AIGC作为继PGC,UGC之后全新的内容生产方式，眼下的火热在全球范围内有目共睹，从文字到图片再到将来的视频，AI生产的内容和视觉资产令人叹为观止。虽然质量参差不齐，但海量的生产能力还是毋庸置疑的。通常说来，AIGC在创意变现的早期阶段很有帮助，特别是很多转瞬即逝的灵感或思想火花。下面就简要介绍几个AIGC在Web3中的场景和用例，有的可能是在未来才能逐步实现的。

01 文本搜索

(相关资料图)

之前有次曾说过，虚拟数字人可能就是下一代的搜索引擎，而AIGC又可助力虚拟数字人相关产业的发展。具体来说，AI可能会改变现代人在网络上过滤和搜索信息的方式，并可能减少对搜索引擎植入广告模型的依赖。这可是当前许多Web2用户都倍感头疼的情况，长期以来一直希望避免这种情况。

如果用户的搜索偏好发生变化，若发展有利于文本型AI工具后续的走向，则搜索引擎都可能会被代替，当然这也意味着需要挖掘的与搜索相关的杂乱广告更少。这同时也是Web3的核心标准之一，旨在将技术的权力重新交到用户手中。

02 铸造NFT

AI还可用于生成图像和视频，AIGC引擎也将支持这些多模态内容，这些类型的内容也可以被铸造成NFT并被赋予更多价值。一般说来这些AIGC式的NFT也被称为生成艺术NFT，艺术家首先要输入一组规则，比如一系列颜色或图案等，以及迭代次数和随机程度等相关参数。然后电脑将在这个指定的框架内生成NFT。

有个比较典型的例子是“CryptoPunks”的生成者 Larva Labs，它创建了“Autoglyphs”下的NFT集合，其他艺术家利用同理铸造的NFT目前在网上也已不再是稀罕货。

03 排查BUG

在构建Web3基础设施和应用程序时，AI可用于帮助简化开发过程，例如AI应用程序用于调试代码。ChatGPT也不止一次的展示了自己不仅可以读写代码，还可以发现代码中的错误的能力。一些加密专业人士现在已经开始使用AI程序来完成简单的代码审计任务：智能合约审计公司Certik的开发人员使用ChatGPT来“快速理解和总结复杂代码片段的语义”。

04 游戏头像与其他交易品

AIGC模型可以协助在Web3环境中大规模创建游戏资产，从形象、设备、载具到人工制品。游戏行业对AIGC的模型应用非常广泛，甚至可以带动产业发展，这些模型能够根据文本描述生成全新的创意资产和内容。在一些参数内，现代语言模型也可用于围绕所创建的资产构建上下文，例如物品力量统计数据、角色属性或模拟智力行为。

AIGC迟早要从文字发展到图像和视频，甚至可以用于在元宇宙中的区块链游戏和虚拟产品中制作*。例如GameFi项目Mirror World，它利用由AI驱动的虚拟“镜子”作为游戏角色的资产。Mirror资产在每款游戏中都可以实现完全互操作，确保资产持有者能够在游戏上线时使用它们应对新的挑战。

生成式AI发挥作用的另一个例子Alethea AI的CharacterGPT项目，它具有一个同样被称为CharacterGPT的多模态AI系统，可以从文本描述中生成交互式AI字符，从而实现文本到字符的创建。基于不同的自然语言描述，交互角色可以具有不同的外貌、声音、个性和身份。这些角色还可以在区块链上被赋予代币和经济价值，他们的主人还可以定制他们的个性并训练他们的智力，以及在Alethea的AI协议上的各种其他DAPP上使用或交易它们。这些交互式角色的拟议用例包括数字孪生（旨在反映物理对象的虚拟模型）、数字指南、数字伴侣、虚拟助手以及AI操作的NPC。

AI带来的可能性是无限的，要说限制除了电力就是用户的想象力。即使是在早期阶段，AI模型也在持续展示促进企业甚至行业发展方面的能力。由于进入门槛低促使了广泛采用，AI很可能成为未来在这个数字世界中必备的生活方式。只是此类技术也不可避免的存在一些挑战和风险，比如消费者和组织对AIGC内容的不认可；另一个问题在于生成内容的质量没有保证。

对于大多数知识领域工作者来说，AI已经被证明将开始扰乱劳动力市场，然而认为AI将就此在工作中取代人类更像是杞人忧天，无稽之谈。事实上，科技发展淘汰一些岗位时也会带来新的岗位，比如橡胶的大规模应用有赖于汽车轮胎的广泛使用，这在马车时代是不可想象的，对工人而言则的确需要一些必备的技能提升。

科幻艺术的分支形式“赛博朋克”的创始人，著名作家威廉·吉布森 (William Gibson) 有句名言可能最能描述AI的未来：“未来已经来临，只是分布不均。” 今天AI和Web3之间的交集或许也可以这样说。

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