Původní autor: MORBID-19 

Původní překlad: Shenchao TechFlow

Ahoj všichni, je tu nový den a nová spekulativní sázka. V poslední době se AI agenti (AI Agents) stali horkým tématem diskusí. Zejména aixbt, tento produkt v poslední době vzbudil velkou pozornost.

Ale z mého pohledu je tento boom zcela bezvýznamný.

Nech mě vysvětlit přátelům, kteří nejsou obeznámeni s bitcoinovými termíny. Jakmile uživatel přemostí aktiva na takzvanou „Bitcoin druhou vrstvu (Bitcoin L2)“, není možné dosáhnout skutečného „nepřidruženého půjčování (Non-custodial Lending)“.

Všechny „bitcoinové mosty (Bitcoin Bridges)“ nebo „interoperabilní / škálovací vrstvy (Interoperability/Scaling Layers)“ zavádějí nové předpoklady důvěry, s několika málo výjimkami, jako je Lightning Network. Takže když někdo tvrdí, že bitcoin L2 je „bez důvěry (Trustless)“, můžeš si být téměř jistý, že to není pravda. To je také důvod, proč většina nových L2 zdůrazňuje, že jsou „minimálně důvěryhodné (Trust-minimized)“.

 

Ačkoli jsem o Side Protocolu moc nevěděl, téměř si jsem jistý, že tvrzení aixbt o „nepřidruženém půjčování“ není pravdivé, a tato úvaha v 99 % případů nebude chybovat.

Nicméně, zcela nezlobím na aixbt. Jednoduše jedná podle pokynů: shromažďuje data z internetu a generuje zdánlivě užitečné tweety.

Problém je v tom, že aixbt skutečně nechápe, co říká. Nedokáže posoudit pravdivost informací, ani ověřit své hypotézy odborníky, natož zpochybnit svou logiku nebo provádět dedukce.

Podstatou velkých jazykových modelů (LLMs) je pouze predikce slov. Nerozumí tomu, co produkují, ale vybírají slova, která se zdají být správná, na základě pravděpodobnosti.

Pokud bych napsal článek o „Hitlerově dobytí starověkého Řecka a vzniku helénské civilizace“ v (Britské encyklopedii), pro LLM by se to stalo „faktem“, stalo by se to „historie“.

Mnoho AI agentů, které vidíme na Twitteru, jsou jen prediktory slov oblečení v cool profilech. Přesto se tržní hodnota těchto AI agentů raketově zvyšuje. GOAT dosáhl hodnoty 1 miliardy dolarů, zatímco aixbt má hodnotu přibližně 200 milionů dolarů. Jsou tyto ocenění rozumná?

Nikdo si není jistý, ale ironicky jsem spokojený s těmito aktivy, které vlastním.

Přístup k datům je klíčový

Vždy mě zajímalo spojení AI a kryptoměn. Nedávno mě zaujalo Vana, protože se snaží řešit problém „datových bariér (Data Wall)“. Problém není nedostatek dat, ale jak získat kvalitní data.

Například, sdílíš na veřejnosti své obchodní strategie pro nízkokapacitní tokeny? Publikuješ zdarma vysoce hodnotné informace, za které se obvykle platí? Sdílíš veřejně nejintimnější detaily svého soukromého života?

Odpověď je jasná, nebude.

Pokud tvá soukromá data nemohou být chráněna za rozumnou cenu, nikdy je snadno nesdílíš s nikým.

Pokud však chceme, aby AI dosáhla úrovně inteligence blízké člověku, tato data jsou klíčovým prvkem. Koneckonců, základní charakteristika člověka spočívá v jeho myšlenkách, vnitřních monolozích a nejskrytějších úvahách.

Ale i získání některých „poloveřejných“ dat čelí značným výzvám. Například, abychom extrahovali užitečná data z videa, je nejprve třeba generovat titulky a přesně porozumět kontextu videa, aby AI mohla pochopit jeho obsah.

Dalším příkladem je, že mnoho webů vyžaduje, aby se uživatelé přihlásili, aby mohli zobrazit obsah, jako například Instagram a Facebook. Tento design je v mnoha sociálních sítích velmi běžný.

Shrnuto, hlavní omezení, kterým čelí současný vývoj AI, zahrnují:

  • Nemožnost získat soukromá data

  • Nemožnost získat data za placenou zdí

  • Nemožnost přístupu k datům uzavřených platforem

Vana nabízí možné řešení. Spojují konkrétní datové sady do decentralizovaného mechanismu nazývaného DataDAOs ochrannou metodou, čímž překonávají tyto překážky.

DataDAOs jsou decentralizovaný trh s daty, který funguje takto:

  • Přispěvatelé dat: Uživatelé mohou odevzdat svá data do DataDAOs a tím získat práva na správu a odměny.

  • Ověření dat: Data budou ověřena v síti Satya, což je síť složená z bezpečnostních výpočetních uzlů, která zajišťuje kvalitu a integritu dat.

  • Zpracovatelé dat: Ověřené datové sady mohou být použity spotřebiteli pro trénink AI nebo jiné aplikace.

  • Incentivní mechanismus: DataDAOs povzbuzují uživatele, aby přispívali kvalitními daty, a spravují používání a tréninková data prostřednictvím transparentního mechanismu.

Pokud se chceš dozvědět více, můžeš kliknout zde a přečíst si více.

Doufám, že jednoho dne se aixbt podaří zbavit se „hloupého“ stavu. Možná můžeme vytvořit speciální DataDAO pro aixbt. I když nejsem odborník v oblasti AI, jsem přesvědčen, že příští velký průlom v AI bude záviset na kvalitě dat používaných pro trénink modelu.

Pouze AI agenti trénovaní na kvalitních datech mohou skutečně projevit svůj potenciál. Těším se na tento okamžik a doufám, že nebude příliš daleko.