การบรรจบกันและวิวัฒนาการของเทคโนโลยี AI และบล็อคเชน: การปรับโครงสร้างความสัมพันธ์ด้านผลผลิตและการผลิตภายใต้แนวคิดใหม่ของเศรษฐกิจดิจิทัล

การบรรจบและวิวัฒนาการของ AI และ Blockchain: การสร้างความสัมพันธ์ด้านผลผลิตและการผลิตใหม่ในรูปแบบเศรษฐกิจดิจิทัลใหม่

ผู้แต่ง: SanTi Li, Chunfengjun, Lisa, Naxida

บทคัดย่อ: การอภิปรายในตลาดปัจจุบันเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และบล็อกเชนและคริปโทเคอร์เรนซี มักมุ่งเน้นไปที่มุมมองแบบเกมผลรวมศูนย์ (zero-sum game) ของการเปลี่ยนทิศทางของเงินทุน อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงลึกของอุตสาหกรรมและเส้นทางวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีเผยให้เห็นว่าแท้จริงแล้วทั้งสองสิ่งล้วนเสริมซึ่งกันและกัน ท่ามกลางบริบทที่ AI ขับเคลื่อนการเติบโตของผลผลิตแบบทวีคูณและปริมาณเนื้อหาดิจิทัลที่แทบจะไร้ขีดจำกัด การฟื้นฟูความสัมพันธ์ด้านการผลิตและการกำหนดสิทธิ์บนบล็อกเชนจึงไม่ใช่แค่ "ส่วนเสริม" แต่เป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง บทความนี้มุ่งวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งว่าเหตุใดการนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลายจะกลายเป็นแรงผลักดันหลักและตัวเร่งให้เทคโนโลยีบล็อกเชนเปลี่ยนจากการทดลองแบบขอบๆ ไปสู่การใช้งานในวงกว้าง ตั้งแต่มิติของการปรับเปลี่ยนกลไกความน่าเชื่อถือ การจัดตั้งระบบยืนยันสิทธิ์ การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ทางเศรษฐกิจ ความสำคัญของโทเค็นในฐานะตัวพามูลค่า และการควบคุมความเสี่ยง

1. วิกฤตความไว้วางใจทางดิจิทัลในบริบทของการระเบิดของ AI

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI ที่ก้าวล้ำในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประยุกต์ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และ AI เชิงกำเนิด (AIGC) อย่างแพร่หลาย ความสำคัญทางเศรษฐกิจหลักของ AI คือการลดต้นทุนส่วนเพิ่มของการผลิตเนื้อหา ให้เกือบเป็นศูนย์ แม้ว่าสิ่งนี้จะปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์และผลผลิตทางสังคมได้อย่างมาก แต่ก็ก่อให้เกิดความท้าทายอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนและรุนแรงต่อระบบนิเวศอินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน ซึ่งนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสภาพแวดล้อมข้อมูล

• การเพิ่มขึ้นของเอนโทรปีและการบิดเบือนในระบบนิเวศข้อมูลดิจิทัล: ด้วยการขยายตัวของสื่อสังเคราะห์และดีปเฟก อินเทอร์เน็ตกำลังเผชิญกับความเสี่ยงที่ "ทฤษฎีอินเทอร์เน็ตที่ตายแล้ว" จะกลายเป็นความจริง ภายใต้ทฤษฎีนี้ ปริมาณการรับส่งข้อมูลและเนื้อหาบนเครือข่ายส่วนใหญ่จะถูกสร้างขึ้นโดยบอต เมื่อต้นทุนในการปลอมแปลงวิดีโอ เสียง และข้อความต่ำมาก และสามารถสร้างความสมจริงในระดับพิกเซลได้ ข้อโต้แย้งทางปัญญาแบบเดิมที่ว่า "เห็นแล้วจึงเชื่อ" ซึ่งค้ำจุนสังคม กำลังเผชิญกับภัยคุกคามของความล้มเหลวอย่างสิ้นเชิงในโลกดิจิทัล การเลือกตั้งทางการเมืองอาจถูกขัดขวางด้วยการบันทึกเรื่องอื้อฉาวที่ถูกกุขึ้น และการฉ้อโกงทางการเงินอาจเกิดขึ้นกับบุคคลผ่านเทคโนโลยีการสลับหน้าแบบเรียลไทม์ สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่สถานการณ์สมมติจาก *Black Mirror* อีกต่อไป แต่เป็นภัยคุกคามที่แท้จริงที่กำลังใกล้เข้ามา
• ความไม่สมดุลของข้อมูลและภาระทางปัญญาที่ มากเกินไปกำลังเพิ่มความเสี่ยงที่ข้อมูลจะถูกครอบงำ เมื่อเนื้อหาที่สร้างโดยเครื่องจักรมีปริมาณมากกว่าที่มนุษย์สร้างขึ้นอย่างมาก ต้นทุนของการกรองข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างโดยเครื่องจักร ซึ่งอาจมีอคติหรือทำให้เข้าใจผิด เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ภาระทางข้อมูลมากเกินไปนี้ไม่เพียงแต่ลดประสิทธิภาพในการตัดสินใจเท่านั้น แต่ยังนำไปสู่ความแตกต่างในความเห็นพ้องต้องกันทางสังคมอีกด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คนรุ่นใหม่ที่เติบโตมากับ AI มีแนวโน้มที่จะมีความเชื่อมั่นใน AI สูงกว่าคนรุ่นที่คิดค้น AIGC มาก ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการถูกหลอกหรือติดตามผู้อื่นอย่างไม่ลืมหูลืมตา
• แรงบันดาลใจอันหายากจาก AI: เป็นที่ทราบกันดีว่าความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์นั้นอยู่ที่การที่แรงบันดาลใจของมนุษย์นั้นยากที่ AI จะเลียนแบบได้ อย่างไรก็ตาม ความขี้เกียจของมนุษย์ก็เป็นปัจจัยหนึ่งที่ส่งผลต่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเช่นกัน ด้วยความสะดวกสบายที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล การพึ่งพา AI อาจทำให้แรงบันดาลใจกลายเป็น "สิ่งฟุ่มเฟือย" ในอนาคต ในขณะเดียวกัน ทรัพย์สินทางปัญญาของผู้สร้างที่ได้รับแรงบันดาลใจเหล่านี้กำลังถูกขโมยและเจือจางอย่างโหดร้ายโดย AIGC ที่รวดเร็วของ AI (ปัจจุบันผลงานลอกเลียนแบบจำนวนมากถูกสร้างขึ้นโดยไม่ได้รับอนุญาตผ่าน "การคัดลอกผลงาน") หากปราศจากการคุ้มครองทางเทคโนโลยี แรงผลักดันในการสร้างสรรค์ดั้งเดิมของมนุษยชาติก็จะเหือดแห้งไป

ในบริบทนี้ ความเสี่ยงเชิงระบบสำคัญประการแรกที่สังคมดิจิทัลกำลังเผชิญอยู่ไม่ใช่การตื่นรู้หรือการกบฏของปัญญาประดิษฐ์ แต่ เป็นการล่มสลายของรากฐานความไว้วางใจทางสังคม การสร้างกลไกการตรวจสอบที่สามารถแยกแยะข้อมูลจริงและข้อมูลปลอมได้อย่างมีประสิทธิภาพ การระบุแหล่งที่มาของข้อมูล และการรับรองความไม่เปลี่ยนแปลงของข้อมูลนั้น ได้กลายเป็นเงื่อนไขสำคัญในการรักษาการดำเนินงานที่ดีของระบบนิเวศดิจิทัล และนี่คือจุดที่เทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง

2. การยืนยันความเป็นเจ้าของบนบล็อคเชน: จาก "ส่วนประกอบเสริม" สู่โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล

ในแบบจำลอง "อุปทานไม่จำกัด" ที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ ความขาดแคลนกลาย เป็นจุดยึดหลักของมูลค่าสินทรัพย์ดิจิทัล หากไม่มีข้อจำกัดเรื่องความขาดแคลน มูลค่าของเนื้อหาดิจิทัลจะเข้าใกล้ศูนย์เมื่ออุปทานเพิ่มขึ้นอย่างไม่สิ้นสุด เช่นเดียวกับความอุดมสมบูรณ์ของเพชร เทคโนโลยีบล็อกเชนในฐานะระบบบัญชีแยกประเภทแบบกระจายศูนย์ มีหน้าที่หลักในการสร้าง ความขาดแคลนและความเป็นเจ้าของดิจิทัล ผ่านวิธีการเข้ารหัสลับ จึงเป็นการมอบมูลค่าให้กับสินทรัพย์ดิจิทัลอีกครั้ง

• การสร้างสถาบันรับรองแหล่งที่มาของข้อมูล: เมื่ออุปสรรคในการสร้างเนื้อหาลดลง การแยกแยะระหว่าง "การสร้างสรรค์ของมนุษย์" กับ "การสร้าง AI" จึงกลายเป็นสิ่งสำคัญ ในปี 2022 นักเขียนสามารถจ้างให้วาดภาพการ์ตูนด้วยมือเพื่อขายในราคาหลายร้อยดอลลาร์ ขณะที่ในปี 2025 เนื้อหาที่ปรับแต่งตามความต้องการที่ไม่ได้มีความแม่นยำสูงเช่นนี้จะเสร็จสมบูรณ์ได้ภายในไม่กี่วินาที การรับรองเอกสารแบบออนเชนสำหรับ ข้อมูลมูลค่าสูง (เช่น รายงานข่าว ผลงานศิลปะ สัญญาทางกฎหมาย บทความวิชาการ และข้อมูลประจำตัว) จะกลายเป็นมาตรฐานของอุตสาหกรรม ไฟล์ดิจิทัลทุกไฟล์ต้องมี "สูติบัตร" และ "บันทึกการโอน " ที่ไม่สามารถปลอมแปลงได้แนบมาด้วย เนื้อหาดิจิทัลที่ไม่มีลายเซ็นเข้ารหัสและการประทับเวลาแบบออนเชน จะเผชิญกับการลดความน่าเชื่อถืออย่างรุนแรง การผสมผสานระหว่างมาตรฐาน C2PA (Content Source and Authenticity Alliance) และเทคโนโลยีบล็อกเชนจะสร้างชั้นการตรวจสอบที่เชื่อถือได้สำหรับเนื้อหาดิจิทัล ทำให้แหล่งที่มาและประวัติการแก้ไขเนื้อหามีความโปร่งใสและทุกคนมองเห็นได้
• หลักฐานยืนยันตัวตนและการต่อต้านการโจมตีแบบ Sybil: ในยุคที่บอตสามารถผ่านการทดสอบทัวริงและแพร่หลายไปทั่วอินเทอร์เน็ต คุณค่าทางเศรษฐกิจและสังคมของการตรวจสอบ "ตัวตนที่แท้จริง" ของผู้ใช้จึงเด่นชัดขึ้นเรื่อยๆ CAPTCHA แบบดั้งเดิมกำลังเสื่อมประสิทธิภาพลงเรื่อยๆ และไม่สามารถหยุดยั้งเอเจนต์ AI ขั้นสูงได้ ระบบยืนยันตัวตนที่ใช้การผสมผสานระหว่างไบโอเมตริกซ์และการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) อาจกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญในการแยกแยะผู้ใช้มนุษย์ออกจากเอเจนต์ AI สิ่งนี้ไม่เพียงแต่เพื่อป้องกันการใช้ประโยชน์จากการแจกฟรีเท่านั้น แต่ยังป้องกันไม่ให้การลงคะแนนเสียงออนไลน์และความคิดเห็นสาธารณะถูกบ็อตเน็ตควบคุมอีกด้วย

สรุปได้ว่า ปัญญาประดิษฐ์สร้าง ผลผลิต ที่ไร้ขีดจำกัด ขณะที่เทคโนโลยีบล็อกเชนมอบ ข้อจำกัดด้านความขาดแคลนที่น่าเชื่อถือและจุดยึดสำหรับอัตลักษณ์ ทั้งสองอย่างถือเป็นเครื่องมือเสริมที่ขาดไม่ได้ในระบบเศรษฐกิจดิจิทัลแบบปิด AI มีหน้าที่ทำให้โลก "เร็วขึ้น" และบล็อกเชนมีหน้าที่ทำให้โลก "สมจริงยิ่งขึ้น"

3. การปรับโครงสร้างรูปแบบธุรกิจ: เศรษฐศาสตร์ของตัวแทนอัจฉริยะอัตโนมัติ

การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชนเป็นการประกาศถึงศักยภาพในการก้าวขึ้นสู่รูปแบบการปฏิสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจรูปแบบใหม่ นั่นคือ เศรษฐกิจแบบ Machine-to-Machine (M2M) ซึ่งไม่เพียงแต่เป็นการเปลี่ยนแปลงวิธีการชำระเงินเท่านั้น แต่ยังเป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในธรรมชาติของหน่วยงานทางเศรษฐกิจอีกด้วย

ในอนาคต การปฏิสัมพันธ์ทางอินเทอร์เน็ตจะไม่ถูกจำกัดอยู่แค่มนุษย์อีกต่อไป ตัวแทน AI อิสระหลายพันล้านตัว จะกลายเป็นพลเมืองดั้งเดิมของไซเบอร์สเปซ โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินแบบดั้งเดิม (เช่น บัญชีธนาคาร กระบวนการ KYC และเครือข่ายการชำระเงินด้วยบัตรเครดิต) ถูกออกแบบมาเพื่อมนุษย์โดยเฉพาะ และไม่สามารถรองรับการใช้งานกับสิ่งที่ไม่ใช่มนุษย์ได้ อีกทั้งยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการธุรกรรมที่มีความถี่สูง ปริมาณน้อย และเครื่องจักรที่ดำเนินการตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

• ระบบการเงินที่พัฒนาโดยเครื่องจักร: คริปโทเคอร์เรนซีเป็นสื่อกลางในการแลกเปลี่ยนมูลค่าที่ปรับให้เข้ากับตรรกะของเครื่องจักรโดยธรรมชาติ ตัวแทน AI ไม่สามารถเปิดบัญชีธนาคารที่เคาน์เตอร์ได้ แต่สามารถสร้างที่อยู่กระเป๋าเงินและจัดการคีย์ส่วนตัวผ่านรหัสได้ทันที พวกเขาสามารถใช้ stablecoin (เช่น USDC) หรือโทเค็นยูทิลิตี้เฉพาะสำหรับการจัดซื้อข้อมูล การเรียกใช้ API หรือการเช่าพลังงานประมวลผล การชำระเงินประเภทนี้ไม่อยู่ภายใต้ข้อจำกัดของตัวกลาง ข้อจำกัดเวลาทำการ หรือค่าธรรมเนียมข้ามพรมแดนที่สูงเหมือนการเงินแบบดั้งเดิม
• เครือข่ายเศรษฐกิจแบบตัวแทนต่อตัวแทน (A2A): ภูมิทัศน์ทางธุรกิจในอนาคตจะก้าวข้ามโมเดล B2B และ B2C ไปสู่โมเดล A2A (ตัวแทน AI ต่อตัวแทน AI) ยกตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI ที่รับผิดชอบการวางแผนการเดินทางอาจจำเป็นต้องซื้อข้อมูลแบบเรียลไทม์จากตัวแทนอีกรายที่รับผิดชอบการพยากรณ์อากาศ และจ่ายเงินมัดจำให้กับตัวแทนรายที่สามที่รับผิดชอบการจองตั๋ว การแลกเปลี่ยนบริการเหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับการชำระเงินแบบไมโครเพย์เมนต์และธุรกรรมความถี่สูงจะเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจก็ต่อเมื่อมีเครือข่ายบล็อกเชนประสิทธิภาพสูงและแรงเสียดทานต่ำ สัญญาอัจฉริยะจะดำเนินการตรรกะทางธุรกิจที่ซับซ้อนเหล่านี้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
• การทำงานร่วมกันผ่านเครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ (DePIN): การดำเนินงานด้าน AI จำเป็นต้องใช้พลังประมวลผล (GPU) และข้อมูลจำนวนมาก ผ่านเครือข่าย DePIN (เช่น io.net และ Render) ตัวแทน AI สามารถเช่าพลังประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานจากบุคคลหรือธุรกิจทั่วโลกได้โดยตรง และชำระเงินแบบเรียลไทม์โดยใช้โทเค็น วิธีนี้ช่วยทำลายการผูกขาดของผู้ให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์ (AWS, Google Cloud) ในระดับหนึ่ง ลดต้นทุนการดำเนินงานของ AI และมอบสถานการณ์การใช้งานจริงสำหรับบล็อกเชน (แม้ว่าแหล่งพลังประมวลผลเริ่มต้นสำหรับโครงการและผู้เข้าร่วมน่าจะยังคงมาจากบริษัทยักษ์ใหญ่เดิม แต่สามารถเลือกเช่าในภายหลังได้อย่างอิสระเพื่อทลายการผูกขาดแบบเบ็ดเสร็จ)

4. สกุลเงินดิจิทัล: ตัวส่งมูลค่าและกลไกการพึ่งพาอาศัยกันเพื่อการยืนยันสิทธิ์ในยุค AI

บล็อกเชนไม่ได้เป็นแค่ฐานข้อมูล แต่เป็นเครือข่ายมูลค่า หลังจากที่ได้อธิบายแง่มุมทางเทคนิคของการต่อต้านการปลอมแปลงและการเก็บรักษาหลักฐาน (ข้อ 2) และแง่มุมทางธุรกิจของการโต้ตอบระหว่างตัวแทนอัจฉริยะ (ข้อ 3) แล้ว เราจำเป็นต้องเจาะลึกถึงแก่นแท้ของ สินทรัพย์และการเงิน สิทธิในทรัพย์สินเป็นสิ่งจำเป็นเบื้องต้นสำหรับการทำธุรกรรมและการกำหนดราคา ในโมเดล "อุปทานไม่จำกัด" ที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ การพึ่งพาวิธีการทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวสำหรับ "การต่อต้านการปลอมแปลงและการเก็บรักษาหลักฐาน" นั้นยังไม่เพียงพอ เราสามารถใช้คริปโตเพื่อแปลงสิทธิ์เหล่านี้ให้เป็นโทเค็นและแปลงเป็นเงินได้อย่างแท้จริง ซึ่งนำไปสู่แนวคิด RWA (Real World Asset)

โทเค็น ซึ่งเป็นตัวกลางในการยืนยันสิทธิ์ที่เล็กที่สุดและเป็นส่วนสำคัญของการโอนสิทธิ์ ถือเป็นรากฐานสำคัญที่ขาดไม่ได้ของสิทธิในทรัพย์สินดิจิทัลในยุค AI สิ่งนี้ได้ยกระดับ AI และคริปโตจาก "เครื่องมือซ้อนทับ" ธรรมดาๆ ไปสู่ "วิวัฒนาการแบบพึ่งพาอาศัยกัน" ที่ลึกซึ้ง

• การแปลงโทเค็น: การเปลี่ยนสิทธิ์เชิงนามธรรมให้เป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่สามารถตั้งโปรแกรมได้ คริปโตใช้เทคโนโลยี NFT (โทเค็นที่ไม่สามารถทดแทนได้) และ SFT (โทเค็นแบบกึ่งทดแทนได้) เพื่อแปลงทรัพย์สินทางปัญญา (IP) เชิงนามธรรม ความเป็นเจ้าของ ลิขสิทธิ์ และชุดข้อมูลเฉพาะอื่นๆ พารามิเตอร์โมเดลที่ปรับแต่งอย่างละเอียด หรือแม้แต่ความเป็นเจ้าของเอเจนต์ AI ให้กลายเป็น สินทรัพย์บนเชน ที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้
• IP-NFT ทำหน้าที่เป็นเสมือนหลักยึดมูลค่า: ผลงานสไตล์เฉพาะตัวหรือผลงานต้นฉบับของผู้สร้างทุกคนสามารถผลิตเป็น NFT ได้ เมื่อ AI จำเป็นต้องใช้ผลงานเหล่านี้เพื่อฝึกฝนหรือถ่ายโอนสไตล์ จะไม่สามารถนำไปใช้งานได้อย่างราบรื่นอีกต่อไป แต่ต้องได้รับอนุญาตจาก NFT ผ่านโปรโตคอลแบบออนเชน ในกรณีนี้ โทเค็นไม่ได้เป็นเพียงใบรับรองลิขสิทธิ์เท่านั้น แต่ยัง เป็นหลักฐานแสดงสิทธิ์ในการสร้างรายได้ อีกด้วย ตัวอย่างเช่น โปรเจกต์เพลงของ RWA อย่าง Opulous และ Audius ได้แปลงสิทธิ์อัลบั้มของศิลปินเป็นโทเค็น โดยกำหนดข้อตกลงแบ่งปันรายได้กับแฟนๆ ไว้ล่วงหน้า
• การสร้างโทเค็นข้อมูล: ข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลองค์กรคุณภาพสูงไม่ได้เป็นไฟล์คงที่อีกต่อไป แต่เป็นสินทรัพย์ที่สามารถห่อหุ้มเป็นโทเค็นเพื่อการซื้อขายได้ ทุกครั้งที่โมเดล AI เข้าถึงข้อมูลนี้ ในทางปฏิบัติแล้ว โทเค็นนั้นจะถูกใช้งานสิทธิ์ที่แสดงโดยโทเค็นนั้น ส่งผลให้เกิดผลตอบแทนและการคุ้มครองสิทธิ์ที่ละเอียดขึ้น
• คริปโต: การบรรลุข้อตกลงและการโอนสิทธิ์ความเป็นเจ้าของในทันที จะไม่มีความหมายหากไม่ได้เชื่อมโยงกับการกระจายมูลค่า สกุลเงินดิจิทัลเป็นเพียง ขั้นตอนเดียวในการยืนยันสิทธิ์ในยุค AI
• การชำระเงินแบบไมโครเพย์เมนต์และการชำระเงินแบบสตรีมมิ่ง: ในการทำงานด้วยความเร็วสูงของ AI การยืนยันสิทธิ์มักเกิดขึ้นภายในไม่กี่มิลลิวินาที (เช่น AI อ้างอิงประโยคหรือสร้างภาพ) ระบบเงินตราแบบเฟียตดั้งเดิมไม่สามารถรองรับจำนวนเงินที่น้อยมาก (0.0001 ดอลลาร์สหรัฐ) และความถี่ในการแบ่งปันรายได้จากลิขสิทธิ์ที่สูงได้ คริปโทเคอร์เรนซีช่วยให้สัญญาอัจฉริยะสามารถ "โอน" รายได้ไปยังผู้ถือโทเค็นโดยอัตโนมัติ การยืนยันสิทธิ์จะเกิดขึ้นทันที การใช้งานแบบวงจรปิดจะเท่ากับการยืนยันสิทธิ์ และการยืนยันสิทธิ์จะเท่ากับการชำระบัญชี
• การสร้างชั้นแรงจูงใจ: เหตุใดมนุษย์จึงเต็มใจทุ่มเทความพยายามในการตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหา AI เหตุใดโหนดจึงเต็มใจที่จะมีส่วนร่วมในการประมวลผลเพื่อรักษาฉันทามติของเครือข่าย เนื่องมาจากแรงจูงใจของคริปโทเคอร์เรนซี เศรษฐศาสตร์โทเค็นให้รางวัลแก่ผู้เข้าร่วมที่รักษาระบบความเป็นเจ้าของด้วยสกุลเงินดิจิทัล จึงสร้างเครือข่ายความน่าเชื่อถือที่ดำเนินงานได้เองและต้านทานการโจมตีของ AI นี่คือคุณค่าหลักของระบบบล็อกเชนสาธารณะและโครงการที่เกี่ยวข้อง โมเดลการหมุนเวียนภายในหรือบางส่วนของบล็อกเชนแบบกลุ่มและบล็อกเชนส่วนตัวนั้นยากที่จะส่งเสริมในวงกว้าง
• ความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันระหว่าง AI และ Crypto: เกลียวคู่ของการเติบโต
• AI ต้องการคริปโตบล็อกเชน: หากปราศจากการยืนยันสิทธิ์และช่องทางการชำระเงินที่ระบบบล็อกเชนให้บริการ ผู้สร้างและผู้ใช้ AI จะตกอยู่ในทางตันจากการละเมิดลิขสิทธิ์ที่แพร่หลาย การหมดสิ้นของข้อมูล และการไม่สามารถสร้างรายได้ได้ ยิ่ง AI ฉลาดขึ้นเท่าใด ก็ยิ่งต้องการขอบเขตสิทธิในทรัพย์สินที่ชัดเจนมากขึ้นเท่านั้นเพื่อหลีกเลี่ยงข้อพิพาท ความสดใหม่ของการสร้างสรรค์ AI ในปัจจุบันเกิดจากข้อมูลที่สะสมมานานหลายทศวรรษและการแบ่งปันผลงานสร้างสรรค์ อย่างไรก็ตาม เมื่อการสะสมนี้ใกล้จะหมดลง ไอเดียสร้างสรรค์ใหม่ๆ จะสามารถเติมเต็มช่องว่างนี้ได้หรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับการคุ้มครองสิทธิ์อย่างพิถีพิถัน
• คริปโตยังต้องการ AI: AI ได้สร้างสินทรัพย์ดิจิทัลจำนวนมหาศาลและสถานการณ์การซื้อขายความถี่สูง ซึ่งทำให้คริปโตมี ประโยชน์และสภาพคล่อง อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันนี้บ่งชี้ว่า คริปโตคือ "กฎทางกายภาพ" และ "ระบบเศรษฐกิจ" ของยุค AI การผสมผสานของทั้งสองสิ่งนี้จะปรับโครงสร้างความสัมพันธ์ทางการผลิตของโลกดิจิทัล ทำให้ผลตอบแทนด้านผลผลิตของ AI ถูกส่งกลับคืนสู่ผู้มีส่วนร่วมทุกคนอย่างยุติธรรมผ่านกลไกการยืนยันสิทธิ์

5. การกำกับดูแลความเสี่ยง: การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์จาก "วินัยในตนเองด้านศีลธรรม" ไปสู่ "ข้อจำกัดทางเทคโนโลยี"

การพัฒนา AI ในปัจจุบันกระจุกตัวอยู่ในมือของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เพียงไม่กี่ราย (เช่น OpenAI, Google และ Meta) ซึ่งสืบสานตรรกะแบบกล่องดำที่รวมศูนย์ของยุค Web 2.0 ภายใต้โมเดลนี้ สาธารณชนได้แต่หวังว่าบริษัทต่างๆ จะรักษาหลักศีลธรรมที่ว่า "อย่าทำชั่ว" ไว้ อย่างไรก็ตาม ประสบการณ์ในอดีตแสดงให้เห็นว่าอำนาจจากศูนย์กลางมักมาพร้อมกับความเสี่ยงของการผูกขาด การใช้ข้อมูลในทางที่ผิด และอคติทางอัลกอริทึม

เทคโนโลยีบล็อคเชนนำเสนอตรรกะการกำกับดูแลแบบ "ไม่ทำสิ่งชั่วร้าย" โดยใช้โค้ดโอเพ่นซอร์ส หลักฐานการเข้ารหัส และสัญญาทางคณิตศาสตร์เพื่อจำกัดพฤติกรรมของระบบอย่างเข้มงวด

• การเรียนรู้ของเครื่องแบบไร้ความรู้ (ZKML): ในฐานะสาขาสำคัญของการคำนวณที่รักษาความเป็นส่วนตัว ZKML ช่วยให้สามารถพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์เพื่อยืนยันว่ากระบวนการคิดเหตุผลของแบบจำลอง AI ดำเนินการตามอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและไม่ถูกแทรกแซง โดยไม่เปิดเผยข้อมูลสำคัญ (เช่น บันทึกทางการแพทย์และธุรกรรมทางการเงิน) และพารามิเตอร์หลักของแบบจำลอง สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบการตัดสินใจของอัลกอริทึม ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการประยุกต์ใช้ AI ในงานด้านความเสี่ยงสูง เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์และการประเมินเครดิต ซึ่งช่วยแก้ปัญหา "กล่องดำ" ของความน่าเชื่อถือ
• เครือข่ายสาธารณะที่สามารถฝ่าฟันวงจรตลาดกระทิงและตลาดหมีมาได้หลายรอบนั้นมีความน่าเชื่อถือสูงกว่า NEAR ได้เปลี่ยนผ่านไปสู่ AI อย่างเต็มรูปแบบ กลายเป็นเครือข่ายสาธารณะ AI รายแรก ขณะที่ Render และเครือข่ายอื่นๆ ได้เปลี่ยนจากการเรนเดอร์เกมไปสู่พลังการประมวลผล AI ETH, BSC, Solana, Cardano, Avalanche, Algorand, Hbar, Conflux และเครือข่ายอื่นๆ ต่างก็มีจุดแข็ง ลักษณะทางเทคนิค และจุดอ่อนเฉพาะตัว เครือข่ายสาธารณะใหม่ๆ อย่าง Monad ก็กำลังเผชิญกับความท้าทายรอบใหม่ในเศรษฐศาสตร์โทเคนเช่นกัน สำหรับโมเดล VC long-cliff ที่สร้างความเดือดร้อนให้กับตลาดหลักในช่วงสองปีที่ผ่านมา ซึ่งการถือครองของสถาบันถูกล็อกไว้ แต่กลับนำไปสู่แรงขายที่มากเกินไปเนื่องจากการหมุนเวียนของโครงการจูงใจและการแจกฟรีแบบไม่ทันตั้งตัว ตลาดยังคงต้องใช้เวลา 1-2 ปีในการตรวจสอบความสมดุลระหว่างเส้นโค้งการปล่อยโทเคนและการจับมูลค่าของระบบนิเวศ
• อธิปไตยของข้อมูลและการกระจายมูลค่า: ด้วยการแก้ไขปัญหาการละเมิดข้อมูลและ "การเก็บเกี่ยวข้อมูล" ในการฝึกอบรมแบบจำลองขนาดใหญ่ โครงการบล็อกเชนสามารถคืนสิทธิ์ความเป็นเจ้าของข้อมูลให้กับผู้ใช้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถคัดเลือกและอนุญาตให้ฝึกอบรมข้อมูลและรับรางวัลได้ การดำเนินการนี้จะช่วยปรับโครงสร้างความสัมพันธ์ในการผลิต ทำให้ผู้ให้ข้อมูลได้รับผลตอบแทนที่คุ้มค่าผ่านแบบจำลองเศรษฐกิจแบบโทเค็น ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิดการจัดหาข้อมูลที่มีคุณภาพสูงขึ้น และป้องกันโศกนาฏกรรมของการสูญเสียข้อมูล

6. บทสรุป: การยอมรับความสมดุลของ "การลดเอนโทรปี" การปรับเปลี่ยนอนาคตภายในระเบียบของอารยธรรมดิจิทัล

แก่นแท้ของ AI มีแนวโน้มที่จะ เพิ่มเอนโทรปี นั่นคือ การสร้างข้อมูลแบบระเบิดและการแพร่กระจายข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น รวมถึงความไม่แน่นอนในอนาคตที่เพิ่มขึ้น ในขณะที่แก่นแท้ของบล็อคเชนมีแนวโน้มที่จะ ลดเอนโทรปี นั่นคือ การสร้างระเบียบที่ไม่เปลี่ยนแปลงผ่านกลไกฉันทามติ การยึดโยงความจริงตามข้อเท็จจริงที่ไม่ซ้ำใคร และการเสริมความแข็งแกร่งให้กับกฎการดำเนินการ

โลกดิจิทัลที่แข็งแกร่งไม่อาจประกอบด้วยความวุ่นวาย (แม้จะมีชีวิตชีวา) หรือความเป็นระเบียบ (แม้จะมั่นคง) เพียงอย่างเดียว การผสานรวมอย่างลึกซึ้งระหว่างปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชน ถือเป็นผลลัพธ์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของระบบนิเวศดิจิทัลที่แสวงหาสมดุลแบบไดนามิก AI ทำหน้าที่เป็นแรงขับเคลื่อน ขณะที่บล็อกเชนทำหน้าที่เป็นเข็มทิศและรากฐานด้านความปลอดภัย ซึ่งจะเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ให้เร็วขึ้นไปอีก

สำหรับนักลงทุนและผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรม การเข้าใจแนวโน้มการบรรจบกันนี้อย่างลึกซึ้งหมายถึงการเข้าใจถึงผลตอบแทนหลักของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลในอีกห้าถึงสิบปีข้างหน้า จุดเน้นไม่ควรจำกัดอยู่แค่แนวคิด AI เท่านั้น แต่ควรขยายไปยังเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน Web3 ที่ให้บริการด้านการชำระเงิน การจัดตารางการประมวลผล การจัดเก็บข้อมูล และการยืนยันสิทธิ์ สำหรับระบบนิเวศ AI การพัฒนาและการควบคุมบล็อกเชนและสกุลเงินดิจิทัลก็มาถึงขั้นที่จำเป็นเช่นกัน อนาคตมาถึงแล้ว และคลื่นแห่งการบรรจบกันทางเทคโนโลยีนี้กำลังใกล้จะระเบิด

คำเตือนความเสี่ยง: บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้น โครงการที่กล่าวถึงนี้อธิบายอย่างเป็นกลางและไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุน โปรดอย่าตัดสินใจลงทุนใดๆ โดยอิงจากข้อมูลที่ให้ไว้

ผู้แต่ง: น้องชายในอนาคต

ปริญญาโทวิศวกรรมศาสตร์ของ PNU นักลงทุนสถาบันระยะยาว นักเขียนบทความให้กับสื่อกระแสหลักและบริษัทหลักทรัพย์ ผู้ชนะรางวัล BK21 ของเกาหลี ผู้นำ CFT สำหรับโครงการความร่วมมือวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์พลังงานใหม่กับ Tesla, GM, FF และอื่นๆ มีประสบการณ์มากมายในหลากหลายสาขาของบล็อคเชน