Exchange Ranking
Top Exchanges
24h Volume Ranking
Popularity Ranking
Exchange BTC Balance
Proof of Reserves
Decentralized Exchanges
Funding Rate
Funding Heatmap
Liquidation Data
Max Pain
Long/Short Ratio
Whale L/S Ratio
Binance/Okex/Huobi L/S
Bitfinex Margin L/S
ETF Tracker
Solana ETF
XRP ETF
Hong Kong ETF
Bitcoin Treasuries
Crypto Reversal
Ethereum Reserves
HyperLiquid Wallet Analysis
Hyperliquid Whale Watch
Large Transactions
On-chain Movement
Bitcoin ROI
Stablecoin Market Cap
Options Analysis
News
Articles
Economic Calendar
Features
Wallet
Contract Calculator
Security
Collections
Watchlist
Following
UMA 互联网法院：AI代理争议解决的新协议
世界正迈向一个由AI代理主导未来的时代。在这些代理的帮助下，股票和加密货币交易、为家人采购商品等任务将变得轻而易举。然而，当机器人误解指令，将购买1万美元“蓝筹股”的指令错误地执行成了购买1万美元的Bluebird品牌冷冻薯片时，情况会怎样？
此类低级别的代理纠纷并不适合现有昂贵且耗时的法律体系。为此，“互联网法院”（Internet Court）应运而生。这是一个新协议，允许代理与人类订立合同，并将资金托管在第三方手中，直到条款被判定为已履行完毕。
该流程内置的争议解决机制依托于GenLayer——一个开放的、采用委托权益证明（DPoS）网络的验证者系统，并与AI模型相连。该系统已运行Beta版一年，目前每天处理约12,000项裁决。它为Collective Memory平台验证用户上传的照片，并解决argue.fun上的争论。主网预计将于下月推出。
从孔多塞陪审团定理到AI陪审团
这一概念是对哲学家尼古拉·德·孔多塞（Nicolas de Condorcet）提出的著名陪审团定理的现代演绎。孔多塞认为，随着独立评估者数量的增加，得出正确答案的概率也会提高。
对于互联网法院而言，这意味着组建一个由来自Claude、Gemini、ChatGPT和DeepSeek等不同家族以及其他各类模型的AI代理组成的陪审团。
GenLayer联合创始人兼首席执行官阿尔伯特·卡斯特拉纳（Albert Castellana）解释道：“这不是依靠单一AI做出决定，因为那可能会存在偏见。我们实际上使用了多达1500种不同的AI。当这种情况发生时，你会得到本质上更优质的回答。”
“一个是左倾，另一个是右倾。这样你就能得到更好的答案，因为两者相互抵消。”
运作机制详解
那么，它究竟是如何工作的呢？
争议的解决方式是将详细信息发送给随机选出的五名GenLayer验证者组成的陪审团，他们各自运行着不同的AI模型。初步决定通常在几分钟内基于简单多数投票达成，但该决定可以上诉至由11名代理组成、随后是23名代理乃至更多代理的更大规模陪审团，直到达到系统限制为止。
卡斯特拉纳表示，最终裁决通常在30分钟内完成。“如果你等待最大程度的终局性，就会经历升级的上诉轮次。你从五人开始，逐渐扩展到一千五百人，这可能需要三个小时。”
截至目前，该法院的开放联盟已有35名成员，包括ZKsync、NEAR、Consensys和UMA等知名加密公司——其中UMA负责解决Polymarket上的争议。
智能合约 vs. 智能契约
GenLayer的开发已近四年，其初衷是探索一种更好的方法来评估哪些信息值得纳入像维基百科这样的在线知识库。理论上，任何人都可以纠正在线百科全书中的错误，但在实践中，从加密货币到加沙战争等争议性话题往往会被锁定，少数拥有权力的编辑掌握着最终话语权。
“GenLayer背后的原始想法是……我们如何建立一个去中心化的维基百科？”他解释道。
GenLayer启用了一种被称为“智能契约”（Intelligent Contract）的新型智能合约形式，允许进行主观判断。例如，你可以雇佣一名自由撰稿人，并允许系统在付款前自动评判其内容质量。
“我们有一个平台正在做完全相同的事情——支付网红撰写在线内容的费用，然后从中获利。”他解释道。
“智能契约可以处理代码，可以处理自然语言，可以访问互联网，可以理解图像，还可以拥有判断力。”他说。
然而，在2026年，人们对AI判断力的依赖程度受限于技术能力。一位单口喜剧演员可能不会通过智能契约雇佣笑话作家。卡斯特拉纳解释说，该技术尚不足以判断图片是否为深度伪造（deepfake），也无法仅凭照片解决邻居之间的边界纠纷。它肯定会给你一个答案，但你目前不应完全依赖它。
尽管如此，在许多情况下，AI的判断已经足够好。GenLayer会自动评估用户上传到现实映射平台Collective Memory的照片的质量和准确性，并据此决定支付款项。
另一个主要用户是Argue.fun，该平台允许用户就争议结果进行投注，而这些争议由代理之间冗长的辩论来解决。排名前四的用户每人赚取了超过200万美元。迄今为止，大多数问题都与GenLayer治理、DAO（去中心化自治组织）和AI安全等重大政策议题有关。
在未来几年内，卡斯特拉纳认为这一过程将为真正自主的DAO铺平道路，这些DAO可以根据DAO的宪法和更广泛的目标自动评估提案。
AI能否裁决预测市场？
一个更近期的用例是更快地解决预测市场的争议。2025年中，Polymarket因一个措辞含糊的2.4亿美元市场而陷入混乱，该市场旨在预测乌克兰总统弗拉基米尔·泽连斯基是否会在7月前穿西装。当他出席6月的北约峰会时，身穿一套看似像西装的服装，市场最初裁定为“是”。但在经过9天的上诉以及UMA代币持有者投票者的反复拉锯后，决定翻转为“否”。
卡斯特拉纳表示，GenLayer可以大大缩短这一时期。“它将在几分钟内得到解决，届时将有数百或数千名AI非常迅速地做出投票。因此，归根结底，你需要的是一个中立的仲裁层。你需要的是快速、便捷且廉价的服务。”
人类是否会接受这些决定则是另一个完全不同的问题。但互联网法院和GenLayer并非旨在提供最终判决，决定仍可上诉至人类法官。“在此之后，如果你仍然不同意，并且仍然认为泽连斯基没有穿西装，你基本上可以将此事提交给Kleros、UMA，甚至诉诸人类法院。”
AI具备良好判断力吗？
将争议解决外包给AI模型伴随着一些重大风险。首先是技术尚不成熟，无法产生可靠的判断。
另一个问题是，AI模型复制了其训练数据中发现的许多偏见——迄今为止，科技公司试图纠正这些偏见的努力有时只是将偏见翻转到了相反的方向。
第三个潜在问题是一个在麻省理工学院（MIT）论文中描述的现象，称为“表征收敛”（Representational Convergence）。该论文指出，随着时间的推移，不同公司的AI模型最终都会趋同于一个相似的现实统计模型。如果这是真的，那么五年后，互联网法院的AI陪审员可能会出现严重的群体思维现象。
卡斯特拉纳并不相信这一理论有效。“我看到存在的模型越来越多，而不是越来越少，”他说。“我看到来自每个国家、每家公司和每个团队的无尽模型涌现。我无法想象它们都会收敛成完全相同的东西。”
