Статья: Shen Chao TechFlow
Завтра долгожданный $BIO наконец-то официально запустится. Как проект DeSci, поддерживаемый Binance, рынок гадает, повлияет ли запуск $BIO на бурный рост сектора DeSci и заберет ли часть ликвидности у сектора AI.
Но обязательно ли AI и DeSci находятся в конкурентных отношениях? Нет. Недавно обсуждаемое решение YesNoError на блокчейне Solana идет по пути интеграции DeSci и AI, используя технологии AI для проверки и выявления ошибок в научных статьях.
Его токен $YNE 20 декабря, в день запуска, достиг рыночной капитализации в 60 миллионов долларов, а затем был дополнительно поддержан известным KOL в Twitter Эндрю Кангом (в дальнейшем AK), текущая рыночная капитализация составляет около 50 миллионов долларов.
Действительно ли необходим AI для проверки научных статей?
Если вы все еще не понимаете, в чем заключается практическое применение YesNoError, один из членов команды YesNoError, Бен Парр, в своем объяснительном твите привел примеры необходимости проверки ошибок в научных статьях.
В октябре 2024 года исследовательская статья утверждала, что черная пластиковая посуда содержит токсины, и эта информация быстро распространилась в СМИ. (The Atlantic Monthly) даже опубликовал статью с заголовком "Выбросьте свою черную пластиковую посуду", вызвав общественную панику. Даже сам Бен Парр начал проверять свою посуду. Тем не менее, директор офиса науки и общества Университета McGill Джо Шварц обнаружил важную математическую ошибку в этом исследовании — простая ошибка в умножении привела к тому, что уровень токсичности был в 10 раз выше реального. Этот случай показывает, что даже на первый взгляд авторитетные исследования могут содержать серьезные ошибки, которые могут существенно повлиять на жизнь обычных людей.
Если использовать технологии AI для проверки исследовательских статей, можно минимизировать эти элементарные ошибки в числовых расчетах. YesNoError как раз и возник на основе этой потребности.
YesNoError был создан Мэттом Шлихтом, который использует модель o1 от OpenAI в качестве технологической основы. Способ работы проекта очень прост: команда использует AI для проверки исследовательских статей, а затем публикует обнаруженные проблемы на их сайте yesnoerror.com и официальном Twitter.
Этот прозрачный способ работы позволяет как научному сообществу, так и общественности своевременно узнать о возможных проблемах в важных исследованиях. Несмотря на то что проект только начинает, он уже достиг некоторых значительных результатов и обнаружил несколько ошибок в исследованиях.
Токен $YNE также получил практическое применение, его владельцы могут тратить $YNE для приоритетной проверки своих статей с помощью YesNoError AI.
На данный момент YesNoError AI уже проверил 2219 статей и действительно обнаружил множество ошибок в статьях.
Признание или сомнение, некоторые голоса на рынке
AK оптимистичен и активно поддерживает.
В день запуска токена $YNE, AK, который всегда поддерживал DeSci, выразил свою признательность к проекту YesNoError.
AK утверждает, что «основная ценность YesNoError заключается в реальной интеграции криптовалюты, AI и DeSci».
YesNoError использует особенности экосистемы криптовалюты: в этой особой среде капитал не требует традиционной инвестиционной отдачи. Если вы можете привлечь достаточное внимание, вы получите достаточную финансовую поддержку. (Это экономика внимания, если кто-то обращает внимание, кто-то купит токены.)
Да, YesNoError также нашел хорошее применение для криптовалюты. В подходящих сценариях токены больше не являются чистым воздухом, а действительно могут поддерживать те общественные продукты, которые традиционные бизнес-модели трудно поддерживают.
Возможно, из-за реальной уверенности (или значительных вложений?), 31 декабря AK снова опубликовал материал, в котором представил данные о необходимости и практичности YesNoError.
AK утверждает, что YesNoError способен проверять ошибки в более чем 90 миллионах статей научной литературы по всему миру, что можно сделать всего за несколько недель или месяцев. Если бы это делали вручную, потребовалось бы десятки тысяч лет, даже если бы была создана команда из 5000 докторов наук, это заняло бы почти десять лет (и за это время не удалось бы успеть за выпуском новых статей), и по самым скромным оценкам потребовалось бы 5,4 миллиарда долларов.
А оптимизированная AI-модель требует всего около 30 миллионов долларов (0,3 доллара за статью) для выполнения более точной и стандартизированной проверки — стоимость составляет менее 1% от ручного метода.
Если бы это происходило в традиционной научной сфере, собрать 30 миллионов долларов было бы тоже не маленькой задачей, но в криптоиндустрии это явно проще. (Хотя это включает в себя множество спекулятивных факторов, всего за десять дней рыночная капитализация $YNE уже достигла 50 миллионов долларов.)
На данный момент этот AI-агент уже проверил более 1700 статей, обнаружив уровень ошибок около 3-4%. А благодаря постоянной оптимизации его скорость обработки еще более увеличится. Из 90 миллионов статей, вероятно, существует множество важных статей с серьезными ошибками, и их исправление окажет существенное положительное влияние на мир.
Официальный аккаунт BIO Protocol также согласен с мнением AK:
Является ли это ложной потребностью? Посмотрим на разные мнения.
Помимо оптимистичных голосов, некоторые также ставят под сомнение реальную необходимость YesNoError.
Соучредитель Multicoin Capital Кайл Самани выразил свое несогласие в комментариях к материалу AK:
Кайл считает, что согласно правилу 80/20, только небольшое количество статей действительно важны, и эти важные статьи получают достаточное внимание, поэтому в них маловероятно наличие известных ошибок.
Однако Эндрю Канг опроверг это с помощью данных. Он указал, что даже по логике Кайла, из 90 миллионов статей, если предположить, что только 5% из них важны, тогда это все равно будет 4,5 миллиона важных статей. Даже если в этих важных статьях только 0,1% ошибок, это все равно означает, что 4500 важных статей имеют ошибки, которые нужно исправить. Приведенный ранее случай "исследования черной лопаты" наглядно показывает, что даже важные статьи могут содержать ошибки и оказывать определенное влияние на общество.
Резюме
Проверка статей с помощью AI на самом деле не нова, с момента появления ChatGPT уже существует множество примеров проверки статей с помощью AI. Если рассмотреть это в контексте криптоиндустрии, появление YesNoError может одновременно помочь решить проблемы с ошибками в научных статьях и дать некоторые реальные возможности для криптовалюты за пределами спекуляций (хотя сейчас это может все еще быть на ранних стадиях проекта, и часть стоимости все еще зависит от спекулятивного энтузиазма рынка).
Возвращаясь к рыночному поведению, хотя многие оптимистичные действия на рынке можно подытожить фразой «жопа решает, что думать», если проект действительно жизнеспособен и имеет практическую ценность за пределами спекуляций, то такое поведение «заработать деньги, стоя» тоже, безусловно, будет признано рынком.
Как именно YesNoError будет развиваться дальше, будет зависеть от решимости команды проекта продолжать после того, как волна спекуляций в рынке утихнет. Мы будем следить за этим.
Надеюсь, что таких проектов, которые приносят пользу миру, становится все больше.
