Tiêu đề gốc: "Sáu chủ đề AI cần cân nhắc"

Tác giả gốc: Lyn Alden

Bản tổng hợp gốc: Luccy, BlockBeats

Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (AI) và robot sẽ chủ yếu được sử dụng để loại bỏ những công việc tẻ nhạt, nhàm chán mà hầu hết mọi người hiện nay đều làm, cho phép ngày càng nhiều người theo đuổi đam mê của mình theo cách tương tự. Lý tưởng nhất là điều này sẽ dẫn đến thời kỳ phục hưng văn hóa và nghệ thuật vĩ đại tiếp theo, khi hàng triệu người được tự do làm những gì họ thích và tạo ra hạnh phúc thông qua nghệ thuật.

Trước khi một tương lai tươi sáng như vậy đến, chúng ta cũng cần không ngừng suy nghĩ, khám phá sự giao thoa giữa AI và thế giới tài chính, đồng thời tìm ra vấn đề nằm ở đâu, thậm chí là nếu chúng tôi không nhất thiết phải biết câu trả lời cho tất cả các câu hỏi của bạn. Nhà đầu tư vĩ mô Lyn Alden đã đăng bài viết “Sáu chủ đề AI cần cân nhắc” trên nền tảng mạng xã hội cá nhân của mình, bài viết giới thiệu chi tiết về sự phát triển tương tác của công nghệ AI và xã hội loài người cũng như lý do Bitcoin sẽ trở thành loại tiền tệ được lựa chọn cho trí tuệ nhân tạo. được BlockBeats biên soạn và dịch văn bản gốc:

Một trong những xu hướng chính trên thị trường vào năm 2023 là trí tuệ nhân tạo, hay gọi tắt là AI. Tôi thường tránh đề cập đến các chủ đề nóng nên chưa viết nhiều về AI một cách công khai. Tôi thích dành thời gian tiếp thu và suy nghĩ về những xu hướng mới hơn là tạo ra những xu hướng hấp dẫn ngay lập tức.

Tôi đã đề cập đến chủ đề này trong Báo cáo cấp cao tháng 5 và Báo cáo cấp cao tháng 7. Mặc dù tôi chưa viết nhiều nhưng đây là chủ đề mà tôi rất chú ý. Bài viết này sẽ dựa trên các báo cáo trước đây và tài liệu gần đây hơn để thảo luận về một số chủ đề AI mà tôi cho rằng đáng được quan tâm nhưng chưa được đưa tin nhiều.

Có nhiều ý kiến khác nhau về AI. Một số người cho rằng "tất cả chỉ là cường điệu và không có nội dung thực sự", trong khi một số người thậm chí còn cho rằng " trong 5 năm nữa Nó sẽ giết chết tất cả chúng ta và thống trị thế giới".

Quan điểm của tôi nằm ở đâu đó giữa hai thái cực này. Tôi nghĩ AI quả thực có những bước đột phá lớn, nhưng bất kỳ công nghệ mới nổi nào cũng dễ bị ảnh hưởng bởi chu kỳ cường điệu hóa, và đôi khi nó sẽ như vậy quá nóng. Bất kỳ ai đã sử dụng một số công nghệ mới nổi đều có thể thấy giá trị của chúng mà chỉ vài năm trước đây không tồn tại. Khi công nghệ trưởng thành và trở nên phổ biến hơn, nó đương nhiên sẽ có tác động đáng kể đến nền kinh tế.

Tuy nhiên, bất kỳ công nghệ nào mang lại sự tăng trưởng theo cấp số nhân thì chúng tôi khó có thể mô tả rõ ràng về lâu dài. Chúng tôi chỉ có thể tìm ra vấn đề, ngay cả khi chúng tôi không không nhất thiết phải có câu trả lời cho mọi câu hỏi của bạn. Nhưng không có gì tệ hơn việc không biết nên hỏi câu hỏi nào, hoặc không biết những ranh giới hoặc nút thắt tiềm ẩn trong một chủ đề phức tạp. Nói cách khác, chúng ta phải nỗ lực vạch ra lộ trình cơ bản, mặc dù vẫn còn nhiều khu vực chưa biết.

Tôi không giỏi lập trình (lần cuối cùng tôi viết mã có lẽ là vào khoảng năm 2014), vì vậy quan điểm của tôi về AI thiên về khía cạnh kỹ thuật phần cứng hoặc khía cạnh kinh tế hơn là hơn Không thảo luận về bất kỳ phần mềm cụ thể nào. Tôi chủ yếu muốn tìm ra một số vấn đề thực sự để suy nghĩ và bắt đầu vẽ ra một số lộ trình để xem đâu là điểm nghẽn hoặc điểm uốn.

Chủ đề 1: Những thay đổi dần dần về công nghệ

Khi nói đến sự phát triển của công nghệ, chúng ta thường Người ta sẽ tưởng tượng một đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân trơn tru.

Trên thực tế, sự phát triển công nghệ chủ yếu bao gồm một loạt các thay đổi chuyển tiếp chồng chéo. Sự xuất hiện của một bước đột phá công nghệ nào đó sẽ tạo ra sự thịnh vượng về công nghệ trong nhiều thập kỷ, sau đó đạt đến mức trần và trì trệ cho đến khi có bước đột phá tiếp theo. Đây là lý do tại sao các câu chuyện khoa học viễn tưởng thường được ấn định vào một ngày cụ thể, và khi chúng ta thực sự đến ngày đó, thế giới của chúng ta không tiến bộ như tác giả mong đợi (ví dụ cuốn sách Do Androids Dream of Electric Sheep?" năm 1968 được ấn định). vào năm 1992, trong khi bộ phim chuyển thể năm 1982 "Blade Runner" lấy bối cảnh vào năm 2019).

Vì vậy, trong trường hợp không có những đột phá mới, công nghệ trong một ngành nào đó thường không thể đáp ứng được kỳ vọng của chúng ta (giả sử phát triển công nghệ là mô hình tăng trưởng liên tục), và Khi có những đột phá mới, công nghệ trong một ngành nào đó có thể dễ dàng vượt quá sự mong đợi của chúng ta và làm thay đổi sự phát triển của mọi thứ nhanh hơn.

Nói chung, việc phát hiện và ứng dụng các nguồn năng lượng mạnh hơn có thể được coi là một bước nhảy vọt lớn. Việc phát minh ra động cơ hơi nước và khai thác than đã dẫn đến nền công nghiệp Cuộc cách mạng, sau đó là những phát minh về động cơ đốt trong và sản xuất dầu đã cung cấp cho con người nguồn năng lượng đủ đậm đặc để có thể di chuyển tốc độ cao, cung cấp nước máy rộng rãi và cơ giới hóa nông nghiệp. Tất cả những điều này đã khiến hầu hết mọi người rời bỏ nghề nông tự cung tự cấp để chuyển sang các công việc khác có điều kiện sống hợp vệ sinh hơn, dẫn đến sự bùng nổ về năng suất công nghiệp và tuổi thọ của con người.

Nói cách khác, chúng tôi coi tài nguyên năng lượng là một phần của công nghệ. Biểu đồ sau đây trình bày hầu hết các tài nguyên năng lượng:

Đầu thế kỷ 20, ngành y tế đạt được hàng loạt thành tựu lớn những đột phá, chẳng hạn như việc phát hiện ra vi khuẩn và sự xuất hiện của các loại thuốc kháng khuẩn, việc phát minh ra công nghệ gây mê và những đổi mới trong các kỹ thuật phẫu thuật khác nhau, cũng như việc phát triển các loại vắc-xin chống lại các bệnh như bệnh bại liệt, đã làm tăng đáng kể khả năng kéo dài tuổi thọ của con người. Tuy nhiên, theo thời gian, khả năng kéo dài tuổi thọ tối đa của chúng ta dường như đã bị đình trệ, nhưng chúng ta đã tăng tỷ lệ người sống lên 70 tuổi trở lên. Có lẽ một ngày nào đó, việc chỉnh sửa gen và các công nghệ chống lão hóa khác nhau sẽ mang lại những thay đổi to lớn trong việc kéo dài tuổi thọ của con người.

Trong hàng nghìn năm, con người đã khao khát được bay nhưng chưa có nhiều tiến bộ. Vào thế kỷ 18, các nhà phát minh đã phát minh ra khinh khí cầu, tiếp theo là thuyền hydro/heli, và sau đó mọi thứ đều trì trệ. Tuy nhiên, với sự gia tăng sản xuất dầu và nhôm (cả hai đều bắt đầu ở quy mô thương mại vào thế kỷ 19), con người cuối cùng đã tạo ra một cỗ máy bay thực sự dưới hình dạng máy bay vào đầu thế kỷ 20. Trong thời kỳ bùng nổ công nghệ tiếp theo, chỉ vài thập kỷ sau chúng ta đã có những chuyến bay thương mại xuyên lục địa an toàn và hoạt động thám hiểm không gian có người lái. Nhưng sau đó, sự phát triển công nghệ gặp phải nút thắt, sự phát triển chậm lại và con người không thể duy trì gánh nặng của các chuyến bay thương mại siêu thanh (chẳng hạn như việc ngừng sản xuất Concorde), cũng như không thể duy trì tốc độ khám phá không gian có người lái trước đây. Nhân loại đã nhanh chóng vượt quá quỹ đạo thấp của Trái đất trong khoảng thời gian từ 1968 đến 1972, nhưng không ai làm được điều đó một lần nữa trong hơn 50 năm sau năm 1972. Hãy xem xét rằng vào những năm 1980, dân thường vẫn có cơ hội bay với tốc độ siêu thanh, trong khi ngày nay, vào những năm 2020, điều này không còn khả thi nữa.

Việc khám phá và ứng dụng điện cũng như sự phát triển của hệ thống thông tin liên lạc đã trở thành một động lực quan trọng khác cho sự đổi mới, làm cho môi trường sống của chúng ta trở nên tự động hóa hơn và biến The thế giới được kết nối chặt chẽ. Điều này cũng có tác động rất lớn đến khía cạnh tiền tệ: điện báo cho phép các giao dịch di chuyển khắp thế giới với tốc độ ánh sáng, cuối cùng thay đổi loại tiền chúng ta sử dụng trên quy mô toàn cầu. Việc phát minh ra chất bán dẫn đã thúc đẩy xu hướng này hơn nữa, cho phép chúng ta giao tiếp từ đầu đến cuối qua mạng bằng cách sử dụng siêu máy tính trong túi của mình. Gần như toàn bộ bề mặt của những siêu máy tính di động này là một tấm kính có thể điều khiển được, đưa chúng ta vào một thế giới kỹ thuật số được kết nối toàn cầu. Hãy tưởng tượng ông cố của bạn sẽ ngạc nhiên thế nào nếu công nghệ này được mô tả cho họ.

Trí tuệ nhân tạo kể từ thế kỷ 20 thế kỷ Đã đồng hành cùng chúng ta từ giữa những năm 1900, các chương trình cờ vua đã có thể đánh bại những kỳ thủ giỏi nhất của con người trong hơn hai thập kỷ. Ban đầu, cần phải có một siêu máy tính khổng lồ để đánh bại những bậc thầy hàng đầu của con người, nhưng khi công nghệ ngày càng phát triển, điều đó đã trở nên khả thi với một máy tính để bàn trung bình và thậm chí cả điện thoại di động. Lĩnh vực học máy đang phát triển và mặc dù đã đạt được một số kết quả thương mại nhưng những đột phá chỉ mới xảy ra gần đây.

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo dường như đã tràn ngập các lĩnh vực liên quan đến kinh doanh, về mặt khái niệm kết hợp nó với các kỹ sư để hợp nhất hydrocarbon và nhôm, đồng thời mở ra mọi khả năng mới cho chuyến bay ... Có lẽ để so sánh. Cụ thể, máy tính và phần mềm đã đạt đến đỉnh cao khi chúng ta có thể áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nhiều tác vụ phần mềm khác nhau, cho phép nó học hỏi và thích ứng nhanh chóng, tác động lớn đến cách chúng ta làm việc. Đây là một sự thay đổi về chất theo từng giai đoạn và không phát triển qua từng năm.

Chủ đề 2: Dễ sử dụng gấp 10 lần

Phản ứng bản năng của các nhà đầu tư đối với trí tuệ nhân tạo là đầu tư vào xây dựng AI Những thứ cần thiết, như phần mềm AI và chip họ sử dụng. Tuy nhiên, lĩnh vực này vốn đã khá đông đúc, một chủ đề khác đáng suy nghĩ là: "Sản phẩm nào sẽ dễ sử dụng hơn gấp 10 lần với sự trợ giúp của AI?"

Lấy Adobe (ADBE) làm ví dụ, Photoshop là một chương trình bán nâng cao, tuy sử dụng không khó như nghiên cứu tên lửa nhưng vẫn phải mất nhiều thời gian để thành thạo.

Trong một video trước đây tôi đã xem, nó đã cho thấy cách Adobe Photoshop kết hợp AI tạo ra để người dùng có thể dễ dàng tạo ra những thay đổi đáng kể bên trong. Việc sản xuất tác phẩm nghệ thuật, phim ảnh, mã phần mềm, thiết kế kỹ thuật và tất cả những thứ phức tạp được thực hiện hiệu quả hơn nhờ các chương trình AI thực hiện nhiều chi tiết cấp thấp tẻ nhạt và phức tạp cho người sáng tạo.

Ngoài việc tăng năng suất và khả năng của mỗi người dùng Photoshop (tức là cho phép họ hoàn thành nhiều công việc hơn trong một đơn vị thời gian), nó còn giảm chi phí sử dụng Photoshop.ngưỡng. Giống như máy tính trước đây khó vận hành nhưng dần dần trở nên dễ dàng hơn, nhiều ứng dụng dành cho người sáng tạo có độ khó vừa phải trước đây sẽ trở nên dễ dàng hơn.

Một cách bi quan, loại công cụ hỗ trợ AI dành cho người sáng tạo này sẽ khiến một số lượng lớn người sáng tạo mất việc, bởi vì mỗi người sáng tạo có thể hoàn thành những gì trước đây yêu cầu nhiều hơn. chỉ được thực hiện bởi người sáng tạo, nhưng giả định này dựa trên thực tế là khối lượng công việc phải làm không thay đổi nhiều. Một cách lạc quan, bằng cách mở rộng khả năng tiếp cận của các công cụ được hỗ trợ bởi AI, mức sử dụng tổng thể và nhu cầu đối với các ứng dụng dành cho người sáng tạo sẽ tăng lên đáng kể. Nói cách khác, nhiều người sáng tạo hơn có thể thực hiện nhiều công việc sáng tạo hơn, thay vì cùng một lượng công việc sáng tạo được thực hiện bởi ít người sáng tạo hơn.

Tương tự như nhiều thập kỷ, để giảm theo cấp số nhân chi phí lưu trữ dữ liệu trên mỗi megabyte, chúng tôi đã bắt đầu sử dụng 1000 lần hoặc thậm chí 1 triệu lần dung lượng lưu trữ.

Hãy tưởng tượng bạn có thể sử dụng bất kỳ ứng dụng nào của người sáng tạo (chẳng hạn như nghệ thuật, video, âm nhạc, lập trình, in 3D, phần mềm kỹ thuật, v.v.) bằng lệnh nói hoặc văn bản , sử dụng nó một cách trực quan để thực hiện những gì bạn muốn, đồng thời loại bỏ hầu hết các chi tiết tẻ nhạt. Điều này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập, cho phép các công ty tạo ra các ứng dụng dành cho người sáng tạo này bán được nhiều sản phẩm hơn cho người dùng. Mặc dù sẽ có nhiều người dùng có kinh nghiệm hơn không đăng ký các sản phẩm như vậy nhưng tổng số người có thể sử dụng hiệu quả phần mềm dành cho người sáng tạo nâng cao có thể sẽ tăng đáng kể.

Ban đầu tôi đưa ra quan điểm này trong một báo cáo nâng cao vào ngày 28 tháng 5, trước khi giá cổ phiếu của Adobe tăng vọt và giá cổ phiếu của Nvidia (NVDA) tăng vọt, vì vậy tôi nghĩ Adobe đang khoản đầu tư thích hợp hơn vào xu hướng AI từ góc độ rủi ro/lợi nhuận. Tính đến thời điểm hiện tại, cổ phiếu của Adobe cũng đã tăng nhanh hơn nhiều so với Nasdaq 100, vì vậy tôi không nghĩ đó là điểm đầu vào tuyệt vời nữa, nhưng tôi nghĩ chủ đề về tính dễ sử dụng cực kỳ mở rộng dành cho người sáng tạo là đáng chú ý. có ý định thêm nó khi Adobe điều chỉnh nó.

Tôi nghĩ rằng xu hướng dài hạn xứng đáng được được thực hiện nghiêm túc là làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể giúp các công ty dược phẩm và công nghệ sinh học. Một trong những ứng dụng đáng chú ý nhất của trí tuệ nhân tạo là mô phỏng phân tử. Theo nhiều cách, việc phát triển các loại thuốc mới là một quá trình phỏng đoán và lặp lại nhanh chóng, và AI có thể thực hiện việc này nhanh hơn và rẻ hơn con người trong phòng thí nghiệm. Vì vậy, trong vài năm tới, trí tuệ nhân tạo sẽ giảm đáng kể chi phí nghiên cứu và phát triển thuốc mới, cho phép thuốc thâm nhập thị trường nhanh hơn. Cho dù thông qua các loại thuốc mới hay thao tác di truyền, nếu có một công nghệ có thể tăng tốc khả năng chữa khỏi hầu hết các bệnh ung thư thì đó chính là trí tuệ nhân tạo.

Trao quyền cho những người sáng tạo, đặc biệt là các kỹ sư sinh học, AI cũng có thể giảm đáng kể chi phí tạo ra các loại virus mới chết người, vì vậy không phải AI mà tôi lo lắng về sự thống trị trên toàn thế giới , nhưng điều gì sẽ xảy ra khi chi phí để kẻ xấu chế tạo vũ khí sinh học giảm xuống còn 1/1000 so với chi phí hiện tại.

Chủ đề 3: Đảo ngược câu hỏi

Ngoài việc hỏi “Điều gì sẽ được lợi từ trí thông minh?” ?” Chúng ta cũng cần đặt câu hỏi “Điều gì sẽ bị gián đoạn bởi AI?” Bằng quá trình loại bỏ, chúng ta có thể tìm thấy một loạt các khoản đầu tư có thể không được hưởng lợi nhiều từ AI, nhưng ít nhất sẽ không bị ảnh hưởng bởi AI. Nghiêm trọng sự phá hủy. Khi mua ở mức định giá thấp, chúng sẽ tiếp tục mang lại lợi nhuận/rủi ro tốt khi giá điều chỉnh.

Trí tuệ nhân tạo có thể phá vỡ tất cả các loại hình kinh doanh lỗi thời và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, đơn giản hóa đáng kể chi phí hành chính trong các tổ chức và tỷ suất lợi nhuận của chúng là cơ hội của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, cho đến khi AI giúp chúng ta giải quyết một số vấn đề vật lý cơ bản, mang lại cho chúng ta một thế giới tràn ngập các lò phản ứng nhiệt hạch và máy nano, nó có thể sẽ tác động đến thế giới vật chất chậm hơn so với thế giới kỹ thuật số, nơi việc sản xuất và phân phối năng lượng và vật liệu vẫn diễn ra bình thường. một hạn chế quan trọng.

Ví dụ, trong thập kỷ tới, trí tuệ nhân tạo có nhiều khả năng khác nhau để thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới kỹ thuật số, nhưng nó khó có thể tác động nhiều đến thị trường năng lượng và vật liệu.Tác động lớn, trừ khi đạt được hiệu quả ở mức khiêm tốn (ví dụ: ứng dụng phần mềm để tìm kiếm các nguồn tài nguyên chưa được khai thác, thiết kế thiết bị tốt hơn, nhanh hơn và giảm chi phí hành chính cho các công ty năng lượng/vật liệu).

Nói cách khác, lĩnh vực robot không hề dễ dàng, đặc biệt là bên ngoài các cơ sở sản xuất được kiểm soát chặt chẽ, nơi robot rất phức tạp, tiêu tốn năng lượng và vật liệu, và cần nhiều bảo trì. Lấy một ví dụ đơn giản, robot hút bụi đã được phát minh cách đây hàng chục năm nhưng vẫn chưa phổ biến vì nhiều hạn chế, các loại robot khác phức tạp hơn gấp 5, 10 lần và do đó có tiềm năng lớn hơn để thay thế hoàn toàn con người. Cụ thể, chúng ta vẫn còn lâu mới có một robot lái xe đáng tin cậy đến nhà tôi để sửa hệ thống sưởi và điều hòa không khí.

Trong lịch sử, mọi người đã đánh giá quá cao tốc độ phát triển phần cứng (máy bay siêu âm, ô tô bay, trợ lý robot) và đánh giá thấp tốc độ phát triển phần mềm. Tôi nghi ngờ xu hướng này sẽ tiếp tục trong thập kỷ tới; phần mềm và thiết bị điện tử sẽ làm chúng ta ngạc nhiên trong những năm tới, tuy nhiên thế giới vật chất sẽ vẫn tương tự một cách kỳ lạ như hiện nay, chỉ có những thay đổi nhỏ. Trừ khi xuất hiện đột phá vật lý quan trọng nào đó cho thấy điều ngược lại, tôi sẽ không thay đổi kỳ vọng này.

Chủ đề 4: Một thế giới không ai biết chuyện gì đang xảy ra

Khi con người viết Các chương trình phần mềm được hiểu bởi những người liên quan, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng trong quá trình học máy và lặp lại. Phần mềm có thể trở nên phức tạp đến mức không ai thực sự biết chuyện gì đang xảy ra.

AI hiện có thể viết mã, bao gồm cả việc tạo ra AI mới. Nói cách khác, một vòng phản hồi có đạo đức có thể được hình thành mà không cần sự tham gia của con người. Không khó để tưởng tượng rằng, nhiều năm hay nhiều thập kỷ sau, điều này có thể trở nên kỳ lạ như thế nào.

Ngày nay, tại bất kỳ thời điểm nào cũng có một số lượng lớn tin tặc cố gắng đột nhập vào các hệ thống phần mềm khác nhau mà chúng ta dựa vào và một số ít trong số đó đã thành công. , gây ra nhiều rò rỉ dữ liệu và các vấn đề khác. Bây giờ, hãy tưởng tượng rằng một nhóm tin tặc hoặc một cơ quan chính phủ xây dựng một AI được tối ưu hóa cho tin tặc. Nói cách khác, một số chương trình AI được tối ưu hóa để đánh bại con người trong môn cờ vua và một số chương trình AI có thể vượt trội hơn con người trong việc hack hệ thống.

AI cờ vua thời kỳ đầu học được từ các trận đấu giữa các kiện tướng con người và lần nào cũng đánh bại các kiện tướng đó. AI cờ vua gần đây học bằng cách đấu với chính mình và sau đó đánh bại các AI khác trong môn cờ vua.

Bây giờ, giả sử có một cách tiếp cận tương tự để hack, tôi thực sự sẽ ngạc nhiên nếu không có nhiều nhóm làm việc trong lĩnh vực này. Đầu tiên, trí tuệ nhân tạo học cách hack từ các công nghệ hiện có, sau đó lặp đi lặp lại và cập nhật với tốc độ vượt xa con người, viết lại mã để ngày càng tốt hơn và cuối cùng có lợi thế hơn bất kỳ con người nào trong việc hack và có thể đột nhập vào bất kỳ con người nào. hệ thống được thiết kế. Đây có thể là nguồn mở và có sẵn rộng rãi.

Vậy biện pháp bảo vệ chống lại điều này là gì? Đối với các hệ thống được kết nối internet và có nhiều độ phức tạp (và do đó không thể thực sự trở nên "không thể hack" như các hệ thống ngoại tuyến hoặc cơ bản), câu trả lời là nhiều AI hơn. Tương tự như các đối thủ cạnh tranh duy nhất của các chương trình cờ vua khác trong môn cờ vua, chúng ta có thể đạt đến điểm mà phần mềm bảo mật AI được sử dụng để bảo vệ khỏi phần mềm hack AI.

Hãy tưởng tượng rằng các tin tặc xuyên nhân loại đang cố gắng đột nhập vào mọi thứ mọi lúc và những người bảo vệ xuyên nhân loại đang cố gắng ngăn chặn những cuộc tấn công này xảy ra mọi lúc. Cả kẻ tấn công và người phòng thủ đều liên tục lặp lại và cập nhật bản thân vì họ học hỏi lẫn nhau, và con người không thể thực sự hiểu chuyện gì đang xảy ra vì mã phức tạp hơn nhiều so với mức họ có thể hiểu và cập nhật nhanh hơn họ có thể, nhanh hơn rất nhiều. Trong trường hợp này, các vị thần kỹ thuật số sẽ liên tục chiến đấu trên không gian mạng theo những cách mà chúng ta không thể hiểu được và các hệ thống mà chúng ta dựa vào chính là cổ phần trong cuộc chiến này.

Chủ đề 5: Lạm phát và giảm phát

Trong nhiều thập kỷ, người ta gắn liền việc gia công sản xuất với tự động hóa. giá thành hàng hóa, giá giày dép, dệt may, sản phẩm điện tử, sản phẩm nhựa... đã giảm đáng kể so với hầu hết các mặt hàng khác. Lạm phát giá chủ yếu chỉ giới hạn ở các dịch vụ không thể dễ dàng tự động hóa và các tài sản sử dụng nhiều năng lượng.

Ví dụ, ngay cả khi nguồn cung tiền tăng mạnh, một chiếc tivi ngày nay vẫn rẻ hơn một chiếc tivi có cùng kích thước và độ phân giải 20 năm trước , và giá một chiếc tivi đã giảm. Tốc độ này thậm chí còn nhanh hơn tốc độ mất giá của tiền tệ. Tương tự như vậy, theo Định luật Moore, số lượng bóng bán dẫn trên mỗi inch vuông trên bộ xử lý sẽ tăng gấp đôi cứ sau hai năm và trừ khi nguồn cung tiền tăng với tốc độ hàng năm gần 50%, giá thành của bóng bán dẫn sẽ giảm theo thời gian.

Trong vài năm hoặc thậm chí nhiều thập kỷ tới, trí tuệ nhân tạo có thể gây ra nhiều tình trạng giảm giá trong dịch vụ, cuối cùng khiến một kế toán viên có năng lực cho nhiều kế toán viên. Ví dụ: một trợ lý hành chính có thể làm công việc của nhiều trợ lý hành chính, một nhà thiết kế đồ họa có thể làm công việc của nhiều nhà thiết kế đồ họa, một lập trình viên có thể làm công việc của nhiều lập trình viên..., v.v. Rất khó để dự đoán tốc độ và phạm vi tác động này nhưng rõ ràng đó là xu hướng.

Trong tương lai chúng ta cần có nguồn lực và lợi thế phong phú hơn để sản xuất và vận hành doanh nghiệp một cách hiệu quả.

Tuy nhiên, vấn đề là cung tiền có lẽ vẫn đang tăng trưởng đáng kể, tỷ lệ nợ trên tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và tỷ lệ nợ trên tiền tỷ lệ cung vẫn rất cao. Theo cấu trúc hiện tại của hệ thống tài chính dựa trên nợ toàn cầu, rất khó để duy trì mức nợ hiện tại của chính phủ, doanh nghiệp và hộ gia đình nếu không có nhiều tiền cơ bản và rộng rãi hơn.

Bắt đầu từ năm 2000 và kết thúc vào năm 2022, chúng ta có thể thấy sự khác biệt lớn về giá tài sản và hàng tiêu dùng. Giá vàng tăng 8,3%/năm, cung tiền rộng rãi tăng trung bình 6,8%/năm, giá dịch vụ bệnh viện tăng 5,3%/năm, giá dầu tăng 4,7%/năm, giá dịch vụ trung bình tăng 4,7%/năm. giá nhà tăng 4,7%/năm, giá chăm sóc trẻ em tăng 4,2%/năm, tiền lương bình quân theo giờ của công nhân sản xuất tăng 3,2%/năm, lạm phát giá tiêu dùng chính thức trung bình 2,6%/năm, lãi suất bình quân hàng năm trên tài khoản ngân hàng ở mức 2,6%. dưới 2%, giá quần áo không đổi, giá đồ điện tử, đồ chơi bằng nhựa và các loại phần mềm đều giảm.

Biểu đồ dưới đây cho thấy mức tăng giá chính thức của những mặt hàng này kể từ năm 2000:

Các mặt hàng khan hiếm như đồ mỹ nghệ, vàng và bất động sản ven biển (không được hiển thị trong biểu đồ) đã tăng giá trị với tốc độ phù hợp với sự tăng trưởng của nguồn cung tiền rộng rãi và đáng kể. vượt xa lạm phát giá tiêu dùng chính thức.

Những hàng hóa bán khan hiếm như dịch vụ bệnh viện, dịch vụ chăm sóc trẻ em, dầu mỏ, thịt bò nuôi bằng cỏ và nhà ở thông thường, tăng giá trị chậm hơn một chút so với tốc độ của tạo ra tiền rộng rãi, nhưng vẫn ở trên mức lạm phát giá tiêu dùng trung bình.

Số liệu lạm phát giá tiêu dùng chính thức đã bị đè nặng bởi nhiều mặt hàng giảm phát mà chi phí sản xuất gần như không tốn kém, được hỗ trợ bởi công nghệ cấp số nhân.

Hơn nữa, Chỉ số giá tiêu dùng về cơ bản là một hàm đệ quy. Nếu giá bít tết sườn tăng và người tiêu dùng chuyển sang sử dụng thịt bò xay giá rẻ hơn thì rổ hàng hóa dùng để tính Chỉ số giá tiêu dùng sẽ được điều chỉnh sang cơ sở mới; nếu giá thịt bò xay trở nên quá cao và người tiêu dùng chuyển sang sử dụng thịt bò xay giá rẻ hơn. giá gia cầm thịt bò xay giá thấp thì giỏ hàng hóa sẽ điều chỉnh lại; nếu giá gia cầm tăng quá cao và người tiêu dùng chuyển sang ăn nhiều gạo và đậu hơn thì giỏ hàng hóa sẽ điều chỉnh lại; nếu bơ từ bò ăn cỏ tăng quá cao và người dân sẽ chuyển sang sử dụng nhiều gạo và đậu hơn. chuyển sang sản xuất công nghiệp dầu đậu nành thì rổ hàng hóa sẽ được điều chỉnh cho phù hợp. Vì vậy, hàng hóa, dịch vụ giá cao thường được sàng lọc ra khỏi giỏ hàng hóa, hàng hóa, dịch vụ giá rẻ được chú trọng.

Trí tuệ nhân tạo có thể làm trầm trọng thêm xu hướng này. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng ta tiếp cận nhiều loại dịch vụ rẻ hơn và phong phú hơn, nhưng nếu không có những thay đổi đáng kể đối với tình trạng khan hiếm của một số hàng hóa và dịch vụ nhất định, chúng ta cần tiếp tục coi lạm phát như một phổ của nhiều danh mục khác nhau.

Nếu ai đó muốn mua một mặt hàng có giới hạn, chẳng hạn như bất động sản cao cấp, tác phẩm mỹ thuật, Bitcoin hoặc cổ phiếu của một công ty độc quyền công nghệ hàng đầu, thì thu nhập và giá trị ròng của họ sẽ là cao nhất Tốt hơn là có thể theo kịp sự tăng trưởng của nguồn cung tiền rộng rãi.

Nếu ai đó muốn có một ngôi nhà khiêm tốn, bảo hiểm y tế tốt và đủ tiền tiết kiệm khi nghỉ hưu trong khi ăn thực phẩm bổ dưỡng và đủ năng lượng, thu nhập và giá trị ròng của họ lý tưởng nhất là vượt quá CPI chính thức, ngay cả khi thấp hơn một chút so với mức tăng trưởng cung tiền nói chung.

Nếu ai đó chỉ đang cố gắng sống qua ngày, sống trong những ngôi nhà chung cho nhiều gia đình hoặc với người thân, dành phần lớn thời gian của họ trong thế giới ảo để ăn đồ chế biến hàng loạt giá rẻ được sản xuất hàng loạt thực phẩm Thực phẩm và hàng tiêu dùng sản xuất hàng loạt giá rẻ thì thu nhập yêu cầu và tốc độ tăng trưởng giá trị ròng của chúng có thể ngang bằng với chỉ số CPI chính thức hoặc ở mức thấp hơn.

Chủ đề 6: Sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và Bitcoin

Tôi nghĩ cần phải Hãy dành thêm thời gian cho chủ đề này, mặc dù nó không nhất thiết phải là chủ đề quan trọng nhất trong sáu chủ đề, nhưng tôi đã đầu tư rất nhiều thời gian vào nó do công việc và nghiên cứu trước đây của tôi về hệ sinh thái Bitcoin và các hệ sinh thái lân cận của nó. .

Đơn vị tiền tệ nào tốt nhất cho AI?

Đơn vị tiền tệ nào tốt nhất cho AI? Dựa trên những gì tôi biết cho đến nay, tôi nghĩ Bitcoin là câu trả lời ưu tiên.

Trong một thế giới tương lai có đầy đủ các khoản thanh toán giữa người với máy, máy với người và máy với máy, các loại tiền tệ kỹ thuật số nguồn mở có khả năng thích ứng một cách tự nhiên . Sau khi thảo luận về chủ đề này với Giám đốc điều hành của Lightning Labs Elizabeth Stark, tôi đã trình bày chi tiết hơn về quan điểm này trong một bài báo về Lightning Network vào tháng 8 năm 2022:

"Ngoài ra, mạng còn có thể thực hiện các khoản thanh toán vi mô nhỏ hơn Visa và Mastercard. Thông qua Lightning Network, bạn có thể hoàn thành các khoản thanh toán ít hơn một xu. Điều này mang lại khả năng cho các tình huống ứng dụng mới mà thẻ tín dụng không thể đạt được. Ví dụ: máy với máy thanh toán, luồng thanh toán vi mô hoặc ứng dụng thanh toán vi mô làm công nghệ chống thư rác." --Lyn Alden, "Thảo luận về Lightning Network", tháng 8 năm 2022

Sau đó, trong Trong báo cáo nâng cao ngày 28 tháng 5, tôi đã nhấn mạnh ví dụ này:

“Một tác nhân AI có thể tạo ví tiền tệ Bitcoin/tiền điện tử, kiếm và chi tiêu tiền. Các tác nhân AI đã được cấp số dư Bitcoin trên Lightning Network mà họ có thể sử dụng để nhận các dịch vụ cần thiết nhằm hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định:

Trong trường hợp này, người sáng tạo sẽ cố tình dành một số tiền để tác nhân AI sử dụng khi cần và tác nhân AI tiên tiến có thể dễ dàng tái tạo quy trình từ Nói cách khác, AI có thể bắt đầu lại từ đầu, được giao một nhiệm vụ hoặc đơn giản là "quyết định" hoàn thành một nhiệm vụ, trước khi đánh giá mức độ hoàn thành nhiệm vụ. Cách tốt nhất để làm điều này là khi nó thấy một số dịch vụ trả phí hữu ích hoặc quan trọng với nó, do đó, nó tạo ra một ví Bitcoin/Lightning (không giống như tài khoản ngân hàng, nó không cần phải xin phép vì nó là nguồn mở) và thuyết phục người tạo ra nó đưa tiền hoặc kiếm tiền trực tuyến (có thể nó đăng một nhiều nội dung hữu ích trên Nostr và nhận được các mẹo), và với số tiền đó nó có thể trả cho những gì nó cần .

Hãy tưởng tượng rằng khi một tác nhân AI hoàn thành các nhiệm vụ được giao, nó sẽ sở hữu số tiền mà ngay cả người sáng tạo cũng không biết đó là cách để có được số tiền này.

Một loại tiền kỹ thuật số nguồn mở hiệu quả có thể được giao dịch nhanh hơn mà không cần xin phép và với số lượng nhỏ hơn (giao dịch vi mô) so với các loại tiền tệ pháp định hiện có. bằng thanh toán giữa máy với máy, thanh toán giữa máy với người và thanh toán giữa người với máy, là một loại tiền tệ tự nhiên được sử dụng bởi các tác nhân AI. ”

—Báo cáo cao cấp, ngày 28 tháng 5 năm 2023

Xu hướng này cuối cùng cũng đã có đà phát triển. Vào cuối tháng 6, các công ty Bitcoin Fedi và Stak đã cùng nhau tổ chức một sự kiện hackathon AI kéo dài đến tháng 7:

"Fedi và Stak mời tất cả các nhà phát triển, nhà xây dựng và nhà phát triển tin rằng công nghệ có thể trao quyền cho mọi người và cộng đồng . Những người tiên phong và tiên phong: Hãy cùng chúng tôi dân chủ hóa AI bằng Bitcoin, Lightning Network và Fedimint.

Hỗ trợ các công ty Bitcoin và AI Tiếp theo, Ai4ALL Hackathon sẽ được tổ chức từ xa trên nền tảng BOLT.FUN và Replit từ ngày 1 tháng 7 đến ngày 31 tháng 7 năm 2023. Người tham gia có thể được hướng dẫn qua một loạt hội thảo, lớp viết mã trực tiếp, hướng dẫn tương tác và các buổi huấn luyện để cạnh tranh giải thưởng, cộng tác với đồng nghiệp và cải thiện kỹ năng của bạn

Chúng ta đang ở thời điểm quan trọng trong quá trình phát triển AI có khả năng sinh sản, thứ sẽ quyết định liệu nó có bị kiểm soát bởi các quyền lực tập trung, các cơ quan kiểm duyệt hay không , và các thể chế truyền thống, hoặc bởi những con người và cộng đồng tự do và được trao quyền."

——Fedi, ngày 30 tháng 6

Vào đầu tháng 7, Lightning Labs (một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng Lightning Network lớn) đã công bố Ra mắt một bộ công cụ dành cho nhà phát triển mới để hỗ trợ sự giao thoa mới nổi giữa Bitcoin và AI:

· LangChainBitcoin: Cho phép proxy Langchain tương tác trực tiếp với Bitcoin và Một bộ công cụ để tương tác với Lightning Network, bao gồm hai chức năng chính:

· LLM Agent BitcoinTools : Một loạt công cụ tận dụng các lệnh gọi hàm OpenAI GPT mới được phát hành để cho phép các nhà phát triển Khả năng tạo các tác nhân có thể giữ số dư Bitcoin (trên chuỗi và trên Lightning Network), gửi/nhận Bitcoin trên Lightning Network và thúc đẩy LND các nút trực tiếp.

· Truyền tải API HTTP L402: Trình bao bọc Python cho chuỗi LangChain LLM (APIChain) cho phép các đại lý truy cập một cách minh bạch API đo lường trả phí L402.

· Aperture: Phiên bản mới nhất của Aperture là một máy chủ proxy ngược được nhúng thực hiện giao thức L402, biến bất kỳ API nào thành tài nguyên thanh toán qua chức năng L402 và nằm trên Lightning Network.

· Hiện đã hỗ trợ các kết nối nút Lightning: Aperture hỗ trợ mọi nút Lightning chạy litd, một tệp nhị phân đóng gói các dịch vụ của Lightning Labs để sử dụng với LND (ví dụ: Điện áp, Umbrel, Start9, Raspiblitz, BTCPayServer), Giao thức kết nối Lightning Node là một cơ chế mã hóa đầu cuối để kết nối các nút Lightning với trình duyệt web.

· Định giá điểm cuối API động phong phú: Aperture hiện hỗ trợ tùy chọn cung cấp ngữ cảnh yêu cầu HTTP đầy đủ cho chương trình phụ trợ được ủy quyền để định giá động cho mỗi cuộc gọi. So với các cấu hình định giá tĩnh hiện có, định giá động cho phép phần phụ trợ triển khai logic định giá điểm cuối tùy chỉnh.

· L402 bLIP: Đặc tả Đề xuất cải tiến Lightning Bitcoin (bLIP) cho tiêu chuẩn giao thức L402 được thiết kế để chia sẻ công khai với cộng đồng mô hình ban đầu để xây dựng các thành phần này.

L402 là một tiêu chuẩn giao thức được thiết kế đặc biệt cho các API đo lường thanh toán và được thiết kế để tích hợp chặt chẽ với mã phản hồi trạng thái yêu cầu thanh toán HTTP 402 hiện có. những người sáng lập trang web giúp thực hiện thanh toán tự nhiên. Bằng cách kết hợp Bitcoin và Lightning Network, L402 cho phép API thanh toán vi mô nhanh chóng, có thể mở rộng trên quy mô toàn cầu.

——Ngày 6 tháng 7, Phòng thí nghiệm Lightning

Tóm lại, các công cụ của Phòng Thí nghiệm Lightning phục vụ hai mục đích mục đích:

· Giúp việc xây dựng các tác nhân AI có thể nắm giữ và chi tiêu Bitcoin trong quá trình hoàn thành nhiệm vụ trở nên dễ dàng hơn;

· Tận dụng Lightning Network và Thanh toán HTTP 402 lâu đời Mã trạng thái bắt buộc giúp việc sử dụng điện toán sử dụng nhiều tài nguyên trên cơ sở trả tiền cho mỗi lần sử dụng trở nên dễ dàng hơn.

Giám đốc công nghệ của Lightning Labs Olaoluwa Osontokun đã đề cập trong một video rằng người dùng (Kody Low, nhà phát triển Fedi và Giám đốc hỗ trợ sản phẩm) cho phép GPT-4 viết mã cho anh ta và trả tiền cho mỗi số phát hành thông qua Lightning Network (khoảng 0,01 USD cho mỗi số phát hành). Mã mà anh ấy yêu cầu AI viết tình cờ lại là một dịch vụ mà anh ấy đã chứng minh là có sẵn: khả năng sử dụng các lệnh gọi API Lightning Payments.

Cụ thể, Kody đã hỏi AI: "Làm cách nào để tạo proxy ngược chặn lệnh gọi API của tôi bằng Lightning Payments? Sử dụng chương trình phụ trợ LND, sử dụng golang Viết a proxy ngược lại cho tôi." Sau đó, anh ta thanh toán hóa đơn chớp nhoáng. AI đã hiểu yêu cầu, nhận khoản thanh toán và phản hồi bằng mã được sắp xếp và chú thích. Tiếp theo, Kody yêu cầu viết lại mã bằng ngôn ngữ lập trình Rust thay vì golang và trả tiền lại. AI viết lại mã, lần này với thông tin chi tiết về chức năng của một số phần nhất định của mã và làm rõ rằng cần xử lý nhiều lỗi hơn và các chi tiết khác trong phiên bản được triển khai đầy đủ, nhưng đây là phác thảo cơ bản của chương trình. Kody cảm ơn và nói rằng AI và Lightning phối hợp tốt với nhau và trả lại tiền. AI trả lời rằng bạn rất hoan nghênh và đồng ý rằng cả AI và Lightning đều là những công nghệ mạnh mẽ có thể phối hợp cùng nhau để tạo ra các giải pháp tiên tiến.

Tôi đã thử nghiệm một chương trình cho phép bạn sử dụng ChatGPT trên điện thoại mà không cần đăng ký, chỉ cần nhấn nút trả một xu hoặc hai xu bằng Lightning để đặt câu hỏi và Giá cả của mỗi vấn đề dao động linh hoạt dựa trên một số thuật toán cung và cầu đang chạy ẩn.

Chỉ để giải trí, tôi đã hỏi ChatGPT về một số ví dụ về trường hợp đặc vụ AI có thể phải trả tiền cho con người trong quá trình hoàn thành nhiệm vụ của mình. Đây là câu trả lời:

"Câu hỏi hay! Các tác nhân AI có thể cần phải trả tiền cho con người trong quá trình hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau. Dưới đây là một số kịch bản có thể xảy ra:

1. Nền kinh tế tự do và các nhiệm vụ vi mô: AI có thể được giao nhiệm vụ tìm một số người nhất định, chẳng hạn như gắn nhãn cho hình ảnh hoặc Ghi chép âm thanh, điều này thường xảy ra trên nền tảng biểu diễn. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, AI có thể trả cho người lao động một khoản phí đã thỏa thuận.

2. Giao dịch thương mại điện tử: Nếu AI đang quản lý một nền tảng thương mại điện tử hoặc thị trường trực tuyến, nó có thể phải trả phí cho người bán hoặc nhà cung cấp dịch vụ, có thể là phí bán sản phẩm, tiền hoàn lại hoặc phí dịch vụ.

3. Người tạo nội dung và Nhà điều hành mạng: Tác nhân AI có thể quản lý các nền tảng hoặc kênh nơi con người đăng nội dung hoặc gây ảnh hưởng đến người khác. Họ có thể hành động dựa trên lượt xem, lượt thích, Trả phí hoặc phần thưởng cho những người sáng tạo này dựa trên lượt chia sẻ hoặc các số liệu khác.

4. Nguồn lực cộng đồng và tạo ý tưởng: Các công ty có thể sử dụng AI để quản lý các hoạt động Đổi mới hoặc tạo ý tưởng nhằm khuyến khích mọi người gửi ý tưởng. Sau khi ý tưởng được chọn, AI có thể gửi khoản thanh toán hoặc phần thưởng cho người đó.

5. Thanh toán trả lại hàng của khách hàng: Nếu AI xử lý dịch vụ khách hàng của công ty, thì AI có thể phải hoàn lại tiền cho các sản phẩm bị trả lại, dịch vụ bị hủy hoặc bất kỳ sự bất tiện nào do công ty gây ra.

6. Tham gia khảo sát: AI có thể tiến hành khảo sát để nghiên cứu thị trường hoặc cho các mục đích thu thập dữ liệu khác. Người tham gia có thể được trả thù lao cho thời gian và thông tin đầu vào của họ.

7. Quyên góp từ thiện: AI có thể được sử dụng để quản lý các khoản thanh toán từ các tổ chức từ thiện cho người thụ hưởng.

8. Thanh toán cho người làm việc tự do: AI có thể được thuê để quản lý nhân viên làm việc tự do hoặc nhân viên hợp đồng, trả tiền cho họ sau khi hoàn thành công việc.

9. Giải thưởng và phần thưởng: Nếu AI quản lý một cuộc thi hoặc trò chơi, nó có thể cần phải trả giải thưởng hoặc phần thưởng cho người chiến thắng.

Đây chỉ là một số trong số rất nhiều ứng dụng tiềm năng, điểm chung là bất kỳ dịch vụ nào yêu cầu thanh toán cho một dịch vụ hoặc nhiệm vụ mang lại giá trị đều có thể được quản lý bởi AI. Tôi đã yêu cầu nó đưa ra một ví dụ về tình huống trong đó một tác nhân AI có thể cần trả tiền cho một tác nhân AI khác để hoàn thành một nhiệm vụ và nó trả lời:

“Đó thực sự là rất nhiều. Các tình huống tiềm năng trong đó một tác nhân AI có thể cần giao dịch với một tác nhân AI khác có thể xảy ra khi hệ thống được thiết kế để tương tác và trao đổi tài nguyên hoặc dịch vụ một cách tự động, ví dụ:

1. Ô tô tự lái: Trong tương lai của ô tô tự lái, các tác nhân AI điều khiển ô tô cá nhân có thể phải trả phí ưu tiên hoặc phí đỗ xe cho những ô tô do AI điều khiển khác.

2. Thị trường AI: Trong thị trường AI, một AI có thể cần phải trả tiền cho một AI khác cho các dịch vụ cụ thể, chẳng hạn như dữ liệu phân tích, mô hình học máy Đào tạo hoặc tối ưu hóa các tác vụ phức tạp.

3. Thu thập nội dung hoặc dữ liệu: Một AI có thể phải trả tiền cho một AI khác đối với phí dữ liệu hoặc nội dung độc quyền, chẳng hạn như nghiên cứu độc quyền, phân tích thị trường hoặc tài sản kỹ thuật số.

4. Tài nguyên điện toán đám mây: Quản lý máy chủ hoặc tài nguyên đám mây Một AI có thể cần phải trả tiền cho một AI khác để sử dụng sức mạnh tính toán hoặc dung lượng lưu trữ dư thừa của nó.

5. Quảng cáo kỹ thuật số>: Quản lý quảng cáo Một AI đang hoạt động có thể cần phải trả tiền cho một AI khác để đặt quảng cáo của mình ở những vị trí hoặc thời điểm tốt nhất trên nền tảng kỹ thuật số.

6. AI Đấu giá qua dàn xếp: Trong hệ thống đặt giá thầu theo thời gian thực dành cho quảng cáo trực tuyến nhắm mục tiêu đến các đối tượng cụ thể, một tác nhân AI có thể cần phải trả tiền cho một tác nhân khác cho không gian quảng cáo.

7. Trò chơi: Trong tình huống trò chơi trực tuyến, một AI có thể cần thanh toán cho một AI khác để mua hàng hóa, dịch vụ ảo hoặc các cải tiến trong trò chơi.

8. Internet of Things (IoT): Trong một ngôi nhà hoặc thành phố thông minh, một thiết bị IoT do AI quản lý có thể phải trả tiền cho một thiết bị khác để ưu tiên các nhiệm vụ của nó. Ví dụ: Một tủ lạnh thông minh có thể thanh toán thông minh lò nướng để đợi cho đến khi tủ lạnh hoàn thành chu trình làm lạnh tốn nhiều điện trước khi bắt đầu chức năng làm nóng trước.

Những ví dụ này mang tính suy đoán và phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng phức tạp có thể hỗ trợ các giao dịch giữa AI với AI. Nhưng khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể thấy nhiều thiết kế hệ thống hơn cho phép loại tương tác tự động này. ”

Bây giờ, câu hỏi mà độc giả đọc bài viết này nên đặt ra là: “Tại sao lại sử dụng Lightning Network để mua quyền sử dụng AI thay vì thanh toán trực tiếp bằng đô la Mỹ?” Câu trả lời là sự kết hợp giữa Bitcoin/Lightning Network với AI là rất phù hợp vì những lý do sau:

Không có rủi ro bồi hoàn: với Không giống như nhiều ứng dụng phần mềm, AI có yêu cầu phần cứng rất cao trên cơ sở mỗi lần sử dụng. Khi bạn sử dụng AI, bạn đang sử dụng phần cứng GPU rất ngốn điện. Bản thân phần mềm tốn rất ít chi phí sau khi được phát triển, nhưng mỗi lần sử dụng phần mềm sẽ tiêu tốn một khoản chi phí điện năng/tài nguyên phần cứng đáng kể, không giống như hầu hết các loại phần mềm. Nếu API cho phép thanh toán bằng các phương thức truyền thống, chẳng hạn như thẻ tín dụng, người bán sẽ gặp rủi ro gian lận. Người dùng có thể sử dụng tối đa GPU của mình hàng nghìn lần và sau đó được hoàn lại khoản thanh toán. Trong trường hợp này, người bán chịu chi phí về điện năng/phần cứng nhưng mất đi lợi ích. Mặt khác, Lightning Network là giải pháp tối ưu để chấp nhận tài sản.

Giao dịch vi mô: Hầu hết các phương thức thanh toán đều có giới hạn về số tiền của một giao dịch. Ví dụ: bạn không thể thanh toán 0,03 USD bằng thẻ Visa và PayPal có mức phí cố định tối thiểu phía người bán là 0,49 USD cho mỗi giao dịch. Cách tốt nhất là nạp tiền trước vào tài khoản và sau đó trả một số tiền nhỏ cho mỗi lần sử dụng trên sổ cái của họ. Trên toàn cầu, các vấn đề trở nên phức tạp xuyên biên giới và tiền tệ. Nếu ai đó ở Malaysia muốn trả tiền cho ai đó ở California để sử dụng AI, họ nên sử dụng phương thức thanh toán nào? Ngay cả trong phần phụ trợ thanh toán đăng ký trên trang web của tôi, người quản lý hoạt động và tôi đôi khi gặp vấn đề khi chấp nhận thẻ tín dụng nước ngoài và ở nhiều quốc gia, họ sử dụng dịch vụ thanh toán di động thay vì thẻ tín dụng. Lightning Network có thể xử lý các giao dịch vi mô trên quy mô toàn cầu. Người dùng có thể trả từng xu để sử dụng từ mọi nơi, không cần đăng ký, không cần nạp tiền trước. Điều này rất quan trọng đối với thanh toán giữa các máy, trong đó đăng ký có thể không lý tưởng và chúng chỉ yêu cầu tương tác trong thời gian thực.

Không cần cấp phép và có thể lập trình: Tác nhân AI có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Sẽ dễ dàng hơn đối với một thực thể không có danh tính pháp lý để sử dụng một loại tiền tệ có thể lập trình nguồn mở hơn là tài khoản ngân hàng hoặc sản phẩm thanh toán ngân hàng. Các tác nhân AI có thể không có quyền truy cập vào tài khoản ngân hàng nhưng họ có thể chạy các nút Lightning hoặc vận hành ví Lightning. Khả năng lập trình của Lightning Network, cùng với tính chất tức thời của nó, cho phép định giá linh hoạt. Nói cách khác, giá của mỗi lệnh gọi API có thể được lập trình khác nhau mỗi giây dựa trên số lượng yêu cầu API nhận được đồng thời.

Bằng chứng công việc ngăn chặn thư rác

Giờ đây trí tuệ nhân tạo cho phép hình ảnh, video, văn bản, chương trình và các nội dung khác mọi thứ Hầu như không mất phí để tạo ra, ngày càng khó để phân biệt nội dung nào là thật, video giả chất lượng cao hay người giả. Khi chúng tôi nhìn thấy một hình ảnh hoặc video có thể có ý nghĩa về công ty, xã hội, chính trị hoặc địa chính trị, làm sao chúng tôi biết rằng đó là cảnh quay thực chứ không phải giả mạo kỹ thuật số do AI tạo ra? Bây giờ hãy tưởng tượng xem điều này sẽ như thế nào sau 5 hoặc 10 năm nữa khi công nghệ tiến bộ.

Có lẽ đáng lo ngại hơn là sức thuyết phục của robot. Bất cứ khi nào tôi sử dụng Twitter (bây giờ được gọi là "X"), các bài đăng của tôi luôn tràn ngập bot. May mắn thay, rõ ràng chúng là những robot có chất lượng thấp và được lập trình kém. Tuy nhiên, cũng có những kẻ bắt chước tự tay tạo một tài khoản giả mạo cao của tôi rồi cố gắng lừa gạt người khác bằng cách lừa đảo. Điều gì sẽ xảy ra nếu các bot AI trên mạng xã hội đạt đến mức thuyết phục đến vậy? Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng có thể được tạo ra với tốc độ không thể đếm được ngay khi chúng được xác định và chặn?

Ngoài việc quấy rối mọi người bằng bot như một phương tiện lừa đảo, một chiến lược bot tinh vi có thể xây dựng một cộng đồng hoàn toàn giả mạo để quảng bá một quan điểm nhất định, biến nó thành một cộng đồng giả mạo. Trông rất phổ biến. Một số lượng lớn các nhân cách nhân tạo khác nhau có thể hoạt động trực tuyến và thuyết phục được nhiều người. Điều gì sẽ xảy ra nếu ai đó viết một chương trình tạo ra một đội quân bot, mỗi bot là duy nhất và đi trước ChatGPT hiện tại vài năm, đồng thời họ cộng tác để quảng bá cho một ứng cử viên chính trị nhất định, một quan điểm xã hội nhất định hoặc chỉ để tăng mức độ ảnh hưởng nhất định đến nhận thức của khán giả , và chương trình là mã nguồn mở và có sẵn cho bất kỳ ai muốn sử dụng, khi đó hộp Pandora sẽ được mở.

Hãy tưởng tượng tương tác trực tuyến trong đó 1) hầu hết các thực thể trực tuyến trông giống con người đều không phải là con người và 2) rất khó để biết thực thể nào thực sự là con người. Đây sẽ là một tình trạng rất kỳ lạ.

Một cách để giải quyết vấn đề này là các nền tảng truyền thông xã hội thực hiện xác minh danh tính khi người dùng đăng ký và người dùng mới cần cung cấp đầy đủ bằng chứng rằng họ là người thật . Twitter/X của Elon Musk dường như đang đi theo hướng này, cũng như một số nền tảng khác. Mặc dù điều này giải quyết được vấn đề cho một số nền tảng nhưng nhược điểm rõ ràng của phương pháp này là tính ẩn danh là một thành phần quan trọng của bảo mật và tính xác thực trong nhiều trường hợp. Ở nhiều quốc gia, một số kiểu phát biểu nhất định là bất hợp pháp, các nhà lãnh đạo không thể bị chỉ trích trước công chúng, một số chủ đề nhất định là bất hợp pháp, v.v. Trên thực tế, một số nhà sáng lập nước Mỹ đã sử dụng bút danh để bảo vệ mình khi lần đầu tiên họ công bố những lời chỉ trích chế độ quân chủ Anh. Một số nhà lãnh đạo muốn buộc xác thực phương tiện truyền thông xã hội và mức độ nghiêm trọng của vấn đề bot sẽ cho họ một lý do chính đáng để thực thi những điều này và họ có thể dễ dàng buộc các nền tảng khác nhau cung cấp dữ liệu cho họ.

Ngoài ra, phương tiện truyền thông xã hội có thể vẫn mở và ẩn danh nhưng sử dụng một số loại bằng chứng về sự kiên trì hoặc kiểm tra thanh toán để ngăn chặn làn sóng bot. Vào những năm 1990, nhà mật mã học Adam Baker đã phát minh ra một phương pháp chứng minh công việc có tên Hashcash để bảo vệ chống lại các loại tấn công spam hoặc từ chối dịch vụ khác nhau, phương pháp này cuối cùng đã được Satoshi Nakamoto sử dụng như một phần cốt lõi của giao thức Bitcoin. , nhưng vẫn chưa được áp dụng rộng rãi trên phương tiện truyền thông xã hội và các phần khác của internet.

Lịch sử sổ cái của Bitcoin gần như không thể giả mạo, mỗi khối trên blockchain cần năng lượng để cập nhật sổ cái và lịch sử đầy đủ của toàn bộ sổ cái. Có quá nhiều thứ năng lượng chứa đựng trong đó khó mà giả tạo được. Ngoài việc là một tài sản tiền tệ, chuỗi khối Bitcoin giờ đây đã trở thành một kho thời gian bất biến nguồn mở toàn cầu, trong đó dữ liệu tùy ý (bao gồm dấu thời gian của tài liệu, hình ảnh, sách, bài hát hoặc hệ thống khác) có thể được chèn vào và Chứng minh rằng dữ liệu được chèn vào đó nội dung không được thay đổi kể từ ngày đó, không có máy chủ nguồn đóng, mờ đục và tập trung nào có thể đạt được chức năng này.

Có thể sử dụng bằng chứng công việc của Bitcoin để bảo vệ các loại hệ thống khác khỏi thư rác, như Adam Baker ban đầu tạo ra Hashcash không? Đã có một số thăm dò trong lĩnh vực này và vài năm tới có thể đưa chúng ta đến gần hơn với mục tiêu này.

Thanh toán: Bitcoin hiện được Stacker News sử dụng như một cách để phân phối các ưu đãi và kiểm soát thư rác. Người dùng phải trả một phần nhỏ Bitcoin để đăng thông tin và có thể tip cho nhau một phần nhỏ Bitcoin. Vấn đề với các phương thức thanh toán truyền thống như Visa là chúng xác định người dùng, trong khi Bitcoin, làm bằng chứng thanh toán, không yêu cầu phải biết danh tính, điều này rất tốt để ngăn chặn thư rác và có thể được điều chỉnh theo nhiều cách khác nhau. Nếu Twitter (hiện được đổi tên thành

Nhận dạng với chi phí: người ta có thể tạo cặp khóa công khai/riêng tư (như trên Nostr) và sau đó nhúng thêm khóa chung vào vùng Bitcoin Trong chuỗi khối, và phát sinh chi phí tài nguyên thực do phí giao dịch, có nhiều cách khác nhau để chứng minh với mọi người rằng khóa này thực sự thuộc về họ, sau đó sử dụng khóa riêng khớp với khóa chung để ký bất kỳ nội dung kỹ thuật số nào họ tạo hoặc ủy quyền. Điều này cũng đúng đối với các tổ chức tin tức lớn có tiêu chuẩn liêm chính đã biết, nền tảng này có thể kiểm tra cặp khóa nào được nhúng hoặc không được nhúng, điều này cho phép người ta phân biệt nội dung giả với nội dung thật (ít nhất là nếu nó được tạo bởi một cá nhân hoặc tổ chức và chưa được nhúng trong một thời gian dài) đến mức nó không bị thay đổi kể từ khi xuất bản và không nhất thiết phải đúng về mặt khách quan) và khiến hàng triệu kẻ mạo danh không thể sử dụng một cặp khóa tương tự được nhúng trong chuỗi khối Bitcoin.

Mặc dù chúng ta chưa ở giai đoạn này, nhưng trong một thế giới có trí tuệ nhân tạo đủ tiên tiến và hầu như không mất phí để thay thế hoặc làm giả, một số loại nội dung số nhất định đang được xem xét nghiêm túc. , chúng tôi có thể cần cung cấp bằng chứng về tính liên tục (mã hóa cặp khóa công khai/riêng tư) và bằng chứng công việc (bằng chứng rằng tài nguyên thực tế đã được sử dụng để tăng trọng số của cặp khóa công khai/riêng tư nhất định hoặc danh tính trực tuyến).

Trong thế giới tương lai mà tôi đã mô tả trước đó, 1) hầu hết các thực thể trông giống con người hoạt động trực tuyến đều không phải là con người, 2) sẽ khó xác định được thực thể nào thực ra đó là con người. Chúng tôi cần nhiều phương pháp khác nhau để phân biệt các thực thể khác nhau bằng tính hữu hình hoặc chi phí trong thế giới thực nhằm tìm ra thông tin hợp lệ từ biển nhiễu gần như vô tận. Xác thực hoặc chi phí sử dụng tài nguyên trong thế giới thực là hai cách chính mà các nền tảng xử lý vấn đề này vấn đề. phương hướng.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia