億美元，主要來自於對數以萬億計的數據進行模型訓練，這些數據來自研究人員、作家和領域專家的資料。

比特幣的極端支持者在為區塊大小而戰，乙太坊則在爭論MEV提取。與此同時，OpenAI、谷歌和Anthropic卻在抓取整個人類知識的數據，並將其鎖定在專有的訓練過程中，建立了無法被資本或人才打破的護城河。

加密貨幣的反應是推出第十萬個DeFi分叉，而這十年間最重要的基礎設施戰役卻在鏈外進行。

數據壟斷在未經干預的情況下是永久的

DeFi展示了金融基礎設施可以透明地重建。然而，金融基礎設施與知識壟斷相比，顯得微不足道。每個DeFi協議都在執行、可組合性和用戶體驗上競爭，因為底層資產如代幣、穩定幣和流動性都是標準化和可攜帶的。

但人工智能數據集卻不具可攜性。它們被鎖定在耗資1億美元且需要數月完成的訓練過程中。一旦基礎模型達到臨界質量，重複的成本將變得過於昂貴。第一個組建訓練數據的先行者將永久勝出，除非有新的基礎設施改變規則。

谷歌擁有20年的搜索查詢數據，Meta擁有15年的社交互動數據，而OpenAI則與出版商合作，這些出版商永遠不會將相同的內容授權給競爭對手。這些都是隨著每次用戶互動而不斷增強的永久護城河。

加密貨幣建立了去中心化的金融替代品，那麼去中心化的智能替代品在哪裡？這並不存在，因為加密貨幣並未將數據所有權視為一場值得奮鬥的生死戰。

加密貨幣創始人並未建立數據集協議

殘酷的事實是，數據集基礎設施的吸引力不如收益農業。加密貨幣創始人追逐代幣流通速度、投機上漲和病毒式增長機制。為訓練數據建立歸屬層毫無投機性，需要數年的生態系統發展，並且需要與行動緩慢的機構建立合作。

然而，無聊的基礎設施恰恰是最重要的。以太坊在推出時並不令人興奮；它是一台慢而昂貴的計算機，學術界欣賞它。Chainlink也並不令人興奮；它是一個需要五年才能獲得採用的預言機網絡。最關鍵的加密基礎設施往往看起來像是家庭作業，而不是旁邊的賭場。

數據集歸屬協議現在就是這樣的家庭作業。市場機會比DeFi更大，網絡效應比任何協議代幣都更強，而監管壓力則創造了不可避免的需求。然而，加密資本卻流向下一個NFT市場，而不是可以防止人工智能公司變得比國家更強大的基礎設施。

窗口正在迅速關閉

人工智能公司並不等待許可。它們正在使用數百萬創作者抓取的數據訓練GPT-5、Claude 4和Gemini Ultra。每一次訓練過程在未進行鏈上歸屬的情況下完成，都使得集中控制更加根深蒂固。

一旦這些模型達到足夠的能力，它們將變得自我強化。用戶通過互動生成數據，這些數據又用於訓練下一個版本，而下一個版本又吸引更多用戶。這個飛輪加速，競爭者無法趕上，因為他們缺乏初始的數據集和持續的數據流。

加密貨幣可能只有兩年的時間，窗口就會永久關閉。之後，數據集壟斷將成為自然法則，無論多麼去中心化的基礎設施都無法撼動。

加密貨幣應該建立的東西，而不是更多的DEXs

加密貨幣行業需要數據集登記處，讓貢獻者在任何訓練開始之前以加密方式簽署數據許可證。它需要歸屬協議，記錄哪些數據集影響了哪些模型輸出，以及自動拆分推理收入的微支付通道。它需要根據測量模型性能而非主觀指標來排名數據集質量的聲譽系統。

這項技術比大多數DeFi協議簡單。數據集登記需要加密哈希、貢獻者錢包地址、標準格式的許可條款和使用日誌。訓練過程記錄所使用的數據及其使用時間——推理請求將支付路由到註冊的貢獻者，按比例分配。

這一基礎設施不需要新的共識機制或實驗性加密，而是需要那些優先考慮防止壟斷的建設者，而不是農業流動性獎勵。

加密的使命或加密的訃告

加密的創始論點是防止對有價值網絡的集中控制。比特幣防止了中央銀行壟斷貨幣。以太坊防止了科技公司壟斷計算。但如果人工智能公司壟斷智能，那麼這些勝利將變得無關緊要。

如果集中模型控制了人們的思維，那麼去中心化的貨幣有什麼用？如果集中訓練數據決定了哪些觀點被放大，那麼去中心化的計算又有什麼用？智能是所有事物的上游，從金融和治理到媒體和教育。誰控制了人工智能訓練數據，誰就控制了未來的信息環境。

加密貨幣要麼建立使數據集壟斷不可能的基礎設施，要麼眼睜睜看著人工智能公司完善區塊鏈誕生時所要防止的集中控制。沒有第三種選擇，即加密貨幣仍然專注於代幣投機，同時對這個世紀最重大技術變革保持相關性。

這個行業需要立即建立數據集歸屬基礎設施，否則將會寫下加密的訃告，這個運動談論去中心化，而集中化的人工智能公司卻建立了人類知識的永久壟斷。

這篇文章的觀點僅供參考，並不構成法律或投資建議。作者的觀點和意見不一定反映Cointelegraph的觀點和意見。

—

在這篇文章中，Ram Kumar強調了加密貨幣行業在面對人工智能的數據壟斷時的無所作為，這是一個值得深思的問題。加密貨幣的核心價值在於去中心化和數據所有權，但在當前的技術環境下，這些理念似乎被忽視了。隨著人工智能技術的迅速發展，若加密貨幣不及時調整其發展方向，將可能面臨被邊緣化的危險。未來，加密貨幣需要更加重視數據的所有權和使用權的問題，並尋求建立相應的基礎設施，以防止數據壟斷的出現。這不僅是對行業的挑戰，也是對整個社會的考驗。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

🎨 Nano Banana Pro 圖像生成器｜打幾句說話就出圖

想畫人像、產品圖、插畫？SSFuture 圖像生成器支援 Flux 同 Gemini Nano Banana Pro 改圖 / 合成， 打廣東話都得，仲可以沿用上一張圖繼續微調。

🆓 Flux 模型即玩，不用登入

🤖 登入後解鎖 Gemini 改圖

📷 支援上載參考圖再生成

⚡ 每天免費額度任你玩

✨ 即刻玩 AI 畫圖