奧特曼的野心之作，世界幣首波發給200萬人！但「V神」點出背後四大問題|數位時代 BusinessNext

🔥每日精選最重要區塊鏈新聞、第一手採訪 👉歡迎加入《WEB3+》官方Telegram

世界幣正式上線，首波發給200萬人

由OpenAI執行長山姆·阿特曼（Sam Altman）共同創立的世界幣（WorldCoin），一直是一個備受爭議的加密項目，在昨（24）日，團隊宣布正式推出世界幣代幣（WLD），並將其分發給全球超過200萬人，世界幣在多個加密交易所上市後，幣價也快速飆升94%。

由於世界幣計畫是透過虹膜掃描球，為每一名用戶進行身分驗證，因而引發討論。但目前仍有超過200萬人已經通過驗證，並收到他們應得的WLD代幣。通過虹膜驗證的人，最初可以收到25個WLD代幣，將來也可能定期收到WLD幣的贈款。包括幣安、Huobi、Bybit和OKX等加密貨幣交易所，都已上線該代幣。

根據區塊鏈平台Coinmarketcap數據指出，世界幣在上線後，一度飆漲至3.31美元，幣價上漲了94%。目前世界幣價格為2.15美元，過去24小時交易量高達5.6億美元。

世界幣透過聲明承諾，將透過在全球20個國家、超過35個城市設置虹膜掃描球Orbs來加速註冊。世界幣主要開發商Tools For Humanity的產品、工程和設計主管蒂亞戈·薩達（Tiago Sada）表示，到2023年底，市場上流通的掃描球數量。將從目前的200顆左右增加到1,500多顆。

根據世界幣白皮書，目前的原生代幣WLD初始供應量為100億枚，並將於15年後達到發行上限（可由社群治理決定是否增發），其中75%將分給社群用戶、9.8%給初始開發團隊、13.5% 分給投資者、1.7%作為儲備資金。

延伸閱讀： ChatGPT之父的另一個大業「世界幣」，為何被罵詐騙？

以太坊創辦人V神怎麼看？

以太坊網路聯合創辦人維塔利克·布特林（Vitalik Buterin，又稱「V神」）在推特上也針對世界幣發表了一篇長文，闡述了他對世界幣人類身份驗證系統的看法。

文章中，除了對世界幣及其運作方式的解釋外，V神也指出了世界幣用戶身份驗證系統的四大問題：隱私、可訪問性、中心化和安全性。

問題一：隱私

世界幣相信，隨著AI人工智慧的進步，要辨別人類和機器，將會變得越來越困難。世界幣聲稱可以在不儲存個人數據或依賴中央機構的情況下，對用戶進行身份驗證，但要獲得「世界ID」，用戶就必須使用組織提供的虹膜掃描球Orb進行身分驗證。

V神表示，由於世界幣項目必須進行虹膜掃描，因而引發了嚴重的隱私問題。儘管世界幣系統會將虹膜圖像轉變為哈希值，而非直接將原圖檔存在數據庫中，並透過各種加密技術保護用戶身份，但還是有可能出現被濫用或洩露的風險。

🛎️延伸閱讀： ChatGPT之父的「世界幣」獲1.15億美元融資！卻遭爆黑市賣「柬埔寨虹膜」，組織怎麼收拾？

問題二：使用門檻

要加入世界幣生態系，用戶就必須透過虹膜掃描球Orb，才能實際參與。

這限制了世界幣在全球的覆蓋範圍，除非有夠多的掃描球，且任何人都可以輕鬆使用、登入，否則可能會導致世界幣分配不平衡，對於容易獲得掃描球的城市來說更加有利。

不過，世界幣過去也提出，將電話號碼作為Orb生物識別的替代方案，若真的實現，或許可以增加用戶進入世界幣生態系的管道與機會。

問題三：可能藏有後門

世界幣虹膜掃描球Orb硬體設備構造的完整性無法驗證，因此也許存在後門的可能性。V神補充，即使在軟體上是去中心化的，但世界幣基金會或是惡意廠商也有可能在偷偷設下後門，建立假的人類身份或洩漏資訊。

V神表示，世界幣的治理和特有演算法，是中心化未來必須面對的問題。不過，值得稱讚的是，世界幣基金會也致力於往去中心化方向邁進。

問題四：安全性

最後，世界幣系統的安全性也是一個風險。V神表示，電話竊聽、強迫他人掃描虹膜、出售或出租身份證等，都是這類安全性風險的例子。不過，這些也不是世界幣項目特有的，全球各個項目、組織都可能出現這樣的問題。

雖然V神表示，目前沒有理想的身份證明解決方案來解決這些風險，但他建議結合目前的三種方法：基於社交圖譜（social-graph-based）、通用硬體生物識別技術，以及專用硬體生物識別技術（如世界幣）。

他補充，這樣的解決方案可以提供一個去中心化、可擴展和注重隱私的系統，也可以避免出現假身份。

V神認為，世界幣背後的概念很有價值，但沒有任何身份證明系統也會帶來風險，世界幣在系統上還需要有更多進一步的發展。

社群怎麼看？

世界幣在正式上線後，許多網路上的大神，都紛紛針對世界幣的身分認證與整體概念，發表了個人的意見。

對於世界幣進軍全球的目標，Twitter聯合創辦人傑克·多西（Jack Dorsey），在推特上用一個詞來形容：可愛。

比特幣支持者安妮塔·波什（Anita Posch）表示，世界幣項目的中心化性質及其管理的數據量，可能是導致其失敗的一原因。

EToro創辦人約尼·阿西亞（Yoni Assia）則在推特上暗示，世界幣是參考了他自己的GoodDollar數位通用基本收入平台。

根據世界幣的白皮書，該協議最初的Beta階段選擇在Polygon上進行，而目前的版本已轉移至以太坊Layer2解決方案Optimism主網運行。

🔥每日精選最重要區塊鏈新聞、第一手採訪 👉歡迎加入《WEB3+》官方Telegram

參考資料：The Block、cointelegraph、cointelegraph、The Block

本文授權轉載自：WEB3+

核稿編輯：高敬原

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問