如果有一个专门处理链上争议的加密协议会怎样？
想象一下，每当像 Polymarket 这样的预测市场以有争议的方式结算时，用户可以通过一种中立的链上法庭系统正式提出上诉。或者，如果去中心化自治组织（DAO）可以依赖一个高效、知识渊博的第三方来帮助他们做出决策。又或者，如果保险合同可以在特定的现实事件发生时自动执行赔付。
这正是 Albert Castellana Lluís 和他的团队正在构建的 GenLayer，一个将自己市场化为决策系统或信任基础设施的加密项目。
“我们正在使用一个区块链，让多个 AI 协调并就主观决策达成一致，就像他们是法官一样，”YeagerAI 的联合创始人兼首席执行官 Castellana 在接受 CoinDesk 采访时表示。“我们基本上是在构建一个全球合成管辖区，嵌入了一个不眠的法庭系统，成本极低，速度极快。”
随着 AI 代理的发展，对这种仲裁项目的需求可能在未来几年激增——这些复杂的程序由人工智能驱动，能够以自主的方式执行复杂任务。
在加密市场中，AI 代理可以以各种方式使用：用于交易 meme 币、在交易所套利比特币、监控 DeFi 协议的安全性，或通过深入分析提供市场洞察，仅举几例。AI 代理还将能够雇佣其他 AI 代理，以完成更复杂的任务。
Castellana 表示，这些代理可能以意想不到的速度激增。在他看来，到 2025 年底，大多数加密市场参与者可能会管理少量这样的代理。
“这些代理工作非常迅速，它们不需要睡觉，也不会入狱。你不知道它们在哪里。它们会遵守反洗钱规则吗？它们会有银行账户吗？它们甚至能使用 Visa 卡吗？”Castellana 说。“我们如何在它们之间实现快速交易？在这样的世界中，信任又如何建立？”
得益于其独特的架构，GenLayer 可以通过允许实体——无论是人类还是 AI——在创纪录的时间内获得可靠、中立的意见来解决任何决策。“在任何通常需要由一群人组成的第三方的地方……我们用一个全球网络来替代他们，该网络在不同的 AI 之间提供共识，以尽可能正确和公正的方式做出决策，”Castellana 说。
合成法庭系统
GenLayer 并不寻求与比特币、以太坊或索拉纳等其他区块链竞争——甚至与 Uniswap 或 Compound 等 DeFi 协议竞争。相反，想法是让任何现有的加密协议能够连接到 GenLayer 并利用其基础设施。
GenLayer 的链由 ZKsync 提供支持，这是一个以太坊的二层解决方案。其网络有 1,000 个验证者，每个验证者都连接到一个大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Bert 或 Meta 的 Llama。
假设 Polymarket 上的一个市场以有争议的方式结算。如果 Polymarket 连接到 GenLayer，预测市场的用户就可以通过其合成法庭系统提出问题（或者，正如 Castellana 所说，创建一个“交易”）。
一旦交易进入，GenLayer 随机选择五个验证者对此进行裁决。这五个验证者查询他们选择的 LLM，以获取相关主题的信息，然后对解决方案进行投票。这样就产生了裁决。
但在我们的例子中，Polymarket 的用户不一定对裁决感到满意：他们可以选择对该决定提出上诉。在这种情况下，GenLayer 会选择另一组验证者——这次，他们的数量增加到 11。和之前一样，验证者根据他们从 LLM 收集的信息发布裁决。该决定也可以被上诉，这使得 GenLayer 选择 23 个验证者进行另一个裁决，然后是 47 个验证者，再然后是 95 个，依此类推。
这个想法是依赖于孔多塞陪审团定理，GenLayer 的宣传册中指出：“当每个参与者做出正确决策的可能性大于 50% 时，随着群体规模的扩大，正确多数结果的概率显著增加。”换句话说，GenLayer 在人群中寻找智慧。参与的验证者越多，他们找到准确答案的可能性就越大。
“这意味着我们可以从小规模和高效开始，但我们也可以升级到一个非常复杂的情况，他们仍然能够做出正确的判断，”Castellana 说。
Castellana 表示，平均交易处理时间大约为 100 秒，法庭的决定在 30 分钟后变为最终决定——如果发生多次上诉，这一时间框架可能会延长。但这意味着该协议可以在非常短的时间内（无论白天还是夜晚）就重大问题达成决定，而不是经历可能需要数月甚至数年的繁琐现实世界诉讼过程。
关注激励
GenLayer 的使命自然引发了一个问题：是否有可能操纵系统？例如，如果所有验证者都选择相同的 AI（比如 ChatGPT）来解决某个提案，会怎样？这难道不意味着 ChatGPT 实际上发布了裁决吗？
Castellana 说，每次查询 LLM 时，都会生成一个新的种子，因此你会得到不同的答案。此外，验证者可以根据手头的主题自由选择使用哪个 LLM。如果这是一个相对简单的问题，可能就没有必要使用昂贵的 LLM；另一方面，如果问题特别复杂，验证者可能会选择更高质量的 AI 模型。
验证者甚至可能会遇到一种情况，他们觉得自己已经见过某种类型的问题太多次，以至于可以为特定目的预训练一个小模型。“我们认为，随着时间的推移，将会有无尽的新模型，”Castellana 说。
验证者在决策过程中有强烈的激励去站在胜利的一方，因为他们会因此获得经济奖励——而失败的一方则会承担与计算使用相关的成本，而没有获得任何奖励。
换句话说，问题不在于某个验证者是否提供了正确的答案，而在于它是否能够与多数人达成一致。
由于验证者不知道其他验证者的投票情况，目标是让他们利用必要的资源提供准确的信息，并期望其他验证者也会趋向于该信息——因为达成相同的错误答案可能需要严格的协调。
如果这一策略没有奏效，上诉系统随时准备启动。
“如果我知道我在重用一个好的 LLM，而我认为其他人使用的是不好的 LLM，这就是我失败的原因，那么我就有很大的激励去上诉，因为我知道，随着更多人的参与，他们也会有激励去使用更好的 LLM，”Castellana 说，因为其他验证者希望从成功的上诉中获得奖励。
该系统使得验证者之间的串通变得困难，因为他们只有 100 秒的时间来达成决定，并且他们不知道自己是否会被选中来解决特定问题。Castellana 说，一个实体需要控制网络的 33% 到 50% 才能对其进行攻击。
像以太坊一样，GenLayer 将使用一种原生代币作为其经济激励。根据 Castellana 的说法，测试网已经启动，该项目预计将在年底前上线。“将会有很大的激励让人们来构建基于此的东西，”他说。
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