人工智能重塑數字藝術市場：NFT生態系統將面臨什麼？

注意：大量材料。 通過人工智能生成圖像的技術開闢了創作的新視野，但同時也帶來了嚴峻的挑戰。數字藝術市場面臨內容過剩的威脅，使得原創作品的作者在競爭中難以脫穎而出。與此同時，安全存儲數字資產和防止針對NFT作品盜竊的網路威脅成爲了一個關鍵任務。

人工智能在數字創作中的革命

人工智能的發展從根本上改變了視覺內容創作的方法。得益於在數百萬個示例上訓練的先進神經網路算法，系統能夠分析、合成和交織多種藝術風格和技法。結果是，誕生了全新的作品，這些作品結合了以前不兼容的元素。

NFT生態系統對於人工智能實驗尤其有趣。由算法創作的作品正在迅速獲得人氣，並找到了它們的收藏者。主要區別在於：任何有意願的人都可以創作這樣的作品，無論其藝術背景和多年經驗如何。

NFT圖片是什麼，它們是如何由AI創建的

NFT圖片是通過人工智能處理數據而產生的數字作品。輸入是用戶的文本指令，輸出是獨特的圖像，該圖像作爲不可替代的代幣被記錄在區塊鏈上。

從技術上講，NFT 圖片是各種藝術元素的組合結果：色彩方案、幾何形狀、紋理圖案。生成算法將這些組件轉化爲獨特的作品，與之前創造的任何作品都不同。可視化可以以靜態圖像、動畫序列，甚至是響應用戶操作的互動 NFT 的形式呈現。

AI在NFT生態系統中的實際應用

人工智能的整合已經在數字藝術行業展示了實際成果，催生了創新項目和實驗性收藏。盡管大規模的應用尚待時日，人工智能的潛力在三個主要方向上不斷顯現。

生成獨特的作品

主要應用場景是通過文本命令生產NFT作品(提示)。藝術家用語言表達視覺想法，而不是傳統工具(畫筆、顏料、圖形編輯器)。

過程建立在兩個支柱上：

• 提示工程 — 是一種藝術，通過文本指令來表達，語言處理模型將其解釋並轉化爲具體的視覺結果
• 生成對抗網路 — 一種根據設定的參數或自主設計的模板生成圖像的系統，創造原創的藝術作品

有趣的是：人工智能生成器根據用戶的偏好個性化結果。這種作品幾乎不可能被復制——每一件都是獨一無二的。

典型的工作流程如下：

1. 用戶描述期望的結果 (偏好的調色板、風格方向、主題)
2. 神經網路根據描述合成原創作品
3. 完成的作品作爲NFT註冊在區塊鏈上，並可以在交易平台上發布。

工具在行動：Bicasso

Bicasso是一個用於生成NFT圖像的平台，其中AI作爲主要創作工具。用戶通過文本請求設置參數，系統創建獨特的視覺內容。此外，該服務允許上傳現有的畫作進行重制和改進。

Bicasso的關鍵功能是內置的NFT鑄造功能，允許在兼容的區塊鏈平台上以代幣形式發布生成的作品，並將其存儲在數字錢包中。

技術上，Bicasso依賴於一種專門的深度學習模型，類型爲“文本→圖像”。算法的工作原理如下：最初，它將訓練樣本中的圖像分解爲信息噪聲；然後，在接收到用戶指令後，它將過程反向進行，逐步去除幹擾，構建所需的視覺藝術品。

質量與標準驗證

AI系統被用於分析現成的NFT作品，以驗證其是否符合特定標準。算法識別技術缺陷：分辨率不足、像素僞影、視覺扭曲。

此外，系統對組合方案進行分析，檢查作品是否符合公認的審美標準。這保證了作品對收藏家和投資者的吸引力。

驗證真實性和打擊假冒僞劣產品

AI算法幫助確認數字作品的真實性。系統掃描關於NFT交易的區塊鏈記錄，以確定對象是原創還是複製。

深入分析內容可以確定作品的原創性並發現潛在的版權侵犯。因此，消費者對所購買藝術品的來源和真實價值有了保障。

此外，人工智能處理關於NFT資產的買賣數據，識別市場趨勢並生成個性化推薦。這優化了搜索，降低了欺詐風險，提高了平台的便利性。

潛在問題：NFT行業中人工智能的問題

盡管具有顯著潛力，但該技術也存在重大限制和風險。

原創性危機。 人工智能生成器能夠產生幾乎無限數量的同一主題的變體。結果是市場被同類內容所 saturate，這使得獨立創作者的生活變得復雜，他們在爲收藏家的注意而努力。

情感層面的缺失。 算法生成的作品常常給人一種無個性和疏離的印象。它們缺乏手工繪畫所獨有的創造性能量和作者的視角。創作者與作品之間的聯繫變得模糊，這降低了對象被感知的真實性和個性。

技術風險。 對數字基礎設施的依賴意味着在系統故障面前的脆弱性。技術故障可能導致訪問喪失或通過網路威脅竊取作品。

最後的思考

人工智能在NFT生態系統中的普及必將改變數字藝術的創作、實現和驗證機制。然而，專家們的共識指出了行業退化的風險：AI內容的泛濫可能導致原創性和真實性的下降。

隨着人工智能在NFT領域的深入整合，我們將見證對數字創作的認知和與之互動的範式發生革命性的轉變。