GenLayer：用于主观数据的 AI 共识

如果一个智能合约可以做的不仅仅是执行预定义的链上逻辑呢？想象一下，如果它能够阅读新闻报道、解释合同或做出智能决策呢？这些事情多年来一直超出区块链的范围，因为它们是硬编码的、确定性的系统。GenLayer 是一种新的协议，它通过将 AI 纳入其共识层来开放这些新功能，以便开发者可以构建一种新的“智能合约”。这个技术性的深入探讨探索了使这一切成为可能的架构。

关键要点

• 一种新的共识模型：“乐观民主”在没有单一正确答案的主观数据上建立坚实的共识。

• AI 驱动的决策：GenLayer 使用 AI 来实现对复杂、真实世界数据的无需信任的判断。

• 直接 Web 访问：智能合约可以连接到任何实时网站，而无需依赖外部 Oracle。

• 现代 AI 安全：使用“灰盒”的多层模型可防御诸如提示注入之类的新威胁。

• 通过 Rollup 实现可扩展性：该协议与以太坊 Rollup 集成，以实现高交易吞吐量和低费用。

• 通用互操作性：GenLayer 充当智能层，任何区块链上的任何应用程序都可以通过互操作性协议访问它。

• 构建者工具包：基于浏览器的 Studio、实时测试网和资助计划现已向开发者开放。

如果你在加密货币领域花过时间，你肯定听说过“确定性”这个词。这是以太坊等区块链的黄金法则：相同的输入必须始终创建完全相同的输出。这种可预测性使其安全性高，但它也是一个金笼子，使 dApp 难以与真实世界混乱、不可预测的数据进行交互。

GenLayer 打破了这个笼子，引入了一种新的架构，可以安全地处理非确定性操作的“如果”和“可能”，例如向 AI 提问或阅读实时新闻提要，并且仍然创建一个安全、去中心化的真实来源。

在这个深入研究中，我们将逐步了解所有这些部分如何组合在一起。

GenLayer 的核心架构概览

这一切的核心是 GenVM（GenLayer 虚拟机），智能合约在其上发挥作用的“舞台”。一个基于 WASM 的 虚拟机 专门设计用于在去中心化账本的上下文中运行非确定性功能。真正使 GenVM 与众不同的是它运行的是 Python 解释器。这是一个经过深思熟虑的决定，旨在欢迎全球 AI 和机器学习社区，使他们能够使用熟悉的语言及其丰富的库生态系统来构建强大的合约。

GenVM 充当智能环境，它对常规代码强制执行标准、可预测的行为，同时仔细控制“非确定性”操作，例如调用 AI 模型或访问网站。每个这些特殊操作都会被仔细记录，然后由共识机制进行链上验证。

GenLayer 设计的核心思想是成为整个 Web3 生态系统的可互操作的智能服务。通过与 ZKsync 和 Caldera 等 Rollup 生态系统的战略联盟，dapp 可以无缝地插入 GenLayer 的 AI 驱动的共识。通过通用互操作性协议，GenLayer 随处可用，任何应用程序都可以传递丰富的、主观的任务并获得无需信任的、AI 验证的答案。

共识引擎：乐观民主

这就是奇迹发生的地方。网络如何就主观答案达成一致？通过乐观民主。它是一个增强的 dPoS 系统，其规则以 Solidity 智能合约编写，这些合约运行在 ZKsync 弹性网络之上。这是一种专门设计用于处理传统区块链无法处理的模糊性的新范例。

网络上的每个验证者都旨在运行自己的 AI 模型。该协议与模型无关，这意味着一些 验证者 可能会使用 ChatGPT，而另一些验证者可能会使用 LLaMA、Claude 或任何其他有能力的 LLM。当交易包含非确定性组件时，例如总结一篇文章，则是由验证者自己的 AI 模型来处理该任务。

来源

那么，当交易需要主观决策时，流程是如何开始的？

该系统使用可验证随机函数 (VRF) 随机选择一个由至少五个 AI 驱动的验证者组成的小委员会。被选中的几率与验证者的总质押成正比。然后从该组中指定一名验证者为领导者，其他验证者则成为协同验证者。

其他协同验证者然后充当陪审团，执行严格的两步验证。他们首先执行确定性检查——使用领导者的确切输出来重新运行交易，以确保最终状态更改是相同的。如果该检查通过，他们然后使用开发者定义的规则手册来判断领导者工作的主观部分。

如果陪审团的大多数人同意领导者的结果有效，则会暂时接受该结果。如果你认为陪审团做错了呢？任何人都可以发布保证金，以便在最终确定窗口期间提出上诉。这将升级案件，引入两倍数量的验证者来重新检查交易。这可以重复进行，直到达成最终共识。只有在此窗口关闭后，交易才是真正最终且不可逆转的。

智能合约：处理主观数据

将智能合约视为构建在 GenLayer 上的任何应用程序的“大脑”。虽然它存在于系统的特殊执行环境 GenVM 中并在此环境中运行，但它的真正工作是管理普通智能合约无法处理的复杂任务。

管理这些任务的关键部分是智能合约直接从互联网访问实时数据的本机能力，此功能可以在许多用例中使传统的 Oracle 过时。开发者可以使用内置函数，如 “gl.get_webpage()” 从任何公共 Web 来源检索数据。这是一个功能强大的工具，因为它允许合约将其逻辑建立在真实世界中可用的最新信息上。与 GenLayer 上的所有非确定性操作一样，任何检索到的 Web 数据都会在多个验证者之间进行验证，以确保一致性和可靠性，然后再被合约使用。

当合约需要执行其中一项操作（从互联网获取信息或向 AI 提问）时，它会将该任务传递给网络的验证者，这些验证者都连接到大型语言模型。为了从 LLM 获得可靠的结果，开发者必须制作清晰而具体的提示。一个关键的最佳实践是要求 AI 以严格的格式响应，这使得合约可以轻松解析输出而不会出错。

然后，开发者选择正确的 等效原则 作为验证者的“规则手册”。该原则告诉验证者陪审团如何就主观答案达成一致，从而确保即使是复杂的问题也能获得可靠、去中心化的结果。例如，开发者可以设置标准，其中规则可能是“摘要必须包含这三个关键事实”，而不是“摘要必须是这完全相同的 100 个字”。

智能合约还配备了用于构建更高级和连接的应用程序的特殊工具。它们并非设计为孤立的岛屿，而是可以相互通信以创建更强大和模块化的系统。一个合约可以从另一个合约读取数据或触发另一个合约中的状态更改。

对于使用真正复杂 AI 应用程序的开发者，GenLayer 提供了一个强大的本机功能，称为 Vector Store。可以将其视为一个专门的链上记忆库，它允许智能合约通过启用语义搜索来理解和处理文本的含义，而不仅仅是关键字。它通过将文本数据存储为“向量嵌入”（文本语义含义的数值表示）来实现这一点，从而实现复杂的比较和检索。这种内置功能为一类以前似乎不可能实现的链上工具开辟了道路，例如上下文感知的搜索引擎或推荐系统。

Rollup 集成模型

为了大规模地提供其行业领先的功能，GenLayer 与已建立的 以太坊 Rollup 集成。这项战略决策对于优化交易量和降低费用至关重要，从而使 GenLayer 可以将其独特的 AI 共识与以太坊主网的可扩展性和强大的安全保证相结合。通过将大部分计算移至链下，GenLayer 优化了网络容量，同时为用户提供了显着降低的 Gas 费用。

在这种组合模型中的交易处理是无缝的。当用户向 Rollup 进行交易时，该交易将在GenLayer 的 GenVM 的上下文中执行。然后，使用乐观民主共识算法来验证交易的结果。在达成共识后，将生成的状态更新与其他交易一起包含在一个批次中，然后定期提交给以太坊主网。然后，根据特定的 Rollup 解决方案，通过欺诈证明或有效性证明，批次完整性以加密方式安全地锁定在Layer1上。

这种架构为开发者和用户都提供了明显的优势。开发者可以利用其现有的以太坊基础设施和工具，并按需访问 GenLayer 的独特功能。开发者可以在他们自己的应用程序中 “调用” GenLayer，以运行主观任务并获得无需信任的、AI 验证的响应。

尽管开发者必须考虑一些特定于 Rollup 的注意事项，例如将资产提取回以太坊的潜在等待时间，但这种组合方法构建了一个强大的基础，它将智能合约的革命性功能与Layer2解决方案的已建立的可扩展性结合在一起。

加固系统：AI 的安全至上方法

GenLayer 意识到，去中心化账本是 安全是重中之重的高风险环境，并且 AI 模型引入了新的向量攻击。主要风险是注入恶意提示，这些提示会影响大型语言模型 (LLM) 生成不需要的或恶意的内容。为了缓解这种情况，该协议采用了一种 多层安全模型，该模型包括架构防御、开发者最佳实践和经济激励。

第一层也是最基本的保护层是共识模型本身。基于 陪审团定理 的扩展，GenLayer 对每个决策使用由几个独立的验证者组成的委员会。其思想是，一组由智慧的陪审员组成的多样化集合将更有可能得出正确的结论并抵制操纵。通过让验证者使用不同的 LLM，GenLayer 可确保对一个模型成功的攻击不太可能对整个陪审团都成功。

第二层是一种称为 灰盒 的新方法。它是一种复杂的过滤机制，可在输入到达 LLM 之前对其进行预处理。它通过使用释义和重新标记化等技术来清除指令，以删除潜在的有害输入。每个验证者的灰盒参数都可以单独配置，从而使验证者集更加多样化，并使协同攻击的实施变得极其困难和昂贵。

虽然该协议提供了强大的防御能力，但开发者也必须进行安全设计。最佳实践是：

• 限制输入： 强烈建议开发者在合约代码中定义提示，并在可能的情况下禁止用户直接输入自由格式文本。

• 限制输出： 必须有一个明确的规范，并强制对 AI 模型允许的输出内容进行严格限制，以使其不会导致无法预料的操作。

• 添加人机循环： 开发者可以为大多数特别是敏感的操作实施额外的人工验证步骤，从而在最终确定决策之前提供额外的验证层。

最后，该系统依赖于强大的经济安全措施。验证者及其委托人因诚实工作而获得奖励，但他们的质押 GEN 代币可能会因不正确或恶意的决策而受到 削减 作为惩罚。接下来是 申诉机制。在做出决定后，任何相关方都可以通过提交保证金来对结果提出异议。这将导致 更大的验证者池 重新验证交易，通常是初始验证者池的两倍大小，这使得恶意输入的成功率甚至更低。这使得攻击者强制执行恶意结果的成本太高。

开发者工具包：从沙盒到测试网

GenLayer 已经建立了一整套工具，供开发者从想法到实时智能应用程序。该工具包旨在易于访问，以进行快速原型设计，同时还为本地开发和测试提供强大的选项。

原型设计环境

开发者体验的核心是 GenLayer Studio，这是一个基于浏览器的交互式沙箱，专为试验智能合约而设计。Studio 复制了网络的执行环境，允许开发者使用 Python 语言进行编码，使用 GPT-4 等 LLM 测试复杂的 AI 决策，并利用该平台的本机 Web 访问权限而无需 Oracle。它提供了一个受控环境，可以快速原型设计和演示应用程序的潜力。

对于命令行开发者，GenLayer 提供了 CLI，该 CLI 简化了 Studio 的安装和维护方式在本地进行管理。CLI 启动并下载开发者所需的一切，以便他们可以轻松开始测试。该工具包由用于 Web 集成的 JS 库、特定的浏览器和一个钱包组成，为构建者提供了一个完整的生态系统。

在实时网络上入门

一旦合约在 Studio 中完善，开发者就可以将其部署到实时环境中。于 2025 年 6 月部署的“Asimov" 测试网是旨在对底层基础设施和共识机制进行压力测试的两部分推广的第一部分。紧随其后的是 2025 年第三季度的 "Testnet Bradbury"，它将引入更高级的功能，如对抗性测试和多轮上诉。对于那些愿意立即构建的人，GenLayer 还提供 资助计划，为扩展生态系统的创新项目提供资金和支持。

结论：下一个逻辑原语

比特币为世界提供了无需信任的货币，以太坊为无需信任的应用程序提供了基础设施，而 GenLayer 则引入了去中心化网络的下一个逻辑原语：无需信任的决策。它弥补了先前区块链的内置弱点，即使用严格的逻辑约束自己，但无法推断实际世界数据的细微差别和主观性。

通过设计一种能够安全处理非确定性工作负载的架构，GenLayer 在链上计算和链下上下文之间形成了必要的缺失环节。它使开发者能够创建新一代的应用程序，这些应用程序不仅安全且可扩展，而且还具有上下文感知和自主性。这不仅改进了现有模型，还释放了区块链上可以构建的一切潜力。

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