Trí Tuệ Phi Tập Trung: Cách Các Đại Lý AI Và Web3 Đang Định Hình Lại Internet

Tóm tắt

Các diễn giả tại HSC Asset Management đã thảo luận về cách mà tương lai của web có thể chuyển từ các nền tảng do con người điều hành sang các hệ thống phi tập trung, trung gian bởi AI, nhấn mạnh quyền sở hữu kỹ thuật số, chủ quyền dữ liệu và quản trị dựa trên blockchain như nền tảng cho AI có năng lực tự hành và tạo ra giá trị công bằng.

Amanda Cassatt của Serotonin xuất hiện trong một cuộc trò chuyện bên lửa do HSC Asset Management tổ chức, khi Yat Siu của Animoca Brands và Ben Goertzel của SingularityNET cố gắng phân tích quá trình chuyển đổi của internet từ việc trở thành một tài sản kỹ thuật số sang các hệ thống tự động dựa trên AI.

Bản chất của điều sau là quyền sở hữu kỹ thuật số là nền tảng của Web3, điều này luôn là luận điểm chính của Siu. Các tài sản không thể được giao dịch, kiếm tiền hoặc kiểm soát một cách đáng kể nếu không có quyền sở hữu. Theo ông, blockchain không phải là một dạng hạ tầng tài chính hay hệ thống xác lập quyền đối với tài sản trong môi trường kỹ thuật số. Tài chính có thể là một ứng dụng quan trọng, và quyền sở hữu có thể thúc đẩy sự tham gia rộng rãi hơn vào các mạng lưới và nền kinh tế cũng như quản trị.

Nguyên tắc này càng trở nên quan trọng khi các đại lý AI bắt đầu giao dịch mà không cần sự can thiệp của con người. Để trao đổi giá trị, các hệ thống AI cần kết nối với các tài sản không cần phép và có chủ quyền, không thể quản lý bởi các trung gian tập trung.

AGI có lợi và Kiểm soát phi tập trung

Goertzel trình bày luận điểm này như một AGI có lợi. Thị trường AI hiện đại đặc trưng bởi các công ty lớn có mối liên hệ chặt chẽ với các chính phủ lớn. Mặc dù các tổ chức này nhằm cung cấp các công cụ tiện lợi, kiểm soát dữ liệu và mô hình đều tập trung.

Ông so sánh điều này với các hệ thống mở như Linux và internet sơ khai, là các công nghệ được phát triển hợp tác và không có điểm kiểm soát duy nhất. Đối với ông, AI có thể theo con đường phi tập trung tương tự. Blockchain cho phép quản trị phân tán, hạ tầng chia sẻ và các hệ thống đảm bảo rằng không có một thành viên nào có thể độc quyền hệ thống trí tuệ.

Thay vì tin rằng nhân loại có thể duy trì khả năng điều chỉnh AI siêu trí tuệ mãi mãi, Goertzel đề xuất một mục tiêu khả thi hơn là triển khai nó trong khuôn khổ của các hệ sinh thái tham gia phân tán, có phản hồi đa dạng từ con người.

Quyền sở hữu dữ liệu và AI có năng lực tự hành

Một trong những chủ đề lặp lại dưới dạng chủ quyền dữ liệu. Các hệ thống AI hoạt động dựa trên dữ liệu, mặc dù phần lớn người dùng cung cấp dữ liệu cho các nền tảng trung tâm. Theo các diễn giả, blockchain có thể cung cấp các công cụ cho phép cá nhân sở hữu một thứ gì đó nhưng vẫn đóng góp vào trí tuệ tập thể, ví dụ như token hóa và chứng minh không biết (zero-knowledge proofs).

Siu nhấn mạnh sự xuất hiện của AI đại diện tự hành: các đại lý AI đại diện cho người dùng. Con người sẽ không sử dụng các nền tảng để điều hướng nữa, mà thay vào đó, các đại lý AI sẽ truy xuất thông tin, giao dịch và làm việc với luồng dữ liệu. Trong mô hình này, đại lý được thuê bởi người dùng chứ không phải nền tảng.

Thay đổi này có thể làm thay đổi chính web. Việc duyệt web cổ điển có thể được thay thế bằng các tương tác trung gian bởi AI, trong đó hạ tầng phi tập trung, nền kinh tế token và các giao thức có thể tương tác sẽ hoạt động ở nền background.

AI thông minh hơn như chất xúc tác cho sự chấp nhận

Goertzel thừa nhận rằng phi tập trung sẽ không tự nó là yếu tố thúc đẩy việc chấp nhận. Trong trường hợp AI phi tập trung kém hơn các đối tác tập trung, người dùng sẽ chú ý đến hiệu suất. Nghiên cứu của ông tại SingularityNET tập trung vào tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống lý luận và thuật toán tiến hóa để xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng quát linh hoạt hơn.

Theo nhóm thảo luận, thành công sẽ dựa trên việc tạo ra giá trị, dù qua AI thông minh hơn hay các khung bồi thường công bằng hơn. Ví dụ, các nhà sáng tạo và máy móc có thể có các động lực phù hợp, trong đó các nhà sáng tạo được thưởng qua hệ thống token khi tác phẩm của họ được sử dụng trong huấn luyện AI.

Các dự đoán trong phần dự báo nhanh khá đa dạng. Goertzel ước tính AGI, hoặc AI, có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ nhận thức tốt hơn con người hàng đầu vào năm 2027. Siu đưa ra mốc thời gian thận trọng hơn là năm 2037.

Dù thời gian khác nhau, cả hai đều dự đoán nhiều hệ thống AI cạnh tranh thay vì một trí tuệ thống trị duy nhất. Họ không dự đoán sự kết thúc của chủ nghĩa tư bản mà là sự phát triển của nó, nơi các hình thức khác như cơ sở bình đẳng cơ bản toàn cầu có thể được phát triển.