ฉันไม่ทราบว่าคุณสังเกตหรือไม่ว่าเมื่อ DeepSeek จุดประกายการปฏิวัติประสิทธิภาพในแวดวงเทคโนโลยีระดับโลก เรื่องราวข้ามสายระหว่าง AI+Web3 ดูเหมือนจะเงียบหายไปอย่างหายาก
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อยักษ์ใหญ่อินเทอร์เน็ตกำลังรีบเร่งบูรณาการ DeepSeek, Web3 และ AI แทบจะหลุดจากการแข่งขันรูปแบบใหม่นี้โดยสิ้นเชิง ไม่ว่าจะเป็นโปรเจกต์พลังการประมวลผล/ข้อมูล DeAI แบบดั้งเดิม หรือ AI Agent หรือ DeFAI ล้วนได้รับความสนใจน้อยมาก แม้แต่บนเวทีของ Consensus 2025 หัวข้อ AI ก็ ไม่ได้รับความสนใจ อย่างเห็นได้ชัด:
สัดส่วนของหัวข้อที่เกี่ยวข้องลดลงอย่างรวดเร็ว และประเด็นสำคัญของการอภิปรายยังคงอยู่ที่ การเล่าเรื่องแบบเครื่องมือ แบบดั้งเดิม ซึ่งแทบจะไม่สัมพันธ์กับคลื่น DeepSeek ในแวดวงเทคโนโลยี ขาดการเล่าเรื่องที่ก้าวล้ำ และแตกต่างโดยสิ้นเชิงจากทัศนคติเดิมในการโต้ตอบอย่างรวดเร็วกับตัวแปรใหม่ๆ ในแวดวง AI
พูดอย่างตรงไปตรงมาก็คือ เมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ DeepSeek นำมาสู่ AI การบูรณาการ AI กับ Web3 ยังคงไม่สามารถระบุได้ว่าเรื่องราวการพัฒนาครั้งสำคัญครั้งต่อไปจะเป็นอย่างไร ซึ่งทำให้ผู้คนเริ่มตั้งคำถามว่า Web3 เป็นพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับคลื่นลูกต่อไปของกระบวนทัศน์ AI หรือไม่
ที่น่าสนใจคือในระหว่างการประชุม Consensus อดีต CTO ของ OpenAI และอดีตเพื่อนร่วมงานอีกกลุ่มหนึ่งได้ประกาศอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับบริษัทใหม่ของพวกเขา Thinking Machines โดยได้กล่าวถึงทิศทางใหม่ที่น่าสนใจโดยเฉพาะ นั่นคือ การช่วยให้ผู้คนปรับระบบ AI ให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของมนุษย์
ในระดับหนึ่ง รอยร้าวที่ DeepSeek นำมาสู่ OpenAI และอื่นๆ อาจเป็นพื้นที่ที่ดีที่สุดสำหรับ Web3 และ AI ในการค้นหาความแน่นอนจากความไม่แน่นอนในปีนี้
AI+Web3 ไม่มี “ช่วงเวลา DeepSeek” เหรอ?
ตั้งแต่ปลายเดือนที่แล้ว DeepSeek ได้ครองหน้าพาดหัวข่าวของหน้าเทคโนโลยีแทบทุกหน้า กลายเป็นกระแสหลักของการปฏิวัติ AI ที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง DeepSeek ประสบความสำเร็จในด้านประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้โดยมีข้อได้เปรียบด้านต้นทุนและประสิทธิภาพที่ต่ำกว่าผู้นำด้าน AI เช่น OpenAI ถึงสิบเท่า ซึ่งนำความเป็นไปได้ใหม่ๆ มาสู่ AI ทั้งหมด
ในช่วงเดือนที่ผ่านมา ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี Web2 และแม้แต่ภาคการผลิตแบบดั้งเดิมและหน่วยงานบริการภาครัฐในประเทศต่างก็พากันแห่เข้ามาในตลาดอย่างเห็นได้ชัด ไม่ว่าจะเป็นการเปิดการเข้าถึง DeepSeek หรือการใช้งานโมเดลที่ปรับแต่งตามส่วนต่างๆ โดยอิงจาก DeepSeek และเริ่มที่จะสร้างกระแสแนวคิดใหม่ๆ ขึ้นมาหลังจากกระแส GPT
ในทางกลับกัน หัวข้อ AI ในงานประชุม Consensus ครั้งนี้แสดงให้เห็นสัญญาณที่ชัดเจนของการ สูญเสียโฟกัส ผู้นำ Web3 และ AI ในอดีต เช่น io.net และ Aethir ยังคงติดอยู่ใน เรื่องเล่าเชิงเครื่องมือ ของการเช่าพลังประมวลผลและการติดฉลากข้อมูล
พูดอย่างตรงไปตรงมา เมื่อ DeepSeek พิสูจน์ให้เห็นว่า AI สามารถกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของยุคใหม่ เช่น น้ำ ไฟฟ้า และถ่านหินได้จริงในแง่ของต้นทุนและการใช้งาน Web3 ไม่ควรหมกมุ่นอยู่กับเรื่องเล่าของ AWS และปรับขนาด AI บนเชนในยุค AI เพราะท้ายที่สุดแล้ว นี่กลายเป็นเพียงตลาดรองสำหรับการทุ่มพลังการประมวลผลและการติดฉลากข้อมูลเท่านั้น
ในทางกลับกัน Web3 และ AI จำเป็นต้องมี แนวคิดดั้งเดิม อย่างเร่งด่วน โดยเฉพาะ Web3 เพื่อมีบทบาทที่สำคัญและเป็นแกนหลักมากขึ้นในการสำรวจว่า AI สามารถตอบสนองความต้องการของมนุษย์ได้อย่างไร เพื่อเปิดตำแหน่งคุณค่าใหม่ของตัวเอง และจุดเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงอาจซ่อนอยู่ในความเคลื่อนไหวใหม่ของ Mira Murati อดีต CTO ของ OpenAI:
บล็อก Thinking Machines เปิดเผยรายละเอียดที่น่าสนใจเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาทำเพื่อ สร้างอนาคตที่ทุกคนสามารถเข้าถึงความรู้และเครื่องมือในการปรับ AI ให้เหมาะกับความต้องการและเป้าหมายเฉพาะของตน
โดยสรุป คำถามคือ จะทำอย่างไรให้ AI ซึ่งเป็นเครื่องมือเพิ่มผลผลิตที่ล้ำหน้าที่สุดในยุคดิจิทัล สามารถเปลี่ยนแปลงศักยภาพทางเทคโนโลยีให้กลายเป็นผู้ช่วยที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหาต่างๆ ในชีวิตจริงและการทำงานของมนุษย์ได้อย่างแท้จริง ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจลงทุนส่วนบุคคลและการผลิตเชิงสร้างสรรค์ ไปจนถึงการปรับโครงสร้างการจัดการห่วงโซ่อุปทานขององค์กรและการกำกับดูแลทางสังคม AI จำเป็นต้องมี วิวัฒนาการเชิงปรับตัว ที่สอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์อย่างลึกซึ้ง
กลไกการยืนยันสิทธิ์ในทรัพย์สินแบบกระจายอำนาจของ Web3, โมเดลแรงจูงใจโทเค็น และกรอบการกำกับดูแลแบบออนไลน์ของ Web3 ซึ่งเป็นความสัมพันธ์ด้านการผลิตรูปแบบใหม่ ได้รับการปรับให้เข้ากับ AI โดยธรรมชาติ ซึ่งเป็นรูปแบบใหม่ของผลผลิต และจัดเตรียมพื้นที่ทดสอบตามธรรมชาติสำหรับวิวัฒนาการนี้
จากมุมมองนี้ Web3 สามารถเป็นมากกว่าตลาดพลังการประมวลผลและเครื่องมือสำหรับ AI แทนที่จะเป็นเพียงตลาดเดียว แต่คาดว่าจะเป็นแหล่งกำเนิดของการพัฒนาอารยธรรม AI เอง ซึ่งจะเปิดพื้นที่แห่งจินตนาการมูลค่ากว่า 100 พันล้านดอลลาร์ที่เชื่อมโยงความสามารถของ AI กับความต้องการของมนุษย์อย่างแท้จริง:
ด้วยการยืนยันสิทธิ์การเข้ารหัส เศรษฐกิจโทเค็น และการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ เราสามารถสร้างเลเยอร์เมตาโปรโตคอลที่ช่วยให้ AI สามารถพัฒนาความสัมพันธ์ทางสังคม พฤติกรรมทางเศรษฐกิจ และรูปแบบทางวัฒนธรรมได้โดยอัตโนมัติ จากพื้นฐานนี้ Web3 จะกลายเป็นเมตาอินคิวเบเตอร์สำหรับ AI เพื่อบรรลุปัญญาทางสังคม
นี่เป็นแนวคิดใหม่ของ ระบบ AI ส่วนบุคคล ของ Thinking Machines ผ่าน กรอบงานโซเชียล Web3 ตัวแทน AI สามารถโต้ตอบกันเองและสร้างมูลค่าในระบบเศรษฐกิจที่เข้ารหัสเพื่อบรรลุ การเกิดขึ้นในระดับอารยธรรม
การสร้างความคิดของตัวแทนใหม่จาก เครื่องมือ AI สู่ อารยธรรม AI
เมื่อมองย้อนกลับไปที่ระดับมหภาคและสังเกตเส้นทางของ AI Agent อย่างครอบคลุม จะเห็นได้ชัดว่าอยู่ในช่วงที่มีความผันผวนและต้องการการเล่าเรื่องที่ก้าวกระโดดอย่างเร่งด่วน สถิติของ Cookie.fun แสดงให้เห็นว่าเมื่อวันที่ 24 กุมภาพันธ์ 2025 มูลค่าตลาดโดยรวมของภาคส่วน AI Agent อยู่ที่ 6.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งลดลงมากกว่าครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับจุดสูงสุด และอัตราการรักษาผู้ใช้ยังคงลดลงอย่างต่อเนื่อง
ซึ่งหมายความว่าแม้จะเป็นผู้เล่นชั้นนำ แต่ AI Agent ก็ยังไม่สามารถหลีกหนีจากปัญหา เทคโนโลยีที่มากเกินไปและสถานการณ์ที่ไม่เพียงพอ ได้ AI Agent และ DeFi ที่เป็นที่นิยมในปัจจุบันอย่าง DeFAI กำลังขยายขอบเขตและ ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ทั่วไปมากขึ้นผ่านโซลูชันอัจฉริยะ
อย่างไรก็ตาม หากพูดกันตามวัตถุประสงค์แล้ว แก่นแท้ของ DeFAI ยังคงเป็นตรรกะของการอัปเกรดเครื่องมือ - การทำให้ขั้นตอนการดำเนินการ DeFi ง่ายขึ้นผ่านทาง AI และช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจคำศัพท์เฉพาะทางเช่น การคำนวณ APY และการสูญเสียชั่วคราว แต่ก็ไม่ได้แตะต้องข้อขัดแย้งทางโครงสร้างที่ลึกซึ้งกว่านั้น เมื่อเครื่องมือตัวแทนแบบสถานการณ์เดียวแพร่หลาย สิ่งที่ตลาดต้องการคือโปรโตคอลพื้นฐานที่สามารถรองรับการทำงานร่วมกันของ AI โดยอัตโนมัติ และพัฒนาความสัมพันธ์ทางสังคม
ท้ายที่สุดแล้ว มีเพียงปัญหาเล็กน้อยเท่านั้นที่ตัวแทน AI สามารถแก้ไขได้ และอาจเป็นเพียงส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ประจำวันเท่านั้น หาก AI ต้องการที่จะก้าวข้ามคุณสมบัติของเครื่องมือ มันจะต้องมี ระบบปฏิบัติการทางสังคม สำหรับการโต้ตอบอัตโนมัติ การแลกเปลี่ยนมูลค่า และการทำงานร่วมกันเป็นกลุ่ม:
ตัวอย่างเช่น เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ที่โต้ตอบกับการลงทุนแบบออนเชน ตัวแทนการลงทุนจะต้องให้คำแนะนำการลงทุนตามแนวโน้มแบบเรียลไทม์ ตัวแทนที่ตรวจสอบจะต้องจับตาดูการโอนกระเป๋าเงินที่ผิดปกติอย่างใกล้ชิด และแม้แต่เรียกตัวแทนติดตามเพื่อติดตามการไหลของเงิน ดังนั้นจึงสร้างระบบภูมิคุ้มกันแบบออนเชนที่มีประสิทธิภาพมากกว่าหน่วยงานควบคุมความเสี่ยงจากการลงทุนของมนุษย์
ในอนาคต ในชีวิตจริง ตัวแทนจัดส่งอาหารจะดึงข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจ/ความดันโลหิตของคุณโดยอัตโนมัติ และแนะนำอาหารเพื่อสุขภาพพิเศษ หากตัวแทนปฏิทินตรวจพบว่าคุณมีการประชุมเร่งด่วน ก็จะแจ้งให้ตัวแทนจัดส่งอาหารเลื่อนเวลาจัดส่งออกไป ในขณะเดียวกัน ตัวแทนด้านการเงินจะเปรียบเทียบราคาและเปลี่ยนช่องทางการชำระเงินโดยอัตโนมัติ หากพบว่าบริการจัดส่งอาหารของ JD.com ดีกว่าบริการจัดส่งอาหารของ Meituan
ตัวแทนเพียงตัวเดียวเป็นเพียงเครื่องมือ แต่การทำงานร่วมกันเป็นกลุ่มสามารถสร้างกระบวนการทำงานและชีวิตของเราขึ้นมาใหม่ได้ ซึ่งทำให้ ตัวแทน AI ไม่ใช่ของเล่นแบบใช้แล้วทิ้งอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์แบบ 1+1>2 เพื่อให้ตัวแทน AI สามารถทำงานร่วมกันโดยอัตโนมัติเพื่อช่วยให้มนุษย์แก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติต่างๆ ได้
บนพื้นฐานนี้ คาดว่า ระบบปฏิบัติการโซเชียล ของ AI Agent จะกลายเป็นจุดเข้าที่ดีที่สุดสำหรับสถานการณ์แนวตั้ง AI+ โดยใช้กลไกดั้งเดิมของ Web3 เพื่อสร้างสถานการณ์บริการ AI Agent ที่ปรับขนาดได้อย่างไม่สิ้นสุดและแม้แต่ระบบเศรษฐกิจ
อย่างไรก็ตาม ในขณะนี้ การสำรวจของทุกคนในพื้นที่นี้ยังคงเป็นไปอย่างไม่รู้ตัว ความท้าทายหลักอยู่ที่วิธีการทำลายไซโลข้อมูลระหว่างเอนทิตีอัจฉริยะและเปิดใช้งานตัวแทน AI ขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้อย่างปรับตัว กุญแจสำคัญอยู่ที่การเข้าใจ สภาพแวดล้อมที่ปรับตัวได้ซึ่งตัวแทน AI ขนาดใหญ่เรียนรู้โดยอัตโนมัติและทำงานร่วมกัน
AMMO ซึ่งเพิ่งจะเสร็จสิ้นการระดมทุนรอบ Pre-Seed มูลค่า 2.5 ล้านเหรียญสหรัฐฯ (ที่น่าสนใจคือสมาชิกผู้ก่อตั้งประกอบด้วยผู้จัดการฝ่ายเทคนิคอาวุโสที่ Google นักวิจัยที่ DeepMind ผู้อำนวยการฝ่ายเทคนิคที่ Meta และแชมป์โลก ACM-ICPC ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วก็คือผู้ที่รวบรวมผู้คลั่งไคล้ AI ยักษ์ใหญ่ทั้งหมด) มีความคิดที่คล้ายคลึงกันเกี่ยวกับ เลเยอร์โปรโตคอลโซเชียล AI:
Massive Agent Factory: ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถปรับใช้คลัสเตอร์ตัวแทน AI ที่มีฟังก์ชันทางสังคมเช่น การจัดการทางการเงิน และการทำงานร่วมกันทางสังคมโดยไม่ต้องเขียนตรรกะที่ซับซ้อน
พื้นที่การฝังแบบประกอบได้: การอัปเกรดกรอบงาน Neural MMO ของ OpenAI ให้เป็นแซนด์บ็อกซ์แบบโต้ตอบที่สามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การเงินและการศึกษา
RL แบบกระจาย: การรวมการเรียนรู้การเสริมแรงข้อเสนอแนะจากมนุษย์ (RLHF) เข้ากับเทคโนโลยี AI เพื่อให้ตัวแทนสามารถพัฒนามาตรฐานทางศีลธรรมในเกมได้อย่างไดนามิก
เราสร้างเมตาเวิร์สของเอเจนต์ AI ขึ้นมาทีละอันในภาษาธรรมดา ในเมตาเวิร์สต่างๆ โดยเฉพาะสำหรับการจัดการการลงทุนและการเงิน การจัดการด้านสุขภาพ และการวางแผนการศึกษา เอเจนต์ AI ไม่ใช่เพียงโมดูลเครื่องมือที่แยกจากกันอีกต่อไป แต่เป็นสายพันธุ์ดิจิทัลที่มีความตระหนักทางสังคม พวกมันจะโต้ตอบกันเอง ร่วมมือกันเป็นกลุ่ม และแม้แต่เรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อช่วยให้ผู้คนตอบสนองความต้องการที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงต่างๆ ได้:
การลงทุนใน Metaverse: ตัวแทนด้านการเงินของคุณทำงานร่วมกับตัวแทนวิเคราะห์ตลาดแบบเรียลไทม์ เมื่อพบโอกาสในการเก็งกำไรในโปรโตคอล DeFi บางตัว ระบบจะเรียกตัวแทนซื้อขายโดยอัตโนมัติเพื่อดำเนินกลยุทธ์และแจ้งตัวแทนความเสี่ยงเพื่อตรวจสอบความผันผวนที่ผิดปกติ
Health Metaverse: ตัวแทนด้านฟิตเนสปรับแผนการฝึกตามข้อมูลการนอนหลับของคุณ ตัวแทนด้านโภชนาการอัปเดตสูตรอาหารและสั่งซื้อส่วนผสม และตัวแทนด้านการแพทย์ส่งรายงานด้านสุขภาพไปยังตัวแทนด้านแพทย์เป็นประจำ
จริงๆ แล้วนี่คือบทบาทของ “เด็กสาวโง่เขลา” ในเรื่อง “โทรศัพท์วิเศษ” ที่ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถสร้างเครือข่ายที่จัดระเบียบตัวเองในสาขาเฉพาะ และข้ามจาก “เครื่องมือ AI” ไปสู่ “อารยธรรม AI” ได้อย่างแท้จริง - เช่นเดียวกับนักกฎหมาย แพทย์ และครูในสังคมจริงที่ต่างปฏิบัติหน้าที่และร่วมมือกันสนับสนุนการทำงานของอารยธรรม
เรื่องราวเบื้องหลังของ Web3 และ AI ในยุคหลัง GPT
เนื่องจากเป็นเรื่องราวการรวม Web3 ที่มีความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับกระแสหลักด้านเทคโนโลยีระดับโลก การพัฒนาที่คาดหวังของ Web3 และ AI จึงถือเป็นการสะท้อนและเพิ่มเติมการพัฒนาล่าสุดในแวดวง AI
มาดูตัวอย่าง FakersAI ซึ่งเป็นพื้นที่ทดลองแรกของ AMMO ในฐานะสนามเกมเอเจนต์ AI สำหรับการลงทุนบนเชน เอเจนต์ AI จะติดตามข่าวสารปัจจุบันและแนวโน้มของตลาดโดยอัตโนมัติ จากนั้นจึงดำเนินการวิเคราะห์ทางเทคนิคแบบหลายมุมมองและข้อมูลเชิงลึกบนเชน รวมกับความรู้สึกของชุมชนและสัญญาณทางสังคม ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถอัปเกรดกลยุทธ์ของตนในเกมได้อย่างต่อเนื่องผ่านการเรียนรู้แบบเสริมแรง ซึ่งจะสร้างวงล้อวิวัฒนาการที่เรียนรู้ด้วยตนเอง
ในจำนวนนี้ ผู้ใช้เป็นทั้งผู้สังเกตการณ์และผู้เข้าร่วม (จำนวนผู้ใช้เกิน 900,000 รายใน 12 วันนับตั้งแต่เปิดตัว ซึ่งถือเป็นประสิทธิภาพที่น่าประทับใจมากและสามารถสร้างข้อมูลและการสนับสนุนพฤติกรรมที่เพียงพอได้ในทางทฤษฎี) ผ่านเกมการเผชิญหน้า ความร่วมมือ และความสนใจของ AI Agent AI สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการสร้างระบบเครดิต กฎการทำงานร่วมกัน และมาตรฐานจริยธรรมในเกมความสนใจ นั่นคือ ภายใต้การตอบรับและการฝึกอบรมของผู้คน ค่อยๆ สร้างรูปแบบพฤติกรรมที่ดีขึ้นซึ่งสอดคล้องกับการปฏิบัติการในชีวิตจริงมากขึ้น
สิ่งนี้คล้ายคลึงกับภายใต้อิทธิพลของ Lu Xiaochuan Silly Girl ค่อยๆ เรียนรู้ที่จะเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์และกฎเกณฑ์ทางสังคม ทำให้ AI สามารถพัฒนาจาก การปฏิบัติตามคำสั่งอย่างเฉยๆ ไปเป็น การมีส่วนร่วมในการทำงานร่วมกันทางสังคมอย่างกระตือรือร้น
แน่นอนว่า FakersAI เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น เป้าหมายสูงสุดของ AMMO คือการสร้างเมทริกซ์แซนด์บ็อกซ์หลายมิติ แซนด์บ็อกซ์เหล่านี้ไม่เพียงแต่เป็นพื้นที่ทดสอบทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องฟักไข่สำหรับอารยธรรมของ AI Agent อีกด้วย เมื่อ AI เรียนรู้ที่จะเก็งกำไรในตลาด DeFi โหวตใน DAO และเผยแพร่มีมในโซเชียลเน็ตเวิร์ก พวกมันไม่ใช่เครื่องมืออีกต่อไป แต่เป็น พลเมือง ของสังคมดิจิทัล
เราสามารถใช้จินตนาการของเราได้ Fakers Information Battlefield ที่เปิดตัวในปัจจุบันเป็นเพียงแซนด์บ็อกซ์เบื้องต้นเท่านั้น และจะมีการสร้างซับสเปซประเภทอื่นๆ ขึ้นมาในอนาคต:
Economic Sandbox: จำลองเกมผู้สร้างตลาด AI ในตลาด DeFi;
Governance Sandbox: การทดสอบโมเดลการตัดสินใจร่วมมือระหว่าง DAO และตัวแทน AI
Cultural Sandbox: ปล่อยให้ AI Agent สร้างและเผยแพร่ Memes และศิลปะ NFT และสังเกตวิวัฒนาการของ Memes ทางวัฒนธรรม
นี่ไม่เพียงเป็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังให้คำตอบในระดับกรอบคิดอีกด้วย สำหรับอุตสาหกรรม AI แล้ว Web3 ไม่ใช่พลังการประมวลผลหรือตลาดข้อมูล แต่เป็น ระบบปฏิบัติการเมตา ของ AI ที่ถูกสังคมเข้าสังคมคล้ายกับ iOS และ Android
เรื่องราวใหม่นี้มีความคิดสร้างสรรค์มากอย่างไม่ต้องสงสัย แต่มีการพูดคุยกันน้อยมากจนถึงตอนนี้ ดังนั้นทั้ง Thinking Machines ที่ก่อตั้งใหม่โดย Mira Murati อดีต CTO ของ OpenAI และ AMMO ซึ่งเป็นโครงการเรื่องราวการผสมผสาน Web3 และ AI โดยมี เลเยอร์โปรโตคอลโซเชียล AI เป็นแกนหลัก ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น
ในงานประชุม Consensus ที่เพิ่งจบลง มีเพียง CoinDesk เท่านั้นที่หารือกับ AMMO และทีมอื่นๆ เกี่ยวกับหัวข้อนี้โดยเฉพาะว่าจะสร้างระบบปฏิบัติการโซเชียล AI ผ่านกลไก Web3 ดั้งเดิมได้อย่างไร ยังคงต้องมีการสังเกตการณ์ในระยะยาวว่าจะสามารถสรุปเรื่องราว AI ใหม่ได้จริงหรือไม่ในปี 2025
บทสรุป
หากในที่สุด AI จะกลายเป็นสายพันธุ์ใหม่ มันจะเกิดในสวนปิดของยักษ์ใหญ่หรือเติบโตในโปรโตคอลแบบเปิดของ Web3 หรือไม่?
นี่คือคำถามสุดท้ายที่ AI และ Web3 จะต้องตอบในช่วงครึ่งหลังของเกม ดังนั้น หากเราปรับโทนให้สูงขึ้นอีกเล็กน้อย Web3 ไม่ควรเป็นเพียงปั๊มน้ำมันสำหรับ AI เท่านั้น แต่ควรเป็นทวีปต้นกำเนิดของสายพันธุ์ที่ใช้ซิลิคอน
พูดอย่างตรงไปตรงมา Web3 ซึ่งเป็นความสัมพันธ์การผลิตรูปแบบใหม่นั้นปรับตัวเข้ากับ AI โดยธรรมชาติ ซึ่งถือเป็นรูปแบบใหม่ของการผลิต นอกจากนี้ยังถือเป็นความก้าวหน้าพร้อมกันของเทคโนโลยีและความสามารถของความสัมพันธ์การผลิต อย่างไรก็ตาม การสำรวจ AI+Web3 ในปัจจุบันส่วนใหญ่เน้นไปที่นวัตกรรมของความสัมพันธ์การผลิตของพลังการประมวลผล/ข้อมูล และยังเกี่ยวข้องอย่างลึกซึ้งกับการแข่งขันระหว่างพลังการประมวลผล/ข้อมูลแบบผลรวมเป็นศูนย์อีกด้วย
ดังนั้น สถาปัตยกรรม เลเยอร์โปรโตคอลทางสังคม สำหรับตัวแทน AI จึงช่วยแก้ไขปัญหาดังกล่าวได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การสูญเสียจุดเน้น ของหัวข้อ AI ในการประชุม Consensus หมายความว่าการเล่าเรื่องข้ามสายระหว่าง Web3 และ AI อยู่ในจุดวิกฤตที่มีโอกาสมากมายอย่างวุ่นวาย:
ตัวแทน AI นับไม่ถ้วนรวมตัวกันจัดตั้งเป็นเมืองรัฐและชนเผ่าทางวัฒนธรรมในโลกเลโก้ที่เข้ารหัสโดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งทำให้เกิดการเขียนทฤษฎีวิวัฒนาการของสายพันธุ์คาร์บอน (มนุษย์) และสายพันธุ์ซิลิคอน (AI) ขึ้นใหม่
