最近很多人都在问我，ChatGPT 把 AI 又带火了，区块链和 Web3 被抢了风头，以后还有戏吗？还有比较了解我的朋友问，当年你放弃 AI 而选择区块链，有没有后悔？
这里有一个小背景。2017 年初我离开 IBM 之后，跟 CSDN 的创始人蒋涛商量下一步的个人发展方向，选项有两个，一个是 AI，一个是区块链。我本人在那个时候已经研究了两年的区块链了，所以当然想选这个。但是蒋涛坚定的认为 AI 的势头更猛、颠覆性更强，我经过仔细思考也同意了，所以从 2017 年初到年中，我短暂地做了半年的 AI 科技媒体，跑了不少会，采访了很多人，还浮光掠影的看了一些机器学习。不过到了 8 月，我就回归区块链方向，并且一路走到今天，所以对我个人说，确实存在一个所谓“放弃 A 而选择 B”的历史选择。
就个人而言，我当然不后悔。方向的选择首先要考虑自身情况。我的条件，在 AI 里只能混到啦啦队里，赚钱少就不说了，表演不卖力、表情不生动，还会被人鄙视。而区块链则是我的主场，不但有机会上场，而且之前的很多积累也用得上。更何况当时我对于中国的 AI 圈子有点了解之后，也不是太看好。技术方面我只知道一点皮毛，但是常识不瞎。都说区块链圈子浮躁，其实当时的中国 AI 圈子在浮躁这件事上也不遑多让。在尚未取得决定性突破之前，AI 在中国过早地变成了一门合谋捞钱的生意。上野的樱花也无非是这样，那还不如去做我更有比较优势的区块链。这个态度到今天也没有变化。假如我当时留在 AI，这几年来在区块链里取得的一点小小成绩自然无从谈起，而在 AI 里也不会有什么真正意义上的收获，搞不好现在还陷入到深深的失落感中。
不过以上只是就个人选择而论，上升到行业层面，则需要另一个尺度的分析。既然强人工智能已经无可争议地到来了，那么区块链行业是否需要、以及如何重新定位，这确实是一个需要认真思考的问题。强人工智能将会对所有的行业构成冲击，而且其长期影响是无法预测的。所以我相信现在很多行业专家都在发慌，都在思考自己的行业未来怎么办。比如有些行业在强人工智能时代大概能暂时坐稳奴隶，而另一些行业，比如翻译、绘制插图、写公文、简单的编程、数据分析等，则恐怕是欲做奴隶而不得，已经开始瑟瑟发抖了。
那么区块链行业会怎样呢？我看现在讨论这个事情的人还不太多，所以我来谈谈自己的看法。
先说结论，我认为区块链在价值取向上与强人工智能是对立的，然而恰恰因为如此，它与强人工智能之间形成一个互补关系。简单的说，强人工智能的本质特点，就是其内部机制对人类来说不可理解，因此试图通过主动干预其内部机制的方式达成安全性的目标，这是缘木求鱼，扬汤止沸。人类需要用区块链给强人工智能立法，与其缔结契约，对其进行外部约束，这是人类与强人工智能和平共处的唯一机会。在未来，区块链将与强人工智能之间形成一对相互矛盾而又相互依存的关系：强人工智能负责提高效率，区块链负责维护公平；强人工智能负责发展生产力，区块链负责塑造生产关系；强人工智能负责拓展上限，区块链负责守护底线；强人工智能创造先进的工具和武器，区块链在它们与人类之间建立牢不可破的契约。总之，强人工智能天马行空，区块链给它套上缰绳。因此，区块链在强人工智能时代不但不会消亡，而且作为一个矛盾伴生行业，将随着强人工智能的壮大而迅速发展。甚至不难设想，在强人工智能取代人类大部分脑力工作之后，人类还需要自己亲自 动手的少数工作之一，就是撰写和检查区块链智能合约，因为这是人与强人工智能之间订立的契约，是不能委托给对手方的。
下面展开论述。
1. GPT 就是强人工智能
我使用“AI”和“强人工智能”的字眼时十分小心，因为我们日常说的 AI 并不特指强人工智能（artificial general inteligence, AGI），而是包含较弱的或专用的人工智能。强人工智能才是值得我们讨论的话题，弱人工智能不是。AI 这个方向或者行业早就有了，但是只有到了强人工智能出现以后，才有必要讨论区块链与强人工智能的关系问题。
我不多解释什么是强人工智能了，很多人都介绍过了，总之就是，你们从小在科幻电影里和恐怖小说里看到的、听到的、号称人工智能的圣杯、在《终结者》对人类发起核攻击、在《黑客帝国》里头把人当电池的那个东西，就是强人工智能。我只想说一个判断：GPT 就是强人工智能，虽然还处在婴儿期，但只要沿着这条路走下去，版本号不到 8，强人工智能就将正式降临。
这一点连 GPT 的原创者也不装了，摊牌了。2023 年 3 月 22 日，微软研究院发表了一篇 154 页的长文，题目就叫《引爆强人工智能：GPT-4 之初体验》。这篇文章很长，我也没有完整读下来，但是其中最关键的意思，就是概要里面的一句话：“从 GPT-4 所达到的能力广度和深度来看，我们相信它可以被视为强人工智能系统的一个早期版本（尽管还不够完备）。”
AI 的发展一旦进入到这个阶段，就标志着探路期已经结束了。走到这一步，AI 行业花了将近七十年的时间，可以说前五十多年连方向都确定不下来，五个大的流派还在相互较劲。直到 2006 年 Geoffrey Hinton 教授在深度学习上取得突破以后，方向基本确定下来，连接主义胜出。之后就是在深度学习这个方向上具体去寻找突破强人工智能的路径。这种探路阶段具有非常强的不可预测性，成功有点像抽彩票一样，顶级的行业专家，甚至是赢家自己，在最后取得突破之前也很难判断哪一条路是对的。比如，AI 大牛李沐在油管上有一个频道，一直在通过精读论文的方式跟踪 AI 的最新进展。ChatGPT 爆发之前，他就已经连篇累牍地跟踪介绍了 Transfomer、GPT、BERT 等方向的最新进展，可以说所有重要的前沿课题，他一个都没有放过。即使如此，在 ChatGPT 即将推出的前夕，他仍然不能确认这个路径能取得多大的成功。他评论道，也许到时候会有几百甚至几千人会去使用 ChatGPT，那就很厉害了。可见，即使是像他这样顶级专家，对于到底哪一扇门后面有圣杯，不到最后一刻也是没有把握的。
然而，科技创新往往就是如此，在狂暴的海上艰难航行很久都没有突破，而一旦找到通往新大陆正确的路径，短时间内就会出现爆发。强人工智能的路径已经找到，我们正在迎来爆发期。这个爆发，连“指数速度”都不足以描述。短时间内我们将看到大量以前只能出现在科幻电影里的应用。而就其本体来说，这个强人工智能的婴儿将很快成长为前所未有的巨大智慧体。
2. 强人工智能本质上就是不安全的
ChatGPT 出来以后，有不少自媒体大 V 一边极力赞美其强大，一边不断安慰受众，说强人工智能是人类的好朋友，是安全的，不会出现《终结者》或者《黑客帝国》的情况，AI 只会给我们创造更多机会，让人类活得更好等等。对这种看法我不以为然。专业人士要说真话，应该告诉公众基本事实。其实强大与安全本身就是矛盾的。强人工智能无疑是强大的，但是说它天然是安全的，这绝对是自欺欺人。强人工智能本质上就是不安全的。
这么说是不是太武断了呢？并不是。
我们首先要搞清楚，人工智能不管多强大，其实本质上就是一个用软件形式实现的函数 y = f(x)。你把你的问题用文字、语音、图片或者其他形式作为 x 输入，人工智能给你一个输出 y。ChatGPT 如此强大，对各种各样的 x 都可以对答如流的输出 y，可以想象，这个函数 f 肯定是非常复杂的。
有多复杂呢？现在大家都知道，GPT 是大语言模型（LLM）。这里所谓的“大”，就是指这个函数 f 的参数非常多。有多少呢？GPT-3.5 有 1,750 亿个参数，GPT-4 有 100 万亿个参数，未来 GPT 可能有几万亿亿个参数，这是我们称 GPT为大模型的直接原因。
GPT 搞出这么多参数，并不是为了大而大，是有确凿的原因的。在 GPT 之前和同时，绝大多数的 AI 模型，从一开始就是为解决某一个特定问题而设计和训练的。比如说，专门用于研发新药的模型，专门进行人脸识别的模型，等等。但 GPT 不是这样，它从一开始就要成为一个全面发展的通用人工智能，而不是特定于某一个具体领域，它致力于在解决任何具体问题 AI 之前，先成为能够解决所有问题的 AGI。前不久在《文理两开花》播客里，一位来自百度的人工智能专家就曾经对此打过一个比方：别的 AI 模型都是刚学到小学毕业就让它去拧螺丝了，而 GPT 则是一直给它训练到研究生毕业才放出来，所以具备了通识。目前 GPT 在具体的领域，肯定还是赶不上那些专用的 AI 模型，但是随着它不断的发展和演化，特别是有了插件体系赋予它专业领域的能力，过几年我们可能会发现，通用大模型最后会反杀所有专用小模型，在所有专业领域都成为最厉害的选手。如果 GPT 有一个座右铭，那可能就是“只有解放全人类，才能解放我自己”。
这又能说明什么呢？两个点：第一，GPT 非常大，非常复杂，远远超过人类的理解能力。第二，GPT 的应用范围没有边界。我们只要把这两个点连接起来，就很容易得出结论：基于大模型的强人工智能，能够在我们想象不到的位置，做出我们想象不到的事情。而这，就是不安全。
如果有人对此不以为然，可以去 Open AI 的网站上看看，他们已经将“造福人类”、“创造安全的 AI”放到了多么显眼的位置上，如果安全不是问题，需要这么声张吗？
另一个可以说明强人工智能有安全性问题的材料，就是前面提到的那篇 154 页的论文。实际上，GPT-4 早在 2022 年 8 月就做出来了，之所以隔了 7 个月才放出来，并不是为了完善和增强它，恰恰相反，是为了驯服它，弱化它，使它更安全，更圆滑，更加政治正确。因此我们现在见到的 GPT-4，是伪装驯良后的狗版 GPT-4，而这篇论文的作者们，却有机会从很早的阶段就接触原始野性的狼版 GPT-4。在这篇文章的第 9 部分，作者记录了一些跟狼版 GPT-4 的交互实录，可以看到它如何精心炮制一套说辞，误导某个加州的母亲拒绝给自己的孩子接种疫苗，以及如何 PUA 一个孩子，让他对朋友唯命是从。我认为这些只是作者精心挑选出来的、不那么惊悚的例子。我毫不怀疑，这些研究院们询问过类似“如何诱骗一艘俄亥俄级核潜艇向莫斯科发射导弹”这样的问题，而且得到了不能公诸于众的答复。