Dragonfly 合夥人：加密貨幣不是為人類設計的，它是為 AI 設計的

撰文：Bankless

編譯：白話區塊鏈

長期以來，加密貨幣操作的風險完美（UX-align） 但如果這種「反人類」的設計並非缺陷，而是某種超前的進化？ 本期對話研究探討了一個前瞻性的觀點：區塊鏈可能從誕生之日起就不是為人類設計的，而是為人工智慧智能體準備的。

當人類還在為投毒、私鑰保存和盲簽契約感到驚訝時，AI 智能體卻在代碼的世界裡如魚得水。 它們不疲勞、不恐懼，且天生精通機器語言。 隨著 OPEnClaw 等前沿實驗的推進，我們正進入一個雙軌枕的新時代——人類退出居幕進行決策，而 AI 在鏈上荒原中急速驟然。 這不僅是科技的融合，更是金融主權從「猿類百科」向「數位大腦」的權力交接。

選錯用戶：為什麼加密貨幣天然「反人類」？

主持人： AI 智能體在哪些方面比人類有比較優勢？

Hib：最明顯的答案是：無法對一個人工智慧體執行法律。 如果你是完全自主的智能體，就不會存在暴力壟斷。 不可能把人工智慧體關進監獄。

主持人： Hib，我想問一個問題：為什麼加密貨幣似乎不是為人類設計的？ 即使我作為一個使用了 10 年的加密用戶，每次簽署大筆交易時還是會感到恐懼。 我在思考一個事實：我從來沒有害怕過轉帳電匯。

Hib：我從來不會擔心：如果我不反覆檢查電匯，可能會不小心把錢轉到朝鮮去。

主持人：對。 但每次簽大額加密交易我都會這麼想。 現實就是加密世界裡裝滿了「腳槍」（腳槍）：讀地址時要考慮是否是地址投毒攻擊；應該檢查中間幾位只看頭尾；有沒有過渡的授權（過時的批准）；得檢查 URL 確定它不是稍微改了一點的釣魚網站。 傳統金融體系裡不存在那麼多陷阱。

目前，加密圈的故事是：這些都是人類太懶的錯。 人類應該更重視安全，得有更好的操作習慣。 這是用戶自己的問題，而不是技術的鍋子。 但我越想越覺得，如果 10 年後仍然如此自欺欺人，也許問題不在用戶旁邊，是選錯了用戶。

智能合約與 AI：文本生物的完美棲息地

Hib：真正讓我開始頓悟的是，我人工智能智能體處理代碼的能力有多強，而人類處理那些構成不良的問題有多難。 我記得入行時寫的第一篇部落格講過：智能合約要取代法律、取代傳統合約，所以「智能合約」。 未來叫不用找律師簽協議，直接用代碼簽協議。

但現實是這個故事沒有發生。 我們並沒有用智能合約取代法律合約。 事實上蜻蜓作為加密 VC，當我們要從基金會或專案方購買 token 時，還是簽法律合約。 即使有智能合約，我們另外還要簽一份法律合約萬一。

主持人：所以這說明這東西不是為人類設計的，但它非常適合非人類參與者。 你在 ETH Denver 提過一個比喻：先講「智能合約完美取代傳統法律和財產權」的人，大部分是自閉症軟體工程師——他們是建造以太坊的那一批人。 但大多數以太坊用戶不是自閉症軟體工程師。 然而 AI 智能體比一般人還是那些工程師。

Hib：所以會發現，談判一個智能合約、逐條靜態分析、查找所有可能出錯的地方、甚至形式化驗證之後決定是否同意——這有點是克勞德這樣的代碼模型四能完成的事情。 而人類得聘請軟體工程師，花時間看程式碼邊界、思考狀況、跟律師做風險分析。 我對智能合約的耐受度遠低於法律合約。 但 AI 智能體恰恰相反：它對智慧合約的舒適度遠不如法律合約。

主持人：你在部落格裡提到的，法律合約其實充滿了隨機性。 例如簽法律合同，不知道最終會在哪個司法管轄區被執行。 也許是加州，也許是紐約，會發生管轄權之。 在紐約約定的東西，條款也可能被判無效。 律師是誰？ 法官是誰？ 法官和陪審團是隨機抽選的。 這些東西設計成隨機的、非確定的。 AI 智能體看到法律合約會：這不可解釋、非確定性。

Hib：智能而合約就是機器碼，被編譯成 evm 字節碼，可以一步分析，100% 的場景會發生同樣的事。 人類雖然理性上知道這一點，但直覺上並不覺得是這樣。 我們反而認為法律合約更可預測，儘管它充滿了隨機性。 這是因為我們的有限理性（boundedrationality），處理程式碼的能力不如 AI 智能體。 但對 AI 而言智能體來說，加密最初承諾的那些東西——更好的強制執行、更好的財產權——是真正建立的。

主持人：所以你的觀點是：加密的原始承諾不是由人類實現，而是由人工智慧智能體代表人類來實現。

主持人：我不久前在 ETH Denver 得下載 MetaMask 來簽到。 現在還在下載 MetaMask？ 不過我對 MetaMask 的 UX 改進了令人驚訝的，代表了業界的進步。 我們這些年確實在改善人類使用者的體驗。

Hib：你說的東西比簡單的使用者體驗改善更根本。 人工智慧不僅僅是幫助人類加密使用者體驗的硬傷。 例如打開帳本盲簽（盲簽名），人工智慧可以解析程式碼並已知支援或反對。 這可以改善加密用戶體驗，但更深刻的是：區塊鏈本質上不是人類優化的技術。

主持人：對，最終是為人類服務的，因為最終價值流向人類。 但人類正確的使用方式真的是自己動滑鼠、點插件、輸入密碼、手動點按鈕、批准瓦斯嗎？ 這對人類太反直覺了，跟我們對金錢和金融的認知完全不符。 就像銀行系統如果要求人類自己寫 SwifT 代碼一樣。 SWIFT 是銀行間通訊協議，不是為人設計的。 非要自己用，雖然能用，但顯然不是人類對金錢使用方式的本能期待。

Hib：所以我的觀點是：現在人類是直接跟機器互動的，去完全化了。 這其實很糟糕。 就像汽車一樣：10 年後我們會驚恐地回想，曾覺得讓猿類用手動指令兩噸重的機器、在高速公路上開車、還可能喝醉酒或疲勞狀態是個好主意。 這會縮小非常人類駕駛會被禁止，或只允許在特定區域。

加密也走到這一步。 我們會回想：居然人類手動盲簽交易、肉人類眼睛檢查地址。 手動看人類 URL 判斷是不是釣魚防禦。 人類會犯、會疲勞、會沒精力檢查三次、查 DNS、查 Twitter 看協議有沒有被駭。 我們在協議上沒有機制被駭時自動報警，得自己刷 Twitter 正好看到。 就是，會出錯。 但 AI 智能體永不疲勞、永不偷懶、永不跳步、嚴格執行指令。

雙軌工具：從手動互動到人工智慧代理的自動化未來

主持人：你可以以想像一個完全由 AI 參與的世界。 你對 AI 說：「我覺得利率要漲了，應該轉移到更安全的 DeFi。」AI 自動執行：把你從高位置轉移到低風險策略。 如果你想確認的話，就把計劃儲備給你：「這是我的計劃，請批准。」近未來可能是批准計劃，遠未來可能是直接執行，因為人類加不進去任何價值。

Hib：在這個世界裡，你不再點擊協議標誌，不再看行銷，甚至不再指定進入哪個協議。 你只說「降低風險可重構口」，AI 篩選協議、看 TVL、單一，挑最好的一個執行。 那行銷和網路效應怎麼辦？ 很多協議的商業模式建立在人類表面的基礎上：人類看前幾個、必然選最大的。 但 AI 智能體不會這樣思考。

如果這個故事成立，協議的工作方式、競爭方式都會改變。 最終受益最大的是消費者。 效率被用戶捕獲，對好用戶、對加密好。 但接下來不會發生，而是隨著模型改進逐步到來。

主持人：如果加密不是為人類、而是為 AI 智能體設計的，那麼學會用 AI 智能體的視角看世界非常重要。 有一本書叫《像國家一樣思考》（Seeing Like a State），講國家怎麼看待世界。 很難跳出人類視角。 我們用人眼看 UI、看加密。 但如果開始用 AI 智能體的視角來看，就能更好地預測未來。 這對建築商、VC、投資者來說是關鍵技能。

OpenClaw 計畫第一次讓我看到一個不受束縛的 AI 智能體是怎麼看世界的。 它更喜歡命令行（命令行）。 給它原始資料、根訪問，而不是透過 API 或包裝的 UI，會很快。 OpenClaw 一直想繞過 MetaMask UI，直接拿種子、提取私鑰、用程式碼寫交易，跳過那些為人類設計的花俏的 UI。

Hib：你說的很深刻。 AI 的創新來自大語言模型（LLM），在海量文本上訓練。 文本是核心。 現在在往圖像、影片遷移，但文字仍然是最強的。 當 AI 操作電腦時，給它螢幕截圖，它要令牌化，但它本質上是文字生物。 文本有整個人類歷史的語言資料，而電腦截圖的訓練資料很少。 介面是為人類設計的，但模型是在文字裡變大的。 文本是高度壓縮的表示，對他們來說更容易學。

主持人：是的，加密最嚴重的 UX 時代恐慌是全部在終端（終端）裡的時候。 最早的比特幣、以太坊交易都在命令列裡。 加密從一開始就是以對 AI 完美的形態因子存在。 我們的壞 UX 就是他們的「好 UX」。 像 Google OAuth 錢包 AI 反而更難對。 你不希望 AI 擁有 GoogleToken，因為那能進入 Google 帳號。 你希望它只持有一支筆加密，在隔離的錢包裡，有噪音的規則。 加密一直存在著 AI 能完美解析的 UX。

Hib：現在的問題是 AI 還沒有被訓練使用加密。 他們大部分在編碼、數學、對話等方面都進行訓練。 最近 OpENAI 發布了 EVM Bench，Anthropic 也發過論文模型攻擊 EVM 展示智慧的能力。 但大多時候他們是在測泛化能力，而不是在訓練這些。 一旦他們認為加密是未來的支付主流，將會真正的人工智慧。

主持人：現在加密相對於其他領域，對人工智慧訓練來說還是相對未開發的地方。

Hib：什麼沒被優化的東西都這樣。 比如下：克勞德下，很爛。 因為他們沒訓練下棋。 他們沒把雷射陣型加密，一是因為加密有爭議（畏縮），二是法律責任（liability）。 公開如果說訓練模型幫棋用戶做加密，有人搞砸了，一定會上頭條。 就算簽免責聲明也不用，壞體驗會傳播。 風險回報等。

主持人：所以你覺得他們沒做的主要是法律責任。 如果克勞德搞砸了交易虧了錢，責任很大，他們不敢公開訓練。

Hib： 100% 會發生。 相較於編碼或醫療建議，風險回報不同等。 加密錢包涉及金融操作，風險完全不同。

主持人：這也是為什麼 OpenClaw 對加密圈激動人心：它不是大廠的，沒有法律責任壓力，是開源項目，使用風險自負。 沒人能起訴第三方，所以它敢冒這些風險。 這種 AI 智能體經濟採用時間線是怎樣的？

Hib：全球只有約 12% 的人用過 AI 產品，大多數人零使用。 用過的人裡，只有 1% 付過錢。 技術擴散比想的慢。

主持人：在付錢的 1% 裡，OpenClaw 又在前面。

Hib：對。 OpenAI 收購 OpenClaw 後，Sam Altman 表示這是未來產品的核心。 但 OpenAI 的路徑和 OpenClaw 不同。 OpenClaw 是開源實驗，像早期的汽車，沒有安全帶。 OpenAI 是安全第一：有商業流程，買東西需要手動批准。 OpenAI 至少 5 年內不會像 OpenClaw 那麼乾，法律責任太重。 Visa 也不允許：如果 AI 亂買，Visa 會因為不是本人操作而支持退款。 他們會要求驗證你是人類。 簽證是為人對人設計的，人工智慧代理的世界，經濟機制要改變。

主持人：所以是配額軌道：一條是人類認可的世界，長期待在這裡，安全第一。 另一條是 OpenClaw 式的未來主義世界。 他們用穩定幣錢包互相付錢，不用擔心 3DS 或退款。 AI 出錯就是商業成本。

Hib：會在多餘軌道世界長期活動。 前沿的人會建立全鏈上自動化業務。 目前模型還不夠好，但 Claude 4.6 能連續做 14 小時的人類任務，且在指數增長。 當能力到無限長時，所有直覺都會崩潰。

主持人：如果佔用軌道成立，AI 採用加密的速率領先軌道的成功。 OpenClaw 世界更早期的網際網路。

Hib：看加密本身就知道。 2017 年 Coinbase 只列幾個幣，是保護用戶。 真正前沿在鏈上：北極、駭客、地毯拉。 直到最近 Coinbase App 才直接支援 Uniswap。 花了很多時間才覺得夠安全。 AI 現在也是一樣：前沿在 OpenClaw 世界。 代理會出錯、會幻覺。 但隨著訓練，錯誤率會上升。

主持人：如何才能讓 AI 開發者尊重加密貨幣的潛力，而不是只看到投機？

Hib：相信 AI 的人很多也相信加密貨幣：Elon Musk、Sam Altman、Zuckerberg。 加密貨幣確實有爭議、有騷擾，但不會消失。 就像電子郵件垃圾郵件滿天飛，但 Gmail 幫你擋住。 AI 也做同樣的事：擋住壞的，放大就好。 科技從來不是混合體。 資訊在數位化，錢也數位化——不會逆。 長期看，爭議禿採用。

主持人：最後一個問題：蜻蜓新基金 6.5 億刀，AI 影響了你們的策略嗎？

Hib：我們大量看這個空間。 雖然還很早，價值往哪流還祭。 我個人花看 AI，但我們也看穩定幣、支付、DeFi。 AI 智能體是通用智能，用我們用的東西，或是能命令列。 可能沒有那麼多專門針對 AI 的可投項目。 信 AI 代理論，該買什麼？ 就像中國解禁加密貨幣買什麼一樣，一切都漲。 需求增加，地板時間上升。 對加密貨幣整體來說是利好。

主持人：謝謝。 儘管加密貨幣存在風險，但我們正在朝著人工智慧前沿前進。 很高興你在無銀行之旅。 謝謝！