[譯文] 一年後再論D加速主義（d/acc）by Vitalik Buterin

1 月 7 日

以太坊創辦人於 2024 年初提出去中心加速主義（d/acc）的概念，用以抗衡有效加速主義（e/acc），他認為分散的、民主的、防禦的加速主義，才是降低權力集中風險的科技發展路徑。一年來他在 DEVCON 舉辦了 d/acc 研討會，席間深度討論了生物科技、人工智慧科技等 d/acc 取徑。一年後他將各專家概念綜整，再提出生存與繁榮的 d/acc 第三軸度，完善 D 加速主義的敘事。

作者：Vitalik Buterin，2025年1月1日刊於部落格
翻譯：機器與豆泥協作，經作者同意後翻譯刊出

原文如下：

特別感謝 Liraz Siri、Janine Leger 和 Balvi 志工們的回饋和審查

大約一年前，我寫了篇關於科技樂觀主義（techno-optimism）的文章。這篇文除了揭示我對科技的熱情，以及敘述科技所帶來的巨大好處，也包含了我對特定科技問題的關心，尤其是超級智慧（superintelligent） AI，以及如果科技的發展方式錯誤，可能會帶來什麼樣的災難或不可逆反的削弱人類賦能。我的核心觀點是：分散（decentralized）和民主（democratic）的差異化防禦加速（differential defensive acceleration）。加速科技發展，但不同於提升傷害他人的能力，而是提升我們的防禦能力；不將權力集中在決定真理、是非的精英手中，而是專注於分散權力的科技。防禦不是中世紀封建主義的領主和城堡，而像是民主化的瑞士和歷史上的準無政府主義的佐米亞（Zomia）。

從發文後的一年，這種哲學想法已經顯著成熟。我在「80,000小時」上談論了這些想法並看到許多回應。這些回應大多是積極的，不過也有一些批評。符合這類想法的專案本身正在持續發展並產生成果：我們看到可驗證的開源疫苗取得進展、人類對健康室內空氣價值的認知、社群備註（Community Notes）發光發熱、去年預測市場作為資訊工具大放異彩，ZK-SNARKs 等零知識證明工具在政府身分和社群媒體（以及通過帳戶抽象 [account abstraction] 保護以太坊錢包）中獲得採用，開源影像工具應用於醫學和腦機介面（BCI）...等等。去年秋天，我們舉辦了第一個大活動「d/acc Discovery Day（d/aDDy）」。活動舉辦於 Devcon 議程中，活動中有來自 d/acc 各面向議題的講者，如生物、物理、網路、資訊防禦，以及神經科技。這類科技的專業人士在這些年來越來越熟悉彼此的工作，而看熱鬧的人們也越來越了解宏觀敘事：啟發以太坊和加密貨幣的價值，同樣也可以應用到更廣泛的世界。

d/acc 是什麼與不是什麼

想像現在是 2042 年。你在新聞在說你家附近有可能爆發傳染病大流行。你或許早就見怪不怪了，每當有非人類的病毒株變異，人們總會反應過度，但往往最終都不會有什麼結果。前兩次本來會釀成悲劇的大流行早早就由廢水監測和社群的開源分析抓到，並且被完全攔截。但是這次預測市場顯示有 60%的機會至少出現 10,000 例病例，所以你開始擔心了。

病毒已於前一天定序完成。你口袋中的空氣盒子已經更新到最新，它已經可以檢測到新病毒（（透過一次呼氣，或者放在房間裡面 15 分鐘））。開源的疫苗製作指引和程式碼應該會在數週內公開提供，這類疫苗可以使用全球任何現代醫療機構中都可找到的設備來製備。目前多數人還沒有採取任何行動，主要使用常見的空氣過濾和通風設備保護自己。你有免疫系統相關的健康狀況，因此更加謹慎：你所使用開源的、無需聯網的個人助理 AI（除了執行一般性任務外，還負責導航、餐廳和活動推薦）也會考慮即時空氣檢測器數值與二氧化碳資料，從而只推薦最安全的場所。這些資料由許多參與者和使用 ZK-SNARKs 和差分隱私的設備所提供。這些資料基於資料最小化原則，使其免於被洩露或被用於任何其他目的（如果你想為這些資料集提供資料，還有其他個人助理 AI 可以驗證這些密碼工具實際運作的正式證明）。

兩個月後疫情消失了，似乎有 60% 的人遵循基本原則，如果空氣盒子響鈴示警並顯示病毒存在，就戴上口罩，如果他們做個人快篩呈現陽性，就待在家裡，這足以將傳播率推到低於 1。由於高強度的空氣過濾政策，病毒的傳播率已經大幅降低。模擬顯示，這種疾病可能比 20 年前的 Covid 嚴重五倍，在今天卻變成了無關緊要的問題。

在 Devcon 的 d/acc 活動中，其中一個最棒的結果是，以 d/acc 為名號可以成功將不同領域的人聚在一起，並使他們對彼此的工作產生興趣。

舉辦「多元」的活動很容易，但讓不同背景和興趣的人實際上互相了解卻很困難。我仍然記得在國高中上課時，被迫觀看歌劇，而且我個人覺得它們很無聊。我知道我「應該」欣賞它們，因為如果我不這樣做，我就會成為一個沒文化的電腦宅，但我並未「真心」享受歌劇。d/acc 日並不會讓人有這種感覺，它讓人實際喜歡上不同領域中的各種專案。

如果我們想要創造一個比統治、減速和毀滅更光明的替代方案，我們需要進行這種廣泛的結盟工作。d/acc 似乎在這方面實際上取得了成功，僅此一點就顯示出這個想法的價值所在。

d/acc 的核心理念很簡單——分散和民主的差異化防禦加速。其目標是構建技術，將攻擊、防禦的平衡傾向於防禦，而且這一過程不依賴於將更多權力交給集中化的權威機構。防禦與分散之間有著內在的連結，任何分散、民主或自由的政治結構都會在防禦變得容易時發展得最好，而當防禦變得困難時會面臨最嚴峻的挑戰。在這種情況下，更可能的結果是經歷一段「所有人對抗所有人」的暴亂，最終進入由最強者統治的新權力平衡。

d/acc 的核心原則橫跨許多領域：

要理解同時追求分散化、防禦性和加速思維的重要性，可以選擇放棄其中一個來進行比較。

分散化的加速，但不關心「差異化防禦」的部分。基本上，就是成為一個分散化的有效加速主義者（e/acc）。有許多人採取這種方法，有些人自稱是 d/acc，但卻將重點明確描述為「進攻」（OFFENSE），還有一些人對於「分散式 AI」和類似話題產生興趣，雖然態度更為溫和，但在我看來，他們對於「防禦」方面的關注不夠。

這種方法可能可以避免你擔心的特定團體獨裁統治全人，但它無法解決根本的結構性問題：在一個偏向進攻的環境中，始終存在災難風險，或者某人將自己定位為保護者並永久地居於人類頂端。特別是在 AI 的案例中，這種方法也無法很好地應對整體上人類相較於 AI 被削弱的風險。
差異化防禦加速，但不關心「分散化和民主」。為了安全而接受集權控制，對某些人來說具有莫大的吸引力，相信讀者們已經熟悉許多這類案例及其弊端。最近一些人擔心未來科技的極端挑戰可能只能以極端集權控制來解決。例如，某種架空的場景提到：「每個人都配戴『自由標籤』——這是一種更全面的國家級監控裝置，升級版的電子腳鐐……加密的影片和音檔會被持續上傳，並由機器進行即時解讀。」然而，集權控制是一個光譜。即便是較溫和的集權控制形式，雖然通常被忽視，但仍然是有害的，比如生物科技（如食品和疫苗）業者拒絕接受公眾監督，以及封閉原始碼的規範使這種抗拒得以更簡單持續。

這種方法的風險在於，中心本身往往就是風險的來源。我們在新冠疫情中已經看到了這點：由多個主要國家政府資助的功能增強研究可能是疫情的源頭；集中化的認識論導致世界衛生組織（WHO）多年來不承認新冠病毒是經由空氣傳播的；強制的社交距離和疫苗接種引發了可能持續數十年的政治反彈。類似的情況很可能也會發生在 AI 或其他高風險科技上。分散化的方法會更好地應對來自中心本身的風險。
分散化的防禦，但不關心加速——基本上，就是試圖減緩科技進步或實現經濟棄成長。

這種策略面臨兩大挑戰。首先，總體而言，科技和經濟增長對人類的益處極大，任何延遲都會帶來難以估量的成本。其次，在一個非極權的世界中，不推進科技進步是難以維持穩定，任何試圖「作弊」並以偷渡的方式繼續進步的勢力，都會取得優勢。減速主義策略在某些情境下可以在一定程度上發揮作用。例如，歐洲食品比美國食品更健康是其中一個例子，禁止核子武器擴散的成功（截至目前）則是另一個例子。但這些策略無法永遠奏效。

有了 d/acc，我們希望：

在這個世界越來越部落化的時代，我們需要堅守原則，而不是隨意構建任何東西——我們希望構建能讓世界更安全、更美好的具體事物。
承認指數級技術進步意味著世界將變得非常奇異，而人類在宇宙中的「總體影響」只會持續增加。我們保護脆弱的動物、植物和人類免受傷害的能力必須得到提升，但唯一的出路是向前。
構建能保障我們安全的技術，但不要假設「好人（或好 AI）掌控了一切」。我們需要構建出特定類型的工具，它們在先天上用於建設和保護時更有效，而在用於破壞時則相對較弱。

另一種理解 d/acc 的方式是回到 2000 年代後期歐洲海盜黨運動的框架：賦權（empowerment）。

我們的目標是建立一個能夠維護人類自主性的世界，同時實現兩種自由：消極自由與積極自由。消極自由，即避免他人（無論是作為公民、政府，還是超智能機器人）對我們塑造自身命運能力的干預；以及積極自由，即確保我們擁有知識和資源來實現自主性。這與延續了數百年的經典自由主義傳統相呼應，其中包括斯圖爾特．布蘭德（Stewart Brand）對「工具可取用」的關注，以及約翰．斯圖亞特．密爾（John Stuart Mill）將教育與自由視為人類進步的核心要素——也許我們還可以補充巴克敏斯特．富勒（Buckminster Fuller）的願景，即讓全球解決問題的過程中，強化參與並廣泛分散。我們可以將 d/acc 視為一種方法論，在 21 世紀科技背景下實現這些目標。

d/acc 的第三軸：生存與繁榮

去年我的文章中寫道，d/acc 專注於防禦技術：物理防禦、生物防禦、網絡防禦和資訊防禦。然而，分散化的防禦並不足以讓世界變得美好：我們還需要一個更前瞻的願景，來展示人類如何利用新獲得的分散化與安全性來實現更多成就。

去年的文章在兩個地方提到了這樣的正向願景：

關於超智能挑戰，我提出了一條（這並非我的原創）路徑，說明我們如何在不削弱人類能力的情況下擁有超智能：
1. 現代我們構建以工具為導向的 AI，而非高度自主的 AI。
2. 未來我們將使用虛擬實境、肌電技術（myoelectrics）和腦機介面等工具，建立 AI 與人類之間更緊密的回饋機制。
3. 隨著時間推進，最終實現超智能與人類高度耦合的最終目標。
關於資訊防禦，我還提到除了幫助社群在攻擊者面前保持凝聚力和高品質對話外，如防禦性社群技術，還有一些進步性的社群技術，可以幫助社區更高效地做出高品質的判斷。例如 pol.is 和預測市場。

然而，這兩點在 d/acc 的論點中顯得有些脫節：「這裡有一些構建更加民主和偏向防禦的世界的基礎想法，順便提一下，還有一些似乎無關的議題，是關於如何處理超智能構想。」

但實際上，「防禦性」與「進步性」的 d/acc 技術之間存在一些非常重要的聯繫。我們可以擴展去年文章中的 d/acc 圖表，新增一個軸，我們可以將其標記為「生存（survive）與繁榮（thrive）」，並觀察其結果。

在所有領域中，幫助我們「生存」的科學、思想和工具，與幫助我們「繁榮」的科學、思想和工具密切相關。例如：

許多針對新冠病毒的最新研究聚焦於病毒在體內的持續性，這被認為是「長新冠」問題的原因之一。最近有跡象表明，病毒的持續性可能也是阿茲海默症的原因——如果屬實，解決各種組織中的病毒持續性可能是解決衰老問題的關鍵。
低成本和小型化的影像工具（如 Openwater 開發的工具）對於治療微血栓、病毒持續性和癌症非常有效，並且也可以用於腦機介面（BCI）。
構建用於高度對抗性環境的社群工具（如社群備註 Community Notes）與構建用於相對合作性環境的社群工具（如 pol.is）受到非常相似的理念驅動。
預測市場在高度合作和高度對抗的環境中都具有價值。
零知識證明（ZKP）和類似技術，能在保護隱私的同時處理資料計算，既增加了科學等有用工作的數據量，也增強了隱私保護。
太陽能和電池技術既是推動下一波清潔經濟成長的利器，也是分散化與物理韌性的重要資源。

此外，還存在一些跨領域的重要依賴關係：

腦機介面（BCI）在資訊防禦與合作科技中非常重要，因為它能使我們的思想和意圖得以更詳細地交流。BCI 不僅是「機器到意識」的橋梁，也可以是「意識到機器再到意識」的雙向交流，這呼應了多元宇宙（Plurality）理念中針對 BCI 所發揚的價值。
許多生物科技依賴於資訊共享，而在許多情境下，人們只有在確信科技僅用於特定用途時才會願意共享。這需要隱私科技（如 ZKP、同態加密、模糊處理等）的支持。
合作技術可用於協調對其他技術領域的資金支持。

難解之題：AI 安全性、短期時間表和法律規範

不同的人對 AI 的時間表有非常不同的看法。來自 2023 年蒙特內哥羅的 Zuzalu 的圖表。

去年文章中，最有力的反對意見來自 AI 安全社群。他們的觀點是：「當然，如果距離強大的 AI 出現還有半個世紀，我們可以集中精力建設這些有益的事物。但實際情況可能是我們只剩三年的時間來面對 AGI（通用人工智慧），再過三年就會迎來超智能。如果我們不希望世界毀滅或陷入不可逆轉的陷阱，就不僅需要推動有益事物的發展，還需要遏制不良事物的發展。這表示我們需要制定強而有力的法規，即便可能激怒一些有權勢的人。」去年文章中，我的確沒有呼籲採取具體策略來「減緩不良事物的發展」，僅僅模糊地建議不要構建危險形式的超智能。因此，不如直面這個問題：「如果我們生活在一個 AI 風險高且時間線可能只有五年的世界中，我會支持什麼樣的法規？」

首先，新法規需要謹慎

去年，主要的 AI 法規提案是加州的 SB-1047 法案。SB-1047 要求最強大的模型（訓練成本超過 1 億美元，或微調成本超過 1000 萬美元）在發布前採取一些安全測試措施。此外，它還對未採取足夠安全措施的 AI 模型開發者施加責任。一些反對者認為該法案「威脅開源」，但我不同意，因為成本門檻意味著它只影響最強大的模型：即使是 LLama3 可能也低於這一門檻。然而，回顧來看，我認為該法案存在一個更大的問題：像大多數法規一樣，它過度依賴當前的技術情況。例如，訓練成本的重點已經在新技術的面前顯得脆弱：最近最先進的 Deepseek v3 模型訓練成本僅 600 萬美元，而像 o1 這樣的新模型正在將成本從訓練轉移到推理階段。

第二，最有可能真正引發 AI 超智能末日場景的行為者很可能是軍事組織。過去半個世紀的人身安全（biosecurity）歷史（及更早的歷史）表明，軍事組織願意採取驚人的行動，而且很容易犯錯。當前，AI 的軍事應用正在快速發展（如烏克蘭、加薩的案例）。任何政府通過的安全法規，默認情況下都會豁免自己的軍事機構以及與軍事機構密切合作的企業。

儘管如此，這些論點並非理由讓我們放任不管。我們反而可以將其作為指導原則，試著制定能夠盡量減少上述問題的規則。

策略 1：責任制度

如果某人的行為導致了法律上的損害，他們會被告。這雖然無法解決來自軍事或其他「超越法律」行為者的風險，但這至少是通用且避免過度針對特定情境的方法，因此經常受到傾向自由主義經濟學家的支持。

目前針對責任歸屬的主要目標包括：

使用者——使用 AI 的人
部署者——提供 AI 作為服務給使用者的中介
開發者——建構 AI 的人

將責任歸於使用者似乎是最符合誘因機制的方式。儘管模型的開發過程與終端使用方式之間的關聯性總是不明確，但最終仍是由使用者決定 AI 的實際用途。對使用者施加責任會強化正確使用 AI 的壓力，這種正確的使用方式使我認為應專注於打造「人腦的機甲」，而非創造新型的自我持續型智慧生命。前者會持續響應使用者的意圖，因此除非使用者故意為之，否則不會導致災難性行為。後者則有最大的風險可能偏離初衷，導致典型的「AI 叛變」可能。另一個將責任靠近終端使用者的好處是，它的「問責特性」降低了其他有害行為（例如封閉原始碼、實名制（KYC）與監控、國家、企業秘密限制使用者，如凍結銀行帳戶或封鎖特定地區）出現的風險。

對於僅將責任歸於使用者的做法，有一個經典反對論點——使用者可能是普通人，資金有限，甚至是匿名的，這樣就無法找到有能力課責與支付災難性損害賠償的人。這種論點可能被誇大了，即使有些使用者資金有限，AI 開發者的平均客戶並非如此，因此開發者仍然會有動力構建能夠向使用者保證不會面臨高責任風險的產品。儘管如此，這仍是一個有效的論點，且需要被解決。必須激勵管道中某些有資源的角色來負擔適當的責任，而部署者和開發者都是容易接觸到且對模型安全性有較大影響的目標。你需要激勵機制中擁有資源的某些角色，讓他們承擔適當程度的責任，而部署者和開發者是容易接觸到的目標，並且他們對模型的安全性或不安全性仍具有很大的影響力。

部署者的責任似乎是合理的，但許多人擔心這對於開源模型可能無效，但這似乎可以應對，特別是因為最強大的模型很可能是封閉原始碼（即使它們最終是開源的，部署者責任如果沒有效用，也不會造成太多傷害）。類似的擔憂也在開發者身上發生，但同樣的反駁也適用（雖然對於開源模型來說，還需要進行微調才能讓模型執行原本不允許的行為）。作為一項普遍原則，對控制加「稅」，即基本上表達「你可以打造你無法控制的東西，也可以打造你能控制的東西，但如果你建構的是你能控制的，那麼 20% 的控制權必須用於我們的目的」，這似乎是法律系統可以接受的合理立場。

另一個尚未充分的想法是，將責任施加到管道中其他更有資源的角色上。譬如將責任施加到 AI 在執行某些災難性有害行為時接管的設備的所有者或操作人身上（例如透過駭入），這便非常符合 d/acc 理念。這將在全球範圍內創造一種強烈的激勵機制，促使人們努力提高世界基礎建設的安全性，特別是電腦與生物領域。

策略 2：全球性「柔性暫停」按鈕

如果認為需要比責任規則更強硬的手段，我會選擇這種方法。如果目標是在關鍵時期，將全球可用的運算資源減少約 90-99%，持續 1-2 年，為人類爭取更多準備時間，便需要可以柔性暫停的按鈕。我們不能高估這 1-2 年的價值：在「戰時模式」下，一年的工作效益可能相當於平時一百年的進展。目前已有實現「暫停」的方案，包括硬體註冊和位置驗證等具體建議。

更先進的方法是利用巧妙的加密技術，例如，工業級（非消費級）AI 硬體可配備受信任的硬體晶片，每週需要來自主要國際機構的三之三（3/3）簽名（至少一個機構不得與軍事相關）才能繼續運作。這些簽名與設備無關（若有需要，甚至可要求零知識證明其已發布在區塊鏈上），因此它將是一個「全有或全無」的方案：無法實現僅授權某一設備運行，而其他設備則停用。

這種方式在最大化效益與最小化風險方面似乎「對症下藥」：

這是一項很有用的能力：如果我們發現有超智能 AI 開始出現可能導致災難性損害的跡象，我們會希望能夠以更緩慢的速度進行過渡。
在關鍵時刻到來之前，僅擁有「柔性暫停」的能力對開發者幾乎不會造成影響。
專注於工業級硬體，並以減少 90-99% 的算力為目標，可以避免一些反烏托邦式的做法，例如在消費級筆電中內置間諜晶片、自殺開關或強制對小國實施嚴苛措施。
聚焦於硬體控制對技術變革有很強的適應性：我們從多代 AI 的發展中已經看到，AI 的品質很大程度上依賴於可用算力，特別是在新典範的早期階段。因此，將可用算力減少 10-100 倍，可能決定了人類能否在與失控的超智能 AI 的閃電戰中取得勝利。
需要每週上線一次以獲取簽名的很惱人，這將形成強大壓力，避免該方案擴展到消費級硬體。
可透過隨機檢查進行驗證，並且從硬體層面實踐，難以豁免特定使用者（基於法律強制關閉的方案缺乏這種「全有或全無」的特性，這使得其更容易因滑坡效應而對軍事等特定群體進行豁免）。

目前硬體管制已經受到高度關注，不過一般是透過出口管制的框架來進行，這種方式內含「我們信任自己這一方，但不信任對方」的思維模式。Leopold Aschenbrenner 著名的主張是，美國應該率先取得決定性優勢，然後迫使中國簽署協議，限制其可運行的硬體數量。在我看來，這種做法風險很高，可能結合了多極競賽與集權化的缺點。如果我們必須對人員進行限制，似乎更好的方法是在平等的基礎上對所有人實施限制，並投入更多努力促進實際的合作與組織，而不是由某一方試圖主宰其他所有人。

AI 風險中的d/acc科技

這兩種策略（責任制度與硬體暫停按鈕）都有其漏洞，而且顯然它們只是暫時的權宜之計：如果某項技術在時間點 T 時可以在超級電腦上實現，那麼很可能在 T+5 年後就能在筆電上做到。因此，我們需要更穩定的方式來爭取時間。許多 d/acc 技術在這方面是相關且有幫助的。我們可以從以下角度來看 d/acc 技術的角色：如果 AI 接管世界，它會如何實現？

它駭了我們的電腦 → 網路防禦（cyber-defense）
它創造了超級疫情 → 生物防禦（bio-defense）
它說服了我們（無論是讓我們信任它，還是彼此不信任） → 資訊防禦（info-defense）

正如上文簡要提到的，責任規則本身就是一種對 d/acc 友好的監管方式，因為它可以非常有效地激勵世界各地採取這些防禦措施，並認真看待其重要性。台灣近期正在試行針對虛假廣告的責任制度，這可以視為一個透過責任來促進資訊防禦的例子。不過，我們不應過於熱衷於在所有領域都施加責任制度，並應記住自由本身的重要性，因為自由可以讓更多的小型創新者在無需擔心訴訟的情況下參與創新。然而，在我們確實需要更強力推進安全性的地方，責任制度可以是相當靈活且有效的工具。

區塊鏈與加密貨幣在 d/acc 中的角色

d/acc 的範疇遠遠超越了典型的區塊鏈話題：生物安全、腦機介面（BCI）以及協作型對話工具看起來似乎與鏈圈議題相去甚遠。然而，我認為加密技術與 d/acc 之間存在一些重要的聯繫，尤其是以下幾點：

d/acc 是加密技術核心價值的延伸：d/acc 將加密技術的核心價值（如去中心化、抗審查、開放的全球經濟與社會）拓展到其他技術領域。例如，這些價值可以被應用於強化資訊防禦、生物防禦以及協作工具等方面。
加密使用者是先天早期採用者：由於加密圈的價值觀與 d/acc 的理念相契合，加密社群自然成為 d/acc 技術的早期使用者。這些社群強調線上與真實的社群互動（如活動、快閃社群），並且實際參與高風險的行動，而不僅僅是彼此交流討論。這使得加密社群特別適合作為 d/acc 技術的孵化器與試驗場，特別是針對需要集體協作的技術（例如，資訊防禦與生物防禦中很大一部分都以群體為單位，而非個人）。
許多加密技術可以直接應用於 d/acc 領域：區塊鏈可以用來構建更穩健、去中心化的金融、治理與社交媒體基礎建設；零知識證明（ZKP）可以用於隱私保護等。目前，許多最大的預測市場都是基於區塊鏈構建的，並且這些市場正逐漸變得更加成熟、去中心化和民主化。
合作開發雙贏的加密相關技術：還有許多與加密相關的技術能夠實現雙贏，例如形式化驗證（formal verification）、電腦軟硬體安全以及抗對抗治理技術（adversarially-robust governance technology）。這些技術不僅能讓以太坊區塊鏈、錢包和去中心化自治組織（DAOs）變得更加安全與穩健，還能實現重要的文明防禦目標，例如減少我們在網路攻擊（包括來自超智能 AI 的潛在威脅）下的脆弱性。

Cursive 是一款應用程式，使用全同態加密（FHE）技術，讓使用者在保護隱私的同時，能夠找出與其他使用者的共同嗜好。這款應用程式曾在清邁的 Edge City（Zuzalu 的眾多分支之一）中使用。

除了這些直接的交集之外，還有另一個非常重要的共同點：資助機制。

d/acc 與公共資助

我一直以來感興趣的其中一個主題，是如何設計更好的機制來資助公共財（public goods）。公共財指的是那些對非常多數人有價值，但缺乏可行商業模式的專案。我過去相關的工作經驗包含對平方資助（quadratic funding）的貢獻及其在 Gitcoin Grants 的應用、回溯性公共資助（retro PGF），以及最近的深度資助（deep funding）。

許多人對「公共財」這個概念抱持懷疑態度。這種懷疑主要來自以下兩個原因：

歷史上，公共財經常被用來作為社會與經濟中的強制中央計畫與政府干預的理由。
一般認為公共財的資助缺乏嚴謹性，往往是基於「社會吸引力偏誤」——資助聽起來好的專案，而非真正好的專案，並且傾向於支持那些擅長「玩社交遊戲」的圈內人士。

這些批評非常重要且有道理。然而，我認為強而有力的去中心化公共資助對於 d/acc 的願景非常重要，因為 d/acc 的一個核心目標是最小化中央控制點，而這本質上削弱了許多傳統商業模式適用的場合。雖然在開源基礎上建立成功的商業模式是可能的（例如，許多 Balvi 的受助者正在這樣做），但某些情境下的挑戰過於困難，以至於某些重要專案需要額外持續支持。因此我們必須迎難而上，找出一種方法來資助公共財，同時解決上述兩個批評。

針對第一個問題的解決方案是可信的中立與去中心化。中央計劃的問題在於，權力集中於精英手中，這些人可能濫用權力，並且中央計劃往往只適應當前情況，隨時間推移效果逐漸減弱。平方資助及類似機制的核心目標，是以一種盡可能可信中立、架構上與政治上去中心化的方式來資助公共財。

第二個問題更加棘手。針對平方資助常見的批評是它很容易變成人氣比賽，專案發起人需要花費大量精力公開拉票。此外，博眼球的專案（例如面向終端使用者的應用程式）容易獲得資助，但那些在背後默默運作的專案（如「依賴內布拉斯加州某人維護的關鍵工具」）卻完全得不到資助。相比之下，Optimism 的回溯性資助依賴於少數專家持有的「徽章」。這樣的機制減少了人氣比賽的影響，但與徽章持有人有密切個人聯繫的人脈關係則被放大了。

深度資助（Deep Funding）是我最近針對這個問題的解決方案。深度資助有兩項主要創新：

依賴圖（Dependency Graph）：我們不再要求每位評審回答全面性的問題（例如「專案 A 對全人類的價值是多少？」），而是問局部問題（例如「專案 A 或專案 B，哪個對於結果 C 更有價值？差距有多大？」）。人類在處理全面問題時表現通常很差：例如在某項著名的研究中，當受測者被問到願意花多少錢拯救 N 隻鳥時，受訪者的回答對於 N=2,000、N=20,000 和 N=200,000 的情境大致相同，約為 80 美元。局部問題則更易於理解與處理。我們接著透過維護一個「依賴圖」將局部回答整合為全球回答：對於每個專案，哪些其他專案對其成功有所貢獻，貢獻程度又是多少？

AI 作為提煉人類判斷的工具：每位評審只需隨機回答少量問題。接著，透過公開競賽，任何人都可以提出 AI 模型，嘗試有效填補依賴圖中所有邊緣空缺。最終答案將是與評審回答最相符的加權模型之和。參見這裡的程式範例。這種方法使機制能擴展到非常大的規模，同時僅需評審提出少量的資訊「位元」（bits）。這減少了評審腐敗的機會，並確保每個「位元」的品質很高：評審可以對每個問題仔細思考，而非快速點選數百個問題。透過開放的 AI 競賽，我們減少了單一 AI 訓練和管理過程中可能產生的偏見。開放的 AI 市場是引擎，而人類則是方向盤。

不過，深度資助只是最新的例子；在此之前還有其他公共資助機制的構想，未來也會有更多。allo.expert 做得很好，整理了這些機制的資料。核心目標是設計出能夠以一定程度的準確性、公平性與開放性來資助公共財的社會工具，至少接近市場資助私有產品的方式。它不必完美；畢竟，市場本身也遠非完美。但它應該足夠有效，讓那些專注於高品質開源專案、為大家帶來益處的開發者能夠持續工作，而不必做出無法接受的妥協。

目前，在大多數 d/acc 涉及的領域中，例如疫苗、腦機介面（BCI）、「邊緣 BCI」（如腕部肌電技術和眼動追蹤）、抗老化藥物、硬體等，領先的專案多數是專利科技。這在建立公眾信任方面具有很大的缺點，正如我們在上述許多領域已經看到的。此外，這也將注意力轉移到競爭上（「我們的團隊必須在這個關鍵產業中勝出！」），而不是更大的目標——確保這些技術以足夠快的速度發展，能在超智能 AI 的世界中保護我們。

基於這些原因，穩健的公共資助可以成為開放與自由的強大助推器。這也是加密社群可以幫助 d/acc 的另一種方式：透過深入探索這些資助機制，並在加密社群的背景下使它們有效運行，為這些機制在更廣泛的開源科學與技術領域中的應用做好準備。

未來展望

未來幾十年將帶來重要的挑戰。有兩個挑戰最近特別讓我深思：

強大的新一波科技浪潮，尤其是強 AI，正在快速到來，而這些科技帶來了我們需要避免的嚴重陷阱。「人工超智能」可能在五年內到來，也可能需要五十年。不管哪種情況，未來不一定會是美好結局，正如本文和之前文章所描述的，有多種陷阱需要避免。
世界正在變得越來越不合作。許多過去至少表面上是基於高尚原則行事的強勢行為者（例如世界主義、自由、共同人性……等等），如今更加公開且積極地追求個人或部落的自身利益。

然而，每個挑戰都伴隨著一線希望。首先，我們現在擁有非常強大的工具，可以更快速地完成剩下的工作：

現今及未來的 AI 可用於建構其他科技，也可作為治理的要素（例如深度資助或資訊金融）。它對於腦機介面（BCI）也非常重要，而 BCI 本身能進一步提升生產力。
大規模協作現在比以往更可能實現。網際網路和社群媒體擴展了協作的範圍，全球金融（包括加密貨幣）提升了協作的力量，而資訊防禦和協作工具可以提高其品質；或許不久後，BCI 的人機互動形式將進一步提升協作的深度。
形式驗證、沙盒技術（例如網頁瀏覽器、Docker、Qubes、GrapheneOS 等）、安全硬體模組及其他技術正在不斷改進，使更高水準的網路安全成為可能。
撰寫任何類型的軟體都比兩年前容易得多。
最近關於病毒運作方式的基礎研究，尤其是空氣傳播實證為最重要的傳播形式，改進生物防禦帶來更清晰的路徑。
生物科技的最新進展（例如 CRISPR、先進的生醫影像技術）使所有類型的生物技術——無論是防禦、延壽、極樂，還是探索多種新型生物假說，甚至僅僅是搞些酷事——都變得更加可行。
電腦科學與生物科技的進步相結合，正在實現合成生物工具，可用於調適、監測和改善健康。密碼學等網路防禦技術使這些個人化的應用更加可行。