Web3.0 + AI = ？

近来，各类大模型纷纷涌现，垂直领域应用层更是百花齐放。不可否认，AI正在引领时代变革，推动各行各业走向通用人工智能化。

然而，随着AIGC开始像人类一样从事广泛的语言理解和内容生成任务，其版权争议、伦理、网络威胁等问题也逐渐暴露出来；另一方面，作为强大的生产力机器，AIGC也需要一套经济系统和治理系统作为其背后的价值输出支撑。

Web3.0与AIGC的结合，或许能解决上述难题，并释放AI的价值潜力。

AIGC凭借其令人惊艳的内容生成能力，拥有广阔的商业应用场景，包括文本生成、图像生成、音视频生成和“数字人”生成等等。

据麦肯锡预测：AIGC可以通过涵盖 16 个业务功能的63个生成式人工智能用例，能够为全球经济增加2.6至4.4万亿美元，与英国2017年的GDP大致相当。

然而，AIGC在快速发展的同时，也难免暴露诸多“漏洞”，包括但不限于知识产权与合规性挑战、偏见与歧视、新型欺诈与网络威胁等：

1、知识产权与合规性挑战

著作权保护法规定，作者只能是自然人、法人或非法人组织。然而，由于AI生成内容创作和版权的模糊性，到底谁拥有AI创意作品的权利尚存在较大争议。除此之外，在AIGC模型的训练中，如果自动爬取或解析学习他人作品和内容的行为，那么该行为很可能侵犯他人著作权。

2、偏见与歧视问题

AI偏见是指在机器学习算法的输出中出现了不公正或有偏的结果，这是由于在算法开发过程中或训练数据中存在偏见而导致。偏见可能来自于算法开发人员的偏见、数据收集方法的偏见、数据样本的不足或样本不均衡等因素。这会导致人工智能系统对某些个体或群体做出不公正的决策。

例如，若训练数据集存在不公正或有偏见的内容，那么人工智能系统将会学习到这些内容，并在决策中表现出偏见。

3、新型欺诈与网络威胁

伴随AIGC和自动化技术的普及，新型网络威胁正在隐秘生长。如深度伪造（Deepfake），可借助AIGC生成图像、视频和语音等数字内容，制作一些看起来真实但实际上属于虚假的图片或视频，这可能会导致欺诈、侵犯隐私、政治性操纵、误导性信息传播以及整体信任的削弱等后果。

▲2023年5月份，内蒙古包头的一起“AI换脸电信诈骗10分钟骗走430万”登上微博热搜

AIGC面临的困境，更多来源于对创作的认定，以及技术框架的修缮，积极发挥Web3.0基础设施的作用，或能为AIGC解困。

Web3.0一直在强调“创作者经济”，这与AIGC想要解决的问题不谋而合，利用区块链技术可以打造一个围绕AIGC的生态网络。

例如，作为一种新型组织形式，DAO（去中心化自治组织）能够为AIGC提供一套切实可行的自主透明机制，也为其营造了一个更加优越的技术处理环境。

原创艺术作品所有者、AIGC运营商、区块链技术提供方与创作者参与者通过部署在区块链上的一套能够自动执行且不可篡改的规则实现去中心化自治。

以地方特色文化平台为例，DAO+AIGC的管理路径可以理解为：

综上，创作者通过AIGC的赋能，加上Web3.0模式下的经济模型，可以将自己的创造力进行指数级的放大；原创艺术家也可以得到收益份额，达成一个双赢局面。

而在DAO+AIGC模式中，Web3.0技术应对AIGC三重问题的可能路径为：

1、原创艺术作品所有者授权+数字版权登记和溯源，不仅加强了AIGC作品的版权保护，也为创作者提前规避了潜在的侵权风险；

2、公开透明的训练过程+社区参与审核机制，便于评估和审查模型是否存在偏见和歧视；同时，邀请不同背景和群体参与内容的审核和评估，也可以减少偏见和歧视的发生；

3、智能合约审核和筛选+去中心化验证和溯源，通过设定规则和算法，智能合约可以判断内容是否符合特定标准，并自动拒绝或标记可疑或欺诈内容；此外，通过将AIGC生成的内容上链，可以实现对内容的去中心化验证和溯源，对违法犯罪行为起到震慑作用。

需要注意的是，Web3.0可以提供一些工具和机制来减少偏见和歧视，但仍需要社区、研究人员、监管机构和用户的共同努力，以促进一个公平、包容和多元的内容生成和传播环境。

网易数字文化中心正在积极探索和践行这一模式，将区块链技术与AIGC创意生产应用于文化产品的市场化传播与版权保护，开创Web3.0数字文化经济新时代。

作为一个强大的生产力工具，AIGC为内容创作带来了新的机遇。然而，我们也不能忽视伴随AIGC而来的一些问题和挑战。

Web3.0或许能够为问题的解决提供一些潜在的解决方案，但同时，我们仍然需要考虑法律法规、道德伦理和社会的因素，并确保技术的可行性。

通过持续的研究、发展和实践，网易区块链期待可以看到AI和Web3.0的更多结合，为创造力和互联网的未来带来创新和进步。