Tác giả: 563
Biên soạn bởi: TechFlow TechFlow
Điều hướng sự giao thoa giữa crypto và trí tuệ nhân tạo.
Khi tìm kiếm thông tin alpha mới, chúng ta chắc chắn sẽ gặp phải một số thông tin rác. Khi một dự án có thể nhanh chóng huy động được 5-6 con số chỉ bằng một bản tóm tắt ngắn gọn và một số thương hiệu tử tế, các nhà đầu cơ sẽ bám theo mọi câu chuyện mới. Khi các lĩnh vực tài chính truyền thống tham gia vào xu hướng AI, câu chuyện “AI crypto” đã khiến vấn đề này trở nên trầm trọng hơn.
Hầu hết các vấn đề với các dự án này là:
Hầu hết các dự án crypto đều không cần AI
Hầu hết các dự án AI không yêu cầu crypto
Không phải mọi sàn giao dịch phi tập trung(DEX) đều cần trợ lý AI tích hợp, cũng như không phải mọi chatbot đều cần token đi kèm để thúc đẩy quá trình áp dụng. Sự kết hợp mạnh mẽ giữa AI và crypto này gần như khiến tôi tan nát khi lần đầu tiên tôi đào sâu vào câu chuyện này .
Tin xấu là gì? Tiếp tục đi theo con đường hiện tại và tập trung hóa hơn nữa công nghệ sẽ chỉ kết thúc trong thất bại và lượng lớn dự án " AI x Crypto" không có thật sẽ ngăn cản chúng ta lật ngược tình thế.
Tin tốt? Có ánh sáng ở cuối đường hầm. Đôi khi, AI được hưởng lợi từ crypto. Tương tự, trong một số trường hợp sử dụng crypto, AI cũng có thể giải quyết một số vấn đề thực sự.
Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ khám phá những nút giao thông quan trọng này. Sự chồng chéo của những ý tưởng đổi mới thích hợp này tạo ra một tổng thể lớn hơn tổng các phần của nó.
Một cái nhìn cấp cao về ngăn xếp AI
Dưới đây là suy nghĩ của tôi về các ngành dọc khác nhau trong hệ sinh thái “crypto AI” (bạn có thể tham khảobài viết của Tommy nếu muốn tìm hiểu sâu hơn). Lưu ý rằng đây là một cách nhìn rất đơn giản nhưng hy vọng nó sẽ giúp chúng ta đặt nền móng.
Ở cấp độ cao, đây là cách nó hoạt động cùng nhau:
Thu thập dữ liệu ở quy mô lớn.
Dữ liệu này được xử lý để máy hiểu cách nhập và áp dụng nó.
Huấn luyện một mô hình trên dữ liệu này để tạo ra một mô hình chung.
Sau đó nó có thể được tinh chỉnh để xử lý các trường hợp sử dụng cụ thể.
Cuối cùng, các mô hình này được triển khai và lưu trữ để các ứng dụng có thể truy vấn chúng để triển khai hữu ích.
Tất cả điều này đòi hỏi tài nguyên máy tính lượng lớn, có thể chạy cục bộ hoặc lấy từ đám mây.
Hãy cùng khám phá từng lĩnh vực này, đặc biệt tập trung vào cách các thiết kế crypto khác nhau thực sự có thể cải thiện quy trình công việc tiêu chuẩn.
Crypto mang lại cơ hội chiến đấu cho mã nguồn mở
Cuộc tranh luận về phương pháp phát triển "nguồn đóng" và " mã nguồn mở " quay trở lại cuộc tranh luận Windows-Linux và lý thuyết "Nhà thờ và chợ" nổi tiếng của Eric Raymond . Mặc dù Linux được sử dụng rộng rãi trong giới đam mê ngày nay nhưng vẫn có khoảng 90% người dùng chọn Windows. Tại sao? Vì có khích lệ.
Có nhiều lợi ích cho việc phát triển nguồn mở, ít nhất là từ bên ngoài. Nó cho phép số lượng người lớn nhất tham gia và đóng góp vào quá trình phát triển. Nhưng trong cấu trúc không đầu này không có sự hướng dẫn thống nhất. Các CEO không có động lực để thu hút càng nhiều người sử dụng sản phẩm của họ càng tốt để tối đa hóa lợi nhuận của họ. Trong quá trình phát triển mã nguồn mở, một dự án có tiềm năng phát triển thành một "chimera", tách ra theo các hướng khác nhau ở mọi giao điểm của các ý tưởng thiết kế.
Cách tốt nhất để sắp xếp khích lệ là gì? Xây dựng một hệ thống khen thưởng những hành vi thúc đẩy mục tiêu của bạn. Nói cách khác, việc đưa tiền vào tay những người thực hiện sẽ đưa chúng ta đến gần hơn với mục tiêu của mình . Với crypto, điều này có thể được mã hóa cứng thành luật.
Chúng ta sẽ xem xét một số dự án đang thực hiện việc này.
Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung(DePIN)
“Ồ thôi nào, chuyện này nữa à?” Vâng, tôi biết câu chuyện về DePIN cũng tệ như chính AI, nhưng đợi một chút. Tôi muốn tin chắc rằng DePIN là một trường hợp sử dụng crypto có cơ hội thực sự để thay đổi thế giới. Hãy nghĩ về nó.
Crypto thực sự giỏi là gì? Loại bỏ các trung gian và khích lệ .
Bitcoin ban đầu được viễn cảnh mong đợi như một loại tiền tệ ngang hàng, được thiết kế để loại trừ các ngân hàng. Tương tự, DePIN hiện đại nhằm mục đích loại trừ quyền lực tập trung và giới thiệu động thái thị trường có thể chứng minh là công bằng. Như chúng ta sẽ thấy, kiến trúc này lý tưởng cho việc cung cấp dịch vụ cộng đồng cho các mạng liên quan đến AI.
DePIN sử dụng việc phát hành token sớm để tăng phía cung (nhà cung cấp) với hy vọng rằng điều này sẽ thu hút nhu cầu tiêu dùng bền vững. Điều này nhằm giải quyết vấn đề khởi đầu nguội ở các thị trường mới.
Điều này có nghĩa là các nhà cung cấp phần cứng/phần mềm ("nút") sớm kiếm được lượng lớn token và một lượng tiền mặt nhỏ. Khi người dùng tận dụng dòng tiền do nút này tạo ra (trong trường hợp của chúng tôi là các nhà xây dựng máy học), điều này bắt đầu bù đắp cho việc giảm phát hành token theo thời gian cho đến khi hệ sinh thái tự cung tự cấp hoàn toàn được thiết lập (có thể mất vài năm). Những người áp dụng sớm, chẳng hạn như Helium và Hivemapper , đã chứng minh tính hiệu quả của thiết kế này.
Mạng dữ liệu, trường hợp của Grass
GPT-3 được cho là đã được đào tạo trên 45TB dữ liệu văn bản thuần túy, tương đương với khoảng 90 triệu cuốn tiểu thuyết ( nhưng nó vẫn không thể vẽ được một vòng tròn ). GPT-4 và GPT-5 yêu cầu nhiều dữ liệu hơn mức tồn tại trên dữ liệu bề mặt , vì vậy việc gọi AI là "đói dữ liệu" là cách đánh giá thấp của thế kỷ.
Nếu bạn không phải là người chơi hàng đầu (OpenAI, Microsoft, Google, Facebook), việc lấy được dữ liệu này là rất khó khăn. Một chiến thuật phổ biến đối với hầu hết mọi người là quét web, điều này hoàn toàn ổn cho đến khi bạn cố gắng nâng cao nó. Nếu bạn sử dụng một phiên bản Amazon Web Services (AWS) duy nhất để cố gắng thu thập dữ liệu lượng lớn trang web, bạn sẽ nhanh chóng bị giới hạn tốc độ. Đây là lúc Grass xuất hiện.
Grass kết nối hơn hai triệu thiết bị, tổ chức chúng để thu thập dữ liệu các trang web từ địa chỉ IP của người dùng, thu thập, cấu trúc và bán chúng cho các công ty AI đói dữ liệu . Đổi lại, người dùng tham gia mạng Grass có thể kiếm thu nhập ổn định từ các công ty AI sử dụng dữ liệu của họ.
Tất nhiên, vẫn chưa có token nào, nhưng token$GRASS trong tương lai có thể khiến người dùng sẵn sàng tải xuống mở rộng rộng trình duyệt (hoặc ứng dụng di động) của họ hơn. Điều này bất chấp thực tế là họ đã thu hút được lượng lớn người dùng thông qua chiến dịch giới thiệu rất thành công.
Mạng GPU, trường hợp của io.net
Có lẽ quan trọng hơn dữ liệu là sức mạnh tính toán. Bạn có biết rằng vào năm 2020 và 2021 , Trung Quốc đầu tư nhiều tiền vào GPU hơn là dầu mỏ. Thật điên rồ, nhưng đó mới chỉ là sự khởi đầu. Tạm biệt Petro, nhường chỗ cho Computercoin.
Hiện nay, có rất nhiều GPU DePIN trên thị trường và chúng hoạt động đại khái như sau.
Các kỹ sư/công ty học máy đang rất cần máy tính .
Mặt khác, có các trung tâm dữ liệu, giàn khai thác nhàn rỗi và những người có sở thích với GPU / CPU nhàn rỗi.
Mặc dù lượng cung ứng toàn cầu rất lớn nhưng vẫn thiếu sự phối hợp. Thật không dễ dàng để liên hệ với 10 trung tâm dữ liệu khác nhau và yêu cầu họ đặt giá thầu cho việc sử dụng của bạn. Một giải pháp tập trung sẽ tạo ra một trung gian tìm kiếm đặc lợi có khích lệ là rút giá trị tối đa từ mỗi bên, nhưng crypto có thể giúp ích.
Crypto rất giỏi trong việc tạo ra các lớp thị trường kết nối người mua và người bán một cách hiệu quả . Một đoạn không cần phải chịu trách nhiệm về lợi ích tài chính của cổ đông.
io.net nổi bật vì nó giới thiệu một số công nghệ mới thú vị rất quan trọng cho việc đào tạo AI - ngăn xếp cụm của họ. Phân cụm truyền thống bao gồm việc kết nối vật lý một loạt GPU trong cùng một trung tâm dữ liệu để chúng có thể hoạt động cùng nhau trong quá trình đào tạo mô hình. Nhưng nếu phần cứng của bạn được phân phối trên toàn thế giới thì sao? io.net đã làm việc với Ray (được sử dụng để tạo ChatGPT) để phát triển phần mềm trung gian phân cụm có thể kết nối các GPU không cùng vị trí.
Ngoài ra, trong khi quá trình đăng ký với AWS có thể mất nhiều ngày thì một cụm trên io.net có thể được khởi chạy mà không cần xin phép trong 90 giây. Vì những lý do này, tôi có thể thấy io.net trở thành trung tâm để tất cả các DePIN GPU khác cắm vào "công cụ IO" của họ, mở khóa phân cụm tích hợp và trải nghiệm tích hợp mượt mà. Tất cả điều này chỉ có thể thực hiện được với sự trợ giúp của công nghệ crypto.
Bạn sẽ nhận thấy rằng hầu hết các dự án AI phi tập trung đầy tham vọng (ví dụ: Bittensor , Morpheus , Gensyn , Ritual , Sahara ) đều có nhu cầu "tính toán" rõ ràng - đây chính xác là nơi nên chèn GPU DePIN, AI phi tập trung yêu cầu tính toán không cần cấp phép.
Sử dụng cơ cấu khích lệ
Quay lại với tiết lộ Bitcoin một lần nữa. Tại sao thợ đào cứ tính toán băm nhanh như vậy? Bởi vì đây là cách họ được trả tiền - Satoshi Nakamoto nghĩ ra kiến trúc này vì nó ưu tiên bảo mật. Bài học là gì? Các cấu trúc khích lệ được xây dựng trong các giao thức này sẽ xác định sản phẩm cuối cùng mà chúng tạo ra.
Thợ đào Bitcoin và người đặt cược Ethereum là những người tham gia hấp thụ tất cả Token gốc của họ bởi vì đây là điều mà giao thức muốn khích lệ- những người tham gia trở thành thợ đào và người đặt cược.
Trong một tổ chức, điều này có thể đến từ Giám đốc điều hành, người xác định "viễn cảnh mong đợi" hoặc "tuyên bố sứ mệnh". Nhưng con người có thể mắc sai lầm và nó có thể làm hỏng một công ty. Mặt khác, mã máy tính có thể tập trung tốt hơn so với nô lệ làm công ăn lương thô bạo nhất. Chúng ta hãy xem xét một số dự án phi tập trung có hiệu ứng mã thông báo tích hợp cho phép người tham gia tập trung vào các mục tiêu cao cả.
AI xây dựng mạng lưới và khám phá Bittensor
Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta để thợ đào Bitcoin xây dựng AI thay vì giải những bài toán vô dụng? Bằng cách này, bạn sẽ có được Bittensor.
Mục tiêu của Bittensor là tạo ra một số hệ sinh thái thử nghiệm để thử nghiệm, với mục tiêu tạo ra “trí thông minh hàng hóa” trong mỗi hệ sinh thái. Điều này có nghĩa là một hệ sinh thái (được gọi là mạng con hoặc gọi tắt là "SN") có thể tập trung vào phát triển các mô hình ngôn ngữ, một hệ sinh thái khác tập trung vào các mô hình tài chính và hơn thế nữa là tổng hợp giọng nói, phát hiện AI hoặc tạo hình ảnh ( xem dự án hiện đang hoạt động ).
Đối với mạng Bittensor, việc bạn muốn làm gì không quan trọng. Miễn là bạn có thể chứng minh rằng dự án của mình xứng đáng được tài trợ thì sẽ có nhiều khích lệ. Đây là mục tiêu của chủ sở hữu mạng con, người đăng ký mạng con và điều chỉnh luật chơi.
Những người tham gia "trò chơi" này được gọi là thợ đào. Đây là các kỹ sư ML/AI và đội ngũ xây dựng mô hình. Họ bị nhốt trong Thunderdome được xem xét liên tục, cạnh tranh với nhau để giành được nhiều phần thưởng nhất.
Người xác nhận là phía bên kia, chịu trách nhiệm xem xét và chấm điểm công việc của thợ đào cho phù hợp. Nếu người xác thực bị phát hiện thông đồng với thợ đào, họ sẽ bị trục xuất.
Ghi nhớ khích lệ:
Thợ đào kiếm được nhiều tiền hơn khi họ đánh bại thợ đào trong các mạng con khác - điều này thúc đẩy sự phát triển của AI.
Người xác thực kiếm được nhiều tiền hơn khi họ xác định chính xác thợ đào có hiệu suất cao và hiệu suất thấp —điều này duy trì tính toàn vẹn của mạng con.
Chủ sở hữu mạng con kiếm được nhiều tiền hơn khi mạng con của họ tạo ra các mô hình AI hữu ích hơn các mạng con khác - điều này thúc đẩy chủ sở hữu mạng con tối ưu hóa “trò chơi” của họ.
Bạn có thể coi Bittensor như một cỗ máy thưởng vĩnh viễn được phát triển bởi AI. Một kỹ sư học máy mới chớm nở có thể cố gắng xây dựng một thứ gì đó, quảng cáo cho các nhà đầu tư mạo hiểm và cố gắng huy động một số tiền. Hoặc họ có thể tham gia trong đó các mạng con Bittensor với tư cách là thợ đào , vận động cơ bắp và kiếm được lượng lớn TAO. Cái nào dễ hơn?
Một số đội ngũ hàng đầu đang xây dựng trên web:
Nous Research là vua của mã nguồn mở . Mạng con của họ đang Sự lật đổ khuôn mẫu trong việc tinh chỉnh LLM mã nguồn mở . Họ kiểm tra mô hình trên một luồng dữ liệu tổng hợp liên tục để không thể thao túng bảng xếp hạng (không giống như các tiêu chuẩn truyền thống như HuggingFace).
Mạng đào tạo độc quyền của Taoshi về cơ bản là một công ty thương mại định lượng mã nguồn mở. Họ yêu cầu những người đóng góp ML xây dựng các thuật toán giao dịch dự đoán biến động giá tài sản. API của họ cung cấp tín hiệu giao dịch ở cấp độ định lượng cho người dùng nhà đầu tư bán lẻ và tổ chức và họ đang nhanh chóng hướng tới lợi nhuận lớn.
Cortex.t, được phát triển bởi đội ngũ Corcel , phục vụ hai mục đích. Đầu tiên, họ khích lệ thợ đào cung cấp quyền truy cập API cho các mô hình hàng đầu như GPT-4 và Claude-3 để đảm bảo tính khả dụng liên tục cho các nhà phát triển. Họ cũng cung cấp tính năng tạo dữ liệu tổng hợp, rất hữu ích cho việc đào tạo mô hình và đo điểm chuẩn (đó là lý do tại sao Nous sử dụng nó). Hãy xem các công cụ của họ – Trò chuyện và Tìm kiếm .
Không có gì đáng ngạc nhiên, Bittensor tái khẳng định sức mạnh của các cấu trúc khích lệ, tất cả đều được hỗ trợ bởi crypto.
Đại lý thông minh, Khám phá Morpheus
Bây giờ, hãy xem xét hai khía cạnh của Morpheus:
Cấu trúc crypto đang xây dựng AI (crypto giúp AI)
Các ứng dụng hỗ trợ AI cho phép các trường hợp sử dụng mới trong crypto(AI giúp crypto)
“ Đại lý thông minh ” đơn giản là các mô hình AI được đào tạo về hợp đồng thông minh. Họ hiểu hoạt động bên trong của tất cả các giao thức DeFi hàng đầu và biết nơi tìm lợi nhuận, nơi kết nối và cách phát hiện các hợp đồng đáng ngờ. Chúng là những “bộ định tuyến tự động” của tương lai và theo tôi, chúng sẽ là cách mọi người tương tác với blockchain trong 5-10 năm tới. Trên thực tế, khi chúng ta đạt đến điểm đó, bạn thậm chí có thể không biết mình đang sử dụng crypto. Bạn chỉ cần nói với chatbot rằng bạn muốn chuyển một số tiền tiết kiệm của mình sang một khoản đầu tư khác và mọi thứ sẽ diễn ra trong nền.
Morpheus là hiện thân của phần này trong thông điệp "Khích lệ họ và họ sẽ đến". Mục tiêu của họ là có một nền tảng nơi các tác nhân thông minh có thể lan rộng và phát triển, mỗi tác nhân được xây dựng dựa trên sự thành công của tác nhân trước đó, trong một hệ sinh thái giảm thiểu các tác động bên ngoài.
Cấu trúc lạm phát mã token nêu bật bốn yếu tố đóng góp chính cho giao thức:
Mã - Trình tạo đại lý.
Cộng đồng – Xây dựng các ứng dụng và công cụ front-end để thu hút người dùng mới vào hệ sinh thái.
Tính toán - Cung cấp sức mạnh tính toán để chạy tác nhân.
Vốn - cung cấp lợi nhuận của họ để cung cấp năng lượng cho cỗ máy kinh tế của Morpheus.
Mỗi danh mục này nhận được một thị phần bằng nhau của phần thưởng lạm phát $MOR (một phần nhỏ cũng được lưu làm quỹ khẩn cấp), buộc họ phải:
Xây dựng những người đại diện tốt nhất - người sáng tạo được trả tiền khi người đại diện của họ được sử dụng một cách nhất quán. Không giống như việc cung cấp plug-in OpenAI miễn phí, phương pháp này trả tiền cho người xây dựng ngay lập tức.
Xây dựng giao diện người dùng/công cụ tốt nhất - người sáng tạo được trả tiền khi sáng tạo của họ được sử dụng một cách nhất quán.
Cung cấp sức mạnh tính toán ổn định - Nhà cung cấp được trả tiền khi họ cho mượn sức mạnh tính toán.
Cung cấp thanh khoản cho các dự án - Kiếm thị phần MOR của họ bằng cách giữ cho dự án thanh khoản .
Mặc dù có nhiều dự án đại lý AI/thông minh khác, cấu trúc kinh tế token của Morpheus đặc biệt rõ ràng và hiệu quả trong việc thiết kế khích lệ.
Những tác nhân thông minh này là ví dụ điển hình về cách AI thực sự có thể loại bỏ các rào cản đối với việc áp dụng crypto. Trải nghiệm người dùng của dApps nổi tiếng là tệ (mặc dù có rất nhiều cải tiến trong vài năm qua) và sự nổi lên của LLM đã khơi dậy niềm đam mê của mọi người muốn sáng lập Web2 và Web3. Mặc dù có lượng lớn dự án vì lợi nhuận, nhưng các dự án lớn như Morpheus và Wayfinder (bản demo bên dưới) cho thấy việc thực hiện các giao dịch Chuỗi trong tương lai sẽ dễ dàng như thế nào.
Tổng hợp tất cả lại với nhau, sự tương tác giữa các hệ thống này có thể trông giống như bên dưới. Lưu ý rằng đây là một cái nhìn cực kỳ đơn giản.
Làm thế nào để biết một dự án hoàn toàn vô dụng
Hãy nhớ hai danh mục chính của chúng tôi về “crypto x AI”:
Crypto giúp ích cho AI
AI giúp crypto
Trong bài viết này, chúng tôi chủ yếu khám phá danh mục đầu tiên. Như chúng ta đã thấy, một hệ thống token được thiết kế tốt có thể giúp toàn bộ hệ sinh thái đạt được thành công.
Loại 1 - AI được hỗ trợ crypto
Kiến trúc DePIN có thể giúp khởi động thị trường và các cấu trúc khích lệ token sáng tạo có thể điều phối các dự án mã nguồn mở để hướng tới các mục tiêu từng khó nắm bắt. Có, có một số giao lộ hợp pháp khác mà tôi không đề cập đến do hạn chế về không gian:
Lưu trữ phi tập phi tập trung
Hoàn cảnh thực thi đáng tin cậy ( TEE )
Thu dữ liệu thời gian thực (RAG)
Không có kiến thức x học máy để suy luận/xác minh nguồn gốc
Khi quyết định liệu một dự án mới có thực sự có giá trị hay không, hãy tự hỏi:
Nếu đó là phái sinh của một dự án đã có tên tuổi khác, liệu nó có đủ khác biệt để nổi bật không?
Nó chỉ là một phiên bản đóng gói của phần mềm mã nguồn mở?
Dự án này có thực sự được hưởng lợi từ crypto hay crypto được đưa vào?
Chúng ta có thực sự cần 100 dự án crypto như HuggingFace (một nền tảng học máy mã nguồn mở phổ biến) không?
Loại 2 - AI giúp crypto
Cá nhân tôi thấy nhiều dự án giả mạo hơn trong danh mục này, nhưng chắc chắn có một số trường hợp sử dụng thú vị. Ví dụ, các mô hình AI có thể loại bỏ các trở ngại trong trải nghiệm crypto của người dùng, đặc biệt là các tác nhân thông minh. Dưới đây là một số danh mục thú vị để xem trong không gian ứng dụng crypto được hỗ trợ bởi AI:
Hệ thống ý định nâng cao - hoạt động chuỗi Chuỗi tự động
Cơ sở hạ tầng ví
Cơ sở hạ tầng cảnh báo theo thời gian thực cho người dùng và ứng dụng
Nếu đó chỉ là một "chatbot có token", thì đó là một dự án tồi tệ đối với tôi. Hãy ngừng vận động cho những dự án này để cứu lấy sự tỉnh táo của tôi. Ngoài ra:
Việc thêm AI sẽ không làm cho ứng dụng/ Chuỗi/công cụ đang thất bại của bạn đạt được sản phẩm phù hợp với thị trường một cách kỳ diệu
Sẽ không có ai chơi game dở chỉ vì nó có nhân vật AI
Dán nhãn dự án của bạn là “AI” không khiến nó trở nên thú vị
chúng ta sẽ đi đâu
Bất chấp mọi ồn ào, một số đội ngũ nghiêm túc đang làm việc chăm chỉ để hiện thực hóa viễn cảnh mong đợi về “AI phi tập trung ” và nó đáng để đấu tranh.
Ngoài các dự án khích lệ phát triển mô hình mã nguồn mở , mạng dữ liệu phi tập trung còn mở ra cánh cửa mới cho các nhà phát triển AI mới nổi. Trong khi hầu hết các đối thủ cạnh tranh của OpenAI không thể thực hiện các giao dịch quy mô lớn với Reddit , Tumblr hoặc WordPress , thì việc thu thập dữ liệu phân tán thậm chí có thể thu hẹp khoảng cách.
Một công ty có thể không bao giờ có sức mạnh tính toán nhiều hơn phần còn lại của thế giới cộng lại và với mạng GPU phi tập trung, điều đó có nghĩa là bất kỳ ai khác cũng có khả năng sánh ngang với các công ty hàng đầu. Tất cả những gì bạn cần là một ví tiền crypto.
Hôm nay chúng ta đang ở ngã ba đường. Nếu chúng tôi tập trung vào các dự án “tiền điện tử x AI ” crypto sự có giá trị , chúng tôi có khả năng phi tập trung toàn bộ kho AI.
Viễn cảnh mong đợi của crypto là tạo ra một loại tiền tệ cứng thông qua sức mạnh của mật mã mà không ai có thể can thiệp được . Ngay khi công nghệ mới nổi này bắt đầu trở nên phổ biến, một kẻ thách thức thậm chí còn đáng gờm hơn đã xuất hiện.
Trong trường hợp tốt nhất, AI tập trung sẽ làm được nhiều việc hơn là chỉ kiểm soát tài chính của bạn và áp đặt sự thiên vị lên mọi phần dữ liệu chúng ta gặp trong cuộc sống hàng ngày. Nó sẽ làm giàu cho một số nhà lãnh đạo công nghệ trong một chu trình tự thu thập dữ liệu, tinh chỉnh và truyền tải mô hình.
Nó sẽ biết bạn nhiều hơn bạn biết chính mình. Nó biết cần nhấn nút nào để khiến bạn cười nhiều hơn, tức giận nhiều hơn và tiêu dùng nhiều hơn. Mặc dù có vẻ như vậy nhưng nó không chịu trách nhiệm cho bạn.
Ban đầu, crypto được coi là một lực lượng chống lại sự tập trung của AI . Crypto có thể phối hợp nỗ lực của các cá nhân phân tán để đạt được mục tiêu chung. Tuy nhiên, hiện nay khả năng này đang phải đối mặt với một kẻ thù mạnh hơn cả các ngân hàng trung ương : AI tập trung. Lần, thời gian là điều cốt yếu và chúng ta cần hành động nhanh chóng để chống lại xu hướng tập trung hóa của AI.
