微软认为人工智能（AI）是“我们这个时代的决定性技术”，并且一直处于人工智能研究和投资的前沿。
但这并不意味着这家总部位于西雅图的科技巨头没有密切关注加密货币世界，包括区块链技术和人工智能未来可能相互支持的方式。
在最近于纽约举行的康奈尔区块链会议上，微软数字转型、区块链和云供应链总监约克·罗兹（Yorke Rhodes）被问及该公司如何看待这种可能的技术交叉。
“我确实认为，随着这两种技术的进步，你可以创建出将两者的优势结合在一起的代理。我们才刚刚开始，”他说。
在题为“加密 x AI”的小组讨论中，主持人、Reforge 联合创始人兼普通合伙人 Alex Lin 进一步探讨了 Rhodes 的观点，他问道：微软有一天会拥有自己的区块链吗？
Rhodes 回应道：“加密货币领域，包括开源社区，已经发生了很多有趣的事情，那么我们为什么要尝试重新创建已经获得如此多投资的东西呢？”
相反，微软目前的重点是优化现有技术，例如第 2 层区块链汇总。 Rhodes 补充道：
“但我们（微软）会建立 L1 区块链吗？我不这么认为。”
加密货币“处于有利地位”
4 月 26 日，在康奈尔科技举行的活动上，与 Rhodes 和 Lin 一同登台的还有 PayPal 数字货币首席财务官 Neil DeSilva、Pantera 研究主管 Matt Stephenson 以及 Hyperbolic Labs 首席执行官兼联合创始人 Jasper Zhang。
Stephenson 认为，“加密技术非常适合成为某种类型人工智能的‘镐和铲子’”，尤其是转换器和扩散模型。考虑到“去中心化、多智能体”人工智能未来的可能性，这一点尤其重要。
不过，加密技术可能不得不在人工智能的领导下扮演次要角色。Rhodes 承认，像人工智能这样的“大规模趋势”往往会“吸走”其他新兴技术（包括加密/区块链和 Web3）的大量空间。
“这是一个热门话题——区块链网络与人工智能的交汇或共生，”林评论道。但它也容易受到夸大其词的影响，有时很难区分什么是炒作，什么是现实。
例如，人们经常讨论去中心化图形处理单元（GPU），林继续说道，“但没有人谈论延迟”，即数据在网络中传输所需的时间。
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如今，来自中心化网络的 AI 请求或建议可以相当快地获得。然而，林说，由于“延迟”，去中心化网络不会那么快地产生这些结果。
然而，Hyperbolic Labs 的张先生并不认为这对于区块链等去中心化网络来说是个问题。“推理是可行的，”他说。
以一个位于德克萨斯州的数据中心接收来自英国用户的请求的集中式网络为例。该数据请求“需要从英国跨越大洋到达德克萨斯州，然后再返回。因此这实际上会造成非常大的延迟，”张说。
相比之下，如果采用规模合理的去中心化网络，用户可以轻松找到位于伦敦的节点，在本地处理该请求，这“实际上可以减少通信开销”。
事实上，Hyperbolic Labs 最近在该公司的去中心化网络上推出了一个 AI 推理接口，并实现了与中心化解决方案相当的延迟结果，张先生回忆道。
一种日益增长的趋势：小型语言模型
如今，人工智能领域的许多讨论都集中在需要大量计算能力的大型语言模型 (LLM) 上。然而，Rhodes 表示，“在所谓的边缘人工智能领域，正在发生很多事情——获得在手机和笔记本电脑上有效运行的小型语言模型。”即：
“边缘可用的计算能力要强得多，因为针对特定工作负载的模型越来越小，[并且]你实际上可以从中获得更多优势。”
微软一直在开发小型语言 AI 模型，这些模型需要较少的训练数据和计算能力来开发和运行，其中包括其 Phi-3 系列开放模型。Rhodes 回忆说，它的能力“确实开始接近一些大型语言模型”。
监管机构已将目光投向人工智能
未来几年，人工智能可能会受到世界各地监管机构的严格审查，就像加密货币一样。小组成员预计政府法规方面会遇到哪些障碍？
“我认为美国在这方面（监管）做得特别差，”林说道，他提到了美国证券交易委员会对加密货币的严厉监管方式。“现在，（SEC 主席）詹斯勒站出来表示，我们将对人工智能进行比区块链数字资产更严格的监管。”
七个月前，金融科技巨头 PayPal 推出了自己的与美元挂钩的稳定币 PayPal USD (PYUSD)，因此林向德席尔瓦询问了他对美国监管的看法。
“我不认为美国的监管不力，”德席尔瓦说。“看看美国所有的创新吧。”
当然，与政府部门打交道有时会令人沮丧，但“监管机构有一个使命，”他解释道：“不要伤害客户。”他们试图保护消费者，这本身并没有错。或者，正如他在台上所说的那样：
“如果你希望你的技术、你的创新被数百万或数十亿客户使用，你就必须与监管机构合作。”
不过，包括欧盟在内的其他司法管辖区对稳定币发行者越来越欢迎，美国需要注意这一点。“如果美国不加快步伐，这一优势就会消失，”德席尔瓦承认。“美国一直在努力达到适当的紧迫程度。”
对于人工智能来说，找到合适的监管力度可能更具挑战性。鉴于人工智能的决策过程不透明（即所谓的黑箱问题），监管机构很难管理对消费者的潜在危害，“我认为监管机构将很难应对这一问题，”DeSilva 补充道
这种不透明性实际上可以为区块链技术提供机会，因为它具有透明度、不变性和可跟踪性。林说：
“你可以让区块链成为一种领主和救世主，说：‘监管者，我们有这种机制可以消除与这些黑匣子相关的不透明性。’”
那么 AGI 为何如此？
林在会议结束时请小组成员分享他们对人工智能未来的看法。例如，人工智能（AGI）会在未来五到十年内成为现实吗？短期内又会怎样？
“在不久的将来，人工智能将变得足够强大，每个人都会开始使用它，”张预测道。“每家公司都将成为一家人工智能公司，就像现在每家公司都是一家互联网公司一样。”
“我认为在五到十年内，AGI 将成为可能，”张继续说道。“看看现在人工智能模型改进的速度有多快，在分散基础设施的帮助下，我们可以聚合计算，”即提高可用 GPU 的总量，这也应该使较小的参与者能够参与其中。
另一方面，Rhodes 预测，零知识证明（ZK-proofs）“将在三年内消失”，取而代之的是全同态加密（FHE），据 IBM 称，该技术通过“无需解密即可解锁不受信任域上的数据价值”来实现零信任。
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罗兹表示，FHE 将解决许多隐私问题，对医疗保健行业尤其有用，包括涉及敏感个人数据的临床试验。
Rhodes 总结道，他回忆了沃顿商学院的 Ethan Mollick 的话：“你今天使用的人工智能将是你使用过的最糟糕的人工智能版本。”对于 ZK 证明和完全同态加密，情况也是如此。他声称，总的来说，保护隐私的计算框架将变得更好。
DeSilva 在科技和金融领域工作了几十年，见证了许多具体的预测。“但我发现乐观主义 [通常] 占了上风，”他告诉与会者，并补充道：
“所以我预测，AGI 终有一天会实现，这对人类大有裨益。这需要每个人共同努力。”
