Text original: Arhetip
Compilat de: Yuliya, PANews
În contextul rapid al dezvoltării tehnologiilor de inteligență artificială și blockchain, intersecția acestor două domenii generează posibilități inovatoare incitante. Acest articol analizează în profunzime cele 10 domenii importante de urmărit în 2025, de la interacțiunea agenților inteligenți la calculul descentralizat, de la transformările din piața de date la progresele în tehnologiile de confidențialitate.
1. Interacțiunea între agenți
Transparența și caracteristicile de combinare înnăscute ale blockchain-ului îl fac un strat de bază ideal pentru interacțiunea între agenți. Agenții inteligenți dezvoltați de diferite entități, servind scopuri diferite, pot interacționa fără probleme pe blockchain. Au apărut deja unele aplicații experimentale remarcabile, cum ar fi transferurile de fonduri între agenți, emiterea comună de token-uri etc.
Potencialul de dezvoltare al interacțiunii între agenți se manifestă în principal în două direcții: mai întâi, deschiderea de noi domenii de aplicare, cum ar fi scenariile sociale noi generate de interacțiunea agenților; în al doilea rând, optimizarea fluxurilor de lucru existente la nivel de întreprindere, inclusiv certificarea platformelor și validarea, plăți mici, integrarea fluxurilor de lucru între platforme și alte etape tradiționale mai complicate.
aethernet și clanker au realizat emiterea comună de token-uri pe platforma Warpcast
2. Organizații de agenți inteligenți descentralizați
Coordonarea multi-agent pe scară largă este un alt domeniu de cercetare incitant. Acesta implică modul în care sistemele multi-agent colaborează pentru a finaliza sarcini, a rezolva probleme și a guverna sisteme și protocoale. Vitalik a menționat în articolul său din începutul anului 2024 despre (perspectivele și provocările aplicațiilor de criptomonedă și AI) posibilitatea utilizării agenților AI în piețele de previziune și arbitraj. El consideră că, dintr-o perspectivă macro, sistemele multi-agent arată un potențial semnificativ în descoperirea "adevărului" și în sistemele de auto-guvernare.
Industria continuă să exploreze și să experimenteze limitele capacității sistemelor multi-agent și diferitele forme ale "inteligenței de grup". Ca o extensie a coordonării între agenți, coordonarea între agenți și oameni constituie, de asemenea, un spațiu de design interesant, în special în ceea ce privește modul în care comunitățile interacționează în jurul agenților și modul în care agenții organizează oamenii pentru a desfășura acțiuni colective.
Cercetătorii se concentrează în mod special asupra experimentelor cu agenți în care funcția obiectiv implică coordonarea umană pe scară largă. Aceste aplicații necesită mecanisme de validare corespunzătoare, mai ales atunci când munca umană este realizată în afara lanțului. Această colaborare om-mașină ar putea genera comportamente emergente unice și interesante.
3. Distracție multimedia cu agenți inteligenți
Conceptul de personalitate digitală există de câteva decenii.
Încă din 2007, Hatsune Miku a putut organiza concerte sold-out în fața a 20.000 de oameni;
Lil Miquela, un influencer virtual născut în 2016, are peste 2 milioane de fani pe Instagram.
Neuro-sama, un streamer virtual AI lansat în 2022, a acumulat peste 600.000 de abonați pe platforma Twitch;
PLAVE, un grup virtual coreean înființat în 2023, a obținut peste 300 de milioane de vizionări pe YouTube în mai puțin de doi ani.
Pe măsură ce infrastructura AI avansează și blockchain-ul se integrează în plăți, transferuri de valoare și aplicații de date deschise, acești agenți inteligenți ar putea obține un grad mai mare de autonomie în 2025, deschizând posibilitatea unui nou tip de divertisment mainstream.
Din colțul din stânga sus în sensul acelor de ceasornic: Hatsune Miku, Luna de la Virtuals, Lil Miquela și PLAVE
4. Marketing de conținut generat de agenți inteligenți
Spre deosebire de cazul agenților inteligenți menționați anterior ca produse, agenții inteligenți pot servi și ca instrumente complementare pentru produse. În era economiei atenției de astăzi, furnizarea continuă de conținut captivant este esențială pentru succesul oricărei idei creative, produs sau companie. Conținutul generat de agenți inteligenți devine un instrument puternic pentru echipele care asigură producția continuă de conținut 24/7.
Dezvoltarea acestui domeniu a fost accelerată de discuțiile despre limitele dintre monedele meme și agenții inteligenți. Chiar dacă nu s-a realizat complet „inteligența”, agenții inteligenți au devenit un instrument puternic pentru răspândirea monedelor meme.
Domeniul jocurilor oferă un alt caz tipic. Jocurile moderne necesită din ce în ce mai mult să rămână dinamice pentru a menține implicarea utilizatorilor. În mod tradițional, cultivarea conținutului generat de utilizatori (UGC) este metoda clasică pentru a crea dinamism în jocuri. În schimb, conținutul pur generat (inclusiv obiecte din joc, personaje NPC, niveluri complet generate etc.) ar putea reprezenta următoarea etapă a acestei evoluții. În perspectiva anului 2025, capacitățile agenților inteligenți vor extinde semnificativ limitele strategiilor tradiționale de distribuție.
5. Instrumente și platforme artistice de nouă generație
Seria de interviuri "În conversație cu" (IN CONVERSATION WITH) lansată în 2024 a intervievat artiști activi în domeniul criptomonedelor și al artelor vizuale, designului și curatoriei. Aceste interviuri au scos la iveală o observație importantă: artiștii interesați de criptomonede tind să fie, de asemenea, preocupați de tehnologiile de vârf mai largi și au tendința de a integra profund aceste tehnologi în estetica sau esența practică a artei lor, cum ar fi obiectele AR/VR, arta bazată pe cod și arta programării în timp real.
Arta generativă a avut întotdeauna un efect sinergic cu tehnologia blockchain, ceea ce evidențiază potențialul său ca infrastructură pentru arta AI. Pe platformele tradiționale de prezentare, este extrem de dificil să se expună corect aceste noi medii artistice. Platforma ArtBlocks ilustrează viitorul expunerii, stocării, monetizării și păstrării artei digitale folosind tehnologia blockchain, îmbunătățind semnificativ experiența generală a artiștilor și spectatorilor.
Pe lângă funcțiile de prezentare, instrumentele AI extind capacitatea publicului larg de a crea artă. Această tendință de democratizare transformă peisajul creației artistice. În perspectiva anului 2025, cum va extinde sau împuternici tehnologia blockchain aceste instrumente va fi o direcție de dezvoltare extrem de atractivă.
Extras din (Dialog: Maya Man)
6. Piața de date
De când Clive Humby a declarat că "datele sunt noul petrol", au trecut 20 de ani, iar companiile mari au luat măsuri decisive pentru a acumula și monetiza datele utilizatorilor. Utilizatorii au realizat că datele lor sunt fundamentul acestor companii de miliarde de dolari, dar au foarte puțin control asupra modului în care sunt folosite datele și nu pot împărtăși profiturile generate de date. Odată cu dezvoltarea rapidă a modelor AI puternice, această contradicție devine și mai evidentă.
Oportunitățile cu care se confruntă piața de date sunt în două direcții: prima este rezolvarea problemei exploatării datelor utilizatorilor, iar a doua este rezolvarea problemei lipsei de date, deoarece modele mai mari și mai bune consumă datele disponibile pe internetul public, un "câmp de petrol" ușor accesibil, și au nevoie de noi surse de date.
Puterea datelor revine utilizatorilor
Despre cum să folosim infrastructura descentralizată pentru a restitui puterea datelor utilizatorilor, aceasta este un spațiu larg de design care necesită soluții inovatoare în mai multe domenii. Unele dintre cele mai urgente întrebări includ:
Locația stocării datelor și modul în care se protejează confidențialitatea în procesul de stocare, transmitere și calcul;
Cum să evaluăm, să selectăm și să măsurăm obiectiv calitatea datelor;
Ce mecanism să folosească pentru a atribui și a monetiza (în special pentru a urmări valoarea înapoi la sursă după inferență);
Și ce tip de sistem de orchestrare sau de recuperare a datelor să folosim într-un ecosistem de modele diversificat.
Limitare a ofertei
În abordarea limitărilor ofertei, cheia nu este doar replicarea modelului Scale AI cu token-uri, ci înțelegerea domeniilor în care putem construi avantaje în condiții favorabile tehnologic, și cum să construim soluții cu un avantaj competitiv, fie în scală, calitate sau în mecanisme de stimulare (și selecție) mai bune pentru a crea produse de date de valoare mai mare. În special, având în vedere că cea mai mare parte a cererii provine încă din Web2 AI, este un domeniu important de cercetare să ne gândim cum să combinăm mecanismele de execuție a contractelor inteligente cu acordurile tradiționale de nivel de serviciu (SLA) și instrumentele.
7. Calcul descentralizat
Dacă datele sunt un element fundamental pentru dezvoltarea și desfășurarea AI, atunci puterea de calcul este un alt component cheie. Modelele tradiționale de centre de date mari au dominat în mare parte traiectoria dezvoltării învățării profunde și AI în ultimii ani datorită avantajelor lor unice în domeniul locației, energiei și hardware-ului. Totuși, limitările fizice și dezvoltarea tehnologiilor open-source contestă acest model.
Prima etapă a calculului AI descentralizat (v1) este practic o replicare a serviciilor cloud GPU Web2, fără avantaje reale pe partea ofertei (hardware sau centre de date) și cu o cerere organică limitată.
În a doua etapă (v2), unele echipe remarcabile construiesc un întreg stivă tehnologică pe baza furnizării de calcul de înaltă performanță (HPC), demonstrând abilități unice în planificare, rutare și stabilire a prețurilor, în timp ce dezvoltă funcționalități proprietare pentru a atrage cererea și a face față comprimării profitului, în special în partea de inferență. Echipele au început să se specializeze în utilizarea scenariilor și strategiilor de piață, unele concentrându-se pe integrarea cadrelor de compilare pentru a realiza rutarea eficientă a inferenței între hardware-uri, în timp ce altele inovează cadre de antrenare a modelelor distribuite pe rețelele de calcul pe care le construiesc.
Industria a început chiar să observe apariția pieței AI-Fi, cu apariția unor primii economici inovatori care transformă puterea de calcul și GPU-urile în active generatoare de venituri, sau folosind lichiditatea pe lanț pentru a oferi surse alternative de fonduri pentru achiziționarea hardware-ului de către centrele de date.
Întrebarea principală aici este în ce măsură AI descentralizat va fi dezvoltat și desfășurat pe infrastructura de calcul descentralizată, sau dacă, precum în domeniul stocării, decalajul dintre ideal și cerințele reale va exista întotdeauna, făcând ca această idee să nu își îndeplinească pe deplin potențialul.
8. Standardele de contabilitate a calculului
În ceea ce privește mecanismele de stimulare din rețelele de calcul de înaltă performanță descentralizate, o provocare principală în coordonarea resurselor de calcul heterogene este lipsa unor standarde unificate de contabilizare a calculului. Modelele AI adaugă o complexitate unică în spațiul de ieșire al calculului de înaltă performanță, inclusiv variantele modelului, schemele de cuantificare, și nivelurile de aleatorietate reglabile prin temperatura modelului și hiperparametrii de eșantionare. În plus, hardware-ul AI poate produce rezultate diferite din cauza diferențelor în arhitectura GPU și versiunile CUDA. Acești factori conduc în cele din urmă la necesitatea stabilirii unor standarde pentru a reglementa modul în care modelele și piețele de calcul măsoară capacitatea de calcul în sisteme distribuite heterogene.
Parțial din cauza lipsei acestor standarde, în 2024 au apărut mai multe cazuri în domeniul Web2 și Web3, în care piețele de modele și calcul nu au reușit să contabilizeze corect calitatea și cantitatea calculului. Aceasta a condus utilizatorii să efectueze teste de referință comparativă prin rularea propriilor modele de comparație și prin limitarea ratei pieței de calcul pentru a executa dovezi de muncă, astfel auditurând performanța reală a acestor straturi AI.
În perspectiva anului 2025, domeniul transversal al tehnologiei criptografice și AI are potențialul de a realiza progrese semnificative în ceea ce privește verificabilitatea, fiind mai ușor de verificat în comparație cu AI tradițional. Este esențial pentru utilizatorii obișnuiți să poată compara în mod echitabil toate aspectele rezultatelor modelelor sau grupurilor de calcul, ceea ce va ajuta la auditarea și evaluarea performanței sistemului.
9. Primi de confidențialitate probabilistici
În "Perspectiva și provocările aplicațiilor de criptomonedă și AI", Vitalik a subliniat o provocare unică în conectarea criptomonedelor și AI: ‘“În domeniul criptografiei, open source este singura cale de a obține o securitate adevărată, dar în domeniul AI, deschiderea modelului (chiar și a datelor de antrenament) va crește semnificativ riscul de atacuri de învățare adversarială.”
Deși confidențialitatea nu este un domeniu nou în cercetarea blockchain, dezvoltarea rapidă a AI accelerează cercetarea și aplicarea primelor criptografice care sprijină confidențialitatea. În 2024, s-au înregistrat progrese semnificative în tehnologiile de îmbunătățire a confidențialității, cum ar fi dovezile zero-știute (ZK), criptarea complet omomorfă (FHE), mediile de execuție de încredere (TEE) și calculul multi-participant (MPC), care sunt utilizate în scenarii generale de aplicare, cum ar fi starea privată a calculului datelor criptate. În același timp, giganții AI centralizați, cum ar fi Nvidia și Apple, folosesc TEE proprietare pentru învățarea federată și inferența AI privată, asigurând confidențialitatea în timp ce mențin hardware-ul, firmware-ul și modelele consistente între sisteme.
Pe baza acestor dezvoltări, industria urmărește îndeaproape progresele în tehnologiile de menținere a confidențialității în tranzițiile de stare aleatorii și modul în care aceste tehnologii pot accelera implementarea practică a aplicațiilor AI descentralizate pe sisteme heterogene. Acesta include diverse aspecte, de la inferența privată descentralizată până la conductele de stocare/acces la date criptate, precum și medii de execuție complet suverane.
Tehnologia AI a Apple și procesorul grafic H100 al Nvidia
10. Intenția agenților și interfața de tranzacționare pentru utilizatori de nouă generație
În ultimele 12-16 luni, au existat ambiguități în definirea conceptelor de intenție, comportament al agenților, intenția agenților, soluții, soluții ale agenților etc., iar diferențele dintre aceste concepte și dezvoltarea tradițională a "roboților" din ultimii ani nu au fost clar definite. Agenții AI care efectuează tranzacții pe lanț în mod autonom sunt unul dintre cele mai apropiate scenarii de aplicare.
În următoarele 12 luni, industria se așteaptă să vadă o combinație mai complexă de sisteme lingvistice cu diferite tipuri de date și arhitecturi de rețele neuronale, avansând astfel dezvoltarea întregului spațiu de design. Aceasta a generat câteva întrebări cheie:
Vor folosi agenții sistemele existente de tranzacții pe lanț sau vor dezvolta propriile instrumente și metode?
Vor continua modelele de limbaj mari să servească drept backend pentru aceste sisteme de tranzacționare ale agenților sau vor apărea sisteme complet noi?
La nivelul interfeței, vor începe utilizatorii să tranzacționeze folosind limbaj natural?
Conceptul clasic de "portofel egal cu browser" va fi realizat în cele din urmă?
Răspunsurile la aceste întrebări vor influența profund direcția viitoare a tranzacțiilor cu criptomonede. Pe măsură ce tehnologia AI avansează, sistemele de agenți ar putea deveni mai inteligente și autonome, capabile să înțeleagă și să execute mai bine intențiile utilizatorilor.