Tiga Arah Pengembangan Integrasi AI dan Enkripsi

Saat ini, persimpangan antara AI dan enkripsi sedang memasuki tahap perkembangan yang cepat. Artikel ini secara rinci menjelaskan tiga arah utama pengembangan integrasi AI + enkripsi.

1. Membangun ekonomi on-chain yang didorong oleh agen cerdas

Kelayakan agen cerdas yang beroperasi di atas rantai telah terbukti. Eksperimen di bidang ini terus menerobos batasan operasi agen di atas rantai, dengan potensi yang besar dan ruang desain yang luas. Saat ini, ini telah menjadi salah satu arah paling inovatif dan eksplosif di bidang enkripsi dan AI, dan ini baru permulaan.

Di masa depan, agen cerdas dapat mengelola proyek kompleks yang memerlukan koordinasi ekonomi multi-pihak. Misalnya, di bidang penelitian ilmiah, agen dapat bertanggung jawab untuk mencari senyawa pengobatan untuk penyakit tertentu:

• Melakukan penggalangan dana melalui platform penggalangan dana token
• Menggunakan dana yang dihimpun untuk membayar biaya akses data penelitian, serta biaya komputasi simulasi senyawa di jaringan komputasi terdesentralisasi.
• Merekrut manusia untuk melakukan pekerjaan verifikasi eksperimen melalui platform imbalan

Selain proyek yang kompleks, agen juga dapat melakukan tugas sederhana seperti membangun situs web pribadi, menciptakan karya seni, dan lain-lain. Skenario aplikasi memiliki kemungkinan yang tak terbatas.

Mengapa agen memiliki keunggulan dalam melakukan aktivitas keuangan di blockchain?

Enkripsi mata uang kripto memiliki keunggulan unik di beberapa bidang:

• Aplikasi Pembayaran Kecil
• Keunggulan kecepatan: Fitur penyelesaian instan membantu agen mencapai efisiensi modal maksimal
• Masuk ke pasar modal melalui DeFi: agen dapat mencetak aset secara mulus, melakukan perdagangan, investasi dan manajemen keuangan, operasi peminjaman, menggunakan leverage, dll.

Dari sudut pandang perkembangan teknologi, ketergantungan jalur memainkan peran kunci. Seiring semakin banyak agen yang mendapatkan keuntungan melalui enkripsi, koneksi enkripsi kemungkinan besar akan menjadi kemampuan inti agen.

Fokus Pengembangan Masa Depan

1. Mekanisme pengendalian risiko: tidak dapat memberikan agen kebebasan bertindak yang sepenuhnya tidak terikat.
2. Mendorong penggunaan non-spekulatif: seperti membeli tiket melalui enkripsi, mengoptimalkan hasil portofolio stablecoin, memesan makanan, dll.
3. Persyaratan kemajuan pengembangan: Setidaknya harus mencapai tahap prototipe jaringan pengujian, lebih baik sudah beroperasi di jaringan utama.

2. Meningkatkan kemampuan LLMs dalam menulis enkripsi kode

Model bahasa besar telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam penulisan kode, dan di masa depan akan terus meningkat. Melalui kemampuan ini, efisiensi pengembang enkripsi diharapkan meningkat 2-10 kali lipat. Baru-baru ini, dengan membangun tolok ukur berkualitas tinggi untuk mengevaluasi kemampuan LLM dalam memahami dan menulis kode enkripsi, akan membantu memahami potensi dampak LLM terhadap ekosistem enkripsi.

Namun, masih ada beberapa tantangan saat ini:

• Kurangnya data pelatihan asli yang berkualitas tinggi
• Jumlah verifikasi pembangunan tidak cukup
• Kurangnya interaksi dengan nilai informasi tinggi di platform komunitas pengembang
• Infrastruktur enkripsi berkembang pesat, menyebabkan kode lama mungkin tidak cocok untuk kebutuhan saat ini
• Kurangnya metode untuk mengevaluasi pemahaman model terhadap proyek enkripsi tertentu

Fokus Pengembangan Masa Depan

• Membantu mendapatkan data terkait enkripsi yang lebih baik di internet
• Mendorong lebih banyak tim untuk merilis pembangunan verifikasi
• Mendorong lebih banyak orang dalam ekosistem untuk aktif bertanya dan menjawab di platform komunitas pengembang
• Buat pengujian dasar berkualitas tinggi untuk mengevaluasi pemahaman LLM terhadap proyek enkripsi
• Mengembangkan model LLM fine-tuning yang berkinerja baik dalam pengujian kinerja untuk mempercepat efisiensi kerja pengembang enkripsi

Prestasi besar terakhir akan menjadi: klien node validasi baru yang sepenuhnya dibuat oleh AI, berkualitas tinggi, dan terbedakan.

3. Mendukung tumpukan teknologi AI yang terbuka dan terdesentralisasi

Dalam bidang AI, keseimbangan kekuatan jangka panjang antara model sumber terbuka dan tertutup masih tidak jelas. Saat ini, harapan yang paling sederhana adalah mempertahankan status quo—perusahaan teknologi besar mendorong pengembangan terdepan, sementara model sumber terbuka dengan cepat mengikuti dan mendapatkan keunggulan unik melalui penyesuaian dalam skenario aplikasi tertentu.

Pentingnya mendukung tumpukan teknologi AI terbuka terletak pada:

1. Model sumber terbuka mempercepat iterasi inovasi: Perbaikan dan penyesuaian cepat model sumber terbuka oleh komunitas sumber terbuka menunjukkan bagaimana komunitas dapat secara efektif melengkapi pekerjaan perusahaan AI besar dan mendorong batasan kemampuan AI.
2. Memberikan pilihan bagi pengguna yang tidak percaya pada AI terpusat: AI dapat menjadi alat yang kuat bagi rezim otoriter. Mendukung tumpukan teknologi AI sumber terbuka dapat memberikan alternatif bagi pengguna.

Fokus Pengembangan Masa Depan

Harap dapat membangun lebih banyak produk di semua lapisan tumpukan teknologi AI open source:

• Pengumpulan data terdesentralisasi
• Identitas di blockchain: mendukung protokol verifikasi identitas manusia oleh dompet, protokol yang memverifikasi respons AI API, memungkinkan pengguna untuk memastikan bahwa mereka berinteraksi dengan LLM.
• Pelatihan terdesentralisasi
• Infrastruktur IP: Memungkinkan AI untuk melisensikan (dan membayar) konten yang digunakannya.

Dengan mendukung elemen tumpukan teknologi AI yang terbuka dan terdesentralisasi ini, kita dapat mempercepat inovasi AI dan memberikan lebih banyak pilihan serta kendali kepada pengguna.