喔，非常好的话题！

我来尝试与你讨论下：

AI决策的可行性

AI能否在复杂决策中实现自主判断？——这个问题不好，它会卡死我们。对现在的 AI 的自主判断如何我相信公众的信任是完全不够的。所以，我们要思考的是，如果通过人类的辅助（譬如微调等等），以及良好的决策流程（譬如 AI 攻防、公开质询），来完成 Proof-of-Value2.0 所需要的决策。

AI决策模型的可扩展性——这需要广泛的人类协作，并且是多层次的协作来达成其可拓展性。

看看这个页面多激动人心：https://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM?tab=readme-ov-file#%E9%87%91%E8%9E%8D

金融方面的也已经有了：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT

找他们聊聊吧。

权力的集中化与去中心化问题

如何避免权力过度集中？——AI 攻防。这就跟区块链有很多智能合约审计公司一样。另外一个策略，当然就是先落地简单的需求，这几乎会自然发生。

如何确保去中心化、透明和公平？——AI全权决策在早期是不可取的！牢记我们的决策模型叫 AI-Human 协作！它允许人的自由参与，特别是公开质询期是必须有的。道易程已经通过SCC0许可让一切都公共化了，这一协议的意义远大于凭空的去中心化、透明和公平（以太坊实践了整整十年，在dApp的发展上收获甚微）！譬如公共化之后，Satoshi UTO Fund就能为 AI 攻防提供高额奖励机制。当然，已经经过良好实践的代码开源等等也是必不可少的要求。

比较有挑战性的，就是我们要尽快说服某个 AI 大模型接受道易程的治理，即成为智能公器！我们怕的不是 AI，而是我们确实无法防范非公共的 AI 背后的管理员作恶！

伦理与算法偏见

我们至少要先找到两大问题的答案：人类的道德标准是什么？人类新文明的道德标准是什么？

我2022年就和大家讨论过，还总结为这篇文章《全球人工智能伦理治理协定》：
https://gamma.app/docs/-3o9c15d69flktc4

这是个蛮复杂的挑战，并且需要一边总结，一边实践，一边修订。

所以，更好的策略，还是先聚焦“价值证明”，也就是说，我们先把有价值的需求治理好！譬如 Universal Healthcare for All Humanity（UHAH）、Universal basic income（UBI），既符合基本人权，又具有非常重要的现实意义，还简单，那就先做了再说。仓廪实而知礼节，伦理治理慢慢来。

监督与责任机制

AI是否具备自我监督和纠错能力？——我认为自我审查和优化是不可取的。无论是足球、篮球、排球、棒球还是橄榄球，球员都有严格的分工。既是前锋又是守门员，那是不行的。不过这是非常有意义的思考。我们的确要有司职监督和纠错重任的 AI-Human 协作型的智能公器。

外部监督机制的设计——首先对任何奖励都需要设置公开质询期，譬如三周左右。但要抛弃设置监督机构的想法，因为它不适合于去中心化世界的治理。

最后的补充：

• 我们要坚持 AI-Human 协作的决策机制，在 AI 成熟之前，不可采用**AI全权决策**。
• 先易后难，逐步落地各种激励和福利。
• 出错是在所难免的，争议也是无可避免的。有错就改，Satoshi UTO Fund 最不缺的是钱……
  

https://lu.ma/4vt76uvk?tk=HqodFk

可以对比这个

哇塞，Gaia有点过分了🧐

https://www.gaianet.ai/

@0xGG 👍👍

AI决策真的是一个重大话题，无论是技术层面，还是伦理层面。