Zdecentralizowana inteligencja: jak agenci AI i Web3 Zmieniają kształt Internetu
W skrócie
Paneliści HSC Asset Management dyskutowali o tym, w jaki sposób przyszła sieć może przejść od platform sterowanych przez ludzi do zdecentralizowanych systemów obsługiwanych przez sztuczną inteligencję, kładąc nacisk na własność cyfrową, suwerenność danych i zarządzanie oparte na technologii blockchain jako fundamenty dla agentowej sztucznej inteligencji i sprawiedliwego tworzenia wartości.
Amanda Cassatt z Serotonin wzięła udział w pogawędce zorganizowanej przez HSC Asset Management, podczas której Yat Siu z Animoca Brands i Ben Goertzel z SingularityNET próbowali przeanalizować transformację Internetu w kierunku autonomicznych systemów sterowanych przez sztuczną inteligencję, a nie tylko cyfrowej własności.
Istotą tej ostatniej jest to, że własność cyfrowa jest podstawą Web3, co jest stałą tezą Siu. Aktywami nie można handlować, monetyzować ani znacząco kontrolować bez ich własności. Jego zdaniem blockchain nie jest ani formą infrastruktury finansowej, ani systemem ustalania praw własności w środowisku cyfrowym. Finanse mogą być istotnym zastosowaniem, a własność może ułatwić szersze zaangażowanie w sieci i gospodarki, a także w zarządzanie.
Zasada ta nabiera znaczenia, gdy agenci AI zaczynają handlować bez ingerencji człowieka. Aby wymieniać wartości, systemy AI muszą łączyć się z aktywami, które nie wymagają zezwoleń i są suwerenne, a nie mogą być zarządzane przez scentralizowanych pośredników.
Korzystna sztuczna inteligencja ogólna i zdecentralizowana kontrola
Goertzel przedstawił ten argument jako korzystny dla sztucznej inteligencji (AGI). Współczesny rynek sztucznej inteligencji charakteryzuje się dużymi firmami, silnie powiązanymi z głównymi rządami. Chociaż podmioty te mają dostarczać wygodne narzędzia, kontrola danych i modeli jest scentralizowana.
Porównał to do otwartych systemów, takich jak Linux i wczesny internet, które były technologiami rozwijanymi wspólnie i nie miały pojedynczych punktów kontroli. Według niego sztuczna inteligencja może podążać tą samą drogą decentralizacji. Blockchain umożliwia rozproszone zarządzanie, wspólną infrastrukturę i systemy, co gwarantuje, że żaden pojedynczy uczestnik nie będzie mógł zmonopolizować systemów wywiadowczych.
Zamiast wierzyć, że ludzkość kiedykolwiek posiądzie trwałą zdolność do regulowania superinteligentnej sztucznej inteligencji, Goertzel zasugerował bardziej osiągalny cel, polegający na wdrożeniu jej w ramach zdecentralizowanych, partycypacyjnych ekosystemów ze zróżnicowanym sprzężeniem zwrotnym od człowieka.
Własność danych i sztuczna inteligencja agentowa
Jednym z powracających tematów była kwestia suwerenności danych. Systemy sztucznej inteligencji (AI) działają w oparciu o dane, mimo że większość użytkowników przekazuje je platformom centralnym. Zdaniem panelistów, blockchain może zapewnić narzędzia umożliwiające jednostkom posiadanie rzeczy, a jednocześnie przyczyniać się do rozwoju inteligencji masowej, np. poprzez tokenizację i dowody zerowej wiedzy.
Siu podkreślił rozwój sztucznej inteligencji opartej na agentach: agentów AI reprezentujących użytkownika. Ludzie nie będą korzystać z platform do nawigacji, lecz agenci AI będą pobierać informacje, przeprowadzać transakcje i pracować z strumieniami danych. W tym modelu agent jest zatrudniany przez użytkownika, ale nie przez platformę.
Ta zmiana może odmienić wizerunek samej sieci. Tradycyjne przeglądanie stron internetowych może zostać zastąpione interakcjami opartymi na sztucznej inteligencji, w których zdecentralizowana infrastruktura, ekonomia tokenów i interoperacyjne protokoły działają w tle.
Inteligentniejsza sztuczna inteligencja jako katalizator adopcji
Goertzen przyznał, że decentralizacja sama w sobie nie będzie czynnikiem motywującym do wdrożenia. Jeśli zdecentralizowana sztuczna inteligencja okaże się gorsza od scentralizowanych odpowiedników, użytkownicy będą zwracać uwagę na wydajność. Jego badania w SingularityNET koncentrują się na integracji dużych modeli językowych, systemów wnioskowania i algorytmów ewolucyjnych w celu konstruowania bardziej adaptowalnej sztucznej inteligencji ogólnej.
Zdaniem zespołu, sukces będzie zależał od tworzenia wartości, czy to poprzez inteligentniejszą sztuczną inteligencję, czy też bardziej sprawiedliwe systemy wynagrodzeń. Na przykład, twórcy i maszyny mogą mieć zsynchronizowane bodźce, dzięki czemu twórcy będą nagradzani za pośrednictwem tokenizowanych systemów, gdy ich praca zostanie wykorzystana w szkoleniu sztucznej inteligencji.
Prognozy zmieniały się w błyskawicznym tempie. Goertzel oszacował, że AGI, czyli sztuczna inteligencja, będzie wykonywać wszystkie zadania poznawcze lepiej niż najlepsi ludzie już w 2027 roku. Bardziej ostrożny harmonogram, rok 2037, przedstawił Siu.
Choć ramy czasowe były różne, obaj przewidywali istnienie kilku konkurujących ze sobą systemów sztucznej inteligencji, a nie jednej dominującej inteligencji. Nie przewidywali końca kapitalizmu, lecz jego rozwój, w którym potencjalnie rozwinęłyby się inne formy, takie jak powszechna, podstawowa równość.
Zastrzeżenie
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, sztucznej inteligencji, inwestycjach i rozległym obszarze Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
Więcej artykułów
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, sztucznej inteligencji, inwestycjach i rozległym obszarze Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
