將AI能力構建入NFT的生命周期，將為智能所有權形式打開新的大門。
——Jesus Rodriguez, IntoTheBlock CEO
NFT正成為加密生態圈又一現象級概念。第一代NFT主要關注關鍵資產，例如所有權表示、轉讓、自動化以及構建NFT市場基礎設施的核心構建模塊。
NFT的爆火使得這個市場魚龍混雜，一個極其簡單的NFT形式都能獲得令人難以置信的價值。不過，隨着行業的發展，NFT的價值主張應該從靜態圖像、靜態文本轉變為更為動態、更為智能的收藏品。人工智能(AI)很可能會對下一波NFT產生巨大的影響。
我們已經看到NFT和AI的結合在生成藝術方面的表現。然而，它們的潛力遠不止於此。NFT和AI的融合，將AI功能加入到NFT的生命周期中，為我們開啟了智能所有權形式這扇新的大門。
智能所有權
當前NFT仍然主要集中在藝術或收藏品等領域，雖然引人注目但應用場景相對單一。我們可以用一種更為有趣的方式來看待NFT，那就是原生數字所有權。所有權表示要比收藏品擁有更廣泛的應用前景。
在物理世界中，所有權主要表現為靜態記錄的形式，而在數字鏈上世界，所有權是可編程、可組合的，當然還是智能的。
有了智能數字所有權，NFT的想象空間是無限的。以NFT最著名的應用之一——收藏品為例：
想象一下，數字藝術NFT可以用自然語言進行對話、回答問題、解釋他背後的創作靈感，並將這些答案匹配到特定的對話語境中。我們還可以設想，NFT可以適應你的感受和心情，並不斷提供令人滿意的體驗。如果智能NFT錢包能夠在與網站交互的過程中決定呈現何種所有權，以改善特定用戶的體驗，這樣的場景如何？
正如William Gibson所說，“未來已來，只是分佈不均”。我們應該認真思考智能數字所有權與當前的AI和NFT技術相結合的可能。NFT極有可能演變成為一種原生數字資產所有權，並且智能是其中不可或缺的一部分。
AI和NFT
要了解智能NFT如何通過當前的技術得以實現，我們首先應該了解AI學科與現在的NFT有何交集。當前，NFT的數字錶現主要依賴於圖像、文本、視頻、音頻等數字格式，這些表現形式可以巧妙地對應AI的一些子學科。
深度學習是人工智能的一個重要領域，它依靠深度神經網絡，從數據集中歸納提取信息。儘管深度學習背後的邏輯早在上世紀70年代就已經出現，直至近十年，大量框架和平台的出現才推動深度學習得以快速發展。深度學習的一些關鍵領域可能對NFT的智能能力產生不可估量的影響，比如：
計算機視覺：NFT現在主要是圖像、視頻形式，因此它可以和計算機視覺的發展完美結合。近年來，卷積神經網絡(CNN)、生成式對抗神經網絡(GAN)以及最近的轉換器等技術已經突破了計算機視覺的邊界。圖像生成、物體識別、場景理解等計算機視覺技術可以應用於下一波NFT技術中。生成藝術似乎是目前將計算機視覺和NFT相結合的一個明確領域。
自然語言理解：語言是表達認知的一種基本形式，其中包括所有權的形式。在過去十年，自然語言理解(NLU)一直是深度學習領域最重要的突破核心之一。在NLU，像GPT-3這樣的轉換器驅動模型技術已經達到了新的里程碑高度。問題回答、總結和情感分析等領域可能與新型NFT產生關聯。將語言理解疊加到現有NFT形式上的想法，似乎是豐富NFT交互性和用戶體驗的一種較為容易解決的方式。
語言識別：語音智能可以被認為是深度學習影響NFT的第三個領域。在過去的幾年中，諸如卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）等技術已經在語音智能領域取得了進展。語音識別或語調分析等功能可以為有趣的NFT形式提供技術支持。音頻NFT無疑是語音智能的完美場景。
AI和NFT結合的三個關鍵類別
語言、視覺和語音智能的進步拓展了NFT的視野。AI和NFT結合所釋放出的價值將影響NFT生態系統的多個方面。在當前的NFT生態系統中，整合人工智能功能可以立即想象出三個基本類別:
AI生成的NFT：這似乎是NFT生態系統從AI技術的最新進展中受益最明顯的方面。在計算機視覺、語言和語音等領域利用深度學習方法，可以豐富NFT創造者的體驗，使其達到前所未有的水平。今天，我們可以在生成藝術等領域看到這一趨勢的表現，但在使用的AI方法和處理的用例方面它們仍然相對受限。
在不久的將來，我們會看到AI生成的NFT的價值，它將超越生成藝術，擴展到更通用的NFT類別，為利用最新的深度學習技術提供一個自然媒介。Refik Anadol這樣的數字藝術家就是這種價值主張的一個先鋒，他們已經在嘗試用最先進的深度學習方法來創造NFT。Anadol的工作室是使用GAN等技術的先驅，他們甚至涉足了量子計算，在數億圖像和音頻片段中訓練模型，從而達到驚人的視覺效果。
NFT的嵌入式AI：我們可以使用AI生成NFT，但這並不意味着生成的NFT就是智能的。但是如果能做到這樣呢？結合這兩種前沿技術，將AI功能自然地嵌入NFT，可以解鎖一個新的市場維度。想象一下，具有語言和語音功能的NFT可以與用戶進行對話，回答對話含義，或者與特定環境進行交互。在這方面，Alethea AI、Fetch等平台已稍有建樹。
AI優先的NFT基礎設施：深度學習方法對NFT的價值不僅體現在某個NFT層面，更加體現在NFT的整個生態系統中。將AI功能整合到NFT市場、預言機或NFT數據平台等構建模塊中，可以為逐步實現NFT整個生命周期的智能能力奠定基礎。想象一下，NFT數據API或預言機，它們通過從鏈上數據集提取的智能指標，或者使用計算機視覺方法的NFT市場，向用戶提供智能建議。數據和智能API將成為NFT的重要組成部分。
AI正在重塑各行各業的前景，NFT也不例外。通過整合AI功能，NFT可以從基本的原生所有權發展為智能的、自我進化的形式或所有權，為NFT創建者和消費者提供更豐富的數字體驗以及更高的效用。智能NFT時代不需要超前的技術突破。計算機視覺、自然語言理解或語音分析方面的最新進展，以及NFT技術的靈活性，已經為智能NFT生態系統注入了無限活力。
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作者：Jesus Rodriguez
原標題：The Coming Convergence of NFTs and Artificial Intelligence
原文鏈接：https://www.coindesk.com/business/2021/10/25/the-coming-convergence-of-nfts-and-artificial-intelligence/
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