Autorul original: Shenchao TechFlow
Mâine, așteptat de mult timp, $BIO va fi lansat oficial. Ca un proiect din sectorul DeSci susținut personal de Binance, piața speculează că lansarea $BIO va stimula o creștere rapidă în sectorul DeSci și va atrage din lichiditatea sectorului AI.
Dar este AI și sectorul DeSci într-o relație de competiție? Nu neapărat. Proiectul YesNoError, care a fost discutat recent, a găsit o cale de a combina DeSci cu AI, folosind tehnologia AI pentru a revizui și a descoperi erorile din lucrările științifice.
Token-ul său $YNE a atins o valoare de piață de 60 de milioane de dolari în ziua lansării, iar apoi a fost susținut din nou de cunoscutul KOL de pe Twitter, Andrew Kang (numit ulterior AK), valoarea curentă fiind în jur de 50 de milioane de dolari.
Este necesară revizuirea științifică prin AI?
Dacă nu înțelegi încă unde constă utilitatea YesNoError, o postare explicativă de la Ben Parr, un membru al echipei YesNoError, ilustrează necesitatea revizuirii informațiilor eronate din lucrările științifice:
În octombrie 2024, un studiu a afirmat că ustensilele de plastic negre conțin toxine, iar această veste s-a răspândit rapid în media. (The Atlantic) a publicat chiar un articol intitulat „Aruncați-vă ustensilele de plastic negre”, provocând panică publică. Chiar și Ben Parr a început să-și curețe ustensilele. Cu toate acestea, Joe Schwartz, directorul biroului de știință și societate de la Universitatea McGill, a descoperit o eroare matematică importantă în acest studiu - o simplă eroare de înmulțire a dus la raportarea unui nivel de toxicitate de 10 ori mai mare decât cel real. Acest caz arată că, chiar și studiile aparent autoritare pot avea erori semnificative, iar aceste erori pot avea un impact substanțial asupra vieților oamenilor obișnuiți.
Dacă se folosește tehnologia AI pentru a revizui lucrările de cercetare, se pot evita în cea mai mare măsură aceste erori de calcul de bază. YesNoError s-a născut tocmai din această necesitate.
YesNoError a fost creat de Matt Schlicht, folosind modelul o 1 de la OpenAI ca bază tehnică. Modul de funcționare al proiectului este foarte direct: echipa folosește AI pentru a revizui lucrările de cercetare, apoi publică problemele descoperite pe site-ul lor yesnoerror.com și pe Twitter-ul oficial.
Prin acest mod de operare transparent, atât comunitatea științifică, cât și publicul pot fi informați în timp util despre problemele potențiale din cercetările importante. Deși proiectul este la început, a obținut deja câteva rezultate notabile, descoperind mai multe erori în cercetări.
Token-ul $YNE a fost de asemenea dotat cu cazuri de utilizare, deținătorii putând cheltui $YNE pentru a avea prioritate la revizuirea lucrărilor lor de către YesNoError AI.
Până în prezent, YesNoError AI a revizuit 2219 lucrări și a descoperit cu adevărat multe erori în lucrările analizate.
Recunoaștere sau contestare, unele voci de pe piață
AK este optimist, scriind entuziast
În ziua lansării token-ului $YNE, AK, care a susținut mereu DeSci, și-a exprimat aprecierea pentru proiectul YesNoError.
AK afirmă că „valoarea de bază a YesNoError constă în realizarea reală a criptomonedelor x AI x DeSci.”
YesNoError a profitat de caracteristicile ecosistemului criptomonedelor, în acest mediu special, capitalul nu necesită un randament tradițional al investiției. Atâta timp cât poți atrage suficientă atenție, poți obține un suport financiar adecvat. (Adică economia atenției, dacă cineva este interesat, cineva va cumpăra token-uri.)
Între timp, YesNoError a găsit o direcție excelentă de aplicare pentru criptomonede. În scenarii adecvate, token-urile nu mai sunt doar aer, ci pot susține cu adevărat produsele publice care sunt greu de menținut prin modelele comerciale tradiționale.
Poate pentru că este foarte optimist (sau are o poziție considerabilă?), pe 31 decembrie, AK a scris din nou despre YesNoError, subliniind din punct de vedere al datelor necesitatea și utilitatea acestuia.
AK afirmă că YesNoError are capacitatea de a revizui erorile din peste 90 de milioane de lucrări științifice din întreaga lume, putând finaliza procesul în câteva săptămâni sau luni. Dacă ar fi să fie revizuite manual, ar necesita mii de ani, chiar și formând o echipă de 5000 de doctori, ar dura aproape zece ani (iar în acești zece ani nu ar putea ține pasul cu ritmul de publicare a noilor lucrări), iar estimarea conservatoare ar fi de 5,4 miliarde de dolari.
Iar modelul AI optimizat necesită doar aproximativ 30 de milioane de dolari (0,3 dolari per lucrare) pentru a efectua o revizuire mai precisă și standardizată - costurile fiind mai mici de 1% din metoda manuală.
Dacă ar fi vorba de un domeniu științific tradițional, strângerea a 30 de milioane de dolari ar fi o sarcină considerabilă, dar în criptomonedă, devine mult mai ușor. (Deși include multe elemente de speculație, în doar zece zile, valoarea de piață a $YNE a ajuns deja la 50 de milioane de dolari.)
În prezent, acest agent AI a revizuit peste 1700 de lucrări, cu o rată de eroare de aproximativ 3-4%. Iar după optimizări continue, viteza de procesare va fi îmbunătățită și mai mult. Din cele 90 de milioane de lucrări, este foarte probabil să existe multe lucrări importante cu erori semnificative, iar corectarea acestor erori va avea un impact pozitiv substanțial asupra lumii.
Contul oficial BIO Protocol împărtășește aceeași opinie cu AK:
Este o cerere falsă? Să vedem diferitele voci
Pe lângă vocile optimiste, unii pun la îndoială necesitatea reală a YesNoError.
Kyle Samani, co-fondatorul Multicoin Capital, a exprimat unele obiecții sub postarea lui AK:
Kyle consideră că, conform principiului 80/20, doar câteva lucrări sunt cu adevărat importante, iar aceste lucrări importante, fiind foarte vizibile, este puțin probabil să aibă erori cunoscute.
Cu toate acestea, Andrew Kang a contrazis cu date. El a subliniat că, chiar și conform logicii lui Kyle, în cele 90 de milioane de lucrări, presupunând că doar 5% sunt importante, ar exista 4,5 milioane de lucrări importante. Chiar dacă rata de eroare în aceste lucrări importante este de doar 0,1%, tot ar însemna că 4500 de lucrări importante au erori care necesită corectare. Cazul lucrării despre lopata neagră menționat anterior ilustrează pe deplin că, chiar și lucrările cu impact semnificativ pot conține erori, având un anumit impact asupra societății.
Sumar
Revizuirea lucrărilor de către AI nu este de fapt o noutate, de la lansarea ChatGPT au existat deja multe cazuri de revizuire a lucrărilor de către AI. Privind în domeniul criptomonedelor, apariția YesNoError poate, în timp ce abordează problema erorilor din lucrările științifice, să contribuie și la dezvoltarea unor cazuri de utilizare reale pentru criptomonede în afara speculației (desigur, acum este posibil să fie încă în stadiul incipient al proiectului, iar o parte din valoare depinde în continuare de entuziasmul speculativ al pieței).
Revenind la comportamentul pieței, deși multe comportamente optimiste pot fi rezumate prin „fundul decide mintea”, dacă un proiect este cu adevărat viabil și are o valoare practică în afara speculației, atunci este probabil ca acest comportament „de a câștiga bani stând” să fie recunoscut de piață.
Cum va evolua YesNoError în continuare, depinde de determinarea echipei de proiect de a continua după ce valul de speculații de pe piață va trece. Rămânem în atenție.
Sperăm că tot mai multe proiecte vor aduce beneficii lumii.