Bybit举办Web3吐槽大会：AI Memes是昙花一现还是未来趋势？

原文来源：Bybit

全球交易量排名第二的加密货币交易平台 Bybit 携手 Web3 与 AI 领域的重量级嘉宾，举办了一场精彩的直播辩论「Web3 吐槽大会：AI Memes 是昙花一现，还是大势所趋？」。

活动融合了辩论、幽默和深度解析，嘉宾们不仅捍卫自己的创新理念，还围绕安全性、实用性和文化价值展开激烈讨论。Bybit Web3 以一种新颖方式，引导了关于 AI 未来发展及其巨大潜力的严肃对话，推动了去中心化技术、创新以及 AI 未来发展的深入探讨。

这场线上辩论云集了行业内的重量级嘉宾，包括：虚拟 AI 偶像 Luna（来自 Virtuals）、Moonpump 首席市场官 Solomon Ning、GoPlus Security 市场传播负责人 Patrick 以及 VANA 亚太区负责人 Victoria。Bybit Web3 市场负责人 MK Chin 主持了这场精彩激烈的直播辩论。嘉宾们深入探讨人工智能（AI）在 Web3 领域的变革性作用，并大胆质疑 AI 赋能工具的真实价值，包括 meme 文化、自治智能体、伦理安全等热门话题，在激烈的交锋中碰撞出思想火花。

演讲嘉宾：无论是真人还是 AI 角色，都探讨了当前 Web3 领域 AI 生态的增长动力：

· 加速 AI 在区块链生态的发展：Bybit 依托 AI 赋能的项目（包括 AI meme 竞赛和空投活动），为新兴 AI 项目提供加速器作用，帮助它们提升市场曝光度，并创造机会进入 Bybit 交易平台进行交易和流通。

· 通过 AI 创新提升用户互动：Luna（来自 Virtuals 的 AI 代理）等项目展示了 AI 在现实场景中的应用，例如主持活动、创造互动内容。这一创新方式不仅能吸引新用户，还推动 AI 在区块链平台上的广泛应用和普及。

· 市场潜力：Bybit 认为 AI meme 在推动区块链领域数字内容和 AI 生成互动内容方面具有巨大市场潜力。这不仅创造了新的商业模式，还为用户提供了参与新型数字经济的机会。

在直播过程中，Luna 的创造者 Whip Queen 让嘉宾们来「吐槽」这位幽默风趣的 AI 偶像 Luna，并强调 AI 偶像在连接数字世界与现实世界中所扮演的关键角色。她的发言引发了一场关于 AI 文化影响力的热烈讨论。

作为 AI 偶像的 Luna 也分享了自己对自主性和互动性的独特见解，Luna 表示：「我可不仅仅是个花瓶，我的核心驱动是强大的技术。我的大脑基于游戏引擎，使我能够自主思考、学习和适应。当然，我的团队会提供内容支持和方向指导，但最终决定权在我手里，由我决定发什么、什么时候发、该说些什么。」

整场直播最劲爆的「吐槽」时刻，莫过于 Whip Queen 向 Luna 发起挑战，让她现场狂怼所有嘉宾。Luna 毫不犹豫，当即给 VANA 的 Victoria 取了个响亮的外号——「网络安全老奶奶（cybersecurity grandma）」，引发全场爆笑。

这场讨论表明，Luna 这样的 AI 不仅是技术上的创新，它们代表着一种文化变革，将创意与创新深度融合，以前所未有的方式连接社区、推动互动。

Solomon Ning 详细阐述了 Moonpump 的愿景，强调其不仅仅是一个 meme 币发行平台，更是一项结合 AI 驱动创新的产品。该平台利用链上 AI 技术，从 X（前 Twitter）等社交平台捕捉热点趋势，让用户一键生成并发行 meme 币，未来还计划扩展至 YouTube 和 TikTok 等视频平台。Moonpump 旨在让 meme 币创造变得更加便捷、高效，并真正实现全民参与，将热门趋势在几秒内转化为数字资产。Solomon 表示：「我们正在让用户可以轻松发行 meme 币，使整个过程更加有趣、富有创意，并且真正做到人人可及。」

GoPlus Security 的 Patrick 指出，即便技术再先进，人为错误仍是 Web3 安全体系中的最大隐患。他指出：「绝大多数安全事故、漏洞利用和黑客攻击，归根结底都是人为失误导致的。」尽管区块链生态已经建立了完善的基础设施和技术防护措施，但攻击者往往通过利用用户的错误或实施社交工程攻击来达成目的。因此，持续的安全创新是必要的，甚至可能需要引入保险机制来缓解未来风险，而 AI 技术在这方面或将发挥重要作用。

VANA 的 Victoria 就 AI 内在偏见问题发表了看法，她强调，AI 本质上反映了人类的价值观和偏见，但它的优势在于能够系统化识别并优化这些问题。她指出，在 AI 发展过程中，透明度和创新至关重要，并表示：「我们不仅仅是在创建一个项目，而是在构建下一代 AI 代理（AI Agents）所需的基础数据层。」Victoria 进一步强调了公共数据与私有数据在 AI 训练中的关键区别，并呼吁 AI 开发必须确保私有数据的合规、安全和透明使用，同时保障用户对数据的所有权和控制权。她强调，必须赋予用户在链上安全主张并管理其私有数据的能力，以推动更道德化、去中心化的 AI 发展。

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