Ghi chú của người dịch: Trong tập podcast "Trừu tượng chuỗi" này, Altan, người đồng sáng lập hệ sinh thái NAER và Jared, giám đốc nội dung của NAER Foundation, đã có cuộc trò chuyện chuyên sâu với Anand Iyer, người sáng lập quỹ giai đoạn đầu Canonical. Canonical đã đầu tư vào các dự án AI tiền điện tử nổi tiếng như Gensyn, Ritual, Sahara, Nuffle Labs và Tensorplex Labs. Ngoài ra, Anand còn có một trong những Tay cầm X/twitter tốt nhất: https://x.com/ai.

Anand chỉ ra rằng trong tương lai, Tác nhân AI sẽ đóng vai trò chính trong việc hỗ trợ con người hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau và chuỗi khối cung cấp nền tảng an toàn và đáng tin cậy cho môi trường hoạt động của các Agent này. Trong thời đại AI phát triển nhanh chóng, quyền sở hữu và bảo vệ quyền riêng tư đối với dữ liệu cá nhân của người dùng là rất quan trọng. Với tư cách là một nhà đầu tư, ông đánh giá cao nhiều dự án có khả năng khác biệt và phòng thủ, đồng thời khuyến khích các doanh nhân có tầm nhìn dài hạn và thúc đẩy đổi mới trong công nghệ và ứng dụng.

Sự trừu tượng hóa chuỗi trong AI tiền điện tử Các tình huống ứng dụng trong

Jared: Trước hết, vui lòng giới thiệu ngắn gọn về lý lịch của bạn.

Anand: Tôi có bằng kỹ sư máy tính của Đại học Purdue và đã từng làm việc tại những gã khổng lồ công nghệ như Microsoft. Tôi đã lập trình từ khi còn rất nhỏ, sử dụng ngôn ngữ lập trình có tên BASIC. Lúc đó tôi tám tuổi và đó là những năm 1980. Tôi đã dành nhiều thời gian để phát triển các nền tảng của Microsoft, chuyển đến Thung lũng Silicon sau khi học đại học vào năm 2001 và theo dõi sự phát triển cũng như tăng trưởng của Thung lũng Silicon trong những năm 1990 và 2000.

Sau đó, tôi nảy ra ý tưởng khởi nghiệp. Tôi đã dành mười năm đầu tiên làm việc tại các công ty lớn và mười năm tiếp theo với tư cách là người sáng lập và CEO của công ty khởi nghiệp. Tóm lại, tôi tình cờ gặp một nhóm thợ đào Bitcoin vào năm 2012. Thông qua họ, tôi đã bước vào thế giới Bitcoin và tiền điện tử. Vào thời điểm đó, cộng đồng tiền điện tử vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, một nhóm nhỏ những người đam mê công nghệ và tôi cảm thấy không khí ở đây rất phù hợp với mình. Công ty của tôi đã trải qua nhiều thăng trầm và cuối cùng đã được mua lại. Bây giờ tôi đã quyết định dành toàn bộ thời gian cho không gian tiền điện tử và quản lý một quỹ giai đoạn đầu có tên Canonical, quỹ này tập trung đầu tư vào các công ty khởi nghiệp và nhà sáng lập xuất sắc. Gần đây, tôi đặc biệt tập trung vào sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử.

Altan: Bạn rất quan tâm đến sự giao thoa giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo. Bạn có thể nói về tầm quan trọng của việc trừu tượng hóa chuỗi trong lĩnh vực này không?

Anand: Tôi thích suy nghĩ bằng những phép loại suy. Một kinh nghiệm học tập không thay đổi là lịch sử không lặp lại mà có vần điệu. Chủ đề trừu tượng hóa chuỗi đã được thảo luận rất nhiều gần đây và tôi nghĩ nó là cần thiết. Nếu bạn nhìn vào sự phát triển của blockchain, bạn sẽ hiểu tại sao việc trừu tượng hóa chuỗi ngày nay lại quan trọng đến vậy.

Đối với tôi, bước đột phá lớn nhất của Internet trong quá khứ là những thứ như Kubernetes. Nó hoạt động như một lớp trừu tượng để giúp triển khai, quản lý và mở rộng quy mô ứng dụng trên các nền tảng đám mây khác nhau. Điều này có phần giống với tình hình hiện tại. Các nhà phát triển và người dùng cần có sự trừu tượng hóa chuỗi vì họ có thể muốn tận dụng các tính năng trên một chuỗi trong khi sử dụng tài khoản trên một chuỗi khác. Bằng cách này, sự trừu tượng trở nên quan trọng. Tôi nghĩ có lẽ có một số điểm đầu vào khác nhau khi nói đến AI: một là quan điểm của nhà phát triển và hai là quan điểm của người dùng.

Đối với các nhà phát triển, vấn đề là liệu các nhà phát triển có cần tìm hiểu các mô hình lập trình dành riêng cho chuỗi như WASM và Rust hay không. Sự trừu tượng hóa chuỗi có thể đóng vai trò gì trong vấn đề này? Ngoài ra, liệu các hợp đồng thông minh có thể được triển khai hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các công cụ điều khiển LLM không? Đây là một cách suy nghĩ. Cái còn lại là tương tác của người dùng, cũng có thể mở rộng sang tương tác với Tác nhân. Tôi nghĩ tốc độ người dùng áp dụng blockchain đang tăng lên đáng kể. Mặc dù tất cả chúng ta đều biết rằng có một số mức độ sử dụng robot và vận hành trang trại, nhưng tôi nghĩ chúng ta nên đi theo dòng chảy thay vì chống lại quá trình robot hóa này. Bởi vì đây là một tính năng vốn có được cung cấp bởi blockchain nên đây là lúc nền tảng Đại lý phát huy tác dụng. Họ cần tương tác thay mặt người dùng và cuối cùng khai thác chức năng do các chuỗi khác nhau cung cấp cho chính họ. Vì vậy, tôi nghĩ việc trừu tượng hóa chuỗi trở nên quan trọng hơn.

Chúng tôi đang chuyển đổi từ khả năng tương tác sang trừu tượng hóa chuỗi để người dùng, nhà phát triển, người dùng và đại lý có thể tận dụng dễ dàng và chính xác khả năng của các chuỗi khác nhau. Nói chung, tôi nghĩ có hai hướng suy nghĩ. Đầu tiên, người dùng là ai? Có phải là đại lý không? Đây có phải là bot AI cần sử dụng các nền tảng này không? Thứ hai, làm cách nào để chúng ta làm cho những công cụ này trở nên hữu dụng và có thể tùy chỉnh hơn? Đây là một nhu cầu khác đáng để khám phá.

Tích hợp Tác nhân AI và Blockchain

Jared: Tôi nhận thấy Bạn cũng nghĩ vậy của Đại lý AI với tư cách là người dùng, điều này rất thú vị. Mặc dù blockchain là một nguồn chân lý tuyệt vời, nhưng liệu bản ghi bất biến này và khả năng sáng tạo vô hạn của AI có cần phải hoạt động song song, bằng cách nào đó hạn chế lẫn nhau?

Anand: Có thể nói là như vậy, cũng có thể nói là không phải. Từ "ràng buộc" có ý nghĩa mạnh mẽ trong khái niệm blockchain. Tôi nghĩ cần phải có sẵn một số chế độ phòng thủ và vận hành, và điều đó rất có ý nghĩa. Nhưng đồng thời, nó phụ thuộc vào định nghĩa của chúng tôi. Chúng tôi cần có khả năng kiểm tra và xác minh cách các tác nhân này được xây dựng và vận hành, đây có lẽ là điều quan trọng nhất. Ngày nay, chúng ta biết rất ít về hệ thống nguồn đóng và cách chúng vận hành. Vì vậy, chúng ta nên hoạt động theo cách cởi mở, minh bạch, có thể kiểm chứng và kiểm toán hơn, đó là cơ sở để xây dựng mọi thứ. Thứ hai là khả năng phòng thủ mà các tác nhân này cần hoạt động theo những thông số nào? Đây là "hạn chế" ở một mức độ nhất định. Tôi nghĩ chúng ta không nên trói buộc phần đổi mới của nó mà hãy kiểm soát phần khả năng hoạt động và khả năng kiểm toán. Tôi nghĩ cả hai chắc chắn đi đôi với nhau.

Jared: Tôi cảm thấy như tương lai tôi sẽ làm việc với nhóm Đặc vụ AI, những người sẽ hiểu tôi hơn cả chính tôi. Tôi nói chuyện với AI mỗi sáng để giúp tôi sắp xếp một ngày của mình và điều này sẽ ngày càng trở nên phổ biến hơn. Vì vậy, một câu hỏi đặt ra là liệu AI do người dùng sở hữu có quan trọng hơn AI do công ty sở hữu hay không, như NEAR đang làm. Suy nghĩ của bạn về lĩnh vực này là gì? Tôi có cảm giác như những AI này sẽ biết rất rõ về tôi và tôi muốn chúng thuộc sở hữu của người dùng chứ không phải thứ gì khác.

Anand: Ở một mức độ nào đó, điều này là không thể tránh khỏi. Hiện chúng ta đang bắt đầu nhận ra tiềm năng của AI, điều mà lâu nay chúng ta chỉ thảo luận trên lý thuyết. Giống như The Diamond Age của Neal Stephenson, các nhân vật trong cuốn sách lớn lên cùng với AI. Điều này sẽ trở nên tự nhiên và theo cách chúng ta mong muốn. Chúng tôi muốn Đại lý giúp chúng tôi hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau. Ví dụ: ai đó đã gửi cho tôi một tin nhắn trên Telegram tối qua và tôi muốn biết cách trả lời chính xác. Máy móc được thiết kế để nâng cao hành vi của con người, nhưng chúng ta cũng cần cân nhắc xem chúng ta giao cho chúng bao nhiêu trách nhiệm để chúng thực sự làm việc cho chúng ta. Đây là tất cả các vấn đề cần xem xét. AI do người dùng sở hữu là nơi mọi thứ đang diễn ra vì bạn muốn có quyền kiểm soát cách thức hoạt động của những thứ này. Ngày nay, khái niệm bản sao kỹ thuật số ngày càng trở nên phổ biến và để đạt được điều này, họ cần biết bạn và hoạt động theo cách tập trung vào quyền riêng tư. Tất cả những điều này nghe có vẻ hoàn toàn phù hợp với những gì chúng tôi đã rao giảng trong thế giới blockchain trong hơn một thập kỷ và tôi cảm thấy như hai công nghệ này đang trong quá trình xung đột.

Altan: Giả sử rằng trong một thế giới mà mọi việc đều do Đại lý thực hiện, họ có quyền tự chủ hoạt động. Nếu Đại lý đang thực hiện một nhiệm vụ thì bảo mật đến từ đâu? Làm cách nào để biến tính bảo mật của hoạt động ngoài chuỗi này thành bằng chứng trên chuỗi? Đối với Đại lý, bảo mật được thúc đẩy bởi giá trị kinh tế mật mã hay nó được triển khai bằng cách sử dụng mật mã thông qua bằng chứng không có kiến thức?

Anand:Trong trường hợp này, các trường hợp sử dụng xác định sơ đồ trông như thế nào. Thực tế là trong nhiều trường hợp, Đại lý có thể hoạt động tự chủ bằng cách sử dụng kinh tế học mật mã vì nó mang tính tự nhiên và cục bộ hơn. Bất cứ khi nào bạn cần sử dụng môi trường ngoài chuỗi hoặc bên ngoài để vận hành các giao dịch trên chuỗi, điều đó chỉ làm tăng thêm sự phức tạp. Chúng tôi đang tiến bộ hơn trong việc sử dụng các oracle, bộ chứng minh và tính toán ngoài chuỗi, nhưng những điều này vẫn làm tăng thêm độ phức tạp. Vì vậy, tôi nghĩ kinh tế học tiền điện tử là nơi tốt hơn để bắt đầu, nhưng có thể có một số trường hợp sử dụng mà các quy trình ngoài chuỗi phải được xem xét.

Chúng tôi có người dùng và tác nhân, tác nhân được người dùng hỗ trợ và chế độ hoạt động của họ, tất cả đều cần được mã hóa và xác minh và đây là lúc blockchain xuất hiện. Rồi họ cần giao dịch, họ giao dịch với nhau như thế nào? Con người có tài khoản ngân hàng, nhưng những đại lý này không biết ngân hàng là gì. Đối với họ, ví và tiền điện tử sẽ là lựa chọn hàng đầu. Trong một số trường hợp, các tác nhân cần hoạt động khi không có đủ thông tin và do đó phải dựa vào con người để bổ sung thông tin còn thiếu. Đây là lúc tính toán ngoài chuỗi trở nên thực sự quan trọng. Tôi nhớ tại một sự kiện bên lề mà chúng tôi tổ chức vào tháng 9 năm 2023, có người đã bày tỏ quan điểm này rất ngắn gọn: Trong tương lai gần, chúng tôi sẽ nghiên cứu về AI. Tôi nhớ anh ấy đã dự đoán rằng điều này sẽ xảy ra trong năm nay, và mặc dù tôi không chắc liệu nó có xảy ra hay không nhưng nó đã bắt đầu xảy ra. Đại lý sẽ đưa ra các nhiệm vụ tiền thưởng, cho phép con người lấy thông tin cho họ và trả tiền cho nó. Đây sẽ là một bức tranh rất thú vị về tương lai.

Điều này có vẻ rất khoa học viễn tưởng, thậm chí hơi lạc hậu ở một số chỗ, nhưng công nghệ đang phát triển với tốc độ chưa từng thấy. Tôi không muốn tỏ ra lạc hậu, nhưng tôi phải nói rằng tôi đã học một ngôn ngữ lập trình tên là LISP vào năm 1999 và nó được gọi là “Khóa học AI”. Vào thời điểm đó, chúng tôi nghĩ rằng robot sắp chiếm lĩnh thế giới và chúng ta sẽ sống trong một thế giới tương lai tràn ngập ô tô bay. Internet vừa mới xuất hiện và chúng tôi nghĩ mọi thứ sẽ đến đó khá nhanh chóng. Tuy nhiên, chúng tôi nhận thấy rằng sự phát triển và tiến bộ của AI còn thiếu. Có hai thời đại hoàn toàn khác nhau trước và sau mô hình Transformer. Việc thiếu dữ liệu đã hạn chế việc đào tạo mô hình đầy đủ.

Tôi đề cập đến điều này bởi vì, mặc dù những suy ngẫm này luôn có vẻ giống như khoa học viễn tưởng, nhưng giờ đây chúng đã gần với thực tế hơn bao giờ hết. Những gì chúng ta đang nói đến có thể sớm trở thành hiện thực. Là một người đam mê công nghệ thuần túy, tôi thấy điều này thật thú vị, dù có lẽ hơi ngây thơ. Tôi cảm thấy chúng tôi sẽ hoạt động cực kỳ hiệu quả và tập trung vào những điều chúng tôi thực sự quan tâm vì mọi thứ khác sẽ được thực hiện bởi các mô hình và đại lý thông minh do người dùng sở hữu này.

Những thách thức về quyền riêng tư dữ liệu mà Tác nhân AI phải đối mặt

Altan: Một vấn đề khác là chúng ta có rất nhiều công ty tập trung. Việc thu thập và xử lý dữ liệu chủ yếu do Scal hoàn thiện, đào tạo mô hình do OpenAI, Google, v.v. phụ trách và GPU gần như do Nvidia độc quyền hoàn toàn. Làm sao chúng ta có thể giành chiến thắng trước nguồn vốn và sức mạnh khổng lồ như vậy? Làm thế nào để phân cấp?

Anand: Cuộc sống Internet trong vài thập kỷ qua đã mang lại cho chúng ta rất nhiều nguồn cảm hứng. Lấy Google làm ví dụ. Đó là nền tảng của việc truy cập thông tin trên Internet, nhưng mô hình kinh doanh của nó rất thú vị. Mặc dù bạn tìm kiếm ở trên nhưng nó sẽ chuyển hướng bạn đến trang nội dung chứa thông tin đó. Nhưng mức độ thông minh mà chúng ta đang thấy hiện nay đang cố gắng cho phép bạn truy cập thông tin này mà không cần rời khỏi trải nghiệm hiện tại của mình, chẳng hạn như ChatGPT. Tuần trước một số nhà báo đã bắt đầu thảo luận về Perplexity vì nó tóm tắt các bài báo theo thời gian thực và viết lại nội dung của bài báo. Đây không chỉ là thông tin quay lại hoặc giống như Wikipedia, mà là thông tin thực sự theo thời gian thực. Perplexity hay Grok của Twitter (hiện được gọi là X) đều có thể cung cấp cho bạn thông tin theo thời gian thực dựa trên các mẫu dữ liệu hiện có.

Quyền lực đang hội tụ về các thực thể tập trung. Một mặt, chúng ta đang hướng tới một thế giới tập trung thiếu minh bạch; mặt khác, mọi người đang đặt câu hỏi về mức độ riêng tư của các dịch vụ tập trung này. Ai đó đã đăng trên Reddit rằng anh ấy đã cắm Nest Cam vào căn hộ của mình và thu thập các đoạn video để GPT-4 xử lý, điều này có thể cho anh ấy biết vị trí của chìa khóa và các vật dụng khác trong thời gian thực. Tôi nghĩ nó thật tuyệt, nhưng cũng có chút điên rồ. Sử dụng máy chủ tập trung để xử lý các tình huống tại nhà có nghĩa là bạn chỉ còn một bước nữa là có thể xảy ra vi phạm dữ liệu. Chúng tôi đã nghe nói về nhiều vụ vi phạm dữ liệu, chẳng hạn như vụ vi phạm DocuSign gần đây. Trách nhiệm duy nhất của một số công ty là bảo vệ thông tin người dùng khỏi bị rò rỉ. Một khi rò rỉ xảy ra, hậu quả sẽ rất thảm khốc. Hãy tưởng tượng một hacker xâm nhập vào một máy quay video gia đình rồi truyền dữ liệu đến một dịch vụ tập trung, với chế độ bảo vệ quyền riêng tư bị tắt theo mặc định. Bạn có thể vô tình đồng ý cung cấp thông tin để tối ưu hóa các mô hình này. Đây là những vấn đề đang tồn tại, vì vậy chúng ta cần chuyển từ các dịch vụ tập trung sang quản lý hợp tác hoặc do người dùng sở hữu đối với các mô hình và hoạt động này.

Bạn muốn thế giới trông như thế nào sau 20 hoặc 30 năm nữa? Jared nói rất hay, có rất nhiều Đặc vụ làm việc cho tôi, xử lý rất nhiều việc cho tôi. Bạn muốn bao nhiêu đại lý trong số này bị kiểm soát bởi một thực thể tập trung lớn đang cố gắng kiếm tiền từ dữ liệu của bạn, thay vì tự mình có quyền sở hữu và kiểm soát dữ liệu đó đồng thời cho phép tất cả các tiến bộ công nghệ? Đây chính là trọng tâm của vấn đề, tập trung vào quyền sở hữu, quyền riêng tư và quyền tự chủ dữ liệu.

Altan: Quyền riêng tư dữ liệu không phải là vấn đề mới. Vào năm 2017, Google đã thử nghiệm phương pháp học liên kết, tuyên bố rằng họ sẽ không trích xuất dữ liệu người dùng mà chỉ huấn luyện dữ liệu trên thiết bị của người dùng và gửi trở lại máy chủ trung tâm để họ không thể xem dữ liệu người dùng. Nhưng vấn đề là bà tôi hay mẹ tôi không quan tâm. Vì vậy tôi tự hỏi, liệu chúng ta sẽ bị chia cắt? Một số người thờ ơ, trong khi những người am hiểu công nghệ như chúng tôi, như những người làm việc trong không gian tiền điện tử, lại rất quan tâm. Đây có phải là tương lai trông như thế nào?

Anand: Người dùng thông thường thực sự không quan tâm đến điều này, đồng ý 100%. Ngay cả trong số những người xung quanh chúng ta, ngay cả trong cộng đồng công nghệ, ngày nay nhiều người vẫn chưa quan tâm đầy đủ đến vấn đề này. Nhưng chúng ta đang trải qua một cuộc cách mạng và thời kỳ phục hưng công nghệ, và với tư cách là nhà phát triển, chúng ta có trách nhiệm suy nghĩ về những vấn đề này. Bởi vì chúng tôi ở đây để dẫn đường. Chúng ta có tin tưởng các thực thể tập trung này sẽ độc quyền dữ liệu của chúng ta vì lợi ích và mục đích sử dụng của riêng họ hay cuối cùng chúng ta có một số loại quyền sở hữu? Một ví dụ có tư duy tiến bộ hơn là dữ liệu DAO, một khái niệm ngày càng phổ biến. Ví dụ: có một công ty tên là Vana và họ đang xem xét việc áp dụng dữ liệu DAO.

Loại hình học tập liên kết mà bạn đề cập, nếu tôi có thể kiểm soát được nó thì tôi sẽ cảm thấy thoải mái hơn. Fred Wilson của Union Square Ventures đã nói khoảng một năm rưỡi trước về những thứ nguyên thủy này, như ví, được sử dụng để ký các giao dịch hoặc thực hiện một số hành động nhất định thay mặt tôi. Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể tận dụng mô hình tương tự này với dữ liệu của mình? Điều này sẽ bắt đầu một quy trình như phân bổ dữ liệu, đóng góp dữ liệu và mã hóa dữ liệu hoặc xóa mọi thông tin nhận dạng cá nhân (PII) để đào tạo. Đây đều là những thao tác mà chúng ta chỉ cần thực hiện từ những nguyên tắc đầu tiên.

Như chúng ta đều biết, OpenAI chưa thực sự cởi mở và tôi nghĩ các mô hình khác như Llama cũng gặp vấn đề tương tự. Câu hỏi đặt ra là, mặc dù các mô hình này bộc lộ một số trọng số nhưng nguồn dữ liệu là gì? Dữ liệu này được đào tạo như thế nào? Những người đóng góp dữ liệu có được trả thù lao không? Họ có tham gia tự nguyện không? tình hình hiện nay là gì? Chúng ta nên tự hào khi sử dụng một hệ thống mang lại sự minh bạch và quyền tự chủ của người dùng. Nhưng nó không bắt đầu từ người dùng, bởi vì người dùng thường không quan tâm đến những vấn đề này và tôi không nghĩ họ sẽ làm như vậy trong tương lai gần. Nói như vậy, tôi nghĩ thế hệ ngày nay có lẽ quan tâm đến những vấn đề này hơn thế hệ cũ. Con gái tôi và bây giờ là thế hệ trẻ quan tâm nhiều hơn đến các vấn đề như khí hậu vì nó ảnh hưởng đến chúng và tương lai của chúng. Vì vậy tôi nghĩ thế hệ hiện tại quan tâm đến những vấn đề này, còn thế hệ trước có lẽ không. Nhưng chúng ta hãy xây dựng một tương lai tốt đẹp hơn dựa trên những nguyên tắc này.

Jared: Dữ liệu riêng tư có thể không phải là chìa khóa để thu hút mọi người tham gia, nhưng giá trị mà bạn đề cập thì có. Điều mà blockchain thực sự giỏi là tạo ra giá trị hoặc làm cho giá trị hiển thị, nắm bắt giá trị theo cách mà việc tập trung hóa không thể thực hiện được. Trước đây, chúng tôi đã ở trong môi trường Internet Web 2.0, với các nền tảng như Myspace thu lợi nhuận từ việc thu thập dữ liệu của mọi người và đó là mô hình kinh doanh mà tất cả chúng tôi đều chấp nhận. Nhưng bây giờ, chúng ta đang trải qua một cuộc cách mạng và thời kỳ phục hưng, như bạn đã nói, chúng ta có thể cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn hơn về dữ liệu và hành vi của họ. Họ có thể quyết định có nên chia sẻ dữ liệu, tham gia đào tạo AI và nhận phần thưởng thực sự cho những đóng góp của mình hay không. Cơ chế chuyển giao giá trị hiệu quả và chi phí thấp của blockchain cung cấp cơ sở để hiện thực hóa tầm nhìn này.

Anand: Đúng vậy, tất cả chúng tôi đều làm điều đó và coi đó là điều hiển nhiên, giờ đây hơn bao giờ hết chúng tôi nhận thức được điều đó nó đến thời điểm này. Hiện tại tôi không sử dụng các mẫu GPT (đây chỉ là lựa chọn cá nhân của tôi, vui lòng tham khảo nếu phù hợp), mọi suy luận đều được thực hiện trên máy cục bộ. Tôi có máy Mac có chip M2 có thể xử lý một số tác vụ suy luận phức tạp.

Có thể điều này là hoang tưởng, nhưng người cố vấn của tôi đã nói với tôi vào những năm 2000 rằng với tư cách là một nhà phát triển, bạn cần phải duy trì chứng hoang tưởng lành mạnh. Vì thế tôi luôn làm việc với tâm thế đó. Tôi muốn thấy nhiều người nắm quyền sở hữu hơn và có thể tự mình thao tác với dữ liệu này nhiều hơn. Có một công ty tên là EXO và họ là một ví dụ điển hình. Chúng cho phép suy luận trên các thiết bị biên hoặc cho phép người dùng quản lý và vận hành dữ liệu của họ tốt hơn. Tất nhiên, chúng tôi cũng nghe nói rằng Apple thích dán nhãn cho mọi thứ là Apple, vì vậy bây giờ họ gọi nó là "Apple Intelligence". Rất nhiều thứ sẽ được thực hiện trên thiết bị biên và nếu thiết bị không xử lý được thì ChatGPT hoặc các mẫu khác sẽ được sử dụng. Dữ liệu người dùng chỉ còn một bước nữa là được chia sẻ với các dịch vụ tập trung.

Tôi nghĩ rằng các mô hình tập trung và phi tập trung hiện tại sẽ cùng tồn tại và chúng không thể thay thế được. Nó giống như cuộc tranh luận về nguồn mở và nguồn đóng, một ví dụ sáo rỗng, được cho là giống như Android và iOS. Chúng ta cần những so sánh này để đáp ứng những nhu cầu khác nhau nảy sinh từ trí thông minh.

Giá trị đầu tư và triển vọng tương lai của AI mã hóa

Altan: Có nhiều người đang tham gia vào không gian AI tiền điện tử chỉ vì sự cường điệu xung quanh AI, họ chỉ muốn khai thác giá trị từ nó. Với tư cách là nhà đầu tư, ông nghĩ sao về điều này? Giá trị của tiền điện tử AI trong ngắn hạn và dài hạn là bao nhiêu?

Anand:Trong lịch sử ngắn ngủi của tiền điện tử, có rất ít tình huống “người thắng được tất cả”. Chúng tôi có rất nhiều mạng L1 tuyệt vời, rất nhiều mạng L2 tuyệt vời và rất nhiều mạng L3 đang nổi lên. Trong thế giới blockchain và tiền điện tử, không có gì lạ khi sử dụng các biện pháp khuyến khích bằng token để giải quyết cùng một vấn đề theo một cách khác biệt. Ý tưởng này bắt nguồn từ nhu cầu truy cập vào tài nguyên máy tính, đặc biệt là tài nguyên máy tính kim loại trần. Lấy Akash làm ví dụ. Chúng bắt đầu sớm hơn hầu hết các dự án và là một trong những hệ thống đáng tin cậy nhất để truy cập các tài nguyên máy tính kim loại trần. Những tài nguyên điện toán này có thể được sử dụng để đào tạo mô hình, suy luận và các mục đích khác.

Nhưng cùng với sự phát triển, mọi người bắt đầu nâng cấp nền tảng công nghệ, chuyển sang các mô hình lấy phần mềm làm trung tâm hơn, chẳng hạn như các phương pháp tiếp cận lấy API làm trung tâm. Điều này có phần giống với sự khác biệt giữa Heroku và AWS: Heroku tập trung nhiều hơn vào việc đơn giản hóa việc triển khai và trực tuyến nhanh chóng, trong khi AWS cung cấp các dịch vụ cấp thấp hơn. Mọi người muốn có thể triển khai các ứng dụng một cách nhanh chóng và bắt đầu sử dụng chúng ngay lập tức, vì vậy chúng tôi phải tiếp tục phát triển theo hướng này. Hiện tại, chúng tôi thấy nhiều thành quả dễ đạt được từng cái một, nổi bật nhất trong số đó là việc mua lại tài nguyên máy tính. Hãy hoàn thành việc này một cách nhanh chóng và có thể sẽ có một số người chiến thắng trong quá trình thực hiện. Cấu trúc thị trường sẽ không “mùn”, mà sẽ có “đầu” và “đuôi” rất dài, tức là một số ít người thắng lớn và số lượng lớn người chơi nhỏ cùng tồn tại.

Tôi rất quan tâm đến sự khác biệt và phòng thủ. Đây là điều quan trọng nhất ngày hôm nay. Tôi cũng nhấn mạnh rằng nếu bạn dành nhiều thời gian cho AI hơn là tiền điện tử và tìm thấy các ứng dụng có tính bảo mật cao và khác biệt, hãy đưa chúng vào hệ sinh thái tiền điện tử hoặc tận dụng nền kinh tế tiền điện tử hoặc nguyên thủy tiền điện tử Việc xây dựng AI phi tập trung là vô cùng có giá trị. Vì vậy, tôi không nghĩ có lời kêu gọi hành động ngắn hạn hoặc dài hạn cụ thể ở đây.

Đối với tôi, điều quan trọng nhất là tài năng, đưa những người có nền tảng đáng tin cậy vào lĩnh vực này. Chúng tôi thích làm việc với những người thông minh, sâu sắc để tạo ra những thứ thực sự khó thực hiện để chúng tôi có thể tạo ra những sản phẩm khác biệt và đưa chúng ra thị trường.

Jared: Trong công việc hàng ngày của anh trong ngành, có lĩnh vực nào mà anh cho rằng đáng được quan tâm hơn nhưng lại khiến anh cảm thấy rất nhiều? của mọi người không nhận thấy? Nó có thể là lĩnh vực AI hoặc tiền điện tử.

Anand: Đối với tôi đó là dữ liệu. Theo một số cách, dữ liệu giống như dầu, cần thiết để vận hành các hệ thống quy mô lớn, nhưng chúng ta thường coi đó là điều hiển nhiên. Đây sẽ tiếp tục là một vấn đề với các hệ thống tập trung hiện có với các mô hình lớn hiện nay. Tôi sẽ khó bắt kịp trình độ của họ vì họ có 30 năm tích lũy dữ liệu và hệ thống trưởng thành có thể lấy dữ liệu từ Internet và đào tạo các mô hình. Vì vậy, dữ liệu là thứ tôi nghĩ đến rất nhiều. Nó có một số nhánh, bao gồm dữ liệu do người dùng đóng góp và nguồn dữ liệu. Ví dụ: dữ liệu của Jared có ý nghĩa gì? Chúng ta có thể nhìn vấn đề này từ hai góc độ: người dùng và nhà phát triển.

Từ góc độ của nhà phát triển, hãy để tôi cho bạn một ví dụ có thể không phù hợp: Giả sử tôi sử dụng một mô hình được đào tạo để suy luận, tôi muốn mô hình cho tôi biết những dữ liệu khác biệt nào ? Nguồn đóng góp cho lý do này. Nó giống như chạy ở chế độ gỡ lỗi và tôi muốn tìm hiểu lý do dựa trên cơ sở nào và tại sao mô hình lại đưa ra câu trả lời này cho tôi. Bởi vì mô hình không chỉ đưa ra liên kết trang web mà còn đưa ra kết quả sau khi xử lý thông minh. Tôi không hiểu nguồn gốc chính xác của thông tin tình báo này, bởi vì có rất nhiều công việc phức tạp cần thực hiện để đạt được điều này. Nhưng tôi nghĩ việc tìm ra điều này là một bước rất quan trọng để hiểu quá trình ra quyết định của mô hình và cải thiện khả năng diễn giải của nó.

Vấn đề năng lượng là một khía cạnh khác cần được quan tâm ở hiện tại và trong tương lai. Trong cuộc phỏng vấn của Zuckerberg với Dwarkesh, một chủ đề được lặp đi lặp lại là nhu cầu năng lượng và cách chúng ta coi việc tiêu thụ năng lượng là điều hiển nhiên. Các dịch vụ tập trung đang tiêu thụ năng lượng một cách điên cuồng, sử dụng hàng tỷ watt điện để đào tạo các mô hình, tất cả đều có GPU chạy ở tốc độ tối đa. Và đó mới chỉ là giai đoạn huấn luyện, còn có lý do đằng sau đó. Tôi không chắc vấn đề này có liên quan đến cơ sở hạ tầng blockchain ở điểm nào, nhưng tôi cảm thấy đây là điểm khởi đầu để bắt đầu giải quyết vấn đề này. Tôi ném câu hỏi ra để người khác nhặt hoặc bỏ chạy.

Lời khuyên cuối cùng

Altan: Nếu có ai đang nghe podcast này, họ Cần học được gì từ điều này?

Anand: Tôi muốn nêu hai điểm. Đầu tiên, xây dựng cho tương lai. Có một khoảng thời gian đủ dài vì tôi nghĩ mọi thứ sẽ thay đổi rất nhiều trong vài năm tới. Những nhà sáng lập thông minh nhất và giỏi nhất đặt mình vào tương lai và suy nghĩ về những gì thế giới sẽ cần trong thời gian ngắn. Khung thời gian có thể là sáu tháng hoặc có thể là hai năm. Bởi vì những người sống ở tương lai có những hiểu biết phi thường về những gì cần xây dựng và làm thế nào để đạt được điều đó.

Điểm thứ hai, tôi nghĩ Marc Andreessen đã trình bày quan điểm này ngắn gọn hơn: Những người sáng lập giỏi nhất có xu hướng biến nhận thức của họ thành hiện thực, còn bạn, công việc của bạn là cố gắng thuyết phục người khác. Ví dụ: tôi thấy một thế giới cần một mạng xã hội phi tập trung, tương tự như Farcast đối với Twitter. Dan đã kiên định thúc đẩy điều này trong vài năm qua. Tôi nghĩ những người sáng lập có tầm nhìn như thế này có thể nhìn thấy tương lai, biến nhận thức của họ thành hiện thực và truyền bá triết lý đó đến những người khác. Nếu đây là bạn, tôi mong được nói chuyện với bạn, tìm hiểu ý tưởng của bạn và hoan nghênh bạn vì đã đi trước một bước và xây dựng tương lai.

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