Integrasi AI dan enkripsi: Tiga arah perkembangan kunci

Saat ini, bidang interseksi antara kecerdasan buatan dan teknologi blockchain sedang mengalami gelombang inovasi seperti "ledakan Kambrium". Artikel ini akan membahas tiga arah perkembangan penting dari penggabungan AI dan enkripsi.

1. Membangun ekonomi yang didorong oleh agen cerdas yang aktif

Aplikasi agen cerdas di blockchain telah menunjukkan potensi yang besar. Saat ini, eksperimen di bidang ini terus menerus menerobos batasan operasi di rantai agen, menunjukkan ruang desain yang luas dan potensi pertumbuhan yang meledak.

Tren perkembangan masa depan

Agen cerdas diharapkan dapat mengelola proyek kolaborasi multi-pihak yang kompleks di masa depan. Misalnya, di bidang penelitian ilmiah, agen dapat bertanggung jawab untuk mencari senyawa terapeutik untuk penyakit tertentu, termasuk:

• Melakukan pengumpulan dana melalui platform tokenisasi
• Menggunakan dana yang terkumpul untuk membayar biaya akses data penelitian dan biaya simulasi di jaringan komputasi terdesentralisasi
• Merekrut manusia untuk melakukan pekerjaan verifikasi eksperimen melalui platform bounty

Selain proyek yang kompleks, agen juga dapat melakukan tugas sederhana seperti membangun situs web pribadi, menciptakan karya seni, dan sebagainya, dengan berbagai aplikasi yang tidak terbatas.

Keunggulan blockchain

Agen pintar dalam melakukan aktivitas keuangan di blockchain memiliki keuntungan dibandingkan saluran tradisional sebagai berikut:

• Kemudahan pembayaran kecil
• Penyelesaian instan, meningkatkan efisiensi modal
• Masuk ke pasar modal secara seamless melalui DeFi, melakukan operasi seperti pencetakan aset, perdagangan, investasi, dan pinjam meminjam.

Dengan semakin banyak agen yang mendapatkan keuntungan melalui enkripsi, koneksi blockchain kemungkinan besar akan menjadi kemampuan inti agen.

2. Meningkatkan kemampuan AI dalam pengembangan kode blockchain

Model bahasa besar telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam penulisan kode, dan di masa depan akan terus meningkat. Dengan kemampuan ini, efisiensi pengembang blockchain diharapkan dapat meningkat 2-10 kali lipat.

Namun, saat ini AI masih menghadapi beberapa tantangan dalam memahami teknologi blockchain:

• Kurangnya data pelatihan asli yang berkualitas tinggi
• Jumlah pembangunan verifikasi tidak cukup
• Kurangnya interaksi bernilai tinggi di forum teknologi
• Infrastruktur blockchain berkembang pesat, yang menyebabkan kode lama mungkin tidak berlaku
• Kurangnya metode untuk mengevaluasi pemahaman model terhadap blockchain

Untuk mengatasi masalah ini, industri perlu:

• Meningkatkan kualitas data terkait blockchain di internet
• Mendorong lebih banyak tim untuk menerbitkan konstruksi verifikasi
• Menyediakan tanya jawab berkualitas tinggi di forum teknologi
• Membuat tes acuan untuk menilai pemahaman AI tentang blockchain
• Mengembangkan model AI yang berkinerja baik dalam pengujian kinerja

3. Mendukung tumpukan teknologi AI yang terbuka dan terdesentralisasi

Perkembangan jangka panjang dari model AI open source dan closed source masih tidak jelas. Saat ini, raksasa teknologi mendorong perkembangan terdepan, sementara model open source dengan cepat mengikuti dan mendapatkan keunggulan di bidang tertentu.

Pentingnya mendukung tumpukan teknologi AI terbuka terletak pada:

1. Mempercepat iterasi inovasi: Komunitas sumber terbuka melakukan perbaikan dan penyesuaian cepat terhadap model, secara efektif melengkapi pekerjaan perusahaan AI besar.

2. Memberikan pilihan bagi pengguna yang tidak mempercayai AI terpusat: Mengingat bahwa AI dapat digunakan sebagai alat kontrol, mendukung tumpukan teknologi AI sumber terbuka dapat memberikan alternatif bagi pengguna.

Dalam ekosistem blockchain, sudah ada beberapa proyek yang mendukung tumpukan teknologi AI terbuka, termasuk pengumpulan data, daya komputasi terdesentralisasi, dan kerangka pelatihan.

Di masa depan, industri berharap dapat membangun lebih banyak produk di berbagai lapisan tumpukan teknologi AI sumber terbuka, seperti pengumpulan data terdesentralisasi, verifikasi identitas di blockchain, pelatihan terdesentralisasi, dan infrastruktur IP.