Khi Trump đầu tư hàng tỷ USD cho AI, ai sẽ cung cấp dữ liệu đáng tin cậy cho AI? Khi Trump đầu tư hàng tỷ USD, trên bề mặt có vẻ như là cuộc so tài về mô hình, chip và trung tâm dữ liệu, nhưng cũng làm nảy sinh những vấn đề sâu hơn: Làm thế nào để xác minh dữ liệu mà các mô hình AI phụ thuộc, liệu chúng có thể truy vết được không, liệu quá trình huấn luyện và suy luận có thể kiểm toán được không, các mô hình có thể hợp tác hay chỉ chiến đấu riêng lẻ? Nói một cách đơn giản, khi chúng ta cùng AI thu thập thông tin, ai có thể đảm bảo rằng thông tin AI đưa ra là chính xác? Ô nhiễm dữ liệu không còn là từ để nói chơi nữa. Một ứng dụng AI từng được cho là "sát thủ của ChatGPT" đã sâu sâu rơi vào môi trường ô nhiễm dữ liệu. Khi các nguồn dữ liệu đều sai, làm sao có thể đưa ra câu trả lời chính xác? AI hiện tại có thông minh không? Có lẽ là, nhưng ngay cả AI thông minh nhất cũng cần huấn luyện mô hình, nhưng chúng ta không thể biết những dữ liệu nào được sử dụng để huấn luyện, không thể xác minh liệu GPU có thực sự chạy hết một quá trình suy luận, và càng không thể thiết lập logic tin cậy giữa các mô hình. Để AI thực sự bước sang thế hệ tiếp theo, có lẽ cần giải quyết đồng thời ba vấn đề: Một, dữ liệu huấn luyện phải đáng tin cậy và có thể xác minh. Hai, quá trình suy luận phải có thể được kiểm toán bởi các mô hình của bên thứ ba. Ba, các mô hình phải có khả năng phối hợp tỷ lệ băm, trao đổi nhiệm vụ, chia sẻ kết quả mà không cần nền tảng trung gian. Đây không phải là điều có thể giải quyết bằng một mô hình, một API hay một nền tảng GPU, mà cần một hệ thống được xây dựng thực sự cho AI. Hệ thống này phải có khả năng lưu trữ dữ liệu với chi phí thấp và vĩnh viễn, cho phép dữ liệu có quyền kiểm tra và được kiểm tra, cho phép các mô hình xác minh lẫn nhau trong quá trình suy luận, và hỗ trợ các mô hình tự động khám phá tỷ lệ băm, điều phối nhiệm vụ, kiểm toán từng bước thực hiện trong những điều kiện cụ thể. Điều này rất khó thực hiện trên các nền tảng tập trung, vậy liệu có thể thực hiện được trên nền tảng phi tập trung không? Tại sao lại phải sử dụng phương thức phi tập trung? Tôi nghĩ chỉ có blockchain mới có thể thực sự kết hợp "lưu trữ dữ liệu, thực thi dữ liệu, xác thực dữ liệu" trong cùng một mạng lưới cơ sở. Đây cũng là một trong những sức hấp dẫn lớn nhất của blockchain - tính không thể thay đổi và minh bạch. Nhưng vấn đề là không phải mọi chuỗi đều phù hợp để làm nền tảng cho AI. Nếu chỉ đơn thuần là lưu trữ, đã có giao thức InterPlanetary File System, nhưng việc lưu trữ đơn thuần là chưa đủ. Cần phải cho phép các hợp đồng thông minh trực tiếp gọi dữ liệu, kiểm toán kết quả suy luận, thậm chí điều phối tài nguyên GPU để hoàn thành nhiệm vụ tính toán. Những tính năng này, ngay cả InterPlanetary File System hay hầu hết các nền tảng L1 và ứng dụng AI hiện tại cũng chưa làm được. Nếu có mối liên hệ nào đó, có lẽ @irys_xyz sẽ có một số cơ hội. Irys không phải là chuỗi lưu trữ truyền thống, mà là một mạng lưới thực thi dữ liệu được xây dựng cho AI. Coi dữ liệu như một tài sản có thể lập trình được. Các mô hình có thể đọc dữ liệu, xác thực suy luận, gọi tỷ lệ băm trên chuỗi, và thông qua các hợp đồng thông minh để thực hiện định giá, ủy quyền, chia sẻ lợi nhuận và xác minh. Dĩ nhiên, Irys hiện vẫn còn một số điểm chưa chín muồi, nhưng hướng phát triển này có vẻ là đúng. Cho dù là AI tập trung hay phi tập trung, nếu nguồn dữ liệu không đáng tin, thì tất cả tỷ lệ băm đều như xây lâu đài trên cát, dù mô hình có mạnh đến đâu cũng chỉ như trăng trong nước, hoa trong gương.