如果有一個專門用於仲裁鏈上爭議的加密協議會怎樣？
想像一下，每當像Polymarket 這樣的預測市場以有爭議的方式結算時，使用者就可以通過一種中立的鏈上法院系統正式提出上訴。或者，去中心化自治組織 （DAO） 是否可以依靠高效、知識淵博的第三方來幫助他們做出決策。或者，如果保險合同可以在特定的真實事件發生時自動執行賠付。
這基本上就是 Albert Castellana Lluís 和他的團隊使用 GenLayer 構建的內容，GenLayer 是一個將自己定位為決策系統或信任基礎設施的加密專案。
“我們正在使用一個區塊鏈，讓多個 AI 協調並就主觀決定達成一致，就好像他們是法官一樣，”YeagerAI 的聯合創始人兼首席執行官 Castellana 在接受 CoinDesk 採訪時說。“我們基本上是在建立一個全球合成司法管轄區，它有一個嵌入式法院系統，它不會睡覺，而且超級便宜，而且速度超級快。”
隨著人工智慧代理的發展，未來幾年對此類仲裁專案的需求可能會激增，人工智慧代理是由人工智慧驅動的複雜程式，能夠以自主方式執行複雜任務。
當談到加密市場時，AI 代理可以以各種方式使用：用於交易模因幣、在交易所套利比特幣、監控 DeFi 協定的安全性，或通過深入分析提供市場洞察，僅舉幾個用例。AI 代理還將能夠僱用其他 AI 代理來完成更複雜的任務。
卡斯蒂利亞納說，這種藥劑可能會以意想不到的速度增殖。在他看來，到 2025 年底，大多數加密市場參與者可能會管理其中的一小部分。
“這些特工，他們工作得超級快，他們不睡覺，他們不進監獄。你不知道他們在哪裡。他們會通過反洗錢規則嗎？他們會有一個銀行帳戶嗎？他們甚至可以使用 Visa 卡嗎？卡斯蒂利亞納說。“我們如何在它們之間實現快速交易？在這樣的世界里，信任怎麼會發生呢？
由於其獨特的架構，GenLayer 可以提供解決方案，允許實體（人類或 AI）獲得可靠、中立的意見，從而在創紀錄的時間內對任何決策進行權衡。“在你通常會有一個由一群人組成的第三方的任何地方......我們用一個全球網路來取代它們，這個網路可以在不同的 AI 之間提供共識，一個可以以盡可能正確和公正的方式做出決策的網路，“Castellana 說。
合成球場系統
GenLayer 不尋求與比特幣、乙太坊或 Solana 等其他區塊鏈競爭，甚至與 Uniswap 或 Compound 等 DeFi 協議競爭。相反，這個想法是讓任何現有的加密協定都能夠連接到 GenLayer 並利用其基礎設施。
GenLayer 的鏈由乙太坊第 2 層解決方案 ZKsync 提供支援。它的網路有 1,000 個驗證者，每個驗證者都連接到一個大型語言模型 （LLM），例如 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Bert 或 Meta 的 Llama。
假設 Polymarket 上的一個市場以有爭議的方式結算。如果 Polymarket 連接到 GenLayer，則預測市場的使用者能夠通過其合成法院系統提出問題（或者，正如 Castellana 所說，創建“交易”）。
一旦交易進入，GenLayer 就會隨機選擇五個驗證者來對其進行裁決。這 5 個驗證者查詢他們選擇的 LLM，以查找有關手頭主題的資訊，然後對解決方案進行投票。這會產生一個裁決。
但在我們的示例中，Polymarket 使用者不一定需要對裁決感到滿意：他們可以決定對裁決提出上訴。在這種情況下，GenLayer 會選擇另一組驗證者——只不過這一次，他們的數量躍升到 11 個。就像以前一樣，驗證者根據他們從 LLM 收集的信息發佈裁決。該決定也可以上訴，這使得 GenLayer 選擇 23 個驗證者進行另一項裁決，然後是 47 個驗證者，然後是 95 個，依此類推。
這個想法是依靠孔多塞的陪審團定理，根據 GenLayer 的宣傳平臺，該定理指出，“當每個參與者都更有可能做出正確的決定時，隨著群體的擴大，獲得正確多數結果的可能性會顯著增加。換句話說，GenLayer 在人群中找到了智慧。參與的驗證者越多，他們就越有可能將注意力集中在準確的答案上。
“這意味著我們可以從小處著手，而且效率很高，但也可以升級到一個非常非常棘手的事情，他們仍然可以做對的事情，”卡斯蒂利亞納說。
Castellana 說，平均處理交易大約需要 100 秒，法院的決定在 30 分鐘後成為最終決定——如果發生多次上訴，這個時間範圍可能會延長。但這意味著該協定可以在很短的時間內就重大問題做出決定，無論白天還是黑夜，而不是經歷可能需要數月甚至數年時間的艱巨的現實世界訴訟程式。
查看激勵措施
GenLayer 的使命自然會引發一個問題：是否有可能玩弄系統？例如，如果所有驗證者都選擇同一個 AI（比如 ChatGPT）來解決給定的提案怎麼辦？這難道不意味著 ChatGPT 基本上已經發佈了裁決嗎？
Castellana 說，每次查詢 LLM 時，都會生成一個新的種子，因此你會得到不同的答案。最重要的是，驗證者可以根據手頭的主題自由選擇使用哪個 LLM。如果這是一個相對簡單的問題，也許沒有必要使用昂貴的 LLM;另一方面，如果問題特別複雜，驗證者可能會選擇更高品質的 AI 模型。
驗證者甚至可能最終會遇到這樣一種情況：他們覺得自己已經多次看到某種類型的問題，以至於他們可以為特定目的預先訓練一個小模型。“我們認為，隨著時間的推移，將會出現無窮無盡的新模式，”Castellana 說。
驗證者有強烈的動機在決策過程中處於勝利的一方，因為他們因此獲得了經濟回報——而失敗的一方最終會產生與使用計算相關的成本，而沒有獲得任何獎勵。
換句話說，問題不在於一個人的驗證者是否提供了正確的答案，而在於它是否設法站在大多數人一邊。
由於驗證者不知道其他驗證者在投票什麼，因此他們的目標是使用必要的資源來提供準確的資訊，並期望其他驗證者也會關注這些資訊——因為得出相同的錯誤答案可能需要嚴格的協調。
如果這個策略沒有成功，上訴系統就準備好了。
“如果我知道我正在重複使用一個好的 LLM，而我認為其他人正在使用一個糟糕的 LLM，這就是我輸了，那麼我就有很大的動力去上訴，因為我知道隨著人的增加，他們也會有動力使用更好的 LLM”，因為其他驗證者希望從成功的上訴中獲得獎勵， 卡斯蒂利亞納說。
該系統使驗證者很難串通，因為他們只有 100 秒的時間來做出決定，而且他們不知道自己是否會被選中來解決特定問題。Castellana 說，一個實體需要控制 33% 到 50% 的網路才能對其進行攻擊。
與乙太坊一樣，GenLayer 將使用原生代幣進行財務激勵。據 Castellana 稱，隨著測試網的啟動，該專案應該會在今年年底前上線。“人們會有非常大的動力來在上面建造東西，”他說。