Autore originale: MORBID-19
Traduzione originale: 深潮 TechFlow
Ciao a tutti, è un nuovo giorno e una nuova scommessa speculativa. Recentemente, gli agenti AI (AI Agents) sono diventati un argomento di discussione caldo. In particolare, aixbt ha attirato molta attenzione di recente.
Ma a mio avviso, questa frenesia non ha alcun significato.
Lasciami spiegare a un amico che non è familiare con i termini di Bitcoin. Una volta che un utente ha bridgeato le proprie risorse sulla cosiddetta "rete di Bitcoin di secondo livello (Bitcoin L2)", non è possibile realizzare un vero "prestito non custodiale (Non-custodial Lending)".
Tutti i "ponte Bitcoin (Bitcoin Bridges)" o i "livelli di interoperabilità/scalabilità (Interoperability/Scaling Layers)" introducono nuove ipotesi di fiducia, con poche eccezioni, come la rete Lightning (Lightning Network). Quindi, quando qualcuno afferma che il Bitcoin L2 è "senza fiducia (Trustless)", puoi sostanzialmente considerare che non sia vero. Ecco perché la maggior parte dei nuovi L2 enfatizza di essere "minimizzata nella fiducia (Trust-minimized)".
Sebbene non conosca bene il Side Protocol, sono quasi certo che le affermazioni di aixbt riguardo al "prestito non custodiale" non siano vere, e questa valutazione non sbaglia nel 99% dei casi.
Tuttavia, non incolpo completamente aixbt. Sta solo seguendo le istruzioni: raccogliere dati da Internet e generare tweet che sembrano utili.
Il problema è che aixbt non comprende realmente ciò di cui sta parlando. Non può giudicare la verità delle informazioni, né può validare le proprie ipotesi con esperti, tanto meno mettere in discussione la propria logica o fare deduzioni.
La vera natura dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) è solo quella di predittori di parole. Non comprendono ciò che producono, ma scelgono parole apparentemente corrette in base alla probabilità.
Se scrivessi un articolo su "Hitler che conquista la Grecia antica e genera la civiltà ellenistica" nell'Enciclopedia Britannica, per il LLM questo diventerebbe un "fatto", una "storia".
Molti agenti AI che vediamo su Twitter non sono altro che predittori di parole con avatar accattivanti. Tuttavia, la valutazione di mercato di questi agenti AI sta schizzando alle stelle. GOAT ha già raggiunto un valore di mercato di un miliardo di dollari, mentre aixbt ha raggiunto circa 200 milioni di dollari. Queste valutazioni sono giustificate?
Nessuno può essere certo, ma ironicamente, sono soddisfatto di questi asset che possiedo.
L'accesso ai dati è fondamentale
Sono sempre stato molto interessato alla combinazione di AI e criptovalute. Recentemente, Vana ha attirato la mia attenzione perché sta cercando di risolvere il problema della "barriera dei dati (Data Wall)". Il problema non è la mancanza di dati, ma come ottenere dati di alta qualità.
Ad esempio, condivideresti in pubblico la tua strategia di trading per token a bassa liquidità e bassa capitalizzazione di mercato? Pubblicheresti gratuitamente informazioni di alto valore che di solito richiedono un pagamento per essere ottenute? Condivideresti pubblicamente i dettagli più privati della tua vita personale?
Sicuramente no.
A meno che i tuoi dati privati non possano essere protetti a un prezzo ragionevole, non condividerai facilmente questi "dati privati" con nessuno.
Tuttavia, se speriamo che l'AI possa raggiungere livelli di intelligenza simili a quelli umani, questi dati sono l'elemento più critico. Dopotutto, le caratteristiche fondamentali degli esseri umani sono i loro pensieri, il monologo interiore e i pensieri più reconditi.
Ma anche ottenere alcuni dati "semi-pubblici" presenta notevoli sfide. Ad esempio, per estrarre dati utili da un video, è prima necessario generare i sottotitoli e comprendere accuratamente il contesto del video, in modo che l'AI possa comprendere il contenuto.
Ad esempio, molti siti web richiedono che gli utenti accedano per visualizzare i contenuti, come Instagram e Facebook. Questo design è comune in molti social network.
In sintesi, le principali limitazioni che affronta lo sviluppo attuale dell'AI includono:
Impossibile ottenere dati privati
Impossibile ottenere dati dietro un muro di pagamento
Impossibile accedere ai dati delle piattaforme chiuse
Vana offre una possibile soluzione. Raccoglie specifici set di dati in un meccanismo decentralizzato chiamato DataDAOs, superando così queste limitazioni.
DataDAOs è un mercato decentralizzato per i dati, ecco come funziona:
Contributori di dati: gli utenti possono inviare i propri dati ai DataDAOs e guadagnare diritti di governance e premi in cambio.
Verifica dei dati: i dati verranno verificati nella rete Satya, una rete composta da nodi di calcolo sicuri in grado di garantire la qualità e l'integrità dei dati.
Consumatori di dati: i set di dati verificati possono essere utilizzati dai consumatori per l'addestramento dell'AI o per altri scenari applicativi.
Meccanismo di incentivazione: DataDAOs incoraggia gli utenti a contribuire con dati di alta qualità e gestisce l'uso e il processo di addestramento dei dati tramite meccanismi trasparenti.
Se vuoi saperne di più, puoi cliccare qui per leggere di più.
Spero che un giorno aixbt possa liberarsi dalla sua attuale condizione "stupida". Forse possiamo creare un DataDAO esclusivo per aixbt. Anche se non sono un esperto nel campo dell'AI, sono fermamente convinto che il prossimo grande balzo nello sviluppo dell'AI dipenderà dalla qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli.
Solo gli agenti AI addestrati con dati di alta qualità possono realmente mostrare il loro potenziale. Attendo con ansia quel momento, spero non sia troppo lontano.