Nguồn gốc: Bitroot

Cách con người tương tác với máy tính đã trải qua hai thay đổi cơ bản, mỗi thay đổi đều định hình lại thế giới số. Đầu tiên là "cuộc cách mạng khả dụng" từ DOS sang giao diện người dùng đồ họa (GUI), giải quyết được vấn đề cốt lõi của người dùng là "biết cách sử dụng" máy tính. Bằng cách giới thiệu các yếu tố trực quan như biểu tượng, cửa sổ và menu, phần mềm Office và nhiều trò chơi khác nhau đã trở nên phổ biến, đặt nền tảng cho các tương tác phức tạp hơn. Sau đó, thay đổi thứ hai là "cuộc cách mạng kịch bản" từ GUI sang thiết bị di động, cốt lõi là giải quyết nhu cầu "mọi lúc, mọi nơi" của người dùng, dẫn đến sự phát triển bùng nổ của các ứng dụng di động như WeChat và Douyin, và tạo ra các cử chỉ như trượt ngôn ngữ kỹ thuật số phổ quát.

Hiện tại, con người đang ở đỉnh cao của làn sóng thứ ba của cuộc cách mạng tương tác giữa người và máy tính - đây là "cuộc cách mạng ý định". Cốt lõi của cuộc cách mạng này là làm cho máy tính "hiểu bạn hơn", tức là các hệ thống AI có thể hiểu và dự đoán nhu cầu và ý định sâu sắc của người dùng, thay vì chỉ thực hiện các hướng dẫn rõ ràng. Sự thay đổi này đánh dấu sự tiến hóa cơ bản của mô hình điện toán từ "hướng dẫn rõ ràng" thành "hiểu và dự đoán ngầm". AI không còn chỉ là một công cụ để thực hiện các tác vụ mà đang phát triển thành một lớp trí thông minh dự đoán trong suốt mọi tương tác kỹ thuật số. Ví dụ, các mạng AI theo ý định có thể dự đoán và thích ứng với nhu cầu của người dùng, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tạo ra các luồng giá trị mới. Trong lĩnh vực viễn thông, các hoạt động tự động dựa trên ý định cho phép các mạng thích ứng với các nhu cầu và điều kiện thay đổi theo thời gian thực, phân bổ tài nguyên một cách năng động và cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà hơn. Đặc biệt là trong các môi trường năng động như 5G, khả năng quản lý độ phức tạp của nó là rất quan trọng.

Sự hiểu biết sâu sắc hơn về ý định của người dùng này rất quan trọng đối với ứng dụng rộng rãi và tạo ra giá trị của AI. Do đó, tính toàn vẹn, quyền riêng tư và khả năng kiểm soát cơ sở hạ tầng cơ bản hỗ trợ AI trở nên đặc biệt quan trọng.

Tuy nhiên, "cuộc cách mạng ý định" này cũng tạo ra một lớp phức tạp. Mặc dù giao diện ngôn ngữ tự nhiên đại diện cho mức độ trừu tượng cao nhất - người dùng chỉ cần thể hiện ý định của họ - nhưng thách thức của "kỹ thuật gợi ý" cho thấy việc thể hiện ý định chính xác với các hệ thống AI có thể tự nó đòi hỏi một trình độ hiểu biết kỹ thuật mới. Điều này cho thấy một mâu thuẫn tiềm ẩn: AI hướng đến mục tiêu đơn giản hóa tương tác của người dùng, nhưng để đạt được kết quả lý tưởng, người dùng có thể cần phải hiểu sâu sắc về cách "nói chuyện" với các hệ thống phức tạp này. Để thực sự thiết lập được lòng tin và đảm bảo rằng các hệ thống AI có thể được hướng dẫn và kiểm soát hiệu quả, người dùng phải có khả năng "nhìn vào bên trong" và hiểu cũng như hướng dẫn quá trình ra quyết định của họ. Điều này nhấn mạnh rằng các hệ thống AI không chỉ phải "thông minh" mà còn phải "có thể hiểu được" và "có thể kiểm soát được", đặc biệt là khi chúng chuyển từ dự đoán đơn giản sang hành động tự chủ.

"Cuộc cách mạng ý định" này đặt ra những yêu cầu cơ bản đối với cơ sở hạ tầng cơ bản. Nhu cầu của AI đối với dữ liệu khổng lồ và tài nguyên điện toán, nếu vẫn do các thực thể tập trung kiểm soát, sẽ gây ra những lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư và dẫn đến độc quyền đối với quyền diễn giải ý định của người dùng. Là một "lớp trí tuệ dự đoán" phổ biến, tính toàn vẹn, quyền riêng tư và khả năng kiểm soát cơ sở hạ tầng của AI trở nên cực kỳ quan trọng. Nhu cầu vốn có này đối với một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, riêng tư và có thể kiểm soát, cũng như khả năng "thích ứng với các khả năng mới nổi, hiểu được các sắc thái theo ngữ cảnh và thu hẹp khoảng cách giữa biểu hiện của người dùng và nhu cầu thực tế" của AI, tất nhiên thúc đẩy sự chuyển dịch sang mô hình phi tập trung. Phân cấp đảm bảo rằng "lớp ý định" này không bị một số ít thực thể độc quyền, chống kiểm duyệt và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc bản địa hóa dữ liệu. Do đó, "cuộc cách mạng ý định" không chỉ là một bước tiến trong công nghệ AI, mà còn thúc đẩy sâu sắc hơn sự phát triển của kiến trúc cơ bản của AI theo hướng phi tập trung để bảo vệ quyền tự chủ của người dùng và tránh độc quyền tập trung đối với quyền diễn giải ý định.

"Cách mạng ý định" của AI và sự theo đuổi "Phân quyền" của Web3

Trong kỷ nguyên công nghệ hiện tại, trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3 chắc chắn là hai công nghệ tiên tiến mang tính đột phá nhất. AI đang thay đổi sâu sắc nhiều ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục và quản lý chuỗi cung ứng bằng cách mô phỏng khả năng học tập, tư duy và lý luận của con người. Đồng thời, Web3 đại diện cho một tập hợp các công nghệ được thiết kế để phân quyền Internet, với blockchain, các ứng dụng phi tập trung (dApp) và hợp đồng thông minh là cốt lõi. Các nguyên tắc cơ bản của Web3 là quyền sở hữu kỹ thuật số, tính minh bạch và sự tin tưởng, và nó nhằm mục đích xây dựng trải nghiệm kỹ thuật số lấy người dùng làm trung tâm, an toàn hơn, nơi người dùng có quyền kiểm soát lớn hơn đối với dữ liệu và tài sản của họ.

Sự hội tụ của AI và Web3 được coi rộng rãi là chìa khóa để mở ra tương lai phi tập trung. Sự thụ phấn chéo này tạo ra sự hiệp lực mạnh mẽ: Khả năng của AI tăng cường đáng kể chức năng của Web3 và Web3, đến lượt mình, đóng vai trò xúc tác trong việc giải quyết các mối quan tâm và hạn chế vốn có trong AI tập trung, tạo ra một tình huống có lợi cho cả hai.

Sự hội tụ này mang lại nhiều lợi ích:

Bảo mật nâng cao:

Khả năng xác định các mẫu từ các tập dữ liệu khổng lồ của AI tăng cường đáng kể khả năng bảo mật của mạng Web3, ngăn chặn các vi phạm bảo mật bằng cách xác định các lỗ hổng tiềm ẩn và phát hiện hành vi bất thường. Tính bất biến của blockchain còn cung cấp một môi trường an toàn và chống giả mạo cho các hệ thống AI.

Trải nghiệm người dùng được cải thiện:

Với khả năng của AI, các ứng dụng phi tập trung thông minh hơn đang nổi lên, mang đến những trải nghiệm mới cho người dùng. Cá nhân hóa do AI thúc đẩy có thể cung cấp những trải nghiệm tùy chỉnh hoàn toàn phù hợp với nhu cầu và kỳ vọng của người dùng, do đó cải thiện sự hài lòng và mức độ tương tác trong các ứng dụng Web3.

Tự động hóa và hiệu quả: AI đơn giản hóa các quy trình phức tạp trong hệ sinh thái Web3. Tự động hóa do AI thúc đẩy, thường được tích hợp với các hợp đồng thông minh, có thể tự động xử lý các giao dịch, xác minh danh tính và các tác vụ vận hành khác, giúp giảm đáng kể nhu cầu về trung gian và giảm chi phí vận hành.

Khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ:

Web3 tạo và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trên các mạng blockchain. AI đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động được từ dữ liệu này, giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, giám sát hiệu suất mạng và đảm bảo an ninh bằng cách phát hiện các bất thường và mối đe dọa tiềm ẩn theo thời gian thực.

Sự kết hợp này không chỉ là sự chồng chập công nghệ đơn thuần mà còn là mối quan hệ cộng sinh sâu sắc hơn, trong đó khả năng phân tích và các tính năng tự động của AI nâng cao tính bảo mật, hiệu quả và trải nghiệm người dùng của Web3, trong khi tính phi tập trung, minh bạch và sự tin cậy tối thiểu của Web3 giải quyết trực tiếp các vấn đề tập trung hóa vốn có và các mối quan tâm về đạo đức của AI. Sự củng cố lẫn nhau này cho thấy không có công nghệ đơn lẻ nào có thể đạt được tiềm năng chuyển đổi hoàn toàn một cách độc lập; chúng dựa vào nhau để cùng nhau xây dựng một tương lai kỹ thuật số thực sự phi tập trung, thông minh và công bằng. Phương pháp tiếp cận toàn diện của Bitroot được xây dựng dựa trên sự hiểu biết này và nhằm mục đích đạt được sự tích hợp sâu sắc liền mạch giữa các lớp, tạo ra sự hiệp lực thay vì tập hợp các thành phần rời rạc.

Sự kết hợp của hai công nghệ là điều tất yếu để phát triển, nhưng nó phải đối mặt với những mâu thuẫn và thách thức sâu sắc cố hữu

Những điều nêu trên đã làm sáng tỏ nhiều lý do thuyết phục thúc đẩy sự kết hợp tất yếu của AI và Web3. Tuy nhiên, sự kết hợp mạnh mẽ này không phải là không có điểm ma sát cố hữu và mâu thuẫn sâu sắc. Các triết lý cơ bản làm nền tảng cho hai công nghệ này—xu hướng lịch sử của AI hướng tới tập trung hóa và kiểm soát, và mục tiêu cơ bản của Web3 là phi tập trung hóa và quyền tự chủ của cá nhân—hiện diện những xung đột nội bộ sâu sắc. Những khác biệt cơ bản này, thường bị bỏ qua hoặc giải quyết không thỏa đáng bằng các giải pháp từng phần, đặt ra những thách thức đáng kể mà các mô hình công nghệ hiện tại khó có thể dung hòa.

Mâu thuẫn cốt lõi của sự hội tụ này nằm ở "nghịch lý kiểm soát". "Cuộc cách mạng ý định" của AI hứa hẹn khả năng hiểu biết và dự đoán chưa từng có, bản thân điều này ngụ ý ảnh hưởng hoặc kiểm soát đáng kể đối với trải nghiệm của người dùng, luồng thông tin và cuối cùng là kết quả. Theo truyền thống, quyền kiểm soát này tập trung vào tay các thực thể tập trung. Theo thiết kế, Web3 được thiết kế chính xác để phi tập trung hóa quyền kiểm soát và trao cho cá nhân quyền sở hữu trực tiếp và quyền tự chủ đối với dữ liệu, tài sản kỹ thuật số và tương tác trực tuyến của họ. Do đó, mâu thuẫn cốt lõi của sự hội tụ Web3-AI là làm thế nào để kết hợp hiệu quả một công nghệ dựa trên tổng hợp và kiểm soát dữ liệu tập trung (AI) với một công nghệ được thiết kế rõ ràng để phá vỡ sự tập trung hóa này (Web3). Nếu AI trở nên quá mạnh mẽ và tập trung trong khuôn khổ Web3, nó sẽ làm suy yếu tinh thần cốt lõi của sự phi tập trung. Ngược lại, nếu Web3 đặt quá nhiều hạn chế đối với AI dưới danh nghĩa phi tập trung, nó có thể vô tình hạn chế tiềm năng chuyển đổi của AI và việc áp dụng rộng rãi của nó. Giải pháp của Bitroot điều hướng cẩn thận nghịch lý sâu sắc này. Thành công cuối cùng của nó sẽ phụ thuộc vào việc liệu nó có thực sự dân chủ hóa sức mạnh của AI hay không, đảm bảo lợi ích của nó được phân phối rộng rãi và được cộng đồng quản lý, thay vì chỉ đơn giản là đóng gói lại AI tập trung trong một lớp vỏ blockchain. Bitroot trực tiếp cố gắng giải quyết nghịch lý này bằng cách nhúng quản trị, trách nhiệm giải trình và các ràng buộc do người dùng xác định ở cấp độ giao thức, do đó liên kết các khả năng của AI với các nguyên tắc phi tập trung của Web3.

Bài viết này sẽ đi sâu vào những mâu thuẫn cố hữu và hạn chế thực tế này, đồng thời chỉ ra một "thế tiến thoái lưỡng nan kép" sâu sắc đòi hỏi một cách tiếp cận mới, hoàn chỉnh như cách mà Bitroot đề xuất.

Những thách thức cốt lõi đối mặt với sự hội tụ của Web3AI (Thế tiến thoái lưỡng nan kép)

Những trở ngại nghiêm trọng này được phân loại thành hai lĩnh vực chính: các vấn đề tập trung hóa lan rộng đang gây khó khăn cho ngành công nghiệp AI và những hạn chế đáng kể về mặt kỹ thuật và kinh tế vốn có trong cơ sở hạ tầng Web3 hiện tại. "Thế tiến thoái lưỡng nan kép" này cũng là vấn đề cơ bản mà giải pháp sáng tạo của Bitroot hướng đến để vượt qua.

Thế tiến thoái lưỡng nan tập trung của AI:

Các vấn đề hiện tại do mức độ tập trung cao trong phát triển, triển khai và kiểm soát AI trực tiếp xung đột với các nguyên tắc cốt lõi của Web3 và đặt ra trở ngại đáng kể cho việc đạt được tương lai thông minh thực sự phi tập trung.

Vấn đề 1: Độc quyền cao về sức mạnh tính toán, dữ liệu và mô hình

Bối cảnh AI hiện tại do một số ít công ty thống trị, chủ yếu là những gã khổng lồ điện toán đám mây như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) và Microsoft Azure. Các thực thể này có quyền kiểm soát độc quyền đối với các tài nguyên tính toán lớn (đặc biệt là GPU hiệu suất cao) và các tập dữ liệu khổng lồ cần thiết để phát triển và triển khai các mô hình AI tiên tiến. Sự tập trung quyền lực này khiến các nhà phát triển độc lập, công ty khởi nghiệp hoặc phòng nghiên cứu học thuật khó có thể chi trả hoặc có được sức mạnh tính toán GPU cần thiết cho quá trình đào tạo và lý luận AI quy mô lớn.

Sự độc quyền trên thực tế này không chỉ kìm hãm sự đổi mới bằng cách đặt ra các rào cản chi phí cao mà còn hạn chế sự đa dạng của các quan điểm và phương pháp được đưa vào quá trình phát triển AI. Ngoài ra, việc có được dữ liệu đạo đức, chất lượng cao đã trở thành một nút thắt cổ chai lớn đối với nhiều công ty, làm nổi bật các vấn đề về sự khan hiếm và kiểm soát của thành phần chính này của AI. Sự tập trung sức mạnh tính toán và dữ liệu này không chỉ là rào cản kinh tế mà còn là trở ngại sâu sắc đối với "dân chủ hóa AI". Sự tập trung tài nguyên và quyền kiểm soát này quyết định ai được hưởng lợi từ sự tiến bộ của AI và làm dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về mặt đạo đức, điều này có thể dẫn đến một tương lai mà các thuật toán được thúc đẩy bởi lợi nhuận thay vì phục vụ cho phúc lợi chung của nhân loại.

Vấn đề 2: "Hộp đen" và Thiếu tin tưởng vào Quy trình ra quyết định của AI

Các hệ thống AI tập trung, đặc biệt là các mô hình học sâu phức tạp, phải đối mặt với một thách thức chính, đó là "vấn đề hộp đen". Các mô hình này thường hoạt động mà không tiết lộ các quy trình lý luận bên trong của chúng, khiến người dùng không thể hiểu cách chúng đi đến kết luận của mình. Sự thiếu minh bạch cố hữu này làm suy yếu nghiêm trọng lòng tin vào kết quả đầu ra của mô hình AI, vì người dùng phải vật lộn để xác minh các quyết định hoặc hiểu các yếu tố cơ bản của sự đánh đổi hệ thống. "Hiệu ứng Clever Hans" là một trường hợp điển hình: các mô hình có thể vô tình hoặc cố ý đi đến kết luận đúng vì những lý do hoàn toàn sai. Sự không minh bạch này khiến việc chẩn đoán và điều chỉnh hoạt động của các mô hình trở nên khó khăn khi chúng liên tục tạo ra các đầu ra không chính xác, thiên vị hoặc có hại. Ngoài ra, bản chất "hộp đen" còn gây ra các lỗ hổng bảo mật đáng kể. Ví dụ, các mô hình AI tạo sinh dễ bị tấn công tiêm dữ liệu và đầu độc dữ liệu, có thể bí mật thay đổi hành vi của mô hình mà người dùng không biết hoặc không phát hiện ra. Vấn đề "hộp đen" này không chỉ là một rào cản kỹ thuật; nó đại diện cho một thách thức cơ bản về mặt đạo đức và quy định Ngay cả với những tiến bộ trong công nghệ AI có thể giải thích được, nhiều phương pháp vẫn cung cấp các giải thích gần đúng sau sự kiện thay vì khả năng giải thích thực sự và quan trọng là, chỉ tính minh bạch không đảm bảo tính công bằng hoặc tính nhất quán về mặt đạo đức Điều này làm nổi bật một sự thiếu hụt lòng tin sâu sắc mà AI phi tập trung, có thể xác minh được hướng đến giải quyết cơ bản thông qua các quy trình có thể xác minh được thay vì sự tin tưởng mù quáng.

Vấn đề 3: Phân phối giá trị không công bằng và không đủ động lực để đổi mới.

Trong mô hình AI tập trung hiện tại, một số ít các công ty lớn kiểm soát phần lớn các nguồn lực AI, trong khi những cá nhân đóng góp sức mạnh tính toán hoặc dữ liệu có giá trị thường không nhận được bất kỳ khoản bồi thường nào hoặc không được đền bù thỏa đáng. Như một lời chỉ trích chỉ ra, về cơ bản là không công bằng khi các thực thể tư nhân "lấy mọi thứ và bán lại cho bạn". Sự kiểm soát tập trung này chủ động cản trở các doanh nghiệp nhỏ, các nhà nghiên cứu độc lập và các dự án nguồn mở cạnh tranh công bằng, do đó kìm hãm sự đổi mới rộng rãi hơn và hạn chế sự đa dạng trong phát triển AI. Việc thiếu một cấu trúc khuyến khích rõ ràng và công bằng cản trở sự tham gia và đóng góp rộng rãi vào hệ sinh thái AI. Sự phân phối giá trị không công bằng này trong AI tập trung làm suy yếu đáng kể động lực tham gia và đóng góp rộng rãi hơn của các nguồn lực đa dạng, cuối cùng hạn chế trí tuệ tập thể và các đầu vào đa dạng có thể đẩy nhanh quá trình phát triển AI. Sự mất cân bằng kinh tế này ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ, hướng đi và khả năng tiếp cận của sự đổi mới AI, thường ưu tiên lợi ích của công ty hơn lợi ích tập thể và sự hợp tác cởi mở.

Thế tiến thoái lưỡng nan về ranh giới năng lực của Web3:

Những hạn chế về mặt kỹ thuật và kinh tế vốn có của cơ sở hạ tầng blockchain hiện tại ngăn cản nó hỗ trợ đầy đủ các yêu cầu phức tạp, hiệu suất cao và tiết kiệm chi phí của các ứng dụng AI tiên tiến. Những hạn chế này đại diện cho chiều hướng quan trọng thứ hai của "thế tiến thoái lưỡng nan kép" trong quá trình hợp nhất Web3-AI.

Vấn đề 1: Các nút thắt về hiệu suất (TPS thấp, độ trễ cao) không thể hỗ trợ các tính toán AI phức tạp.

Các chuỗi công khai truyền thống, chẳng hạn như Ethereum, thường có các nút thắt về hiệu suất vốn có, thể hiện ở thông lượng giao dịch thấp (TPS, giao dịch mỗi giây) (ví dụ: Ethereum Layer 1 thường xử lý 15-30 giao dịch mỗi giây) và độ trễ giao dịch cao. Hạn chế này chủ yếu bắt nguồn từ nguyên tắc thiết kế thực hiện lệnh giao dịch nghiêm ngặt của nó, nghĩa là mỗi hoạt động phải được xử lý từng cái một theo thứ tự nghiêm ngặt. Điều này dẫn đến tình trạng tắc nghẽn mạng và phí giao dịch cao, khiến nó không phù hợp với các ứng dụng tần suất cao. Các tính toán AI phức tạp, đặc biệt là những tính toán liên quan đến phân tích dữ liệu thời gian thực, đào tạo mô hình quy mô lớn hoặc suy luận nhanh, đòi hỏi thông lượng và độ trễ cao hơn nhiều so với kiến trúc blockchain hiện tại có thể cung cấp. Không có khả năng xử lý các tương tác tần suất cao là một trở ngại cơ bản đối với việc tích hợp sâu AI vào các chức năng cốt lõi của các ứng dụng phi tập trung. Thiết kế vốn có của nhiều blockchain hiện có, được đặc trưng bởi thực thi tuần tự và các cơ chế đồng thuận cụ thể, áp đặt một giới hạn khả năng mở rộng nghiêm ngặt. Đây không chỉ là sự bất tiện mà còn là một hạn chế kỹ thuật cứng nhắc ngăn cản Web3 vượt ra ngoài các ứng dụng thích hợp để hỗ trợ khối lượng công việc AI chuyên sâu về dữ liệu, mục đích chung. Nếu không có sự thay đổi kiến trúc cơ bản, các hạn chế về hiệu suất của Web3 sẽ tiếp tục là nút thắt cổ chai đối với việc tích hợp AI có ý nghĩa.

Vấn đề 2: Chi phí tính toán cao trên chuỗi

Triển khai và chạy các ứng dụng trên chuỗi công khai, đặc biệt là những ứng dụng yêu cầu tính toán phức tạp, sẽ phải chịu phí giao dịch cao, thường được gọi là "phí gas". Các chi phí này dao động đáng kể tùy thuộc vào mức độ tắc nghẽn mạng và độ phức tạp về mặt tính toán của giao dịch.

Ví dụ, cơ chế đồng thuận "bằng chứng công việc" nổi tiếng của Bitcoin tiêu thụ rất nhiều năng lượng và sức mạnh tính toán, dẫn trực tiếp đến chi phí giao dịch cao và các vấn đề về môi trường. Ngay cả đối với chuỗi riêng tư hoặc chuỗi liên doanh, chi phí thiết lập cơ sở hạ tầng ban đầu và chi phí bảo trì liên tục có thể khá cao Chi phí nâng cấp hợp đồng thông minh hoặc triển khai các tính năng mới cũng làm tăng tổng chi phí chung Các mô hình kinh tế hiện tại của nhiều chuỗi công khai khiến các hoạt động AI đòi hỏi nhiều tính toán khó được áp dụng rộng rãi do chi phí cao Rào cản chi phí này, cùng với các hạn chế về hiệu suất, thực sự đẩy khối lượng công việc AI nặng ra khỏi chuỗi. Điều này một lần nữa gây ra rủi ro tập trung hóa và các vấn đề về lòng tin mà Web3 muốn giải quyết, tạo ra một tình thế tiến thoái lưỡng nan trong đó lợi ích của việc phân cấp bị suy yếu do tính không thực tế về mặt kinh tế. Thách thức là thiết kế một hệ thống trong đó các thành phần quan trọng có thể xác minh được vẫn nằm trên chuỗi, trong khi các phép tính nặng có thể được xử lý hiệu quả và có thể xác minh được ngoài chuỗi.

Vấn đề 3: Sự khác biệt về mô hình kỹ thuật (AI xác suất so với Blockchain xác định).

Có những khác biệt sâu sắc về mặt triết học và kỹ thuật giữa AI và blockchain:

AI xác suất:

Các mô hình AI hiện đại, đặc biệt là các mô hình dựa trên học máy và học sâu, có bản chất là xác suất. Chúng thường bao gồm một yếu tố ngẫu nhiên bằng cách mô hình hóa sự không chắc chắn và cung cấp kết quả dựa trên khả năng xảy ra. Điều này có nghĩa là, với cùng một điều kiện đầu vào chính xác, các hệ thống AI xác suất có thể tạo ra các đầu ra hơi khác nhau. Chúng phù hợp nhất để xử lý các môi trường phức tạp, không chắc chắn, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói hoặc phân tích dự đoán.

Blockchain xác định:

Ngược lại, công nghệ blockchain về cơ bản là xác định. Với một tập hợp đầu vào cụ thể, một hợp đồng thông minh hoặc giao dịch trên blockchain sẽ luôn tạo ra cùng một đầu ra có thể dự đoán và xác minh được. Tính xác định tuyệt đối này là nền tảng của bản chất không cần tin cậy, không thể thay đổi và có thể kiểm toán của blockchain, khiến nó rất phù hợp cho các tác vụ dựa trên quy tắc như xử lý giao dịch tài chính.

Sự khác biệt về mặt kỹ thuật và triết lý vốn có này là một thách thức sâu sắc để đạt được sự hội tụ thực sự. Bản chất xác định của blockchain là lợi thế cốt lõi của nó trong việc thiết lập sự tin cậy và tính bất biến, nhưng nó lại xung đột trực tiếp với bản chất xác suất, thích ứng và thường là phi tuyến tính của AI. Thách thức không chỉ là kết nối hai mô hình mà còn là xây dựng một hệ thống có thể hòa giải chúng. Làm thế nào để ghi lại hoặc hành động một cách đáng tin cậy, có thể xác minh và không thể thay đổi trên một blockchain xác định với đầu ra là AI xác suất, mà không làm mất đi các thuộc tính vốn có của AI hoặc làm ảnh hưởng đến tính toàn vẹn cốt lõi của blockchain, đòi hỏi phải thiết kế phức tạp các giao diện, lớp xác minh và có thể là các nguyên hàm mật mã mới.

Những nỗ lực tích hợp AI với Web3 thường không giải quyết được những mâu thuẫn và hạn chế cơ bản được mô tả ở trên. Nhiều giải pháp hiện có chỉ đơn giản là đóng gói các dịch vụ AI tập trung bằng mã thông báo mật mã, không thực sự đạt được khả năng kiểm soát phi tập trung hoặc phải vật lộn để khắc phục các vấn đề về hiệu suất, chi phí và lòng tin vốn có gây khó khăn cho AI tập trung và cơ sở hạ tầng blockchain truyền thống. Cách tiếp cận từng phần này không thể đạt được đầy đủ lợi ích mà tích hợp thực sự hứa hẹn.

Do đó, một "ngăn xếp AI phi tập trung" toàn diện, từ đầu đến cuối là điều tất yếu. Ngăn xếp này phải giải quyết mọi cấp độ của kiến trúc kỹ thuật: từ cơ sở hạ tầng vật lý cơ bản (máy tính, lưu trữ) đến các mô hình cấp cao hơn, quản lý dữ liệu và các lớp ứng dụng. Một ngăn xếp toàn diện như vậy nhằm mục đích phân phối lại quyền lực một cách cơ bản, giảm thiểu hiệu quả các vấn đề về quyền riêng tư phổ biến, cải thiện tính công bằng trong việc truy cập và tham gia, đồng thời cải thiện đáng kể khả năng truy cập tổng thể của các khả năng AI tiên tiến. Một phương pháp AI thực sự phi tập trung nhằm mục đích giảm thiểu các điểm lỗi đơn lẻ, tăng cường quyền riêng tư của dữ liệu bằng cách phân phối thông tin trên nhiều nút thay vì máy chủ trung tâm và dân chủ hóa các công nghệ tiên tiến để thúc đẩy phát triển AI cộng tác, đồng thời đảm bảo bảo mật mạnh mẽ, hiệu suất có thể mở rộng và tính bao gồm thực sự trên toàn hệ sinh thái. Các vấn đề mà sự hội tụ Web3-AI phải đối mặt không phải là riêng lẻ mà có mối liên hệ và mang tính hệ thống. Ví dụ, chi phí trên chuỗi cao đẩy điện toán AI ra khỏi chuỗi, điều này tái tạo các vấn đề về tập trung hóa và hộp đen. Tương tự như vậy, bản chất xác suất của AI (mâu thuẫn với bản chất xác định của blockchain) đòi hỏi các lớp xác minh mới, bản thân chúng cũng đòi hỏi cơ sở hạ tầng hiệu suất cao. Do đó, chỉ giải quyết vấn đề tính toán mà không giải quyết được khả năng truy xuất dữ liệu hoặc chỉ giải quyết vấn đề hiệu suất mà không giải quyết được vấn đề quyền riêng tư sẽ để lại lỗ hổng nghiêm trọng hoặc các hạn chế cơ bản. Do đó, nhu cầu xây dựng "ngăn xếp AI phi tập trung hoàn chỉnh" không chỉ là một lựa chọn thiết kế mà còn là một nhu cầu chiến lược được thúc đẩy bởi sự kết nối của những thách thức này. Bitroot đặt mục tiêu xây dựng một giải pháp ngăn xếp đầy đủ toàn diện, cho thấy rằng họ hiểu sâu sắc rằng vấn đề này mang tính hệ thống và đòi hỏi một phản ứng có hệ thống và tích hợp. Điều này khiến Bitroot có khả năng trở thành đơn vị dẫn đầu trong việc định nghĩa thế hệ tiếp theo của kiến trúc thông minh phi tập trung, vì thành công của nó sẽ chứng minh rằng có thể giải quyết những thách thức phức tạp và đan xen này theo một cách mạch lạc.

Bản thiết kế kiến trúc của Bitroot: Năm cải tiến kỹ thuật chính để giải quyết những thách thức cốt lõi

Trong bài viết trước, chúng ta đã khám phá sâu về Web3 và AI. Tính tất yếu của sự tích hợp và những thách thức sâu sắc mà nó phải đối mặt, bao gồm tình thế tiến thoái lưỡng nan về tập trung của AI và ranh giới năng lực của chính Web3. Những thách thức này không tồn tại riêng lẻ mà đan xen, tạo thành một "tình thế tiến thoái lưỡng nan kép" cản trở sự phát triển trong tương lai của trí tuệ phi tập trung. Bitroot đã đề xuất một giải pháp toàn diện và sáng tạo để giải quyết những vấn đề mang tính hệ thống này. Phần này sẽ trình bày chi tiết về năm cải tiến công nghệ cốt lõi của Bitroot và chỉ ra cách chúng hoạt động cùng nhau để xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung có hiệu suất cao, quyền riêng tư cao và độ tin cậy cao.

Đổi mới 1: Vượt qua nút thắt hiệu suất Web3 với "EVM song song"

Thách thức: TPS thấp và độ trễ cao của các chuỗi công khai truyền thống không thể hỗ trợ các tính toán AI phức tạp.

Máy ảo Ethereum (EVM), môi trường thực thi cho mạng Ethereum và nhiều blockchain Lớp 1 và Lớp 2 tương thích, có một hạn chế cốt lõi trong việc thực thi tuần tự các giao dịch; mỗi giao dịch phải được xử lý từng giao dịch một theo thứ tự nghiêm ngặt. Việc tuần tự hóa vốn có này dẫn đến các giao dịch mỗi giây (TPS) thấp (ví dụ: Ethereum Lớp 1 thường nằm trong khoảng 15-30 TPS) và gây ra tình trạng tắc nghẽn mạng và phí gas cao. Mặc dù các blockchain hiệu suất cao như Solana tuyên bố đạt được TPS cao hơn (ví dụ: 65.000 TPS) thông qua các cơ chế đồng thuận và thiết kế kiến trúc sáng tạo, nhiều chuỗi tương thích với EVM vẫn phải đối mặt với các vấn đề về khả năng mở rộng cơ bản này. Thiếu hụt hiệu suất này là rào cản chính đối với các ứng dụng AI, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến phân tích dữ liệu thời gian thực, lý luận mô hình phức tạp hoặc tác nhân tự động, đòi hỏi thông lượng giao dịch cực cao và độ trễ cực thấp để hoạt động hiệu quả.

Giải pháp của Bitroot: Thiết kế và triển khai một công cụ EVM song song hiệu suất cao với sự đồng thuận BFT được tối ưu hóa theo đường ống.

Đổi mới cốt lõi của Bitroot ở cấp độ thực thi là thiết kế và triển khai EVM song song. Khái niệm này về cơ bản giải quyết được nút thắt cổ chai của việc thực thi tuần tự các EVM truyền thống bằng cách thực thi nhiều giao dịch cùng lúc. EVM song song nhằm mục đích cung cấp thông lượng cao hơn đáng kể, sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên phần cứng cơ bản (bằng cách tận dụng khả năng đa luồng) và cuối cùng là cải thiện trải nghiệm của người dùng trên chuỗi khối bằng cách hỗ trợ quy mô người dùng và ứng dụng lớn hơn

Quy trình vận hành của EVM song song thường bao gồm:

1. Gộp giao dịch:

Một nhóm giao dịch được gộp vào một nhóm và chuẩn bị để xử lý.

2. Thực hiện song song:

Nhiều trình thực thi trích xuất và xử lý các giao dịch từ nhóm cùng một lúc, ghi lại các biến trạng thái được truy cập và sửa đổi bởi mỗi giao dịch.

3. Sắp xếp:

Các giao dịch được sắp xếp lại theo thứ tự gửi ban đầu của chúng.

4. Xác minh xung đột:

Hệ thống kiểm tra cẩn thận các xung đột để đảm bảo rằng đầu vào của bất kỳ giao dịch nào không bị thay đổi bởi kết quả đã cam kết của các giao dịch phụ thuộc đã thực hiện trước đó.

5. Thực hiện lại (nếu cần):

Nếu phát hiện xung đột phụ thuộc trạng thái, giao dịch xung đột sẽ được trả về nhóm để thực hiện lại nhằm đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Một thách thức kỹ thuật quan trọng trong triển khai EVM song song là quản lý hiệu quả các phụ thuộc khi nhiều giao dịch cố gắng tương tác hoặc sửa đổi cùng một trạng thái được chia sẻ (ví dụ: một nhóm thanh khoản Uniswap duy nhất).

Điều này đòi hỏi các cơ chế phát hiện và giải quyết xung đột phức tạp để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và ngăn ngừa sự không nhất quán. Thực hiện lại các giao dịch xung đột cũng có thể dẫn đến suy giảm hiệu suất trong các tình huống không được tối ưu hóa.

Là một phần bổ sung cho EVM song song, Bitroot tích hợp cơ chế đồng thuận BFT theo đường ống được tối ưu hóa. Các thuật toán BFT theo đường ống như HotShot được thiết kế để giảm đáng kể thời gian và các bước giao tiếp cần thiết để hoàn thiện khối. Chúng cải thiện thông lượng và hiệu quả đồng thuận bằng cách áp dụng khuôn khổ đường ống không dẫn đầu để xử lý các giao dịch trong các vòng khác nhau song song. Trong sự đồng thuận BFT đường ống, mỗi khối mới được đề xuất (ví dụ: khối n) chứa một chứng chỉ chữ ký hợp pháp (QC) hoặc chứng chỉ hết thời gian chờ (TC) cho khối trước đó (khối n-1). QC đại diện cho phần lớn các phiếu "có", xác nhận sự đồng thuận, trong khi TC đại diện cho phần lớn các phiếu "không" hoặc "hết thời gian chờ". Quy trình xác minh đường ống liên tục này đơn giản hóa việc hoàn thiện khối. Cơ chế này không chỉ cải thiện đáng kể thông lượng mà còn cải thiện hiệu quả đồng thuận bằng cách giảm đáng kể chi phí truyền thông trong mạng. Nó cũng giúp ổn định thông lượng mạng và duy trì hoạt động mạng bằng cách ngăn chặn một số loại tấn công nhất định.

Đạt được sự gia tăng theo cấp số nhân trong TPS thông qua xử lý song song các giao dịch.

EVM song song của Bitroot giải quyết trực tiếp vấn đề thông lượng cơ bản bằng cách xử lý nhiều giao dịch đồng thời. Sự thay đổi về kiến trúc này

cho phép tăng đáng kể theo cấp số nhân trong các giao dịch mỗi giây (TPS) so với EVM tuần tự truyền thống. Khả năng này rất quan trọng đối với các ứng dụng AI vốn tạo ra lượng dữ liệu lớn và yêu cầu xử lý nhanh, tần suất cao.

Rút ngắn đáng kể thời gian xác nhận giao dịch thông qua đường ống đồng thuận.

Cơ chế đồng thuận BFT đường ống được tối ưu hóa giúp giảm đáng kể độ trễ trong xác nhận giao dịch. Cơ chế này thực hiện điều này bằng cách đơn giản hóa quy trình hoàn thiện khối và

giảm thiểu chi phí truyền thông thường liên quan đến các giao thức đồng thuận phân tán. Điều này đảm bảo khả năng phản hồi gần như theo thời gian thực, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng phi tập trung do AI điều khiển, năng động.

Đặt nền tảng hiệu suất cao để lưu trữ các DApp do AI điều khiển quy mô lớn.

Hai cải tiến của EVM song song và sự đồng thuận BFT đường ống được tối ưu hóa cùng nhau tạo ra một nền tảng mạnh mẽ, hiệu suất cao

lớp. Cơ sở hạ tầng này được thiết kế riêng để hỗ trợ các yêu cầu tính toán và giao dịch khắt khe của các ứng dụng phi tập trung do AI điều khiển quy mô lớn, khắc phục hiệu quả các hạn chế lâu đời chính của Web3 trong tích hợp AI sâu

Điểm đổi mới 2: Phá vỡ thế độc quyền về sức mạnh tính toán bằng "mạng điện toán AI phi tập trung"

Thách thức: Sức mạnh tính toán AI bị các gã khổng lồ về điện toán đám mây độc quyền ở mức độ cao, điều này rất tốn kém và cản trở sự đổi mới.

Sức mạnh tính toán AI hiện tại tập trung cao độ trong tay một số gã khổng lồ về điện toán đám mây, chẳng hạn như AWS, GCP và Azure. Các thực thể tập trung này kiểm soát phần lớn các tài nguyên GPU hiệu suất cao, khiến chi phí đào tạo và suy luận AI trở nên cao và đây là một thách thức lớn đối với các công ty khởi nghiệp, nhà phát triển độc lập và các tổ chức nghiên cứu để có được sức mạnh tính toán cần thiết. Sự độc quyền này không chỉ tạo ra rào cản chi phí cao mà còn kìm hãm sự đổi mới và hạn chế tính đa dạng của quá trình phát triển AI.

Giải pháp của Bitroot: Xây dựng mạng điện toán AI phi tập trung bao gồm các nút điện toán phân tán và biên.

Bitroot trực tiếp chống lại sự độc quyền tập trung này bằng cách xây dựng một mạng điện toán AI phi tập trung. Mạng này có thể tổng hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn thế giới, bao gồm sức mạnh điện toán phân tán và các nút điện toán biên. Ví dụ, các dự án như Nosana đã chứng minh cách sử dụng thị trường GPU để cho phép các nhà phát triển sử dụng mạng GPU phi tập trung để đào tạo và suy luận mô hình AI, đồng thời cho phép chủ sở hữu GPU cho thuê phần cứng của họ. Mô hình này sử dụng các tài nguyên chưa được sử dụng hết trên toàn thế giới và giảm đáng kể chi phí điện toán AI. Điện toán biên đặc biệt quan trọng vì nó đẩy khả năng xử lý dữ liệu đến gần hơn với điểm tạo dữ liệu, giảm sự phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu tập trung, do đó giảm độ trễ và yêu cầu về băng thông, đồng thời tăng cường chủ quyền dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư.

Tổng hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn thế giới thông qua các ưu đãi kinh tế.

Bitroot khuyến khích các cá nhân và tổ chức trên toàn thế giới đóng góp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi của họ thông qua các cơ chế khuyến khích như kinh tế mã thông báo. Điều này không chỉ chuyển đổi các nguồn lực chưa được sử dụng hết thành sức mạnh tính toán có thể sử dụng được mà còn cung cấp cho những người đóng góp lợi nhuận kinh tế công bằng, qua đó giải quyết vấn đề phân phối giá trị không công bằng trong AI tập trung.

Giảm đáng kể chi phí đào tạo và lý luận AI, hiện thực hóa nền dân chủ của sức mạnh tính toán.

Bằng cách tập hợp một lượng lớn sức mạnh tính toán phân tán, Bitroot có thể cung cấp đào tạo và lý luận AI hiệu quả hơn về mặt chi phí so với các dịch vụ đám mây truyền thống

Dịch vụ quản lý Điều này phá vỡ sự độc quyền của một số ít gã khổng lồ về sức mạnh điện toán, khiến quá trình phát triển và ứng dụng AI trở nên toàn diện và dân chủ hơn, do đó kích thích sự đổi mới rộng rãi hơn.

Cung cấp cơ sở hạ tầng sức mạnh điện toán mở, chống kiểm duyệt.

Mạng sức mạnh điện toán phi tập trung không phụ thuộc vào bất kỳ thực thể đơn lẻ nào, do đó về bản chất nó có khả năng chống kiểm duyệt và có khả năng phục hồi cao. Ngay cả khi một số nút ngoại tuyến, mạng vẫn có thể tiếp tục hoạt động, đảm bảo tính khả dụng liên tục của các dịch vụ AI. Cơ sở hạ tầng mở này cung cấp không gian rộng hơn cho sự đổi mới AI và phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3.

Cách tổng hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi này trực tiếp chống lại các rào cản về chi phí và hạn chế quyền truy cập do các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung áp đặt. Cách tiếp cận này dân chủ hóa sức mạnh điện toán, thúc đẩy sự đổi mới bằng cách giảm chi phí cho nhiều đối tượng tham gia hơn, bao gồm các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển độc lập. Bản chất phân tán của mạng lưới vốn có khả năng chống kiểm duyệt và phục hồi, vì điện toán không còn phụ thuộc vào một điểm kiểm soát duy nhất. Điều này cũng phù hợp với phong trào rộng hơn hướng tới AI bền vững, đạt được lợi ích về môi trường bằng cách tận dụng các nút xử lý cục bộ, tiết kiệm năng lượng hơn và giảm nhu cầu về các trung tâm dữ liệu lớn, tốn nhiều năng lượng.

Điểm đổi mới 3: Đào tạo mô hình lớn phi tập trung và có thể xác minh với "Mô hình Web3"

Thách thức: Quy trình đào tạo mô hình lớn truyền thống không minh bạch, nguồn dữ liệu không đáng tin cậy và không thể định lượng được đóng góp.

Trong đào tạo mô hình lớn AI truyền thống, toàn bộ quy trình thường là "hộp đen": nguồn, phiên bản và phương pháp xử lý dữ liệu đào tạo không minh bạch, điều này có thể dẫn đến thiên vị, vấn đề về chất lượng hoặc dữ liệu không đáng tin cậy. Ngoài ra, quá trình đào tạo mô hình thiếu khả năng xác minh, khiến việc đảm bảo tính toàn vẹn và không bị can thiệp có chủ đích trở nên khó khăn. Quan trọng hơn, trong một mô hình tập trung, sự đóng góp của nhiều bên đóng góp (như những bên cung cấp dữ liệu hoặc sức mạnh tính toán) rất khó được định lượng và khuyến khích một cách công bằng, dẫn đến phân phối giá trị không công bằng và không đủ động lực để đổi mới.

Giải pháp của Bitroot: Tích hợp sâu các đặc điểm của Web3 vào quá trình đào tạo AI.

Bitroot đã xây dựng một mô hình đào tạo mô hình lớn phi tập trung, minh bạch và có thể xác minh bằng cách tích hợp sâu các đặc điểm cốt lõi của Web3 vào mọi khía cạnh của đào tạo AI.

Web3 tăng cường AI như thế nào):

Tính minh bạch và khả năng truy xuất dữ liệu: Thông tin về nguồn, phiên bản, quá trình xử lý và quyền sở hữu của dữ liệu đào tạo được ghi lại trên chuỗi để tạo thành dấu chân kỹ thuật số không thể thay đổi. Cơ chế truy xuất dữ liệu này có thể trả lời các câu hỏi chính như "Dữ liệu được tạo ra khi nào?", "Ai tạo ra dữ liệu?" và "Tại sao dữ liệu được tạo ra?", đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và giúp phát hiện và sửa các bất thường hoặc sai lệch trong dữ liệu. Điều này rất quan trọng để xây dựng lòng tin vào đầu ra của các mô hình AI vì nó cho phép kiểm toán viên và người dùng xác minh tính xác thực và chất lượng của dữ liệu.

Khả năng xác minh quy trình:

Bitroot kết hợp các kỹ thuật mật mã tiên tiến như bằng chứng không kiến thức (ZKP) để xác minh các điểm kiểm tra chính trong quy trình đào tạo AI. Điều này có nghĩa là ngay cả khi không tiết lộ nội dung gốc của dữ liệu đào tạo hoặc các chi tiết bên trong của mô hình, tính chính xác và toàn vẹn của quy trình đào tạo vẫn có thể được chứng minh bằng mật mã và không thể có sự can thiệp ác ý. Điều này về cơ bản giải quyết vấn đề "hộp đen" AI và tăng cường sự tin tưởng vào hành vi của mô hình.

Đào tạo cộng tác phi tập trung:

Bitroot sử dụng kinh tế mã thông báo để khuyến khích nhiều bên trên toàn thế giới tham gia một cách an toàn vào quá trình đào tạo cộng tác các mô hình AI. Những đóng góp của những người tham gia (cho dù cung cấp sức mạnh tính toán hay dữ liệu) sẽ được định lượng và ghi lại trên chuỗi và các lợi ích của mô hình sẽ được phân bổ công bằng theo những đóng góp và hiệu suất mô hình của họ. Cơ chế khuyến khích này thúc đẩy hệ sinh thái phát triển AI mở và toàn diện, khắc phục nhược điểm của các động lực đổi mới không đủ và phân phối giá trị không công bằng theo mô hình tập trung.

Việc tích hợp khả năng truy xuất dữ liệu và quy trình đào tạo có thể xác minh trực tiếp giải quyết vấn đề "hộp đen" và sự thiếu tin cậy của các mô hình AI. Bằng cách liên kết siêu dữ liệu mật mã với dữ liệu và ghi lại các điểm kiểm tra đào tạo trên chuỗi, Bitroot đảm bảo hồ sơ không thể thay đổi và minh bạch về vòng đời của mô hình AI, từ nguồn dữ liệu đến các lần lặp lại đào tạo. Điều này giúp có thể kiểm tra và phát hiện sự thiên vị hoặc giả mạo có ác ý, về cơ bản cải thiện độ tin cậy của đầu ra AI. Bằng chứng không kiến thức (ZKP) cho đào tạo có thể xác minh đặc biệt quan trọng vì chúng cho phép đảm bảo tính chính xác của đào tạo bằng mật mã mà không tiết lộ mô hình độc quyền cơ bản hoặc dữ liệu đầu vào riêng tư, do đó cho phép xác minh công khai đồng thời bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Ngoài ra, mô hình khuyến khích mã thông báo cho đào tạo cộng tác trực tiếp giải quyết vấn đề phân phối giá trị không công bằng trong AI tập trung, khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn và đóng góp tài nguyên bằng cách thưởng cho người dùng khi tính toán đầu vào và độ chính xác. Điều này thúc đẩy hệ sinh thái phát triển AI cởi mở và dân chủ hơn, phù hợp với các nguyên tắc phân cấp và trao đổi giá trị công bằng của Web3.

Xây dựng nền tảng tin cậy với "Danh mục công nghệ nâng cao quyền riêng tư"

Thách thức: Làm thế nào để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, IP mô hình và tính toàn vẹn của quy trình tính toán khi thực hiện tính toán AI trong mạng mở.

Khi thực hiện tính toán AI trong mạng mở phi tập trung, có nhiều thách thức về quyền riêng tư và bảo mật. Dữ liệu đào tạo nhạy cảm hoặc đầu vào lý luận có thể bị rò rỉ, quyền sở hữu trí tuệ (IP) của mô hình AI có thể bị đánh cắp và tính toàn vẹn của quy trình tính toán khó được đảm bảo, với nguy cơ giả mạo hoặc kết quả không chính xác. Các phương pháp mã hóa truyền thống thường yêu cầu giải mã dữ liệu trước khi tính toán, do đó làm lộ quyền riêng tư.

Giải pháp của Bitroot: Tích hợp bằng chứng không kiến thức (ZKP), tính toán an toàn đa bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) để tạo thành hệ thống "phòng thủ sâu".

Bitroot đã xây dựng một hệ thống "phòng thủ sâu" nhiều lớp để bảo vệ hoàn toàn quyền riêng tư dữ liệu, IP mô hình và tính toàn vẹn tính toán trong điện toán AI bằng cách tích hợp ba công nghệ tăng cường quyền riêng tư hàng đầu: bằng chứng không kiến thức (ZKP), tính toán an toàn nhiều bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE)

ZKP:

Bằng chứng không kiến thức cho phép một bên (bên chứng minh) chứng minh với một bên khác (bên xác minh) rằng một tuyên bố là đúng mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào khác Trong kiến trúc của Bitroot, ZKP được sử dụng để xác minh công khai các kết quả tính toán, nghĩa là chứng minh tính đúng đắn của các phép tính AI mà không tiết lộ dữ liệu đầu vào và chi tiết mô hình. Điều này trực tiếp phá vỡ vấn đề "hộp đen" của AI, vì người dùng có thể xác minh rằng đầu ra của AI dựa trên logic tính toán chính xác mà không cần tin tưởng vào các hoạt động nội bộ của nó.

MPC:

Tính toán bảo mật đa bên cho phép nhiều bên cùng tính toán một hàm mà không tiết lộ dữ liệu đầu vào gốc của họ cho bất kỳ bên nào. Bitroot sử dụng MPC để đạt được tính toán cộng tác của dữ liệu đa bên, chẳng hạn như cùng đào tạo các mô hình AI hoặc thực hiện lý luận mà không cần gộp dữ liệu nhạy cảm gốc. Điều này rất quan trọng đối với các tình huống cần lấy dữ liệu từ nhiều chủ sở hữu dữ liệu nhưng phải bảo vệ nghiêm ngặt quyền riêng tư của dữ liệu (chẳng hạn như y tế và tài chính) và có thể ngăn chặn hiệu quả rò rỉ và lạm dụng dữ liệu.

TEE:

Môi trường thực thi đáng tin cậy là một khu vực bảo mật cấp phần cứng tạo ra bộ nhớ và không gian tính toán riêng biệt bên trong CPU để bảo vệ dữ liệu và mã đang sử dụng không bị hệ thống máy chủ đánh cắp hoặc giả mạo. Bitroot sử dụng TEE để cung cấp tính năng cô lập phần cứng của quy trình tính toán để đào tạo và lý luận mô hình AI, đảm bảo rằng ngay cả khi hệ điều hành cơ bản hoặc nhà cung cấp dịch vụ đám mây bị xâm phạm, các tham số mô hình AI và dữ liệu đầu vào nhạy cảm vẫn có thể được bảo vệ trong quá trình tính toán. Sự kết hợp giữa TEE với MPC và ZKP đặc biệt mạnh mẽ. TEE có thể cung cấp một máy chủ an toàn để thực hiện các giao thức MPC và đảm bảo bản chất chống giả mạo của quy trình tạo ZKP, qua đó cải thiện hơn nữa tính bảo mật tổng thể.

Sự kết hợp giữa ZKP, MPC và TEE thể hiện một phương pháp tiếp cận phức tạp, nhiều lớp đối với quyền riêng tư và bảo mật, trực tiếp giải quyết các vấn đề tin cậy chính phát sinh khi AI xử lý dữ liệu nhạy cảm trong môi trường phi tập trung. ZKP rất cần thiết để chứng minh tính chính xác của các phép tính AI (suy luận hoặc đào tạo) mà không làm lộ các mô hình độc quyền hoặc dữ liệu đầu vào riêng tư, do đó cho phép AI có thể xác minh trong khi vẫn bảo vệ được quyền sở hữu trí tuệ. Điều này giải quyết trực tiếp vấn đề "hộp đen" bằng cách cho phép xác minh kết quả mà không làm lộ "cách" MPC cho phép nhiều bên cộng tác đào tạo hoặc lập luận về các tập dữ liệu kết hợp của họ mà không làm lộ dữ liệu thô tương ứng của họ cho nhau hoặc các cơ quan trung ương. Điều này rất cần thiết cho sự cộng tác và xây dựng các mô hình mạnh mẽ trong các ngành công nghiệp bảo mật cần lấy dữ liệu từ nhiều chủ sở hữu dữ liệu nhưng phải bảo vệ nghiêm ngặt quyền riêng tư dữ liệu. TEE cung cấp tính toàn vẹn thực thi ở cấp độ phần cứng và đảm bảo tính bảo mật dữ liệu, đảm bảo rằng ngay cả khi hệ thống máy chủ bị xâm phạm, dữ liệu nhạy cảm và các mô hình AI trong TEE vẫn được bảo vệ khỏi truy cập hoặc sửa đổi trái phép trong quá trình tính toán. Chiến lược "phòng thủ sâu" này rất cần thiết cho các ứng dụng AI có rủi ro cao (như y tế hoặc tài chính) trong đó tính toàn vẹn và quyền riêng tư của dữ liệu là rất quan trọng và giúp thiết lập lòng tin cơ bản trong các hệ thống AI phi tập trung. Bản chất bổ sung của các công nghệ này, cụ thể là TEE có thể bảo vệ các giao thức MPC và thế hệ ZKP, giúp tăng cường hiệu quả kết hợp của chúng.

Điểm đổi mới 5: Kiểm soát các tác nhân AI trên chuỗi bằng "hợp đồng thông minh AI có thể kiểm soát"

Thách thức: Làm thế nào để trao cho các tác nhân AI khả năng kiểm soát và vận hành tài sản trên chuỗi một cách an toàn để ngăn chúng mất quyền kiểm soát hoặc làm điều xấu.

Vì các tác nhân AI đóng vai trò ngày càng quan trọng trong hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa các chiến lược trong DeFi hoặc tự động hóa việc ra quyết định trong chuỗi cung ứng, nên một thách thức cốt lõi là làm thế nào để trao cho các thực thể AI tự chủ này khả năng kiểm soát và vận hành trực tiếp tài sản trên chuỗi một cách an toàn Do tính tự chủ và phức tạp của các tác nhân AI, nên có nguy cơ mất quyền kiểm soát hành vi của chúng, đưa ra các quyết định bất ngờ hoặc thậm chí là hành vi ác ý, có thể dẫn đến tổn thất kinh tế hoặc mất ổn định hệ thống. Kiểm soát tập trung truyền thống không thể giải quyết hiệu quả các vấn đề về lòng tin và trách nhiệm giải trình của các tác nhân AI trong môi trường phi tập trung.

Giải pháp của Bitroot: Thiết kế một khuôn khổ bảo mật cho sự tương tác giữa AI và hợp đồng thông minh.

Bitroot quản lý an toàn các thực thể AI tự chủ này bằng cách thiết kế một khuôn khổ bảo mật toàn diện để đảm bảo khả năng kiểm soát, khả năng xác minh và khả năng giải trình của các tác nhân AI khi hoạt động trên chuỗi.

Cơ chế cấp phép và chứng minh:

Mọi hoạt động trên chuỗi của tác nhân AI phải đi kèm với một bằng chứng có thể xác minh (như bằng chứng từ xa của TEE hoặc ZKP) và được xác minh nghiêm ngặt bằng hợp đồng thông minh. Các bằng chứng này có thể xác minh bằng mật mã danh tính của tác nhân AI, liệu các hoạt động của nó có tuân thủ các quy tắc được đặt trước hay không và liệu các quyết định của nó có dựa trên các phiên bản và trọng số của mô hình đáng tin cậy hay không mà không tiết lộ logic nội bộ của nó. Điều này cung cấp một bản ghi trên chuỗi minh bạch và có thể kiểm toán được về hành vi của tác nhân AI, đảm bảo rằng hành vi của nó diễn ra như mong đợi và ngăn chặn hiệu quả gian lận hoặc các hoạt động trái phép.

Khuyến khích và hình phạt kinh tế:

Bitroot giới thiệu một cơ chế đặt cược yêu cầu các tác nhân AI phải đặt cược một số lượng token nhất định trước khi thực hiện các nhiệm vụ trên chuỗi. Hành vi của các tác nhân AI có liên quan trực tiếp đến danh tiếng và lợi ích kinh tế của họ. Nếu phát hiện một tác nhân AI có hành vi độc hại, vi phạm các quy tắc giao thức hoặc gây ra tổn thất cho hệ thống, các token đã đặt cược của tác nhân đó sẽ bị cắt giảm. Cơ chế này khuyến khích hành vi tốt của các tác nhân AI thông qua các hậu quả kinh tế trực tiếp và cung cấp cơ chế bồi thường cho các lỗi tiềm ẩn hoặc hành vi độc hại của họ, do đó thực thi trách nhiệm giải trình trong một môi trường không cần sự tin tưởng.

Quản trị và Kiểm soát:

Thông qua mô hình quản trị tổ chức tự trị phi tập trung (DAO), cộng đồng Bitroot có thể giới hạn và nâng cấp các chức năng, quyền và phạm vi của các hợp đồng thông minh có thể gọi được của các tác nhân AI. Các thành viên cộng đồng có thể tham gia vào quá trình ra quyết định thông qua việc bỏ phiếu và cùng nhau xác định quy tắc ứng xử, ngưỡng rủi ro và lộ trình nâng cấp của các tác nhân AI. Quản trị phi tập trung này đảm bảo rằng sự tiến hóa của các tác nhân AI phù hợp với các giá trị và lợi ích của cộng đồng, tránh sự kiểm soát đơn phương của các tác nhân AI bởi các thực thể tập trung và do đó tích hợp sự giám sát tập thể của con người vào các hệ thống AI tự chủ.

Khung bảo mật dành cho các tác nhân AI hoạt động trên chuỗi sẽ giải quyết trực tiếp những thách thức chính trong việc đảm bảo trách nhiệm giải trình tự động của AI và ngăn chặn hành vi vô ý hoặc có ác ý. Yêu cầu về bằng chứng có thể xác minh (như bằng chứng ZKP hoặc TEE) cho mọi hành động trên chuỗi cung cấp một dấu vết kiểm toán mật mã đảm bảo các tác nhân AI hoạt động trong các tham số được xác định trước và các hành động của chúng có thể được xác minh công khai mà không tiết lộ logic độc quyền. Điều này rất quan trọng để xây dựng lòng tin vào các tác nhân AI, đặc biệt là khi chúng có thêm quyền tự chủ và quyền kiểm soát đối với tài sản kỹ thuật số hoặc các quyết định quan trọng. Việc triển khai các ưu đãi kinh tế và cơ chế trừng phạt, đặc biệt là cơ chế đặt cược và cắt giảm mã thông báo, giúp điều chỉnh hành vi của các tác nhân AI phù hợp với lợi ích của mạng lưới. Bằng cách yêu cầu các tác nhân đặt cược mã thông báo và trừng phạt hành vi sai trái thông qua việc cắt giảm, Bitroot tạo ra hậu quả kinh tế trực tiếp đối với hành vi xấu, thực thi trách nhiệm giải trình trong một môi trường không cần sự tin tưởng. Ngoài ra, việc tích hợp quản trị DAO mang đến cho cộng đồng khả năng cùng nhau xác định, giới hạn và nâng cấp khả năng và quyền của tác nhân AI. Cơ chế kiểm soát phi tập trung này đảm bảo rằng sự phát triển của các tác nhân AI phù hợp với các giá trị của cộng đồng và ngăn chặn các thực thể tập trung xác định hành vi của họ một cách đơn phương, nhúng sự giám sát của con người vào các hệ thống AI tự chủ thông qua quản trị tập thể. Phương pháp tiếp cận toàn diện này biến các tác nhân AI từ những nghĩa vụ tiềm ẩn thành những tác nhân đáng tin cậy, tự chủ trong hệ sinh thái Web3.

Triển vọng về sự tương tác và sinh thái

Thông qua năm cải tiến chính, Bitroot không chỉ đơn giản là xếp chồng các công nghệ AI và Web3 mà còn xây dựng một hệ sinh thái vòng kín, trong đó AI và Web3 thúc đẩy lẫn nhau và cùng nhau phát triển. Khái niệm thiết kế này hiểu sâu sắc rằng những thách thức của việc tích hợp Web3-AI là có hệ thống và đòi hỏi các giải pháp có hệ thống. Kiến trúc của Bitroot đặt nền tảng vững chắc cho tương lai của trí tuệ phi tập trung bằng cách giải quyết các vấn đề như độc quyền năng lượng điện toán, thiếu tin tưởng, tắc nghẽn hiệu suất, chi phí cao và các tác nhân ngoài tầm kiểm soát ở cấp độ cốt lõi.

Trao quyền 1: Mạng lưới cộng tác đáng tin cậy và giá trị.

Mạng lưới năng lượng điện toán AI phi tập trung của Bitroot và đào tạo mô hình lớn có thể xác minh được khuyến khích các nhà cung cấp năng lượng điện toán nhàn rỗi và những người đóng góp dữ liệu trên toàn thế giới thông qua nền kinh tế mã thông báo. Cơ chế này đảm bảo rằng những người đóng góp có thể nhận được lợi nhuận công bằng và tham gia vào quyền sở hữu và quản lý chung của các mô hình AI. Nền kinh tế tự động và cơ chế xác nhận quyền trên chuỗi này về cơ bản giải quyết các vấn đề về phân phối giá trị không công bằng và các động lực đổi mới không đủ trong AI tập trung, đồng thời xây dựng một mạng lưới hợp tác dựa trên sự tin tưởng và lợi nhuận công bằng. Trong mạng lưới này, việc phát triển các mô hình AI không còn chỉ dành riêng cho một số ít người khổng lồ nữa mà được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, do đó tập hợp được nhiều trí tuệ và nguồn lực hơn.

Trao quyền 2: Dân chủ và khả năng chống kiểm duyệt của sức mạnh điện toán.

Mạng máy tính điện toán AI phi tập trung và EVM song song của Bitroot cùng hiện thực hóa nền dân chủ và khả năng chống kiểm duyệt của sức mạnh điện toán. Bằng cách tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn thế giới, Bitroot giảm đáng kể chi phí đào tạo và lý luận AI, khiến sức mạnh điện toán AI không còn là đặc quyền của một số ít gã khổng lồ đám mây nữa. Đồng thời, mạng đào tạo/suy luận phân tán và cơ chế khuyến khích kinh tế của nó đảm bảo tính công khai và khả năng chống kiểm duyệt của cơ sở hạ tầng sức mạnh điện toán AI. Điều này có nghĩa là các ứng dụng AI có thể chạy trong một môi trường không do một thực thể duy nhất kiểm soát, tránh hiệu quả các rủi ro kiểm duyệt tập trung và điểm lỗi duy nhất. Sự gia tăng khả năng tiếp cận sức mạnh điện toán này mang đến cho những người đổi mới trên toàn thế giới cơ hội bình đẳng để phát triển và triển khai AI.

Trao quyền 3: Môi trường hoạt động minh bạch và có thể kiểm toán được.

Sự kết hợp giữa công nghệ đào tạo mô hình lớn có thể xác minh, phi tập trung và công nghệ tăng cường quyền riêng tư của Bitroot cùng nhau xây dựng nên một môi trường vận hành AI minh bạch và có thể kiểm toán. Thông qua khả năng truy xuất dữ liệu trên chuỗi, xác minh bằng chứng không kiến thức (ZKP) về quy trình đào tạo và kết quả tính toán, cũng như đảm bảo phần cứng về tính toàn vẹn của phép tính bằng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), Bitroot giải quyết được vấn đề "hộp đen" AI và thách thức về sự thiếu tin tưởng. Người dùng có thể công khai xác minh nguồn gốc của mô hình AI, tính chính xác của quy trình đào tạo và kết quả tính toán mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc chi tiết mô hình. Chuỗi điện toán có thể xác minh này cung cấp nền tảng tin cậy chưa từng có cho việc ứng dụng AI trong các lĩnh vực có rủi ro cao như tài chính và chăm sóc sức khỏe.

Ba điểm này cùng nhau cho thấy kiến trúc toàn bộ ngăn xếp của Bitroot tạo ra một chu kỳ tự củng cố. Quyền truy cập dân chủ vào điện toán và phân phối giá trị hợp lý khuyến khích sự tham gia, dẫn đến dữ liệu và mô hình đa dạng hơn. Một môi trường minh bạch và có thể xác minh được sẽ xây dựng lòng tin, từ đó khuyến khích việc áp dụng và cộng tác nhiều hơn. Vòng phản hồi liên tục này đảm bảo rằng AI và Web3 củng cố lẫn nhau, tạo ra một hệ sinh thái phi tập trung mạnh mẽ hơn, công bằng hơn và thông minh hơn.

Bộ công nghệ đầy đủ của Bitroot không chỉ giải quyết những thách thức hiện tại mà còn tạo ra một hệ sinh thái ứng dụng thông minh mới chưa từng có, thay đổi sâu sắc cách chúng ta tương tác với thế giới kỹ thuật số.

Trao quyền 1: Cải thiện trí thông minh và hiệu quả.

AI để tối ưu hóa chiến lược DeFi:

Dựa trên cơ sở hạ tầng hiệu suất cao và hợp đồng thông minh AI có thể kiểm soát của Bitroot, các tác nhân AI cho phép tối ưu hóa chiến lược thông minh hơn và hiệu quả hơn trong lĩnh vực tài chính phi tập trung (DeFi). Các tác nhân AI này có thể phân tích dữ liệu trên chuỗi, giá thị trường và thông tin bên ngoài theo thời gian thực và tự động thực hiện các tác vụ phức tạp như kinh doanh chênh lệch giá, tối ưu hóa thu nhập khai thác thanh khoản, quản lý rủi ro và tái cân bằng danh mục đầu tư. Họ có thể xác định các xu hướng và cơ hội thị trường khó phát hiện bằng các phương pháp truyền thống, do đó cải thiện hiệu quả của các giao thức DeFi và lợi ích của người dùng.

Kiểm toán hợp đồng thông minh: Khả năng AI của Bitroot có thể được sử dụng để kiểm toán tự động các hợp đồng thông minh, cải thiện đáng kể tính bảo mật và độ tin cậy của các ứng dụng Web3. Các công cụ kiểm toán do AI điều khiển có thể nhanh chóng xác định các lỗ hổng, lỗi logic và rủi ro bảo mật tiềm ẩn trong mã hợp đồng thông minh và thậm chí có thể đưa ra cảnh báo sớm trước khi triển khai hợp đồng. Điều này không chỉ tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí cho các cuộc kiểm toán thủ công mà còn ngăn ngừa hiệu quả các tổn thất tài chính và khủng hoảng lòng tin do các lỗ hổng hợp đồng gây ra.

Trao quyền 2: Một cuộc cách mạng trong trải nghiệm người dùng.

Các tác nhân AI cho phép tương tác DApp:

Các hợp đồng thông minh AI có thể kiểm soát của Bitroot sẽ cho phép các tác nhân AI tự động thực hiện các tác vụ phức tạp trực tiếp trong DApp và cung cấp các trải nghiệm được cá nhân hóa cao dựa trên hành vi và sở thích của người dùng. Ví dụ, các tác nhân AI có thể đóng vai trò là trợ lý được cá nhân hóa của người dùng để đơn giản hóa các quy trình vận hành phức tạp của DApp, cung cấp các đề xuất tùy chỉnh và thậm chí đưa ra các quyết định và giao dịch trên chuỗi thay mặt cho người dùng, do đó làm giảm đáng kể ngưỡng cho các ứng dụng Web3 và cải thiện sự hài lòng và mức độ tương tác của người dùng. AIGC cho phép tương tác DApp: Kết hợp với mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung của Bitroot và đào tạo có thể xác minh, nội dung do AI tạo ra (AIGC) sẽ đóng một vai trò mang tính cách mạng trong DApp. Người dùng có thể sử dụng các công cụ AIGC để tạo tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc, mô hình 3D và trải nghiệm tương tác trong môi trường phi tập trung và đảm bảo rằng quyền sở hữu và bản quyền của họ được bảo vệ trên chuỗi. AIGC sẽ làm phong phú đáng kể hệ sinh thái nội dung của DApp, nâng cao khả năng sáng tạo và trải nghiệm nhập vai của người dùng. Ví dụ, trong DApp siêu vũ trụ và trò chơi, AI có thể tạo nội dung được cá nhân hóa theo thời gian thực, nâng cao tương tác và sự tham gia của người dùng.

Trao quyền thứ ba: Thông tin chi tiết về dữ liệu mạnh mẽ hơn.

Oracle phi tập trung do AI điều khiển:

Ngăn xếp công nghệ của Bitroot sẽ cho phép một thế hệ oracle phi tập trung do AI điều khiển mới. Các oracle này có thể tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu ngoài chuỗi bằng cách sử dụng các thuật toán AI để phân tích thời gian thực, phát hiện bất thường, xác minh độ tin cậy và phân tích dự đoán. Chúng có thể lọc ra dữ liệu sai hoặc bị thiên vị và truyền dữ liệu ngoài chuỗi đáng tin cậy, chất lượng cao đến chuỗi theo định dạng chuẩn hóa, do đó cung cấp cho các hợp đồng thông minh và DApp thông tin bên ngoài chính xác và đáng tin cậy hơn. Điều này sẽ tăng cường đáng kể nhu cầu về thông tin chi tiết về dữ liệu bên ngoài trong các lĩnh vực như DeFi, bảo hiểm và quản lý chuỗi cung ứng. Các ứng dụng này làm nổi bật tiềm năng chuyển đổi của ngăn xếp công nghệ Bitroot trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Sự kết hợp giữa tích hợp tác nhân AI trên chuỗi và điện toán có thể xác minh mang lại cho các ứng dụng mức độ tự chủ, bảo mật và tin cậy chưa từng có, thúc đẩy tài chính phi tập trung, trò chơi, sáng tạo nội dung và các lĩnh vực khác từ dApp đơn giản đến các hệ thống phi tập trung thực sự thông minh.

Bitroot giải quyết một cách có hệ thống các thách thức cốt lõi về hiệu suất, độc quyền sức mạnh tính toán, tính minh bạch, quyền riêng tư và bảo mật trong quá trình tích hợp Web3 và AI thông qua EVM song song, mạng điện toán AI phi tập trung, đào tạo mô hình lớn có thể xác minh, công nghệ tăng cường quyền riêng tư và hợp đồng thông minh AI có thể kiểm soát. Những cải tiến này kết hợp với nhau để xây dựng một hệ sinh thái phi tập trung mở, công bằng và thông minh, đặt nền tảng vững chắc cho tương lai của thế giới kỹ thuật số.

Bài viết này xuất phát từ một đóng góp và không đại diện cho quan điểm của BlockBeats.

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