Tiêu đề gốc: AI x chéo tiền điện tử

Tác giả gốc: Scott Duke Kominers, Sam Broner, Jay Drain, Guy Wuollet, Elizabeth Harkavy, Carra Wu, Matt Gleason, a16z crypto

Bản tổng hợp ban đầu: Wu cho biết blockchain

Cơ cấu kinh tế của Internet đang thay đổi. Khi web mở dần dần thu gọn thành một “thanh nhắc nhở”, chúng ta phải suy nghĩ: Liệu AI sẽ mang lại một mạng Internet cởi mở hơn hay sẽ dẫn chúng ta vào một mê cung với các bức tường phí mới? Và ai sẽ kiểm soát Internet trong tương lai - các công ty tập trung lớn hay cộng đồng người dùng rộng rãi?

Đây là lúc mã hóa xuất hiện. Trước đây, chúng ta đã thảo luận nhiều lần về sự giao thoa giữa AI và mật mã, nhưng tóm lại, blockchain là một cách để thiết kế lại các dịch vụ Internet và kiến ​​trúc mạng nhằm xây dựng các hệ thống phi tập trung, đáng tin cậy, trung lập và do người dùng “sở hữu”. Bằng cách định hình lại các động lực kinh tế đằng sau các hệ thống ngày nay, blockchain cung cấp một đối trọng cho xu hướng tập trung ngày càng tăng trong các hệ thống AI, thúc đẩy một mạng internet cởi mở và linh hoạt hơn.

Ý tưởng cho rằng mật mã có thể giúp xây dựng các hệ thống AI tốt hơn và ngược lại không phải là mới nhưng từ lâu nó vẫn chưa có một định nghĩa rõ ràng. Một số lĩnh vực xuyên suốt nhất định, chẳng hạn như cách xác minh “danh tính con người” trong bối cảnh các hệ thống AI chi phí thấp ngày càng phổ biến, đã thu hút một lượng lớn nhà phát triển và người dùng. Nhưng các kịch bản ứng dụng khác có thể vẫn phải mất nhiều năm hoặc thậm chí nhiều thập kỷ mới có kết quả. Do đó, bài viết này chia sẻ 11 kịch bản ứng dụng giao thoa giữa AI và công nghệ mã hóa, hy vọng sẽ bắt đầu nhiều cuộc thảo luận hơn trong ngành: điều gì khả thi, những thách thức nào vẫn chưa được giải quyết và chúng có thể phát triển như thế nào trong tương lai.

Các kịch bản này đều dựa trên các công nghệ đang được phát triển ngày nay – từ việc xử lý số lượng lớn các khoản thanh toán vi mô đến đảm bảo rằng con người giữ quyền sở hữu trong mối quan hệ tương lai của họ với AI.

1. Đưa dữ liệu và bối cảnh cố định vào các tương tác AI

Scott Duke Kominers: Cốt lõi của AI tổng hợp dựa vào dữ liệu, nhưng trong nhiều tình huống ứng dụng, "ngữ cảnh" - tức là trạng thái và thông tin cơ bản liên quan đến tương tác - thường quan trọng như chính dữ liệu đó hoặc thậm chí còn quan trọng hơn.

Trong thế giới lý tưởng, cho dù đó là tác nhân, giao diện LLM hay loại ứng dụng AI khác, nó phải có khả năng ghi nhớ một lượng lớn thông tin cá nhân, bao gồm loại dự án bạn đang quảng bá, thói quen giao tiếp, ngôn ngữ lập trình ưa thích, v.v. Nhưng trên thực tế, người dùng thường phải thiết lập lại các bối cảnh này nhiều lần - không chỉ khi bắt đầu một phiên mới trong cùng một ứng dụng, chẳng hạn như mở cửa sổ ChatGPT hoặc Claude mới, chưa kể khi chuyển đổi giữa các hệ thống AI khác nhau.

Hiện tại, bối cảnh từ một ứng dụng AI tổng hợp này gần như không thể chuyển sang ứng dụng khác.

Với blockchain, hệ thống AI có thể lưu trữ các yếu tố ngữ cảnh chính dưới dạng tài sản kỹ thuật số lâu bền, cho phép tải chúng vào đầu phiên và di chuyển liền mạch giữa các nền tảng AI khác nhau. Ngoài ra, vì "tương thích về phía trước" và "cam kết khả năng tương tác" là các tính năng cốt lõi của giao thức blockchain, nên blockchain có thể là con đường kỹ thuật duy nhất có thể giải quyết vấn đề này một cách có hệ thống.

Một kịch bản ứng dụng trực quan là các lĩnh vực trò chơi và phương tiện do AI thống trị, trong đó các tùy chọn của người dùng (chẳng hạn như độ khó, bố cục nút, v.v.) có thể tồn tại trên các trò chơi và môi trường. Nhưng điều thực sự có giá trị cao là các kịch bản ứng dụng tri thức - AI cần hiểu hệ thống tri thức, phương pháp học tập và khả năng mà người dùng nắm vững; cũng như các tình huống ứng dụng chuyên biệt hơn, chẳng hạn như hỗ trợ lập trình. Mặc dù một số doanh nghiệp đã xây dựng các công cụ AI tùy chỉnh với “bối cảnh toàn cầu” cho hoạt động kinh doanh của riêng họ, nhưng những bối cảnh này vẫn không thể di chuyển một cách hiệu quả giữa các hệ thống AI khác nhau được sử dụng trong tổ chức.

Các tổ chức thuộc mọi loại hình chỉ mới bắt đầu thực sự nhận ra vấn đề này và giải pháp gần gũi nhất với một giải pháp phổ quát hiện nay là các bot tùy chỉnh có bối cảnh cố định, liên tục. Tuy nhiên, khả năng di chuyển theo ngữ cảnh giữa những người dùng trong nền tảng đã dần dần xuất hiện ngoài chuỗi; ví dụ: trên nền tảng Poe, người dùng có thể cho người dùng khác thuê robot tùy chỉnh mà họ tạo.

Nếu loại hoạt động này được chuyển trên chuỗi, các hệ thống AI mà chúng ta tương tác sẽ có thể chia sẻ một lớp ngữ cảnh bao gồm các yếu tố chính trong tất cả các hành vi kỹ thuật số của chúng ta. AI có thể hiểu ngay sở thích của chúng ta để tinh chỉnh và tối ưu hóa trải nghiệm tốt hơn. Mặt khác, nếu một cơ chế tương tự như hệ thống đăng ký sở hữu trí tuệ trên chuỗi cho phép AI tham chiếu bối cảnh liên tục trên chuỗi, thì nó có thể dẫn đến một mô hình tương tác thị trường mới và hoàn thiện hơn xung quanh các từ và mô-đun thông tin nhắc nhở - ví dụ: người dùng có thể kiếm tiền trực tiếp từ khả năng chuyên môn của họ theo cách được ủy quyền trong khi vẫn duy trì quản lý dữ liệu độc lập.

Tất nhiên, với sự cải thiện về khả năng chia sẻ ngữ cảnh, một số lượng lớn các trường hợp và khả năng sử dụng mới hiện chưa được dự đoán trước sẽ xuất hiện

2. Hệ thống nhận dạng chung dành cho các đại lý

Sam Broner: Danh tính—tức là bản ghi tiêu chuẩn về “ai và cái gì” của một đối tượng—là cơ sở hạ tầng cơ bản hỗ trợ các hệ thống khám phá, tổng hợp và thanh toán kỹ thuật số ngày nay. Tuy nhiên, do nền tảng đóng "đường ống cơ bản" này trong hệ thống nên người dùng thường chỉ có thể trải nghiệm hệ thống nhận dạng trong giao diện sản phẩm hoàn chỉnh. Ví dụ: Amazon chỉ định số nhận dạng (chẳng hạn như ASIN hoặc FNSKU) cho sản phẩm, tích hợp và hiển thị sản phẩm trong giao diện hợp nhất, đồng thời giúp người dùng hoàn tất quá trình khám phá và thanh toán; Facebook cũng tương tự: danh tính của người dùng xác định nội dung luồng thông tin của anh ta và tạo cơ sở cho việc anh ta khám phá nhiều nội dung khác nhau trong ứng dụng, bao gồm danh sách sản phẩm trên Marketplace, nội dung tự nhiên và quảng cáo.

Với sự phát triển nhanh chóng của Tác nhân AI, bối cảnh này sắp thay đổi. Ngày càng có nhiều công ty sử dụng các đại lý thông minh cho dịch vụ khách hàng, hậu cần, thanh toán và các tình huống khác. Nền tảng của họ sẽ không còn là những “ứng dụng giao diện đơn” truyền thống mà sẽ được phân phối trên nhiều kênh và nền tảng, liên tục tích lũy ngữ cảnh sâu sắc và thực hiện nhiều tác vụ hơn cho người dùng. Nhưng nếu danh tính của nhân viên chỉ được gắn với một nền tảng hoặc thị trường duy nhất thì danh tính đó sẽ khó sử dụng trong các bối cảnh quan trọng khác (chẳng hạn như chuỗi email, kênh Slack hoặc bên trong các sản phẩm khác).

Do đó, các tác nhân thông minh cần một "hộ chiếu kỹ thuật số" thống nhất và di động. Nếu không có nó, sẽ không có cách nào để xác nhận cách thức thanh toán của một đại lý, xác minh phiên bản của nó, truy vấn các khả năng của nó, xác định xem nó đại diện cho ai hoặc theo dõi danh tiếng của nó trên các ứng dụng và nền tảng. Hệ thống nhận dạng của tác nhân phải đồng thời hoạt động như một ví, sổ đăng ký API, nhật ký thay đổi và bằng chứng xã hội về danh tiếng để bất kỳ giao diện nào (cho dù đó là email, Slack hay tác nhân khác) có thể phân tích cú pháp và giao tiếp với nó một cách nhất quán.

Nếu không có "bản sắc gốc" được chia sẻ này, mỗi lần tích hợp hệ thống cần phải xây dựng lại quy trình từ đầu; khám phá nội dung vẫn ở trạng thái ghép nối đặc biệt; người dùng sẽ tiếp tục mất bối cảnh quan trọng khi chuyển đổi giữa các kênh và nền tảng khác nhau.

Bây giờ chúng ta có cơ hội thiết kế cơ sở hạ tầng đại lý từ "những nguyên tắc đầu tiên". Vì vậy, câu hỏi đặt ra là: Làm thế nào để bạn xây dựng một lớp nhận dạng phong phú hơn bản ghi DNS và đáng tin cậy và trung lập? Thay vì phát minh lại một nền tảng nguyên khối kết hợp các chức năng nhận dạng, khám phá, tổng hợp, thanh toán và các chức năng khác, tốt hơn là cho phép các đại lý tự động nhận thanh toán, tiết lộ danh sách khả năng của họ và tồn tại trong nhiều hệ sinh thái mà không lo bị khóa vào một nền tảng duy nhất.

Đây là lúc sự giao thoa giữa mật mã và AI phát huy tác dụng—mạng blockchain cung cấp khả năng kết hợp không cần cấp phép, cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác nhân mạnh mẽ hơn và trải nghiệm người dùng thân thiện hơn.

Nhìn chung, các giải pháp tích hợp theo chiều dọc như Facebook và Amazon hiện mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn - bởi vì một phần sự phức tạp của việc tạo ra các sản phẩm tuyệt vời là đảm bảo rằng tất cả các thành phần hoạt động cùng nhau một cách tự nhiên từ trên xuống. Tuy nhiên, cái giá của sự tiện lợi này ngày càng trở nên cao, đặc biệt khi chi phí phần mềm cần thiết để xây dựng, tổng hợp, quảng bá, thương mại hóa và phân phối đại lý giảm xuống và phạm vi tiếp cận của các ứng dụng đại lý tiếp tục mở rộng.

Vẫn cần rất nhiều nỗ lực để đạt được trải nghiệm người dùng của một nền tảng tích hợp theo chiều dọc, nhưng một khi lớp nhận dạng thông minh trung lập và đáng tin cậy được xây dựng, các doanh nhân thực sự có thể có hộ chiếu của riêng mình. Điều này cũng sẽ thúc đẩy thử nghiệm và đổi mới rộng rãi trong các mô hình phân phối và thiết kế tương tác.

3. Bằng chứng về tư cách cá nhân (PoP) cho tương lai

Jay Drain Jr. và Scott Duke Kominers: Với sự phổ biến của AI - cho dù đó là robot và tác nhân chạy trong nhiều tương tác web khác nhau hay các tác phẩm giả mạo sâu và thao túng trên mạng xã hội - chúng ta ngày càng khó đánh giá xem những người mà chúng ta tương tác trực tuyến có phải là người thật hay không. Sự xói mòn lòng tin này không phải là mối lo ngại trong tương lai mà là một thực tế đang xảy ra. Từ những bình luận troll trên X đến các tài khoản tự động trên ứng dụng hẹn hò, sự thật và sự giả dối đang trở nên mờ nhạt. Trong môi trường như vậy, “bằng chứng nhân tính” đã dần trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng của Internet.

Một cách để xác minh "bạn là con người" là sử dụng danh tính kỹ thuật số, bao gồm các hệ thống xác thực danh tính tập trung được các cơ quan như TSA sử dụng. ID kỹ thuật số bao gồm tất cả thông tin mà người dùng có thể sử dụng để chứng minh danh tính của họ—tên người dùng, mã PIN, mật khẩu và chứng nhận của bên thứ ba (chẳng hạn như quốc tịch, độ tin cậy hoặc uy tín tín dụng). Giá trị của sự phân cấp ở đây rất rõ ràng: khi dữ liệu nhận dạng được lưu trữ trong một hệ thống tập trung, nhà phát hành có thể thu hồi quyền truy cập, tính phí và thậm chí hỗ trợ giám sát. Phân quyền lật ngược cấu trúc này: người dùng, không phải người gác cổng của nền tảng, kiểm soát danh tính của họ, khiến chúng an toàn hơn và chống kiểm duyệt hơn.

Không giống như các hệ thống nhận dạng truyền thống, các cơ chế chứng minh nhân loại phi tập trung (chẳng hạn như Bằng chứng về con người của thế giới do Worldcoin đưa ra) cho phép người dùng quản lý dữ liệu nhận dạng của họ một cách độc lập và xác minh rằng họ thực sự là "con người" theo cách bảo vệ quyền riêng tư, đáng tin cậy và trung lập. Tương tự như giấy phép lái xe - có thể được sử dụng trong mọi trường hợp bất kể nó được cấp khi nào và ở đâu - PoP phi tập trung có thể đóng vai trò là một mô-đun cơ bản cơ bản phổ quát có thể được sử dụng lại trên bất kỳ nền tảng nào, kể cả những nền tảng chưa tồn tại. Nói cách khác, PoP dựa trên blockchain có "khả năng tương thích về phía trước" vì nó cung cấp:

Tính di động: Giao thức là một tiêu chuẩn mở và có thể được tích hợp bởi bất kỳ nền tảng nào. PoP phi tập trung có thể được quản lý thông qua cơ sở hạ tầng công cộng và được người dùng kiểm soát hoàn toàn. Điều này có nghĩa là PoP vốn có tính di động và sẽ tương thích với mọi nền tảng hiện tại hoặc trong tương lai.

Truy cập không cần cấp phép: Các nền tảng có thể chọn có hỗ trợ danh tính PoP mà không cần thông qua phê duyệt API tập trung hay không. Điều này có thể áp đặt các hạn chế mang tính phân biệt đối xử đối với các trường hợp sử dụng khác nhau.

Thách thức cốt lõi trong lĩnh vực này là "tỷ lệ chấp nhận". Hiện tại, không có ứng dụng "Bằng chứng nhân loại" (PoP) quy mô lớn trong thế giới thực, nhưng chúng tôi dự đoán rằng một khi số lượng người dùng đạt đến quy mô quan trọng, một số đối tác sớm sẽ xuất hiện và một "ứng dụng sát thủ" thúc đẩy nhu cầu của người dùng xuất hiện, mức độ phổ biến của PoP sẽ được tăng tốc đáng kể. Mỗi ứng dụng áp dụng một tiêu chuẩn ID kỹ thuật số nhất định sẽ tăng giá trị của loại ID này đối với người dùng; từ đó thu hút nhiều người dùng hơn lấy được ID; và quy mô người dùng lớn hơn sẽ nghịch đảo tăng tính hấp dẫn của ứng dụng tích hợp chuẩn ID này để xác minh “nhân loại”. (Ngoài ra, vì ID trên chuỗi được thiết kế để có thể tương tác nên hiệu ứng mạng này có thể lan truyền nhanh chóng.)

Chúng tôi đã thấy các ứng dụng tiêu dùng phổ thông như trò chơi, hẹn hò và mạng xã hội công bố quan hệ đối tác với World ID để đảm bảo rằng khi người dùng chơi trò chơi, trò chuyện hoặc giao dịch, họ thực sự đang tương tác với con người thực—ngay cả những người cụ thể mà họ mong đợi. Đồng thời, các giao thức nhận dạng mới đã xuất hiện trong năm nay, chẳng hạn như Dịch vụ chứng thực Solana (SAS). Mặc dù bản thân SAS không phải là cơ quan cấp PoP, nhưng nó cho phép người dùng liên kết riêng tư dữ liệu ngoài chuỗi (chẳng hạn như kết quả KYC cần thiết để tuân thủ, chứng chỉ chứng nhận nhà đầu tư, v.v.) với ví Solana, từ đó xây dựng danh tính phi tập trung của người dùng. Những dấu hiệu này cho thấy bước ngoặt của PoP phi tập trung có thể không còn xa nữa.

Bằng chứng về tư cách cá nhân không chỉ đơn thuần là “ngăn chặn bot”. Nó nhằm mục đích xây dựng ranh giới rõ ràng giữa các tác nhân AI và mạng con người, cho phép người dùng và ứng dụng phân biệt các tương tác khác nhau giữa “con người và máy móc”, từ đó tạo điều kiện cho trải nghiệm kỹ thuật số tốt hơn, an toàn hơn và thực tế hơn.

4. Cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung cho AI (DePIN)

Guy Wuollet: Mặc dù AI là một dịch vụ kỹ thuật số nhưng sự phát triển của nó ngày càng bị hạn chế bởi cơ sở hạ tầng vật lý. Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) - một mô hình vận hành và xây dựng hệ thống trong thế giới thực mới, được kỳ vọng sẽ làm cho cơ sở hạ tầng điện toán hỗ trợ đổi mới AI trở nên dân chủ hơn, khiến nó rẻ hơn, linh hoạt hơn và chống kiểm duyệt tốt hơn.

Tại sao? Hai điểm nghẽn chính trong quá trình phát triển AI là khả năng thu thập năng lượng và chip. Các hệ thống năng lượng phi tập trung có thể cung cấp nhiều năng lượng dồi dào hơn và các nhà phát triển đang sử dụng DePIN để hợp nhất các chip nhàn rỗi từ PC chơi game, trung tâm dữ liệu và các nguồn khác. Cùng với nhau, các thiết bị điện toán này có thể tạo thành một thị trường không cần cấp phép cho sức mạnh tính toán, tạo ra một sân chơi bình đẳng để xây dựng các sản phẩm AI mới.

Các kịch bản ứng dụng khác bao gồm: đào tạo phân tán và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và xây dựng mạng suy luận phân tán (suy luận mô hình). Lý do tại sao đào tạo và suy luận phi tập trung có thể giảm đáng kể chi phí là vì chúng tận dụng các tài nguyên máy tính không hoạt động. Đồng thời, loại kiến ​​trúc này có khả năng chống kiểm duyệt một cách tự nhiên, đảm bảo rằng các nhà phát triển sẽ không bị "loại bỏ" hoặc bị hạn chế quyền truy cập do phụ thuộc vào các công cụ siêu quy mô (nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây tập trung cung cấp tài nguyên điện toán có thể mở rộng quy mô lớn).

Việc tập trung các mô hình AI vào tay một số công ty đã trở thành mối lo ngại lâu dài; mạng phi tập trung có thể giúp xây dựng các hệ thống AI có chi phí thấp hơn, chống kiểm duyệt tốt hơn và có khả năng mở rộng cao hơn.

5. Thiết lập cơ sở hạ tầng và cơ chế bảo mật để tương tác giữa các tác nhân AI, nhà cung cấp dịch vụ cuối và người dùng

Scott Duke Kominers: Khi các công cụ AI tiếp tục nâng cao khả năng xử lý các tác vụ phức tạp và thực hiện chuỗi tương tác đa cấp, AI sẽ ngày càng cần cộng tác độc lập với các AI khác mà không cần sự kiểm soát trực tiếp của con người.

Ví dụ: tác nhân AI có thể cần yêu cầu dữ liệu cụ thể cần thiết để tính toán hoặc cần kêu gọi các tác nhân khác có khả năng chuyên môn để thực hiện nhiệm vụ—ví dụ: yêu cầu tác nhân phân tích thống kê chịu trách nhiệm xây dựng và chạy mô phỏng mô hình hoặc kêu gọi tác nhân tạo hình ảnh để hỗ trợ sản xuất tài liệu tiếp thị. Các tác nhân AI cũng sẽ tạo ra giá trị to lớn trong việc thực hiện giao dịch end-to-end, chẳng hạn như hoàn thành hoàn toàn quy trình giao dịch cho người dùng: tìm và đặt chuyến bay dựa trên sở thích hoặc tự động khám phá và mua sách mới phù hợp với sở thích của người dùng.

Hiện tại, không có "thị trường đại lý tổng quát". Các yêu cầu giữa nhiều tác nhân như vậy thường chỉ có thể thực hiện được thông qua các lệnh gọi API rõ ràng hoặc bị hạn chế ở một số hệ sinh thái tác nhân AI đóng dưới dạng chức năng nội bộ.

Nói rộng hơn, hầu hết các tác nhân AI hiện đang chạy trong các hệ sinh thái biệt lập: các API tương đối khép kín và thiếu các tiêu chuẩn kiến ​​trúc thống nhất. Công nghệ chuỗi khối có thể giúp các giao thức thiết lập các tiêu chuẩn mở, điều này rất quan trọng cho việc áp dụng ngắn hạn; về lâu dài, nó cũng giúp đạt được khả năng tương thích về phía trước: khi các loại tác nhân mới tiếp tục xuất hiện, tất cả chúng đều có thể truy cập vào cùng một mạng cơ bản. Bởi vì các chuỗi khối có kiến ​​trúc có khả năng tương tác, nguồn mở, phi tập trung và thường có khả năng nâng cấp cao hơn nên chúng có khả năng thích ứng tốt hơn với những thay đổi do đổi mới AI trong tương lai mang lại.

Hiện tại, nhiều công ty đang xây dựng cơ sở hạ tầng trên chuỗi để tương tác với đại lý thông minh. Lấy Halliday làm ví dụ, công ty gần đây đã đưa ra một giao thức nhằm cung cấp kiến ​​trúc chuỗi chéo được tiêu chuẩn hóa cho quy trình làm việc và tương tác AI, đồng thời bổ sung cơ chế bảo vệ ở cấp độ giao thức để đảm bảo AI không hoạt động ngoài ý định của người dùng. Mặt khác, các dự án như Catena, Skyfire và Nevermind sử dụng blockchain để hỗ trợ thanh toán tự động giữa các đại lý, thực hiện thanh toán từ AI sang AI mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào. Các hệ thống tương tự đang nổi lên và Coinbase đã bắt đầu cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho những phát triển như vậy.

6. Các ứng dụng “mã hóa môi trường xung quanh” AI bắt kịp tốc độ

Sam Broner và Scott Duke Kominers: Cuộc cách mạng về AI tổng hợp giúp việc xây dựng phần mềm trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Tốc độ mã hóa đã tăng lên theo cấp độ lớn và quan trọng hơn là mã hóa có thể được hoàn thành trực tiếp thông qua ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các nhà phát triển thiếu kinh nghiệm sao chép các chương trình hiện có hoặc thậm chí xây dựng ứng dụng mới từ đầu.

Tuy nhiên, mặc dù mã hóa được hỗ trợ bởi AI tạo ra những cơ hội mới nhưng nó cũng mang lại nhiều "entropy" trong và trên các chương trình. Cái gọi là "mã hóa rung cảm" loại bỏ các phần phụ thuộc phức tạp đằng sau phần mềm - nhưng do đó, khi thư viện mã nguồn cơ bản hoặc đầu vào thay đổi, chương trình có thể gặp rủi ro về chức năng và bảo mật. Đồng thời, khi mọi người sử dụng AI để tạo ra các ứng dụng và quy trình làm việc được cá nhân hóa cao, việc giao tiếp với hệ thống của người khác sẽ trở nên khó khăn hơn. Trên thực tế, ngay cả khi hai chương trình được mã hóa rung cảm thực hiện gần như cùng một nhiệm vụ, logic vận hành và cấu trúc đầu ra của chúng có thể hoàn toàn khác nhau.

Theo truyền thống, các nỗ lực tiêu chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và khả năng tương thích đã được thực hiện bởi các định dạng tệp, hệ điều hành cũng như tích hợp API và phần mềm chia sẻ sau này. Nhưng trong một thế giới nơi phần mềm phát triển, biến đổi và phân nhánh theo thời gian thực, lớp tiêu chuẩn hóa phải có khả năng truy cập rộng rãi, có thể nâng cấp liên tục và được người dùng tin cậy. Hơn nữa, một mình AI không thể giải quyết được vấn đề về khuyến khích - tức là làm thế nào để khuyến khích các nhà phát triển xây dựng và duy trì mối liên kết giữa các hệ thống này.

Blockchain có thể giải quyết hai vấn đề này cùng một lúc. Nó có thể cung cấp các lớp đồng bộ hóa dựa trên giao thức được nhúng trong các bản dựng phần mềm do người dùng tùy chỉnh và có thể được cập nhật động khi môi trường thay đổi để đảm bảo khả năng tương thích giữa các hệ thống.

Trước đây, các doanh nghiệp lớn có thể phải trả hàng triệu đô la cho nhà tích hợp hệ thống như Deloitte để tùy chỉnh phiên bản Salesforce. Ngày nay, một kỹ sư có thể chỉ cần một ngày cuối tuần để xây dựng giao diện tùy chỉnh cho việc "xem dữ liệu bán hàng". Nhưng khi số lượng phần mềm tùy chỉnh tiếp tục tăng lên, các nhà phát triển sẽ cần trợ giúp để đảm bảo rằng các ứng dụng này tiếp tục được đồng bộ hóa và khả dụng.

Điều này tương tự như mô hình phát triển của các thư viện phần mềm nguồn mở ngày nay, nhưng điểm khác biệt là thay vì dựa vào các phiên bản phát hành định kỳ, lớp đồng bộ hóa được cập nhật liên tục - và đi kèm với cơ chế khuyến khích. Cả hai điểm này đều có thể đạt được dễ dàng hơn thông qua công nghệ mã hóa. Giống như các giao thức dựa trên blockchain khác, việc chia sẻ lớp đồng bộ hóa sẽ khuyến khích tất cả các bên liên tục đầu tư nguồn lực vào việc cải tiến. Các nhà phát triển, người dùng (và tác nhân AI của họ) và những người khác có thể được khuyến khích giới thiệu, sử dụng hoặc lặp lại các tính năng và tích hợp mới.

Ngược lại, quyền sở hữu chung cũng cho phép tất cả người dùng được góp phần vào thành công chung của giao thức, từ đó hình thành cơ chế hạn chế chống lại những sai lệch hành vi. Giống như Microsoft sẽ không dễ dàng phá vỡ tiêu chuẩn định dạng tệp .docx vì tác động tiêu cực lan rộng mà nó sẽ gây ra cho người dùng và thương hiệu của mình, những người đồng sở hữu lớp đồng bộ hóa sẽ có lợi trong việc không đưa mã vụng về hoặc độc hại vào giao thức.

Giống như tất cả các kiến ​​trúc tiêu chuẩn hóa phần mềm trước đây, ở đây cũng có tiềm năng mạnh mẽ về hiệu ứng mạng. Khi phần mềm do AI tạo ra mở ra “Sự bùng nổ Cambrian”, số lượng các hệ thống đa dạng và không đồng nhất cần giao tiếp với nhau sẽ tăng theo cấp số nhân. Tóm lại: nếu bạn muốn đồng bộ hóa mã hóa môi trường, bạn không thể chỉ dựa vào môi trường xung quanh; mã hóa là câu trả lời.

7. Hệ thống thanh toán vi mô hỗ trợ chia sẻ doanh thu

Liz Harkavy: Các đại lý và công cụ AI như ChatGPT, Claude, Copilot, v.v. cung cấp cho mọi người một cách thuận tiện hơn để lấy thông tin trong thế giới kỹ thuật số. Nhưng dù tốt hay xấu, chúng cũng đang làm rung chuyển cơ cấu kinh tế của mạng internet mở. Xu hướng này đã thể hiện rõ - ví dụ: khi sinh viên ngày càng sử dụng các công cụ AI, nền tảng giáo dục đang phải đối mặt với tình trạng lưu lượng truy cập giảm đáng kể; đồng thời, nhiều cơ quan truyền thông Mỹ cũng đã khởi kiện OpenAI về vấn đề vi phạm bản quyền. Nếu hệ thống khuyến khích không thể được tổ chức lại, chúng ta có thể thấy Internet tiếp tục bị đóng cửa, với các bức tường trả tiền ngày càng tăng và số lượng người sáng tạo nội dung tiếp tục giảm.

Tất nhiên, các phương tiện chính sách sẽ luôn tồn tại, nhưng khi quá trình xét xử tiến bộ, một số giải pháp kỹ thuật cũng đang xuất hiện. Trong số đó, giải pháp hứa hẹn nhất (và khó về mặt kỹ thuật) là đưa “cơ chế chia sẻ doanh thu” vào kiến ​​trúc cơ bản của Internet. Khi một hành động do AI điều khiển cuối cùng dẫn đến việc bán hàng, người tạo nội dung đưa ra quyết định sẽ nhận được một phần doanh thu. Hệ sinh thái tiếp thị liên kết đã thực hiện theo dõi phân bổ và chia sẻ doanh thu tương tự; các hệ thống tiên tiến hơn có thể tự động theo dõi tất cả những người đóng góp trong toàn bộ chuỗi thông tin và khen thưởng họ. Blockchain rõ ràng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc truy tìm “chuỗi nguồn thông tin”.

Tuy nhiên, để hiện thực hóa một hệ thống như vậy, cần có cơ sở hạ tầng mới - đặc biệt: hệ thống thanh toán vi mô có thể xử lý số tiền cực nhỏ giữa nhiều nguồn; một giao thức ghi công có thể đánh giá một cách công bằng giá trị của những đóng góp khác nhau; và một mô hình quản trị đảm bảo tính minh bạch và công bằng.

Nhiều công cụ blockchain hiện có đã cho thấy tiềm năng, chẳng hạn như nhiều công cụ tổng hợp khác nhau, mạng L2, tổ chức tài chính gốc AI Catena Labs và giao thức cơ sở hạ tầng tài chính 0xSplits, có thể cho phép các giao dịch với chi phí gần như bằng 0 và phân chia thanh toán chi tiết hơn.

Blockchain có thể tạo ra các hệ thống thanh toán tiên tiến do đại lý điều khiển thông qua nhiều cơ chế khác nhau:

Thanh toán nano: Có thể được phân chia cho nhiều nhà cung cấp dữ liệu, cho phép một tương tác của người dùng để tự động kích hoạt các khoản thanh toán vi mô cho tất cả các nguồn đóng góp, được thực hiện bằng hợp đồng thông minh.

Hợp đồng thông minh: Nó có thể tự động kích hoạt "thanh toán sau" có thể thực thi sau khi giao dịch hoàn tất, mang lại khoản bồi thường minh bạch và có thể theo dõi được cho các nguồn nội dung ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.

Phân chia thanh toán có thể lập trình: Cho phép thực thi phân phối doanh thu thông qua mã thay vì dựa vào các quyết định tập trung của cơ quan, từ đó thiết lập mối quan hệ tài chính không tin cậy giữa các đại lý tự động.

Khi các công nghệ mới nổi này tiếp tục phát triển, chúng sẽ xây dựng một mô hình kinh tế truyền thông mới nắm bắt hoàn toàn toàn bộ chuỗi tạo ra giá trị từ người sáng tạo, nền tảng cho đến người dùng.

8. Sử dụng blockchain làm hệ thống đăng ký sở hữu trí tuệ và truy xuất nguồn gốc

Scott Duke Kominers: Sự xuất hiện của AI tổng quát đã khiến việc thiết lập cơ chế theo dõi và đăng ký sở hữu trí tuệ (IP) hiệu quả và có thể lập trình trở nên cấp thiết - mục đích của cơ chế này không chỉ là đảm bảo tính chính xác của khả năng truy xuất nguồn gốc mà còn hỗ trợ các mô hình kinh doanh mới được tạo ra xung quanh việc truy cập, chia sẻ và tạo thứ cấp của IP. Các khung IP hiện tại dựa vào các cơ chế trung gian tốn kém và cơ chế thực thi hậu kỳ, rõ ràng là không đủ trong thời đại mà AI có thể sử dụng nội dung ngay lập tức và tạo ra các biến thể chỉ bằng một cú nhấp chuột.

Những gì chúng tôi cần là một hệ thống đăng ký công khai, mở cung cấp bằng chứng rõ ràng về quyền sở hữu cho người sáng tạo, với ít rào cản sử dụng và hiệu quả cao - đồng thời, AI và các ứng dụng web khác có thể tương tác trực tiếp với nó. Blockchain rất phù hợp để thực hiện vai trò này: nó cho phép người sáng tạo tự đăng ký IP mà không cần dựa vào trung gian và cung cấp bằng chứng xuất xứ chống giả mạo; đồng thời, nó cũng cho phép các ứng dụng của bên thứ ba dễ dàng xác định, ủy quyền và tương tác với các tài sản trí tuệ này.

Tất nhiên, mọi người vẫn thận trọng về khái niệm tổng thể "liệu công nghệ có thể thực sự bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ hay không". Xét cho cùng, hai thế hệ Internet đầu tiên - và thậm chí cả cuộc cách mạng AI hiện nay - thường gắn liền với việc suy giảm mức độ bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Một lý do là nhiều mô hình kinh doanh sở hữu trí tuệ hiện tại nhấn mạnh đến việc “loại trừ các tác phẩm phái sinh” thay vì khuyến khích và kiếm tiền từ các sáng tạo phái sinh. Cơ sở hạ tầng IP có thể lập trình không chỉ cho phép người sáng tạo, bên nhượng quyền và thương hiệu thiết lập rõ ràng quyền sở hữu IP của họ trong không gian kỹ thuật số mà còn cho phép tạo ra các mô hình kinh doanh mới tập trung vào "chia sẻ IP cho các ứng dụng kỹ thuật số và AI tổng hợp". Theo một nghĩa nào đó, nó biến một trong những mối đe dọa mà AI tạo ra đối với công việc sáng tạo thành một cơ hội mới.

Trong giai đoạn đầu của NFT, chúng tôi đã thấy những người sáng tạo đang cố gắng sử dụng các mô hình mới, chẳng hạn như xây dựng hiệu ứng mạng lưới thương hiệu thông qua CC0 trên Ethereum để đạt được lượng mưa giá trị. Gần đây, chúng tôi đã thấy các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng bắt đầu xây dựng các giao thức cấp phép và đăng ký IP được tiêu chuẩn hóa, có thể tổng hợp và thậm chí tung ra các chuỗi khối chuyên dụng (chẳng hạn như Story Protocol). Một số nghệ sĩ đã bắt đầu cấp phép cho phong cách và tác phẩm của họ bằng cách sử dụng các giao thức như Bí danh, Neura và Tiêu đề để hỗ trợ phối lại sáng tạo. Đồng thời, loạt phim khoa học viễn tưởng Emergence của Incention cho phép người hâm mộ tham gia đồng sáng tạo vũ trụ và cài đặt nhân vật, đồng thời ghi lại mọi đóng góp sáng tạo thông qua hệ thống đăng ký trực tuyến trên Story.

9. Trình thu thập dữ liệu web có thể bù đắp cho người sáng tạo nội dung

Carra Wu: Các tác nhân AI phù hợp nhất với thị trường sản phẩm hiện nay không phải là loại tác nhân được sử dụng để lập trình hoặc giải trí mà là trình thu thập dữ liệu web có thể tự động duyệt Internet, thu thập dữ liệu và đưa ra phán đoán về những liên kết nào nên đi theo.

Theo một số ước tính, gần một nửa lưu lượng truy cập Internet ngày nay đến từ các nguồn không phải của con người. Các bot thường bỏ qua các tệp robots.txt—một tiêu chuẩn được cho là sẽ cho các trình thu thập thông tin tự động biết liệu một trang web có được phép truy cập chúng hay không, nhưng trên thực tế có rất ít lực lượng ràng buộc—và sử dụng dữ liệu đã được thu thập để củng cố các con hào cốt lõi của các công ty công nghệ lớn nhất thế giới. Tệ hơn nữa, trang web cuối cùng phải chịu chi phí cho những "vị khách không mời" này, trả tiền băng thông và tài nguyên CPU để đối phó với sự xuất hiện vô tận của các trình thu thập thông tin ẩn danh. Đáp lại, các công ty như Cloudflare và các CDN (mạng phân phối nội dung) khác cung cấp dịch vụ chặn. Tất cả điều này tạo thành một hệ thống "nối" không nên tồn tại.

Trước đây, chúng tôi đã chỉ ra rằng hợp đồng ban đầu của Internet - sức mạnh tổng hợp kinh tế giữa những người sáng tạo nội dung tạo ra nội dung và các nền tảng chịu trách nhiệm phân phối nội dung - đang dần tan rã. Xu hướng này đã được phản ánh trong dữ liệu: Trong 12 tháng qua, các nhà điều hành trang web đã bắt đầu chặn các trình thu thập thông tin hướng đến AI trên quy mô lớn. Chỉ có khoảng 9% trong số 10.000 trang web hàng đầu thế giới chặn trình thu thập dữ liệu AI vào tháng 7 năm 2024, so với 37% hiện nay. Tỷ lệ này sẽ tiếp tục tăng khi ngày càng có nhiều nhà khai thác trang web trưởng thành và người dùng ngày càng không hài lòng.

Vậy, điều gì sẽ xảy ra nếu thay vì trả tiền CDN để chặn các bot đáng ngờ trên diện rộng, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta thử con đường trung gian? Nói cách khác, trình thu thập dữ liệu AI không còn “đi miễn phí” mà phải trả tiền để có quyền lấy dữ liệu. Đây là lúc blockchain phát huy tác dụng: Trong trường hợp này, mỗi tác nhân trình thu thập dữ liệu web nắm giữ một lượng tài sản tiền điện tử nhất định và thương lượng chúng trên chuỗi thông qua giao thức x402 với “tác nhân gác cổng” hoặc giao thức tường phí của mỗi trang web. (Tất nhiên, thách thức là robots.txt hay "tiêu chí loại trừ robot" đã ăn sâu vào mô hình hoạt động của các công ty Internet từ những năm 1990. Việc thay đổi điều này sẽ đòi hỏi sự hợp tác quy mô lớn hoặc sức mạnh của CDN như Cloudflare.)

Trong khi đó, người dùng con người có thể có quyền truy cập miễn phí bằng cách chứng minh họ là người thật thông qua World ID (xem ở trên). Bằng cách này, người tạo nội dung và nhà điều hành trang web có thể được đền bù khi dữ liệu được AI thu thập, trong khi người dùng vẫn có thể tận hưởng Internet nơi thông tin được truyền tải tự do.

10. Quảng cáo bảo vệ quyền riêng tư vừa chính xác vừa không "đáng sợ"

Matt Gleason: AI đã bắt đầu ảnh hưởng đến cách chúng ta mua sắm trực tuyến, nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu những quảng cáo mà chúng ta nhìn thấy hàng ngày thực sự có thể "hữu ích"? Có nhiều lý do khiến mọi người không thích quảng cáo: Những quảng cáo không liên quan đến họ chỉ là tiếng ồn ào; đồng thời, không phải tất cả “cá nhân hóa” đều là điều tốt. Quảng cáo được nhắm mục tiêu cao dựa trên lượng lớn dữ liệu người tiêu dùng có thể mang lại cảm giác bị xâm phạm; các ứng dụng khác cố gắng kiếm tiền thông qua "bắt buộc xem quảng cáo" (chẳng hạn như quảng cáo không thể bỏ qua trên nền tảng phát trực tuyến hoặc trong các cấp độ trò chơi).

Công nghệ mã hóa có thể giúp cải thiện những vấn đề này và mang đến cho chúng tôi cơ hội hình dung lại hệ thống quảng cáo. When AI agents are combined with blockchain, they can tailor ads based on users’ actively set preferences, making ads neither irrelevant nor overly “weird.” More importantly, during this process, users’ data will not be exposed globally, and users who are willing to share their data or interact with ads can also receive compensation.

Achieving this model requires several technical foundations:

Low-cost digital payment system: In order to compensate users for their advertising interactions (views, clicks, conversions), companies need to send a large number of small payments. To achieve scale, this requires the system to have the characteristics of high speed, high throughput, and almost zero handling fees.

Privacy-preserving data verification: AI agents need to verify whether consumers match certain demographic characteristics. Zero-knowledge proofs (ZKP) can accomplish this type of verification without revealing specific private information.

New incentive model: If the Internet adopts a monetization method based on micropayments (such as < $0.05 per interaction), users can actively choose to watch advertisements to receive compensation, thereby transforming the current "data extraction model" into a "user participation model".

For decades, people have been trying to make advertising more “relevant”—both online and offline. Re-examining advertising from the perspective of encryption technology and AI can truly make advertising useful, controllable, and optional. For builders and advertisers, this means a more sustainable and consistent incentive structure; for users, it provides richer ways to discover information and explore the digital world.

Ultimately, this will not only make advertising space more valuable, but may also shake up today's deep-rooted advertising economic model centered on "extraction" and replace it with a more people-centered system: in which users are no longer "products being sold" but real participants.

11. AI companions "owned and controlled" by users

Guy Wuollet: Today, many people spend more time on their devices than communicating offline, and these online times are increasingly used to interact with AI models or AI-curated content. These models already provide a kind of "companion" - whether for entertainment, information acquisition, satisfying niche interests, or as an educational tool for children. It is easy to imagine that in the not-too-distant future, AI companions for education, medical treatment, legal consultation and even daily emotional companionship will become one of the main ways of interaction for humans.

Future AI companions will be able to be infinitely patient and deeply customized to individuals and their use cases. They are not only assistants or "robot servants", but may also become relationship objects that users value highly. The question therefore arises: Who exactly owns and controls these relationships – the users, or the companies and other intermediaries? If you were concerned about the curation and censorship of content on social media over the past decade, the issue will become exponentially more complex and personal in the future.

The view that "censorship-resistant hosting platforms such as blockchain may be the best way to build uncensorable, user-controllable AI" has already been fully discussed. Although users can run local models and purchase GPUs, for most people, this is either too costly or the technical threshold is too high.

Although there is still a distance from the full popularity of AI partners, related technologies are maturing rapidly: text chat AI has become extremely natural and lifelike; visual avatars are also constantly improving; and blockchain performance continues to improve. To make “uncensorable AI companions” truly easy to use, we need to rely on a better user experience (UX) for crypto applications. Fortunately, wallets such as Phantom have made blockchain interaction easier, and technologies such as embedded wallets, Passkey, and account abstraction make it easy for users to self-host without having to keep their own mnemonic words. At the same time, high-throughput, trustless computing systems based on Optimism and ZK coprocessors will also enable us to build meaningful and sustainable long-term relationships with digital partners.

In the near future, the focus of public discussion will shift from "when will lifelike digital companions and avatars emerge" to "who will control them and how they will be controlled."

Original link