洪夢澤 HashKey Group研究員

在計算機技術發展的浪潮中，AI模型曾長期被譽為「圈內人」的專屬工具，受限於場景遷移與需求迭代，難以普及到大眾層面。然而，自2021年起，大型語言模型（簡稱大模型/LLM）技術迅速進入大眾視野，成為面向普通用戶的AI技術。這一轉變得益於大模型在語言理解與生成方面的卓越能力，使其成為了自然語言交互的橋樑。

與傳統AI應用僅針對單一任務的開發流程不同，大模型透過預訓練掌握了海量的知識，再透過指令微調與人類專家對齊，成功實現了「模型即服務」的新範式，推動了AI技術的普及化發展。可以說，大模型是21世紀的「萬用刀」，其強大的通用性和靈活性使其成為應對多樣化任務的理想工具，同時賦予使用者「即開即用」的便捷與低門檻。

隨着大模型技術的快速發展，Web3生態迎來新的機遇，其應用場景與需求持續演進。從個性化內容推薦到去中心化金融（DeFi）的安全交互，AI技術正賦能Web3，推動去中心化環境下的用戶體驗與數據處理智能化，為平台吸引和留存用戶注入新動能，在多個場景中展現出變革性潛力。

AI賦能智能客服 提升運營效率

在加密資產交易所中，用戶常因轉賬延遲或賬戶異常等問題發起諮詢。傳統24小時客服運營成本高昂，且人工回應品質參差不齊。借助大模型驅動的智能聊天機器人，系統可透過情感分析（例如識別「轉賬怎麼還沒到賬？！」中的焦慮情緒）和意圖分析（明確「查詢」或「投訴」需求），在秒級內生成精準解決方案或無縫轉接人工客服。同時，大模型可輔助人工客服優化對話管理，記錄交互數據，評估對話效果，從而提供更完善的用戶關懷，提升用戶增長與平台運營效率。

與此同時，合規問題尤為重要。大模型受限於幻覺問題，常生成不準確的內容，從而可能誤導用戶。這些不準確的信息可能影響用戶的信任，進而影響平台的聲譽。因此，在部署智能客服系統時可通過採用由行業專家及審核團隊驗證過的知識庫，確保內容符合規範與真實性，避免造成不必要的風險。

大模型輔助個性化推薦

在虛擬資產市場中，用戶的購買決策高度依賴個性化體驗，而傳統的推薦系統受限於鏈下數據處理能力，難以捕捉Web3用戶的即時偏好變化以及市場快速變動的流行趨勢。大模型透過整合鏈上交易紀錄、瀏覽行為及去中心化社交互動數據，能夠構建多維的用戶畫像，深度挖掘用戶的興趣模式。舉例來說，模型可以通過分析用戶對「像素藝術」NFT的購買歷史及鏈上互動行為，精準預測其對類似風格新藏品的興趣，並推送客製化的藏品推薦或限時拍賣資訊。

相比於傳統推薦算法，大模型能夠即時處理非結構化的鏈上數據，並生成動態的推薦策略，從而提高用戶黏性。這種智能化推薦引擎不僅能降低用戶的內容搜索成本，還能優化Web3生態系統的參與體驗，使其更具吸引力和競爭力。

鏈上安全預警與用戶保護

Web3用戶面臨釣魚連結、惡意合約和地址偽裝等複雜的安全威脅，傳統基於規則的檢測系統因覆蓋面有限，難以應對動態風險。大模型透過即時監控鏈上交易數據，結合自然語言處理技術分析用戶交互文本（如鏈上消息或外部郵件），並運用異常行為檢測算法等外部工具，向用戶推送即時安全警告。例如，當檢測到用戶嘗試與疑似釣魚連結交互時，AI可以透過錢包插件生成自然語言警示，清晰解釋風險來源，如「此連結指向未驗證合約，可能導致資產損失」，有效降低資產被盜風險。通過自然語言解釋，大模型驅動的預警系統能夠顯著提升用戶信任，同時透過自動化監控降低平台安全運營成本，為Web3生態構建堅實的安全屏障。

題為編者所擬。本版文章，為作者之個人意見，不代表本報立場。