在這篇文章中，我將努力概述一些我相信 ChatGPT 將加速行業發展的方式，以及催化 Web3 中的教育、啟發和迭代的具體方法。
原文：ChatGPT for Web3（Web3 Insights）
編譯： ChinaDeFi
原用標題（譯後）： Web3 的 ChatGPT
封面： Photo by DeepMind on Unsplash
簡介
和許多人一樣，我也被 ChatGPT 的功能所折服。雖然我以前使用過 GPT-3 的 playground API，也寫過關於新的圖像模型 (如 DALLE 2) 的文章，但我對 GPT-3 響應的廣度、深度和流動性還沒有做好充足的準備。現在它從十四行詩到 Solidity，從哲學到物理學，內容的質量簡直令人驚嘆。
ChatGPT 仍處於起步階段，毫無疑問，它對包括 Web3 在內的所有行業都是一股潛在的顛覆性力量。在這篇文章中，我將努力概述一些我相信 ChatGPT 將加速行業發展的方式，以及催化 Web3 中的教育、啟發和迭代的具體方法。
教育
首先，像 ChatGPT 這樣的人工智能係統在教育和幫助用戶了解 Web 3 世界方面非常有用。作為一個融合了尖端技術和不透明金融模型的行業，Web 3 的教育問題尤為突出。要在 Uniswap v3 等去中心化交易所 (DEX) 上進行單筆交易，用戶就必須先了解錢包、助記詞、流動性、流動性池等。所有這些都使新用戶的進入變得異常困難，並且它也是目前 Web3 大規模採用的主要瓶頸。
當然，有人會說網上有無數的資源——博客、視頻、課程、遊戲——旨在引導用戶進入這個行業。但這一切都存在一個巨大的自我引導問題：我們從哪裡開始? 在谷歌搜索 “什麼是 Web3” 會給我們一堆廣告，然後是維基百科的一個頁面，裡面有術語 [2]：
Web3(也稱為 Web 3.0) 是一個關於萬維網新迭代的想法，它融合了諸如去中心化、區塊鏈技術和基於代幣的經濟學等概念。——維基百科
在谷歌搜索 “什麼是 web3” 的結果。資料來源：谷歌。
什麼是 “區塊鏈技術”，“基於代幣的經濟學”，為什麼我們需要 “萬維網的新迭代”? 對於一個完全的初學者來說，這些都沒有任何意義。在找到我們能理解的東西之前，我們需要進行一堆額外的查詢，點擊一堆不同的鏈接。從根本上說，這是因為像谷歌這樣的搜索引擎是信息的聚合器和內容的索引器，而不是這些內容的生產者。簡而言之，谷歌基本上是一個數字圖書管理員。它不知道如何準確地回答我們的問題，只能將我們指向它認為有幫助的資源。如果谷歌策劃的內容不符合我們的需求，那就太不幸了。即使谷歌收集的所有關於我們的個性化信息也無濟於事：它所做的只是試圖為我們指出它認為可能對我們更有幫助的更好的資源。
另一方面，ChatGPT 在範式上是不同的：它是內容的原始生產者，而不是簡單的內容索引器。ChatGPT 不像圖書管理員那樣為我們指出資源，它更像一個導師或老師，試圖教會我們這一切都意味著什麼，並且是以我們要求它的方式呈現：通過給出類比，通過引導我們到適當的博客或資源，或通過寫一首關於此主題的十四行詩。作為一個原創的內容創造者，ChatGPT 並不依賴於一個固定的語料庫，而是根據用戶的具體情況創建一個新的語料庫。這就是為什麼 ChatGPT 可以作為絕對初學者的有效一站式資料庫。
用於解釋 web3 的 ChatGPT 結果和用於了解更多信息的資源。資料來源：OpenAI ChatGPT。
當然，教育不僅僅是針對絕對初學者；對於任何想要了解 Web3 新視角的人來說，它是一個有用的工具，無論是 zk-SNARK 還是區塊鏈之間的通信協議。由於 Web3 是一個多樣化且具有技術挑戰性的行業，所以總會有新的方面、想法和概念讓我們眼花繚亂。這就是為什麼在 Web3 中非常需要一個複雜的教育工具，比如 ChatGPT。
靈感
ChatGPT 不僅可以教我們技術原理；它還可以為我們提供如何在實踐中應用該技術的想法。從本質上講，ChatGPT 還可以充當 “新鮮的視角”，推動創新。這是一個例子：
問：ChatGPT 可以啟用或增強的 dApp 示例有哪些？答：ChatGPT 可以啟用或增強的 dApp 示例包括：
- 社交網絡 dApp—ChatGPT 可用於生成對用戶帖子的自然語言響應，為用戶創造更吸引人、更逼真的體驗。
- 遊戲 dApp—ChatGPT 可用於遊戲中的角色生成類似人類的反應，創造更身臨其境的遊戲體驗。
- 供應鏈管理 dApp—ChatGPT 可用於自動生成智能合約，用於跟踪和管理供應鏈中的商品和服務流動。
- 投票 dApp—ChatGPT 可用於自動生成投票結果和區塊鏈其他數據的自然語言摘要，使用戶更容易理解和跟踪選舉和其他投票過程的結果。
- 預測分析 dApp—ChatGPT 可用於生成基於區塊鏈數據的自然語言預測和見解，為用戶提供更容易的訪問，以及用直觀的方法來分析和理解複雜數據的能力。
這裡提出的一些 dApp 想法是我以前想過的，即 (1) 社交媒體聊天機器人和 (3) 智能合約生成。雖然事後看來 (2) 也是有道理的，但我實際上並沒有立即想到這一點。(4) 和 (5) 是我完全錯過的 ChatGPT 在分析領域的進一步應用。
更重要的一點是 ChatGPT 具有啟發的能力：它為我們提供了在特定領域使用特定技術可以創建哪種類型的項目啟發。因為它基本上是在整個互聯網上被訓練的，它可以在不同的領域之間進行推斷，從而在想法的可能性上創造爆炸組合。
雖然 ChatGPT 的靈感力量在任何領域或行業都是可以改變遊戲規則的，但它對 Web3 的潛在構建者來說尤其強大。從根本上講，Web3 仍然是一個新生的領域，需要大量的新思想、新模型和新概念來推動它走向成熟和大規模採用。在這個早期階段，因為沒有固定的成功公式，所以這個行業的每一個實驗和想法都很重要。Web3 的獨特之處在於，該領域為這種實驗性創新提供了巨大的經濟激勵，如贈款和黑客馬拉松獎勵。因此，ChatGPT 可以潛在地成為一個巨大的催化劑，讓人們發現和探索新的項目方向，提供一個靈感來源，來啟動顛覆性創新的飛輪。
迭代
儘管如此，可以說 ChatGPT 最令人印象深刻的功能之一是它能夠參與到創建本身的迭代過程中。基本上，ChatGPT 不僅能教育和啟發我們，而且還能讓我們以兩種重要的方式在代碼中具體地實例化我們的想法：作為代碼的原始創建者，以及作為安全漏洞的檢查者。
下面是第一種情況的例子:
問：寫一個智能合約，使用 OpenZeppelin 和一個 disable_mint 函數創建一個名為 GPToken 的 ERC-20 代幣，符號為 GPT，當鑄造 100 萬個代幣時觸發該函數。
答:
pragma solidity ^0.6.0;0.6.0;import "https://github.com/OpenZeppelin/openzeppelin-solidity/contracts/token/ERC20/SafeERC20.sol";import "https://github.com/OpenZeppelin/openzeppelin-solidity/contracts/math/SafeMath.sol";contract GPToken is SafeERC20 {using SafeMath for uint256;stringpublic name = "GPToken";stringpublic symbol = "GPT"; uint8 public decimals = 18; uint256 public totalSupply = 0;boolpublic mintingFinished = false; constructor() public {// assign totalSupply to msg.sender totalSupply = 1_000_000.mul(10**uint256(decimals)); balanceOf[msg.sender] = totalSupply; } mapping(address => uint256) public balanceOf;function disable_mint() public { require(totalSupply == 1_000_000.mul(10**uint256(decimals)), "Minting has not finished yet"); mintingFinished = true; }function mint(address _to, uint256 _amount) public { require(!mintingFinished, "Minting is disabled"); require(totalSupply.add(_amount) <= 1_000_000.mul(10**uint256(decimals)), "Cannot mint more than 1 million tokens"); balanceOf[_to] = balanceOf[_to].add(_amount); totalSupply = totalSupply.add(_amount); }}雖然這個智能合約具有一些風格和優化可能性，例如刪除使用 decimals(因為代幣的數量將始終是整數)，並添加 if 語句來檢查代幣的數量是否等於 100 萬，如果是則添加 disable_mint，它就獲得了智能合約代碼的基本要點，並作為一個很好的樣板起點。考慮到大部分開發時間其實都用於構建這些樣板模板，所以 ChatGPT 可以極大地提高開發速度。當我們考慮到它的輸出可以定製成各種用例時，它的功能尤其令人印象深刻，這是傳統的在線操作指南和編碼指南無法提供的。
ChatGPT 與實際智能合約代碼的第二個用例是檢測智能合約代碼中的漏洞。儘管 ChatGPT 聲稱它不會專門審計智能合約，但當我們輸入一個易受攻擊的智能合約時，它能夠就合約的潛在漏洞提供適當的反饋。
ChatGPT 發現智能合約中的漏洞。來源：[https ://beosin.com/resources/can-chatgpt-the-“most-powerful-ai”-detect-vulnerabilities]
與 ChatGPT 創建代碼一樣，系統的原始輸出可能並不完美，並且可能會在過程中錯誤地檢測到一些漏洞。雖然它作為人類審計員的完全替代品並不可靠，但它可以尋找明顯的漏洞 [6]。
結論
ChatGPT 能在多大程度上真正實現 Web3 開發過程的自動化？Vitalik 總結得很好:
在這一點上，AI 還遠遠不能取代人類程序員……也就是說，它確實向我介紹了一些我以前沒有見過的編碼模式，而且它編寫基本轉換器的速度比我自己更快……也就是說，AI 正在快速改進，我希望它能繼續改進，並隨著時間的推移消除這樣的錯誤。[7]
像 ChatGPT 這樣的高級人工智能，它通過減少思考 “如何從零到一” 和重複編寫樣板代碼所花費的 “死時間” 來加速 Web3 創新的學習、思考和編碼進程。雖然在未來，尤其是通過特定領域的微調，我們可能會看到更複雜、更準確的代碼自動化程序，但仍然沒有辦法讓人類脫離創造過程。
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