卡斯特拉纳表示，他设想开发人员创建的应用程序可以在没有人工干预的情况下做出自主的、数据驱动的决策，从而有可能实现不依赖中心化中介机构的人工智能预言机。他认为，这种能力将彻底改变从保险合同到供应链管理的一切。

卡斯特拉纳是一位连续创业者和加密行业资深人士，他承认中心化人工智能的优势，但他强调，中心化人工智能缺乏透明度，这损害了人们对其产出的信任。相比之下，去中心化人工智能允许多个模型和验证者参与，从而降低了偏见和操纵风险。

Castellana 还探讨了人工智能和区块链的未来，强调了解这些不断发展的技术的重要性。以下是 Yeager.ai 联合创始人对所有问题的回答。

阿尔伯特·卡斯特拉纳 (AC)：集中式和分散式人工智能之间的区别主要体现在三个方面：谁训练模型、谁进行推理以及模型本身的性质。在考虑分散式人工智能时：训练模型是一项非常复杂且昂贵的任务，小团队很难完成，但一些公司（如 Meta）已决定将其开源；以分布式方式运行模型确实很困难，因此大量工作被投入到推理证明系统中，以验证执行是否正确完成。

然而，为了创建去中心化的应用程序，不仅计算需要去中心化，决策也需要去中心化。每个模型本身都是中心化的；具有自己的偏见、特征和对世界的理解。不透明且难以审计。因此，在做决策时，依赖单一模型意味着拥有一个中心化的模型。

在 Genlayer，我们的目标是通过引入多个模型来分散决策，并利用区块链达成共识，使它们能够就主观任务的结果达成一致。可以将其视为从只有一名法官的系统转变为有多名法官甚至陪审团的系统，其中各种观点汇聚在一起以产生更准确和公平的结果。这使人工智能变得民主化，并减轻了单点故障或偏见的风险。

AC：多年来，我们看到大多数用户选择实用性而不是隐私，他们往往并不清楚自己放弃了什么。许多人接受了放弃个人数据以换取使用简化日常生活的服务的便利性。

随着人工智能的发展，这个问题将首先变得更加严重，然后得到改善。人工智能越优秀，我们就越想与它分享更多的信息。然而，技术越去中心化（部分得益于人工智能），我们就越能重新掌控自己的数据。

如果我们想加快这一进程，我们需要教育公众，培育开源工具并推动去中心化的人工智能。

AC：人工智能带来了一定程度的自主性和智能性，可以帮助区块链应用程序 (dApp) 超越简单的静态合约。将人工智能集成到区块链中的能力允许进行更加主观的决策，这为全新的用例打开了大门。

对于开发人员来说，这意味着能够创建无需人工干预、实时做出自主、数据驱动决策的应用程序。例如，预测市场可以使用人工智能不断分析外部数据并更准确地确定结果。同样，去中心化金融 (DeFi) 应用程序可以从动态决策中受益，例如根据现实世界的数据调整利率或流动性池。

人工智能还可以实现智能预言机（将区块链合约与区块链之外的数据源连接起来的系统），无需中心化中介。通过实现更准确、更自主的决策，这可以彻底改变从保险合约到供应链管理的一切。

AC：借助 GenLayer，我们专注于通过在共识层面将 AI 技术直接集成到区块链中来扩展去中心化应用程序 (dApp) 的可能性。我们引入了智能合约的概念，这比传统的智能合约更进了一步。传统的智能合约是静态的——它们只能执行明确编码的内容，并且需要确定性的输入。它们在处理自然语言或图像识别等主观任务方面的能力也有限。

GenLayer 通过创建动态共识机制来改变这一现状，其中验证器（每个验证器都连接到不同的大型语言模型 (LLM)）协作处理非确定性输入，例如来自网络的数据、自然语言甚至多媒体。这使我们能够构建能够真正与外界互动的 dApp。

潜在的用例非常广泛：去中心化自治组织 (DAO) 将独立运作，无需依赖中心化预言机即可获取现实世界的数据。参数保险将变得具有成本效益，因为解决方案将变得快速且便宜。预测市场将实时运作，无需人工监督。基于绩效的合同将以完全自动化的方式托管、评估和支付。费用、清算水平甚至紧急协议都将根据外部输入自主管理，从而使去中心化金融 (DeFi) 更加稳健和适应性强。

AC：虽然去中心化人工智能带来很多好处，但我们必须承认中心化人工智能系统仍然有优势，特别是在性能和​​智能方面。闭源模型在大量企业资源的支持下，通常比开源模型更先进、更快。然而，中心化人工智能缺乏透明度，因此很难完全信任其输出结果。

另一方面，去中心化 AI 提供了更高的透明度、安全性和意见多样性。通过允许多个模型和验证者参与决策，去中心化 AI 降低了偏见或操纵的风险。但与中心化系统相比，它也可能更慢、效率更低。在这种情况下，性能是为更高的安全性和可靠性而牺牲的。

在 GenLayer，我们欢迎这种多样性。我们网络中的验证者可以运行不同的 AI 模型——开源或闭源。通过结合不同模型的视角，我们创建了一个更安全、更可靠的系统。这对于在去中心化系统中建立信任非常重要，因为准确性和公平性至关重要。

AC：我对开发人员以及所有人的建议有两个：保持适应能力并不断学习。人工智能和区块链技术的发展速度令人难以置信。今天可能实现的东西可能在一年内就过时了，因此不断学习并掌握技术进步至关重要。

此外，开发人员的角色也在发生变化。编码很快将更多地涉及系统编排，而不是编写代码。您将管理不同的 AI 模型、分散系统和界面。可以把它想象成指挥一个管弦乐队——系统的每个部分都需要和谐地协同工作，而您的工作就是确保这一点。

最后，不要犹豫尝试新兴技术。在如此快速发展的领域工作的好处在于有很多创新的机会。其中一些机会来得快去得也快，所以当它们出现时，要做好准备抓住它们。