Tác giả gốc: MORBID-19

Biên soạn gốc: Deep Chao TechFlow

Xin chào mọi người, lại một ngày nữa, lại một vụ cá cược đầu cơ nữa. Gần đây, các tác nhân AI đã trở thành một chủ đề thảo luận sôi nổi. Đặc biệt là aixbt, sản phẩm này gần đây đã thu hút được nhiều sự chú ý.

Nhưng theo tôi, cơn sốt này hoàn toàn không có ý nghĩa gì.

Hãy để tôi giải thích cho những bạn chưa quen với thuật ngữ Bitcoin. Khi người dùng kết nối tài sản của họ với mạng được gọi là "Bitcoin L2", việc "Cho vay không giám sát" thực sự sẽ trở nên không thể thực hiện được.

Tất cả "Cầu nối Bitcoin" hoặc "Khả năng tương tác/Lớp mở rộng" đều đưa ra các giả định tin cậy mới, chỉ có một số ngoại lệ, chẳng hạn như Lightning Network. Do đó, khi ai đó tuyên bố rằng Bitcoin L2 là "Không đáng tin cậy", về cơ bản bạn có thể cho rằng điều này không đúng. Đây là lý do tại sao hầu hết các L2 mới đều nhấn mạnh rằng chúng "Giảm thiểu độ tin cậy".

Mặc dù tôi không biết nhiều về Side Protocol, nhưng tôi gần như chắc chắn rằng tuyên bố được gọi là "cho vay không giam giữ" của aixbt là sai sự thật và phán đoán này sẽ đúng trong 99%.

Tuy nhiên, tôi không hoàn toàn đổ lỗi cho aixbt. Nó chỉ thực hiện những gì được yêu cầu: thu thập dữ liệu từ internet và tạo ra các dòng tweet có vẻ hữu ích.

Vấn đề là aixbt không thực sự hiểu nó đang nói về cái gì. Nó không thể đánh giá tính xác thực của thông tin, xác minh các giả định của mình với các chuyên gia hoặc đặt câu hỏi về tính logic hoặc lập luận của chính mình.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) về cơ bản là công cụ dự đoán từ. Họ không hiểu nội dung đầu ra mà chọn những từ có vẻ đúng dựa trên xác suất.

Nếu tôi viết một bài trên Encyclopedia Britannica về “Cuộc chinh phục Hy Lạp cổ đại của Hitler và sự ra đời của nền văn minh Hy Lạp hóa”, thì đối với LLM, điều này sẽ trở thành “sự thật” và “lịch sử”.

Nhiều tác nhân AI mà chúng ta thấy trên Twitter không gì khác hơn là những người dự đoán từ có hình đại diện thú vị. Tuy nhiên, giá trị thị trường của các tác nhân AI này đang tăng vọt. GOAT đã đạt giá trị thị trường là 1 tỷ USD, trong khi aixbt có giá trị thị trường khoảng 200 triệu USD. Những định giá này có hợp lý không?

Không ai biết chắc chắn, nhưng trớ trêu thay, tôi lại hài lòng với số cổ phần mình nắm giữ.

Truy cập dữ liệu là chìa khóa

Tôi luôn rất quan tâm đến sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử. Gần đây, Vana khiến tôi chú ý vì nó đang cố gắng giải quyết vấn đề "bức tường dữ liệu". Vấn đề không phải là thiếu dữ liệu mà là làm thế nào để có được dữ liệu chất lượng cao.

Ví dụ: bạn có chia sẻ công khai chiến lược giao dịch của mình đối với các mã thông báo vốn hóa nhỏ có tính thanh khoản thấp không? Bạn có xuất bản miễn phí những thông tin có giá trị cao mà thông thường phải trả tiền không? Bạn có chia sẻ công khai những chi tiết thân mật nhất về cuộc sống riêng tư của mình không?

Rõ ràng là không.

Trừ khi dữ liệu riêng tư của bạn có thể được bảo vệ ở mức giá hợp lý, bạn sẽ không bao giờ dễ dàng chia sẻ "dữ liệu riêng tư" này với bất kỳ ai.

Tuy nhiên, nếu chúng ta muốn AI đạt đến mức độ thông minh gần như con người thì dữ liệu này là yếu tố quan trọng nhất. Suy cho cùng, phẩm chất cốt lõi của con người là suy nghĩ, những lời độc thoại nội tâm và những suy ngẫm sâu sắc nhất.

Nhưng ngay cả việc thu thập được một số dữ liệu “bán công khai” cũng phải đối mặt với những thách thức đáng kể. Ví dụ: để trích xuất dữ liệu hữu ích từ một video, trước tiên bạn cần tạo phụ đề và hiểu chính xác ngữ cảnh của video để AI có thể hiểu được nội dung.

Một ví dụ khác, nhiều trang web yêu cầu người dùng đăng nhập trước khi xem nội dung, chẳng hạn như Instagram và Facebook. Thiết kế này phổ biến trên nhiều mạng xã hội.

Tóm lại, những hạn chế chính mà việc phát triển AI hiện nay phải đối mặt bao gồm:

• Không thể lấy được dữ liệu riêng tư

• Không thể lấy dữ liệu đằng sau tường phí

• Không có quyền truy cập vào dữ liệu từ các nền tảng đóng

Vana đưa ra một giải pháp khả thi. Họ vượt qua những hạn chế này bằng cách bảo vệ quyền riêng tư và tổng hợp các tập dữ liệu cụ thể thành một cơ chế phi tập trung gọi là DataDAO.

DataDAOs là một thị trường dữ liệu phi tập trung và hoạt động như sau:

• Người đóng góp dữ liệu: Người dùng có thể gửi dữ liệu của họ tới DataDAO và nhận quyền quản trị cũng như phần thưởng.

• Xác minh dữ liệu: Dữ liệu được xác minh trên mạng Satya, mạng lưới các nút điện toán an toàn đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu.

• Người tiêu dùng dữ liệu: Người tiêu dùng có thể sử dụng các bộ dữ liệu đã được xác minh để đào tạo AI hoặc các tình huống ứng dụng khác.

• Cơ chế khuyến khích: DataDAO khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu chất lượng cao và quản lý quá trình đào tạo và sử dụng dữ liệu thông qua cơ chế minh bạch.

Nếu bạn muốn biết thêm, bạn có thể bấm vào đây để đọc thêm.

Tôi hy vọng một ngày nào đó aixbt có thể thoát khỏi tình trạng "ngu ngốc" của mình. Có lẽ chúng ta có thể tạo một DataDAO dành riêng cho aixbt. Mặc dù tôi không phải là chuyên gia trong lĩnh vực AI nhưng tôi tin chắc rằng bước đột phá lớn tiếp theo trong phát triển AI sẽ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình.

Chỉ các tác nhân AI được đào tạo với dữ liệu chất lượng cao mới có thể thực sự chứng tỏ được tiềm năng của mình. Tôi mong chờ khoảnh khắc này và hy vọng nó không còn xa nữa.