照片来源， AI 生成的 NFT ( ) 使用 Stable Diffusion 2.1 制作并在 Nodle 区块链上铸造 #614963229 人工智能正处于快速演化为通用人工智能 (AGI) 并比人类更好地执行特定任务的边缘。由于 AGI 将取代所有工作，很明显，我们的社会将 ，以补偿许多人的收入损失。它还将提供机会来获得更多时间来适应和学习 AGI 永远无法像人类那样表现的新技能。鉴于 AGI 在解决方案之前的“思维流程”的复杂性，有必要记录流程的具体步骤或考虑提供答案的来源。此外，鉴于 AGI 的各种创作，无论是照片、图像、视频还是应用程序，以不可更改的方式记录原件变得至关重要，以证明它们是由一个人或一群人创造的。 需要找到提供全民基本收入 (UBI) 的方法 很难估计通用人工智能对我们社会的直接经济影响。与其对抗 AGI，不如拥抱它。 ；我们拥有触手可及的技术解决方案，例如区块链和加密货币，可以创建 UBI 并理解 AGI 的作用。 现在正在发生 这些技术汇集在一起，使我们能够创造一个新的经济体系，促进人们生活中的创造力、意识和更多的平衡。 AGI 对工作的影响将是巨大的。 仅在 2023 年的头两个月，美国就失去了 120,000 多个科技工作岗位，这可能并非巧合。五年后，我们可能不需要任何中级程序员。 AGI 将有足够的能力通过利用可用的库和开源 UI 创建网站或移动应用程序。 我使用 Chat GPT-4 并发现它比我曾经拥有的任何实习生都要好得多，可能比来自美国前 10 所大学的学生的前 10 个百分位数要好得多。我鼓励我公司的每个人都使用它来赢得时间并提高工作效率。 我想我再也不需要雇用撰稿人或翻译人员了。相反，我有动力回到编码以利用此类 LLM 的惊人功能来挖掘独特的数据集并发现我不会意识到或能够更快地识别模式或趋势的事物。 人工智能将为人类带来更加平衡的生活。 另一个巨大的潜在好处是让人们有更多的时间。更多的时间给自己，为自己工作，学习，发展他们的意识，享受生活。这应该参与提高任何人的生活质量。 全民基本收入 (UBI) 和其他收入来源 UBI 和其他收入来源可以为 AI 进步导致的预期的大规模工作流离失所提供解决方案。 学习赚钱 (L2E) 在信息可用性每天呈指数级增长的时代，加密生态系统提供了许多激励和游戏化学习的方法。政府可以轻松利用这些工具和赞助计划来帮助人们了解人工智能的最新进展，对他们进行教育，并让他们学习新技能。 融资渠道（DeFi） 看看尼日利亚人采用比特币的方式，以及加密货币和 DeFi 如何让许多人在大多数银行机构不允许他们开立账户的情况下首次拥有相当于银行账户的账户。加密生态系统消除了传统金融的摩擦。 Defi 允许任何人获得贷款和投资机会，并优化他们独立于投资组合价值管理资产的方式。 与传统的海外交易相比，它们提供了一种基础设施，可以向世界任何地方的人们支付费用的一小部分。 加密货币还使微交易能够链接到具有不可变证据的系统，以证明支付、资产创建和/或其分配的合理性。可编程货币甚至更进一步，通过为特定用途链接加密货币，消除了滥用和腐败的风险。 额外的被动收入和主动收入 Nodle 只是一个例子，说明任何拥有智能手机的人都可以参与网络并通过共享智能手机的部分资源或参与其结果可以通过密码证明的特定行动来赚取被动收入。 ： 免责声明 作者是 Nodle.io 的联合创始人兼首席执行官 开发使用区块链生态系统激励的新技能可能是一个不错的选择。 还有希望;区块链生态系统可以帮助创造激励，而 AGI 将迫使我们在所做的任何事情上变得更好，学习软技能，并从事有助于他人发展创造力和意识的工作。这些品质将很难被 AI 复制，并且无疑将推动社会朝着重视独特技能组合的方向发展。我们已经进入了创造者经济，但这次每个人都将被迫成为一个或发展其他软技能。 软技能 软技能包括使个人能够在工作场所与他人有效、和谐地互动的个人属性。这些广受欢迎的技能包括但 雇主高度重视这些能力。他们将寻求这些技能，因为它们对创造积极的工作环境和促进成功的合作做出了重大贡献。 不限于有效沟通、积极倾听、团队合作、适应能力、解决冲突、时间管理、批判性思维、创造力和情商。 区块链技术将如何帮助原创和理解人工智能决策？ AGI 推理和决策流程的区块链记录 将神经网络和 LLM（大型语言模型）过程与区块链相结合可以帮助理解 AI/AGI 推理。它可以突出显示创作起源的多个来源或记录影响物理世界的决定。当 AGI 将被用于采取主动行动时，这一点尤其需要。记录一些区块链流程的一个重要附带好处是提高了这些决策的透明度。 区块链上的 NFT 和其他此类公共证书 NFT 是一种颠覆性创新，其不变的性质有助于保护、证明和交易原创作品（例如，艺术、音乐、写作、照片、视频、代码）。 未来的影响和挑战 随着 AGI 的进步，挑战将会出现，例如大公司垄断有价值的数据集。例如，一个潜在的问题可能是大公司试图将大型数据集保密以建立相对于竞争对手的竞争优势并最大化收入。这种行为可能会产生关于人工智能系统在医疗保健或医学领域的可访问性方面的严重道德问题，人工智能可以提高诊断准确性并可能提出更好的医疗处方。 它提出了监管必须解决上述问题以保护个人利益的作用的问题。监管还可能威胁到区块链生态系统和加密货币的发展。它需要了解它们在发展急需的 UBI 和个人替代收入来源的背景下带来的好处。 为了取得成功，一个潜在的新经济系统必须是去中心化的，以消除大公司的控制，并使个人能够从 AGI 的进步中受益。 LLM 很可能需要开源。 OpenAI 似乎在考虑开源 GPT 模型，但至今仍未实现。 我鼓励你们中的任何人对这些主题进行进一步的研究并参与讨论，以更好地理解和为未来做好准备。
