Mâine, piața așteaptă cu nerăbdare ca $BIO să fie oficial lansat. Ca un proiect DeSci susținut personal de Binance, piața speculează dacă lansarea $BIO va impulsiona creșterea pe lanț în sectorul DeSci și va lua o parte din lichiditatea sectorului AI. Dar trebuie să fie sectorul AI și DeSci într-o relație de competiție? Nici vorbă. Recent, proiectul YesNoError de pe lanțul Solana a deschis un drum care combină DeSci și AI, folosind tehnologia AI pentru a verifica și a descoperi erori în lucrările de cercetare. Tokenul $YNE a fost lansat pe 20 decembrie, având o capitalizare de piață rapidă de 60 de milioane de dolari, și a fost apoi promovat de cunoscutul KOL Andrew Kang (denumit AK în continuare), având în prezent o capitalizare de aproximativ 50 de milioane de dolari. Este cu adevărat necesar să se verifice lucrările științifice cu AI? Dacă nu înțelegi încă utilitatea YesNoError, un tweet explicativ al membrului echipei YesNoError, Ben Parr, ilustrează necesitatea verificării informațiilor greșite din lucrările științifice: În octombrie 2024, o lucrare de cercetare a susținut că ustensilele de plastic negre conțin toxine, iar vestea s-a răspândit rapid în mass-media. (The Atlantic) a publicat chiar un articol intitulat „Aruncă-ți ustensilele de plastic negre”, provocând panică în rândul publicului. Chiar și Ben Parr a început să își curețe ustensilele. Cu toate acestea, Joe Schwartz, directorul Biroului 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 grave, iar aceste erori pot avea un impact substanțial asupra vieții oamenilor obișnuiți. Folosind tehnologia AI pentru a verifica lucrările de cercetare, se pot evita în mare măsură aceste erori de calcul rudimentare. YesNoError a fost creat tocmai din această necesitate. YesNoError a fost fondat de Matt Schlicht, utilizând modelul o1 de la OpenAI ca bază tehnologică. Modul în care funcționează proiectul este foarte direct: echipa folosește AI pentru a verifica lucrările de cercetare, iar problemele descoperite sunt publicate pe site-ul lor yesnoerror.com și pe Twitter-ul oficial. Prin această modalitate de operare transparentă, comunitatea științifică și publicul pot fi informați în timp util despre problemele ce pot apărea în cercetările importante. Deși proiectul este la început, a obținut deja rezultate semnificative, descoperind mai multe erori în cercetări. Tokenul $YNE a fost, de asemenea, dotat cu cazuri de utilizare, deținătorii putând cheltui $YNE pentru a avea prioritate la verificarea lucrărilor lor de către YesNoError AI. Până în prezent, YesNoError AI a verificat 2219 lucrări și a descoperit într-adevăr multe erori în lucrări. Aprobat sau contestat, unele voci din piață îl susțin pe AK. În ziua lansării tokenului $YNE, AK, care a fost întotdeauna optimist în legătură cu DeSci, a exprimat aprecierea sa pentru proiectul YesNoError. AK a declarat: „Valoarea de bază a YesNoError constă în implementarea reală a criptomonedelor x AI x DeSci.” YesNoError utilizează caracteristicile ecosistemului criptomonedelor; în acest mediu special, capitalul nu necesită un randament tradițional al investiției. Atâta vreme cât poți atrage suficientă atenție, poți obține sprijin financiar abundent. (Adică economia atenției, dacă cineva este interesat, cineva va cumpăra tokenul.) De asemenea, YesNoError a găsit o direcție excelentă de aplicare pentru criptomonede. În scenarii potrivite, tokenul nu mai este doar o simplă iluzie, ci poate susține cu adevărat produsele publice pe care modelele de afaceri tradiționale le găsesc greu de menținut. Poate pentru că este foarte optimist (sau are o poziție considerabilă?), pe 31 decembrie, AK a publicat din nou pentru a prezenta și a lăuda necesitatea și utilitatea existenței YesNoError dintr-o perspectivă bazată pe date. AK a afirmat că YesNoError are capacitatea de a verifica erorile din peste 90 de milioane de lucrări din baza de date științifică globală, putând finaliza verificarea în câteva săptămâni sau luni. Dacă ar fi realizată manual, ar necesita zeci de mii de ani, chiar și creând o echipă de 5000 de doctori, ar dura aproape zece ani (și în acești zece ani nu ar putea ține pasul cu viteza de publicare a noilor lucrări), iar estimarea conservatoare ar necesita 5,4 miliarde de dolari. Iar prin modelul AI optimizat, ar necesita doar aproximativ 30 de milioane de dolari (0,3 dolari pe lucrare) pentru a finaliza lucrările de verificare mai precise și standardizate - costul fiind mai puțin de 1% din metoda manuală. Dacă ar fi în domeniul științific tradițional, a strânge 30 de milioane de dolari ar fi o sarcină considerabilă, dar evident, în criptomonede, acest lucru devine mult mai ușor. (Deși sunt incluse multe elemente de speculație, capitalizarea de piață a $YNE a atins deja 50 de milioane de dolari în doar zece zile.) În prezent, acest agent AI a verificat deja peste 1700 de lucrări, având o rată de eroare de aproximativ 3-4%. Iar ulterior, prin optimizare continuă, viteza de procesare va fi îmbunătățită și mai mult. Din cele 90 de milioane de lucrări, este foarte posibil să existe multe lucrări importante care conțin erori semnificative, iar corectarea acestor erori va avea un impact pozitiv substanțial asupra lumii. Contul oficial BIO Protocol este de asemenea de acord cu punctul de vedere al lui AK: Este o nevoie falsă? În afară de vocile optimiste, există și scepticism cu privire la necesitatea reală a YesNoError. Kyle Samani, co-fondator al Multicoin Capital, a exprimat o opinie contrară sub postarea lui AK. Kyle consideră că, conform principiului 80/20, doar un număr mic de lucrări sunt cu adevărat importante, iar aceste lucrări importante, fiind deja foarte urmărite, este puțin probabil să conțină erori cunoscute. Cu toate acestea, Andrew Kang a contrazis această afirmație 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, tot ar exista 4,5 milioane de lucrări importante. Chiar dacă rata de eroare pentru aceste lucrări importante ar fi de doar 0,1%, aceasta ar însemna totuși că există 4500 de lucrări importante care necesită corectare. Și cazul menționat anterior al „cercetării despre lopata neagră” ilustrează pe deplin că chiar și lucrările de mare impact pot conține erori, având un anumit impact asupra societății. Concluzie Verificarea lucrărilor cu ajutorul AI nu este un lucru nou; de când a apărut ChatGPT, au existat multe exemple de utilizare a AI pentru verificarea lucrărilor. Așadar, din perspectiva criptomonedelor, apariția YesNoError ar putea contribui la soluționarea problemelor legate de erorile din lucrările științifice, având în același timp o dezvoltare reală a utilizării criptomonedelor dincolo de speculații (desigur, acum poate fi încă la începutul proiectului, iar o parte din valoare depinde în continuare de entuziasmul speculativ al pieței). Revenind la comportamentul pieței, deși multe acțiuni optimiste pot fi rezumate prin „fundul decide mintea”, dacă un proiect este cu adevărat viabil și are o valoare practică în afara speculațiilor, atunci acest tip de comportament de „a câștiga bani stând” va fi cu siguranță recunoscut de piață. Cum va evolua YesNoError în continuare, va depinde de determinarea echipei de a continua după ce valul speculativ se va diminua. Rămânem în atenție. Sperăm să existe din ce în ce mai multe proiecte care să aducă beneficii lumii.