超越技术的界限：AI+Web3 的未来发展之道
AI和Web3的结合，可以实现更加智能化、个性化的网络服务。Web3通过区块链技术，为用户提供了更加透明、安全的网络环境，而AI则可以进一步优化这种环境，使之更加智能、高效。例如，AI可以用于智能合约的自动执行、交易的智能推荐、网络安全的智能监测等方面，大大提高了Web3的效率和用户体验。
AI与Web3的结合还可以推动数据所有权和隐私保护的革新。在Web3中，用户对自己的数据拥有完全的控制权。而AI可以通过去中心化的方式，帮助用户更好地管理和使用自己的数据，同时保护用户的隐私。这不仅有助于提高用户的数据安全，还有助于推动数据经济的健康发展。
AI与Web3的结合也面临着诸多挑战。例如，如何确保AI决策的公正性和透明性、如何防止AI技术的滥用等。这些问题需要我们在推动技术发展的同时，也加强相关的法规建设和伦理引导。
AI与Web3的结合是未来发展的重要趋势。通过这种结合，我们可以更好地应对互联网和数字世界的挑战，实现更加智能化、个性化、安全和公正的网络服务。然而，我们也需要注意这种结合带来的挑战和问题，并采取有效的措施加以应对。
序言
我过去一年时常面临着 AI 领域的朋友，对 Web3 的质疑与批判；也时常面临 Web3 领域的朋友，对 AI 的保守与观望。
AI 和 Web3 是天生一对，从业者因偏见而互相埋汰，这确实是不应该的。
所以，我此次试着从概念史与三种历史时间分析法、从语言分析哲学与认识论的控制论，深度探究今日技术路线之认知分歧，偏见成因。
本文重点回答了 AI 从业者对去中心化这一叙事的批判，消除了 AI 从业者长久以来的疑惑，也点明了“去中心化信仰”对 Crypro/Web3 行业，在近年来形成思想困境的根本原因。
总而言之，我试图回答一个真理，这个根本性问题的回答，让 AI+Web3 实现真正的融通，扫清了我们对其思想性的障碍，实现从认识论范式的根本性转变。
说明
笔者从整个写作逻辑与表达顺序的设计，意图在这个碎片化信息泛滥的环境中，本文将为你构建一个深度思考的阅读场域。
本篇共计分为三大部分，从研究范式与分析逻辑，到案例介绍与分析洞察，以及未来发展趋势的预判，这三大部分具有层层递进的关联性，引导你进入一个深度思考的阅读空间。
本文长达 2 万字，笔者历时半个月，值得你花一小时阅读 。
独立进行 AI+Web3 这一庞大命题的探索，依旧是存在诸多不足。不完善 / 有疏漏 / 不严谨等不足之处，还请各位读者海涵。
一、研究范式与哲学洞察
对当前广泛讨论语境的洞察
我们是如何讨论 AI+Web3
在当前的中文互联网中，探究 AI+Web3 的严肃思考是稀缺的，而在已知的认识范式中，最为普遍的是引用历史唯物主义中对社会生产的理论阐释，即生产力决定生产关系。
AI 代表生产力、Web3 代表生产关系，AI+Web3 作为生产力与生产关系互相影响，将会创造新的社会生产体系，这是当前 AI+Web3 最广为接纳的讨论语境，正如我在这篇文章的阐释，AI 智能体与人类的未来协作方式、合作组织与生产空间（万字长文）
另一种值得关注的 AI+Web3 认识范式，则是从控制论的历史出发，即对「Autonoumous」这一概念的历史性阐释，以及从机器自主性探究控制论的技术哲学观。
在这一历史溯源的探究中，从控制论到计算机，AI 和 Web3 都是对「自主性」的不同实现路径的同一技术追求。这一认识范式的典型以 王超（AI+Crypto 的跨领域投资人）在其文章《AI 和加密的历史交汇》所阐释。
在当前 AI+Web3 的认识论范式上，存在知识体系与历史概念间的隔阂，导致学术、技术以及人才的割裂。
若我们能从根本性上消除两者的隔阂，我相信 AI+Web3+Metaverse 这一被广泛追求的整合共识，会加速技术路线的融合并推动技术产业的整体跃迁，并推动人类在数字文明进一步的发展。
在本篇文章中，我将引入更多新的认识范式，从跨学科整合到跨媒介叙事，从语言分析哲学到历史概念的时间分析理论。
第一性原理构建 AI+Web3 的研究范式
在思考场域中寻找相关性与可能性
当前对 AI+Web3 的探究中，以诸多碎片化言论为主，这些碎片化的讨论，往往都缺乏对前置语境的补充，以及构建一个独立深度的思考场域。
在缺乏前置语境与共识场域的情况下，因为目的与动机的不同，自然让 AI+Web3 容易招惹不同技术路线的争议，由此也导致了 AI+Web3 难以达成共识。
由于移动互联网的造成的信息碎片化，以及推荐算法所构建的信息茧房，网络语境下的交流，普遍以单向性的观点碰撞为主，而大量掺杂偏见的观点碰撞，塑造了广泛舆论的认知谬论。
任何严肃的讨论都需要对所处信息环境进行解构，并重新构建一个具有双向的、具备深度交流的思考场域。
在我目前探索下来，线上或者线下 Workshop，是构建有效交流与思考场域的最好方式。一定要在一个高质量的信息交流与深度思考的场域，进行高价值命题的研讨。
AI+Web3 是一个极度复杂，但价值极高的研讨命题，一定要避免一切泛泛而谈的交流。
当我们有意识地构建一个得以深度思考的场域时，我们才能建立对诸多不同意见的「求同存异的相关性」与「和而不同的可能性」。
相关性是我们研究任何技术路线的基本方法，无论是 AI，还是 Web3，其技术的形成历史，其技术所作用的商业，以及技术所引发的对社会议题的思考。
从尽可能多的相关性内容去展开，如同把两个石头丢进求知之湖，湖面泛起的涟漪总会碰撞在一起，而又继续蔓延开来。
在相关性所涌现的无数个交叉点中，都代表着这个不一样的可能性，这种可能性可能短暂存在，但也可能落地成真，所以用相关性交叉的方式捕获可能性，会让我们洞察更多的趋势和新机会。
你在阅读这篇文章时，本质上就是在作者是所构建的思考场域中，不停地触发你对 AI+Web3 的相关性与可能性的思考。
从跨学科整合寻求更加全面的认识
「整合的意义在于结合或融为一个功能性整体，其目的无论是为了得到一个新的整体或者新的意义，但更重要在于让我们形成更加全面的认识。」
如何进行跨学科研究
当前业内对 AI+Web3 的普遍讨论交流中，AI 与 Web3 都是从构成性分开讨论的，缺乏从深层解释 AI 与 Web3 的关系，其次也缺乏从整体系统性上探讨两者的整合。
我认为，当我们进入一个 AI+Web3 的思考场域或者讨论空间时，我们真正要探讨的，是关于 AI+Web3 为何需要整合，以及如何整合，这才是真价值所在。
而如何基于社区建立一种科学的跨学科研究方法，也是业内探索 AI+Web3 的关键步骤，在《Co-design for Interdisciplinary Research Communities》这项研究工作中，就提供一个基于跨学科社区如何进行协同设计的方法；
跨学科整合就是批判并评估学科见解（技术路线见解），并在它们之间创造共识以构建更全面认识的认知进程，跨学科应该作为我们探究 AI+Web3 的基本方法。
因为 AI+Web3 并非明面概念上的拼凑，AI 背后所代表的一系列相关技术路线，如 LLM、Transformer、AI-Agents、COT、RAG 等，与 Web3 背后所代表的诸多技术概念，如 DAO、NFT、ZK、Defi 等。
跨学科研究的价值在于，我们使用一种科学规范的方式，对双边技术路径体系进行整合，形成更为全面的认知，以及创造出全新的技术。
跨媒介叙事中理解技术构建的世界
叙事作为一门学术理论被 Web3 普遍滥用为一种营销手段，而在传统科技人才中，对其认知仅仅是作为一种讲故事的营销手段，这些都是对叙事的误解与偏见。
叙事学理论是对叙事的一切可能形式的研究，通俗意义上就是针对故事如何被更好地传递与表达的学问。
而自叙事学从文学理论中衍生出来时，叙事不再依赖于文本构建一个文学故事，叙事借助符号媒介实现了跨媒介叙事的能力。
当代叙事理论的意涵，在于通过跨媒介叙事的方式，构建一个与现实世界建立关联影响力的可能世界。
在《Possible Worlds in Video Games: From Classic Narrative to Meaningful Actions》一文中，作者 Antonio José Planells 对 Marie-Larure Ryan 关于可能世界与现实世界所呈现的模型图：
对于 AGI 和 Web3 这两个概念而言，在当代显然已经完成了叙事学的构建，AGI 所指引的可能世界，以及 Web3 所指引的可能世界，已经施加了对现实世界的影响力。
以 OpenAI 为代表的 AI 技术叙事，其目的是为了实现 AGI，创造一个把人类从重复劳动中解放出来的世界，而 Crypto/Web3 的其中一个叙事构建，例如加密技术试图从财产所有权出发，构建一个个人主权的网络国家。
事实上，AGI 和 Web3 都存在诸多不同的叙事，而技术则是作为其承载叙事路径的一种实现媒介，既是工具也是路径。
叙事理论的价值，在于帮助那一小部分真正推动行业的布道者、建设者们，在探索 AI+Web3 的未来形态中，提供技术哲学的路径指引。
复杂系统作为认识论提供一种延续
复杂系统科学常被定位于跨学科研究的一种方式，但我在此将其单独拿出来，因为在本篇文章所构建的思考场域中，跨学科整合更偏向于在技术体系的“相关性与可能性”中形成全面的认知。
复杂系统科学本身就是一个难以被定义的理论学科，系统作为一种哲学其实吸收了知识论与还原论，使得抽象思维工具本身也作为一种可被吸纳的对象。
所以复杂系统科学在本文所构建的思考场域中，作为一个监察机制以及提供一个黑盒，对跨学科整合与跨媒介叙事所不涉及到的未知性，提供一个思考的延续空间。
从历史的基本概念出发，探究当下所言何物
科塞雷克与过渡时期的鞍型理论
当我们意识到，AGI 和 Web3 作为极具标志性的技术概念时，我们就不得不引入概念史的分析方法，在此我们引用科塞雷克的鞍型期理论。
科塞雷克在其《历史的基本概念》中提出的，概念史所探究的是概念与事实之间的关系，概念具有多义性，其多义性是由于历史在诸事件所产生的含义将其融入概念之中。
概念是历史现实中的经验、期待、观点 以及阐释的联结体，不仅是作为一种描述特定的事物的词汇。
而 AGI、Web3 为何需要基于概念史的概念分析，其原因在于这两个概念同概念史的基本理念一致，即概念在历史经验与社会现实的变迁中密切联系。
「科塞雷克名声大振的『鞍型期』概念。他藉助『鞍型山体』（Bergsattel）意象，即连接两座山峰之间的鞍型过渡地带，提出了西方史学中著名的『鞍型期』（德：Sattelzeit；英：saddle-time / saddle period）概念，意指过渡时期或时代界线，故而亦有『界线期』（Schwellenzeit）之说，其时间范围约为 1750 年至 1850 年。」
概念史与历史时间理论：以科塞雷克为中心的考察 —— 方维规
深刻理解概念本身，其实就是在挖掘附着在概念的技术发展史，如何在变革时期经历了诸多语义的转化。
例如 AGI 通用人工智能的概念，也经历过弱人工智能与强人工智能的概念历史，而今天我们已经很少提及强 / 弱人工智能的概念。
而在 Web3 这一概念中，从 Web2 到 Web3，从 Crypto 到 Web3，这些概念时间性也是技术概念在社会事件的演化变迁。
所以从概念的历史分析中，AI 和 Web3 也同样来到了鞍型期。
今天的我们对 AI+Web3 的探讨，事实上继承了 AI 和 Web3 两者概念的经验空间，而使用「+」又呈现了我们对两者结合的期待视野。
「AI+Web3」这一组合概念的使用，而不是创造一个具有两种意涵的新概念，在于我们正处于前沿技术交叉的过渡时期，我们暂时还没完成对那个期待视野的概念建构。
历史沉淀于特定的概念：历时性与共时性
大众对于 AGI、Web3 这些概念的普遍理解，是历时性的。例如网络媒体通过对不同事件所捕捉到的信息，其所塑造的舆论氛围与话语形式，影响了我们对这些概念的认识。
例如我们可以拿最近 SEC 批准现货 BTC ETF 这个事情，从话语形式上可以标记 Crypto 这一概念进入了主流金融市场，标记着 BTC 不再是非主流的货币资产，这一事件重新塑造了大众市场中，原本对 BTC 存在偏见的群体。
对于一名合格的历史学家而言，至少要掌握共时性与历时性两种模式进行讨论，因此共时性是一个被使用更多的时间分析方式，共时性体现的是事件在时间之流的全部体现。
对于资深的加密人士而言，从 2008 年比特币白皮书的发布到 2024 年 SEC 的批准，这十几年比特币所经历的一系列相关事件，才构成了加密人士对比特币的共时性认知；
而对于今年才接触比特币保守传统的金融人士而言，SEC/BTC 的概念关联结构， 构成其对比特币的历时性认知。
而事实上，共时性在历史社会学中，也用于研究分析文化体系的变迁，而我们也可以从共时性与历时性中，通过标志性的转折事件，探讨加密文化的变迁：
2008 年中本聪发布比特币白皮书，正式宣告一种点对点的电子货币系统，其诞生就是为了对抗中央垄断的金融体系；
2010 年用 BTC 交易披萨的买卖，被视为加密货币的第一笔交易，比特币至此从一项实验成为一种货币；
2017 年以太坊的 ERC20 使得每个人都有发行加密货币的能力，因此奥地利学派的经济思想，在加密领域风靡盛行；
2022 年 DAO 与 NFT 的兴起，Web3 数据所有权、DAO 的主权个人、NFT 的资产通证等思潮成为加密文化的主流。
2024 年 SEC 批准比特币现货 ETF 的交易，为沉寂已久的加密熊市注入传统金融的资金，至此加密货币也历史性地被纳入了中央金融体系中的一种金融资产。
事实上，SEC 事件其实是加密货币的一次重大的文化共识的叙事转折，这次转折其实动摇了加密文化的根基。
因比特币而兴起的「去中心化」加密文化思潮，现在又因比特币开始自行解构。
因此，我们从共时性中看历时性，在货币 - 文化的双重体系中，看到 Crypto 如何因为特定的事件而变迁。
复杂概念的时间结构：不同时的同时性
「概念史揭示融会于一个概念的不同时的同时性。如此，并不与时间顺序相等的历史深度，得以显露系统性或结构性特性，历时和共时交织于概念史。」
概念史与历史时间理论：以科塞雷克为中心的考察 —— 方维规
当我们对 AGI 和 Web3 这两个概念进行时间性的分析时，我们需要引入第三种关于时间的分析方式，即「不同时的同时性」，因为这两个概念所代表的社会 / 政治的文化意涵要更加复杂。
不同时的同时性是一种相对复杂的时间分析方法，但在此我用一些相对通俗的关键点进行描述。即时间层次与历史深度两个概念。
时间层次指的是概念在时序语境中的不同含义，而历史深度则是指词语存在不同时序语境的不同含义，而这些时序中的含义在共时性中发生了重叠。
「此处『历史深度』，是指词语含义和运用的历时顺序在概念中的共时叠合。换言之：不少概念在鞍型期的嬗变，使新旧含义附着于同一个概念（重叠语义），很能见出不同时的同时性。鞍型期的概念都有不同的时间层，各层含义经时不一。
例如大多数政治 / 社会基本概念都有古代亦即古希腊或古罗马的含义余韵，尽管已经过时，受到其他语义的排挤，但概念的『历史深度』还在，经时二千年之久。
与此相反，另一个时间层的政治和社会变化、变革和加速过程则经时不长，但新概念渐次取代旧世界的政治和语义逻辑。」
概念史与历史时间理论：以科塞雷克为中心的考察 —— 方维规
在此可以举一个例子，以 2022 年的 Web3 来进行不同时的同时性分析，在 Web3 概念兴起的 2022 年：
在传统互联网的时序中，从 Web2 到 Web3 所代表的含义，是指 Web3 代表了互联网范式下的下一代互联网，这里的时序语境范围是 1969 年~2022 年；
在 Crypto 到 Web3 的时序中，代表的是「加密货币的思想」对生产关系的延伸，也由此推动了 DAO、NFT 的叙事共识，这里的时序语境范围是 2008 年~2022 年（此处以比特币白皮书发布为时序起点）；
DAO 与 Web3 所形成的时序含义，又进一步深化了「去中心化自治组织」中，关于「民主 - 投票 - 治理」的议事结构对个人主权的叙事，并推动了 Web3 对加密世界 / 数字世界的广义公共性的探讨与建设，这里的时序语境范围是公元前 500 年~2022 年；
所以，这三段不同的时序在 2022 年中碰撞在了一起，造成了 2022 年社会各界对于 Web3 是什么，无法达成一致共识的原因，各家解读，众说纷纭。
Web3 这一概念在时间性上是复杂的，仅靠历时性和共时性无法让我们对其形成概念发展的基本认知。
必须借助「不同时的同时性」这一分析方式，对其多层时间结构中的含义梳理，才能洞见 Web3 这一概念的深刻意涵。
同理，我们也得以使用这三种时间分析的方式，对 AGI 这一概念进行深入的探讨，由于 AI 这一概念的历史尺度更加长远，限于篇幅在此就不展开。
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