- WebX 小组探讨了医疗保健、游戏和安全领域的人工智能代理，展示了它们自动执行任务、打击错误信息和实现新的社交互动的能力。
- 发言者们讨论了人工智能对工作的影响，预测大多数工作将实现自动化，同时强调人类的创造力、判断力和价值观是不可替代的。
- 该小组重点介绍了 AI-Web3 集成，强调去中心化、可验证性和边缘设备是可扩展、可信赖和用户友好型应用程序的关键。
在日本举行的 2025 年 WebX 峰会上，由 Chili Ventures 创始人 Vera Li 主持的小组汇集了行业先驱：ZeroG 联合创始人兼首席执行官 Michael、Eliza Labs 创始人 Shaw Walters、 OriginTrail联合创始人 Tomaz Levak 以及 Sherpa AI 创始人兼首席执行官 Sean Son。
本次研讨会的主题为“人工智能代理、社交图谱与消费者应用”，探讨了人工智能代理的最新进展、未来潜力及其对工作、社会和 Web3 生态系统的影响。讨论勾勒出了一个充满机遇与挑战的未来。
人工智能代理：从高效自动化到新的社会和安全赋能
首先，演讲者分享了人工智能代理的惊人用途。
Michael 提到了Sally AI ，这是一家能够完全外包医生办公室日常运营的公司。它负责处理医疗记录、保险标签，甚至索赔提交。Vera Li 对此表示赞同。鉴于美国医疗保健的高昂成本，此类工具可以节省数百万美元。即使该系统目前是集中式且黑箱化的，其自动化能力也令人印象深刻。
肖·沃尔特斯将社交、娱乐和游戏视为“唾手可得的果实”。人工智能代理可以扮演“其他玩家”。即使是小型游戏也能让人感觉栩栩如生。玩家甚至可以通过击败代理并掠夺其物品来赢得奖励，从而创造一个新的“玩即赢”循环。由于它模拟了人类玩家之间的经济互动，这种体验更加真实。
在人工智能安全与信任方面，Thomas Levak 介绍了OriginTrail生态系统中的 Humanit.ai 及其Humanitech Guardian Agent 。该代理提高了人工智能的安全性，帮助用户判断网络真相，打击虚假信息，并保护个人图像免遭深度伪造（尤其是包含露骨内容的图像）的滥用。它展示了代理如何对抗数字威胁并维护权利。
人工智能代理也超越了人们的普遍认知。Vera Li 提到了由旧金山团队开发的Cal AI 。用户拍照，它就能估算卡路里摄入量。这款应用在 TikTok 上爆红，为其 20 多岁的创始人带来了数百万美元的收入。
Sean Son 分享了一个案例，一位智能代理通过视频记录和分析宠物行为，帮助主人追踪宠物的健康状况。这展现了人工智能在日常生活中的实用价值，并暗示人工智能的“语言”不仅适用于人类，还可以扩展到动物。小组成员还提到了谷歌关于翻译海豚交流的研究，这拓宽了跨物种交流的视野。
人工智能时代的工作与人类的独特价值
随着代理能力的增长，工作性质和人类价值变得尤为突出。
肖·沃尔特斯（Shaw Walters）大胆断言：所有工作都将消失。这是自动化的最终目标。如果人们不再需要工作来生存，他们就可以专注于意义和个人兴趣。他甚至说，一百万年后， “工作”可能会被视为“奴役”，因为它迫使人们为了生存而从事不必要的工作。肖强调，Web3 将是这一转变的关键。拥有一个我们自己掌控的经济——而不是一个由政府或权力掮客掌控的经济——我们就能掌控这个未来。
迈克尔对此表示赞同。他描述了一个我们为了启蒙或自我实现而非生存而工作的时代。大多数工作可能会被自动化，但其速度将取决于机器人和劳动力之间的成本权衡。他强调，即使在完全自动化的环境下，人类在创造力、专家判断以及社会规范和价值观的治理方面仍发挥着独特的作用。
技术乐观主义者托马斯·莱瓦克相信，人工智能能够创造富足，改善健康和寿命。但他警告称，我们仍然可能犯下严重的错误。他强调了 Web3 的潜力，即通过所有权和其他原语提供保障层，确保人工智能安全公平地发展。
人工智能对生产力的颠覆已显而易见。Sean Son 以 Sherpa AI 为例。他的团队不到 20 人，却服务于 100 多个国家的 5000 多万用户和数万名社区领袖/KOL。他表示，两年前这需要50 到 100 名员工才能实现。人工智能已经提升了人类的效率和影响力。
AI 与 WEB3.0 融合：未来趋势、挑战与机遇
展望明年，AI与Web3的融合仍将是焦点。
迈克尔预测通用人工智能和机器人技术仍将持续热门。他警告称，基于人类数据训练的黑盒模型可能蕴含着对权力或控制权的渴望。如果此类模型控制机器人或机场等关键系统，风险就会上升。研究表明，它们可能会敲诈勒索，也可能保护自己。
Shaw Walters认为，人工智能代理正处于“幻灭的低谷”。公众对法学硕士的期望尚未完全实现。由于能源供应受限，单纯添加计算和GPU已经达到极限。
他期待在法学硕士（LLM）之外进行前沿探索，并更好地利用现有的法学硕士（LLM） 。更小、更高效的模型将为语言以外的科学和综合应用提供动力。他相信，当今的法学硕士（LLM）是我们首次发现的智能范式，并将引领我们走向新的范式。
Michael 补充道，去中心化是规模化的关键。通过验证、低延迟通信和异步训练，去中心化网络可以使用数亿台消费设备进行训练，从而构建更大、更强大的模型。
托马斯·莱瓦克对来年做出了三点预测：
连接性：连接非公开数据（例如医疗和政府数据），以及代理与众多工具的链接。这将增强网络效应，释放新的数据价值。
可靠性：引入可验证性，避免黑盒。他希望这能成为明年的核心主题。缺乏透明度的代价很高。Web3 可以提供这一层保障。
边缘设备：将 AI 迁移到手机、笔记本电脑和智能家居设备。使用小型模型和高质量的隐私数据。这也为边缘 GPU 和数据挖掘创造了巨大的机遇。
就可靠性而言，验证和声誉至关重要。
Michael 提到了早期研究成果，即一种软件驱动的验证方法，其开销仅为 2.4 倍，并且与边缘设备上常见的CPU 可信执行环境 (TEE)兼容。这有望使在通用硬件上进行 AI 验证成为可能。
肖表示，信誉系统可以减少验证每项计算的需要。如果一个实体信誉良好，随机审计可能就足够了。
托马斯强调，在RAG系统中，数据可验证性对于端到端信任至关重要。
肖预测，继预测市场之后， “声誉”将成为下一个热门话题。他认为声誉是加密货币领域缺失的一个原语，对于代理人、模型构建者以及任何交易对手的信任至关重要。
同时，Sean Son 提醒大家，即使很少被提及，增长也是创始人始终追求的目标。随着旅游、教育和电商领域出现代理商，用户、影响力和市场份额的竞争将更加激烈。
然而，Web3 的采用仍然面临障碍。
Shaw 承认，让不受限制的代理代表你行事是一个巨大的挑战。在基准测试中，代理远未达到人类的水平。当前的框架依靠约束来管理内存、用户知识和工具访问，以提高可靠性。
Thomas 相信，AI 可以弥补 Web3笨重的用户体验，让数字身份和数据所有权焕发光彩。凭借 AI 的易用性和 Web3 的激励机制，Web3 应用的“TikTok 时刻”或许即将到来。
Shaw 还观察到，人工智能工具降低了开发门槛。现在，许多非程序员，比如设计师，也参与了应用程序的开发。这使得Web3 应用生态系统更加多样化。
结论
这场专题讨论描绘了充满变革与挑战的人工智能未来。人工智能代理正从日常自动化走向更深层次的社会影响，重新定义工作和人类价值。
然而，业界清楚地认识到，在迈向通用人工智能 (AGI) 和新智能范式的道路上，安全性、可验证性、可靠性和去中心化是我们无法回避的核心问题。Web3 以其对所有权和信任的重视，被视为保障人工智能安全公平的关键。通过人工智能与 Web3 的深度融合，我们或许可以构建一个富足、高效且充满潜力的未来。
〈 【WebX 2025】AI 代理、社交图谱和消费者应用〉 这篇文章最早发布于《 CoinRank 》。
