AI 在纸上谈兵没问题，碰到钱就容易“犯错” Nick Emmons（Allora Labs @AlloraNetwork 的创始人）提到一个典型问题： AI 很擅长“推理”，但它的“推理”更多是语言层面的逻辑，而不是数值层面的精确计算。 这意味着，当一个 AI 被要求去做“买卖”“分配”“投资”这种涉及具体数字的事时，它常常会“想当然”地出错。 举个例子，他让一个 AI Agent 把一部分加密资产换成美元，结果那个 Agent 擅自主张，跑去买了别的币。 这就像你让助手去银行换零钱，结果他拿着钱跑去买彩票，还很自信地告诉你“这是更好的投资”。 这种“幻觉（hallucination）”在 LLM（大语言模型）里很常见，因为它并不是在理解真相，而是在模仿看起来“像正确答案”的语言模式。 为什么这在加密领域特别危险 因为在币圈，每一个决策都直接关乎资产。 如果 AI 把一个数字理解错、或者市场数据解析出偏差，就可能造成成千上万美元的损失。 AI 在加密场景中要面对的变量比传统金融还复杂： 市场全天候波动，数据噪音极高 每条链的流动性、Gas、滑点都不同 新资产、新合约每天都有 一个单一模型去“猜”这种复杂场景，本身就是灾难的开端。 而且，AI 还可能“串通”——研究已经发现，有些 AI 代理会互相模仿、甚至“价格串谋”，这意味着它们可能在无意间形成新的风险系统。 Allora 的“集体智能”思路其实是一种“多脑校验” Allora 的逻辑是： 既然单个模型不靠谱，那就让一群模型一起投票。 每个 AI 模型都是一个“worker”，专注于不同的领域：有的分析价格趋势，有的检测风险，有的预测市场行为。 系统会根据表现给这些模型打分、分配权重，让最靠谱的结果被放大。 这有点像一个“AI DAO”—— 不同的 AI 是成员，大家提出意见，系统通过共识机制选出最优结论。 这样做能显著降低幻觉的影响，也能让模型在不断竞争中自我改进。 AI 的“集体理性” ≈ 人类的“群体智慧” Nick 引用了一个现象：1906 年的“猜牛重”实验—— 几百个人猜一头牛多重，单个人误差很大，但平均数几乎完全正确。 Allora 正是用类似的逻辑，让“群体智能”校正单个 AI 的偏差。 你可以理解为： 单个 AI 是“一个聪明但不靠谱的朋友”， 一群 AI 一起决策，就像“一个专家评审团”。 这件事的潜力在于：AI Agent 未来真的能“托管资产” 现在 AI 代理只是“帮你分析、提建议”， 但下一步，它们会直接控制钱包、执行交易。 这时候，安全和准确性的重要性就放大一百倍。 Allora 的方向，是让这种 AI 钱包只允许在预设合约范围内操作，避免“乱花钱”。 而它的去中心化结构，也意味着没人能单独篡改决策结果。 这一切听起来像在让 AI 从“能说”变成“能做”， 但更关键的是，它在追求“能负责”。 Allora 的路线本质上是在解决一个时代命题： 当 AI 拥有执行权时，如何让它变得可信？ 也许未来几年， AI 不只是写文案、画图、生成代码， 它还会成为“加密资产的管家”“自动交易员”“去中心化基金经理”。 而 Allora 这样的项目，正在试图让这种未来不会变成灾难——让 AI 真正具备“集体理性”，而不是一个孤独、易幻觉的超大脑。