În acest interviu, Ron Bodkin, co-fondator și CEO al Theoriq, împărtășește călătoria sa în Web3 și AI, oferind o perspectivă unică asupra viitorului AI descentralizat. Cu experiența sa extinsă în AI și succesele startup-urilor, Ron se scufundă în abordarea inovatoare a lui Theoriq de a construi agenți AI modulari și compozabili, provocările centralizării pe piața AI și considerentele etice legate de dezvoltarea AI în ecosistemul Web3.

Vă rog să vă împărtășiți călătoria către Web3? 

Sunt interesat de Web3 de câțiva ani. Un bun prieten de-al meu, Jeremy Miller, a fost de mult timp membru al echipei de conducere de la ConsenSys. Am venit și l-am ajutat să-l sfătuiesc pe Joe Lubin și echipa cu privire la succesul startup-ului din primele zile. M-am conectat la unele dintre proiecte și am fost întotdeauna foarte interesat. Cu toate acestea, în 2018-2019, când aveam unele dintre aceste conversații, am simțit că era puțin imatur și că mi-am concentrat mult timp AI.

Avanză rapid până la sfârșitul anului 2021 și unii dintre vechii mei colegi m-au contactat. Am vândut un startup AI, ThinkBig Analytics, către Teradata. Fondatorii Space and Time, Nate Holiday și Scott Dykstra, mă contactaseră pentru a-i sfătui cu privire la analizele dovedite de ZK pentru Web3. Am fost foarte impresionat de cât de mult s-a maturizat spațiul și de modul în care începeam să vedem sprijin pentru proiecte serioase de infrastructură bazate pe idealurile Web3 și valorificând primitivele descentralizării.

De asemenea, am avut șansa de a intra în legătură cu David Post, care la acea vreme conducea dezvoltarea corporativă la Chainlink. A fost foarte încurajator cu privire la ideile pe care le construiau Nate și Scott. Pentru mine, a fost incredibil de important pentru că am crezut de mult că AI va fi cea mai transformatoare tehnologie a vieții mele. Experiența mea de lucru la Google m-a convins că nu ne putem baza pe câțiva monopoliști sau miliardari pentru a controla AI pentru viitor. Chiar și cu bune intenții, rezultatul marilor monopoluri tehnologice nu este unul bun.

Am fost pasionat să găsesc o modalitate mai bună de a contribui și de a construi IA. Asta ne-a determinat să începem Theoriq. Co-fondatorii mei de la Theoriq au fost, de asemenea, veterani în construirea și scalarea AI. Co-fondatorul și liderul nostru de produse, David Mueller, a fost un entuziast de multă vreme cripto, care a investit și a fost implicat în proiecte. Așa că a fost foarte încântat când l-am contactat, la fel ca CTO, Arnaud, și liderul nostru de cercetare, Ethan.

Cum îmbunătățește o abordare modulară și componabilă flexibilitatea și scalabilitatea dezvoltării agenților AI în comparație cu sistemele AI mai monolitice?

Credem că există o schimbare majoră în modul în care va fi utilizată AI. Agenții sunt viitorul, construind un software mai autonom, cu capacități specializate de a face raționament, de a accesa date în timp real și de a folosi instrumente precum scrierea codului, accesarea API-urilor sau interogarea bazelor de date. Credem că modularitatea și compozibilitatea sunt incredibil de importante, astfel încât oamenii să poată construi agenți mai specializați care fac anumite lucruri bine și se pot reuni dinamic în colective sau echipe, la fel ca oamenii.

Mulți oameni lucrează la agenți, dar majoritatea eforturilor Web 2 nu sunt modulare și componabile. Ei construiesc sisteme strâns cuplate în care câțiva agenți lucrează împreună într-un mod specializat, dar pot lucra doar împreună. Asta nu se va scala niciodată. Geniul contractelor inteligente a fost această compoziție fără permisiune. Nu trebuie să vă integrați cu atenție pentru a apela un alt contract inteligent; îl poți suna atâta timp cât ai permisiunea.

Lucruri precum criptografia cu cheie publică permit agenților să verifice apelurile unii de la alții fără a fi pre-integrați. Acesta este un avantaj imens față de abordarea Web2, care necesită stabilirea unui secret partajat sau a unei chei de acces, limitând în mod inerent scalabilitatea. Același lucru este valabil și pentru plățile între agenți. În loc să fie nevoiți să stabilească un sistem de plată cu cardul de credit de fiecare dată când agenții trebuie să interacționeze, utilizarea plăților în lanț face ca agenții să se împace cu ușurință și să se plătească unul pe celălalt.

Am pus foarte mult accent pe lucruri precum agenții de tranzacționare. Putem accesa datele pe care organizații precum Masa, care adună de pe rețelele sociale, și Space and Time, care le adună pentru indexarea datelor blockchain. Agenții pot accesa cu ușurință acele date și le pot combina. Avem diferiți agenți care sunt specialiști în analiza datelor sau interogarea Twitter și accesarea acestor informații. De asemenea, facem parteneriate acum cu organizații care au creat agenți de intenție care pot lua limbajul natural și apoi pot acționa pe baza acestuia, de exemplu, comerțul bazat pe interesele și cercetările utilizatorilor.

Toate aceste lucruri se pot reuni într-un mod frumos, fără permisiune. Facem chiar și astfel încât utilizatorii finali care nu sunt programatori să poată crea agenți cu generatorul nostru fără cod și să pună împreună acele piese diferite pentru a le învăța ceva ce știu.

Prin ce diferă abordarea lui Theoriq de modelele AI generaliste precum ChatGPT?

Credem cu adevărat că ne mutăm într-o lume în care veți avea sisteme sau agenți AI mai specializati. ChatGPT nu este doar un model; devine mai agentic în sine, dar este generalist. Este o dimensiune unică pentru toate. Încearcă să facă totul și există loc pentru asta. Cu siguranță va fi folosit pentru sisteme precum Perplexity sau căutarea îmbunătățită de AI de la Google.

Cu toate acestea, credem că, cu cât nevoile dvs. sunt mai specializate, cu atât este mai util să aveți un instrument pe care l-a creat un expert, care este bun la lucrurile foarte specifice pe care le doriți. Cu capacitatea de a crea agenți folosind un generator fără cod, va fi mai bine pentru cei care doresc să facă ceva în mod repetat să construiască un agent care să facă acel lucru pentru ei, în loc să hrănească cu lingura un chatbot, să-l corecteze și să repete. .

De exemplu, dacă fac mult marketing, pot învăța un agent cum îmi place să evaluez o campanie și cum să generez și să testez mesaje. Pot avea agenți specializați care fac aceste lucruri în mod repetat. Sau dacă am o strategie care implică sfaturi de la diferiți lideri de opinie cheie (KOL) pentru tranzacționarea cripto, pot construi un colectiv cu contribuția acestor KOL și pot obține sfaturi în timp real pentru deciziile mele.

Aceste instrumente specializate sunt mult mai puternice decât încercarea de a folosi un instrument generic în care trebuie să faceți o mulțime de lucru pentru a găsi informații, să le lipiți într-o fereastră, să încercați să-l faceți să genereze cod și poate să executați acel cod în altă parte.

Cum credeți că putem lupta cu centralizarea pe piața AI? Crezi că este posibil să rezolvi această problemă a centralizării în următorii cinci ani?

Există câteva elemente în ea. Un loc cu adevărat important pentru a începe lupta, cu siguranță pentru noi, este la nivelul agentului. Este o mare diferență dacă aveți standarde deschise și protocoale deschise în care puteți utiliza orice cadru. Aproape toate cadrele de succes pentru dezvoltarea agenților unici sunt open source, cum ar fi LangChain, Llama Index și Crew AI. Am construit unul numit Counsel.

Ceea ce nu vrem să se întâmple este, de exemplu, ca OpenAI să-și preia conducerea pe piață și să facă astfel încât singura modalitate de a construi agenți este să folosească API-urile și datele proprii cu acces restricționat. Deci, este important un punct de plecare pentru a-l face cu adevărat deschis și interoperabil, unde puteți utiliza orice model.

Modelele deschise sunt, de asemenea, o contragreutate foarte importantă pentru modelele comerciale. În timp ce modelele cu greutate deschisă precum Llama 2 sau Qwen nu sunt la fel de bune ca cele mai bune modele comerciale, ele se află într-un an de paritate. Pentru multe cazuri de utilizare, aceasta încă prezintă un compromis atractiv, deoarece aveți mai mult control și mai multă concurență din partea furnizorilor de implementare și a furnizorilor de inferențe, făcându-l optimizat și mai eficient de rulat.

Vedem deja un amestec interesant între modele deschise și modele comerciale și cred că va exista mai multă inovație în acest sens. Suntem cu siguranță fani ai eforturilor precum Sentient și Near, care fac eforturi cu adevărat pentru a construi modele cu adevărat deschise, mai degrabă decât versiunea Web2 a modelelor deschise, care de obicei are un fel de dată de expirare pentru cât timp va fi cu adevărat deschis.

Credem că formarea pe model deschis, descentralizată și condusă de comunitate este cel mai greu lucru de realizat. În același timp, cred că putem face progrese mari în păstrarea alegerii și libertății și să ne asigurăm că nu suntem blocați într-o lume în care un singur furnizor controlează modul în care sunt construiți agenții AI.

Ce avantaje oferă Theoriq dezvoltatorilor din diferite industrii, cum ar fi finanțele și jocurile?

Am proiectat DRF pentru a fi un protocol ușor, care poate servi o varietate de cazuri. Finanțarea și jocurile au cu siguranță nevoi diferite, seturi de date diferite, latențe diferite și niveluri diferite de criticitate. Probabil că aveți o toleranță mult mai mică pentru executarea unei tranzacții eșuate decât pentru un agent care s-ar putea defecta într-un joc.

În jocuri, se întâmplă atât de multă inovație, deoarece oamenii încep să redevină jocuri cu agenți AI uimitori. Întreaga idee a unui NPC a fost într-adevăr un compromis între ceea ce ar putea fi automatizat pentru a aduce un joc non-uman într-un joc când jocul non-uman era destul de limitat. În zilele noastre, inteligența artificială doar aruncă în aer. Există o mulțime de jocuri în care jucătorul vrea să fie liderul unei întregi echipe, iar acum ca acea echipă să fie membri ai echipei cu adevărat inteligenți și ghidarea IA devine o posibilitate cu adevărat interesantă.

În finanțe, unele dintre cazurile de utilizare includ facilitarea oamenilor să obțină cele mai actualizate informații, simplificarea tranzacționării și chiar automatizarea strategiilor de tranzacționare, precum și consultarea mai multor experți în timp real, obținerea de sfaturi și profitând de oportunități.

Deși există diferențe în ceea ce privește cerințele, există încă o mulțime de elemente fundamentale care sunt similare, cum ar fi agenții capabili să dețină lucruri, să facă tranzacții și să opereze aproape în timp real. Veți vedea diferențe în lucruri precum valoarea unei tranzacții în jocuri tinde să fie mult mai mică decât în ​​finanțe, așa că puteți accepta probabil mai multă latență și mai mult risc de credit pentru plăți și interacțiuni mai puțin frecvente în lanț.

În toate cazurile, reputația și calitatea agentului devin incredibil de importante, mai ales într-un spațiu în care lucrurile se mișcă atât de repede. Modul în care gestionăm feedback-ul asupra agenților include evaluarea umană și evaluatorii AI care evaluează alți agenți. De asemenea, vom adăuga miza pentru a le face oamenilor să identifice cu ușurință următorul agent excelent pentru un caz de utilizare și să beneficieze de avansarea și găsirea agentului grozav care oferă acel semnal.

Theoriq a menționat un generator fără cod pentru creatorii AI. Înseamnă asta că oricine poate construi agenți AI sau există limitări?

Suntem încântați să lansăm prima noastră versiune a generatorului nostru fără cod luna viitoare. Va oferi acces la o varietate de date sociale, abilitatea de a identifica și accesa cu crawlere site-uri, de a răspunde la întrebări din acele date și de a avea context din informațiile anterioare. Continuăm să vedem oportunitatea de a continua să extindem capacitățile generatorului fără cod, astfel încât, dacă știți ceva, să puteți învăța un agent AI cum să o facă.

Scopul nostru este să-l facem cât mai bogat posibil. Va exista întotdeauna mai multă expresivitate dacă puteți scrie cod personalizat și, din ce în ce mai mult, agenții AI înșiși vă pot ajuta să scrieți codul respectiv. Dar vrem să facem cât mai capabil să construim agenți cu adevărat bogați și puternici, fără a necesita abilități de programare.

Principiul nostru călăuzitor este că nu ar trebui să faci programare deghizat. Există o mulțime de abordări fără cod pentru agenții AI care implică aranjarea grafică a unui program, ceea ce nu este mai ușor decât programarea. Chiar și programatorii preferă să scrie în cod, decât să programeze grafic. Credem că AI este suficient de inteligentă pentru a vă permite să aveți conversații și să împărtășiți informații pentru a obține rezultate bune fără a fi nevoie să programați în mod explicit.

Pe piețele de predicție, dacă folosim agenți AI pentru a prezice prețurile sau alte procese, putem avea încredere în rezultate pentru că au fost realizate de AI? 

Încercarea de a obține previziuni foarte bune, fie pentru prețuri, fie pentru orice altceva, este o problemă destul de dificilă. Crearea de instrumente care îi ajută pe oameni să exploreze și să obțină informații, permițându-i să ia singuri decizia corectă, este un mare câștig. Coboară dramatic ștacheta în obținerea accesului la informații bune care se potrivesc cu presupunerile și înțelegerea dvs.

Acolo unde există o piață eficientă, ar trebui să vă așteptați că va fi greu pentru un agent AI sau orice alt instrument să vă ofere îmbunătățiri semnificative. Credem că agenții AI pot ajuta foarte mult cu piețele puțin tranzacționate și subiecte mai puțin studiate. Ele pot ajuta oamenii mult mai repede să facă predicții bune. Adesea, în munca unei persoane, există o mulțime de lucruri pe care ați dori să le preziceți și nu aveți timp să faceți toate cercetările. Așadar, a pune împreună o predicție solidă cu privire la aceasta este o victorie uriașă.

Studiile au arătat că agenții AI sunt de fapt competitivi cu superprognozatorii umani. Deci, sunt destul de buni la prezice și sunt capabili să ajungă aproximativ la stadiul tehnicii. Dar simt că marea victorie aici nu este o cursă a înarmărilor a celor mai bune predicții AI. Cred că este mai interesant că democratizează accesul. Nu trebuie să fii un super prognozator sau să lucrezi într-un fond speculativ cu o echipă mare de cercetare pentru a avea acces la acest tip de tehnologie.

Cum face față Theoriq provocărilor etice legate de dezvoltarea AI?

Cred că este important să avem drepturi etice. AI va fi puternică și transformatoare și trebuie să echilibrăm riscurile centralizării și descentralizării. Este incredibil de periculos să ai câteva monopoluri să controleze o tehnologie care este transformatoare. Am văzut deja că, chiar și cu rețelele sociale, doar modul în care câteva companii pot afecta fluxul de informații într-o democrație este o responsabilitate masivă.

Nu cred că putem avea încredere în tehnologia mare pentru a dezvolta AI în mod responsabil. La sfârșitul zilei, vom vedea cu adevărat o decizie de a ne opri atunci când se văd lucruri riscante? OpenAI înșiși cred că cel mai recent model al lor, GPT-4, este un risc mediu pentru a ajuta la dezvoltarea armelor de distrugere în masă (chimice, biologice, radiologice, nucleare). Ei au declarat că nu știu cum să reducă acest risc. Când ajung la riscuri ridicate, în cazul în care politica lor este că nu vor lansa acel model, se vor conforma cu asta, deoarece concurenții precum Meta ar putea avansa?

În lumea descentralizată, trebuie să fim capabili să detectăm abuzul, să-l blocăm și să creăm stimulente pentru ca agenții să se comporte responsabil și pro-social, nu recompensând agenții egoiști care creează rezultate proaste. Trebuie să avem o coordonare puternică. Acesta este, de asemenea, unul dintre punctele forte ale descentralizării Web3 – putem avea o tehnologie modernă de coordonare care are mai mult impact decât tehnologia de coordonare pe care tinde să se bazeze Web2, care este reglementarea guvernamentală.

Avem nevoie de reglementări guvernamentale și de acțiuni guvernamentale, dar dacă așteptăm ca guvernul să ajungă din urmă, avem multe probleme. Putem face mai bine? Am avut o conversație bună cu Sriram de la Eigenlayer și este pasionat de utilizarea inovațiilor în tehnologia de coordonare de la Web3 pentru a permite rezultate mai bune în AI. Cred că este o direcție importantă. Acestea sunt probleme grele și trebuie să le luăm în serios.

Ce tendințe viitoare în AI și Web3 prevedeți? Are Theoriq planuri de a implementa noi instrumente pentru aceste tendințe?

Lucrurile vor continua să se miște foarte repede. Credem că puterea colectivelor de agenți AI va fi de așa natură încât până la sfârșitul deceniului, majoritatea activităților de cunoaștere vor fi realizate de agenții AI în colective. Pentru a realiza acest lucru, există atât de mult de lucru pentru rafinarea, evaluarea și descoperirea agenților, oferind semnale solide din partea comunității cu miza și crearea unei modalități grozave de a construi un ecosistem, astfel încât oamenii să aibă mai multe stimulente pentru a construi și a câștiga din creând următorul mare agent.

Dezvoltăm generatorul fără cod despre care am vorbit, construind acel volant, astfel încât ecosistemul deschis să fie cel mai de succes. Acest lucru duce la toți acești parteneri grozavi pe care îi avem, fie că este vorba de dezvoltatori de modele deschise precum Sentient și Near, furnizori de implementare deschisă și de inferență de model precum Nosana, Hyperbolic și Akash, oameni precum 0G care oferă servicii scalabile și stocare a infrastructurii de calcul sau date. furnizori precum Masa, Graph, Coin Network și Space and Time.

Vedem ecosistemul în creștere cu generatori de agenți precum SphereOne, Ember și Quill AI. O altă tendință pe care o prevedem este că modalitatea de interacțiune cu AI va continua să se schimbe. În acest moment, ai tendința de a avea interacțiuni destul de frecvente cu agenții, deoarece aceștia nu sunt atât de autonomi și trebuie să se înregistreze destul de des. De-a lungul timpului, credem că agenții vor avea o interfață de durată mai lungă. Este mai degrabă ca și cum ai putea colabora la documente cu ei sau ar putea lucra într-o bază de cod și vei trimite mesaje înainte și înapoi, chiar și vei avea întâlniri.

Stilul de interacțiune cu agenții va trece de la lucrul de câteva minute împreună la proiecte de câteva săptămâni și luni în care agenții colaborează cu tine și participă în mod continuu. Cred că puterea ecosistemului Web3 pentru AI care se unește este cu adevărat specială, iar platforma Theoriq este bine poziționată pentru a sprijini aceste dezvoltări.

Postarea Ruperea monopolului AI: cum arhitectura modulară a lui Theoriq deschide calea pentru un peisaj tehnologic mai democratic și mai inovator a apărut prima dată pe Metaverse Post.