Mâine, mult așteptatul $BIO va fi lansat oficial. Ca un proiect din sectorul DeSci susținut personal de Binance, piața speculează că lansarea $BIO va duce la o creștere a sectorului DeSci și va atrage o parte din lichiditățile sectorului AI.
Dar este AI și sectorul DeSci într-o relație de competiție? Nu. Proiectul YesNoError, care a fost recent discutat intens pe lanțul Solana, a deschis un drum care îmbină DeSci cu AI, utilizând tehnologia AI pentru a revizui și a descoperi erorile din articolele științifice.
Tokenul său $YNE a atins o capitalizare de piață de 60 de milioane de dolari în ziua lansării, pe 20 decembrie, și a fost ulterior promovat de cunoscutul KOL de pe Twitter Andrew Kang (denumit în continuare AK), având în prezent o capitalizare de aproximativ 50 de milioane de dolari.
Este cu adevărat necesară revizuirea articolelor științifice de către AI?
Dacă încă nu ai înțeles unde constă utilitatea YesNoError, un tweet explicativ al membrului echipei YesNoError, Ben Parr, oferă un exemplu care ilustrează necesitatea revizuirii informațiilor eronate din articolele științifice:
În octombrie 2024, o cercetare a afirmat că ustensilele de gătit din plastic negru conțin toxine, iar această informație s-a răspândit rapid în media. (The Atlantic) a publicat chiar un articol intitulat "Aruncă-ți ustensilele de gătit din plastic negru", generând panică publică. Chiar și Ben Parr a început să-și curețe ustensilele de gătit. Cu toate acestea, Joe Schwartz, directorul biroului de știință și societate de la Universitatea McGill, a descoperit o eroare matematică semnificativă în această cercetare - 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 cercetările care par autoritare pot conține erori semnificative, iar aceste erori pot avea un impact substanțial asupra vieții oamenilor obișnuiți.
Dacă tehnologia AI este utilizată pentru a revizui articolele de cercetare, se pot evita într-o mare măsură aceste erori de calcul de bază. YesNoError s-a născut tocmai din această nevoie.
YesNoError a fost creat de Matt Schlicht, folosind modelul o1 de la OpenAI ca bază tehnologică. Modul de funcționare al proiectului este foarte direct: echipa folosește AI pentru a revizui articolele de cercetare și apoi publică problemele descoperite pe site-ul lor yesnoerror.com și pe Twitter oficial.
Prin această modalitate transparentă de operare, comunitatea științifică și publicul pot fi informați în timp util despre problemele care pot exista în cercetările importante. Deși proiectul este la început, a obținut deja câteva rezultate semnificative, descoperind mai multe erori în cercetare.
Tokenul $YNE a fost, de asemenea, atribuit cazurilor de utilizare practice, deținătorii putând cheltui $YNE pentru ca YesNoError AI să-și revizuiască prioritățile articolelor.
Până în prezent, YesNoError AI a revizuit 2219 articole și a descoperit într-adevăr multe erori în aceste articole.
Recunoaștere sau contestare, unele voci din piață.
AK este optimist, publicând cu fervoritate.
În ziua lansării tokenului $YNE, AK, care a urmărit DeSci, și-a exprimat aprecierea față de proiectul YesNoError.
AK a afirmat că "valoarea de bază a YesNoError constă în implementarea reală a criptomonedelor x AI x DeSci."
YesNoError a profitat de caracteristicile ecosistemului criptomonedelor, în această mediu special, capitalul nu are nevoie de un returnare tradițională a investiției. Atâta timp cât poți atrage suficientă atenție, poți obține suport financiar adecvat. (Adică economia atenției, cu cât mai multă atenție, cu atât mai multă achiziție de tokenuri.)
În același timp, YesNoError a găsit o direcție foarte bună de aplicare pentru criptomonedă. În anumite scenarii, tokenul nu mai este doar o simplă iluzie, ci poate realmente să susțină acele produse publice pe care modelele comerciale tradiționale le găsesc greu de menținut.
Poate că este din cauza optimismului (sau poate dețin prea multe?); pe 31 decembrie, AK a scris din nou despre proiectul YesNoError, lăudându-l din perspectiva datelor pentru necesitatea și utilitatea sa.
AK afirmă că YesNoError are capacitatea de a revizui erorile din peste 90 de milioane de articole din baza de date științifică globală, finalizându-le în câteva săptămâni sau luni. Dacă ar fi să facem o comparație cu revizuirea manuală, ar necesita zeci de mii de ani, chiar și cu o echipă de 5000 de doctori, ar dura aproape zece ani (iar în acești zece ani nu ar putea ține pasul cu viteza de publicare a noilor articole), iar estimarea conservatoare ar necesita 5,4 miliarde de dolari.
Prin intermediul modelului AI optimizat, este nevoie de aproximativ 30 de milioane de dolari (0,3 dolari per articol) pentru a finaliza o muncă de revizuire mai precisă și standardizată - costul fiind de sub 1% din metoda manuală.
Dacă ar fi în domeniul științei tradiționale, a strânge 30 de milioane de dolari ar fi o sarcină considerabilă, dar în criptomonedă, acest lucru devine mult mai ușor. (Deși include multe elemente de speculație, în doar zece zile, capitalizarea de piață a $YNE a ajuns deja la 50 de milioane de dolari.)
În prezent, acest agent AI a revizuit peste 1700 de articole, cu o rată de eroare de aproximativ 3-4%. Iar prin optimizări continue, viteza sa de procesare va fi îmbunătățită. Dintre cele 90 de milioane de articole, este foarte posibil ca multe articole importante să conțină erori semnificative, iar corectarea acestor erori va avea un impact pozitiv substanțial asupra lumii.
Contul oficial BIO Protocol recunoaște și punctul de vedere al lui AK:
Este o cerere falsă? Să vedem vocile diferite.
Pe lângă vocile optimiste, există și persoane care contestă necesitatea reală a YesNoError.
Co-fondatorul Multicoin Capital, Kyle Samani, a exprimat obiecții la acest tweet de laudă al lui AK:
Kyle consideră că, conform principiului 80/20, doar un număr mic de articole sunt cu adevărat importante, iar aceste articole importante, datorită atenției suficiente, este puțin probabil să conțină erori cunoscute.
Cu toate acestea, Andrew Kang a contrazis acest lucru cu date. El a subliniat că, chiar și conform logicii lui Kyle, dintre cele 90 de milioane de articole, presupunând că doar 5% sunt importante, ar exista 4,5 milioane de articole importante. Chiar dacă rata de eroare în aceste articole importante ar fi de doar 0,1%, ar însemna totuși că există 4500 de articole importante care necesită corecturi. Cazul menționat anterior al "cercetării cu lopata neagră" ilustrează pe deplin că chiar și articolele cu impact semnificativ pot conține erori, având un anumit impact asupra societății.
Rezumat
Revizuirea articolelor științifice de către AI nu este chiar o noutate, încă de la apariția ChatGPT au existat multe cazuri de utilizare a AI pentru revizuirea articolelor științifice. Privind în domeniul criptomonedelor, apariția YesNoError ar putea rezolva problemele legate de erorile din articolele științifice și, în același timp, ar putea avea unele dezvoltări reale în utilizarea criptomonedelor dincolo de speculație (desigur, acum poate fi încă într-o etapă incipientă a proiectului, iar o parte din valoare depinde de entuziasmul pieței).
Revenind la comportamentele de piață, deși multe din comportamentele optimiste din piață pot fi rezumate prin "fundul decide mintea", dacă un proiect este cu adevărat fezabil și are o valoare practică și sustenabilă dincolo de speculație, atuncii astfel de comportamente "de a câștiga bani stând" ar fi, fără îndoială, recunoscute de piață.
Cum va evolua YesNoError în continuare, depinde de determinarea echipei de proiect de a continua după ce entuziasmul pieței se va diminua. Rămânem atenți.
Sperăm că tot mai multe proiecte vor aduce beneficii lumii.
