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Billy Luedtke —— 比特币和以太坊早期建设者、前 ConsenSys 领导人、去中心化身份先驱和直觉系统创始人 —— 认为，人工智能（AI）与区块链的结合不仅是技术发展的自然趋势，更是数字文明演进的下一阶段。
“人工智能和区块链的融合不仅仅是‘自然而然’的，而是不可避免的，”Luedtke 表示。“它们是同一个等式的两部分：智能和信任。”
他指出，随着自主人工智能代理逐渐获得经济权力，它们将不再依赖传统的银行或法定货币系统。
“我们真的期望自主人工智能代理通过传统银行系统进行美元交易吗？显然不会，”他说。
“它们将使用数字原生货币进行交易，并通过开放、可编程且可验证的系统相互协调并与世界交互——而这正是加密货币专为实现的环境。”
在 Luedtke 看来，区块链为人工智能提供了亟需的信任基础。
“如果人工智能是认知的未来，那么区块链就是协调的未来，”他表示。“若不实现人工智能核心堆栈（数据、模型、计算和内存）的去中心化，我们将直接迈向反乌托邦。”
他警告称，如果没有开放的系统，少数公司将掌控全球情报层，塑造真相、控制访问权限甚至决定经济机构。
他解释道：“加密货币的诞生是为了分散金融权力。但随着人工智能变得比金钱本身更强大——影响市场、叙事和决策——它也必须被去中心化。”
Luedtke 认为，加密货币的下一步进化将是认知的去中心化，这包括可验证的数据来源、开源模型治理、分布式推理以及无需许可的内存层。
他表示：“区块链不仅仅是人工智能的附加功能——它是唯一已知的能够在没有中央控制的情况下大规模协调智能系统的机制。”
当被问及去中心化是否能够真正挑战大型科技公司在人工智能领域的主导地位时，Luedtke 强调：“是的，而且绝对需要。”
他解释说：“去中心化只有通过协同才能有效挑战企业人工智能的主导地位。”
没有任何单一项目、协议或实验室能够独自推翻大型科技公司——但成千上万个目标明确的小团队，各自构建出一部分拼图，就能做到这一点。这是加密货币的优势所在：强大的协同能力。
然而，要做到这一点，开源生态系统必须超越意识形态。“开放模型、分布式计算、可验证数据市场——这些想法不能停留在理论层面，”他说。“它们必须成为建筑商和代理商实际使用的最佳工具。”
“如果加密货币向我们展示了如何协调货币，”Luedtke 总结道，“那么去中心化的人工智能将向我们展示如何协调思想。”
随着人工智能逐渐成为世界信息的主要创作者，Luedtke 认为，真理本身需要一个新的基础设施层。
他解释说，Intuition 正在构建的正是这样的基础设施：“互联网的加密存储层——一个共享的基础，知识不仅被存储，而且被验证，每条信息都带有其来源证明和声誉轨迹。”
他说：“就像区块链为货币带来可验证性一样，我们现在需要为知识提供可验证性。”
“没有它，人工智能将继续产生无人能够追踪的输出，而真相将沦为噪音。”
Luedtke 将当今的人工智能基础设施发展与早期互联网进行了对比。
“感觉几乎一模一样，”他说，并提到“爆炸性的创新、无休止的资本涌入，以及少数占主导地位的参与者争相抢占先机，抢在其他人意识到发生了什么之前。”
他警告说：“从长远来看，开放协议会胜出，但前提是它们建立得足够早。”一旦垄断牢固形成，开放性就会成为事后考虑的事情。
“目前，人工智能正处于同样的转折点，”他说。“在互联网认知层被少数几个守门人掌控之前，我们还有一段短暂的时间将去中心化、可验证性和互操作性融入基础设施中。”
Luedtke 预计，各国政府初期将对人工智能采取严格的集中式监管，这是出于对快速发展和不可预测技术保持控制的本能。
然而，他认为这种模式很快会被证明不可持续，因为传统框架无法在以机器速度运行的系统中强制执行透明度或问责制。
他指出，真正的可验证性依赖于密码学、开放数据标准和分散治理——这些机制允许以数学而非官僚方式执行规则。
随着时间推移，Luedtke 表示，人工智能的监管结构可能会演变为将基于协议的治理与公共监督相结合的混合系统，从文书驱动的控制转向透明、代码强制的问责制。
Luedtke 还强调，代币化数据市场对人工智能经济具有变革性作用。
他说：“代币化数据市场彻底颠覆了人工智能的经济模式。”
几十年来，数据一直被悄无声息地从用户、创作者和社区中免费获取，然后被少数几家公司货币化。代币化彻底改变了这种关系。
他解释道：“当数据集上链、来源透明且具有经济权重时，模型将开始反映多数人的动机，而不是少数人的动机。”
“它创建了一个反馈循环，其中更好的数据会得到奖励，更高质量的策展会获得更多回报，整个社区可以共同塑造他们所依赖的情报。”
“代币化数据不仅仅为人工智能提供资金，”Luedtke 表示，“它还能让人工智能更加民主化。”
最后，Luedtke 展望未来，认为人工智能和加密技术的采用曲线最终将融合，形成一个单一的、相互关联的技术生态系统。
在他看来，加密技术为人工智能独立运行提供了必要的基础要素——持久记忆、本土经济和可验证的身份——而人工智能则通过智能、适应性和类似人类的直觉增强了加密技术。
他认为，这两个领域的融合将创建一个封闭的反馈回路，其中智能可以拥有价值，而价值本身可以思考。
认知与协调的融合代表了下一个伟大的技术前沿，它可以重新定义数字系统如何交互、发展和自我管理。
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