Microsoft tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) là “công nghệ xác định thời đại của chúng ta” và nó luôn đi đầu trong cả nghiên cứu và đầu tư về AI.

Nhưng điều đó không có nghĩa là gã khổng lồ công nghệ có trụ sở tại Seattle cũng không chú ý đến thế giới tiền điện tử, bao gồm cả những cách mà công nghệ blockchain và AI một ngày nào đó có thể hỗ trợ lẫn nhau.

Tại Hội nghị Blockchain Cornell gần đây ở New York, Yorke Rhodes, giám đốc chuyển đổi kỹ thuật số, chuỗi cung ứng đám mây và chuỗi cung ứng đám mây của Microsoft, đã được hỏi công ty nhìn nhận sự giao thoa công nghệ có thể có này như thế nào.

“Tôi thực sự nghĩ rằng khi hai công nghệ này phát triển, bạn có thể tạo ra các tác nhân kết hợp sức mạnh của cả hai. Chúng tôi chỉ đang làm trầy xước bề mặt”, ông nói.

Trong một cuộc thảo luận có tiêu đề “Crypto x AI”, quan điểm của Rhodes đã được thăm dò thêm bởi người điều hành Alex Lin, người đồng sáng lập và đối tác chung tại Reforge, người đã hỏi: Liệu một ngày nào đó Microsoft sẽ có blockchain của riêng mình?

Rhodes trả lời: “Đã có rất nhiều thứ thú vị đang diễn ra” trong tiền điện tử, bao gồm cả trong cộng đồng nguồn mở, vậy “tại sao chúng ta lại cố gắng tạo lại thứ mà [đã] có nhiều đầu tư như vậy?”

Thay vào đó, trọng tâm của Microsoft ngày nay là tối ưu hóa các công nghệ hiện có, chẳng hạn như triển khai chuỗi khối lớp 2. Rhodes nói thêm:

“Nhưng liệu chúng tôi [Microsoft] có bao giờ xây dựng một blockchain L1 không? Tôi không nghĩ vậy.”

Tiền điện tử được “định vị tốt”

Rhodes và Lin đã cùng tham gia trên sân khấu tại sự kiện ngày 26 tháng 4 tại Cornell Tech bởi Neil DeSilva, giám đốc tài chính của PayPal Digital Currency; Matt Stephenson, người đứng đầu nghiên cứu tại Pantera; và Jasper Zhang, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập tại Hyperbolic Labs.

Stephenson cho rằng “tiền điện tử được định vị khá tốt để trở thành ‘cái cuốc và xẻng’ của một loại AI nhất định,” đặc biệt là các mô hình biến áp và khuếch tán. Điều này đặc biệt đúng với khả năng có một tương lai AI “phi tập trung, đa tác nhân”.

Tuy nhiên, tiền điện tử có thể phải đóng vai trò thứ yếu so với vị trí dẫn đầu của AI. Rhodes thừa nhận rằng một “xu hướng lớn” như AI có xu hướng “hút rất nhiều không khí ra khỏi phòng” đối với các công nghệ mới nổi khác, bao gồm tiền điện tử/blockchain và Web3.

Lin nhận xét: “Đó là một chủ đề nóng – sự giao thoa hoặc cộng sinh giữa mạng blockchain và AI”. Nhưng nó cũng dễ bị đưa ra những tuyên bố phóng đại và đôi khi khó có thể phân biệt được đâu là sự cường điệu và đâu là sự thật.

Chẳng hạn, đã có rất nhiều cuộc thảo luận về các đơn vị xử lý đồ họa phi tập trung (GPU), Lin tiếp tục, “nhưng không ai nói về độ trễ”, tức là thời gian cần thiết để truyền dữ liệu qua mạng.

Gần đây: Trump có quan tâm đến tiền điện tử không? Bitcoin là chiến trường mới nhất trong cuộc bầu cử Mỹ

Ngày nay, các yêu cầu hoặc đề xuất AI từ mạng tập trung có thể được nhận khá nhanh chóng. Tuy nhiên, do “độ trễ”, Lin cho biết, các mạng phi tập trung sẽ không tạo ra những kết quả đó một cách nhanh chóng.

Tuy nhiên, Zhang của Hyperbolic Labs không nghĩ đây sẽ là vấn đề đối với các mạng phi tập trung như blockchain. “Suy luận là có thể thực hiện được,” ông nói.

Lấy ví dụ: mạng tập trung có trung tâm dữ liệu có trụ sở tại Texas nhận yêu cầu từ người dùng ở Vương quốc Anh. Yêu cầu dữ liệu đó “cần phải di chuyển từ Vương quốc Anh băng qua đại dương đến Texas và sau đó quay trở lại. Vì vậy, điều đó thực sự có độ trễ rất lớn”, Zhang nói.

Để so sánh, với mạng phi tập trung có quy mô hợp lý, người dùng có thể dễ dàng tìm thấy một nút ở London để xử lý yêu cầu đó cục bộ, điều này “thực sự sẽ giảm chi phí liên lạc”.

Thật vậy, Hyperbolic Labs gần đây đã ra mắt giao diện suy luận AI trên mạng phi tập trung của công ty và đạt được kết quả về độ trễ tương đương với kết quả từ các giải pháp tập trung, Zhang kể lại.

Xu hướng ngày càng tăng: Mô hình ngôn ngữ nhỏ

Phần lớn cuộc thảo luận về AI ngày nay tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đòi hỏi lượng sức mạnh tính toán khổng lồ. Tuy nhiên, theo Rhodes, “rất nhiều điều đang diễn ra trong cái mà bạn có thể gọi là AI biên – tạo ra các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn thực sự chạy hiệu quả trên điện thoại và máy tính xách tay”. Đó là:

“Có nhiều khả năng tính toán hơn ở biên vì các mô hình ngày càng nhỏ hơn đối với khối lượng công việc cụ thể, [và] bạn thực sự có thể tận dụng được nhiều lợi thế hơn từ điều đó.”

Microsoft đã và đang phát triển các mô hình AI ngôn ngữ nhỏ đòi hỏi ít dữ liệu đào tạo và sức mạnh tính toán hơn để phát triển và chạy, bao gồm cả dòng mô hình mở Phi-3. Rhodes kể lại rằng khả năng của nó “thực sự đang bắt đầu tiếp cận một số mô hình ngôn ngữ lớn”.

Cơ quan quản lý có AI trong tầm ngắm của họ

AI có thể sẽ phải đối mặt với sự giám sát chặt chẽ từ các cơ quan quản lý trên toàn thế giới trong những năm tới, giống như tiền điện tử. Những trở ngại nào mà các thành viên tham gia hội thảo đã dự đoán trước liên quan đến các quy tắc và quy định của chính phủ?

Lin, người đã đề cập đến cách tiếp cận nặng tay của Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ trong việc quản lý tiền điện tử, cho biết: “Tôi nghĩ rằng Hoa Kỳ nói riêng rất tệ trong việc quản lý tiền điện tử”. “Bây giờ, [Chủ tịch SEC] Gensler đã xuất hiện và cho biết chúng tôi sẽ quản lý AI mạnh mẽ hơn cả tài sản kỹ thuật số của blockchain.”

Công ty công nghệ tài chính PayPal đã ra mắt stablecoin được chốt bằng USD của riêng mình, PayPal USD (PYUSD), bảy tháng trước, và vì vậy Lin đã yêu cầu DeSilva chấp nhận quy định của Hoa Kỳ.

DeSilva nói: “Tôi không nghĩ Hoa Kỳ kém về quy định. “Hãy nhìn vào tất cả sự đổi mới đang có ở Hoa Kỳ.”

Chắc chắn, đôi khi có thể khiến bạn nản lòng khi phải làm việc với các cơ quan chính phủ, nhưng “các cơ quan quản lý có sứ mệnh”, ông giải thích: “Không gây hại cho khách hàng”. Họ đang cố gắng bảo vệ người tiêu dùng và điều đó vốn dĩ không có gì sai. Hoặc, như anh ấy đã nói từ trên sân khấu:

“Nếu bạn muốn công nghệ, sự đổi mới của mình được hàng triệu hoặc hàng tỷ khách hàng sử dụng, bạn sẽ phải làm việc với các cơ quan quản lý.”

Tuy nhiên, các khu vực pháp lý khác, bao gồm cả Liên minh Châu Âu, đang ngày càng chào đón các nhà phát hành stablecoin và Hoa Kỳ cần lưu ý đến điều đó. DeSilva thừa nhận: “Nếu Mỹ không hành động nhanh hơn, đó là một lợi thế sẽ tan biến. “Hoa Kỳ đã phải vật lộn để đạt được mức độ khẩn cấp phù hợp ở đó.”

Việc tìm ra lượng quy định phù hợp có thể còn khó khăn hơn với trí tuệ nhân tạo. DeSilva nói thêm: “Các cơ quan quản lý sẽ khó quản lý tác hại tiềm tàng đối với người tiêu dùng do quá trình ra quyết định không rõ ràng của AI – cái gọi là vấn đề hộp đen – “và tôi nghĩ các cơ quan quản lý sẽ phải vật lộn với điều đó”.

Sự không rõ ràng đó thực sự có thể mang lại cơ hội cho công nghệ blockchain với khả năng minh bạch, bất biến và theo dõi. Lin nói:

“Bạn [có thể] có các blockchain xuất hiện như một loại chúa tể và vị cứu tinh, nói rằng: ‘Các cơ quan quản lý, chúng tôi có cơ chế này có thể làm sáng tỏ sự mờ ám liên quan đến các hộp đen này.’”

Vậy thì AGI?

Lin kết thúc phiên thảo luận bằng cách yêu cầu các tham luận viên chia sẻ tầm nhìn của họ về tương lai của AI. Chẳng hạn, liệu trí tuệ tổng quát nhân tạo (AGI) có trở thành hiện thực trong vòng 5 đến 10 năm tới không? Và người ta có thể mong đợi điều gì trong ngắn hạn?

Zhang dự đoán: “Trong tương lai gần, AI có thể đủ mạnh để mọi người bắt đầu sử dụng nó”. “Mọi công ty sẽ là công ty AI, giống như mọi công ty hiện nay đều là công ty internet.”

Zhang tiếp tục: “Tôi nghĩ trong vòng 5 đến 10 năm nữa, AGI sẽ trở nên khả thi. “Hãy xem các mô hình AI hiện đang cải thiện nhanh như thế nào và với sự trợ giúp của cơ sở hạ tầng phi tập trung, chúng tôi có thể tổng hợp tính toán”, tức là tăng khối lượng GPU tổng thể có sẵn, điều này cũng sẽ cho phép những người chơi nhỏ hơn tham gia.

Ở những nơi khác, bằng chứng không có kiến ​​thức (ZK-proofs) “sẽ biến mất sau ba năm”, Rhodes dự đoán, được thay thế bằng mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE), một công nghệ đạt được độ tin cậy bằng 0 bằng cách “mở khóa giá trị của dữ liệu trên các miền không đáng tin cậy mà không cần để giải mã nó,” theo IBM.

Người đọc: Xung đột giữa MakerDAO và DeFi của Aave tái diễn do nhận thấy sự tăng trưởng rủi ro của DAI

Rhodes cho biết FHE sẽ giải quyết rất nhiều vấn đề về quyền riêng tư và có thể đặc biệt hữu ích cho ngành chăm sóc sức khỏe, bao gồm các thử nghiệm lâm sàng liên quan đến dữ liệu cá nhân nhạy cảm.

Rhodes tóm tắt lại lời của Ethan Mollick của Trường Wharton: "AI mà bạn đang sử dụng ngày nay sẽ là phiên bản AI tồi tệ nhất mà bạn từng sử dụng." Điều tương tự cũng có thể xảy ra đối với chứng minh ZK và mã hóa đồng cấu hoàn toàn. Ông tuyên bố, nhìn chung, các hệ thống điện toán đảm bảo quyền riêng tư sẽ ngày càng tốt hơn.

DeSilva đã làm việc trong lĩnh vực công nghệ và tài chính trong nhiều thập kỷ và đã chứng kiến ​​nhiều dự đoán cụ thể đến rồi đi. “Nhưng tôi thấy rằng sự lạc quan [thường] sẽ chiến thắng trong ngày,” anh ấy nói với cuộc họp và nói thêm:

“Vì vậy, dự đoán của tôi là bạn [sẽ] tiếp cận được AGI kịp thời và đó là điều có lợi cho mọi người. Điều đó sẽ tốn công sức của mọi người.”