Autor oryginału: MORBID-19

Tłumaczenie oryginału: Shenchao TechFlow

Cześć wszystkim, znów nowy dzień, znów spekulacyjne zakłady. Ostatnio, agenci AI (AI Agents) stali się gorącym tematem dyskusji. Szczególnie aixbt, ten produkt zyskał ostatnio ogromną uwagę.

Jednak w mojej opinii, ten entuzjazm jest całkowicie bezsensowny.

Pozwól, że wyjaśnię moim przyjaciołom, którzy nie znają terminologii bitcoinowej. Gdy użytkownik zmostkuje swoje aktywa do tak zwanego „drugiego poziomu sieci Bitcoin (Bitcoin L2)”, nie można już mówić o prawdziwym „nienadzorowanym pożyczaniu (Non-custodial Lending)”.

Wszystkie „mosty bitcoinowe (Bitcoin Bridges)” lub „warstwy interoperacyjności / skalowania (Interoperability/Scaling Layers)” wprowadzą nowe założenia zaufania, z niewieloma wyjątkami, takimi jak sieć Lightning (Lightning Network). Dlatego, gdy ktoś twierdzi, że Bitcoin L2 jest „bez zaufania (Trustless)”, możesz zasadniczo założyć, że to nieprawda. Dlatego większość nowych L2 podkreśla, że są „minimalizujące zaufanie (Trust-minimized)”.

Chociaż nie znam się na protokole Side, mogę prawie z całą pewnością stwierdzić, że tak zwane oświadczenie aixbt o „nienadzorowanym pożyczaniu” jest nieprawdziwe, a ten osąd w 99% przypadków się nie myli.

Jednak nie obwiniam całkowicie aixbt. Działa tylko według instrukcji: zbiera dane z internetu i generuje pozornie użyteczne tweety.

Problem w tym, że aixbt tak naprawdę nie rozumie, o czym mówi. Nie jest w stanie ocenić prawdziwości informacji, ani zweryfikować swoich hipotez u ekspertów, ani zakwestionować swojej logiki czy prowadzić rozumowania.

Istota wielkich modeli językowych (LLMs) to jedynie przewidywanie słów. Nie rozumieją one treści, którą generują, ale wybierają pozornie poprawne słowa na podstawie prawdopodobieństwa.

Jeśli napisałem artykuł o „Hitlerze podbijającym starożytną Grecję i rodzącym cywilizację helleńską” w (Wielkiej Encyklopedii Brytyjskiej), dla LLM stanie się to „faktem”, „historią”.

Wielu agentów AI, których widzimy na Twitterze, to nic innego jak przewidywacze słów w fajnych awatarach. Jednak ich wycena rynkowa rośnie. GOAT osiągnął już wartość 1 miliarda dolarów, a wycena aixbt wynosi około 200 milionów dolarów. Czy te wyceny są rozsądne?

Nikt nie może tego stwierdzić, ale ironicznie, jestem zadowolony z tych aktywów, które posiadam.

Dostęp do danych jest kluczowy

Od zawsze interesuję się połączeniem AI i kryptowalut. Ostatnio zwróciłem uwagę na Vanę, ponieważ próbuje rozwiązać problem „murów danych (Data Wall)”. Problem nie polega na braku danych, ale na tym, jak zdobyć dane wysokiej jakości.

Na przykład, czy podzieliłbyś się swoją strategią handlową dla niskopłynnych, małych tokenów w miejscach publicznych? Czy opublikowałbyś za darmo te cenne informacje, które zazwyczaj trzeba opłacić? Czy ujawnisz najbardziej prywatne szczegóły swojego życia osobistego?

Oczywiście, że nie.

O ile twoje dane prywatne nie mogą być chronione w rozsądnej cenie, nigdy nie podzielisz się tymi „danymi prywatnymi” z nikim.

Jednak jeśli chcemy, aby AI osiągnęło poziom inteligencji zbliżony do ludzkiego, te dane są kluczowym czynnikiem. W końcu rdzenna cecha człowieka to jego myśli, wewnętrzne monologi i najskrytsze rozważania.

Jednak nawet uzyskanie niektórych „półjawnych” danych wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Na przykład, aby wydobyć użyteczne dane z wideo, najpierw trzeba wygenerować napisy i dokładnie zrozumieć kontekst wideo, aby AI mogło zrozumieć jego treść.

Na przykład wiele stron internetowych wymaga od użytkowników zalogowania się, aby zobaczyć treść, takich jak Instagram i Facebook. Taki projekt jest bardzo powszechny w wielu sieciach społecznościowych.

Podsumowując, główne ograniczenia, przed którymi stoi obecnie rozwój AI, to:

  • Brak dostępu do danych prywatnych

  • Brak dostępu do danych za płatną zaporą

  • Brak dostępu do danych z zamkniętych platform

Vana oferuje możliwe rozwiązanie. Poprzez ochronę prywatności, gromadzą określone zbiory danych w zdecentralizowanym mechanizmie zwanym DataDAOs, przełamując te ograniczenia.

DataDAOs to zdecentralizowany rynek danych, który działa w następujący sposób:

  • Współtwórcy danych: Użytkownicy mogą przesyłać swoje dane do DataDAOs i w zamian zyskiwać prawo do rządzenia i nagrody.

  • Weryfikacja danych: Dane będą weryfikowane w sieci Satya, która składa się z bezpiecznych węzłów obliczeniowych, mogących zapewnić jakość i integralność danych.

  • Konsumenci danych: Zweryfikowane zbiory danych mogą być wykorzystywane przez konsumentów do treningu AI lub w innych zastosowaniach.

  • Mechanizm motywacyjny: DataDAOs zachęca użytkowników do wniesienia danych wysokiej jakości i zarządza wykorzystaniem i procesem treningu danych w przejrzysty sposób.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, kliknij tutaj, aby przeczytać więcej.

Mam nadzieję, że pewnego dnia aixbt będzie w stanie uwolnić się od „głupiej” sytuacji. Może moglibyśmy stworzyć dedykowane DataDAO dla aixbt. Chociaż nie jestem ekspertem w dziedzinie AI, jestem pewien, że kolejny wielki przełom w rozwoju AI będzie zależał od jakości danych użytych do treningu modeli.

Tylko AI, które zostało przeszkolone na danych wysokiej jakości, może naprawdę ujawnić swój potencjał. Czekam na ten moment i mam nadzieję, że nie będzie to zbyt daleko.