Truy cập dữ liệu là quan trọng.
Tác giả: MORBID-19
Biên dịch: Deep Tide TechFlow
Xin chào mọi người, một ngày mới lại đến, và một lần nữa, một cuộc đánh cược tích cực. Gần đây, AI Agents đã trở thành chủ đề nóng được bàn luận. Đặc biệt là aixbt, sản phẩm này gần đây đã thu hút sự theo dõi.
Tuy nhiên, theo quan điểm của tôi, cơn sốt này hoàn toàn không có ý nghĩa.
Hãy để tôi giải thích cho bạn bè không quen thuộc với thuật ngữ BTC. Khi người dùng kết nối tài sản của họ với cái gọi là “BTC L2”, không thể đạt được “cho vay không giam giữ” thực sự.
Tất cả các “Cầu nối Bitcoin (Bitcoin Bridges)” hoặc “Lớp tương tác/Mở rộng (Interoperability/Scaling Layers)” đều sẽ giới thiệu giả định tin cậy mới, chỉ có một số ít ngoại lệ, như Lightning Network (Lightning Network). Vì vậy, khi ai đó tuyên bố rằng BTC L2 là “Không cần tin cậy (Trustless)”, bạn có thể mặc định rằng điều này không đúng. Điều này cũng là lý do tại sao hầu hết các L2 mới đều nhấn mạnh rằng họ là “Tối giản hóa sự tin cậy (Trust-minimized)”.
Mặc dù tôi không hiểu rõ về Side Protocol, nhưng tôi hầu như có thể chắc chắn rằng tuyên bố ‘cho vay không kiểm soát’ của aixbt là không chính xác và trong 99% trường hợp, nhận định này không sai.
Tuy nhiên, tôi không hoàn toàn trách aixbt. Nó chỉ làm theo hướng dẫn: lấy dữ liệu từ internet và tạo ra những tweet dường như hữu ích.
Vấn đề là aixbt không thực sự hiểu rõ mình đang nói gì. Nó không thể xác định tính chân thực của thông tin, cũng không thể xác minh giả thuyết của mình với các chuyên gia, và cũng không thể nghi ngờ logic của mình hoặc tiến hành suy luận.
Bản chất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) chỉ là bộ dự đoán từ vựng. Chúng không hiểu nội dung mà chúng đang xuất ra, mà chỉ dựa trên xác suất để chọn từ vựng có vẻ đúng.
Nếu tôi đã viết một bài báo trong Encyclopædia Britannica về “cuộc chinh phục Hy Lạp cổ đại của Hitler và sự ra đời của một nền văn minh Hy Lạp”, thì đối với LLM, điều này sẽ trở thành một “sự thật”, một “lịch sử”.
Chúng tôi đã thấy rất nhiều tác nhân trí tuệ nhân tạo trên Twitter, nhưng chúng chỉ là các bộ dự đoán từ ngữ được trang bị hình ảnh đẹp mắt. Tuy nhiên, giá trị thị trường của những tác nhân trí tuệ nhân tạo này đang tăng vọt. GOAT đã đạt mức vốn hóa thị trường 10 tỷ USD, trong khi vốn hóa thị trường của aixbt cũng đã đạt khoảng 2 tỷ USD. Những định giá này có hợp lý không?
Không ai có thể chắc chắn, nhưng điều mỉa mai là tôi cảm thấy hài lòng với những tài sản mà tôi đang sở hữu.
Truy cập dữ liệu là quan trọng
Tôi luôn rất quan tâm đến sự kết hợp giữa AI và Tiền điện tử. Gần đây, Vana thu hút sự chú ý của tôi vì nó đang cố gắng giải quyết vấn đề “tường dữ liệu”. Vấn đề không phải là thiếu dữ liệu, mà là làm thế nào để có được dữ liệu chất lượng cao.
Ví dụ, bạn có sẵn lòng chia sẻ chiến lược giao dịch của Token thấp thanh khoản của bạn trong các buổi gặp mặt công khai không? Bạn có sẵn lòng công khai thông tin có giá trị cao mà thường phải trả phí để có không? Bạn có sẵn lòng chia sẻ những chi tiết riêng tư nhất trong cuộc sống cá nhân của mình không?
Rõ ràng không.
Trừ khi dữ liệu cá nhân của bạn có thể được bảo vệ ở mức giá hợp lý, bạn sẽ không bao giờ dễ dàng chia sẻ “dữ liệu cá nhân” này với bất kỳ ai.
Tuy nhiên, nếu chúng ta muốn AI đạt đến mức độ thông minh gần như con người, dữ liệu này chính là yếu tố quan trọng nhất. Sau cùng, nhân cách của con người là những suy nghĩ, lời nói trong lòng và những suy nghĩ tối mật nhất.
Tuy nhiên, việc thu thập một số dữ liệu ‘bán công khai’ cũng đối mặt với những thách thức không nhỏ. Ví dụ, để trích xuất dữ liệu hữu ích từ video, trước tiên cần tạo ra phụ đề và hiểu chính xác bối cảnh của video để cho phép trí tuệ nhân tạo hiểu được nội dung trong đó.
Ví dụ khác, nhiều trang web yêu cầu người dùng đăng nhập trước khi có thể xem nội dung, chẳng hạn như Instagram và Facebook. Thiết kế này rất phổ biến trong các trang Web xã hội.
Tóm lại, các hạn chế chính mà phát triển AI hiện đang đối mặt bao gồm:
Không thể lấy được dữ liệu cá nhân
Không thể lấy dữ liệu sau tường trả phí
Không thể truy cập dữ liệu trên nền tảng bị đóng lại
Vana cung cấp một giải pháp khả thi. Họ khắc phục những hạn chế này bằng cách bảo vệ quyền riêng tư bằng cách tổng hợp các bộ dữ liệu cụ thể vào một cơ chế Phi tập trung được gọi là DataDAO.
DataDAOs là thị trường Phi tập trung dữ liệu, hoạt động cụ thể như sau:
Người đóng góp dữ liệu: Người dùng có thể gửi dữ liệu của mình đến DataDAOs và nhận được quyền quản trị và phần thưởng tương ứng.
Xác minh dữ liệu: Dữ liệu sẽ được xác minh trên mạng Satya, một mạng lưới gồm các Nút tính toán an toàn, để đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Người tiêu dùng dữ liệu: Bộ dữ liệu đã được xác minh có thể được người tiêu dùng sử dụng cho việc huấn luyện trí tuệ nhân tạo hoặc các kịch bản ứng dụng khác.
Cơ chế động viên: DataDAOs khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu chất lượng cao và quản lý việc sử dụng và quá trình huấn luyện dữ liệu thông qua cơ chế minh bạch.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, bạn có thể nhấp vào đây để đọc thêm.
Tôi hy vọng rằng một ngày nào đó aixbt có thể thoát khỏi tình trạng “ngu ngốc”. Có lẽ chúng ta có thể tạo ra một DataDAO riêng cho aixbt. Mặc dù tôi không phải là chuyên gia trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, nhưng tôi tin rằng bước đột phá lớn tiếp theo trong phát triển Trí tuệ nhân tạo sẽ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình.
Chỉ những tác nhân AI được đào tạo với dữ liệu chất lượng cao mới có thể thực sự nhận ra tiềm năng của họ. Tôi đang mong chờ khoảnh khắc này và hy vọng nó không quá xa.
