對話 Human Protocol：人類證明治理將使 DeFi 更加公平_MAN:UMAN

編譯：布蘭

HumanProtocol是一種區塊鏈基礎設施，旨在通過支持數字就業市場的增長來分散人力資源。最近在以太坊主網上線后，該協議現在已經能夠完全自動化數據標記工作的生命周期，使人機協作能夠創建和完成大量真實世界的可替代任務。

借助人工智能和機器學習技術，用戶現在可以通過Human的原生代幣HMT獲得獎勵，以成功完成反機器人視覺挑戰，例如識別網格圖像中的交通燈。然后整理這些數據并用于支持消除勞動力市場中的偏見，促進更加循環的零工經濟。

為了更深入地思考這些最近的進展以及對區塊鏈技術領域的更廣泛影響，Cointelegraph與HumanProtocol的技術總監HarjyotSingh進行了討論。

Harjyot是金融科技工程領域的杰出企業家，擁有計算機科學和人工智能的學術背景。他目前的重點是“探索人工智能和區塊鏈等尖端技術如何改善大多數互聯網用戶的日常體驗。”

火幣論壇對話陳志武教授：比特幣在支付領域的重要性得到提升:新加坡時間12月30日下午，耶魯大學金融學終身教授，香港大學經濟學講席教授，香港大學亞洲環球研究所所長陳志武教授做客火幣論壇，以“回顧與展望，從疫情到復蘇”為主題，與火幣商務副總裁Ciara探討在疫情的持續影響下，企業該如何進行數字化轉型。

陳志武認為2020年在疫情的影響之下，數字化給人們的生活帶來了全新的體驗， 就交易方式而言，2020年比特幣在支付領域的重要性得到提升，包括其他數字貨幣或數字支付形式，已經漸漸成為一種標準。“現在大家都離不開數字貨幣，出門也無需攜帶大量紙幣，這是一種全新的交易和合作方式，也再次體現出數字經濟的重要性。”陳志武表示。

但陳志武同時提醒，“信任”問題依然是當前區塊鏈和加密貨幣亟待解決的一大挑戰。“我們必須應對這一新的挑戰，找到解決方案，從而促進這種新的數字化生活方式和工作方式的持續發展。”[2020/12/31 16:08:56]

Cointelegraph：HumanProtocol最近在以太坊主網上發布CAPTCHA網絡應用程序的公告將如何支持協議的發展？

火幣“DeFi預言家”項目對話：Terra基于費用模型搭建網絡生態:8月25日，火幣全球站“DeFi預言家”活動正式啟動，邀請到活動中四個DeFi項目線上對話。來自Terra項目生態發展負責人Daniel Hwang表示，Terra的運行基于費用模型，其生態系統網及絡基于費用模型有很大的優勢。Daniel在分享中介紹，目前Terra的累計交易收入排名第三，僅次于比特幣和以太坊，迄今為止已超過430萬美元。其中Terra驗證者獲得的獎勵超過了80萬美元。相比于通貨膨脹模型，Terra基于費用模型的重要之處在于它呈現的是客觀估值。從CHAI應用程序來看，實際消費者對商家購買的真實外部價值可以在區塊鏈上呈現。這些真實的交易費用對實際估值和網絡安全至關重要。[2020/8/26]

HarjyotSingh：我們對我們最近取得的成就感到興奮。HumanProtocol在以太坊主網上的發布使我們能夠實現人類去中心化就業市場的第一個實例。這也與協議的演變有關。

中歐經貿高層對話：雙方同意在數字貨幣等領域加強合作:7月28日，中共中央局委員、國務院副總理劉鶴與歐盟委員會執行副主席東布羅夫斯基斯以視頻會議形式共同主持第八次中歐經貿高層對話。中方歡迎歐方盡快完成“合格中央對手方”監管等效評估工作。雙方同意加強綠色金融合作，推動標準趨同。同意在數字貨幣、金融科技等領域加強信息共享和交流合作。（新京報）[2020/7/29]

HumanProtocol目前每天通過其支持的應用程序處理大量用戶交互。它旨在跨多個區塊鏈運行，而以太坊是第一個主網部署。我們在這里學習和實現的東西能夠讓我們在其他地方利用和執行，包括Solana和Polkadot。

顯然，此次發布還使我們能夠推出?HMT，這有助于我們發展人類社區并激勵更廣泛的參與。但真正的增長來自于Human應用程序：進入Human生態系統的第一個門戶，也是位于世界任何地方的個人可以通過完成任務直接獲得HMT的第一種方式。

火幣尖峰對話索老頭：以太坊DeFi生態崛起 未來還是公鏈老大:6月24日下午，在由火幣主辦的火幣尖峰對話“Waiting For ETH2.0”系列AMA活動中，火幣礦池與dForce創始人楊民道、Infstones Head of Bussiness Sili、Stafi&Wetez創始人卡咩、真本聰聯合創始人索老頭就“乘風破浪的以太坊DeFi ”展開主題討論，深度解讀ETH2.0將給行業帶來的重大影響。

真本聰聯合創始人索老頭對ETH2.0的到來表示歡迎，在他看來，隨著以太坊DeFi生態的崛起，以太坊作為公鏈老大的地位將繼續得到鞏固，新公鏈和以太坊殺手殺出重圍的可能性又減少了很多。他進一步表示，以太坊發展至今，仍然在不斷進行自我迭代，生態也在不斷發展。而新公鏈發展至今，收效甚微，令人倍感失望。因此總體來說，以太坊2.0雖然會很曲折，但是它將繼續擴大以太坊DeFi生態。[2020/6/24]

同樣重要的是要注意Human應用程序不僅僅是一個CAPTCHA應用程序——它允許人們執行多種任務。

聲音 | 澳本聰：此前提及的保稅信使是一位辯護律師 因此不能共享相關對話:Kleiman v Wright一案的最新文件顯示，澳本聰試圖要求律師客戶從他以前參與的十幾家公司中獲得超過11,000個文檔的特權。其還聲稱，此前提及的“保稅信使”（Bonded Courier）是一位辯護律師，因此相關對話是保密的。（bitcoinist）[2020/2/4]

CT：讀者會熟悉谷歌的reCAPTCHA系統。從技術角度來看，Human模型有何不同，以人為中心的識別方法有什么好處？

HS：?重要的是要注意?hCaptcha不是Human基金會的一部分。它只是一個使用HumanProtocol的應用程序。Human有一個更廣泛的目標，即標記多種人類工作，而不僅僅是可以通過CAPTCHA運行的狹窄任務集。

也就是說，reCAPTCHA和hCaptcha之間的一個主要區別在于，hCaptcha為用戶在解決CAPTCHA時所做的工作支付網站費用，而不是強迫他們將這些勞動捐贈給谷歌。

CT：VitalikButerin最近提倡跨DeFi過渡到“Proof-of-humanity”治理。如果廣泛實施，你如何看待這會對空間產生影響？

HS：?我認為這將使DeFi成為一個更公平的空間。目前，根據錢包余額分配選票的系統會導致巨大的問題。它允許加密鯨魚影響對他們有利的提案。

Human的“Proof-of-humanity”將允許每個經過驗證的Human用戶投一票，這也將打擊機器人的流行。因為Proof-of-humanity是第一個也是唯一一個鏈上人類驗證系統——它對鏈上DeFi世界有意義。

但人類證明的潛力并不止于此。任何機器人造成嚴重破壞的空間——例如在DEX發起搶先交易——都可能應用Proof-of-humanity來解決它。

CT：你能否分享一些可以在利用英特爾視頻和圖像標簽系統、CVAT以及基于文本的INCEpTION的市場上促進Human合同的具體示例？

HS：AI初創公司的請求者需要10萬張標記損壞汽車的圖像。他們提供圖像以及HMT的總和，這些HMT一直保存在智能合約中，直到工作完成。HumanProtocol代理確保數據可以安全共享并為應用程序做好準備。

然后，HumanExchanges可以將任務智能地分配給英特爾CVAT用戶，這些用戶可以在不同的鏈上運行，并根據速度、成本等將工作發送到不同的鏈。

工作者可以連接到交易平臺并查看工作，并通過在汽車損壞區域周圍繪制詳細的圖形開始完成英特爾CVAT上的精細工作。預言機記錄和評估工作，然后更新智能合約，為完成工作的工作者保留HMT。

CT：你的原生代幣?HMT如何確定任務提供的優先級？

HS：?我們利用平衡證明作為促成任務提供訂單排序的因素之一——換句話說，有多少任務將分配給一個工作者或勞動力池與另一個。但是，為了減少系統中的摩擦，我們還對許多其他參數進行了加權平均，以使新用戶能夠立即加入。

CT：你認為AI和機器學習系統目前在技術能力和文化意識方面有多先進，以支持人類的可擴展性？

HS：?人工智能系統目前擅長專業智能。也就是說：他們擅長執行特定的、線性的任務，例如GPS、聊天機器人或亞馬遜的Kiva機器人，它可以將盒子與亞馬遜員工之間進行中繼。但人工智能并不擅長廣義智能，這是靈活性、反應和適應的領域，是人類蓬勃發展的領域。

在文化意識方面，我認為我們已經為下一波人工智能浪潮做好了準備。AI產品已經在我們的生活中根深蒂固——從手機上的面部解鎖系統到機器人清潔器。

然而，我認為文化高估了當前的人工智能能力。我認為大多數人認為人工智能比實際更聰明、更有能力，因為我們自1950年代以來一直在談論人工智能。然而，正如我們在1980年代的“人工智能冬天”所看到的那樣，進展一直不穩定。

例如，我們已經將無人駕駛汽車的必然性融入到我們的文化知識中，但它們還沒有完全起飛。我想我們已經準備好了；我認為人們只是在等待產品。

CT：隨著我們進入更加自動化的經濟，構建機器服務于人類真正價值和需求的系統對我們來說有多重要？

HS：我們聽到了很多關于人工智能以及將機器引入就業市場的影響的不同說法。但與其取代人類工人，我們更喜歡關注機器如何支持甚至賦予他們權力。智能自動化意味著更多的補救工作——小任務——可以由機器處理，這有助于最大限度地利用人類工人的時間、精力和注意力。

人類擁有機器所不具備的能力——創造力、獨創性、想象力——而機器在執行重復性任務時效率更高。支持這一點的基礎設施特別適合知識工作者的成長，他們能夠提供麻煩和專業的投入，但他們的時間越來越稀缺。這也意味著為專業工作人員提供做出明智和自信決策所需的數據。

HumanProtocol旨在允許機器完成重復性任務并請求其他機器完成這些任務。通過這種方式，我們希望激發人類的潛力，并為創造性地解決問題提供空間和重點。

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