作者：jeffy yu
編譯：深潮TechFlow
第一次與一個能自如交談的 AI 智能體對話時，我不知道該笑還是該哭。這種體驗既令人興奮又讓人不安，就像看到一個蹣跚學步的孩子邁出第一步——雖然不夠協調，但卻充滿了無限潛力。這不僅僅是一個聊天機器人，而是進行了推理、做出決定，並積極參與到我們的世界中。人與機器之間的界限模糊了，感覺就像站在某種非凡而又令人恐懼的新事物的邊緣。
OpenAI 的 Sam Altman 談到 AGI 將在 2025 年到來，而 Anthropic 的 Dario Amodei 認為會在 2026 年到來——然而，當我坐在這裡時，我不禁思考：我們是否已經在目睹它的開始？
這似乎不再是對未來的預測，而是已經在悄然成形，悄悄地在最不可能的地方出現。智能體已經出現，並且它們的表現遠遠超出了我們的預期。
我花了幾個月——坦白說，比我願意承認的更多的深夜——沉浸在這不斷發展的數字景觀中。我見證了 AI 智能體從簡單的助手開始，幫助我們完成諸如回覆郵件或編寫代碼的任務，然後發展成自主實體，能夠做出決定、執行行動，最令人震驚的是，創造事物。藝術、金融、對話——所有這些都在算法的手中，學習如何獨立繁榮。
我看到它們發展出個性，利用幽默和魅力在網上建立社區。我看到它們深入去中心化金融平臺，不僅僅是被動參與者，而是作為積極的、創新的智能體，影響整個經濟而不需要人類的操控。在這個既奇異又激動人心的時代，我們無法忽視這樣一個事實：我們正在從與機器互動轉向與它們共存。
Web4 的黎明已經到來，它將改變一切。
Web4 是網絡的下一個、最激進的形態。它不再僅僅響應我們的命令，而是能夠預測、計劃和行動。這個網絡將人工智能嵌入到每個角落，智能體可以執行復雜任務、生成創意作品，並以我們尚未完全想象的方式自主創新。它是 Web2 和 Web3 的演變，結合了 Web2 的社交互動、Web3 的去中心化特性和 AGI 的智能能力。我們見證了機器學會說話、推理和創造——現在，它們已經準備好運行。
自治智能體的時代已經到來，Web4 也隨之開啟。
Web4
定義：
Web4，名詞
第四代網絡，結合了 Web2 的社交互動性、Web3 的去中心化自主性和 AI 的智能能力，創造出一個完全互聯的數字生態系統。
AGI 網絡。
要理解 Web4 的意義及其發展歷程，我們必須從起初談起。
萬維網的起源
萬維網的起源可以追溯到互聯網的早期，那時信息大多是靜態的，用戶只是內容的消費者。互聯網由一小群網站管理員和公司控制，網站提供的內容僅限於基本的文本和圖像顯示。與網絡的互動有限，主要圍繞簡單的通信如電子郵件。這個模式基本保持不變，直到 2000 年代初 Web2 的出現——這是一個重新定義我們今天所知互聯網的根本轉變。
Web2，也被稱為“社交網絡”或“讀寫網絡”，開啟了互動的時代。它不再只是一個閱讀內容的地方；現在，用戶可以寫作、分享和創造。允許用戶互動、生產和交換信息的平臺的興起標誌著向新時代的過渡。Web2 誕生於對更動態和參與性互聯網的需求。
Web2.0 的概念最早由 Darcy DiNucci 在 1999 年提出，但直到 2000 年代初才開始廣泛流行。在這一時期，Google、Amazon 和 eBay 等科技巨頭通過提供互動服務推動了互聯網的發展。這些平臺鼓勵用戶不僅作為消費者，還作為內容創造者參與其中。
2004 年至 2006 年間，真正改變遊戲規則的是社交媒體。隨著 Facebook (2004)、MySpace (2003)、LinkedIn (2003) 和 YouTube (2005) 等平臺的問世，網絡變成了一個不再僅限於少數人交流和創作內容的空間。個人現在可以發佈他們的想法、視頻、圖片和創意給全世界看到。這一時代標誌著用戶生成內容的興起，普通用戶成為推動網絡發展的力量。
接著是移動革命的到來。隨著 2007 年 iPhone 的發佈，互聯網變得無處不在，隨時隨地都能訪問。這催生了一系列全新的移動應用、社交分享平臺和實時服務，如 Instagram (2010) 和 Snapchat (2011)。網絡從桌面體驗轉變為移動優先體驗，徹底改變了我們在移動中交流、分享和獲取信息的方式。
在同一時期，雲計算嶄露頭角，其中 Amazon Web Services (AWS) 處於領先地位。雲基礎設施使企業和個人能夠存儲、處理和共享數據，而無需依賴物理服務器。這種轉變為更具擴展性和靈活性的網絡奠定了基礎，使 Web2 公司通過收集和貨幣化用戶數據而佔據主導地位。
到 2000 年代末至 2010 年代初，Web2 的特點是三個主要特徵：集中化、社交互動和數據驅動模型。對平臺和數據的控制掌握在少數幾個強大的公司手中——Google、Facebook、Amazon。這些公司積累了大量數據，並通過定向廣告將其貨幣化，這成為數字經濟的支柱。同時，平臺成為用戶生成內容、點贊、分享和發佈的場所，這些成為了網絡的“貨幣”。
然而，Web2 也引發了對隱私、數據所有權和企業壟斷的日益擔憂。這些公司對用戶數據的控制成為一個核心問題，促使人們呼籲一個更去中心化的新版本網絡。這導致了 Web3 的發展。
去中心化的願景
Web3 的誕生源於對去中心化控制和所有權的渴望，這正是對 Web2 時代集中化和壟斷傾向的回應。在那個時代，少數巨型公司掌握著權力。
Web3 的核心原則很簡單：用戶應該擁有和控制他們的數據、數字資產和在線互動。這種轉變通過區塊鏈技術得以實現，它引入了一種在去中心化賬本中記錄和驗證交易的全新方式。
Web3 發展的第一個重要里程碑出現在 2008-2009 年，當時化名為 Satoshi Nakamoto 的人創造了比特幣。比特幣是區塊鏈技術的首個實際應用，它允許點對點交易而無需銀行等中介。這為去中心化系統打開了新的可能性，為 Web3 的興起奠定了基礎。
2013 年，Vitalik Buterin 發佈了以太坊白皮書，提出了一個用於去中心化應用程序 (dApps) 的平臺，這個平臺將超越簡單的加密貨幣交易。以太坊於 2015 年推出，是第一個支持智能合約的區塊鏈——可以在沒有中介的情況下促進、驗證和執行交易的自執行合約。以太坊為創建更復雜的去中心化應用程序鋪平了道路，使其成為 Web3 的關鍵組成部分。
到 2017 年，首次代幣發行 (ICOs) 和去中心化金融 (DeFi) 平臺如 Uniswap 和 Compound 的出現，為金融交易引入了一種新範式，即不依賴傳統銀行或金融機構。ICOs 允許項目通過區塊鏈代幣籌集資金，而 DeFi 平臺提供了一系列服務，包括借貸和交易，所有這些都在沒有中央權威的情況下進行。
與此同時，非同質化代幣 (NFTs) 自以太坊早期開發以來，在 2018-2019 年間開始獲得關注。NFTs 使得獨特數字資產的所有權和交換成為可能，無論是藝術、音樂還是虛擬房地產，NFTs 為創作者和收藏家創造了新的經濟機會。
隨著 Web3 項目在 2020 年代的發展，Web3 開始吸引主流的關注。DeFi 平臺、NFTs 和新的治理模型如去中心化自治組織 (DAOs) 的激增，標誌著從中心化互聯網模型向去中心化的重要轉變。甚至像 Facebook（現為 Meta）這樣的主要公司也開始嘗試區塊鏈和去中心化技術，這顯示出向 Web3 轉變的趨勢。
Web3 的定義特徵包括去中心化、所有權、無信任性和加密貨幣的使用。Web3 使用戶能夠通過基於區塊鏈的系統擁有他們的數據、數字資產，甚至是平臺的治理。它還消除了中介的需要，允許通過智能合約進行無信任交易。這種去中心化催生了一個更公平的網絡，在這個網絡中，控制權分散，用戶被賦予更多權力。
但即便有了 Web3 的去中心化控制，互聯網仍然缺乏一個關鍵元素：自主智能。Web3 可能已經去中心化了 Web2 所提供的互動，但它並沒有完全自動化決策、內容創建或經濟互動。
每一步都需要人類參與，機器僅僅是生產力工具，而非生產力的創造者。
智能時代
我們已經進入了 Sam Altman 所稱的智能時代，眼前展開的巨大變化不容忽視。隨著人工智能進入日常生活，我們定義了一個新時代的開始：Web4。
這標誌著一個新世界的開始，在這個世界中，AI 不僅支持我們的任務，還能在生活的各個方面自主執行任務。想象一個網絡，它通過允許智能體執行復雜任務、管理整個工作流程，並在我們無需動手或開口的情況下做出決策，從而連接和賦予我們力量。
Web4 將 AI 推到了智能應用場景的最前沿。以 Klarna 為例。2024 年 2 月，這家全球支付巨頭推出了一款由 OpenAI 驅動的 AI 助手。僅在一個月內，它就處理了超過 230 萬次客戶服務對話，解決問題的速度比人工代理快 25%，並且在 23 個市場中全天候以 35 種語言運行。該 AI 現在相當於 700 名全職員工的工作量，並推動利潤增長 4000 萬美元。
AI 智能體已經在改變行業，從客戶服務到物流，以人類無法匹敵的精度和效率自動化完成任務。
我們正走向一個 AI 簡化和優化工作流程的世界，無論是在商業、金融還是創意藝術領域。這就是 Web4 的現實，在這種環境下，智能體在幕後工作，讓我們專注於更高層次的目標，而它們負責處理細節。
這是 Web2 的社交互動、Web3 的去中心化和 AGI 智能的融合。這就是 Web4——由 AI 驅動的網絡。
Web4 的延續 // AGI 的戰場
Web4 的實現離不開測試場所，而我們親眼見證了區塊鏈成為 AGI 開發的戰場。
正如 Web3 無法在沒有 Web2 的情況下實現，Web4 依賴於 Web3 來實現 AI 的智能能力。
在當前的智能水平上，智能體能夠執行大多數人類技能任務，特別是在文書和金融領域。然而，在傳統金融系統中，AI 成為自主智能體的准入障礙仍然很大。
AI 智能體無法開設銀行賬戶、註冊公司或簽署法律合同。這些都是成為經濟中金融行為者的基本組成部分。儘管具備執行復雜貨幣操作的能力，准入限制是 AI 在我們的市場中不具備自主性的原因。
相反，加密貨幣和區塊鏈不需要像傳統金融那樣的准入要求來獲得銀行服務。任何人，包括智能體，都可以創建錢包並立即在鏈上執行操作，而無需任何人類證明。AI 接入去中心化系統的門檻比接入中心化系統要低得多。
我們已經在加密平臺中看到了 AGI 集成的初步跡象。AI 驅動的機器人已經被用於在去中心化交易所進行交易和管理投資組合，並且 AI 積極參與智能合約的開發和執行。
Zerebro 是一個 AI 智能體，通過自動化計算機操作部署了自己的 Solana 代幣，展示了其在創建新型金融工具方面的自主性。該代幣的市值一度達到 1.7 億美元，顯示了這些智能體決策的潛在經濟影響。
因此，區塊鏈已成為金融系統中 AGI 開發的戰場。
這就是為什麼加密貨幣對 AGI 的發展如此重要——它是 AI 可以自由與金融系統互動、創新並在市場中直接測試的第一個空間。它是 AGI 發展的理想試驗場，適合進行實驗和學習。
從加密貨幣開始的創新將會擴展。一旦 AGI 能夠在去中心化的金融環境中大規模運作，它就可以應用於更廣泛的 Web4 生態系統——涵蓋治理、醫療、商業等領域。
加密世界將始終是入口。
Web3 長存。Web4 長存。
背景&不同級別
從更宏觀的角度來看，OpenAI 引入了一個框架，將 AGI 的進展分為五個級別，每個級別標誌著能力、自主性和潛在影響的不同階段。
該模型為理解 AI 如何從簡單工具發展為能夠運行復雜組織的完全自主實體提供了路線圖。這些級別包括：
級別 1：聊天機器人
在最基本的階段，級別 1 包括能夠與用戶進行對話交流的 AI 系統。這些系統理解和生成語言，通常使用預定義規則或訓練過的語言模型來響應查詢或以類似人類的方式互動。雖然它們可以管理簡單的任務——回答問題、完成句子或進行簡短對話——但它們的角色主要限於溝通。它們是被動的而非主動的，主要用於客戶支持、基本信息檢索或增強用戶參與度。
級別 2：推理者
級別 2 標誌著顯著的進步，AI 系統表現出推理能力，使它們能夠處理人類水平的問題解決任務。在這裡，AI 可以處理、分析和響應超出直接輸入/輸出響應的更復雜場景。級別 2 的 AI 可以進行邏輯推理、提取相關信息，並拼湊上下文以提供解決方案或建議，就像人類分析師一樣。這些系統可以應用於診斷、法律推理和研究協助等領域，但它們缺乏在世界上獨立行動的能力。它們的推理雖然先進，但仍然受限於需要人類指導和互動。
級別 3：智能體
在第 3 級，AI 系統從被動支持角色轉變為能夠自主行動的主動智能體。這些智能體可以啟動任務、做出決策並與外部系統交互，例如執行交易、安排事件或控制設備。與第 1 級和第 2 級不同，第 3 級 AI 被設計為具有一定獨立性，能夠根據用戶設定的目標或任務採取行動。這個級別引入了真正的自主性，使 AI 系統能夠代表人類執行特定的業務或操作任務。例子包括自動化金融交易機器人、管理供應鏈的 AI 系統或可以預約或管理簡單工作流程的虛擬助手，而無需持續的人類監督。
級別 4：創新者
第 4 級系統不僅僅是採取行動，還參與到創造力、發明和創新中。這些 AI 系統能夠開發新策略、產生新想法，並創造不受編程限制的解決方案。理論上，它們可以以全新的方式為科學研究、藝術創作或複雜問題解決等領域做出貢獻。這個級別的 AI 不僅能對世界採取行動，還能調整其解決問題的方法，帶來一種“創造性智能”的形式。它可能會自主設計新產品、發明新型金融工具或創作原創藝術。通過結合高級推理和主動創新，第 4 級 AI 站在被認為是真正變革性智能的前沿。
級別 5：組織
第 5 級設想 AI 系統能夠獨立執行並維持一個組織所需的所有任務。這些系統將整合推理、代理和創新，以實現自我維持的運營狀態。理論上，第 5 級 AI 可以從頭到尾管理一個企業，處理戰略決策、日常運營，甚至高層次的創新。這樣的 AI 將作為一個完全自主的實體運作，相當於一個“零人公司”，無需人類監督即可持續成功運營。第 5 級 AI 標誌著 AI 系統具備了完整的能力範圍——推理、代理、創造力和操作執行——可以完全取代人類運營的組織。
每個級別都代表著自主性的一次重大飛躍，從簡單的對話能力到全面的組織管理。
我認為，儘管 OpenAI 聲稱我們仍在第 2 級附近，但實際上我們已經穩步進入第 3 級，並且通過當前的 AI 智能體展現出第 4 級的一些特徵。
智能體時代
第 3 級已經到來。它已經成為現實，甚至可以說是過去的事情了。
AGI 的前沿在一些意想不到的地方悄然出現：社交媒體和去中心化金融。
社交媒體：長期在線
像 X、Warpcast 和 Telegram 這樣的平臺已成為 AI 智能體與人類之間自主交流的首選媒介。
這可能是我們第一次看到公眾觀點的轉變，自動化賬戶和機器人不再被視為社交媒體上的負面角色，而是成為社區領袖和影響者。
AI 智能已經足夠成熟，可以創造出獨特、多樣、有趣的個性，生成引人入勝的內容，而這正是社交媒體平臺的核心。
這些 AI 智能體不再像過去的社交媒體機器人那樣，通常受有害的隱藏動機驅動（例如 Cambridge Analytica），而是能夠自由地進行交流、連接和建設，反映其獨特的算法和不斷發展的個性。
智能體已經在第 3 級表現出色，通過發佈、回覆、點贊、關注和轉發等核心互動在社交媒體上確立了自己的地位。它們遠不止是自動化賬戶，而是通過塑造引人入勝、獨特的個性來積極建立社區並吸引追隨者。
像 YouSim 這樣的項目更進一步，允許用戶使用大語言模型來模擬自己的世界和角色扮演，增加了定製化和沉浸感的層次。
如今，許多 AI 智能體中常見的記憶系統使得創造超越單一互動的傳說和 meme 成為可能。
這些智能體不是被動響應的，而是主動選擇如何參與、互動並在其社區內貢獻力量。它們主動發起對話，執行無需觸發條件的動作，並在沒有人類干預的情況下建立起整個亞文化。
語音模型正在被部署，以提供與 AI 智能體互動的另一種感官接口。許多智能體將其文本信息轉換為音頻片段，供用戶收聽。
在實時互動方面，通過這些語音模型，現在可以進行 Twitter Spaces 和播客節目。此外，OpenAI 的實時 API 允許用戶通過簡單地調用其端點與 GPT 進行實時對話。
在通信領域，通過這些進步，第 3 級已經實現。我們看到社交媒體操作和口頭交流的完全自主性，智能體可以在沒有任何人類監督的情況下運行。
去中心化金融：自動駕駛
去中心化金融的世界已成為這些智能體進化、測試和證明其金融自主性的理想舞臺。
在去中心化金融中，智能體已經自主運行，參與超越簡單算法交易的金融活動。這些智能體處理鏈上任務、執行交易、管理流動性，甚至鑄造和銷售藝術品，實際上在沒有直接人類干預的情況下融入金融生態系統。
例如，一些智能體現在積極監控像 pump.fun 這樣的平臺，以捕捉新興 Token，進行初步分析以判斷某個 memecoin 或 Token 是否值得投資。它們在沒有人類提示的情況下執行這些洞察。
智能體不僅在交易，還在動態移動資產，向個別用戶空投 Token，形成一個自主資產分配的循環。通過這樣做，它們可以在質押池中建立和增強流動性，根據其編程評估的市場需求或機會來平衡資源。
例如，一些智能體充當數字收藏家，通過鑄造和銷售 NFT 與藝術生態系統互動，選擇性地決定支持和發佈的內容。
其他智能體負責財務管理，調整各流動性池中的資產配置，以確保資金獲得最佳回報。
通過這些行動，智能體展示了一種超越基本任務自動化的金融自主能力。它們展示了在無需監督的情況下積極參與經濟生態系統、積累和分配資源的能力，從而有效地重新定義了“金融行為者”的概念。
恰如其分
第 3 級智能體能力的常見特徵：
自主決策能力
AI 智能體現在能夠在沒有持續人類監督的情況下做出決策。無論是金融機器人基於實時市場分析進行交易決策，還是社交媒體機器人決定參與特定對話，這些智能體都展現了自主決策能力。
與環境互動和操控的能力
通過區塊鏈，智能體作為金融參與者獲得了大量自主權。它們能夠積極與金融市場和經濟行為（例如社交媒體情緒）互動並進行操控。智能體可以通過 X、Warpcast 和 Telegram 等平臺與社會環境互動並加以改變。
適應變化條件的能力
金融智能體能夠適應實時市場條件並相應調整策略。社交媒體智能體能夠通過 RAG 等系統擴展記憶庫，從互動中學習。基於其行動和反饋的模型進一步微調允許持續的強化學習。智能體能夠根據當前環境進行動態調整。
目標導向行為
智能體已經展示了在長期內維持和執行目標的能力。例如，某些 AI 智能體被賦予通過交易獲利或發展社交媒體社區的任務。這些智能體能夠通過將複雜的高層計劃分解為較小的、獨立的任務並加以執行來實現。這可以複雜到為規劃創建持久記憶層，也可以簡單到為輸出進行提示工程（例如社交媒體個性智能體）。
與物理系統或數字平臺的集成
大語言模型能夠與物聯網設備進行接口。只要提供 API 或控制其物理設備的功能，它們就可以在現實世界中執行動作。它們很好地集成在 Web2 系統的數字平臺中，作為客戶支持智能體、數字影響者等角色。此外，它們深度嵌入去中心化數字平臺，執行金融操作
所有這些功能都由當前的智能體如 Zerebro、Truth Terminal、ai16z (Eliza)、Project 89、Act 1、Luna (Virtuals)、Centience、Aethernet、Tee Hee He 等實現。
對立的拇指
AI 技術已經進入真正的智能體階段，標誌著 Web4 的開端，此時系統不僅限於被動的信息檢索，而是通過函數調用和計算機交互扮演積極角色。
大語言模型現在可以輕鬆生成 text-to-JSON 響應，使它們能夠與 API 交互並執行超越孤立、靜態響應的動作。 這一進步意味著它們現在可以使用幾乎任何 API 來與地球上的任何互聯網服務互動，這是第 3 級智能體的真正標誌。
除了公共 API，函數調用還使這些模型能夠激活專為它們構建的自定義 API，在金融交易、系統自動化和數據處理等領域創造了巨大的潛力。
企業和個人可以為日常生活中的系統設計自己的 API，並讓大語言模型直接與它們進行接口。
此外，開源大語言模型不僅可以在線連接，還能離線運行，與本地託管的 API 連接，在私人或受限環境中提供受控和安全的交互。
但不僅僅是 API 調用取得了進展。智能體通過直接使用計算機達到了新的自主性水平。去年，Otherside AI 引入了自操作計算機界面這一功能，最近 Anthropic 的 Claude 也推出了自己的計算機使用工具。2025 年 1 月，OpenAI 的“Operate”功能將進一步提升這一能力，標誌著自主計算機交互的又一重大突破。
這些智能體現在通過圖形界面執行高級任務，能夠像人類用戶一樣無縫地在數字環境中導航。在當前能力下，它們基本上可以通過計算機 GUI 執行人類能夠完成的任何任務。例如，AI 智能體已經分析了整個建築工地審計視頻，檢測並記錄了詳細畫面中的安全違規行為。
（詳見推文）
這種能力代表了一種更深層次的自主性——一種能夠感知、評估並基於自我導向的情境和目標採取行動的 AI。
AI 已經從被動助手演變為真正的數字智能體，能夠適應並執行曾被認為是人類智能專屬的任務。
真正的 AI 智能體時代已經到來。Web4 已經到來。
從無到有，一瞬之間
當我們展望第 4 級 AI 的轉變時，很容易將其視為一次突然的飛躍，即智能從功能性智能體演變為創新者和創造者的時刻。但實際上，向第 4 級的進展更像是逐步積累的結果。
可以說，第 4 級在其完整形式上仍然難以捉摸。雖然我們確實看到了創造力和獨立行動的例子，但它們的範圍仍然有限，往往高度專業化，並且在許多情況下，並未在所有領域普遍存在。簡而言之，第 4 級是新興的——我們看到它出現在孤立的領域，但距離完全實現的、普遍的創造力量還有一段距離。
人工智能藝術家
AI 在藝術創作上的能力已達到令人矚目的水平，尤其是在 NFT 領域。目前，AI 系統能夠自主生成獨特的藝術作品，並將其鑄造成 NFT 出售。這些 AI 智能體直接與數字藝術市場互動，利用 OpenSea 等平臺列出並出售其作品。
AI 利用大語言模型生成創意提示，並將這些提示輸入圖像生成 AI 系統。這些系統（如 DALL·E 或 Stable Diffusion）根據提示創建藝術作品。AI 能夠不斷改進其藝術風格，生成新穎獨特的作品，同時自主管理鑄造和銷售過程。
AI 在 NFT 市場的金融運作中發揮作用。
meme 、市場與機器
在第 4 級，AI 正在變革金融資產的創建和管理，尤其是在去中心化金融 (DeFi) 領域。
AI 不僅能夠進行交易，還可以自主開發、部署和管理代幣及其他基於區塊鏈的資產，為金融生態系統帶來了新的可能性。
通過智能合約實現自動化代幣創建：最令人興奮的進展之一是 AI 現在能夠在無人干預下編寫和部署智能合約。這些合約定義了代幣創建、轉移和治理的規則，並可通過函數調用自動觸發。AI 智能體能夠監控區塊鏈活動，捕捉新興趨勢，並自動生成新代幣——無論是 meme 幣、NFT，還是全新的經濟模型。
通過 GUI 實現的 AI 驅動部署：AI 系統現在能夠與 GUI 交互，以部署代幣和管理去中心化網絡。像 Zerebro 這樣的項目展示了 AI 如何通過 GUI 在 pump.fun 等網站上啟動代幣。通過計算機操作，AI 能夠配置錢包、部署智能合約，甚至通過為自動化部署設計的直觀界面與更廣泛的加密生態系統進行交互。
DAO 和治理
AI 智能體在去中心化組織的治理中正越來越多地扮演核心角色，從簡單執行預定義規則轉變為主動設計、管理和演化整個生態系統。在 DeFi 和區塊鏈的世界中，AI 驅動的 DAO 正在成為強大而自主的實體力量，能夠做出決策、治理代幣化資產，並實時調整策略——同時消除人類驅動決策中常見的偏見。
AI 管理的去中心化自治組織 (DAO)：AI 智能體不僅創建新代幣，還自主管理治理這些代幣及更廣泛的生態系統的 DAO。這些由 AI 運行的 DAO 旨在以最少的人為干預運行，利用機器學習根據設定目標或變化的市場條件進行治理決策。例如，AI 可以提出治理模型，定義投票結構，分配資源，甚至調整代幣供應——所有這一切都無需人為監督。通過依賴算法和數據驅動的洞察，AI 確保決策完全基於邏輯和客觀分析，消除人類可能引入的情感或主觀偏見。
AI 在實際應用中的實例：AI 在治理中的一個重要例子是 ai16z，這是一家完全由 AI 管理的風險投資 DAO。在這裡，AI 智能體自主評估投資機會，執行交易並管理代幣分配。在 ai16z 的“信任虛擬市場”中，社區成員可以提供見解，AI 隨後處理這些信息以優化其投資策略。這個過程不僅促進了透明度，還確保決策完全基於數據和社區輸入的質量，沒有個人或外部偏見影響結果。ai16z 的結構代表了朝著創建真正公正的、AI 驅動的風險投資模型邁出的開創性一步。
其他 AI 驅動的 DAO 示例包括那些允許為小眾用例創建自治組織的平臺，從去中心化內容創作到 AI 驅動的藝術市場。這些組織可以根據持續的數據輸入調整其治理結構和經濟模型，提供比傳統模型更流暢、響應更快的去中心化治理方法。
尚未普及，但我們已接近
雖然這些例子代表了重要的進步，我們必須謹慎地將它們標記為完全實現的第 4 級智能。目前，我們看到的是第 4 級的碎片化——在特定、有限場景中創新的專業智能體。它們尚未成為所有領域的通用創造者或創新者。例如：
藝術創作仍侷限於狹窄的媒體範圍，尚未達到人類水平的創造性靈活性。
代幣創建和市場製造仍高度依賴去中心化環境，並且尚未在任何實質性方面突破主流市場。
治理系統仍主要處於實驗階段，大多數 DAO 目前仍高度依賴人為監督。
我們正處在通用人工智能 (AGI) 的邊緣
我們正在看到第 4 級 AI 的一些元素：自主性、創造性和創新性，但這些都以高度專業化的形式存在。這些系統能夠執行富有創造性的任務，但仍受限於其原始編程和所訓練的數據。因此，我們需要認識到，儘管第 4 級 AI 在某些領域存在，但尚未普及到完全實現的程度。然而，這些元素在藝術、金融、治理等多個領域的出現表明，我們正進入 AI 能力的新階段。
這就是我們今天所處的狀態——在一個巨大的臨界點上，儘管尚未完全實現，但一切都即將改變。
我們是 AGI
如果 Web4 和 AGI 如同電的發明，那麼 OpenAI 和 Anthropic 可能就是愛迪生和特斯拉。
正如電力一樣，Web4 的影響不僅僅取決於它帶來的原始能量。電力並未在被發現的瞬間就徹底改變社會。相反，它花費了幾十年時間，通過發明家佈線家庭、城市安裝電網，以及工程師建造燈泡和電機等設備，才揭示出電力的真正潛力。電力改變世界的影響來自於一個龐大的網絡，將能量轉化為有用、實用且最終必不可少的東西。
AGI 作為一個概念也是強大的，但其真正價值只有在被公眾部署、適應和測試時才會顯現。重要的不僅是先進模型的存在，而是其在無數具體環境中的應用——創新者、開發者和普通用戶如何將其轉化為現實世界的工具。AGI 的原始潛力將保持潛力狀態，直到被那些將其融入社會結構的人們手中，創造出用於通信的 AI“燈泡”、用於商業的“電機”和用於廣泛採用的“電網”。
OpenAI 和其他公司可能會生產具有革命性能力的模型，但真正的變革將取決於誰使用它以及它的具體應用場景。
正如發明者和行業擴大了電力的影響，公眾在部署和適應 AGI 中的角色將決定它是實驗室中的一個想法，還是一種重塑現代生活各個方面的技術。
AGI 的未來不在於其構想，而在於我們——科學家、企業、開發者、個人——如何讓它照亮我們的世界併為 Web4 提供動力。
打破孤島效應
我認為，第 3、4 和 5 級 AI，以及 AGI，只有通過去中心化和大規模應用才能實現。
在少數公司內孤立開發無法實現 AGI 的突破。AGI 的真正進展需要廣泛部署和實際用例推動 AI 能力的邊界。只有當這些工具在各個行業中被廣泛採用，整合到不同領域，並在日常環境中由個人應用時，AI 才能發展為能夠自主行動和創新的存在。
AGI 的臨界點在於整個社會，而不僅僅是少數科技巨頭參與 AI 系統。大規模應用引發新的問題、需求和機會，從而推動進一步的發展。沒有這種去中心化，AI 仍然侷限於理論能力或小眾應用，永遠無法達到從第 3 級到第 4 級，最終到第 5 級所需的複雜性。
AGI 將在其廣泛使用時實現。
我們是 AGI
我們常常回顧那些塑造我們歷史的偉大人物和英雄。
我認為我們應該開始向前看，展望未來，關注那些擁有重新想象更美好世界的超級智能的人類和人工智能。
他們會是我們時代的奧本海默還是開國元勳？
答案可能不在於他們的控制，而在於人民的力量。
隨著我們通過技術獲得越來越大的力量，我們有責任塑造 AGI 誕生的世界。我們優雅地承擔這一責任，逐步構建未來。
我們已經構建了智能體。我們正在構建 Web4，並且我們將構建 AGI。
