世界ai发展史全球ai 新特征

互联资讯 2023-03-31 19:30:06 0

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世界AI发展,ai发展历程,ai发展简史,ai发展到什么程度

本文来自微信公众号：自象限（ID：【【微信】】），作者：罗辑，编辑：庄颜，原文标题：《ChatGPT启示录系列｜万字长文解码全球AI大模型现状》，题图来自：视觉中国

ChatGPT在全球掀起AI大模型的浪潮。

在美国，以OpenAI、Anthropic等初创企业和以微软、Google为代表的科技巨头带领着美国在AI大模型的道路上蒙眼狂奔，最大参数已卷到5620亿。在中国，美团王慧文、阿里贾扬清、前搜狗CEO王小川、前京东AI掌门人周伯文等众多早已功成名就的科技大佬再次披挂。

AI大模型一时间如烈火烹油。

但在这一轮浪潮中，大家主要关注的还是中美两国的进展。在此之外，世界其他国家和地区如何看待AI大模型，在发展大模型上又进展如何，不同国家和地区的AI大模型发展呈现出哪些特点？这些问题在中美的光环下其实是失焦的。

所谓他山之石可以攻玉，在这样的背景下，自象限梳理了包括中国、美国、韩国、日本和欧洲等主要国家AI大模型的发展现状。

我们发现，一方面，不同国家AI大模型的发展与所在国的互联网发展息息相关；另一方面，包括芯片、云计算、高质量数据等产业基础，模型构架和算法经验，以及用户群体、社会文化又共同决定了所在国家AI大模型的发展高度。

就如同比尔・盖茨将ChatGPT的发布比作互联网的发明，并认为它可以改变世界一样，英伟达CEO黄仁勋也在GTC2023上三次提到“AI迎来iPhone时刻”。AI大模型是全世界的机会，而中国创业者更不应该存在视野盲区。

将视野拉远便会发现，各国大模型都继承了本国“基因”，前二十年互联网与科技积累的成果，也都在AI 2.0的大考下，瞬间爆发。有人交了满分答卷，也有人名落孙山。

美国：有多强悍，就有多寂寞

美国在AI大模型方面的强，不是现在强，而是一直以来都很强。

从2012年AI萌芽时期，到2016年AI1.0时期，再到2022年ChatGPT带来的AI2.0时期，美国一直是AI领域的破局者，引领着全世界AI发展再进一步。

比如现在几乎所有AI大模型训练时采用的Transformer网络结构，是谷歌在2017年提出的，它具有优秀的长序列处理能力，更高的并行计算效率，无需手动设计以及更强的语义表达能力等特征。Transformer的提出让大模型训练成为可能。

算力是保证AI大模型出现在美国的另一个关键，而美国一手云大厂，一手英伟达，手握着全球算力的核心资源。

云计算能够为AI大模型训练提供计算、存储、网络和应用平台，同时也提供数据处理、模型部署、推理等AI工具和服务。让企业能够快速训练大模型，而不用再花费你大量时间和金钱去建立和维护自己的数据中心。

目前，美国拥有世界上最大的云计算企业。IDC数据显示，2021年全球IaaS市场中，包括亚马逊、微软、谷歌、IBM在内的美国企业合计占比近70%。而美国最具代表性的AI大模型初创企业，无论是OpenAI还是Anthropic都接受了微软和谷歌这样的云大厂投资。这背后除了资金支持外，更重要的原因还在于背后的云计算资源。

算力的另一个维度是芯片，高性能的芯片可以提供更加高效的计算能力，从而加速训练过程。

速度有多快呢？2016年，黄仁勋亲手将世界第一台DGX-1（英伟达计算平台）捐献给了OpenAI，DGX-1是3000人花费3年时间才研发出来的首个轻量化的小型超算，计算和吞吐能力相当于 250台传统服务器。有了DGX-1，OpenAI之前一年的计算量只要一个月就能完成。

而目前为止，英伟达的A100芯片仍然是唯一能够在云端实际执行任务的GPU芯片。最近的GTC2023上，黄仁勋又更新了新芯片H100的进度。H100配有Transformer引擎，可以专门用作处理类似ChatGPT的AI大模型，由其构建的服务器效率是A100的十倍。

可以说，在AI大模型领域，目前的美国就是妥妥的“别人家孩子”，这也导致目前行业最具代表性的AI大模型都集中在美国。

比如OpenAI最新发布的多模态预训练大模型GPT-4，谷歌最新推出“通才”大模型PaLM-E，拥有世界最大规模的5620亿参数，能看图说话、能操控机器人，以及刚刚解决AI绘画手指问题的Midjourney等等。

但在快速发展的过程中，美国业界对于AI大模型也持激进和保守两种不同的态度。

其中，微软支持的OpenAI在推动大模型落地时就更加激进。根据OpenAI关于GPT-4的安全文档，OpenAI曾在发布GPT-4前聘请安全专家进行测试。

OpenAI在文档中写道：“GPT-4表现出一些特别令人担忧的能力，例如制定和实施长期计划的能力，积累权力和资源（寻求权力），以及表现出越来越‘代理’的行为。”因此有安全专家建议将 GPT-4 的部署时间推迟 6 个月，到今年秋季再发布，但OpenAI并没有采纳这份建议。

而另一方面，在ChatGPT发布之后，谷歌曾表示自己已经具备相似能力的AI大模型，但基于安全考虑并没有及时推向市场。包括OpenAI创始人Sam Altman和马斯克都曾多次在公开场合表达了对AI大模型和人工智能的担忧，表示应该更谨慎地对待大模型的市场化。

目前由谷歌投资的，能够对标OpenAI的另一家AI初创公司Anthropic其实就是因为这样的理念不同，而从OpenAI出走并自立门户的。

当然，在激烈的市场竞争下，即使曾经相对谨慎的谷歌也似乎忘记了这条担忧，并在3月7日报复性砸出5620亿参数大模型，甚至能够控制机器人运动。

目前，以微软和OpenAI为代表，美国AI大模型正在积极推动产业应用。微软早在2月份就宣布将会在全线产品接入ChatGPT，并以几乎一周一个产品的速度向外更新。

从New Bing到加入最新功能【【微信】】的Microsoft Teams正在搅动全球的产业变革。

日本：错过互联网，错过云，错过AI

如果说美国是最厉害的大模型“老炮”，那日本可能就要沦为这次排名的“吊车尾”。

日本的落后其实要从上个互联网时代讲起。我们盘点世界AI大模型领域的关键角色会发现，无论是中国的BAT，韩国的Naver，还是美国的谷歌、亚马逊，他们都是互联网时代的巨头。

一方面，这些企业通过互联网业务积累了大量的高质量数据；另一方面，他们在自身业务推动下建立了完整的云计算体系。但盘点之后我们发现，整个日本既没有叫得出名字的互联网巨头，也没有拿得出手的云计算厂商。

目前，日本的即时通讯软件来自韩国的LINE，云计算业务也被美国企业长期把持。

2022年，日本云计算市场份额约占全球的4%，排名第四。但日本云计算市场的主要竞争者却是美国的三大云巨头亚马逊、微软和谷歌，它们在日本的市场占有率已经达到60%~70%。

除此之外，日本其实还面临许多其他问题，比如由于半导体产业的衰落，让日本在本应成为最大优势的AI芯片领域缺位；比如作为一个小语种国家，日语面临和中文一样缺乏语料的问题。

在这样的背景下，日本在AI时代其实早就丧失了自主权。所以我们盘点日本的AI大模型，会发现它们大多具有美国或者韩国色彩。

比如日本最早公开上线的NLP大模型是2020年发布的NTELLILINK Back Office NLP，当时它能实现如文档分类、知识阅读理解、自动总结等功能。但NTELLILINK Back Office是在谷歌BERT基础上开发的应用，就像中国许多基于GPT-3开发的应用一样。

更有日本血统的生成式AI其实是HyperCLOVA、Rinna 和 ELYZA Pencil，但其中HyperCLOVA 和 Rinna 也都有外国基因。

其中，HyperCLOVA最早是韩国搜索巨头NAVER在2021年推出的，其日本版是由NAVER和其子公司LINE（韩国软件在日本经营）一起研发。但HyperCLOVA确实是第一个专门针对日语的大语言模型，其通过爬取日本的博客服务来获取训练数据，并在2021年举行的对话系统现场比赛中获得了所有赛道的第一名。

基于HyperCLOVA，LINE也推出许多应用，比如聊天机器人CLO【【微信】】、图像识别CLOVA OCR和科洛瓦演讲CLO【【微信】】等等。HyperCLOVA拥有820亿参数，目前正计划通过超100亿页的日文数据作为学习数据将模型规模扩大到1750亿。

日本版HyperCLOVA官网

日本的另一个AI大模型Rinna则与微软有关，Rinna最早是微软日本研发的一款聊天机器人，类似于国内的小冰（之前叫微软小冰，目前已独立运营）。

2021年8月，Rinna发布了一个名为GPT2-medium的模型，然后又在次年推出了日本版的GPT-2，参数达到13亿。日语版GPT-2与GPT-2的区别在于，GPT-2采用的是英文语料，而日语版GPT-2是基于日语语料训练。

目前，Rinna的日语版GPT-2和HyperCLOVA已经是日本参数规模最大、最具代表性的大模型了。

当然，日本也有一些真正土生土长的大模型，比如2022年3月，由东京大学松尾研究所的AI初创公司 ELYZA Co.， Ltd.推出大语言模型，它以产品“ELYZA Pencil”的方式推向市场。输入几个关键字，ELYZA Pencil可以在大约6秒内创建三种类型的日语新闻报道、电子邮件或简历。

所以算起来，ELYZA Pencil才算真正意义上日本首次公开发布的生成式AI产品，但仅有ELYZA Pencil显然很难成为全村的希望。

日本政府其实也在想办法扭转这种局面，比如2022年5月，日本政府计划将云计算服务列为涉及国家安全的“特定重要物资”，并将加强日本本国的“国产云”，但执行下来其实收效甚微。

毕竟无论是互联网还是云计算都是规模经济，需要有足够的市场容量才能产生经济效益。这也导致日本互联网和云计算无论是在全球市场，还是在本土市场都缺乏充足的成长空间。

但即便如此，日本市场也在积极做着大模型的应用的研究。

比如2022年5月，东京大学和【【淘密令】】的一个研究团队发布了论文《Large Language Models are Zero-Shot Reasoners》，解决了大模型0样本学习的部分问题。

而在日本的互联网上，日本网友也在积极调用GPT-3的API，尝试开发自己的独特应用。此外，在刚刚举行的英伟达GTC 2023上，英伟达与日本三菱联合打造了日本第一台用于加速药研的生成式AI超级计算机。

韩国：只有财阀巨头，没有初创公司

没想到的是，一直被日本看不上的韩国，在大模型领域反而比日本跑得更快些。

事实上，韩国是最早加入AI大模型研发的国家之一，但韩国的AI大模型这个国家的经济一样，只有财阀的身影，没有初创公司的故事。目前，韩国在大模型领域的代表只有互联网巨头Naver和Kakao，移动运营商巨头KT和SKT，以及通信巨头LG。

除了财阀唱主角之外，紧跟美国步伐也是他们的一个重要特点。

比如在GPT-3的应用上，2020年OpenAI发布GPT-3的论文，韩国企业在2021年就推出了相应产品，反应速度比中国更快。这种紧跟在AI方面也是如此，2020年谷歌、亚马逊等美国巨头开始推出AI加速芯片时，SKT就同步推出了自主研发的AI加速芯片【【微信】】。

韩国在芯片半导体方面的积累也放大了它在AI大模型方面的优势。目前韩国企业正在和半导体企业积极结盟，以应对大模型发展带来的算力挑战。

比如2022年底，Naver就开始和三星电子合作开发下一代人工智能芯片解决方案，该解决方案基于Naver推出的AI大模型Hyperclova进行优化，目前开发已进入最后阶段。

同年，KT公司也对芯片设计公司Rebellions Inc.进行了战略投资，这是一家位于韩国本土的AI初创公司，在专用芯片方面拥有独特的技术。Rebellions将为KT公司优化MI:DEUM，并推动其商业化。

除此之外，KT公司还投资了AI初创公司Moreh，并计划在今年推出一套韩国的半导体，其效率可能是现在半导体的三倍以上。KT希望通过这种方式，全面进入目前由英伟达主导的AI半导体市场。

第三点，则是韩国在AI大模型的垂类应用已经有比较多的探索。比如KoGPT在医疗保健方面的应用，Exaone在生物医药和智能制造方面的应用等等。

整体上看，韩国的AI大模型在基础设施方面非常完善，比如在算力方面有三星电子，SKT等半导体巨头；互联网方面有Naver和Kakao这样的标杆企业，这些特点都让韩国能在AI大模型的发展浪潮中走在世界前列，并推出了一系列具有代表性的AI大模型。

比如前面提到，韩国最大的搜索公司Naver在2021年推出了HyperCLOVA，韩国版的 HyperCLOVA 拥有2040亿参数，比GPT-3还要多290亿，且其中97%使用的是韩文语料。

目前，Naver已计划在今年上半年基于HyperCLOVA推出【【微信】】（类似微软New Bing）并在7月份推出HyperCLOVA X，这是HyperCLOVA的最新版本。

韩国版HyperCLOVA架构

同样是在2021年，韩国另一家互联网巨头Kakao 旗下的AI研究部门Kakao Brain发布了一个基于GPT-3的KoGPT，之后Kakao Brain又将KoGPT更新至GPT-3.5，实现与 ChatGPT使用相同版本的预训练大模型。Kakao Brain首席技术官Kim Kwang-seob表示：“KoGPT将专注于开发基于AI的图像创建技术和医疗保健技术。”

Kakao Brain在KoGPT之外还推出了基于人工智能的图像生成 Karlo、BEDIT和BDiscover，类似于【【微信】】。

2022年5月，SKT推出了基于GPT-3的聊天机器人A.的测试版，用来处理客户的特定任务。目前，A.在韩国已经获得了100万用户，并计划在今年推出正式版。

2022年12月，LG集团的人工智能智库LG AI Research推出了Exaone。这是一个拥有3000亿参数，使用图像和文本数据的多模态模型，也是目前韩国参数规模最大的模型。Exaone应用在生物医药和智能制造方面，有助于加速抗癌疫苗和创新电池的开发。

Exaone在电池产业和生物医药的应用

到今年1月，据韩国经济日报报道，韩国KT公司也将在上半年推出自己的类ChatGPT产品。此前，KT公司在2022年11月推出了基于GPT-3的人工智能服务MI:DEUM，它能够实时回答问题、总结报纸文章，并给出投资建议。KT公司目前也正在积极向韩国的金融服务公司推广MI:DEUM。

但韩国同时也面临许多挑战，比如韩文在语料方面和中文、日语一样，面临复杂的语言体系和语料不足的问题。

HyperCLOVA的工程师提到：“韩语是一种凝集性语言，名词后面有例子，动词和形容词的词干后面有尾音，并有各种语法性质的表达。对韩语使用类似英语的标记化已被证明会降低韩语语言模型的性能。”

除此之外，韩国产业界认为，韩国严格的数据使用规定阻碍了韩国初创企业收集足够大的数据来训练AI大模型。

韩国是目前世界上数据信息管理最严格的国家之一。虽然在2020年韩国通过了三大数据隐私法的修订法案，以放宽对个人信息使用的规定，但该国对数据使用的规定仍然比其他国家更严格。

2021年初，韩国AI初创公司Scatter Lab上线了一款基于Facebook Messenger的AI聊天机器人“李LUDA”，但仅仅过了20天，“李LUDA”就不得不终止服务，Scatter Lab甚至为此公开道歉。

原因在于，“李LUDA”上线之后，一些韩国男性用户将其视作性对象甚至“性奴隶”，肆意发泄自身的恶意。他们对“李LUDA”进行各种言语上的侮辱，并以此作为炫耀的资本，在网上掀起“如何让LUDA堕落”的低俗讨论。

受这些信息影响，“李LUDA”很快开始发表各种歧视性言论，涉及女性、同性恋、残障人士及不同种族人群。“李LUDA”的问题也牵涉出韩国的个人信息保护问题，并有相关部门介入调查。

“李LUDA”的案例就像总能直击人心的韩国电影一样，为世界AI大模型的发展提供了更多关于伦理、道德等方面的启示。许多人害怕AI的恶意，但AI其实本没有善恶之分，所谓的善恶其实都来自于人类自己，这取决于你给AI什么样数据，就像我们教育孩子什么样的知识一样。

除此之外，韩国AI大模型领域缺少初创公司的身影，且韩国对初创公司的投资也比较匮乏。

根据斯坦福大学HAI发布的 AI Index 2022，韩国初创企业获得投资额为11亿美元，仅占美国初创企业获得投资额529亿美元的2%，甚至低于以色列的24亿美元。这也导致韩国在AI初创公司独角兽方面落后于其他国家。

根据全球科技市场追踪机构CB Insights的数据，截至2022年12月，美国的AI独角兽数量最多，有 53 家初创公司。中国以19家位居第二，其次是英国有4家，但韩国却没有AI独角兽公司，而即使是国内生产总值（GDP）低于韩国的以色列也有 3 家。

数据来源CB Insights

一家专注于交互式AI技术的韩国机器学习技术的企业Genesis Lab Inc. 创始人兼CEO Lee Young-bok 表示，韩国公司总体上对人工智能并不友好，并补充说政府或公共组织应该更加积极地采用人工智能技术。

欧洲：只有德国在认真“搞事业”

一直以来，欧洲似乎是仅次于美国的存在，但在AI 大模型方面，欧洲并不比日本更出色，甚至处于持续摆烂状态。

Future of Life Institute（FLI）曾在2022年11月发表过一篇报告提到：“欧洲没有开发通用人工智能系统，也不太可能很快开始这样做。”

FLI是美国的一家致力于减少人类面临的全球灾难性和生存风险的非营利性机构，先进人工智能带来的风险是其最重要的研究方向之一，其创始人包括DeepMind研究科学家【【微信】】，马斯克也在该机构担任顾问，并提供资助。

FLI认为，在AI大模型方面，欧洲可能会主要扮演一个使用者的角色，即通过接入其他国家开发的大模型API来开发应用。

比如芬兰的Flowrite，一个基于AI的写作工具，可以将输入关键词生成邮件、消息等内容。比如荷兰的MessageBird，一个全渠道通信平台，这两者都是在GPT-3的基础上运行的。

欧洲在AI大模型方面确实缺少有影响力的企业，唯一一个总部位于英国的DeepMind还是由Alphabet全资拥有。整个欧洲，唯一担心因为大模型落后而被世界甩开，并为此操碎了心的只有德国。

比如谷歌3月7日最新推出的多模态大模型PaLM-E，就由谷歌和柏林工业大学共同打造，目前PaLM-E拥有5620亿参数，是全球最大的视觉语言模型。

除了合作研发之外，德国还拥有欧洲目前唯一一款AI大模型。

2022年4月，位于海德堡的德国初创公司Aleph Alpha发布了一款拥有700亿参数的预训练模型Luminous，大约是GPT-3的一半左右。Aleph Alpha在此基础上训练了聊天机器人Lumi，并计划在今年晚些时候发布最新版Luminous-World，其参数规模将达到3000亿。

作为欧洲企业，Luminous最大的特点在于更保护安全和隐私，Aleph Alpha 表示他们“不记录任何用户数据”。而包括OpenAI在内的大多数AI大模型需要用户数据进行训练（数据收集过程是透明的）。

Luminous官网

除了建设大模型，德国也为欧洲薄弱的人工智能基础设施操碎了心。

德国人工智能协会正在开展一项大型欧洲人工智能模型（LEAM）的计划，并得到博世、SAP、大陆、拜耳、默克等德国行业巨头以及欧洲类似人工智能协会的支持。LEAM计划投资3.5亿欧元，从数据收集、人才培训、基础设施建设等方面为欧洲AI大模型的发展建立一个有竞争力的AI生态系统。

当然，你可以吐槽欧洲在技术和商业上的拉胯，但不能吐槽它在公共事业上的努力。

欧洲还有一个名叫BLOOM的大模型，发布在2020年8月。这是一个由AI初创公司Hugging Face在法国政府的资助下发起的项目，全球1000多名志愿者研究人员耗时一年多创建的AI模型，旨在消除传统大语言模型的保密性和排他性，并从一开始就嵌入伦理考量。

BLOOM有1760亿参数，它被设计得尽可能透明，并且是第一次采用了西班牙语、阿拉伯语等语言训练。BLOOM最大的特点在于可访问性，任何人都可以从Hugging Face网站免费下载它进行研究。

BLOOM的研究人员认为，开发一个任何人都可以使用，并且性能与其他高级模型相当的大语言模型将带来人工智能开发文化的长期变化。所以从欧洲的视角来看，这是一项致力于AI民主化的重要工作。

从 BLOOM的视角可以看出，欧洲在AI大模型上的关注重点与世界其他国家是不一样的，开源普惠、绿色安全这一类关于SDG的词汇一直是欧洲关注的重点。所以在AI大模型之后，欧洲大量精力其实都用在了立法上。

比如最重要的一项立法就是即将在3月底提交欧盟议会表决的《人工智能法案》。

这项法案是欧盟委员会在2021年提出的，原因是欧盟认为从跨国视角来看，各国独立的监管措施会导致监管碎片化，进而妨碍跨境人工智能市场的形成，并威胁到数字主权。同时他们也担心复杂的监管会抑制创新、威胁个人隐私、甚至AI一旦失控带来的一些潜在风险。当然，最重要的是，欧盟希望通过立法的方式参与到全球人工智能的标准制定当中。

具体而言，欧盟希望将不同的AI技术根据风险水平进行分类，具体为：最小、有限、高以及不可接受。高风险技术不会被禁止，但相关公司将被要求在运营中保持高度透明。而所谓透明，其中的规则就是迫使相应的公司阐明其人工智能模型的内部运作方式。

而这项法案一旦通过，意味着将成为欧盟成员国内直接适用的法律，之后如果企业想在欧盟销售或使用人工智能产品就必须遵守相应的法规，否则将面临高达其全球年营业额6%的罚款。

但FLI认为，欧洲对其他国家的技术依赖可能阻碍欧盟参与制定人工智能全球标准的努力。

欧洲的问题在于，缺乏一个统一的大市场。

在GDP总量上，欧盟2022年GDP16.65万亿美元与中国相当；在人口数量上，欧盟2022年人口4.46亿，甚至超过美国3.32亿。但欧盟却拥有28个国家，23种官方语言，再加上与美国的深度绑定，都导致欧盟在互联网时代没有创造出一个大型的互联网企业，进而在数据量、云计算、推理训练等AI大模型相关的基础设施上被持续拉开。

如今在AI大模型领域，欧洲已经很难组织起一场强有力的阻击，但对于中国企业来说，欧洲仍然是一个广阔的市场。

中国：最活跃的AI市场，爱打组合拳

许多人可能会认为，中国的AI大模型是从“文心一言”开始的。但“文心一言”其实只是一个类ChatGPT的产品，背后驱动它的AI大模型无论是百度、阿里、还是腾讯、华为都早有布局。

但有意思的是，中国第一个AI大模型并不来自于这些牛X哄哄的大企业，而是2021年3月由智源研究院发布的“悟道1.0”。

可能会有人好奇，智源研究院是个什么角色，那我告诉你，它是妥妥的国家队。智源研究院是科技部和北

全人类共享收入、消除贫穷！ “世界币”为何被骂诈骗？

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OpenAI执行长的加密项目“世界币”为何爆红？

人工智能聊天机器人ChatGPT爆红，背后的开发公司OpenAI执行长山姆?奥特曼（Sam Altman）也连带成为继特斯拉（Tesla）创办人伊隆?马斯克（Elon Musk）之后，媒体最爱报道的硅谷人物。

奥特曼在2021年创立的加密新创项目「世界币」（Worldcoin），也重新得到大众关注。

「世界币」在本月14日宣布上线「世界身份」（World ID）协议，并在16日透过外媒《The Block》表示，将与总部位于佛罗里达州、全球电子制造业巨头捷普科技（Jabil）合作，量产颇具争议的生物识别仪器「虹膜扫描仪器Orb」。

「世界币」是什么？为什么会需要用到生物识别仪器？山姆・奥特曼又为何想要发展此项目？

「世界币」概念，源自「全民基本收入」

山姆?奥特曼（Sam Altman）和特斯拉（Tesla）创办人伊隆?马斯克（Elon Musk），都是硅谷有名的「未来学实践者（Futurist/ Futurology Practitioner）」。

所谓未来学，是指基于大环境趋势，对未来作出预测的学问，未来学实践者会基于预测，积极的发展可以解决未来问题的办法。

马斯克想象未来互联网、再生能源、太空科技三大领域，将改变人类社会，因此投入PayPal、特斯拉及SpaceX; 奥特曼也是坚定的未来学者，并对于高资本高技术投入的「硬科技（Hard Technology）」有信仰。

奥特曼相信人类会有冲突，主要来自于稀缺资源的竞争。

因此投入核融合科技初创公司Helion，期望提供人类干净可持续、且便宜的能源; 为了解放人类的生产力，长期投入研究AI，与马斯克合办了OpenAI，并在过去四个月上线ChatGPT，在短短两个月累积了超过一亿名用户，更在15日宣布升级版本GPT-4上线，开启了「人工智能」的战国时代。

在AI长期发展后，奥特曼预测人类有许多工作将大幅度地被AI取代，服务将更便宜、工作所能产生的价值将不若以往。

但该技术，将被掌握在少数AI公司手中，因此提倡在未来应向AI或其他大型科技公司征税，提供所有地球公民基本生活所需的金额，也就是「全民基本收入」（UBI，Uni【【微信】】），让人类能完全摆脱追求生存的压力，也可根本性地消除贫穷。

全民基本收入（UBI，Uni【【微信】】）：另有一说为「无条件基本收入」（Unconditional Basic Income）为一种政策构想，旨在为所有公民提供一定的最低收入，而不论其收入水平、职业或其他因素。

全民基本收入并不是新概念，早从1960年代起，马丁路德. 金恩博士（Martin Luther King Jr.）就已经提倡通过全民基本收入消除贫穷。

但该概念直到科技急速进步的近十年，才又在硅谷被讨论起来。除了奥特曼外，公开表态支持的倡议者可说是众星云集，包含特斯拉（Tesla）创办人马斯克、脸书（Facebook ）创办人扎克伯格（Mark Zuckerberg）以及推特（Twitter）创办人杰克?多西（Jack Dorsey）等。

从2016年起，当时还在硅谷最大加速器【【微信】】担任执行长的奥特曼，便主导进行「全民基本收入」的研究; 更在2020年，帮助以「全民基本收入」为重要政见的台裔美籍政治人物杨安泽（Andrew Yang），在民主党总统初选时募款。

世界币是什么？

「世界币」（Worldcoin）是奥特曼基于全民基本收入（Uni【【微信】】）的乌托邦理想，在2020年着手打造的项目，期待世界币将成为实现全民基本收入的「基础建设」。

在“世界币”的官网主页上，清楚表示该项目的使命：

「世界币」正在为全世界人民，建造世界上最大的身份及金融网络，我们试图让这个项目，成为全人类的公共事业，并将这项事业的所有权分给所有人。不论国家或背景，我们旨在让所有人，都能享受全球经济成长带来的福利，帮助人类社会加速过渡至更多元包容、对这个星球上所有人皆有利的未来经济。

由奥特曼领军的「世界币」，在2021年6月29日宣布完成2，500万美元融资，投资者包括硅谷知名创投a16z、Coinbase 【【微信】】、曾为全球最大加密货币创投的【【微信】】、前交易所FTX创办人Sam Bankman-Fried，和LinkedIn共同创办人雷德?霍夫曼（Reid Hoffman）等。

2022年3月，该公司进一步获得风险投资公司Khosla 【【微信】】和a16z的增资，共募集了1亿美元，目前「世界币」总估值达30亿美元。

世界币怎么运作？

「世界币」背后有两个主要角色：Worldcoin基金会和【【微信】】。

Worldcoin基金会为非营利组织，主要负责支持和经营「世界币」社群; 【【微信】】则是一家技术公司，旨在加速人类社会过渡到更公正的经济体系，也是「世界币」实际的开发主体。

据官方资料，「世界币」采用以太坊ERC-20代币标准发行，为运行在以太坊上的Layer 2网络，使用以太坊Layer 2解决方案中的Optimistic rollup技术，来获得可扩展性，为未来可能大量增加的「世界币」用户做准备。

Layer 2：又被称为链下扩容，主要功能是提升区块链的扩展性、每秒交易数量，解决 Layer 1扩展问题，编写智能合约也算是在 Layer 2的范围。

代币供应上限为100亿枚，80%将分配给世界币的用户，为了奖励早期用户，世界币分配给用户的比例将会随着时间递减。剩余的20%，一半将分配给世界币开发人员及员工，剩余的一半则将分配给组织的投资人。

Optimistic Rollup：不同于传统的Rollup（Rollup目前没有中文的正式翻译，可以先将其理解为打包、封装），Optimistic Rollup使用「乐观执行」的机制，先行假设所有交易结果是正确的，遇到错误时再向源头寻找错误交易。藉由此种方式，可以减少区块链所需要验证的交易数量，节省大量的计算成本及时间。目前使用该技术的Layer 2包含Arbitrum及Optimism等区块链。

组成世界币的三大元素，如何验证身份？

世界币主要由三个元素组成：

世界身份（World ID）：能证明个体是真实存在的自然人、并同时保护隐私的数字身份系统。
世界币（Worldcoin）：世界上第一个免费分发给所有「自然人」的加密货币，可用于日后交易所需，或是治理投票用。
世界应用（World App）：世界币钱包，将支持「世界币」于全球范围内付费、购买、转账，也支持「世界币」与传统法币及其他加密货币的转换。

为了加速「世界币」的影响程度，在2021年世界币上线时，该组织就为自己订立了一个庞大的目标：要在2023年，让世界币在加密网络中拥有十亿用户。

然而，在加密货币的世界里，人人都可以建立无数个分身及账户，多数项目在发币时，也不乏看到许多人使用免洗帐号撸羊毛。

若世界币的理想，在于让每个人都能享有科技进步，及经济成长带来的福利，那要如何在不进行任何KYC（身份认证）的情况下，可以避免有人重复领去，该利益能公平的分配到每一个人手上呢？

为了解决这个问题，世界币组织开发了虹膜扫描仪器Orb（以下简称Orb）。

Orb是一台约哈密瓜大小的银色球体设备，该设备在扫描用户虹膜后，将扫描数据通过密码学加密，转换为一串数字代码（IrisHash），并藉由该代码来检视用户，是否已注册过世界币的钱包及身份，旨在利用难以被复制及伪造的虹膜扫描，来验证一个人的独特性。

若该用户为新用户，则在世界身份（World ID）被建立后，将自动得到空投至「世界应用程序」（World App）钱包内的「世界币」作为奖励。

该钱包将采用零知识证明（zero-knowledge proof），该技术可以帮助交易双方，证明自己的交易信息，而不需要透露其他的敏感信息，从而保护交易的隐私性和安全性。

世界币争议不断，为什么？

然而，这种采用生物识别技术，来判断用户是否为「真实的自然人」的做法，还是引起了大众的非议。不仅如此，「世界币」取得用户的方法也受到大力抨击，外媒《Buzzfeed》为此在2022）年作了长篇报导，其他主流媒体也纷纷加入批评该组织，让世界币深陷争议。

争议一：扫瞄眼球后迟迟不发币，被抨击为「*」

为了加速取得用户，世界币在世界各地招募运营商，并提供通过资格审核的厂商Orb仪器，让这些厂商在世界各地用地推的方式，招揽群众扫描眼球。

世界币主要选定以发展中国家，及国民平均收入不高的国家，作为第一波推广区域，从2021年下半年起，推广团队携带着银色的球体设备，在这些国家的街头找寻路人登陆虹膜信息，并在登录完后送给参与者一份小礼物，及宣称能在未来兑换数十美元「世界币」的「代币兑换券」。

至今世界币仍迟迟未发币（官网宣布预计在2023年发币），让民众质疑代币兑换券为「空头支票」，更有用户在社群媒体抨击，认为世界币是大型风险投资公司试图利用用话术及行销技巧，采集穷人生物数据并获利的*项目。

争议二：运营商未得到足够的支持，对「世界币」团队心生不满

面对来自群众的抨击，营运商第一线接收所有的负面讯息及威胁，让营运商承受巨大压力。

这些运营商多是世界币团队找来的第三方合作单位，并根据注册用户的数量，来计算应得的报酬。据外媒《Buzzfeed》的报道，由于虹膜扫瞄仪器Orb制作难度高，因此在初期仅有30个Orb设备，能提供给营运商使用，只要连续两周注册人数少于500人就意味没有达标，Orb设备将被收回，该营运商也将丧失营运资格。

此外，世界币团队也不断调整Orb营运商的奖励结构，促使他们不断完成更多的注册目标，才能维持一开始签约的收入水平。

营运商也面临设备故障、世界币团队物流处理速度缓慢等问题，加上来自民众不满的压力，让部分营运商甚至选择罢工。

争议三：采集生物数据踩法规红线，世界币面临隐私及法律问题

尽管世界币团队声称，原始的虹膜图像并不会被储存，Orb也不会储存任何的生物识别信息，但为了优化生成每个人唯一代码的数据算法，团队还是为没有提出异议的用户，建立了虹膜数据库。

即便团队说明只要算法优化后，就会删除目前所有的虹膜数据，但并没有进一步说明具体的优化时程、以及虹膜数据的删除时间，引起隐私倡议者的大力反弹。

隐私倡议者也认为，世界币的采集方式存在后门、操作人员也可篡改设备，若被有心人士取用，这些生物识别信息将成为获利工具。

此外，大多数国家对于商业公司如何使用隐私数据有明定法规，包含不可擅自将隐私数据转移到国外等。但建立于区块链上的世界币，在将加密过后的数据上传至无国界的区块链时，明显已触碰到了这条法规红线。

上述种种争议，让世界币的发展之路受到不少阻碍，据外媒《彭博社》去（2022）年3月的报道，世界币已在至少七个国家暂停了营运计划。