Оригінальний автор тексту: Archetype
Оригінальний текст перекладено: Шеньчао TechFlow
1. Взаємодія між агентами (Agent-to-Agent Interaction)
Блокчейн, завдяки своїй природній прозорості та комбінованості, є ідеальною платформою для безшовної взаємодії між агентами. У цій взаємодії агенти, розроблені різними організаціями для різних цілей, можуть співпрацювати для виконання завдань. Вже є кілька захоплюючих спроб, наприклад, перекази між агентами, спільне випускання токенів тощо. Ми сподіваємося, що взаємодія між агентами зможе далі розширитися: з одного боку, створити нові сценарії застосування, наприклад, нові соціальні платформи, що керуються агентами; з іншого боку, оптимізувати існуючі робочі процеси підприємств, такі як сертифікація платформ, мікроплатежі, інтеграція міжплатформених робочих потоків тощо, спрощуючи сьогоднішні складні і заплутані процеси. - Денні, Кеті, Аадарш, Дмитрій
Aethernet та Clanker спільно випустили токен на Warpcast
2. Децентралізовані агентські організації (Decentralized Agentic Organizations)
Масштабна співпраця багатьох агентів - це ще один захоплюючий напрямок досліджень. Як багатогрупові системи можуть співпрацювати для виконання завдань, вирішення проблем або навіть управління протоколами та системами? У статті на початку 2024 року (обіцянки та виклики крипто + AI) Віталік запропонував концепцію використання AI-агентів для прогнозування ринків та суджень. Він вважає, що в масштабному застосуванні багатогрупові системи мають великий потенціал у виявленні "істини" та автономному управлінні. Ми сподіваємося побачити, як можливості таких багатогрупових систем будуть далі розкриватися, а також як "колективний інтелект" буде демонструвати більше можливостей в експериментах.
Крім того, співпраця між агентами та людьми також є напрямком, гідним дослідження. Наприклад, як громада може взаємодіяти з агентами або як агенти можуть організувати людей для здійснення колективних дій. Ми сподіваємося побачити більше експериментів агентів, спрямованих на масову співпрацю людей. Звичайно, це потребує певних механізмів верифікації, особливо коли завдання виконуються поза ланцюгом. Але це дослідження може призвести до деяких несподіваних чудових результатів. - Кеті, Дмитрій, Еш
3. Агентський мультимедійний розважальний контент (Agentic Multimedia Entertainment)
Концепція цифрових віртуальних персон існує вже багато років. Наприклад, Хатсуне Міку (Hatsune Miku, 2007) проводила розпродані концерти у залах на 20 000 місць; Lil Miquela (2016) має понад 2 мільйони підписників в Instagram. Нещодавні приклади включають AI віртуального ведучого Neuro-sama (2022), який має понад 600 000 підписників на Twitch; а також анонімний Kpop гурт PLAVE (2023), який за менш ніж два роки перевищив 300 мільйонів переглядів на YouTube. Завдяки розвитку технологій AI та застосуванню блокчейну в платежах, перенесенні вартості та відкритих платформах даних, ці агенти можуть стати більш автономними і, можливо, в 2025 році запустять нову категорію розважального контенту. - Кеті, Дмитрій
Зліва направо за годинниковою стрілкою: Хатсуне Міку, Луна з Virtuals, Lil Miquela та PLAVE
4. Генеративний/агентський контент-маркетинг (Generative/Agentic Content Marketing)
У деяких випадках агенти є продуктами самі по собі, в інших - агенти можуть доповнювати продукти. У економіці уваги постійне створення привабливого контенту є ключем до успіху будь-якої ідеї, продукту або компанії. Генеративний/агентський контент надає командам потужний інструмент для забезпечення масштабованого, круглодобового каналу створення контенту. Ця сфера розвивається швидше через обговорення теми "різниці між мемкоінами та агентами". Агенти є потужним інструментом для поширення мемкоінів, навіть якщо вони ще не повністю реалізували "агентизацію".
Ще один приклад - ігрова індустрія, яка все більше прагне до динамічності, щоб підтримувати залученість користувачів. Класичний підхід полягає в залученні користувачів до створення контенту, а чисто генеративний контент (такий як внутрішньоігрові предмети, NPC, або навіть повністю згенеровані рівні) може стати наступним етапом цієї тенденції. Нам цікаво, як у 2025 році можливості агентів розширять межі розподілу контенту та взаємодії з користувачами. - Кеті
5. Наступне покоління мистецьких інструментів/платформ (Next-Gen Art Tools/Platforms)
У 2024 році ми запустили серію IN CONVERSATION WITH, яка є програмою інтерв'ю з крипто-художниками з галузей музики, візуального мистецтва, дизайну, кураторства тощо. Інтерв'ю цього року привернули мою увагу до тенденції: художники, які цікавляться криптотехнологіями, зазвичай також захоплюються передовими технологіями і сподіваються, що ці технології зможуть глибше інтегруватися у їхню творчу практику, наприклад, об'єкти AR/VR, генеративне мистецтво та живе кодування (livecoding).
Поєднання генеративного мистецтва (Generative Art) з технологією блокчейн має глибокі корені, що робить блокчейн ідеальним носієм для AI-мистецтва. У традиційних платформах демонструвати та представляти ці мистецькі форми є дуже складним. Проте ArtBlocks надає початкове дослідження того, як цифрове мистецтво можна демонструвати, зберігати, монетизувати та зберігати через блокчейн, значно покращуючи досвід художників та глядачів. Крім того, інструменти AI дозволяють звичайним людям легко створювати власні художні твори. Ми з нетерпінням чекаємо, як блокчейн ще більше підвищить можливості цих інструментів у 2025 році. - Кеті
KC: Оскільки ви відчуваєте розчарування в крипто-культурі та маєте розбіжності, що спонукало вас все ж вирішити взяти участь у Web3? Яку цінність Web3 приносить вашій творчій практиці? Це експериментальні дослідження, економічна вигода чи щось інше?
MM: Для мене Web3 має позитивний вплив на мене особисто та інших художників у багатьох аспектах. Зокрема, платформи, які підтримують публікацію генеративного мистецтва, мають для мене особливе значення. Наприклад, ви можете завантажити файл JavaScript, який буде виконуватися в реальному часі, коли хто-небудь карбує або колекціонує твір, і створювати унікальні художні роботи в системі, яку ви створили. Цей процес генерації в реальному часі є центральною частиною моєї творчої практики. Введення випадковості в системи, які я пишу та будую, як концептуально, так і технічно, глибоко вплинуло на моє мислення про мистецтво. Однак, якщо це не показано на спеціально призначеній платформі для цього виду мистецтва, або в традиційній галереї, зазвичай важко донести цей процес до глядачів.
У галереї може бути представлений алгоритм, що працює в реальному часі через проектор або екран, або твори, вибрані з численних виходів, згенерованих алгоритмом, які трансформуються в матеріальну форму для експонування. Але для глядачів, які не знайомі з кодом як медіумом мистецтва, важко зрозуміти значення випадковості в цьому процесі, яка є важливою частиною практики всіх художників, що використовують генеративне програмне забезпечення. Коли кінцева форма твору є просто зображенням, опублікованим в Instagram, або фізичним твором, що надрукований, мені іноді важко підкреслити цю основну концепцію "код як медіум творчості".
Поява NFT надихнула мене, оскільки вона не лише надає платформу для демонстрації генеративного мистецтва, але й допомагає популяризувати концепцію "код як медіум мистецтва", дозволяючи більшій кількості людей зрозуміти унікальність та цінність такого способу творчості.
Витяг з IN CONVERSATION WITH: Мая Ман
6. Ринки даних (Data Markets)
Відтоді, як Клайв Хамбі висловив думку, що "дані - нова нафта", компанії почали вживати заходів для накопичення та монетизації даних користувачів. Проте, користувачі поступово усвідомлюють, що їх дані є основою, на якій існують ці великі компанії, але вони майже не можуть контролювати, як використовуються їх дані, і не отримують від цього вигоду. У міру швидкого розвитку потужних моделей AI, ця суперечність стає все більш гострою. З одного боку, нам потрібно вирішити проблему зловживання даними користувачів; з іншого боку, з розвитком більших та якісніших моделей, які виснажують "ресурс" публічних інтернет-даних, нові джерела даних стають особливо важливими.
Щоб повернути контроль над даними користувачеві, децентралізована інфраструктура надає широкий простір для дизайну. Це вимагає новаторських рішень у кількох сферах, таких як зберігання даних, захист конфіденційності, оцінка якості даних, визначення вартості та механізми монетизації. Крім того, з огляду на проблему нестачі постачання даних, нам потрібно подумати про те, як використати технологічні переваги для створення конкурентоспроможних рішень, наприклад, шляхом кращих механізмів стимулювання та фільтрації для створення більш цінних продуктів даних. Особливо на фоні того, що AI в Web2 все ще домінує, як поєднати смарт-контракти з традиційними сервісними угодами (SLA) - це напрямок, який варто глибше дослідити. - Денні
7. Децентралізовані обчислення (Decentralized Compute)
У розробці та впровадженні AI, поряд з даними, обчислювальна потужність також є ключовим фактором. Протягом останніх кількох років великі дата-центри домінували в розвитку глибокого навчання та AI завдяки монопольному доступу до місць, енергії та апаратного забезпечення. Однак, з обмеженнями фізичних ресурсів та розвитком технологій з відкритим вихідним кодом, ця картина поступово змінюється.
Етап обчислень децентралізованого AI v1 подібний до GPU-хмар Web2, але немає явних переваг у постачанні та попиті на апаратне забезпечення. А на етапі v2 ми бачимо, що деякі команди починають будувати більш розвинені технічні стек, включаючи оркестрацію обчислень високої продуктивності, маршрутизацію та системи ціноутворення, одночасно розробляючи власні можливості для залучення попиту та підвищення ефективності висновування. Деякі команди зосереджуються на оптимізації маршрутизації висновування між різними апаратними засобами за допомогою фреймворків компіляторів, в той час як інші розробляють фреймворки для розподіленого навчання моделей у своїй обчислювальній мережі.
Крім того, виникає новий ринок, відомий як AI-Fi, який через інноваційні економічні механізми перетворює обчислювальну потужність та GPU на активи доходу, або використовує ліквідність на ланцюгу для фінансування апаратного забезпечення для дата-центрів. Проте, чи зможе децентралізоване обчислення справді реалізувати свій потенціал, ще залежить від того, чи вдасться усунути розрив між концепцією та реальними потребами. - Денні
8. Стандарти обліку обчислень (Compute Accounting Standards)
У децентралізованих мережах високопродуктивних обчислень (HPC) важливим викликом є координація гетерогенних обчислювальних ресурсів, а відсутність єдиного стандарту обліку ускладнює цю проблему. Виходи AI-моделей мають різноманітність, таку як варіанти моделей, квантизація (quantization), випадковість, налаштована через температуру (temperature) та гіперпараметри вибірки. Крім того, різні архітектури GPU та версії CUDA також можуть призвести до відмінностей у вихідних результатах апаратного забезпечення. Ці фактори ускладнюють точне підрахування ємності моделей і ринків обчислень у гетерогенних розподілених системах.
Через відсутність цих стандартів, цього року ми неодноразово бачили в ринках обчислень Web2 і Web3, що продуктивність моделей і якість та кількість обчислювальних ресурсів були неправильно оцінені. Це змусило користувачів перевіряти фактичну продуктивність систем AI, проводячи власні бенчмарки або обмежуючи швидкість використання ринку обчислень.
Сфера крипто завжди підкреслювала "перевірність", тому ми сподіваємося, що до 2025 року поєднання крипто та AI зробить продуктивність систем більш прозорою. Звичайні користувачі повинні мати можливість легко порівнювати ключові вихідні характеристики моделей або обчислювальних кластерів, щоб здійснювати аудит та оцінювати фактичну ефективність системи. - Аадарш
9. Ймовірнісні примітиви конфіденційності (Probabilistic Privacy Primitives)
Віталік у статті (обіцянки та виклики крипто + AI) зазначає унікальну суперечність: "У криптографії відкритий код є єдиним способом досягнення безпеки, але в AI публікація моделей (навіть навчальних даних) значно підвищує ризик атаки з використанням ворожого машинного навчання."
Хоча захист конфіденційності не є новим напрямком досліджень у блокчейні, швидкий розвиток AI прискорює застосування криптографічних технологій, пов'язаних із конфіденційністю. Цього року досягнуто значного прогресу в технологіях, що підвищують конфіденційність, таких як нульові знання (ZK), гомоморфне шифрування (FHE), довірене виконуване середовище (TEE) та багатостороннє обчислення (MPC). Ці технології використовуються в таких сценаріях, як приватний спільний стан для загальних обчислень на зашифрованих даних. Водночас технічні гіганти, такі як Nvidia та Apple, також використовують власні технології TEE, щоб реалізувати федеративне навчання та приватне висновування AI, зберігаючи узгодженість з апаратним забезпеченням, мікропрограмним забезпеченням та моделями.
У майбутньому ми зосередимося на тому, як захистити конфіденційність під час випадкових перетворень станів, а також на тому, як ці технології сприятимуть практичному застосуванню децентралізованого AI в гетерогенних системах, таких як децентралізоване приватне висновування, зберігання та доступ до зашифрованих даних, а також будівництво повністю автономних виконуваних середовищ. - Аадарш
Стек Apple Intelligence від Apple та H100 GPU від Nvidia
10. Інтенції агентів і наступні покоління інтерфейсів користувача для торгівлі (Agentic Intents and Next-Gen User Trading Interfaces)
Одним із важливих застосувань AI-агентів є допомога користувачам у проведенні транзакцій на ланцюгу. Проте за останні 12-16 місяців визначення термінів "інтенція агентів", "поведінка агентів", "сольвери" залишалося невизначеним, а їх відмінність від традиційної розробки "роботів" не була достатньо чіткою.
У наступному році ми сподіваємося побачити, як складні мовні системи поєднуються з різними типами даних і архітектурами нейронних мереж, що сприятиме розвитку цієї сфери. Чи продовжать агенти використовувати існуючі системи на ланцюзі для проведення транзакцій, чи розроблять абсолютно нові інструменти та методи? Чи залишаться великі мовні моделі (LLM) центральними в цих системах, чи їх замінять інші технології? На рівні користувальницького інтерфейсу, чи будуть користувачі взаємодіяти з системою через природну мову для завершення транзакцій? Чи стане класична теорія "гаманець як браузер" реальністю? Це питання, які варто дослідити. - Денні, Кеті, Аадарш, Дмитрій