Завтра, ринок чекає виходу $BIO, який очікували вже давно. Як проект DeSci, підтримуваний Binance, ринок здогадує, чи призведе вихід $BIO до бурхливого зростання блоку DeSci та не забере частину ліквідності з AI блоку.
Але чи є штучний інтелект і DeSci конкурентами? Ні. Нещодавно активно обговорюваний проект YesNoError на ланцюгу Solana обрав шлях інтеграції DeSci з AI, використовуючи технології штучного інтелекту для перевірки та виявлення помилок у наукових статтях.
Токен $YNE вийшов на ринок 20 грудня, швидко досягнувши капіталізації в 60 мільйонів доларів, а потім став об'єктом уваги відомого КОЛа Twitter Ендрю Канга (далі - АК), в результаті чого його капіталізація зараз становить близько 50 мільйонів доларів.
Чи справді необхідно використовувати штучний інтелект для перевірки наукових статей?
Якщо ви ще не знаєте, де полягає практичність YesNoError, один із членів команди, Бен Парр, у пояснювальному твітті навів приклад необхідності перевірки помилок у наукових статтях.
У жовтні 2024 року стаття стверджує, що чорні пластикові кухонні прилади містять токсини, і ця новина швидко поширилася в медіа. (The Atlantic) навіть опублікувало статтю під назвою "Викиньте свої чорні пластикові кухонні прилади", що викликало паніку в суспільстві. Навіть сам Бен Парр почав очищати свої кухонні прилади. Проте Джо Шварц, директор офісу науки та суспільства університету МакГілл, виявив важливу математичну помилку в цьому дослідженні — проста арифметична помилка призвела до того, що звітований рівень токсичності виявився в 10 разів вищим за фактичний. Цей випадок показує, що навіть на перший погляд авторитетні дослідження можуть містити серйозні помилки, які часто можуть мати істотний вплив на життя звичайних людей.
Якщо використовувати технології штучного інтелекту для перевірки наукових статей, можна максимально уникнути елементарних помилок у чисельних розрахунках. YesNoError саме для цього і було створено.
YesNoError був створений Метом Шліхтом, використовуючи модель OpenAI о 1 як технологічну основу. Спосіб роботи проекту дуже простий: команда використовує штучний інтелект для перевірки наукових статей, а потім публікує виявлені проблеми на своєму веб-сайті yesnoerror.com та в офіційному Twitter.
Цей прозорий підхід дозволяє науковому світу та суспільству своєчасно дізнаватися про можливі проблеми в важливих дослідженнях. Хоча проект тільки почався, вже досягнуто чималих досягнень, виявлено кілька помилок у дослідженнях.
Токен $YNE також отримав реальні випадки використання; власники можуть витрачати $YNE для пріоритетної перевірки своїх статей за допомогою YesNoError AI.
На сьогодні YesNoError AI вже перевірив 2219 статей і дійсно виявив чимало помилок у них.
Визнання або сумніви, деякі голоси на ринку
Ендрю Канг оптимістично налаштований, активно підтримуючи проект.
В день виходу токена $YNE, АК, який завжди підтримував DeSci, висловив своє захоплення проектом YesNoError.
АК зазначає, що "основна цінність YesNoError полягає в реальному втіленні поєднання криптовалюти, штучного інтелекту та DeSci."
YesNoError скористався особливостями криптовалютної екосистеми; у цьому специфічному середовищі капітал не потребує традиційної інвестиційної віддачі. Якщо ви зможете залучити достатню увагу, ви отримаєте достатню фінансову підтримку. (Тобто економіка уваги: якщо є увага, будуть і покупки токенів.)
Також YesNoError знайшов хорошу сферу застосування для криптовалюти. У відповідних сценаріях токен більше не є просто повітрям, а дійсно може підтримати суспільні продукти, які традиційні бізнес-моделі важко утримати.
Можливо, через те, що насправді дуже вірять у проект (або мають непогані позиції?), 31 грудня АК знову опублікував допис, в якому знову з даних точки зору підкреслив необхідність та практичність існування YesNoError.
АК стверджує, що YesNoError здатний перевірити помилки в понад 90 мільйонах статей у глобальному науковому літературному архіві, і це може зайняти лише кілька тижнів або місяців. Якщо б це робили вручну, знадобилося б десятки тисяч років, навіть якщо створити команду з 5000 докторів наук, це зайняло б майже десять років (і протягом цього часу неможливо було б встигати за темпом публікацій нових статей), і, за консервативними оцінками, потрібно близько 5,4 мільярда доларів.
Оптимізована модель штучного інтелекту потребує лише близько 30 мільйонів доларів (0,3 долара за статтю) для виконання більш точної та стандартизованої перевірки — це менше 1% вартості ручного підходу.
Якщо в традиційній науці зібрати 30 мільйонів доларів, це також досить непросте завдання, але в криптовалютній сфері це, безумовно, легше. (Хоча це містить багато спекулятивних елементів, лише за десять днів капіталізація $YNE вже становить 50 мільйонів доларів.)
На даний момент цей AI агент вже перевірив понад 1700 статей, виявивши рівень помилок приблизно 3-4%. Надалі, завдяки постійній оптимізації, швидкість обробки також буде підвищена. У 90 мільйонах статей, ймовірно, є багато важливих статей з серйозними помилками, виправлення яких може мати істотний позитивний вплив на світ.
Офіційний акаунт BIO Protocol також погоджується з думкою АК.
Це справжня потреба? Давайте подивимось на різні думки.
Окрім оптимістичних думок, є також сумніви щодо реальної потреби YesNoError.
Співзасновник Multicoin Capital Кайл Самані у відповідь на цей пост АК висловив свою незгоду:
Кайл вважає, що відповідно до принципу 80/20, лише невелика кількість статей справді важливі, і ці важливі статті, оскільки отримують достатню увагу, малоймовірно, що міститимуть відомі помилки.
Однак Ендрю Канг спростовує це даними. Він зазначає, що навіть за логікою Кайла, з 90 мільйонів статей, якщо лише 5% з них важливі, то це 4,5 мільйона важливих статей. Навіть якщо в цих важливих статтях лише 0,1% помилок, це все ще означає, що 4500 важливих статей потребують виправлення. Як зазначалося раніше у випадку з "чорними лопатами", це демонструє, що навіть впливові статті можуть містити помилки, що впливають на суспільство.
Підсумок
Перевірка наукових статей за допомогою штучного інтелекту насправді не є новою справою; вже з моменту появи ChatGPT існувало багато випадків використання штучного інтелекту для перевірки статей. У контексті криптоіндустрії поява YesNoError може вирішити проблему помилок у наукових статтях і, водночас, дати реальний розвиток випадкам використання криптовалюти поза спекуляціями (звісно, це може бути ще на початковій стадії, частина вартості все ще залежить від ринку).
Повертаючись до ринкової поведінки, хоча багато позитивних дій на ринку можна підсумувати фразою "дупа визначає голову", якщо проект дійсно життєздатний і має практичну цінність поза спекуляціями, тоді така поведінка "заробляти гроші, стоячи" напевно буде визнана ринком.
Якою буде подальша доля YesNoError, ще потрібно побачити, в залежності від рішучості команди проекту після того, як спекулятивний ажіотаж вщухне. Ми будемо стежити за цим.
Сподіваюсь, що дедалі більше проектів буде приносити користь світу.
