OpenMind 创始人撰文：从科幻到现实，加密将重塑人机协作的新时代

作者：Jan Liphardt

编译：深潮 TechFlow

原文作者是 Jan Liphardt，斯坦福大学生物工程系的副教授，在剑桥大学获得了博士学位。

他同时也是 OpenMind 的创始人。OpenMind 专注于开发多智能体（multiagent）开源软件，旨在让机器人变得更智能，并确保人类能够检查和理解机器人的决策过程。他还是 ERC-7777 标准的主要作者之一，这是一项由 OpenMind 和 Nethermind.io 联合开发的协议，旨在规范人类与机器人协作社会中的交互方式。

正文

自主智能机器人曾经被视为遥不可及的科幻概念，但如今，大语言模型 (LLM) 和生成式 AI (Generative AI) 已经让机器具备了规划、学习和思考的能力。不仅如此，这些能够赢得数学奥赛并撰写小说的软件，还可以控制物理机器人，使得一个数字化角色能够在数字世界和物理世界中无缝切换。因此，未来在你社区中行走的机器人，或与你共事的机器人，将能在 X/Twitter、预测市场以及现实生活中表现出一致的观点和行为。

然而，我们面临一个重要挑战：如何将这些智能机器融入人类社会，从学校、医院、工厂到家庭和日常生活？现有的大多数系统都是为人类设计的，默认需要指纹、父母和出生日期，而这些条件显然不适用于智能机器。此外，关于如何监管这些机器仍存在巨大争议——我们是应该禁止其发展、暂停其研究，还是限制它们合成人类可理解的情感（如欧盟所提议的）？更复杂的是，如果一个拥有 2000 亿参数的大语言模型运行在近地轨道上的计算机上，并控制着一个交易机器人或纽约证券交易委员会 (SEC) 办公室的物理机器人，那么它的行为应该遵循哪个地区的法律？

我们迫切需要一个全球性的系统，能够支持金融交易，让人类和智能机器共同投票制定规则，同时具备不可篡改性、公开性和强大的弹性。幸运的是，过去 16 年中，成千上万的开发者和创新者已经构建了这样一个系统——一个用于去中心化治理和金融的平行框架。从一开始，区块链的目标就是支持“非地理社区探索新经济模式”，通过构建一个“可以与任何用户交互”的系统（Satoshi，2009 年 2 月 13 日）。如今，这一愿景变得更加清晰——与其他以人为中心的技术、金融和监管体系不同，区块链和智能合约能够无差别地支持人类和智能机器。因此，去中心化加密网络为这一新兴领域提供了至关重要的基础设施，其好处将在医疗、教育和国防等领域得到充分体现。

当然，这一过程中仍有许多障碍需要克服。实现人机协作和机器间协作的无缝连接至关重要，尤其是在运输、制造和物流等高风险领域。智能合约可以帮助自主机器发现彼此、进行安全通信并组建团队以完成复杂任务。低延迟数据交换（如机器人出租车之间的通信）或许会在链外进行，例如通过虚拟专用网络完成，但在此之前的步骤，例如发现能够将你送到机场的机器人或人类，则非常适合通过去中心化市场和机制来完成。像 Optimism 这样的扩展解决方案将是支持这些交易和流量的关键。

此外，全球各地碎片化的法规也是阻碍创新的主要因素。尽管像安大略省这样的地区在自主机器人领域处于领先地位，但大多数地区仍远远落后。去中心化治理通过建立基于区块链的可编程规则集，为这一领域提供了急需的标准化。制定关于安全、伦理和操作的全球标准，对于确保自主智能机器人能够跨国大规模部署，同时不影响安全性和合规性，至关重要。

去中心化自治组织 (Decentralized Autonomous Organizations, DAOs) 正在加速机器人和 AI 的研究与开发。传统的资金渠道效率低且相对封闭，限制了行业的快速发展。而基于代币的模式（如 DeSci DAO 平台）突破了这些瓶颈，同时为普通投资者提供了参与的激励机制。此外，一些新兴的 AI 商业模式引入了微支付和与数据或模型提供者共享收益的方式，这些都可以通过智能合约来实现。

这些优势相结合，将推动自主智能机器人的快速发展，并带来许多令人期待的实际应用。

机器人和智能机器的新范式

许多人可能担心智能机器的普及会与人类形成竞争，认为认知是一种零和博弈。然而，现实却是，在教育、医疗等多个领域，受过良好教育的人才依然严重短缺。

联合国教科文组织 (UNESCO) 的一项研究指出，全球教师短缺问题十分严峻，“到 2030 年，全球需要增加 4400 万名中小学教师”——这甚至还未包括为学生提供一对一辅导、帮助落后学生追赶进度的助教。在这一背景下，自主智能机器人可以为教育领域带来巨大优势，缓解教师短缺的困境。想象一下，一个孩子可以通过身边的机器人学习复杂的概念，机器人耐心地一步步引导他们掌握新技能——不仅加深了对学科的理解，还提升了他们的社交能力。我们曾习惯于人类教机器人，但这种单向关系正在逐渐转变。

与此同时，世界卫生组织 (WHO) 警告称卫生行业正面临“人力危机”。目前，全球 100 个国家的医疗系统短缺约 720 万名专业人员，而随着老龄化问题的加剧，这一缺口预计到 2035 年将扩大到 1290 万人。尤其是在护理、初级保健和相关卫生领域，人才短缺问题尤为严重。这种危机不仅影响了患者获得的护理质量，还威胁到医疗从业者的工作效率。在这一背景下，自主智能机器人可以在多个方面发挥重要作用，例如监测慢性病患者、协助手术操作，以及为老年人提供陪伴服务。它们还能自动监控药品和设备库存，在需要时及时补充。此外，在运输医疗废物、清理治疗室以及协助复杂手术等任务中，机器人也能显著提高效率和一致性。在医疗行业急需提升生产力的当下，机器人无疑是重要的助力。

在国防领域，自主系统的应用已经初见成效，尤其是在无人机群和海上作战资产方面。机器人在执行高风险任务或人类无法完成的任务（如灾难救援或危险作业）方面的潜力才刚刚被挖掘。

从原型到实际应用

这些内容听起来或许有些遥远，像是 22 世纪的科幻情节，但实际上，Ethereum 早已被用于存储 AI 和机器人的决策与行动规则。而据 Coinbase 报道，AI 智能体 (AI agents) 已经开始使用加密货币在它们之间进行交易。

去中心化加密网络的开放性和可审计性，为机器人开发者提供了一个安全的平台，用于共享数据、模型和技术突破。这种机制显著加速了自主机器人从原型到实际应用的转变，使它们能够更快地被部署到医院和学校等关键领域。想象一下，当你和一个类人机器人一起走在街上时，路人可能会停下问你：“你不害怕吗？”你可以自信地回答：“不，我不害怕，因为这台机器的行为规则是公开且不可更改的。”然后，你甚至可以给他们提供一个链接，指向存储这些规则的 Ethereum 合约地址。

去中心化账本还可以作为协调中心，使不同类型机器人组成的异构系统能够找到彼此并在没有中心化中介的情况下进行协作。这种机制在概念上类似于传统的国防 C3 技术（指挥、通信和控制），但其基础设施是去中心化且公开透明的。不可更改的记录确保每一次交互和行动都可以被追踪，为协作建立了一个值得信赖的基础。

在机器人之间的交互中，智能合约可以简化任务分配和资源共享，从而实现高效的协调。而在人机交互中，注重隐私保护的去中心化系统能够安全地管理敏感数据，例如生物识别信息或医疗记录，从而增强用户对数据安全的信任，同时明确责任归属。

这个新世界可能会引发一些疑问——这一切对我们来说意味着什么？——但事实上，阅读这篇文章的每一位读者，过去近 20 年里都在为这一切的实现而努力，通过构建能够处理人类与智能机器治理、协作、通信和协调的基础设施。

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