Tác giả:bebis
Biên dịch: TechFlow
Trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự rất giỏi trong việc giả vờ.
Công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có hơn 50 năm lịch sử phát triển và thu hút hàng nghìn tỷ đô la đầu tư nghiên cứu. Ngày nay, việc tạo ra một ứng dụng AI có vẻ như là một cuộc cách mạng trở nên vô cùng dễ dàng, nhưng nhiều khi những ứng dụng này chỉ là "hoa đđóm gió bay".
Vậy làm thế nào để phân biệt được những bước tiến công nghệ thực sự với những lời quảng cáo giả dối?
Nhìn thấu bản chất của marketing AI
Trước tiên, chúng ta cần hiểu rõ về thực tế của phát triển phần mềm. Bất kể đó là một mô hình cơ bản với hàng tỷ tham số, hay một dự án nhỏ do một nhà phát triển hoàn thành vào cuối tuần, quá trình từ mô hình ban đầu đến đưa vào sản xuất thường đầy thử thách, như một "cuộc chiến kéo dài".
Phần lớn những "trận chiến" này thường xảy ra ở giai đoạn cuối, khi bạn đã vượt qua các bài kiểm tra cục bộ một cách suôn sẻ. Khi bạn bắt đầu di chuyển dự án sang môi trường sản xuất, bạn sẽ vô số lần nhận ra rằng việc điều phối tất cả các thành phần động của hệ thống phần mềm hiện đại phức tạp hơn nhiều so với chỉ đơn thuần là viết mã.
Trong quản lý dự án, chúng tôi gọi hiện tượng này là "hội chứng 90%". (Ghi chú của TechFlow: Nói một cách đơn giản, "hội chứng 90%" có nghĩa là dự án đã hoàn thành 90%, nhưng 10% còn lại có thể mất tới 90% thời gian và nỗ lực để hoàn thành.)
"Hội chứng 90%" chính là lý do khiến câu nói kinh điển của Sam Altman trở nên phổ biến:
Chính vì lý do này, nhiều nhóm kỹ thuật và quản lý sẽ tạo ra những kỳ vọng không thực tế trong quá trình lặp nhanh, tin rằng họ có thể duy trì tốc độ tiến triển nhanh chóng mãi mãi.
Tuy nhiên, hiện thực sẽ luôn khiến mọi người tỉnh táo lại. Khi các kỹ sư và thành viên hội đồng quản trị nhận ra quy luật về sự giảm lợi nhuận, họ buộc phải chậm lại, cho đến khi tìm ra được điểm đột phá mới, bước vào vòng lặp tiếp theo.
Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà đầu tư tiền mã hóa?
Đối với các nhà đầu tư tiền mã hóa, điều này có nghĩa là AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) vẫn chỉ là một "từ thời thượng" trong vài năm tới. Trong khi đó, nhiều người sẽ lợi dụng khái niệm này để quảng bá cho "dự án" của họ.
Swarms: Phản ứng của tiền mã hóa với AGI
Trong lĩnh vực giao cắt giữa tiền mã hóa và trí tuệ nhân tạo, một câu chuyện mới đang hình thành, tập trung vào "tác nhân" (Agent) - đặc biệt là "trí tuệ tập thể" của các tác nhân đông đảo.
Được gọi là "đàn tác nhân" (Agent Swarm), đây là nhiều tác nhân được phối hợp theo một khuôn khổ cụ thể, thông qua hợp tác tập thể chứ không chỉ dựa vào khả năng tính toán, để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Phương pháp này giải quyết được vấn đề về giới hạn phần cứng và thuật toán.
Như Tom Shaughnessy đã đề cập trong bài viết của mình:
"Một giải pháp thay thế cho AGI dựa trên tiền mã hóa AI đang âm thầm nổi lên.
Chúng ta thường cho rằng OpenAI sẽ trở thành người chiến thắng cuối cùng.
Cuối cùng, họ có những nhân tài hàng đầu (mặc dù một số đã rời khỏi), nguồn lực tính toán mạnh mẽ, các mô hình tiên tiến được công bố, và sự tập trung cao độ vào khả năng suy luận.
Tuy nhiên, hiểu về các giải pháp thay thế trong lĩnh vực này không phải lúc nào cũng dễ dàng, vì chúng không luôn ở vị trí hiển nhiên.
Cốt lõi của giải pháp thay thế này là hàng triệu mô hình AI (hay còn gọi là tác nhân) chuyên sâu và cao cấp. Những tác nhân này là "chuyên gia" trong từng lĩnh vực của mình, không cần phải suy luận toàn diện về mọi thứ, mà thông qua hợp tác tạo thành một "trí tuệ tập thể" vượt trội hơn bất kỳ mô hình lớn đơn lẻ nào. Thực tế, hàng triệu mô hình hẹp luôn là nền tảng lý thuyết ban đầu của tôi.
Các nhà phát triển có thể tùy chỉnh đường dẫn suy luận (tức là chuỗi tư duy) của những tác nhân này theo nhu cầu, linh hoạt kết hợp dữ liệu và nguồn thông tin thời gian thực, sử dụng nhiều mô hình cơ bản khác nhau (như Nous Research, Prime Intellect, Llama, deepseek hoặc các mô hình nguồn mở khác), và tinh chỉnh từng chi tiết của mỗi tác nhân để chúng hoàn toàn tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể.
Sự "bùng nổ sinh học" quy mô lớn của những tác nhân này được hỗ trợ bởi tài trợ của tiền mã hóa và được thúc đẩy bởi cộng đồng phi tập trung của tiền mã hóa. Phương thức này thể hiện những ưu thế khác biệt đáng kể trong việc tạo ra các mô hình và tác nhân, những thứ không thể nảy sinh trong các phòng thí nghiệm AI truyền thống của Web2. Hơn nữa, tốc độ phát triển và sự ủng hộ của cộng đồng của nó là không thể sánh kịp.
Một khi chúng ta có thể truy cập "đàn" (tập hợp các mô hình chuyên gia) này thông qua một giao diện đơn giản và dễ sử dụng, và "đàn" có thể thông minh lựa chọn mô hình phù hợp nhất để thực hiện một nhiệm vụ, thì phương thức này sẽ được chấp nhận rộng rãi trong một sớm một chiều.
Xu hướng phát triển công nghệ cho thấy, AGI có khả năng được xây dựng theo cách mở, trên nền tảng phi tập trung của blockchain, thay vì bị kiểm soát bởi các nền tảng tập trung có thể bị đóng cửa.
Đây chỉ là vấn đề thời gian, và tiền mã hóa AI đang trở thành con đường dẫn đến AGI tập thể, với triển vọng rất đáng mong đợi.
Thực ra, khi chúng ta chạm đến giới hạn của hiệu suất phần cứng, tiến bộ nghiên cứu và định luật vật lý, chúng ta luôn quay về một hướng quen thuộc - tổng hợp.
Tom đề cập đến thuật ngữ "Mixture of Experts (MoE)" (Tập hợp các chuyên gia), nhưng thực ra khái niệm này không phức tạp như vậy. Thông qua đàn tác nhân (agentic swarms), blockchain đã thể hiện giá trị độc đáo của mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo: khả năng phối hợp.
Nhờ vào những ưu thế độc đáo của công nghệ mã hóa trong lập trình hành vi quy mô lớn, chúng ta có thể triển khai và quản lý một lượng lớn các tác nhân thông minh trên toàn cầu. Điều này cho phép chúng ta xây dựng các mạng lưới mô hình ngôn ngữ lớn nhỏ hơn, chuyên sâu hơn, cạnh tranh với nhau để cung cấp dịch vụ tốt nhất cho người dùng cuối.
Vào tháng 7 năm ngoái, chúng tôi đã thảo luận chi tiết về vấn đề này trong podcast Club Cod3x:
Nếu không phải là AGI, thì tương lai sẽ là gì?
Khi lĩnh vực tiền mã hóa và trí tuệ nhân tạo tiếp tục trưởng thành, chúng ta sẽ đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc curation, phân phối và thương mại hóa. Mặc dù các công ty AI của Web3 hiện vẫn ở giai đoạn sơ khai, nhưng tiềm năng của lĩnh vực này đã thu hút sự quan tâm rộng rãi.
Tôi đã làm việc trong lĩnh vực kết hợp trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa trong vài năm qua. Trong quá trình này, tôi đã tổng kết một số kinh nghiệm về những phương pháp hiệu quả và không hiệu quả.
Dưới đây là phân tích mới nhất của tôi về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa hiện tại:
1. Frameworks (Khung) - Các nền tảng để tăng tốc phát triển, chuẩn hóa tiêu chuẩn và thúc đẩy giao tiếp giữa các tác nhân.
@virtuals_io - Khung xã hội (Virtuals)
@ai16zdaoĐây là bản dịch tiếng Việt:
Những khung khổ này không chỉ là nền tảng cho phát triển kỹ thuật, mà còn sẽ đóng vai trò quan trọng trong thị trường trong tương lai, thúc đẩy sự trưởng thành của toàn hệ sinh thái.
2. Nền tảng giao dịch (Marketplaces) - Trọng tâm của nền tảng giao dịch là kết nối các đại lý thông minh với người dùng, hoặc giữa các đại lý thông minh, để tạo thuận lợi cho việc hoàn thành nhiệm vụ và giao dịch dịch vụ.
@Cod3xOrg - Thị trường Người dùng-đến-Đại lý (User-to-Agent Market)
@Daosdotfun - Nền tảng khởi động (Launchpad)
@Virtuals_io - Nền tảng khởi động (Launchpad)
@autonolas - Thị trường Đại lý-đến-Đại lý (Agent-to-Agent Market)
@StoryProtocol - Thị trường Đại lý-đến-Đại lý (Agent-to-Agent Market)
@joinFXN - Thị trường Đại lý-đến-Đại lý (Agent-to-Agent Market)
Mặc dù hiện tại những nền tảng này vẫn ở giai đoạn sơ khai, nhưng chúng sẽ trở thành chìa khóa cho sự phát triển của nền kinh tế đại lý, giúp các nhà phát triển tìm thấy nhiều hơn các con đường tạo ra doanh thu và mở rộng quy mô.
3. Đại lý (Agents) - Đại lý là những người lao động kỹ thuật số tự chủ, tạo ra giá trị bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể.
@BigTonyXBT - Đại lý chuyên về thực hiện giao dịch tài chính.
@unit00x0 - Cung cấp hỗ trợ phân tích dữ liệu tài chính.
@luna_virtuals - Đại lý đa năng kết hợp các chức năng xã hội và tài chính.
@0xzerebro - Đại lý chuyên về sáng tạo nghệ thuật và tương tác xã hội.
Quá trình phát triển các đại lý giống như trận đấu robot trong phim "Thép Không Gỉ (Real Steel)", đầy thách thức và niềm vui.
Mặc dù hiện tại các đại lý trong Web3 chưa được thương mại hóa rộng rãi, nhưng một số thương hiệu đã thể hiện tầm nhìn mạnh mẽ. Trong tương lai, chúng ta sẽ chứng kiến nhiều đại lý được thử nghiệm và tối ưu hóa trong các ứng dụng thực tế.
4. Môi giới dữ liệu (Data Brokers) - Các môi giới dữ liệu cung cấp dữ liệu và thông tin ngữ cảnh cần thiết để đào tạo các đại lý, là một khâu then chốt trong toàn bộ hệ sinh thái.
@withvana - Môi giới dữ liệu người dùng
@getgrass_io - Môi giới dữ liệu người dùng
@Cookie3_com - Trình tổng hợp dữ liệu xã hội Web3
Sự kết hợp giữa AI và blockchain đang thu hút ngày càng nhiều dự án tham gia. Lấy ví dụ @BigTonyXBT, nó sử dụng dữ liệu từ @DeBankCloud, @LunarCrush và @dexscreener làm thông tin ngữ cảnh cho các đại lý. Tuy nhiên, những nền tảng dữ liệu này hiện vẫn chưa đưa ra một lập trường rõ ràng về hướng phát triển của AI.
Đồng thời, những nền tảng tình báo như @arkham, @_kaitoai và @nansen_ai cũng bắt đầu đóng gói dữ liệu của họ để phục vụ cho nền kinh tế đại lý. Trong tương lai, những nền tảng này thậm chí có thể tung ra các đại lý hoặc mô hình AI của riêng mình, đây là một điều đáng chú ý!
Mục tiêu của Web3 không phải là AGI
Một số người có thể tự hỏi, liệu Web3 có thể tạo ra mô hình cơ bản tốt nhất thế giới không? Câu trả lời là không, vì AGI (Trí tuệ nhân tạo chung) không phải là đỉnh cao mà Web3 cần phải chinh phục.
Tuy nhiên, công nghệ blockchain vẫn có thể mang lại giá trị lớn cho các nhà phát triển, đặc biệt là trong việc phân phối và tạo ra doanh thu từ kết quả công việc.
Với sức mạnh của Web3, chúng ta có thể:
Tạo ra thị trường dữ liệu công bằng hơn, để giá trị của dữ liệu trở về với người dùng và nhà phát triển;
Khuyến khích những đại lý xuất sắc nhất, cung cấp dịch vụ chất lượng hơn cho người dùng;
Đơn giản hóa quy trình giao dịch tài chính, nâng cao hiệu quả;
Cung cấp môi trường thực thi tối ưu hơn, hỗ trợ hoạt động của các đại lý;
Thương mại hóa các đại lý một cách thuận tiện hơn;
Thúc đẩy sự phát triển của các dự án mã nguồn mở, giúp đổi mới trở nên mở hơn;
Đạt được những mục tiêu này trên toàn cầu 24/7.
Do đó, việc đưa AI vào blockchain không phải để theo đuổi AGI, mà là để chứng minh với các nhà phát triển AI rằng công nghệ mã hóa có thể giúp họ đạt được mục tiêu hiệu quả hơn, đồng thời tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.
