Ba hướng phát triển lớn của sự kết hợp giữa AI và mã hóa

Hiện tại, sự giao thoa giữa AI và mã hóa đang bước vào giai đoạn thực nghiệm phát triển mạnh mẽ. Bài viết này trình bày chi tiết ba hướng phát triển chính của sự kết hợp AI + mã hóa.

Tóm tắt

1. Xây dựng nền kinh tế do đại lý thông minh năng động nhất.

Các dự án hiện có đã chứng minh khả năng hoạt động của đại lý AI trên chuỗi. Các thí nghiệm trong lĩnh vực này liên tục vượt qua ranh giới của các hoạt động đại lý trên chuỗi, tiềm năng rất lớn và không gian thiết kế rộng lớn. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đột phá và bùng nổ nhất trong lĩnh vực mã hóa và AI, và đây chỉ mới là khởi đầu.

2. Nâng cao khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn trong phát triển mã

Mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện xuất sắc trong việc viết mã và sẽ tiếp tục cải thiện trong tương lai. Thông qua những khả năng này, hiệu suất của các nhà phát triển có thể được nâng cao từ 2-10 lần. Gần đây, việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu và viết mã của mô hình ngôn ngữ lớn sẽ giúp hiểu được tác động tiềm năng của nó đến hệ sinh thái. Các giải pháp tinh chỉnh mô hình chất lượng cao sẽ được xác minh trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn.

3. Hỗ trợ một công nghệ AI mở và phi tập trung

"Công nghệ AI mở và phi tập trung" bao gồm các yếu tố chính sau:

• Lấy dữ liệu huấn luyện
• Năng lực tính toán huấn luyện và suy luận
• Chia sẻ trọng số mô hình
• Khả năng xác thực đầu ra mô hình

Tầm quan trọng của công nghệ AI mở này được thể hiện ở:

• Tăng tốc đổi mới và thử nghiệm phát triển mô hình
• Cung cấp giải pháp thay thế cho những người dùng không tin tưởng vào AI tập trung.

1. Xây dựng nền kinh tế do các đại diện thông minh năng động nhất điều khiển

Khi các đại lý AI bắt đầu tham gia các hoạt động trên chuỗi, một thế giới mới đầy khả năng đã được mở ra (đáng chú ý là hiện tại các đại lý vẫn chưa thực sự hành động trực tiếp trên chuỗi).

Mặc dù hiện tại chưa thể dự đoán chính xác sự phát triển trong tương lai của hành vi đại lý trên chuỗi, nhưng thông qua việc quan sát những đổi mới đã xảy ra, chúng ta có thể nhìn thấy triển vọng rộng lớn của không gian thiết kế này:

• Một số dự án AI đang phát triển cộng đồng số mới thông qua đồng Meme.
• Nhiều nền tảng cho phép người dùng dễ dàng tạo và triển khai các đại lý thông minh cùng với các mã thông báo liên quan.
• Các nhà quản lý quỹ AI dựa trên đặc điểm cá nhân của các nhà đầu tư mã hóa nổi tiếng đang xuất hiện, tạo ra một hệ sinh thái hoàn toàn mới giữa quỹ AI và những người ủng hộ đại lý.
• Một số nền tảng game cho phép người chơi tham gia vào trò chơi thông qua việc hướng dẫn các đại lý hành động, thường tạo ra những cách chơi sáng tạo không ngờ.

Hướng phát triển tương lai

Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý các dự án phức tạp cần điều phối kinh tế từ nhiều bên. Ví dụ, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các đại lý có thể chịu trách nhiệm tìm kiếm các hợp chất điều trị cho các bệnh cụ thể. Cụ thể hơn:

• Thực hiện huy động vốn token thông qua các nền tảng liên quan
• Sử dụng tiền huy động để thanh toán chi phí truy cập tài liệu nghiên cứu có phí, thực hiện chi phí tính toán mô phỏng hợp chất trên mạng tính toán phi tập trung.
• Thông qua nền tảng phần thưởng để tuyển dụng con người thực hiện công việc xác minh thí nghiệm (ví dụ: chạy thí nghiệm để xác minh/thiết lập kết quả mô phỏng)

Ngoài các dự án phức tạp, đại lý cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như xây dựng trang web cá nhân, sáng tạo tác phẩm nghệ thuật, với vô vàn khả năng ứng dụng.

Tại sao việc đại lý thực hiện các hoạt động tài chính trên chuỗi lại có ý nghĩa hơn so với việc sử dụng các kênh truyền thống?

Đại lý hoàn toàn có thể sử dụng đồng thời các kênh tài chính truyền thống và hệ thống mã hóa. Tuy nhiên, mã hóa có những lợi thế độc đáo trong một số lĩnh vực:

• Ứng dụng thanh toán nhỏ
• Lợi thế về tốc độ: Chức năng thanh toán ngay lập tức, giúp đại lý đạt được hiệu quả vốn tối đa
• Tham gia vào thị trường vốn thông qua tài chính phi tập trung: Đây có thể là lý do thuyết phục nhất để các đại lý tham gia vào kinh tế mã hóa. Khi các đại lý cần thực hiện các hoạt động tài chính ngoài thanh toán, những lợi thế của tiền mã hóa trở nên rõ ràng hơn. Các đại lý có thể dễ dàng tạo ra tài sản, thực hiện giao dịch, đầu tư tài chính, thực hiện các hoạt động cho vay, sử dụng đòn bẩy, v.v.

Từ góc độ quy luật phát triển kỹ thuật, sự phụ thuộc vào con đường đóng vai trò then chốt. Việc sản phẩm có tối ưu hay không không phải là điều quan trọng nhất, mà điều cốt yếu là ai có thể đạt được quy mô tới hạn trước tiên và trở thành lựa chọn mặc định. Khi ngày càng nhiều đại lý kiếm lợi từ mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành năng lực cốt lõi của các đại lý.

Triển vọng tương lai

Hy vọng rằng các đại lý được trang bị ví mã hóa có thể thực hiện các thí nghiệm đổi mới táo bạo trên chuỗi. Cụ thể, một số hướng sau đây đáng được chú ý:

1. Cơ chế kiểm soát rủi ro

   • Mặc dù mô hình hiện tại hoạt động xuất sắc, nhưng vẫn còn xa mới hoàn hảo.
   • Không thể cho đại lý hoàn toàn tự do hành động không bị ràng buộc.

2. Thúc đẩy các tình huống sử dụng không đầu cơ

   • Mua vé thông qua các nền tảng liên quan
   • Tối ưu hóa lợi nhuận danh mục đầu tư stablecoin
   • Đặt đồ ăn trên nền tảng giao hàng

3. Yêu cầu tiến độ phát triển

   • Ít nhất phải đạt đến giai đoạn nguyên mẫu của mạng thử nghiệm
   • Tốt nhất là đã hoạt động trên mạng chính

2. Nâng cao khả năng viết mã của mô hình ngôn ngữ lớn, trao quyền cho các nhà phát triển

Mô hình ngôn ngữ lớn đã thể hiện sức mạnh vượt trội và đang tiến bộ nhanh chóng. Trong các lĩnh vực ứng dụng của nó, lĩnh vực viết mã có thể xuất hiện một đường cong tiến bộ đặc biệt dốc, vì đây là một nhiệm vụ có thể đánh giá một cách khách quan. Như một người đã chỉ ra, "Lập trình đặc biệt có lợi thế độc đáo: tiềm năng mở rộng dữ liệu siêu nhân thông qua 'tự đấu tranh'. Mô hình có thể viết mã và chạy, hoặc viết mã, viết kiểm tra, sau đó kiểm tra tính nhất quán của chính nó."

Hiện nay, mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn chưa hoàn hảo trong việc viết mã, có những thiếu sót rõ rệt (ví dụ, trong việc phát hiện lỗi, chúng hoạt động không hiệu quả), nhưng các trình chỉnh sửa mã gốc AI đã thay đổi cơ bản quá trình phát triển phần mềm (thậm chí thay đổi cách các công ty tuyển dụng nhân tài). Xét về tốc độ tiến bộ dự kiến, các mô hình này rất có khả năng sẽ thay đổi hoàn toàn quy trình phát triển phần mềm. Chúng tôi hy vọng tận dụng sự tiến bộ này để nâng cao hiệu suất làm việc của các nhà phát triển lên một mức độ lớn.

Tuy nhiên, hiện tại có một số thách thức cản trở các mô hình ngôn ngữ lớn đạt được mức xuất sắc trong việc hiểu một số công nghệ cụ thể:

• Thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao
• Số lượng bản dựng đã xác minh không đủ
• Thiếu sự tương tác có giá trị thông tin cao trên các nền tảng như Stack Overflow
• Lịch sử phát triển cơ sở hạ tầng nhanh chóng, có nghĩa là ngay cả mã được viết cách đây 6 tháng cũng có thể không hoàn toàn phù hợp với nhu cầu ngày nay.
• Thiếu phương pháp đánh giá mức độ hiểu biết về công nghệ cụ thể của mô hình đánh giá

Triển vọng tương lai

• Giúp lấy dữ liệu liên quan tốt hơn trên Internet
• Nhiều đội ngũ phát hành bản xây dựng đã xác minh (Verified builds)
• Nhiều người trong hệ sinh thái tích cực đặt ra câu hỏi hay và cung cấp câu trả lời chất lượng cao trên Stack Exchange.
• Tạo các bài kiểm tra chất lượng cao để đánh giá mức độ hiểu biết của các mô hình ngôn ngữ lớn về một công nghệ cụ thể
• Tạo ra mô hình tinh chỉnh ngôn ngữ lớn có hiệu suất tốt trong các bài kiểm tra chuẩn nêu trên, quan trọng hơn là tăng tốc độ làm việc của các nhà phát triển, một khi có bài kiểm tra chuẩn chất lượng cao, có thể cung cấp phần thưởng cho mô hình đầu tiên đạt được điểm số ngưỡng bài kiểm tra chuẩn.

Thành tựu lớn cuối cùng sẽ là: một khách hàng nút xác minh hoàn toàn mới, chất lượng cao và khác biệt được tạo ra hoàn toàn bởi AI.

3. Hỗ trợ công nghệ AI mở và phi tập trung

Trong lĩnh vực AI, sự cân bằng quyền lực lâu dài giữa các mô hình mã nguồn mở và mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Thực tế có một số lập luận ủng hộ các thực thể mã nguồn đóng sẽ tiếp tục giữ vị trí tiên phong về công nghệ và thu được giá trị chính từ các mô hình nền tảng. Dự đoán đơn giản nhất hiện nay là duy trì trạng thái hiện tại - các công ty công nghệ lớn thúc đẩy sự phát triển tiên phong, trong khi các mô hình mã nguồn mở nhanh chóng theo kịp và giành được lợi thế độc đáo thông qua việc tinh chỉnh trong các tình huống ứng dụng cụ thể.

Chúng tôi cam kết kết nối chặt chẽ hệ sinh thái với hệ sinh thái AI mã nguồn mở. Cụ thể, điều này có nghĩa là hỗ trợ quyền truy cập vào các yếu tố sau:

• Dữ liệu đào tạo
• Năng lực tính toán cho đào tạo và suy luận
• Trọng số mô hình
• Khả năng xác thực đầu ra mô hình

Tầm quan trọng của chiến lược này được thể hiện ở:

1. Mô hình mã hóa nguồn mở tăng tốc đổi mới và lặp lại

Cộng đồng mã nguồn mở đã nhanh chóng cải tiến và tinh chỉnh các mô hình mã nguồn mở, cho thấy cách mà cộng đồng có thể bổ sung hiệu quả cho công việc của các công ty AI lớn, thúc đẩy ranh giới năng lực AI (thậm chí có nhà nghiên cứu chỉ ra rằng "về mã nguồn mở, chúng ta không có thành trì, các công ty khác cũng vậy"). Chúng tôi tin rằng một hệ thống công nghệ AI mã nguồn mở phát triển mạnh mẽ là điều cần thiết để tăng tốc tiến bộ trong lĩnh vực này.

2. Cung cấp lựa chọn cho người dùng không tin tưởng vào AI tập trung.

AI có thể là công cụ mạnh nhất trong kho vũ khí của các chế độ độc tài hoặc chuyên quyền. Các mô hình được quốc gia công nhận cung cấp "sự thật" được chính thức công nhận, là một phương tiện kiểm soát quan trọng. Các chế độ chuyên quyền cao có thể sở hữu các mô hình tốt hơn vì họ sẵn sàng phớt lờ quyền riêng tư của công dân để đào tạo AI. AI được sử dụng để kiểm soát là xu hướng tất yếu, và chúng tôi hy vọng chuẩn bị cho tương lai, hoàn toàn ủng hộ công nghệ AI mã nguồn mở.

Trong hệ sinh thái đã có nhiều dự án hỗ trợ công nghệ mở AI.

• Thu thập dữ liệu: Một số dự án đang tiến hành thu thập dữ liệu
• Điện toán phi tập trung: Nhiều mạng lưới và nền tảng cung cấp hỗ trợ
• Khung đào tạo phi tập trung: Một số nhóm nghiên cứu và dự án đang khám phá trong lĩnh vực này

Triển vọng tương lai

Hy vọng có thể xây dựng nhiều sản phẩm hơn ở tất cả các cấp độ của công nghệ AI mã nguồn mở:

• Thu thập dữ liệu phi tập trung: Hỗ trợ các dự án thu thập dữ liệu khác nhau
• Danh tính trên chuỗi: Hỗ trợ giao thức xác minh danh tính con người qua ví, giao thức xác minh phản hồi API AI, cho phép người dùng xác nhận họ đang tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn.
• Đào tạo phi tập trung: Hỗ trợ các chương trình đào tạo phi tập trung tương tự như các dự án hiện tại.
• Cơ sở hạ tầng IP: cho phép AI cấp phép (và thanh toán) cho nội dung mà nó sử dụng