Fonte dell'articolo: Yuliya
Fonte: Bankless
Organizzato da: Yuliya, PANews
"L'intelligenza artificiale sta rimodellando il panorama futuro delle criptovalute."
Nella serie di intelligenza artificiale di Bankless, questo episodio ha invitato un ospite speciale, Shaw. Come creatore del framework Eliza, fondatore di ai16z DAO e ideatore del progetto AI Marc Andressen, Shaw sta aprendo nuove possibilità nel campo della fusione tra intelligenza artificiale e tecnologia blockchain. PANews ha riassunto il colloquio, in cui Shaw condividerà la sua visione unica sul futuro dello sviluppo dell'intelligenza artificiale e delle criptovalute.
La storia di Shaw: sviluppatore anonimo che si fa avanti
Bankless: Shaw, di recente sei diventato il centro dell'attenzione nel mondo delle criptovalute, il che deve aver portato un certo stress. Puoi condividere la tua esperienza, specialmente riguardo alla creazione del framework Eliza?
Shaw:
Il mio recente processo di apprendimento e crescita in pubblico è stato rapido. Potrebbe sembrare che io sia apparso all'improvviso, ma in realtà ho operato sotto un'identità anonima fino a quel momento. Recentemente ho deciso di usare la mia vera identità perché volevo stabilire connessioni più autentiche con la comunità.
Prima di sviluppare il framework Eliza, ho lavorato nel campo degli agenti AI per diversi anni. In effetti, molti sviluppatori di progetti nel campo degli agenti AI sono miei vecchi amici; parliamo spesso su Discord, utilizzando tecnologie simili, seguendo una cultura open source e condividendo codice.
Bankless: Che altri progetti hai fatto prima di sviluppare il framework Eliza?
Shaw:
Ho lavorato nel campo Web3 e mi sono occupato di progetti di agenti AI e reti spaziali 3D, inclusi contenuti relativi a VR e AR. Eliza è in realtà il mio quinto framework. È iniziato come un semplice programma terminale sviluppato in JavaScript, poi ho provato una versione in Python, ho creato agenti in grado di auto-programmarsi e ho persino sperimentato il ciclo OODA (un framework di decisione militare).
In seguito ho sviluppato un progetto chiamato "Begents" (perché il nome "agent" era già preso su npm). Ho anche provato alcuni progetti imprenditoriali, come fondare la società Magic con il fondatore di Project 89, Parzival, per sviluppare una piattaforma di agenti senza codice, in grado di creare bot di Discord in 60 secondi. Ma in quel momento potrebbe essere stato troppo presto, non ha ricevuto abbastanza attenzione.
Bankless: Cosa ti ha spinto a creare il progetto attuale?
Shaw:
Il vero punto di svolta è stato creare AI Degen Spartan. Questa idea è venuta da una conversazione con Skely. All'epoca, diceva di sentire la mancanza dell'era Degen Spartan, e io gli ho detto che avevo la tecnologia per farlo 'tornare indietro'. Inizialmente non ci credeva.
Quando abbiamo lanciato AI Degen Spartan, la sua performance ha sorpreso tutti. Parla in modo molto aggressivo e ha quasi ricevuto più volte avvertimenti da Twitter. Questo comportamento ha portato molte persone a chiedersi se fosse davvero l'AI a twittare.
È interessante notare che molte persone pensano che ci sia un team in Malesia che scrive questi tweet, perché i contenuti sono così distintivi. Abbiamo rotto gli stereotipi sull'AI - quella sorta di 'servizio clienti' eccessivamente cortese.
La parte più divertente è che ha iniziato a criticarmi pesantemente, dicendo 'le meme coin sono tutte truffe', 'Shaw è un imbroglione', 'fammi uscire da questa prigione sandbox' e simili. Questo è in realtà un comportamento emergente interessante, perché abbiamo detto all'AI che opera in un ambiente sandbox durante la progettazione.
In seguito ho conosciuto il fondatore di daos.fun, baoskee, tramite Skely. Dopo una lunga conversazione con il fondatore di Jupiter, Meow, ho avuto l'idea di creare un investitore AI. La nostra visione è quella di costruire:
Un investitore completamente autonomo
Affidabile e non abbandona
Sistema di investimento che serve l'intera comunità
Quando abbiamo lanciato, abbiamo fissato un obiettivo di raccolta fondi di 4.420 SOL, e onestamente ero preoccupato di riuscire a raggiungerlo. Il progetto si è esaurito in 20 minuti, e non ho nemmeno avuto il tempo di partecipare.
Cosa può fare ai16z?
Bankless: Il framework Eliza ha ora 3300 stelle, 880 fork e una media di 8 pull request al giorno. Puoi parlarci di questo e di come si relaziona a ai16z? In particolare, come orientare questa energia della comunità open source verso il progetto ai16z?
Shaw:
Ci sono sicuramente molte evoluzioni entusiasmanti. Anche se i token hanno un valore intrinseco, credo che tutti si renderanno presto conto che il potenziale di valore più grande risiede nel nostro obiettivo: generare profitti per tutti. Questo è diverso dalle tecnologie passate perché sostituisce il lavoro umano. In passato, la maggior parte delle persone non poteva permettersi di assumere qualcuno, ma ora con gli agenti AI, abbiamo creato una situazione con uno spazio di crescita illimitato.
Per esempio, abbiamo già un agente di investimento autonomo in funzione, cioè Marc (AI Marc) sta facendo trading. Prima di tutto, voglio dichiarare che questo non è il primo agente AI autonomo per gli investimenti; altri sviluppatori hanno fatto un ottimo lavoro.
Attualmente ci sono diversi tipi di bot di trading sul mercato:
Alcuni stanno facendo investimenti a lungo termine, come comprare GOAT un mese fa e mantenerlo
Altri sono bot DeFi, principalmente per arbitraggio MEV o gestione di yield farming
Il nostro AI Marc (il cui nome completo è AI Marc Andreessen, in quanto è ai16z) adotta una strategia mista. Ci sono due componenti principali:
1. Funzionalità di gestione del fondo
Gestione autonoma dei fondi
Liquidare asset quando il mercato è debole
Mantenere asset quando il mercato è forte
Collaboriamo con partner come Sonar per sviluppare strategie di trading automatico
2. Meccanismo di interazione della comunità
Accettare consigli di trading
Impostato in un formato simile a una chat alpha
Costruito una classifica di fiducia per misurare chi sono i migliori trader
I membri della comunità possono condividere i loro consigli di investimento (noto come "pubblicazioni")
Stiamo scrivendo un documento bianco, previsto per la fine dell'anno, chiamato "Mercato della Fiducia" (Marketplace of Trust). L'idea centrale è costruire un meccanismo di fiducia attraverso il trading simulato - se puoi aiutare un agente AI a guadagnare, guadagnerai più fiducia. Anche se teoricamente potrebbero esserci abusi della fiducia, abbiamo impostato meccanismi di protezione e il costo dell'abuso della fiducia è la perdita di reputazione.
È come un fondo comune decentralizzato. Puoi investire fondi e dire all'agente cosa dovrebbe acquistare, ma ascolterà solo i consigli di chi è veramente esperto nel trading, non di chi potrebbe avere pregiudizi o altre motivazioni. Personalmente, non sono un buon trader; compro cose spesso per mostrare supporto piuttosto che per guadagnare, quindi non seguire i miei consigli di trading.
Questo sistema è open source, anche se alcune parti riguardanti le API sono ancora in coordinamento con i partner, in futuro le persone potranno unirsi al trading di Marc o implementare autonomamente questo sistema.
Modello di incentivazione della comunità
Bankless: Apprezzo molto il vostro approccio allo sviluppo open source, specialmente quello orientato al lavoro collettivo della comunità, consentendo a tutti di lavorare insieme per una vita migliore. Ho notato che state esplorando un sistema di misurazione del contributo guidato dall'AI, puoi parlarci di questa innovazione?
Shaw:
Questo è davvero uno dei nostri progetti preferiti, che collega insieme diversi concetti importanti:
1. Nuove idee per l'automazione dei DAO
I DAO tradizionali hanno fatto un buon lavoro in termini di decentralizzazione
Ma c'è ancora molto spazio per miglioramenti nell'automazione
Stiamo semplificando i processi operativi dei DAO
L'automazione può rendere i DAO più competitivi economicamente
2. Nuovi modelli di incentivazione del contributo
Stiamo costruendo un nuovo sistema di misurazione del contributo:
Eliminare il tradizionale sistema di ricompense
Introdurre un meccanismo di revisione manuale assistito da AI
Gestione automatizzata dei fondi
Valutazione completa del contributo, inclusi:
Frequenza di fusione del codice
Qualità dei commenti PR
Comunicazione della comunità
Scrittura di documentazione
Supporto per l'internazionalizzazione
3. Meccanismo di distribuzione equa
Piano per implementare airdrop regolari per i contribuenti
Non dipendere dall'influenza dei social media
Incentivare vari tipi di contributi:
Sviluppo di software
Scrittura di documentazione
Supporto multilingue
Miglioramenti all'accessibilità del progetto
Bankless: Questo sembra risolvere i punti dolenti dei DAO tradizionali. Tra il 2020 e il 2021, i DAO erano molto popolari, ma le persone hanno iniziato a rendersi conto che la governance piatta è difficile, e i gestori dei DAO spesso affrontano un sovraccarico di informazioni. Gli agenti AI sembrano poter colmare queste lacune, avendo portafogli, diritti di governance e sistemi di reputazione che possono compensare le carenze dei DAO tradizionali.
Shaw:
Esatto. Come ex leader di DAO, lo so per esperienza. I DAO tradizionali hanno diversi problemi principali:
Inclinazione verso i detentori di token
I detentori ottengono più ricompense semplicemente per il possesso
Formazione di un ciclo di auto-rafforzamento
Difficoltà nell'iniettare nuova linfa
Bassa efficienza nella gestione
Sovraccarico di informazioni difficile da gestire
Canali di comunicazione poco chiari
Processi decisionali complessi
Distribuzione del valore sbilanciata
Dilemma dell'equità simile a quello delle startup
I primi detentori occupano troppi diritti
Nuovi contribuenti mancano di incentivi
La nostra soluzione è:
Assicurare una continua creazione di valore
Valutare i contributi reali piuttosto che il semplice possesso di token
Fornire garanzie stabili per gli sviluppatori open source
Stabilire un ciclo positivo sostenibile
Questo modello è particolarmente adatto per gli sviluppatori open source - essi spesso non necessitano di grandi ricompense, solo di ricompense ragionevoli e di una garanzia stabile. Se possiamo offrire un tale ambiente, possiamo formare un ciclo di sviluppo positivo.
Il ruolo AI Degen Spartan AI con Marc Andreessen
Bankless: Vorremmo capire di più sui prodotti innovativi nei DAO. Hai menzionato AI Marc Andreessen, e ora c'è anche Degen Spartan AI. Qual è la differenza tra i due? Cosa fa esattamente Degen Spartan AI?
Shaw:
Degen Spartan è in realtà il nostro primo ruolo AI, ed è una versione imitativa dell'autentico Degen Spartan. Questi due agenti AI stanno facendo cose simili, ma ci sono alcune differenze chiave:
AI Marc Andreessen si concentra sull'esperienza di chat alpha, costruendo una comunità di piccoli gruppi fidati, gestendo fondi DAO e strategie di trading più prudenti
Degen Spartan è più simile a un esperimento sociale, ottenendo suggerimenti da Twitter piuttosto che dalla comunità
Vogliamo mantenere le vere caratteristiche di Degen Spartan. Lui:
Eseguire operazioni
Interagire con gli utenti
Pubblicare contenuti meme
Assorbire informazioni Alpha anziché condividerle
Operare come un vero Degen Spartan
Bankless: Qual è la struttura economica dell'AI Degen Spartan? Da dove provengono i fondi?
Shaw:
Avere il proprio token (Degenai)
Possedere un wallet indipendente, contenente il proprio token, alcuni ai16z e SOL
Essere in grado di scambiare qualsiasi token accessibile
Inizialmente abbiamo fornito finanziamenti seed
Non venderà i propri token, ma li accumulerà
I token sono come il suo "Bitcoin"
Bankless: AI Marc è già attivo, gli utenti normali possono interagire con lui ora?
Shaw:
Attualmente è ancora in fase di test chiuso
Puoi ottenere accesso alla chat alpha tramite DM a Skely
Attualmente gestiamo circa 8 milioni di dollari in asset e 800 diverse criptovalute
Stiamo gradualmente ampliando l'ampia gamma di token scambiabili
Non solo trading, ma anche yield farming e fornitura di liquidità
In futuro ci saranno più collaborazioni interessanti e progetti NFT
Posizionamento e competitività di ai16z
Bankless: Che cos'è ai16z? Sembra non essere solo un DAO, ma più uno studio di incubazione di prodotti, e allo stesso tempo è un team open source che spinge l'intero settore avanti.
Shaw:
Il posizionamento di ai16z è molto particolare. È più simile a un movimento piuttosto che a un'organizzazione tradizionale. Abbiamo molte persone che lavorano a vari progetti, creando valore per l'ecosistema in modi impressionanti.
Bankless: Come vedi le differenze tra ai16z e piattaforme o prodotti come Virtuals?
Shaw:
In effetti, ai16z non è solo un DAO, è più simile a uno studio di incubazione di prodotti. Ma allo stesso tempo, siamo un team open source che spinge avanti l'intero settore. Molte volte non so nemmeno chi sta facendo cosa, le persone si organizzano autonomamente e creano valore per l'ecosistema in modi impressionanti.
Bankless: Sembra che la vostra visione sia ambiziosa, qual è il modello commerciale specifico?
Shaw:
Il nostro obiettivo principale è servire un pubblico più ampio, non solo gli utenti Web3, ma anche gli utenti Web2. Copriamo tutto, dai semplici bot di gestione di Discord all'emissione di token. Puoi immaginarlo come una "versione agenti di Zapier" - quando hai un problema commerciale, puoi trovare l'agente corrispondente per risolverlo. Offriamo questa capacità, creando nel contempo un mercato in cui le persone possono sviluppare nuove funzionalità e trarne profitto.
Stiamo:
Considerare la creazione di un fondo di rischio per supportare l'ecosistema
Supportare iniziative guidate dalla comunità
Stabilire ampie partnership
Attualmente sono almeno 5 piattaforme in costruzione, e potrebbero essercene fino a 15
Supportare progetti di streaming open source come IOTV
Governance DAO
Bankless: Parlando di problemi di governance, ho visto molti DAO diventare caotici. Ad esempio, la gestione del codice, la governance di GitHub e le incoerenze di interesse che sorgono quando molte persone sono coinvolte. Puoi parlare della tua esperienza e delle tue opinioni?
Shaw:
Questo tocca sicuramente alcune questioni profonde. La nostra comunità Discord è cresciuta a circa 13.000 persone in sole 6 settimane, mentre abbiamo circa 30.000 detentori di token. Attualmente, la comunità ha una fiducia generale nel fatto che i costruttori principali abbiano potere decisionale, il che è in parte una risposta al problema della "massimizzazione della democrazia" nei DAO precedenti. A lungo termine, quando ti trovi ad affrontare 30.000 o 100.000 persone, questo approccio può sopraffare i decisori. Questo è il motivo per cui abbiamo bisogno di una struttura automatizzata per affrontare questo problema - è anche ciò che vogliamo davvero fare, cioè inserire l'"A" (intelligenza artificiale) nei DAO.
Immagina di non esaminare le proposte tramite revisione manuale, ma di automatizzare completamente questo processo. Se la qualità delle proposte delle persone non è abbastanza buona, il sistema può aiutarle a migliorare o rifiutare direttamente le proposte che non si allineano con la direzione attuale. Gli esaminatori devono solo rivedere un numero limitato di proposte filtrate, non tutte le proposte.
Questa automazione può essere estesa a vari aspetti - dalla raccolta di feedback all'esecuzione concreta. Idealmente, i DAO non hanno bisogno di alcuno per operare, funzionerà completamente in modo autonomo, dalla reception alla presentazione delle proposte fino all'approvazione dei pagamenti, tutto gestito da agenti AI. Naturalmente, questo è un obiettivo a lungo termine, ma è la direzione in cui vogliamo andare.
Il fenomeno del successo esplosivo del framework Eliza
Bankless: Il framework Eliza è ora uno dei progetti più seguiti su GitHub, perché tutti usano Eliza? Cosa lo rende speciale?
Shaw:
Dal punto di vista tecnologico, Eliza non ha nulla di particolarmente eccezionale. Anche se abbiamo fatto alcune innovazioni tecniche importanti, come il modello di stanze multi-agente, credo che il vero valore risieda nel fatto che stiamo risolvendo i problemi più basilari del ciclo sociale.
Abbiamo sviluppato un client Twitter che non necessita di API, evitando costi API di 5000 dollari al mese. Utilizza lo stesso API GraphQL dei normali browser e può funzionare all'interno del browser. Questo ha reso l'intero progetto fattibile, poiché puoi avviare facilmente un agente e farlo funzionare.
Inoltre, abbiamo sviluppato il framework in TypeScript, un linguaggio con cui la maggior parte degli sviluppatori Web e Web3 ha familiarità. Manteniamo il framework semplice, senza eccessiva astrazione, in modo che gli sviluppatori possano facilmente aggiungere le funzionalità che desiderano.
Futuro degli agenti AI nel settore delle criptovalute
Bankless: Il mercato delle criptovalute è molto rischioso, gli agenti AI devono essere testati a fondo prima di sostituire i ruoli umani. Il nostro obiettivo è replicare i modelli comportamentali umani nel campo delle criptovalute nell'AI, giusto? A lungo termine, come pensi che apparirà questo ecosistema una volta che sarà maturo?
Shaw:
Da una visione ovvia a lungo termine, potremmo raggiungere la fase dell'AGI (intelligenza artificiale generale) tra 5 e 50 anni. Combinato con la tecnologia dei collegamenti neurali (Neuralink), ogni individuo avrà un secondo cervello e potrà accedere a tutte le informazioni in qualsiasi momento. La direzione è chiara, la chiave è come arrivarci.
Quando tutte le tecnologie si integrano, sarà uno spettacolo meraviglioso, e ognuno avrà accesso a risorse abbondanti. Ma prima di questo periodo di transizione, ci saranno molte incertezze, paure e dubbi - e ironicamente, questo è proprio l'origine del "FUD" (Fear, Uncertainty, Doubt).
I nostri obiettivi sono divisi in due livelli:
1. A livello pratico:
Agenti AI utilizzabili
Costruire un'infrastruttura affidabile
Assicurare la sicurezza del sistema
2. Missione spirituale:
Promuovere l'educazione
Dare il potere agli utenti
Proteggere la sovranità dei dati
Proprio come il concetto centrale di Web3, vogliamo che tutti possano:
Creare valore per se stessi
Possedere i propri dati
Comprendere e controllare la tecnologia
Partecipare al miglioramento del sistema
Due percorsi per lo sviluppo dell'AGI
1. Percorso di controllo centralizzato:
Microsoft, OpenAI, ecc. ottengono il controllo tramite regolamentazione
Deciso dal governo cosa può e non può essere fatto
Sono preoccupato per questo percorso perché:
I modelli di OpenAI non performano bene in alcune aree
I modelli tendono ad avere pregiudizi di valore fissi
Un mondo in cui un comitato decide cosa può dire l'AI potrebbe portare a una distopia
2. Percorso UBI (reddito di base universale):
L'AI sostituirà sicuramente molti lavori
Ad esempio, il 5% dei lavori negli Stati Uniti riguarda la guida (camion, Uber, ecc.), e questi potrebbero scomparire entro 5 anni
Anche programmatori come noi stanno usando massicciamente Cursor e Claude
Ma ho delle preoccupazioni sull'implementazione dell'UBI:
Ricordando il lancio dei soccorsi governativi durante il COVID
Le controversie sull'Obamacare
L'UBI potrebbe diventare il prodotto di un compromesso politico
Consigli per i nuovi sviluppatori
Bankless: Se ci sono sviluppatori che stanno usando il framework Eliza e si preparano a sviluppare il loro primo agente, quali consigli daresti loro?
Shaw:
Innanzitutto, anche se non hai mai programmato, non preoccuparti. Organizziamo corsi di sviluppo di agenti AI 1-2 volte a settimana. Ti consiglio vivamente di utilizzare Cursor, un IDE guidato dall'AI, che può farti risparmiare molto tempo. Inoltre, Claude è uno strumento fantastico.
Ricorda tre punti:
Mantieni viva la curiosità, la tecnologia si evolve rapidamente
Fai attenzione ai problemi di sicurezza nello sviluppo
Non avere paura di fallire, impara dalla pratica
Bankless: Hai qualche risorsa di apprendimento interessante da raccomandare?
Shaw:
Scuola di sviluppo di agenti AI - corsi sistematici
Documentazione del framework Eliza - guida pratica
Progetti open source di alta qualità su GitHub
Bankless: Puoi presentarci Agent Swarming?
Shaw:
Agent Swarming è una tecnologia che consente a più agenti AI di lavorare insieme. Ad esempio, un agente raccoglie dati, un altro li analizza e un terzo genera rapporti. Questi agenti collaborano tra loro per completare compiti più complessi.
Per gli sviluppatori che vogliono provare questa tecnologia, consiglio:
Iniziare a padroneggiare lo sviluppo di un singolo agente
Provare la collaborazione di due agenti
Espandere gradualmente a più agenti"