a16z：Crypto 與 AI 融合的 11 個應用場景

撰文：Scott Duke Kominers、Sam Broner、Jay Drain、Guy Wuollet、ElizabETH Harkavy、Carra Wu、Matt Gleason

編譯：Saoirse，Foresight NeWs

互聯網的經濟邏輯已悄然發生改變。 當開放網絡逐漸收縮成一個「指令輸入欄」時，我們不得不思考：人工智能會引領我們走向開放的互聯網，還是陷入由新型付費壁壘構成的迷宮？ 控制權將掌握在大型中心化企業手中，還是廣泛的用戶群體手中？

這正是 Crypto 的用武之地。 我們已多次探討過 AI 與 Crypto 的交集 —— 簡而言之，區塊鍊是一種重構互聯網服務架構的新範式，能夠構建去中心化、可信中立且歸用戶所有的網絡體系。 通過重新定義支撐現有系統的經濟規則，區塊鍊為制衡 AI 領域的中心化趨勢提供了有效途徑，以實現更開放、更具韌性的互聯網生態。

Crypto 與 AI 系統雙向賦能的理念早已存在，但兩者的結合方式一直缺乏清晰界定。 部分交叉領域（如在低成本 AI 工具氾濫的背景下的「人類身份」驗證）吸引了開發者和用戶的關注，而其他應用場景可能還需要數年甚至數十年才能落地。 因此，本文將分享 11 個 AI 與 Crypto 的跨界應用場景，旨在推動相關討論：探尋 AI 與 Crypto 結合的潛在可能性和麵臨的挑戰，並展望更多創新方向。 這些場景均基於當下技術水平，涵蓋從海量微支付處理到確保人類在未來 AI 交互中擁有主導權等多元領域。

1.AI 交互中的持久化數據與上下文環境

生成式 AI 的發展高度依賴數據，但在眾多應用場景中，上下文（即交互相關的狀態與背景信息）的重要性絲毫不亞於數據，甚至更為關鍵。

理想狀態下，無論是代理（Agent）、大語言模型接口還是其他應用，AI 系統都能記住用戶的工作類型、溝通風格、偏好的編程語言等諸多細節。 然而現實中，用戶往往需要在同一應用的不同會話中（例如開啟新的 ChatGPT 或 Claude 會話）重新設置這些上下文，更遑論在不同系統間的切換。 目前，某一生成式 AI 應用的上下文幾乎無法遷移至其他應用。

借助區塊鏈技術，AI 系統可將關鍵上下文元素轉化為持久化數字資產，使其能在會話啟動時加載，並在不同 AI 平台間實現無縫傳輸。 此外，基於其特性，區塊鏈可能是唯一同時滿足「向前兼容」和「互操作性」要求的解決方案。

這一應用在 AI 介導的遊戲和媒體領域尤為適用 —— 用戶偏好（從難度設置到按鍵綁定）可在不同遊戲和場景中保持一致。 但真正的價值體現在知識應用場景（如 AI 需要理解用戶的知識儲備與學習模式）和專業化 AI 應用（如編程輔助）中。 當然，部分企業已開發針對特定業務背景的自定義機器人，但在此類場景下，上下文通常無法跨系統移植，甚至在企業內部的不同 AI 工具間也難以共享。

各機構剛剛開始意識到這一問題，目前通用解決方案是有固定背景的自定義機器人。 但平台內用戶間的上下文遷移已在鏈下初現端倪：例如在 Poe 平台上，用戶可將定制機器人出租給他人使用。

將此類場景上鍊後，我們交互的 AI 系統將能共享一個包含所有數字活動關鍵要素的上下文層。 它們將立即了解用戶偏好，並更精準地優化使用體驗。 反之，如鍊上知識產權註冊系統，允許 AI 引用持久化的鏈上上下文，也為圍繞提示詞和信息模塊的新型市場化交互創造了可能 —— 用戶可直接對自身專業知識進行授權或商業化運作，同時保留數據控制權。 當然，共享上下文還將催生出許多我們尚未預見的可能性。

2.代理（Agent）的通用身份體系

身份（即「某物本質屬性的權威記錄」）是支撐當今數字發現、聚合和支付系統的底層架構。 由於平台將此架構封閉在生態圍牆內，用戶眼中的身份已成為產品功能的一部分：亞馬遜為產品分配唯一標識符（ASIN 或 FNSKU）、集中展示產品並協助用戶完成發現與支付；Facebook 亦是如此，用戶身份是其信息流及整個應用內發現功能的核心基礎，包括商品列表、原生帖子和付費廣告。

隨著 AI 代理的演進，這一格局即將改變。 當更多企業採用代理（用於客戶服務、物流管理、支付處理等場景），其平台將不再局限於單一界面應用，而是跨越多平台生態、積累深度上下文，並為用戶執行更多元化的任務。 但若將代理身份僅綁定至單一市場，它將在其他關鍵場景（如電子郵件線程、Slack 頻道及其他產品）中喪失可用性。

因此，代理需要一個單一、可移植的「數字護照」。 若無此護照，將無法確定如何向代理支付費用、驗證其版本信息、查詢其功能屬性、知曉其服務對象，或追溯其在不同應用與平台間的信譽記錄。 代理身份需兼具錢包、API 註冊表、更新日誌和社交證明等多重功能，以確保任何接口（電子郵件、Slack 或其他代理）都能以統一標準解析和交互。 缺乏「身份」這一共享信息，每次系統集成都需從零構建底層架構，發現機制將始終處於臨時狀態，用戶每次切換渠道或平台時也會丟失上下文信息。

我們有機會從基礎原理出發設計代理基礎設施。 那麼，如何構建一個比 DNS 記錄更完善的可信中立身份層？ 代理不應重蹈「身份與發現、聚合、支付功能綁定」的單體平台覆轍，而應能在多生態系統中接受支付、展示功能，且無需擔心被鎖定在特定平台。 這正是 Crypto 與 AI 跨界融合的價值所在 —— 區塊鍊網絡提供的無許可組合性，可助力開發者構建更實用的代理和更優質的用戶體驗。

總體而言，垂直整合解決方案（如 Facebook 或亞馬遜）目前具備更優的用戶體驗。 打造優秀產品的固有挑戰之一，在於確保各組件自上而下協同運作。 但這種便利性的代價高昂，尤其當構建代理聚合、營銷、商業化和分發軟件的成本不斷下降，且代理應用的覆蓋範圍持續擴大時。 儘管要達到垂直整合平台的用戶體驗水平仍需努力，但為代理構建可信中立的身份層，將使創業者能夠自主掌控「數字護照」，並推動分發與設計層面的創新探索。

3.向前兼容的「人類身份」證明機制

隨著 AI 技術滲透到各類網絡交互場景（包括深度偽造和社交媒體操縱），判斷「是否在與真實人類進行在線交互」變得日益困難。 這種信任體系的瓦解已然發生 —— 從 X 平台（原推特）的評論水軍到約會應用中的機器人賬號，虛擬與現實的邊界正逐漸模糊。 在此背景下，「人類身份」證明成為數字生態的核心基礎設施。

證明「自己是人類」的一種方式是藉助數字 ID（包括 TSA 使用的中心化 ID）。 數字 ID 涵蓋用戶名、PiN 碼、密碼、第三方證明（如公民身份或信用評級）等所有可用於身份驗證的要素。 去中心化在此展現出顯著價值：當數據存儲於中心化系統時，發行方可能撤銷訪問權限、收取額外費用或實施監控；而去中心化模式則逆轉了這一邏輯 —— 用戶（而非平台管理者）掌握自身身份控制權，使其更安全且具備抗審查能力。

與傳統身份系統不同，去中心化「人類身份」證明機制（如 World 的 Proof of Human）允許用戶自主管理身份信息，並以隱私保護和可信中立的方式驗證「人類屬性」。 如同駕駛證可在任何地區使用（無論何時何地簽發），去中心化「人類身份」證明可作為跨平台的通用底層協議，甚至適用於尚未誕生的新興平台。 換言之，基於區塊鏈的「人類身份」證明具備前瞻性兼容特性，因其具備以下優勢：

• 可移植性：相關協議屬於公開標準，任何平台均可集成。 去中心化「人類身份」證明可通過公共基礎設施管理，由用戶自主掌控，具備完全可移植性，任何平台現在或未來均可實現兼容；

• 無許可接入性：平台可自主選擇認可「人類身份」ID，無需通過可能對不同用例存在歧視的 API。

這一領域面臨的挑戰是落地應用：儘管尚未出現具有實際規模的「人類身份」證明應用場景，但我們預期，當用戶數量達到臨界規模、形成早期合作夥伴關係並出現殺手級應用時，採用率將加速提升。 每個採用特定數字 ID 標準的應用都會提升該 ID 對用戶的價值，進而吸引更多用戶獲取 ID，形成正向循環（且由於鏈上 ID 從設計上即具備互操作性，網絡效應可快速積累）。

我們已看到遊戲、約會和社交媒體等主流消費應用宣布與 World ID 合作，幫助用戶確認自己在與真實人類（而非程序）進行遊戲、聊天和交易；今年還湧現出 Solana Attestation Service（SAS）等新型身份協議 —— 儘管 SAS 並非「人類身份」證明發行方，但其允許用戶將鏈下數據（如合規 KYC 或投資資質）與 Solana 錢包私密關聯，幫助構建去中心化身份體系。 這一切跡象表明，去中心化「人類身份」證明的拐點可能已不遙遠。

「人類身份」證明的意義不僅在於封禁機器人，更在於在 AI 代理與人類網絡之間劃定清晰邊界。 它使用戶和應用能夠區分人類與機器的交互行為，從而創造更優質、安全和真實的數字體驗。

4.AI 領域的去中心化基礎設施（DePIN）

AI 雖屬於數字服務，但其發展正日益受制於物理基礎設施。 去中心化基礎設施網絡（DePIN）提供了一種構建和運營現實世界系統的新模式，有助於實現 AI 創新創新背後的計算基礎設施的民主化，使其更經濟、更具彈性且更抗審查。

如何實現這一目標？ AI 發展面臨的兩大核心挑戰是算力供應和芯片獲取。 去中心化算力網絡可提供更多的算力，而開發者也在利用 DePIN 聚合遊戲 PC、數據中心等來源的閒置芯片資源。 這些計算設備可組成無許可計算市場，為開發新型 AI 產品創造公平的競爭環境。

其他應用場景包括大語言模型的分佈式訓練與微調，以及模型推理的分佈式網絡。 去中心化訓練和推理（因利用了閒置計算資源）可顯著降低成本，同時提供抗審查能力，確保開發者不會被超大規模雲服務商（如中心化雲服務巨頭）終止服務。

少數企業壟斷 AI 模型的問題長期存在，而去中心化網絡有助於構建更經濟、更抗審查且更具擴展性的 AI 生態體系。

5.AI 代理、終端服務提供商與用戶間交互的基礎設施與規則框架

隨著 AI 工具在解決複雜任務和執行多層級交互鏈條方面的能力不斷提升，AI 系統將越來越需要在無需人類干預的情況下與其他 AI 系統交互。

例如，某一 AI 代理可能需要請求與計算任務相關的特定數據，或招募專業 AI 代理完成特定任務（如指派統計機器人開發和運行模型模擬，或在創建營銷材料時調用圖像生成機器人）。 AI 代理還將在代表用戶完成交易全流程或其他活動中創造重要價值，如根據用戶偏好查找並預訂機票，或發現並訂購其喜愛類型的新書。

如今，尚無成熟的通用型代理間交互市場，此類跨系統查詢大多僅能通過顯式 API 連接或在將代理間調用作為內部功能的 AI 生態系統中實現。

總的來說，當今多數 AI 代理在孤島化生態系統中運行，API 接口相對封閉且缺乏架構標準化。 但區塊鏈技術可幫助協議建立開放標準，這對短期應用落地至關重要；從長期看，這也支持前瞻性兼容 —— 隨著新型 AI 代理的演進與誕生，它們可接入同一底層網絡。 區塊鏈因其互操作、開源、去中心化且通常更易升級的架構特點，能更靈活地適應 AI 領域的創新需求。

隨著市場發展，多家企業已開始為代理間交互構建區塊鏈基礎設施：例如，Halliday 近期推出了相關協議，為 AI 工作流和交互提供標準化的跨鏈架構，並在協議層提供保護機制，確保 AI 行為不超出用戶意圖；CatENA、Skyfire 和 Nevermind 則利用區塊鏈技術支持 AI 代理間的自動支付，無需人類介入。 更多此類系統正在開發中，Coinbase 甚至已開始為這些探索提供基礎設施支持。

6.確保 AI/ 自定義編程應用的同步性

生成式 AI 的革新使軟件開發效率實現質的飛躍：編碼速度提升數個數量級，且最重要的是可通過自然語言完成 —— 即使是缺乏經驗的程序員也能複刻現有程序或從零構建新應用。

但 AI 輔助編碼在創造新機遇的同時，也在程序內外部引入了大量不確定性。 「自定義編程」（Vibe coding）抽象了軟件底層複雜的依賴關係網絡，但這也使程序在源庫和其他輸入發生變更時易受功能和安全漏洞影響。 此外，當人們使用 AI 創建個性化應用和工作流時，與他人系統的交互變得更加困難 —— 事實上，即使兩個功能相同的「自定義編程」程序，其操作邏輯和輸出結構也可能存在顯著差異。

歷史上，確保軟件一致性和兼容性的標準化工作首先由文件格式和操作系統承擔，近年則依賴共享軟件和 API 集成。 但在軟件實時進化、迭代和分支的新時代，標準化層需要具備廣泛可訪問性和持續可升級性，同時維持用戶信任。 此外，僅靠 AI 無法解決「激勵人們構建和維護這些連接」的問題。

區塊鏈技術同時解決了這兩個問題：協議化的同步層可嵌入用戶的定制軟件架構中，並動態更新以確保隨環境變化保持跨系統兼容性。 歷史上，大型企業可能向德勤等「系統集成商」支付數百萬美元定制 Salesforce 實例。 如今，工程師可在周末創建查看銷售信息的定制界面，但隨著定制軟件數量的增長，開發者需要專業支持以保持這些應用的同步運行。 （注：Salesforce 是 1999 年 3 月創建於美國的一家客戶關係管理 CRM 軟件服務提供商）

這類似於當今開源軟件庫的開發模式，但具備持續更新（而非定期發布）和激勵機制 —— 二者均因 Crypto 技術而更易實現。 如同其他基於區塊鏈的協議，同步層的共享所有權機制激勵各方積極投資改進：開發者、用戶（及其 AI 代理）和其他消費者可因引入、使用和優化新功能與集成而獲得獎勵。

反之，共享所有權使所有用戶與協議的整體成功緊密綁定，形成抵禦惡意行為的緩衝機制 —— 如同微軟不會輕易破壞.docx 文件標準（因會對用戶和品牌造成連鎖影響），同步層的共同所有者也不會傾向於向協議中引入低效或惡意代碼。

與所有我們見過的軟件標準化架構一樣，這裡存在巨大的網絡效應潛力。 隨著 AI 編碼軟件的「寒武紀大爆發」持續演進，需要保持通信的異構系統網絡將呈指數級擴張。 簡而言之：「自定義編程」需要的不僅是「編碼風格」，更需要 Crypto 技術來維持系統同步。

7.支持收入分成的微支付體系

ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 代理和工具提供了便捷的數字世界導航的新方式，但無論是好是壞，它們都在動搖開放互聯網的經濟根基。 我們已看到這一趨勢的具體表現 —— 例如，教育平台因學生大量使用 AI 工具而流量銳減，多家美國報紙正起訴 OPEnAI 涉嫌版權侵權。 若不重新調整激勵機制，我們可能面臨一個日益封閉的互聯網：付費壁壘增多，內容創作者減少。

當然，政策解決方案始終存在，但在其通過司法程序推進的同時，一系列技術解決方案也在湧現。 最具前景（也最具技術挑戰性）的方案或許是在網絡架構中嵌入收入分成機制：當 AI 驅動的行為促成交易時，為該決策提供信息支持的內容來源應獲得相應分成。 聯盟營銷生態系統已在進行類似的歸因追踪和收入分成，而更先進的版本可自動追踪並獎勵信息鏈中的所有貢獻者 —— 區塊鏈技術顯然可在追踪這一溯源鏈條中發揮關鍵作用。

但此類系統還需要具備其他功能的新型基礎設施 —— 尤其是能夠處理跨多源微交易的微支付系統、公平評估不同貢獻價值的歸因協議，以及確保透明度和公平性的治理模型。 許多現有區塊鏈工具（如 Rollups 和 LAYER2、AI 原生金融機構 Catena Labs、金融基礎設施協議 0xSplits）已展現出應用潛力，支持近乎零成本的交易和更細粒度的支付拆分。

區塊鏈可通過多種機制實現複雜的代理支付系統：

• 納米支付可拆分給多個數據提供者，允許單一用戶交互通過自動智能合約觸發對所有貢獻源的微支付。

• 智能合約支持在交易完成後觸發可執行的追溯支付，以完全透明和可追溯的方式補償為購買決策提供信息的來源。

• 此外，區塊鏈支持複雜且可編程的支付拆分分配，確保收入通過代碼強制規則公平分配，而非依賴中心化決策，在自主代理間創建無需信任的金融關係。

隨著這些新興技術的成熟，它們將為媒體行業創造新的經濟模型，捕捉從創作者到平台再到用戶的全價值創造鏈條。

8.作為知識產權與溯源登記系統的區塊鏈

生成式 AI 的發展催生了對高效可編程知識產權註冊和追踪機制的迫切需求 —— 既為明確權利歸屬，也為支持圍繞知識產權訪問、共享和再創作的商業模式。 現有知識產權保護框架依賴昂貴的中介機構和事後維權措施，無法適應 AI 即時消費內容、一鍵生成新變體的時代需求。

我們需要的是開放的公共登記系統，提供清晰的所有權證明，使知識產權創作者能高效參與交互，且 AI 和其他網絡應用可直接對接。 區塊鏈技術是理想選擇：無需中介即可完成知識產權註冊，提供不可篡改的溯源證明，也使第三方應用能便捷識別、授權和使用該知識產權。

有人對「技術能保護知識產權」的觀點持懷疑態度 —— 畢竟，互聯網前兩個發展時代（及持續演進的 AI 革命）常與知識產權保護弱化相關。 部分原因在於，當今許多基於知識產權的商業模式聚焦於「禁止衍生作品」，而非激勵和商業化衍生創作。 但可編程知識產權基礎設施不僅使創作者、品牌和 IP 所有者能在數字空間明確確立所有權，還為「圍繞 IP 共享（用於生成式 AI 和其他數字應用）的商業模式」打開大門 —— 這實際上將生成式 AI 對創作的主要威脅轉化為了機遇。

我們已看到創作者在 NFT 領域早期嘗試新模式：企業利用以太坊上的 NFT 資產，在 CC0 品牌建設下支持網絡效應和價值積累；近期，基礎設施提供商也在構建用於標準化和可組合 IP 註冊與授權的協議（如 Story Protocol）甚至專用區塊鏈。 部分藝術家已開始使用這些工具，通過 Alias、Neura、Titles 等協議授權其風格和作品用於創意再創作。 Incention 的 Emergence 系列則邀請粉絲共同創作科幻宇宙及其角色，依托 Story Protocol 搭建的區塊鏈註冊表可追踪各元素的創作者歸屬。

9.補償內容創作者的網絡爬蟲機制

如今，最貼合市場需求的 AI 代理並非編程或娛樂工具，而是網絡爬蟲 —— 它們自主瀏覽網頁、收集數據並決定抓取來源。

據估算，當前近半數網絡流量源自非人類主體。 爬蟲常無視 robots.txt 協議（該文件本應告知自動爬蟲是否允許訪問網站，但實際約束力微弱），並利用抓取的數據強化科技巨頭的市場壁壘。 更糟糕的是，網站需為這些不速之客買單，承擔為海量無標識爬蟲提供帶寬和 CPU 資源的成本。 作為應對，CloudFlare 等 CDN（內容分發網絡）提供屏蔽服務，但這只是本不該存在的拼湊解決方案。

我們曾指出，互聯網的原生協議（內容創作者與分發平台間的經濟約定）可能瓦解，而數據正印證這一趨勢。 過去 12 個月，網站所有者大規模屏蔽 AI 爬蟲：2024 年 7 月，全球前 1 萬網站中僅 9% 禁止 AI 爬蟲，如今該比例已達 37%，且隨著更多網站運營者技術升級和用戶不滿加劇，這一數字還將攀升。

若不依賴 CDN 徹底屏蔽疑似爬蟲的訪問，能否找到折中方案？ AI 爬蟲不應免費利用本為人類流量設計的系統，而應付費獲取數據抓取權。 這正是區塊鏈的用武之地：每個網絡爬蟲代理可持有 Crypto ，並通過 x402 協議與各網站的「准入代理」或付費牆協議進行鏈上協商（當然，挑戰在於 robots.txt 協議自 20 世紀 90 年代起已深植互聯網商業邏輯，需大規模協同或 CloudflARe 等 CDN 參與才能突破）。

與此同時，人類可通過 World ID 證明身份（見第三章）免費訪問內容。 這種模式下，內容創作者和網站所有者可在 AI 數據集採集時獲得補償，而人類用戶仍能享受「信息自由」的互聯網。

10. 隱私保護的個性化廣告

AI 已開始影響線上購物體驗，但如果日常所見的廣告能「真正有用」呢？ 人們反感廣告的原因顯而易見：無效廣告純屬噪音，而基於海量消費數據的過度精準 AI 廣告又顯得侵犯隱私。 其他應用則通過「不可跳過廣告」對內容設限（如流媒體服務或遊戲關卡）實現盈利。

Crypto 為重構廣告模式提供了可能。 與區塊鏈結合的個性化 AI 代理，可在「無關廣告」與「過度精準廣告」間找到平衡點，基於用戶自定義偏好投放廣告。 更重要的是，這種模式無需暴露用戶全局數據，還能直接補償主動分享數據或與廣告互動的用戶。

實現這一目標需滿足以下技術要求：

• 低費率數字支付：為補償用戶的廣告互動（觀看、點擊、轉化），企業需高頻發送小額支付，這要求系統具備高速處理能力和近乎為零的手續費；

• 隱私保護數據驗證：AI 代理需證明用戶符合特定人口屬性，零知識證明可在保護隱私的前提下完成屬性驗證；

• 激勵模型：若互聯網採用基於微支付的盈利模式（如單次互動低於 0.05 美元，見第七章），用戶可自主選擇「觀看廣告換取小額報酬」，將現有「剝削型」模式轉變為「參與型」模式。

數十年來，線上（乃至線下數百年）廣告始終在追求「相關性」。 而從 Crypto 與 AI 視角重構廣告，終將使其更具實用價值 —— 定制化卻不侵擾，讓各方受益：對開發者和廣告主而言，解鎖更可持續、激勵相容的商業模式；對用戶而言，獲得更多探索數字世界的路徑。

這不僅會提升廣告位價值，更可能顛覆當今根深蒂固的「剝削型」廣告經濟，構建更以人為本的系統 —— 用戶不再是被交易的商品，而是參與其中的主體。

11.由人類擁有和控制的 AI 伴侶

如今，人們在設備上的時間已超過線下互動，且越來越多地用於與 AI 模型及 AI 生成內容交互。 這些模型已開始提供陪伴價值，無論是娛樂、信息獲取、滿足小眾興趣還是教育兒童。 不難想像，在不久的將來，用於教育、醫療、法律諮詢和情感陪伴的 AI 伴侶將成為主流交互方式。

未來的 AI 伴侶將具備無限耐心，並針對個體需求定制 —— 它們不再僅是工具或機器人僕人，而可能成為被高度珍視的關係。 因此，「誰擁有和控制這些關係」的問題至關重要（是用戶，還是企業等中介）。 若過去十年你已擔憂社交媒體的內容篩选和審查，未來該問題將變得更複雜、更私人化。

「抗審查的區塊鏈託管平台是實現用戶控制 AI 的最可行路徑」這一觀點已被多次討論（如前文所述）。 理論上，個人可運行設備端模型或自行購買 GPU，但多數人要么無力承擔，要么缺乏技術能力。

儘管普及 AI 伴侶仍需時間，但相關技術正快速迭代：擬人的文本交互伴侶已相當成熟，視覺化身技術顯著進步，區塊鏈性能不斷提升。 為確保抗審查伴侶易用，我們需要依靠更好的用戶體驗來實現加密驅動的應用程序。 值得慶幸的是，Phantom 等錢包已大幅簡化區塊鏈交互，嵌入式錢包、密碼密鑰和賬戶抽象技術使用戶無需記憶助記詞即可持有自託管錢包。 基於 OPtimistic 和 ZK 協處理器的高通量可信計算技術，也將有助於構建與數字伴侶的深度持久關係。

在不久的將來，討論焦點將從「何時出現擬真數字伴侶」轉向「誰能控制它們」。