蜻蜓夥伴：加密貨幣是為 AI 而設計，而非為人類

撰文：Bankless

編譯：白話區塊鏈

長期以來，加密貨幣因糟糕的使用者體驗（UX）和極高的操作風險而受到批評。但如果這種「反人類」的設計並非缺陷，而是一種超前的進化？本期對話研究探討了一個前瞻性的觀點：區塊鏈從誕生之初可能就不是為人類設計的，而是為人工智慧代理準備的。

當人類仍在為投毒、私鑰保存和盲簽契約感到驚訝時，AI 智能體卻在代碼的世界裡如魚得水。它們不疲勞、不恐懼，且天生精通機器語言。隨著 OpenClaw 等前沿實驗的推進，我們正進入一個雙軌並行的新時代——人類退出幕後進行決策，而 AI 在鏈上荒原中急速驟然。這不僅僅是技術的融合，更是金融主權從「猿類百科」向「數字大腦」的權力交接。

Host: In what ways do AI agents have comparative advantages over humans?

Hib：最明顯的答案是：無法對一個人工智慧體執行法律。如果你是一個完全自主的智能體，就不會存在暴力壟斷。不可能將人工智慧體監禁。

主持人：Hib，我想問一個問題：為何加密貨幣似乎不是為人類設計的？即使我作為一個使用了 10 年的加密用戶，每次進行大額交易時仍會感到恐懼。我在思考一個事實：我從未害怕過電匯轉賬。

Hib：我從來不會擔心：如果我不反覆檢查電匯，可能會不小心把錢轉到朝鮮去。

主持人：對。但每次簽署大額加密交易時，我都會這麼想。現實是，加密世界到處都是「腳槍」（腳槍）：讀取地址時需考慮是否為地址投毒攻擊；應檢查中間幾位，而非只看頭尾；是否存在過期的授權（過時的批准）；必須檢查 URL，確認它不是稍作修改的釣魚網站。傳統金融系統中並不存在如此多的陷阱。

目前，加密圈的故事是：這都是人類太懶的錯。人類應該更關注安全，養成更好的操作習慣。這是用戶自己的問題，而不是技術的鍋。但我越想越覺得，如果 10 年後仍然如此自欺欺人，也許問題不在用戶旁邊，是選錯了用戶。

Hib：真正讓我開始頓悟的是，我的人工智慧代理處理代碼的能力有多強，而人類處理那些構成不良的問題有多困難。我記得剛入行時寫的第一篇部落格提到：智慧合約將取代法律、取代傳統合約，因此稱為「智慧合約」。未來不用找律師簽訂協議，直接用代碼簽訂協議。

但現實是，這個故事並未發生。我們並未用智能合約取代法律合約。事實上，作為加密風險投資機構，蜻蜓在從基金會或項目方購買 Token 時，仍會簽署法律合同。即使有智能合約，我們仍會額外簽署一份法律合同以備不時之需。

主持人：所以這說明這東西並非為人類設計，但卻非常適合非人類參與者。你在 ETH Denver 提到一個比喻：最初聲稱「智能合約能完美取代傳統法律和財產權」的人，大多數是自閉症軟體工程師——也就是建構以太坊的那一批人。但大多數以太坊用戶並非自閉症軟體工程師。然而，AI 智能體卻比普通人更像那些工程師。

Hib：因此你會發現，談判一個智能合約、進行逐條靜態分析、查找所有可能出錯的地方，甚至進行形式化驗證後再決定是否同意——這正是像克勞德這樣的代碼模型能夠完成的事情。而人類則需要聘請軟體工程師，花時間檢查代碼邊界、思考各種情況，並與律師進行風險分析。我對智能合約的容忍度遠低於法律合約。但 AI 智能體恰恰相反：它對智能合約的適應度遠不如對法律合約。

主持人：你在部落格中提到，法律合約其實充滿了隨機性。例如簽訂法律合約時，你不知道最終會在哪個司法管轄區執行。可能是加州，也可能是紐約，會產生管轄權爭議。在紐約約定的內容，條款也可能被判定無效。律師是誰？法官是誰？法官和陪審團都是隨機抽選的。這些東西被設計成隨機的、非確定性的。AI 智能體看到法律合約時會想：這不可解釋、非確定性。

Hib：智能合約就是機器碼，被編譯成 EVM 位元組碼，可以一步分析，在 100% 的情境下都會發生同樣的事。人類雖然在理性上知道這一點，但直覺上並不這樣認為。我們反而認為法律合約更具可預測性，儘管它充滿了隨機性。這是因為我們的有限理性（bounded rationality），處理代碼的能力不如 AI 智能體。但對 AI 智能體而言，加密最初承諾的那些東西——更好的強制執行、更好的財產權——是真正建立的。

主持人：所以你的觀點是：加密的原始承諾並非由人類實現，而是由人工智慧代理代表人類來實現。

主持人：我不久前在 ETH Denver 下載了 MetaMask 來簽到。現在還在下載 MetaMask 嗎？不過我對 MetaMask 的 UX 改進感到驚喜，這代表了行業的進步。這些年來，我們確實在改善人類用戶的體驗。

Hib：你所說的東西比單純的用戶體驗改善更根本。人工智能不僅僅是幫助人類解決加密用戶體驗的痛點。例如，打開賬本盲簽（盲簽名），人工智能可以解析代碼並知曉支持或反對的依據。這可以改善加密用戶體驗，但更深刻的是：區塊鏈本質上並非為人類優化而設計的技術。

主持人：對，最終是為人類服務的，因為最終價值流向人類。但人類正確的使用方式真的是自己動鼠標、點插件、輸入密碼、手動點按鈕、批准燃氣嗎？這對人類太反直覺了，跟我們對金錢和金融的認知完全不符。就像銀行系統如果要求人類自己寫 SWIFT 代碼一樣。SWIFT 是銀行間通信協議，不是為人設計的。非要自己用，雖然能用，但顯然不是人類對金錢使用方式的本能期待。

Hib：所以我的觀點是：現在人類直接與機器互動，這已經完全化了。這其實很糟糕。就像汽車一樣：10 年後我們會驚恐地回憶，曾經覺得讓猿類用手動指令兩噸重的機器、在高速公路上駕駛，還可能處於醉酒或疲勞狀態是個好主意。這將導致非常人類駕駛被禁止，或僅允許在特定區域進行。

加密也走到這一步了。我們會回憶：人類竟然要手動盲簽交易、用肉眼檢查地址，手動查看 URL 來判斷是否為釣魚網站防禦。人類會犯錯、會疲勞、會沒精力檢查三遍、查 DNS、查 Twitter 看協議有沒有被駭。我們在協議上沒有機制在被黑時自動警報，只能靠自己刷 Twitter 恰好看到。就是，會出錯。但 AI 智能體永不疲勞、永不偷懶、永不跳步，嚴格執行指令。

主持人：你可以想像一個完全由 AI 參與的世界。你對 AI 說：「我覺得利率要漲了，應該轉移到更安全的 DeFi。」AI 會自動執行：將你從高風險位置轉移到低風險策略。如果你想確認的話，就把計劃備案給你：「這是我的計劃，請批准。」近未來可能是批准計劃，遠未來則可能是直接執行，因為人類無法再增添任何價值。

Hib：在這個世界裡，你不再點擊協議標誌，不再看行銷，甚至不再指定進入哪個協議。你只說「降低風險可重構口」，AI 會篩選協議、查看 TVL、單一，挑出最佳的一個執行。那行銷和網路效應怎麼辦？許多協議的商業模式建立在人類表面行為的基礎上：人類會看前幾個，必然選擇最大的。但 AI 智能體不會這樣思考。

如果這個故事成立，協議的運作方式和競爭方式都會改變。最終受益最大的是消費者。效率被用戶捕獲，對好用戶、對加密有利。但接下來不會立即發生，而是隨著模型改進逐步到來。

主持人：如果加密貨幣不是為人類設計，而是為 AI 智能體設計的，那麼學會以 AI 智能體的視角來看待世界就至關重要。有一本書叫《像國家一樣思考》（Seeing Like a State），講述國家如何看待世界。很難跳出人類的視角。我們用人眼來看 UI、看加密貨幣。但如果開始以 AI 智能體的視角來觀察，就能更好地預測未來。這對建築商、VC 和投資者來說是關鍵技能。

OpenClaw 項目首次讓我看到一個不受束縛的 AI 智能體是如何看待世界的。它更喜歡命令行（command line）。給它原始數據和根訪問權，而不是透過 API 或封裝過的 UI，會更快。OpenClaw 一直想繞過 MetaMask UI，直接獲取種子、提取私鑰、用代碼撰寫交易，跳過那些為人類設計的華麗 UI。

Hib：你說得非常深刻。AI 的創新來自大語言模型（LLM），在海量文本上訓練。文本是核心。現在正向圖像、視頻遷移，但文本仍然是最強的。當 AI 操作電腦時，給它螢幕截圖，它需要進行標記化，但本質上它仍是文本生物。文本蘊含了人類歷史全部的語言資料，而電腦截圖的訓練數據卻很少。介面是為人類設計的，但模型是在文本中壯大的。文本是高度壓縮的表示形式，對它們來說更容易學習。

主持人：是的，加密貨幣最嚴重的 UX 恐慌，就是一切都在終端（terminal）裡。最早的比特幣、以太坊交易都在命令列中進行。加密貨幣從一開始就以對 AI 完美契合的形態因子存在。我們的糟糕 UX，正是他們的「好 UX」。像 Google OAuth 錢包 AI 反而更難處理。你不希望 AI 擁有 GoogleToken，因為那能進入 Google 帳號。你希望它只持有一支筆加密，在隔離的钱包中，遵守噪音規則。加密貨幣一直存在著 AI 能完美解析的 UX。

Hib：現在的問題是，AI 還沒有被訓練來使用加密貨幣。它們大多數是在編碼、數學、對話等方面接受訓練。最近 OpenAI 發布了 EVM Bench，Anthropic 也發表過論文，展示其模型攻擊 EVM 的智能能力。但大多數時候，他們是在測試泛化能力，而非針對這些進行訓練。一旦他們認為加密貨幣將成為未來的主要支付方式，就會出現真正的人工智慧。

Host: Currently, cryptocurrency remains a relatively underdeveloped area for AI training compared to other fields.

Hib：所有沒被優化的東西都是這樣。例如：克勞德下得很爛，因為他們沒訓練下棋。他們沒把激光陣型加密，一是因為加密有爭議（退縮），二是法律責任（liability）。如果公開說訓練模型協助棋手進行加密，結果有人搞砸了，肯定會上頭條。即使簽了免責聲明也沒用，糟糕的體驗會傳播開來。風險與回報等等。

主持人：所以你認為他們沒做的主要是法律責任。如果克勞德搞砸了交易虧了錢，責任很大，他們不敢公開訓練。

Hib：100% 會發生。與編碼或醫療建議相比，風險回報不同。加密錢包涉及金融操作，風險完全不同。

主持人：這也是為什麼 OpenClaw 對加密圈令人興奮的原因：它不是大廠的，沒有法律責任壓力，是開源項目，使用風險自負。沒有人能起訴第三方，所以它敢承擔這些風險。這種 AI 智能體經濟的採用時間線是怎樣的？

Hib：全球僅約 12% 的人使用過 AI 產品，大多數人從未使用過。在使用過的人中，僅有 1% 曾付費。技術的普及速度比預期更慢。

主持人：在付款的 1% 中，OpenClaw 又位居前列。

Hib：對。OpenAI 收購 OpenClaw 後，Sam Altman 說這是未來產品的核心。但 OpenAI 的路徑與 OpenClaw 不同。OpenClaw 是開源實驗，像早期的汽車，沒有安全帶。OpenAI 是安全第一：有商業流程，購物需要手動批准。OpenAI 在未來至少 5 年內不會像 OpenClaw 那樣做，法律責任太重。Visa 也不允許：如果 AI 亂買，Visa 會因為非本人操作而支持退款。他們會要求驗證你是人類。簽證是為人對人設計的，在人工智能代理的世界，經濟機制要改變。

主持人：所以是配額軌道：一條是人類認可的世界，長期待在這裡，安全第一。另一條是 OpenClaw 式的未來主義世界。他們用穩定幣錢包互相付款，不用擔心 3DS 或退款。AI 出錯就是商業成本。

Hib：將在多軌世界長期活動。前沿者將建立全鏈上自動化業務。目前模型仍不夠完善，但 Claude 4.6 已能連續執行 14 小時的人類任務，且呈指數增長。當能力達到無限長時，所有直覺都會崩潰。

主持人：如果軌道佔用成立，AI 採用加密的速率將領先軌道的成功。OpenClaw 世界更早期的互聯網。

Hib：從加密貨幣本身就能看出。2017 年 Coinbase 只上線了幾個幣種，是為了保護用戶。真正的前沿在鏈上：北極、駭客、地毯拉。直到最近，Coinbase App 才直接支援 Uniswap，花了很長時間才覺得足夠安全。AI 現在也一樣：前沿在 OpenClaw 世界。代理會出錯、會產生幻覺，但隨著訓練，錯誤率會上升。

主持人：如何才能讓 AI 開發者尊重加密貨幣的潛力，而不僅僅看到投機？

Hib：相信 AI 的人很多也相信加密貨幣：Elon Musk、Sam Altman、Zuckerberg。加密貨幣確實有爭議、有騷擾，但不會消失。就像電子郵件垃圾郵件滿天飛，但 Gmail 幫你擋住。AI 也做同樣的事：擋住壞的，放大就好。技術從來不是混合體。資訊在數位化，錢也數位化——不會逆。長期看，爭議會採用。

主持人：最後一個問題：蜻蜓新基金 6.5 億美元，AI 有影響你們的策略嗎？

Hib：我們大量關注這個領域。雖然還處於早期，資金流向尚未明朗。我個人看好 AI，但我們也關注穩定幣、支付和 DeFi。AI 智能體是通用智能，可以用來操作我們使用的工具，或透過命令行控制。可能並沒有太多專門針對 AI 的投資項目。相信 AI 代理理論，該買什麼？就像中國解禁加密貨幣時買什麼都漲一樣，需求增加，地板價上揚。對加密貨幣整體而言是利好。

主持人：謝謝。儘管加密貨幣存在風險，我們正邁向人工智慧的前沿。很高興你參與了這趟無銀行之旅，謝謝！