Vitalik新文：去中心化加速主义如何影响加密货币与AI

d/acc，即“去中心化、民主且差异化的防御性加速主义”，是一种技术发展理念。它主张在加速技术创新的同时，聚焦于提升防御能力而非攻击能力，并推动权力分散而非集中。这一理念强调构建使攻防平衡向防御倾斜的技术，且不依赖中央集权机构来实现。d/acc包含三大支柱：一是防御性技术，涵盖生物、物理、网络和信息防御；二是民主和去中心化的治理结构；三是技术加速，但必须有选择地侧重那些增强社会整体安全的技术方向。在人工智能与区块链领域，d/acc具有重要战略意义。对于AI，d/acc提倡发展能够保护人类免受技术失控风险的工具，例如通过开源疫苗、空气检测设备及隐私保护技术（如零知识证明）来应对可能的生物威胁和信息滥用。对于区块链，d/acc与加密货币社区的价值观高度契合——都强调去中心化、开放协作和抗审查。加密货币技术（如预测市场、ZK-SNARKs）可被扩展应用于更广泛的社会防御场景，成为d/acc理念落地的试验场。然而，d/acc也面临防御性挑战。在一个技术快速迭代、全球协作脆弱的背景下，如何有效部署防御系统、平衡发展与监管、并避免权力过度集中，都是亟待解决的问题。尽管前路充满挑战，但d/acc所倡导的路径——结合技术加速与防御增强——为构建一个更安全、更自主的未来提供了关键思路。

技术狂飙时代：去中心化防御为何是生存刚需？

1. 剖析攻防平衡技术对社会结构的决定作用

攻防平衡技术对社会结构具有决定性影响。当防御占据优势时，去中心化、民主或自由的政治结构更容易蓬勃发展；而一旦进攻占据上风，社会往往陷入混乱，最终形成强者统治的平衡。这种动态关系解释了为何我们需要构建能够促使攻防平衡向防御倾斜的技术，而不是依赖中央权威机构来实施控制。

2. 解密瑞士式防御模式与中世纪封建模式的本质差异

防御模式的选择至关重要。理想的防御模式应效仿民主的瑞士或历史上准无政府主义的佐米亚地区，而不是中世纪封建主义下领主和城堡代表的模式。瑞士式防御强调权力分散和民主参与，而封建模式则依赖于中央集权和少数精英的掌控。这两种模式的本质差异在于：前者通过权力分散实现集体安全，后者则通过权力集中来维持控制。

3. 揭示权力分散对技术创新的催化效应

权力分散对技术创新具有显著的催化作用。去中心化的方式不仅避免了特定群体对全球人类实施独裁统治的风险，还能更有效地应对来自中心自身的风险。集中控制往往成为新型风险的源头，这在新冠疫情期间表现得尤为明显：功能获得性研究可能源自政府资助，集中的认识论导致世界卫生组织多年拒绝承认空气传播事实，而强制性措施引发了可能持续数十年的政治反弹。相比之下，去中心化的防御体系能够激励创新，同时降低单一控制点带来的系统性风险。

三大战略误入歧途：没有防御的加速有多危险？

1. 警示单纯追求去中心化加速的失控风险

单纯追求去中心化加速而忽视防御，本质上类似于“有效加速主义”（e/acc）的路径，只是更强调去中心化。这种方式虽然避免了特定群体对全球实施独裁统治的风险，但未能解决根本的结构性问题：在一个有利于进攻的环境中，灾难性事件的风险始终存在。例如，在人工智能领域，这种方式无法妥善应对人类整体权力被削弱的风险。它可能防止了集中式暴政，却无法抵御因技术失控带来的系统性崩溃。

2. 揭露集中控制如何成为新型风险源头

为实现安全目标而接受集中控制，看似具有吸引力，实则隐藏巨大风险。集中控制本身往往成为新的风险源头。例如，在新冠疫情期间，由政府资助的功能获得性研究可能是疫情起源，集中的认识论导致世界卫生组织多年拒绝承认空气传播，强制性的社交距离和疫苗政策还引发了长期的政治反弹。类似情况极有可能在人工智能或其他高风险技术中重演。相比之下，去中心化的方式能更有效地应对来自中心自身的风险，因为它分散了权力，降低了单点失效的灾难性后果。

3. 反思技术停滞策略的短期有效性与长期危害

试图通过减缓技术进步或推动经济衰退来实现安全，本质上是一种技术停滞策略。这种策略面临双重挑战：首先，技术和经济增长对人类极为有益，任何延迟都会带来难以估量的代价；其次，停滞是不稳定的，在非极权主义的世界中，那些找到方式“作弊”并继续发展的群体将占据优势。减速策略在特定情境下可能有效，例如欧洲食物比美国更健康，或核不扩散取得的成功，但这些策略不可能永远奏效。从长远来看，唯有通过加速并聚焦防御性技术，才能实现可持续的安全与发展。

加密货币社区为何成d/acc最佳试验田？

1. 解密区块链技术与d/acc价值观的基因契合

区块链技术与d/acc理念在价值观层面高度契合。d/acc强调去中心化、抗审查和开放协作，这些正是加密货币社区长期追求的核心目标。加密货币不仅是一种技术工具，更代表了一种开放、自由的社会愿景。这种价值观的契合，使得区块链成为d/acc理念向其他技术领域延伸的理想载体。

2. 剖析加密社区在生物防御等跨领域应用潜力

加密货币社区展现出在生物防御等跨领域应用中的独特潜力。由于加密货币用户天然具备早期采用者的特质，且社区内部价值观高度一致，他们成为d/acc技术理想的早期用户群体。加密货币社区不仅重视线上协作，还通过线下活动和快闪聚会等形式强化联结，这种高度组织化的社区结构特别适合孵化基于群体运作的d/acc技术，尤其是在信息防御和生物防御等需要集体行动的领域。

3. 揭示零知识证明等技术如何赋能隐私保护

零知识证明等密码学技术为d/acc理念中的隐私保护提供了关键技术支撑。这些技术能够在保护个人隐私的前提下，实现对数据的有效计算，既增加了可用于科学研究等有益工作的数据量，又显著增强了隐私保护水平。在具体应用中，零知识证明可以确保空气测试数据和健康信息等敏感数据在贡献给公共数据集时，最大程度地降低被泄露或滥用的风险。同时，这些隐私增强技术也为生物技术等领域的信息共享提供了可能，因为人们只有在确信数据仅会被用于特定用途时，才愿意分享自己的信息。

破解公共物品困局：深度资金机制如何破圈？

1. 拆解传统资助模式的中央集权与社交偏差问题

传统公共物品资助机制面临两大核心问题：中央集权控制与社交偏差效应。中央集权模式将资源分配权集中于少数精英手中，容易产生权力滥用和过度适应环境的问题。同时，基于社会期望偏差的资助方式往往演变为"人气竞赛"，那些能够玩转社交游戏的内行人士获得优势，而真正有价值但缺乏曝光度的项目（如由个人维护的关键依赖项）则被忽视。这种模式不仅缺乏严谨性，更与去中心化、开放的价值观背道而驰。

2. 演示依赖关系图与AI结合的深度资助创新

深度资金资助机制通过两项创新突破传统局限：依赖关系图和人工智能辅助决策。首先，通过构建项目间的依赖关系图，将复杂的全局价值判断分解为局部比较问题（如"项目A或B对结果C更有价值？"），这更符合人类的认知特点。

其次，采用开放竞赛机制，让多个AI模型基于少量人类陪审员的判断样本，高效填充依赖图中的所有关联关系。最终结果采用与人类判断最兼容的AI模型的加权汇总，形成"人工智能作为引擎，人类作为方向盘"的协同模式。

3. 解密人类判断与算法协同的新型治理范式

这种新型资助范式实现了人类深度判断与算法规模化处理的完美结合。每个陪审员只需专注思考随机分配的少量问题，确保每个判断都是高质量的输出。而AI开放竞赛机制既保证了处理效率，又避免了单一AI系统可能带来的偏差。这种设计既减少了腐败机会，又确保了资助决策的准确性和公平性。最终目标是建立一个能够以接近市场效率的水平资助公共物品的社会工具，让从事开源项目的开发者能够持续工作，而无需做出不可接受的妥协。

AI监管生死时速：如何给超级智能装刹车？

1. 揭示SB-1047法案的监管局限与改进方向

针对人工智能监管的主要提案之一是加利福尼亚州的SB-1047法案。该法案要求训练成本超过1亿美元或微调成本超过1000万美元的模型开发者在发布前进行一系列安全测试，并对未能足够谨慎的开发者追究责任。然而，该法案存在明显的局限性：它过度适应技术状况，对训练成本的关注在面对新技术时显得脆弱。例如，近期一些先进模型的训练成本已大幅下降，甚至低至600万美元，且成本正从训练阶段向推理阶段转移。

更关键的是，最有可能引发超级智能灾难的行为者往往是军队，而任何政府通过的安全监管措施通常会豁免本国军队及与其密切合作的公司。这意味着单纯依赖此类法案难以应对最危险的情形。因此，监管需要更具适应性和广泛性，避免过度依赖单一指标（如成本），并考虑将军队等特殊行为者纳入监管范围。

2. 解析全球算力软暂停的技术实现路径

如果责任规则不足以应对高风险情境，一种更激进的策略是实现全球算力的“软暂停”。这一策略的目标是在关键时期具备将全球可用计算能力降低90%至99%的能力，持续1到2年，为人类争取更多准备时间。具体实现方式包括要求工业规模的人工智能硬件配备可信硬件芯片，只有在每周获得来自主要国际机构（包括至少一个非军事附属机构）的多重签名授权时，才允许继续运行。

这种方法具有多重优势：它专注于工业规模硬件，避免对消费级设备造成不必要的干扰；通过技术手段实现全有或全无的控制，减少豁免特定用户的可能性；且对技术变化具有较强的适应性，因为计算能力是影响人工智能质量的关键因素之一。此外，这种方案的内在麻烦性（如每周需要上线获取签名）会抑制其扩展到消费级硬件，从而在保障安全的同时最小化对日常生活的干扰。

3. 探讨责任追溯机制对防御体系的激励作用

责任规则是一种符合去中心化防御理念的监管方式，因为它通过法律机制激励各方采取谨慎措施。责任可以归于用户、部署者或开发者，具体取决于谁能最有效地控制风险。将责任尽可能靠近最终使用端（例如用户）可以产生的激励，促使人们以更安全的方式使用人工智能，例如专注于为人类思维构建辅助工具，而非创造可能失控的自主智能体。

责任机制还能广泛激励防御技术的采用。例如，如果对人工智能在执行灾难性行动过程中所接管的任何设备的所有者追究责任，这将促使全球基础设施（尤其是在计算和生物领域）变得更加安全。责任规则不仅适用于人工智能领域，还可以扩展到其他防御领域，如信息防御（例如对虚假广告追究责任）和生物防御。尽管责任机制存在一些漏洞（例如用户可能缺乏赔偿能力），但它提供了一种灵活且适应性强的方式，推动世界各地的防御措施得以落实。