Доступ до даних є ключовим.
Автор: MORBID-19
Компіляція: Deep Tide TechFlow
Вітаю всіх, знову новий день, знову гральний ставка. Останнім часом штучний інтелект (AI Agents) став предметом гарячих обговорень. Особливо aixbt, цей продукт останнім часом дуже популярнийпідписатися.
Але на мою думку, цей хайп не має абсолютно ніякого сенсу.
Дозвольте мені пояснити другу, який не знайомий з термінами Біткойна. Зараз неможливо здійснити справжній «некастодіальний кредит» після того, як користувачі перевели свої активи на так звану «другу рівень мережі Біткойна (Bitcoin L2)».
Усі “BTC мости (Bitcoin Bridges)” або “Шари взаємодії / масштабування (Interoperability/Scaling Layers)” вводять нові припущення про довіру, за винятком кількох, наприклад, мережа Lighting (Lightning Network). Тому, коли хтось стверджує, що BTC L2 - “безперечний (Trustless)”, ви можете припустити, що це в основному не так. Це також причина того, чому більшість нових L2 акцентують, що вони “мінімізують довіру (Trust-minimized)”.
Незважаючи на те, що я не розумію Протоколу Side, я майже впевнений, що заява aixbt про “некероване кредитування” є недостовірною, і це в 99% випадків не помиляється.
Однак я не зовсім винен AIXBT. Він просто робить те, що йому кажуть: витягує дані з Інтернету та генерує твіти, які здаються корисними.
Проблема полягає в тому, що aixbt насправді не розуміє, про що саме він говорить. Він не може визначити достовірність інформації, також він не може перевірити свої припущення з експертами, а ще він не може піддавати сумніву свою логіку або проводити мислення.
Сутність великого мовного моделювання (LLMs) полягає лише в передбаченні слів. Вони не розуміють змісту свого виводу, а лише вибирають слова, які, з ймовірністю, здаються правильними.
Якщо я напишу статтю про «завоювання Гітлером Стародавньої Греції та народження грецької культури» в Енциклопедії Британіки, то для LLM це стане «фактом», стане «історією».
Багато інтелектуальних агентів штучного інтелекту, яких ми бачимо на Twitter, насправді є просто передбачувачами слів зі стильними аватарками. Однак ринкова капіталізація цих інтелектуальних агентів стрімко зростає. GOAT вже досягла ринкову капіталізацію в 10 мільярдів доларів, а ринкова капіталізація aixbt також становить приблизно 2 мільярди доларів. Чи є ці оцінки обґрунтованими?
Ніхто не може бути впевнений, але іронія полягає в тому, що я задоволений тими активами, які у мене є.
Доступ до даних є ключовим
Я завжди цікавився поєднанням штучного інтелекту і Криптоактиви. Недавно мою увагу привернула Vana, оскільки вона намагається вирішити проблему «Стіни даних». Проблема полягає не в відсутності даних, а в тому, як отримати високоякісні дані.
Наприклад, ви будете ділитися своєю стратегією торгівлі з малою ринковою капіталізацією Токену на публічних заходах? Ви будете безкоштовно публікувати таку високоцінну інформацію, за яку зазвичай потрібно платити? Ви будете публічно ділитися найприватнішими деталями свого особистого життя?
Очевидно, ні.
Якщо ваші дані про конфіденційність не можуть бути захищені за розумну ціну, ви ніколи не поділитесь цими “особистими даними” з будь-ким.
Однак, якщо ми хочемо, щоб штучний інтелект наближався до рівня людського розуму, саме ці дані є найважливішими елементами. В кінцевому рахунку, головною рисою людини є її думки, внутрішні монологи і найсекретніші роздуми.
Але навіть отримання деяких “півпублічних” даних також стикається з немалими викликами. Наприклад, для отримання корисних даних з відео спочатку потрібно створити субтитри й точно зрозуміти контекст відео, щоб зробити змогайте штучний інтелект зрозуміти зміст.
Наприклад, багато веб-сайтів вимагають входу користувача перед переглядом вмісту, таких як Instagram та Facebook. Цей дизайн досить поширений на багатьох Соціальна мережа.
Загалом, основні обмеження, з якими стикається розробка AI в даний час, включають:
Неможливо отримати особисті дані
Не вдалося отримати дані після платного доступу до контенту
Неможливо отримати доступ до даних закритої платформи
Vana надає можливе рішення. Вони шляхом захисту конфіденційності об’єднують певні набори даних у механізмі, який називається DataDAOs, що дозволяє подолати ці обмеження.
DataDAOs - це Децентралізація ринок даних, який працює наступним чином:
Доприносники даних: користувачі можуть подавати свої дані до DataDAOs і отримувати за це право на управління та винагороду.
Підтвердження даних: дані будуть перевірятися в мережі Satya, яка складається з безпечних обчислень Нода, що забезпечує якість та цілісність даних.
Споживачі даних: перевірені набори даних можуть використовуватися споживачами для навчання штучного інтелекту або інших сценаріїв застосування.
Механізм стимулювання: DataDAOs заохочує користувачів надавати високоякісні дані та керує процесом використання та навчання даних за допомогою прозорого механізму.
Якщо ви хочете дізнатися більше, ви можете натиснути тут, щоб прочитати більше.
Я сподіваюсь, що одного дня aixbt зможе вийти з “дурного” стану. Можливо, ми можемо створити для aixbt власний DataDAO. Хоча я не є експертом у сфері штучного інтелекту, але я наполягаю, що наступний значний прорив у розвитку штучного інтелекту буде залежати від якості даних, що використовуються для навчання моделей.
Тільки штучний інтелект, навчений на високоякісних даних, може повністю проявити свій потенціал. Я чекаю на цей момент і сподіваюся, що він не буде занадто далеким.
