不論是在現實世界，還是 Web3 世界，人工智慧（AI）都是當前炙手可熱的話題，然而當 AI 結合 NFT 後，會產生怎樣的火花呢？本文源自作者 Dynamic NFT Labs 所著文章，由 PANews 整理及撰稿。
（前情提要：萬字解析》AI x Crypto 的真正價值在哪？ ）
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2024 年，人工智慧（AI）與非同質化代幣（NFT）的交匯點有望徹底改變數位資產領域。這本全面指南深入探討了 AI NFT 的動態世界，提供了關於其建立、功能和影響的見解。AI 在 NFT 中的作用不僅限於簡單的代幣化；它涵蓋了 NFT 從創立到持續管理和演變的整個生命週期。
通過 AI，NFT 可以賦予動態屬性，使其能夠根據外部因素或使用者互動進行變化，從而提升其實用性和價值。此外，AI 驅動的演算法可以分析大量資料，以確定 AI NFT 的最佳定價和交易策略，從而創造出更高效和更有利可圖的市場。隨著 AI 的不斷髮展，它對 NFT 的影響也將不斷深化，為創造力、所有權和數位表達開闢新的可能性。
什麼是 AI NFT
AI NFT，即人工智慧非同質化代幣，代表了一類獨特的數位資產，它將非同質化代幣（NFT）的屬性與人工智慧（AI）技術結合在一起。與傳統的 NFT 不同，傳統 NFT 是靜態的，代表著對某個數位資產的所有權，而 AI NFT 則是動態的，可以進化。AI NFT 通常與控制其行為的 AI 演算法或系統相關聯，使其能夠根據外部刺激或使用者互動進行變化。
例如，一個代表數位藝術品的 AI NFT 可能會根據一天中的時間、天氣狀況，甚至觀看者的情緒變化而改變其元素。這種動態特性不僅為 NFT 增加了一層互動性和參與性，還提升了其實用性和價值主張。AI NFT 在 NFT 領域的創新前端，突破了數位資產的可能性界限，為創造力和表達方式開闢了新的形式。
2024 年 AI NFT 的演變
2024 年，AI NFT 經歷了顯著的演變，得益於人工智慧和區塊鏈技術的進步。一個關鍵的發展是將更復雜的 AI 演算法整合到 NFT 中，使其能夠表現出更高水平的自主性和適應性。AI NFT 變得更加互動和響應，一些代幣能夠根據使用者輸入或環境因素生成獨特的內容或調整其外觀。
此外，AI 在 NFT 市場的策展和管理中的應用變得更加普遍，導致更高效和透明的交易環境。另一個顯著的趨勢是 AI 生成 NFT 的出現，即 AI 系統自主建立和鑄造數位資產，模糊了人類與機器創造力之間的界限。總體而言，2024 年 AI NFT 的演變標誌著向未來邁出了一大步，在這個未來，智慧數位資產在我們的經濟和文化中扮演著核心角色。
AI 在 NFT 建立中的應用
AI 在 NFT（非同質化代幣）建立的各個方面的應用日益廣泛，為藝術家和創作者提供了生成獨特數位資產的新方式。以下是一些 AI 參與 NFT 建立的方式：
生成藝術：人工智慧演算法，如生成對抗網路（GAN），可以建立獨特且常常超現實的數位藝術品。藝術家可以使用這些演算法來生成獨一無二的 NFT，這些 NFT 從未被見過。
影象增強：AI 可以用於增強和優化數位影象，提高它們的品質和美學吸引力。這可以幫助藝術家創作出更具視覺震撼力的 NFT。
內容建立：AI 可以生成文字、音樂甚至程式碼，這些內容可以作為 NFT 的一部分。例如，一首 AI 生成的詩或音樂曲目可以被標記為 NFT。
來源和所有權：AI 可以通過在區塊鏈上追蹤 NFT 的建立和所有權歷史，幫助驗證 NFT 的真實性和所有權。這有助於防止詐欺並確保 NFT 的真實性。
市場和推薦系統：AI 驅動的市場平臺可以根據使用者的偏好和過去的互動推薦 NFT。這可以幫助使用者發現新藝術家和藝術品。
智能合約：儘管不直接是 AI，智能合約在 NFT 中起著關鍵作用，而 AI 可以用於優化和自動化它們的建立和執行。
這些只是 AI 在 NFT 建立中應用的一些例子。隨著技術的演變，我們可以期待看到更多 AI 在這個領域中的創新應用。
用於 NFT 生成的 AI 演算法
多種 AI 演算法和技術被用於生成 NFT，每種演算法在建立數位內容方面都有其獨特的方法。以下是一些最受歡迎的演算法：
生成對抗網路（GANs）
GANs 是生成 NFT 最知名的 AI 演算法。它們由兩個神經網路組成，一個生成器和一個判別器，它們共同進行競爭性訓練。生成器建立新的影象或內容，而判別器嘗試區分真實和生成的內容。這個過程產生高度逼真且新穎的數位藝術品。
變分自編碼器（VAEs）
VAEs 是另一種用於生成 NFT 的神經網路。它們通過學習資料集的底層結構，然後基於這種學習的結構生成新樣本。VAEs 通常用於生成影象和其他型別的視覺內容。
變壓器（Transformers）
變壓器是一種在自然語言處理任務中非常成功的神經網路架構。然而，它們也可以用於生成影象和其他型別的內容。變壓器通常與其他技術（如 GANs）結合使用來生成 NFT。
深度強化學習（DRL）
DRL 是一種用於訓練代理執行復雜任務的機器學習演算法。在 NFT 生成的背景下，DRL 可以用於訓練代理建立新穎有趣的數位藝術品。
進化演算法
進化演算法是一類受自然選擇過程啟發的優化演算法。它們可以通過在多代之間進化候選解決方案的種群來生成 NFT，從而產生新的獨特數位內容。
這些只是用於生成 NFT 的 AI 演算法和技術的一些例子。每種演算法都有其優點和缺點，演算法的選擇通常取決於 NFT 專案的具體要求。
AI 驅動的 NFT 市場
AI 驅動的 NFT 市場利用人工智慧來提升買賣體驗的各個方面，從發現到認證和定價。以下是 AI 在這些市場中的一些關鍵應用方式：
內容策展：AI 演算法可以分析使用者行為和偏好，推薦可能感興趣的 NFT。這種個性化的策展幫助使用者發現新藝術品和藝術家。
詐欺檢測：AI 可以通過分析資料模式並將其與已知的詐欺指標進行比較，幫助檢測詐欺或偽造的 NFT。這有助於確保買家購買到真正的 NFT。
價格預測：AI 演算法可以分析市場資料和歷史銷售記錄，預測 NFT 的未來價值。這可以幫助賣家為其 NFT 設定合適的價格，並幫助買家做出明智的購買決策。
來源和所有權追蹤：AI 可以在區塊鏈上追蹤 NFT 的所有權歷史，提供透明度並確保資產的真實性。
智能合約優化：雖然不完全是 AI，智能合約在 NFT 交易中起著關鍵作用。AI 可以幫助優化智能合約的效率和安全性。
影象識別：AI 驅動的影象識別可以根據內容幫助對 NFT 進行分類和標籤，使使用者更容易搜尋特定型別的藝術品。
市場洞察：AI 可以分析市場趨勢並向用戶提供洞察，例如哪些型別的 NFT 目前受歡迎或哪些藝術家正在獲得關注。
總體而言，AI 驅動的 NFT 市場提供了更高效和使用者友好的體驗，幫助買家和賣家在快速增長的 NFT 市場中更好地導航。
建立 AI NFT
建立 AI NFT 涉及多個步驟，從選擇 AI 演算法到在區塊鏈平臺上鑄造 NFT。以下是幫助您建立 AI NFT 的逐步指南：
1. 選擇 AI 演算法：選擇適合您需求的機器學習演算法。用於生成藝術的流行選擇包括生成對抗網路（GANs）、變分自編碼器（VAEs）和變壓器（Transformers）。
2. 收集和預處理資料：收集用於訓練 AI 模型的影象、文字或其他媒體資料集。預處理資料，確保其格式可以被演算法使用。
3. 訓練 AI 模型：使用收集的資料訓練 AI 模型。這個過程涉及將資料輸入模型並調整其引數，以最小化生成輸出與真實資料之間的差異。
4. 生成 AI NFT：一旦 AI 模型訓練完畢，您可以使用它生成新的獨特數位資產。這些資產可以是影象、音樂、文字或任何其他形式的數位內容。
5. 代幣化和鑄造：生成 AI NFT 後，您可以通過在以太坊等區塊鏈平臺上建立唯一的代幣來對其進行代幣化。這個過程通常稱為 「鑄造」 NFT。
6. 元資料：為您的 AI NFT 建立元資料，包括有關藝術品的資訊、用於建立它的 AI 演算法以及任何其他相關細節。這個元資料將與 NFT 一起儲存在區塊鏈上。
7. 驗證所有權：使用區塊鏈驗證您 AI NFT 的所有權。每個 NFT 都有一個唯一的識別符號，可用於追蹤其所有權歷史。
8. 上市銷售：一旦您的 AI NFT 鑄造完畢，您可以在 NFT 市場上列出它們進行銷售。買家可以使用加密貨幣購買它們。
9. 推廣您的 AI NFT：通過社交媒體、論壇和其他渠道推廣您的 AI NFT，以增加其可見性並吸引潛在買家。
10. 監控和管理：追蹤您的 AI NFT 及其在市場上的表現。根據市場趨勢調整您的定價或行銷策略。
通過遵循這些步驟，您可以建立和銷售 AI NFT，為日益增長的數位藝術和收藏品生態系統做出貢獻。
投資 AI NFT
投資 AI NFT 可能既令人興奮又充滿風險，就像任何其他形式的投資一樣。以下是一些需要考慮的關鍵點：
瞭解市場：在投資 AI NFT 之前，瞭解市場動態非常重要，包括當前的趨勢、受歡迎的藝術家和需求旺盛的 AI 生成內容型別。
研究和盡職調查：對您考慮投資的 AI NFT 進行徹底研究。這包括評估藝術家或創作者、NFT 的獨特性和品質以及未來增值的潛力。
多元化：與任何投資組合一樣，分散持股是明智的。考慮投資各種 AI NFT，以分散風險並增加找到有價值資產的可能性。
長期與短期投資：決定您是尋求短期收益還是長期增值。一些 AI NFT 可能在短期內迅速升值，而其他可能具有更穩定的長期價值。
風險與挑戰：投資 AI NFT 存在一定風險，包括市場波動、監管不確定性和技術過時的可能性。重要的是要了解這些風險，並只投資您能承受損失的資金。
法律和倫理考慮：確保您投資的 AI NFT 符合法律和倫理標準。這包括驗證內容是否原創且不侵犯他人權利。
保持資訊更新：關注 AI NFT 市場的最新發展。這包括追蹤新聞，參加會議以及與行業內其他人建立網路。
總的來說，投資 AI NFT 可以是一次有回報的體驗，但需要仔細研究、盡職調查和風險管理。與任何投資一樣，重要的是以對市場的清晰理解和經過深思熟慮的投資策略來接觸 AI NFT。
法律和倫理考量
隨著 AI NFT 的不斷髮展，出現了多種法律和倫理問題。首要問題之一是 AI 生成內容的所有權和智慧財產權。確定 AI 生成的 NFT 的合法所有者可能會很複雜，特別是如果 AI 使用的資料集包含受版權保護的材料時。此外，確保用於建立或管理 NFT 的 AI 演算法的透明度和責任性至關重要，因為這些演算法中的偏見或錯誤可能會帶來重大後果。
另一個關注點是 AI NFT 的環境影響，特別是區塊鏈交易和 AI 訓練的能源消耗。解決這些問題需要技術開發者、法律專家和倫理學家的合作，制定既保護創作者和消費者又促進 AI NFT 生態系統創新和可持續發展的框架。
未來趨勢和預測
展望未來，AI NFT 的幾大趨勢和預測如下：
一個關鍵趨勢是 AI NFT 與虛擬現實（VR）和增強現實（AR）體驗的日益融合，創造出沉浸式和互動的數位環境。這種融合可能引領數位藝術和收藏品的新形式，模糊物理世界和虛擬世界之間的界限。
另一個趨勢是 AI 模型本身的代幣化，使個人能夠擁有和交易作為 NFT 的 AI 演算法。這可能使 AI 技術的獲取更加民主化，並激勵開發更高效和倫理的 AI 系統。此外，AI NFT 在去中心化金融（DeFi）應用中的使用預計將會增長，推動新形式的金融工具和服務。
總體而言，AI NFT 的發展前景充滿創新和擴展套件的潛力，有望重塑行業並重新定義數位時代的所有權概念。
結論
總之，2024 年 AI 與 NFT 的融合開啟了數位經濟創新和潛力的新紀元。AI 的多功能性使 NFT 超越了傳統的靜態性質，轉變為動態和自適應資產。這一演變不僅擴展套件了創作者和收藏家的可能性，還創造了新的價值創造和市場增長途徑。
展望未來，AI 技術的持續進步預計將進一步提升 NFT 的能力和功能，推動其採用和主流整合。隨著 AI NFT 變得更加複雜和普及，它們有可能革新超越藝術和收藏品的行業，包括遊戲、金融和教育。AI NFT 的未來光明，預示著一個數位資產不僅被擁有而且智慧、響應和不斷進化的景觀。
