新華財經北京2月10日電（郭興華）人工智能的每一次發展都讓眾多職場人感到了“失業危機”，ChatGPT的爆火及其后續迭代完善將導致許多傳統的行業技能失去價值。然而，真正搶走我們手里工作機會的不是AI，而是掌握如何使用AI技能的人們。元宇宙中還有無數的空白空間需要填補，正當無數雄心勃勃的科技巨頭仰望“宇宙”興嘆之時，AI產品的演化突破了臨界點，手持AIGC工具的打工人走遍“宇宙”都不怕。

我國“十四五”規劃中首次提及元宇宙，提出要進一步加強元宇宙底層核心技術基礎能力的前瞻研發等。“十四五”期間，國家和地方層面的元宇宙產業政策持續加碼。2021年國家發改委、工信部、商務部、國家新聞出版署均出臺了加快元宇宙相關技術發展的政策。2022年北京、上海、浙江均出臺了元宇宙產業發展措施。

誰在元宇宙用“前朝的劍斬本朝的官”？

(資料圖片)

從電報、電話、互聯網、移動互聯網一路發展過來，每一次技術進步都提高了生產力水平，生產力水平的提高促進新的生產關系形成，我們也需要學習新的技能來滿足新的職位要求。如果我們構想一個更高級的生產關系，然后在新的關系中提高生產力，行不行？

原Facebook將公司名稱改為Meta來彰顯其元宇宙計劃的宏圖偉業，然而即便實力如此強大的企業也在元宇宙項目面前折戟沉沙。綜合各方報道來看，主要原因有五方面。

技術困難：Project Meta面臨了各種技術挑戰，包括設計和開發元宇宙的技術平臺。

用戶參與：元宇宙的成功很大程度上取決于用戶的參與。然而，Project Meta很難吸引足夠的用戶，從而降低了其價值。

產品設計：Project Meta的產品設計可能不夠有吸引力，從而不能吸引用戶。

用戶隱私：Facebook一直面臨著與用戶隱私相關的問題。Project Meta也面臨著同樣的問題，并且用戶可能不愿意將其個人信息存儲在其平臺上。

競爭對手：Project Meta面臨著來自其他元宇宙項目的激烈競爭。

一句話總結，之前進軍元宇宙猶如火星旅游，理論上可行，技術上還有待完善。我國政策注重“前瞻研發”的定位還是十分準確的。歐科云鏈研究院高級研究員蔣照生認為，元宇宙代表業界希望通過技術手段在數字世界中構建全新的生產關系。這其中生產關系的進步需要與之匹配的生產力工具。然而，無論是元宇宙還是Web3，我們都在用上一代生產力工具去構建下一代生產關系，這顯然是難以實現的。

誰在元宇宙站C位，內容、AI、Web3還是區塊鏈？

新一代價值互聯網（Web3）和區塊鏈技術是構建數字世界的重要元素，它們可以與AI語言模型工具（如 ChatGPT）協同工作，以提供更豐富的體驗。Web3 技術可以為數字世界中的內容和資產提供去中心化的管理和交易方式。這樣，用戶可以更方便地在數字世界中交流和交易。AI可以為用戶生成數字世界的內容，幫助用戶實現更好的交流和交易體驗。區塊鏈技術則可以提供數字世界中內容和資產的可靠存儲和跟蹤。這樣，用戶就可以安全地交易數字資產，并通過AI生成的文本內容來了解交易狀態。

簡單來說，在元宇宙中，AI可以通過提供自動化的智能決策和個性化體驗，來提高用戶的體驗和效率。Web3則通過提供去中心化的網絡體系，使得用戶可以更加靈活和安全地進行在線交易。區塊鏈則通過提供不可篡改的數據存儲和傳輸機制，來保證數據的安全性和可信性。

把元宇宙比作一個人，以數字形式呈現的內容是血液，Web3是血管，負責運送這些血液，區塊鏈是大腦核心記憶區，確保這個人擁有正確的三觀，AI則是神經元，幫助身體細胞高效傳遞信息并增進互相理解和協同。以ChatGPT為代表的AI技術突破將深度協同參與構建數字世界，以提供更豐富順暢的用戶體驗。有了全新生產工具的加持，才可以創造一個更加安全、可靠、方便的元宇宙。

蔣照生表示，以ChatGPT為代表的生成式AI技術完全有潛力成為Web3時代的生產力工具，解決數字世界的數據資產與內容生產難題，解決Web3發展中的關鍵短板，為Web3創作者和貢獻者們提供更可靠和更便捷的生產力工具，加速Web3時代的到來。Web3與AI的碰撞將在2023年激發出更多充滿想象力的應用創新。

誰能駕馭AIGC工具的“洪荒之力”？

ChatGPT的創新在于引入了新技術RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人類反饋的強化學習)，能夠讓人工智能模型的產出與人類的常識、認知、需求、價值觀等保持一致。這一點與Web3的內容創造模式價值觀大致相同，即用戶把自己認為需要的、有價值的內容進行不斷學習、創造，提升內容生產效率與豐富度，以此來創造價值。AI應用的突破，讓人們看到了Web3概念的更多落地以及實現的可能。AI技術落地觸達C端用戶，幫助用戶節省工作時間、提高學習效率，完成了新興技術的開發價值閉環。

然而AIGC工具仍處于發展初期，使用時需要注意對結果的甄別。首先，質量不一。盡管AIGC能生成高質量的內容，但仍然存在質量不穩定的問題，生成的內容可能具有語法錯誤、信息不準確等問題。其次，缺乏創造力。AIGC生成的內容是根據給定的模板或指導內容生成，缺乏獨立創造能力。第三，回答能力有限，難以適應多樣化的內容生成需求。

歐科云鏈研究院認為，AIGC工具的大規模商用還需要解決以下瓶頸：

第一，模型監管。保證訓練數據的質量和準確性，避免模型學習到錯誤的偏見，同時對AIGC模型進行嚴格的監管和管理，確保生成內容符合道德和法律要求。

第二，版權問題。對于AIGC產出的內容版權歸屬問題有明確、通用的制度進行規范，避免出現類似內容引起的版權糾紛。

第三，濫用問題。目前對AIGC的使用形式仍然不成熟，出現大量的“濫用”現象，未來需要進行技術上或者制度上的規避。

第四，基礎設施。ChatGPT走紅的背后是海量算力支撐，但隨著ChatGPT的進化迭代以及使用人數和使用場景的激增，對算力的需求也將急速膨脹。

據蔣照生介紹，區塊鏈技術可以與AI形成優勢互補。利用去中心化方法和加密經濟學的激勵模型，Web3有望從數據、模型和算力三個方面來構建新的去中心化AI范式。該方法有望降低運行和訓練AI的成本，還可通過去中心化的方式在一定程度上解決AI“濫用”問題。AI技術和Web3的結合可以為用戶提供更好的體驗和更大的價值。（郭興華，系中國經濟信息社區塊鏈首席分析師）

編輯：王春霞

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