| 蔡昱宏/東海大學資訊管理學系 |
什麼是Web3？[1]
最初的網際網路於1990年間至2004年，被稱為Web1.0，是一個靜態的網路。主要用於資訊的展示。我們只能在網站上「讀取、瀏覽」某個企業或特定的人所發佈的訊息，好比「Google」、「Yahoo」。我們能藉由網路得到許多資訊，但是只能「讀」的限制，導致缺乏使用者間的互動性。
2004年至2020年間的Web2.0相較於Web1.0，Web2.0則具備了互動性、參與性。這是由某個企業提供中心化的平台服務，可以在網路上發表自己的想法、意見，建立社群，例如： Facebook、Youtube、部落格、APP應用程式等等；所以從Web1.0只有「瀏覽者」的角色，到Web2.0使用者不再只是「瀏覽者」，也可以成為「創作者」。這樣的網路模式雖然掀起了一波熱潮，也進一步讓中心化的平台可以透過推放廣告賺取營利，因為個資的「所有權」與「決策權」屬於提供服務的企業或平台，隨之而來的就是隱私與安全問題。當使用者每天使用社群軟體、信箱、搜尋資料等網路痕跡都將被記錄下來，而這些資料將被企業用於分析使用者的網路使用行為進而投放廣告。
2020年至今的Web3.0除了具備「讀」、「寫」的功能外，還能實現「自己擁有」。何謂「自己擁有」呢？首先需從Web3.0的核心概念「去中心化」說起，去中心化是來自於區塊鏈的技術，是將原本以中心為最高權限的架構，建立於分散式的網路基礎上，換句話說就是將原本由企業或平台掌握的使用者個資所有權與決策權歸還給使用者本身。Web3.0使用區塊鏈的去中心化技術，使得網路成為一個大型資料庫，不受任何中心化機構或人來監管。其可被信任及隱私安全的特性，解決了Web2.0的缺點。
台灣的Web3發展與市場[2]
由「比特幣及虛擬通貨發展協會」主辦，「None Capital 拓荒資本」及 「WEB3+」 等共同協辦製作的《2023 台灣區塊鏈產業生態地圖》，發布了一份《2023 台灣區塊鏈產業關鍵報告》，此報告研究台灣區塊鏈產業的產業生態，內容包含近年來的新創公司規模、數量等資訊。報告調查發現，台灣Web3的新創公司有高達4成是10人以下的微型公司，有9成的業者集中於台北市。調查 75 間 Web3 公司發現，四成都是 10 人以下公司，11-30 人公司約 36 %，也就是有將近八成都是 30 人以下的小型公司。100 人以上的公司則佔少數 （6%）。該報告認為，台灣 Web3 產業發展相較國外仍有距離，同時也表示Web3對微型公司而言是相對友善的。
圖片來源：2023台灣區塊鏈產業關鍵報告
台灣多數 Web3 公司是混合式辦公，也就是視情況在辦公室或遠距工作，相較傳統產業遠距的比例更高。此外，實體辦公室也有高達 93% 都設立在台北市，其次為新北市與台南市，有相當極端的城市差距。台灣 Web3 公司的目標市場有高達 61% 是以台灣為主，其次有 9% 分布在北美洲、東南亞與東北亞，5% 則是在中國與香港。對於下階段目標，則有四成以上的公司想進軍東南亞市場。
Web3與AI的結合
這篇【Web3 元觀察】AI 與 Web3 的結合，帶來何種可能性？[3]的文章中提及:「AI 和 Web3 乍看之下是兩個完全不同的領域，AI 需要集中的計算能力和大量資料來進行訓練，是一個高度集中化的領域，而 Web3 則主打去中心化，一般會認為它們並不容易結合在一起。然而，如果我們從這兩個的技術本質來看：『AI 改變生產力、而區塊鏈改變生產關係。』」，我們可以看到在過去的幾個月中，AI 和 Web3 之間的結合開始出現了一些項目，從本質尋找突破點將兩者結合[4]:
- LLM 模型代幣化
LLM模型代幣化的技術主要是應用於AI的微調（FineTune）上。此技術可以應用在不同領域中的機器人或助手，如外語教學、旅行助手等。透過FineTune的技術，可以反覆對AI進行在特定領域上的微調，每次的微調都能讓AI更加符合使用者的期望，讓AI的行為模式愈加貼近於此領域的應用中。
- Prompt 代幣化
Prompt（啟動語句）在ChatGPT的崛起後，成為了AI領域中的熱門話題之一。撇除AI的訓練成效，最能直接影響AI的就是使用者的Prompt。簡單來說，使用者可以透過Prompt下達命令指揮AI，因此使用者的Prompt品質好壞、詳細與否等，都將直接影響AI最後的成果。同樣的目的，使用相同的AI，最終的結果卻會因為使用者的Prompt而有不同的結果。也因此Prompt逐漸成為一種具有價值可交易的資產，類似於NFT（非同質化代幣）。
- 出租 GPU 算力
人工智慧的訓練需要大量的數據以及算力的支持，在當下AI蓬勃發展的情況下，除了資料外，最重要的就是GPU算力。足夠強大的算力才能支持AI模型的運算和推理。同時算力的需求也帶動了許多晶片廠商的發展與商機，如大家熟知的輝達（NVIDIA）。
- 具備隱私的 AI
零知識證明（Zero-knowledge proof，ZKP）是一種密碼學的應用，這種方式是由一方（示證者）向另一方（驗證者）來證明其陳述的真實性。這樣的方式能達到證明彼此都知道正確的資訊，卻不需要直接揭露資訊內容。將這樣的加密協議結合於機器學習（Machine Learning，ML），可以在訓練過程中提供更高的隱私性，保護在計算過程中，使用者資料不被外洩，進而提高使用者的隱私。
Web3與AI的未來展望
Web3與AI都是處於發展中的技術，兩者的未來充滿無限的可能。Web3和人工智慧的融合將帶來一個全新的數位世界。數位體驗將變得更加智慧化和個人化，網站和應用程式將能夠更好地適應用戶的需求，提供更具價值的內容和服務。同時，Web3的去中心化特性將增加安全性，降低資料被盜取的風險，並改進隱私保護，確保用戶資料不被濫用。
結語
Web3的去中心化技術，能消除AI一直以來最大的問題—資料隱私。綜合前述的多項代幣化的技術，可見兩者融合的潛力與效益。 Web3於台灣近年來有非常多小規模的新創公司，雖然這代表著台灣對於Web3的發展相對友善，但是缺乏大規模Web3的公司也代表著台灣於Web3的發展相較於國際仍有距離。AI則是當下各國積極參與開發的技術領域，近年來AI蓬勃發展，未來幾年內，AI風潮也將風靡全球。尚處於發展階段，潛力極高的Web3和AI，未來兩者結合的應用與可能性相當令人期待，兩者皆是近年來的重大議題與突破，未來的發展與結合，也勢必將為網路與科技領域帶來新的衝擊。
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[1] Abbypi（2022）。Web3.0是什麼。檢自：
https://www.tsg.com.tw/blog-detail3-313-1-web-1-2-3.htm
[2] Elponcho（2023）。2023 台灣區塊鏈產業關鍵報告：Web3四成為10人以下微型公司，超過九成集中台北。鏈新聞。檢自：https://abmedia.io/2023-taiwan-blockchain-industry-key-report-released
[3] 歐曜瑋（2023年8月3日）。【Web3 元觀察】AI 與 Web3 的結合，帶來何種可能性？。INSIDE。檢自：https://www.inside.com.tw/article/32372-ai-web3
[4] 歐曜瑋（2023年8月3日）。【Web3 元觀察】AI 與 Web3 的結合，帶來何種可能性？。INSIDE。檢自：https://www.inside.com.tw/article/32372-ai-web3
