关于ZKML：ZKML（Zero Knowledge Machine Learning）是一种机器学习技术，它结合了零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）和机器学习算法，旨在解决机器学习中的隐私保护问题。

关于分布式算力：分布式算力是指将一个计算任务分解成多个小任务，并将这些小任务分配给多个计算机或处理器进行处理，以实现高效的计算。

AI与Web3的现状：失控的蜂群与熵增

在《失控：机器、社会与经济的新生物学》里，凯文·凯利曾提出过一个现象：蜂群会按照分布式管理，以群舞的方式进行选举决策，整个蜂群跟随在本次群舞中最大规模的蜂群成为一次事件的主宰。这也是墨利斯·梅特林克提到的所谓“蜂群的灵魂”——每一只蜜蜂都可以做出自己决定，引导其他蜜蜂进行证实，最后形成的决定真正意义上都是群体的选择。

熵增无序的规律本身就遵循热力学定律，物理学上的理论具象化是把一定数量的分子放入空箱，测算最后的分布概况。具体到人，由算法生成的群氓虽有个体的思维差异也能展现出群体规律，往往是因时代等因素被限制在一个空箱中，最后会做出共识性的决策。

当然，群体规律未必是正确的，但是可以代表共识，能够以一己之力拉起共识的意见领袖是绝对的超级个体。但大多数情况下共识也并不追求所有人人完全无条件的同意，只需要群体具有普遍的认同性。

我们在此并不讨论AI是否会将人类带入歧途，实际上这类讨论已然很多，不论是人工智能应用生成的大量垃圾已经污染了网络数据的真实性，还是因为群体决策的失误会导致一些事件走向更加危险的境地。

AI目前的状况带有着天然的垄断，比如大模型的训练和部署需要大量的计算资源和数据，而只有一小部分企业和机构具备这些条件。这些数以亿万计的数据被每个垄断所有者视若珍宝，不要提开源共享，就连互相的接入也是不可能的。