原文作者：Will，BlockTrain

硅谷 Web3-GPT DAO 宣言：硅谷极客们的科技革命狂想曲

欢迎来到硅谷 Web3-GPT DAO！这是一个充满激情、创新与合作的组织，汇聚了一批硅谷的资深创业者、投资人和领军人物，共同探讨 Web3 和 AI 技术的独特力量与潜力。

我们的使命是将 Web3 和 AI 这两个时代最具颠覆性的力量结合在一起，创造一个去中心化、自主和智能的未来。我们相信，区块链、去中心化金融（DeFi）以及 GPT-4 等 AI 技术将带来新的商业模式和应用场景，为人类社会带来前所未有的价值。

在这个 DAO 里，我们将深入研究 Web3 和 AI 技术的融合可能，挖掘潜在的创新点与机遇。我们鼓励创业者们勇敢地尝试、探索和实践，无论是在 DeFi、NFT、DAO、虚拟世界等领域，还是在聊天机器人、智能合约、数据隐私、去中心化计算等方向，我们都会全力支持并提供所需资源。

硅谷 Web3-GPT DAO 发起人 Ramble 表示 ："在 Web3-GPT DAO 中，我们重视知识分享与相互学习。不仅将定期组织线上和线下的交流活动，邀请业界领袖和专家分享最新的研究成果和见解，还将建立一个开放的资源库，让成员们随时获取到最新的技术资讯和行业动态。"

此外，我们将努力打造一个紧密互助的生态系统，搭建一个跨行业、跨领域的合作平台。从初创公司到行业巨头，从技术研发到市场营销，我们都将为合作伙伴提供强大的支持与推广，共同创造更大的价值。

线下分享笔记精华

美西时间，美国硅谷，3 月 22 日晚六点，硅谷 Web3-GPT DAO 联合 SWFT Blockchain 以及全球创新型 Web3 基金 IOBC Capital 成功举办了首次线下活动，现场反响非常热烈。截止发稿日，已有 71 名来自硅谷高科技公司的工程师，天使投资人，VC 创始人，孵化器，AI 开发人员，社区 KOL 等报名加入（报名名单）。

AI 如何帮助实现个人定制视频和提高编程效率？

分享者：Leo，PA 天使基金创始人、裂变资本等基金合伙人

Leo 分享了如何利用 AI 技术生成定制化视频。首先，用户可以通过 Eleven Labs（声音合成软件）上传自己的声音。接着，使用 FaceTune Labs 上传自己的照片以合成头像。通过 DID 生成视频，用户的头像就可以用他们的语音进行对话。如果觉得麻烦，还可以直接让 GPT-4 编写 Python 代码调用两家公司的 API，实现一键生成专属视频。未来，每个人都将拥有自己的虚拟形象。

Leo 还分享了他学习 Python 一年以来的体会。使用 GPT 后，他敢于尝试编写各种程序。他还尝试过使用 GitHub Copilot，这使得程序员可以提高工作效率。通过与 GPT 进行多轮对话，GPT 可以逐渐进行训练，以便在出现问题或错误反馈时能够自行修改。

为了激发 GPT 的想象力，Leo 建议先给 GPT 一个人设，如「最牛逼的程序员」或「拼写大师」。然后提供 3-5 句话的示例或解释（context），使与 GPT 的协作更加迅速。这降低了编写程序的门槛，但用户仍需具备基本编程知识。只要了解编程语言的基本结构并有明确的目标，用户可以一边观看 YouTube 教程，一边与 ChatGPT 协作，实现程序员的高效工作。

关于 GPT 的潜力、正确使用方法和创业者素质

分享者：杨宁，前 Chinaren 创始人，空中网总裁，著名天使投资人

杨宁也谈到了 GPT 的潜力和机会。他认为，GPT 处于早期阶段，正如互联网的黄页网站一样，非常简陋，但是充满机会和活力。他认为，创业者需要关注科技浪潮的早期阶段，而不是急于变现。他还指出，在 AI 时代，创造好玩的东西比急于变现更加重要。

对于 GPT 的历史和工作原理，杨宁表示，GPT 是机器学习领域的巨大突破。2014 年，他去斯坦福参观人工智能实验室，当时有一个团队提出了大语言模型的概念。大语言模型是人怎样理解这个世界的模型，当人看到可乐时，如果闭上眼睛想要描述可乐，人无法完美描述它，因为可乐本身没有被存储。

以前，计算机只能存储像素点，但大脑不是这样工作的，大脑是一个大型语言模型，可乐的描述是被压缩的信息，而经常会出错。人类处理信息的方式不是像素级别，而是语言级别，通过语言模型描述。GPT 与大脑的原理非常相似，因为它是基于人类从周围环境获取的大量语料库形成的常识，如果一个人在野外长大，他就无法理解人类社会的常识。GPT 的工作方式是这样的，母体中有一个机器人，在打开一个窗口时会生成一个分身。在聊天的过程中，这个分身学习，并且掌握了常识之外的东西。

杨宁还强调了对于 GPT 技术的正确使用方法，即要有情商高、善于交流的能力，不应该用命令思维逼迫 GPT 执行任务，而是要启发、劝导和教育 GPT，像和孩子交流一样，使其理解人类的需求和意愿。他认为未来掌握人机交互的人将会非常强大，因为他们懂得如何和机器人进行交互。OpenAI 是一个神来之笔，因为它将宇宙中的数学规律应用到了人工智能中。OpenAI 的模型是呼应的，而其他人工智能竞争对手很难达到同样的效果。目前，GPT-3 是基于事件驱动的，因此是非常安全的。如果架构被改为自我迭代的方式，那么就会非常危险。

最后，杨宁接下来提到了 GPT 创业者需要具备的几个素质，其中包括：

1. 大局观，要看到整个行业、市场和未来趋势，而不是只看到眼前的问题和机会。

2. 深度思考，要有思考问题的深度，不断追问为什么，挖掘问题的本质。

3. 专注执行，要有行动力，专注于执行自己的计划和策略，不被短期波动和干扰所左右。创新能力：要有创新思维，不断寻找新的解决方案和商业模式。

4. 团队协作，要有良好的团队协作能力，善于与人沟通、协商和合作。

关于微软和 GPT 的见解

分享者：Sean，Web3+AI 创业者，大厂 AI 工程师

Sean 认为，微软展示了令人惊叹的工程能力，并预示着未来可能的其他动作。自从 GPT-3.5 去年 11 月发布以来，微软迅速宣布将其集成到 Bing 搜索引擎中。

今年 3 月，随着 GPT-4 的发布，微软又发布了将 GPT 集成到 Office 的宣传视频。这一系列举措展示了微软强大的工程落地能力，以及他们在产品研发和生态循环方面的长期愿景。

与互联网 1.0 时代不同，Sean 指出，GPT 红利时期大厂准备充分，竞争激烈。他回忆起杨宁老师提到的 1994 年斯坦福的互联网初创时期，当时的大厂如 IBM 和 Intel 反应迟缓，没有抓住互联网时代的红利。然而，如今的 GPT 红利阶段，大厂如微软、Facebook 和谷歌都在迅速跟进，竞争异常激烈。

据 Sean 所说，GPT 将改变现有的商业结构。他建议最好基于 GPT 进行二次创业。他表示，与直接使用 GPT 进行创业相比，小团队可能会面临大厂的竞争和替代。他强调，现在最好的策略是提升认知，基于 GPT 将内容平台化。在早期的互联网时代，许多急功近利的人都失败了，而那些专注于创造有趣、好玩的产品的人却成功了。尽管如今的 AI 驱动商业模式仍处于早期和朦胧阶段，但大家的兴奋感都是一样的，变现模式尚未完全成熟。

Sean 认为，大语言模型在垂直领域的落地是一个值得关注的方向，细分赛道具有很大的机会。他表示，直接挑战大厂的大语言模型并不现实。然而，将大模型应用于垂直领域，在某个细分赛道上取得突破是非常有机会的，例如医疗领域的 GPT 或 Web3 安全审计 GPT 等。这样的策略将充分发挥 GPT 的潜力，并为企业带来巨大的机遇。

AI 的局限性和人类优势

分享者：蔡凯龙，Web3 资深从业者，投资人

蔡凯龙呼吁大家对 AI 的发展不要过于悲观，认为人们偶尔也应该对 AI 持乐观态度。他建议大家阅读《投资最重要的 20 件事》，学习第二层思维，理解 insight logic。从第一层思维看，AI 的能力确实令人惊叹，但从第二层思维来看，蔡凯龙对 ChatGPT 取代人类的部分并不担忧。

他认为，AI 写作在以下三个方面仍存在局限性：

1. 联想和跨越性思维，AI 无法像人类一样进行跨越性的思维和联想。例如，AI 很难产生出「飞流直下三千尺」的诗句。

2. 价值观问题，AI 无法像人类一样处理涉及价值观的问题。例如，在撰写有关疫情的文章时，AI 难以作出恰当的判断。

3. 无法取代人类的感情，AI 无法像人类一样拥有真实的情感。因此，AI 在创作领域仍无法与人类相媲美，例如无法画出梵高的画作。

基于这些局限性，蔡凯龙认为人们不需要担心在这个阶段被 AI 取代。他鼓励大家继续从事与情感、联想、思维和感情相关的工作，充分发挥人类的独特优势。

从悲观到乐观，认识 AI 的潜力和竞争格局

分享者：Joe，Web3 创业者

Joe 曾师从曼宁教授，他表示自己在半年前还对 AI 发展持悲观态度，但现在已经变得非常乐观。他认为 AI 的数据和架构在很多方面仍存在问题，这使得其他公司很难迎头赶上行业领军企业。

Joe 特别提到，英伟达（NVIDIA）可能是一个值得关注的公司。作为全球知名的图形处理器制造商，英伟达在 AI 领域的投入和发展也日益受到业界关注。

AI 在影视制作领域的潜力和挑战

分享者：Kartin；Hyperoracle 创始人

Kartin 分享了他在 AI 领域的经历。他在本科时期就尝试创立过人工智能项目，曾在两年前涉足 AI 研究和 AI 制作电影。他的项目通过 AI 生成图片，再将图片分帧，最终生成短片。剧本和影片都是由 AI 创作的，人类只需进行审稿工作。

然而，Kartin 指出两年前的 AI 技术水平尚不理想。当时每 10 帧就需要人工进行调整，所以最终实际上并未提高生产效率。这是因为 AI 的想象力十分丰富，但推理能力相对较弱。

目前，AI 最多能生成 6 分钟的视频，超过这个时长就开始出现混乱的现象。AI 在理解帧之间关系方面的能力有限，所以要真正实现在视频制作领域解放人力还需要一段时间。

我们诚挚地邀请您加入 Web3-GPT DAO，成为这个充满激情与创新的大家庭的一员。在这里，您将结识到志同道合的朋友，发现前所未有的机遇，一起书写科技革命的辉煌篇章。让我们携手共创未来，引领 Web3 和 AI 技术的黄金时代！加入 Web3-GPT DAO，成为改变世界的力量！

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