Intelligenza decentralizzata: come gli agenti di intelligenza artificiale e Web3 Stanno rimodellando Internet
In Breve
I relatori dell'HSC Asset Management hanno discusso di come il web del futuro potrebbe passare da piattaforme guidate dall'uomo a sistemi decentralizzati mediati dall'intelligenza artificiale, sottolineando la proprietà digitale, la sovranità dei dati e la governance basata sulla blockchain come fondamenti per l'intelligenza artificiale agentiva e la creazione di valore equa.
Amanda Cassatt di Serotonin è intervenuta in una chiacchierata informale organizzata da HSC Asset Management, mentre Yat Siu di Animoca Brands e Ben Goertzel di SingularityNET hanno cercato di analizzare la transizione di Internet verso una trasformazione da proprietà digitale a sistemi autonomi basati sull'intelligenza artificiale.
L'essenza di quest'ultimo è che la proprietà digitale è la base di Web3, che è una tesi costante di Siu. Gli asset non possono essere scambiati, monetizzati o controllati in modo significativo senza la proprietà. A suo avviso, la blockchain non è né una forma di infrastruttura finanziaria né un sistema di definizione dei diritti di proprietà nell'ambiente digitale. La finanza può essere un'applicazione significativa e la proprietà può facilitare un coinvolgimento più ampio nelle reti e nelle economie, nonché nella governance.
Questo principio diventa ancora più importante quando gli agenti di intelligenza artificiale iniziano a fare trading senza l'intervento umano. Per scambiare valore, i sistemi di intelligenza artificiale devono connettersi ad asset che sono sovrani e privi di autorizzazione e non possono essere gestiti da intermediari centralizzati.
AGI vantaggiosa e controllo decentralizzato
Goertzel ha presentato l'argomento come un'intelligenza artificiale (AGI) vantaggiosa. Il mercato moderno dell'intelligenza artificiale è caratterizzato da grandi aziende strettamente collegate ai principali governi. Sebbene queste entità siano pensate per fornire strumenti pratici, il controllo dei dati e dei modelli è centralizzato.
Questo lo ha paragonato a sistemi aperti come Linux e Internet agli albori, tecnologie sviluppate in modo collaborativo e prive di un unico punto di controllo. A suo avviso, l'intelligenza artificiale potrebbe seguire la stessa strada della decentralizzazione. La blockchain consente una governance distribuita, infrastrutture e sistemi condivisi per garantire che nessun singolo partecipante possa monopolizzare i sistemi di intelligence.
Invece di credere che l'umanità possa mai avere la capacità duratura di regolare l'intelligenza artificiale superintelligente, Goertzel ha suggerito un obiettivo più realizzabile: implementarla nel quadro di ecosistemi decentralizzati e partecipativi con feedback umano diversificato.
Proprietà dei dati e intelligenza artificiale agentica
Uno dei temi ricorrenti è stato quello della sovranità dei dati. I sistemi di intelligenza artificiale operano sui dati, sebbene la maggior parte degli utenti li conferisca a piattaforme centrali. Secondo i relatori, la blockchain può fornire gli strumenti che consentono agli individui di possedere un bene, contribuendo al contempo a un'intelligenza di massa, ad esempio tramite tokenizzazione e dimostrazioni a conoscenza zero.
Siu ha sottolineato l'emergere dell'IA agentica: agenti di intelligenza artificiale che rappresentano l'utente. Gli esseri umani non userebbero piattaforme per navigare, ma agenti di intelligenza artificiale recupererebbero informazioni, effettuerebbero transazioni commerciali e lavorerebbero con flussi di dati. In questo tipo di modello, l'agente è impiegato dall'utente ma non dalla piattaforma.
Questo cambiamento potrebbe rivoluzionare il web stesso. La navigazione tradizionale può essere sostituita da interazioni mediate dall'intelligenza artificiale, in cui infrastrutture decentralizzate, economie basate sui token e protocolli interoperabili operano in background.
L'intelligenza artificiale più intelligente come catalizzatore dell'adozione
Goertzen ha ammesso che la decentralizzazione non sarà di per sé un fattore motivante per l'adozione. Nel caso in cui l'IA decentralizzata sia inferiore alle controparti centralizzate, gli utenti saranno attenti alle prestazioni. La sua ricerca presso SingularityNET riguarda l'integrazione di modelli linguistici di grandi dimensioni, sistemi di ragionamento e algoritmi evolutivi per costruire un'intelligenza artificiale generale più adattabile.
Secondo il panel, il successo si baserà sulla creazione di valore, sia attraverso un'intelligenza artificiale più intelligente, sia attraverso sistemi di remunerazione più equi. Ad esempio, creatori e macchine possono avere incentivi allineati, in cui i creatori vengono premiati tramite sistemi tokenizzati quando il loro lavoro viene utilizzato per la formazione dell'intelligenza artificiale.
Le previsioni sono state variate in un round lampo. Goertzel ha stimato che l'AGI, o IA, svolgerà tutti i compiti cognitivi meglio degli esseri umani più evoluti già nel 2027. Siu ha proposto una tempistica più prudente, ovvero il 2037.
Sebbene le tempistiche fossero diverse, entrambi prevedevano diversi sistemi di intelligenza artificiale in competizione tra loro, anziché un'unica intelligenza dominante. Non prevedevano la fine del capitalismo, bensì il suo sviluppo, in cui altre forme di intelligenza artificiale, come l'equità universale di base, avrebbero potuto svilupparsi.
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Circa l'autore
Alisa, una giornalista dedicata al MPost, è specializzato in criptovalute, IA, investimenti e nell'ampio regno di Web3. Con un occhio attento alle tendenze e alle tecnologie emergenti, offre una copertura completa per informare e coinvolgere i lettori nel panorama in continua evoluzione della finanza digitale.
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