2022年初,已经诞生八年的Web3概念开始席卷科技圈。但火爆不到一年,热潮便逐渐褪去;取“Web3”而代之的是ChatGPT引爆的大模型时代。
过去半年间,国内诞生了100余个大模型,从通用大模型到垂直大模型,形形色色,各有千秋。究其本质,大模型让人们看到了通用人工智能的曙光。
回到Web3,热潮褪去,裸泳者不得不品尝苦果。但这并不表示,Web3是虚无漂缪的概念。事实是,人们对它的认知愈加清晰。
就连ChatGPT创造者,OpenAI创始人Sam Altman也有志投身Web3的创业,他有一个“志向”远大的项目——“Worldcoin”。
当Web3真正与大模型激情对撞,将会产生怎样的结果。
由GAIR研究院、雷峰网(公众号:雷峰网)、世界科技出版社、科特勒咨询集团联合主办的第七届GAIR全球人工智能与机器人大会于8月14日在新加坡成功举办。针对当下圈内最新话题,8月15日下午,GAIR特意设置Web3与AI的终极碰撞分论坛,邀请到许多圈内资深业者,分享他们的真知灼见。
来会发言的嘉宾有:
南洋理工大学教授,刘杨
Director of New Business &lnnovation Alliance,AlibabaCloudIntelligence(阿里巴巴云智能新商业与创新联盟总监),James liu
BitDATA 创始人,王凯
Project Twelve (P12)创始人,boyang
阿博茨科技CEO,海豚浏览器创始人兼CEO,杨永智
Foresight X 合伙人,Min
会议现场,Web3和AI行业的从业者、投资人等嘉宾从安全、应用前景、两者关系等多个维度展开深入探讨,产生了非常多的奇妙碰撞和火花。
谈及AI与Web3的关系时,BitDATA 创始人王凯将二者比作了生产力和生产关系,他表示:“如果说AI是生产力,那么Web3就是生产关系。不同于AI,Web3是一个比较复杂的东西,不光是技术的改变,也是生产关系的一个变化,就像互联网技术已经超越了技术本身一样。”
分论坛上,各位嘉宾的更多精彩内容,赶紧一起来一睹为快吧:
南洋理工大学教授刘杨:AI能够助力应用安全,但它本身的安全也非常重要
AI如何助力应用安全?南洋理工大学教授刘杨带领团队在这方面进行了多年探索研究,ChatGPT出现以后,刘杨教授及其团队对其在安全领域的应用和表现也十分关注。
刘杨
刘杨教授分享了团队对AI大模型在安全方面应用的许多思考。刘杨教授表示,2019年,团队更多是用神经网络的这方法寻找漏洞。这里的思路其实很简单:先收集一堆漏洞数据,训练一个模型,然后让这个模型在一个未知的函数中预测它是否存在漏洞。
刘杨教授也指出了其中可能存在的问题,由于大模型和人工智能最初的出发点是来自NLP的场景,所以大部分人做神经网络的时候,输入或者场景是以文本为主,而不是代码。但是文本和代码非常不一样,用文本的方法去学习代码,很难学到其精准语义。遵循这样的思路,刘杨教授及其团队把代码结构应用到神经网络里面,结果非常不错。但在工业化落地过程中,却发现效果并不是很好。
原因是,如果要做一个这个漏洞扫描工具,漏洞数据量非常小,把全世界所有的开源组件漏洞加起来可能差距仍然很大。
等到ChatGPT出现以后,业内都在思考它能否变成一个新的方法论用于更好地寻找漏洞。但这可能没那么简单。从语义层面来讲,漏洞是非常易变的一件事,一个代码,改一个字母,它就从安全的合约,变成了漏洞合约,但是 ChatGPT本身是一个概率模型,不可能把这么小的文本层面改动分析到对应的语义层面。
刘杨教授及其团队对AI如何在找漏洞这个场景真正落地做了诸多工作:其一,让ChatGPT判断合约是做什么的,并进一步判断其中有没有关键变量可能被黑客操作,并把GPT的这个代码理解能力跟刘杨教授做联合创始人的MetaTrust Labs的自动化智能合约漏洞扫描产品MetaScan结合,形成了一套业界独有的AI扫描引擎,此方法能高效检测一些业界痛点的逻辑漏洞;其二,通过动态方法找漏洞,这原本需要很多人工介入,主要是driver和做Oracle的生成需要人工参与,而ChatGPT能够代替人来去写driver。有趣的是,结果显示,ChatGPT4.0的结果比ChatGPT3.5好很多;其三,将深度测试自动化,原来我们认为渗透测试是一个比较系统化的,需要人参与的行为。现在,通过ChatGPT理解其每个动作和产生数据的上下文,可以把渗透测试流程自动化衔接。
上述方法都是基于对ChatGPT的直接调用。其存在需要付费、无法掌控等弊端。刘杨教授还分享了更深度的使用ChatGPT的方法。就此,刘杨讲了两个场景:一是对漏洞的定位和解释。重点还是应用对漏洞语义的理解,将漏洞语义和神经网络进行比较深入的集成,收集漏洞相关的路径,再做一些Ranking,把潜在漏洞的相关代码和路径放在更高优先级推选出来;二是在大模型基础上做所谓的fine tuning,与大模型做一个更深入的集成,让大模型做从一个只具有common sense的模型,变成懂应用安全、懂代码漏洞和补丁的垂直领域的大模型;三是加入反馈机制,从而让修复效果变得真正可以落地。
刘杨教授最后还分享了一个很有意思的最新研究成果:用安全尝试攻击AI,发现ChatGPT有各种方法攻击AI,比如说让大模型吐出来一些他不想说的事情。这种情况下,人类可能有无数种方法让大模型表达出来他们所想要的内容。更夸张的是,我们不仅可以让他吐出来一些他不想吐的内容,甚至可以操控它,像传统的恶意代码一样,让大模型去做一些他不应该做的事,甚至改变它的一些行为。
因此,AI不仅可以赋能安全,AI本身的安全也变成了一个非常重要的事。如果AI本身就不安全,那后面的一切也就成了空谈。刘杨表示,这是AI未来必然必须要考虑的事情。
阿里云新加坡大区新兴业务和创新联盟总监 James liu:Web3时代的变与不变
随后,阿里云新加坡大区新兴业务和创新联盟总监 James Liu 对 Web3 和 AI 时代的变革与趋势进行了深入探讨。他突出了实现 Web3 成功所需的 4+1 要素,包括数据、数字资产、DAO 治理和商业逻辑,此外还需要加入 AI 元素。他呼吁我们在关注日新月异的变化的同时,应该回归本源,思考什么是不变的。比如基础设施中的计算、存储、网络和安全等是不变的元素。
作为亚太地区最大的云服务提供商,阿里云为用户提供了这些基础设施,以及相应的商业生态,为 Web3 和 AI 的创新奠定了基础。
James liu
他还分享了 Web3.0 的产业地图,对比了 Web2.0 和 Web3.0,从物理层、IaaS 层、PaaS 层和 SaaS 层等方面进行了创新和布局的介绍。
James 还分享了 Web3 和 AI 的应用案例。其中之一是由 Alibaba Cloud、Avalanche 和 MUADAO 联合发布的跨链 Cloudverse 云宇宙方案。另外,他提到了全 AI 驱动的 e-KYC 金融合规方案,该方案已在 Web3 行业得以应用。
在阐述阿里云的创新布局时,James 提到,阿里云在新加坡设立了创新加速器,旨在协助多个领域的发展,涵盖了 Web3.0、AI、可持续发展以及医疗等新兴领域。他认为创新需要生态的支持,无论是 Web3.0 还是 AI,都需要健全的生态系统来促进共同创新。
最后,他欢迎大家加入阿里云生态,共同通过生态实现创新和共同成长。
BitDATA 创始人王凯:人工智能时代,反洗钱的成效与挑战
作为数字货币行业的资深从业者,王凯分享了AI在数字货币交易所反洗钱中的应用。
王凯创立的BitDATA Exchange(BitEx)是新加坡的加密货币交易所,专注于安全,并借助先进技术支持,促进高效的高交易量。
王凯
在简单回顾了数字货币的发展过程后,王凯对未来数字货币的发展趋势给出了自己的判断。他表示,一是围绕金融衍生品;二是中心化和去中心化的交易所;三是基于链上的交易;四是趋于合规和持牌的经营。在此前提下,随着市场大量资金的流通应用,反洗钱就成为一个重要课题。
那么, AI在反洗钱领域有哪些应用呢?
王凯给出了如下答案:一是通过大数据对链上的账本数据、交易记录、客户信息、市场动态等数据进行分析更好地去识别风险;二是,基于机器学习,产品(BitDATA) 通过不断学习和分析数据改变识别模式,还能够发现异常交易行为并进行预测。此外,通过机器学习,我们可以发现一些强关联交易,通过大数据进一步关联分析,能够发现这个交易间的一些隐藏关系。三是,通过长期积累的交易数据和机器学习模式,能够进行趋势分析,判断未来的风险趋势。
通过 AI 模型,BitDATA能够持续学习和优化,提高后续识别的这个准确性。当然整个技术还离不开人的介入。王凯表示,这个过程属于自动化+人工的协作,大量自动化的决策和处理过程,减少了人工审核的成本,提高了合规性。
总体来说,人工智能技术在反洗钱领域有非常效果和收益,特别是在提高检测准确性、降低运营成本和增加客户的任方面。
尽管如此,王凯也坦言,当下AI目前仍在发展中,还面临很多问题和限制:比如,AI模型的效果依赖于数据质量效果,数据质量直接会影响到结果偏差。又比如,在可解释性方面,深度学习模型往往缺乏透明度,导致有些决策难以解释。
演讲的尾声,王凯憧憬了人工智能在数字货币交易所反洗钱领域的巨大潜力。
圆桌论坛:当AI和Web3相遇,未来会发生哪些变化?
演讲过后,一场关于AI与Web3的圆桌论坛,将整个会场气氛推向高潮。在Project Twelve (P12)创始人Boyang主持下,BitDATA Exchange创始人王凯,阿博茨科技CEO、海豚浏览器创始人兼CEO杨永智,Foresight X 合伙人Min三位嘉宾围绕AI与Web3的联系,如何更好地发挥二者价值等话题进行了热烈讨论。
(从左到右依次是Boyang、杨永智、王凯、Min)
Boyang首先表示,AI和Web3的技术浪潮非常重要,是从业者非常关注的焦点。并进而提出第一个问题,Web3和AI间有怎样的关系,以及二者是否有潜在结合的机会。
就此,王凯分享了他眼里一个十分有趣的观点,即从生产力、生产工具、生产资料的维度看,AI可以视作生产工具,而Web3是一个比较复杂的东西,其中不仅包括是技术的改变,也是生产关系的变化,这就好像互联网已经远远超越技术本身一样。在这样的变化下,Web3可能会影响到很多方面,新的技术,比如AI也能帮助Web3更好地发展。
Foresight X 合伙人Min从双方相互作用的角度展开了思考。在她看来,Web3作用于AI更多是基础设施方面,Web3所有的Privacy、Trustless、Decentralization的特性以及Token Economy在 AI基础设施最重要的三个要素——数据、模型、算力都可以进行相应改造。与之相对,AI对Web3的各个应用领域带来很多改变,比如基于GPT、LLaMA等大模型开发的链上数据分析工具、DID(去中心化身份)、NFT、区块链游戏NPC等。
不过,杨永智对AI对Web3的影响持谨慎态度。他认为,AI在Web3与Web2中的应用Web2没什么区别,本质是一样的,不会产生另外一个巨大的变革机会。如果说真的能有巨大的变革,或许至少也需要5年。
在论坛上,Boyang对各位嘉宾分享的观点表示了赞许。他还表示,AI在反洗钱、安全审计等领域的应用也非常有意思。随后,Boyang展开对Web3和AI未来发展的憧憬:那Web3和AI等前沿技术未来在改造行业过程中如何做加法呢?
王凯表示,AI本身就是个技术工具,最重要的价值是在应用中体现。如何将其结合新的商业模式实现创新,实现商业价值是关键。而Web3要发展,就必须降低技术门槛,否则就会阻碍发展。他还举了一个具体例子,比如当下十分火热的AIGC、ChatGPT都需要人投喂互联网数据,那么这些东西是不是可以与Web3 结合,让更多有专业的知识的人进行分享,ChatGPT的学习这些专业知识产生出更好价值。将这种贡献能够与token经济奖励来结合,是不是一种新的应用?
杨永智认为,元宇宙游戏可能会是Web3与AI两者紧密结合产生爆发式的机会。他解释,现在很多游戏,比如NPC后面本质都是AI,与元宇宙没有关系,元宇宙与游戏间的最大差异就是共建共享共治。目前,很多游侠本质上是加了VR或者AR,拓展了游戏边界,这种元宇宙是搞不起来的。只有架构在区块链上,真正让社区共建共享共治的元宇宙才是真正的元宇宙。当然,要想做好元宇宙也必定离不开AI。
Min则从孵化器的角度给出了相应观点。她认为,目前最稀缺的因素其实是人。目前看到很多团队两个领域的人是不重合的:AI的人在左边,区块链的人就在右边,两边双修的人极少。不过,随着大模型的浪潮起来,业内对于 AI 和Web3接受程度越来越高。未来,我们可能会看到综合能力更强的团队,做出来一些不太一样的东西。
伴随着对未来的畅谈,Web3分论坛圆满落幕。
结语
8月15日下午,随着Web3分论坛顺利结束,GAIR 2023也告一段落。回顾本次GAIR,从GPT到Web3,大会讨论了诸多当下热议话题。
去伪存真,Web3的赛道上依然有一群真正的追寻者。作为科学前沿技术,无论是大模型,还是Web3,其发展和完善都不是朝夕之功。
现在,尽管Web3的热潮有所消退,但真正的实干者从来都不是单纯地追逐风口,而是踏实前行,在人迹罕至处寻得新生。
期待,这些实干者在未来给我们带来更多惊喜。