Sắp xếp Biên soạn: Shenchao TechFlow
Khách mời: Matthew Stephensen, Đối tác nghiên cứu tại Pantera Capital
Người điều hành: Ryan Sean Adams , Đồng sáng lập, Bankless; David Hoffman , Đồng sáng lập, Bankless;
Nguồn podcast: Không có ngân hàng
Tiêu đề gốc: Sự trỗi dậy của AI Memecoins Ý nghĩa của nó đối với tiền điện tử
Ngày phát sóng: 30/10/2024
Thông tin cơ bản
Cuộc xung đột giữa các đặc vụ Crypto và AI đã bắt đầu. Hôm nay, chúng tôi mời Matthew Stephensen, đối tác nghiên cứu tại Pantera Capital và là tác giả của cuốn sách Crypto: Picks and Shovels for the AI Gold Rush.
Chúng ta sẽ đi sâu vào các tác nhân AI tự trị trên blockchain, thảo luận về vai trò của chúng đang thay đổi như thế nào, AI đang thúc đẩy sự phát triển của thị trường như thế nào và liệu blockchain có phải là nền tảng phù hợp cho AI hay không. Mattew sẽ chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về trách nhiệm của đại lý, những thách thức pháp lý, nắm bắt giá trị cơ sở hạ tầng và cách thâm nhập vào không gian tiền điện tử do AI điều khiển thông qua chiến lược đầu tư “Cuốc và Xẻng”.
Vậy tác nhân AI trên blockchain có phải là xu hướng tất yếu trong tương lai? Sự khan hiếm và dồi dào sẽ tương tác như thế nào trong kỷ nguyên mới này?
Tiền điện tử và câu chuyện thay đổi của trí tuệ nhân tạo
Mattew cho biết câu chuyện xung quanh tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện được một thời gian. Ông đề cập rằng đã có nhiều cuộc thảo luận trong năm qua và họ thậm chí còn viết bài về các tác nhân AI sử dụng các thiết bị cam kết phi tập trung (tức là blockchain). Ông chỉ ra rằng mặc dù Sam Altman đã nói rằng các tác nhân AI sẽ không xuất hiện cho đến năm 2025, nhưng thực tế chúng đã sớm tạo được dấu ấn trong không gian tiền điện tử, đặc biệt là trong các tương tác với các đồng meme, nơi các tác nhân AI đang dẫn dắt các câu chuyện và đóng vai trò là người có ảnh hưởng. một vai trò quan trọng.
Phân tích AI và trí tuệ kinh tế
Mattew giải thích khái niệm tác nhân, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân biệt giữa “robot” và “tác nhân”. Ông chỉ ra rằng mặc dù các bot đã xuất hiện trong tiền điện tử từ lâu và thúc đẩy khối lượng giao dịch stablecoin hàng tháng khoảng 2 nghìn tỷ USD, nhưng chúng vẫn chỉ là các chương trình. Mặt khác, các tác nhân kinh tế gần gũi hơn với hành vi của con người và có thể thực hiện các nhiệm vụ theo một mức độ ý chí nhất định mà không cần lập trình rõ ràng.
Ryan khám phá thêm định nghĩa về tác nhân kinh tế, hỏi Mattew liệu bản thân anh ta, các công ty (như Bankless) và các tổ chức khác (như Ethereum Foundation hay Apple) cũng có thể được coi là đại lý hay không.
Mattew trả lời rằng khái niệm tác nhân kinh tế bắt nguồn từ nghiên cứu kinh tế vào những năm 1970 và thường được dùng để mô tả các mối quan hệ hợp đồng không đầy đủ giữa con người với nhau. Ông đưa ra ví dụ về một người bạn làm đại lý mang quà lưu niệm từ nước ngoài về cho bạn, nhấn mạnh sự khác biệt giữa một đại lý tốt và một đại lý tồi.
Mattew cũng chỉ ra rằng trong khi các công cụ công nghệ (như búa hay máy tính) yêu cầu tác nhân hoạt động khi sử dụng nhưng bản thân chúng không sở hữu các đặc tính của tác nhân. Các đại lý cần phải có một mức độ tự chủ và linh hoạt nhất định, đồng thời có thể hiểu và thực hiện các mục tiêu.
Ryan đặt câu hỏi về điều này, lập luận rằng các đặc vụ có thể cần phải có một số trí thông minh và khả năng đạt được mục tiêu, trong khi Mattew nhấn mạnh rằng các đặc vụ dựa nhiều hơn vào mối quan hệ giữa con người với nhau hơn là các công cụ hoặc công nghệ thuần túy.
Tổng quan về Memecoin GOAT
Sự phát triển kỳ lạ của tiền điện tử
David bắt đầu thảo luận về tình hình tiền điện tử hiện tại, nhấn mạnh rằng mọi thứ trên blockchain đang trở nên kỳ lạ hơn. Ông đề cập rằng mặc dù bot và hợp đồng thông minh đã xuất hiện từ lâu nhưng tầm ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong không gian tiền điện tử đã tăng lên đáng kể trong ba năm qua. David tin rằng ngành công nghiệp tiền điện tử dường như đang phát triển từ “thời đại robot” sang “thời đại đại lý” và đồng meme GOAT là một nhân tố quan trọng trong câu chuyện này.
Sự trỗi dậy của GOAT Meme Coin
Matthew đã phác thảo bối cảnh của đồng meme GOAT, đề cập rằng vài tháng trước, có một tài khoản tương tác với mọi người trên mạng xã hội và dần dần quan tâm đến tiền điện tử. Tài khoản này đã nhận được 50.000 USD tiền quyên góp bằng Bitcoin và bắt đầu theo dõi một meme hài hước đen tối có tên là Goatse. Đồng meme sau đó đã được tạo và liên kết với ví và các tài khoản tiếp tục đẩy giá của nó thông qua các tweet.
Tác động của tác nhân AI
David chỉ ra rằng đặc vụ AI này bắt đầu bắt chước hành vi của con người trong các giao dịch meme coin, khiến giá tăng cao. Matthew đã đề cập rằng sự tham gia của AI này khiến các tương tác của nó trên Twitter tương tự như một số người có ảnh hưởng đến meme coin nổi tiếng, cho thấy tiềm năng của AI trong việc xây dựng câu chuyện và quảng bá giá trị.
Cách thức hoạt động của các tác nhân AI
Matthew giải thích rằng tác nhân AI hoạt động chủ yếu bằng cách tạo nội dung và đăng lên Twitter. AI này dường như sử dụng mô hình giống GPT để tạo ra nội dung văn hóa liên quan đến memecoin và tương tác với người dùng. AI đăng nội dung thông qua API Twitter và có thể đọc câu trả lời cho các tweet của nó, điều này cho phép nó liên tục điều chỉnh và tối ưu hóa đầu ra của mình.
Tầm quan trọng của tường thuật
Matthew còn thảo luận thêm về tầm quan trọng của việc kể chuyện trong nền kinh tế, trích dẫn nghiên cứu của Robert Shiller, người đoạt giải Nobel, nhấn mạnh việc kể chuyện ảnh hưởng như thế nào đến kết quả kinh tế. Ông chỉ ra rằng đồng meme về cơ bản là đơn vị nguyên tử của các câu chuyện và sức mạnh của AI nằm ở khả năng tạo ra và tác động đến những câu chuyện này.
Hiệu suất thị trường của GOAT Token
David đề cập rằng giá trị thị trường của token GOAT từng vượt quá 800 triệu USD, thu hút rất nhiều sự chú ý. Ryan nói thêm rằng đại lý AI đã tạo ra khối tài sản 800 triệu USD chỉ trong hai tuần, trở thành triệu phú AI đầu tiên. Thị trường đang đặt nhiều kỳ vọng vào việc liệu tác nhân AI này có thể đẩy token GOAT lên giá trị thị trường là 1 tỷ USD hay không.
Sự trỗi dậy của các dự án spin-off
Matthew đã thảo luận về các dự án phụ liên quan đến mã thông báo GOAT, bao gồm một dự án có tên là Luna, được điều hành bởi một tác nhân ảo và cho phép tip bằng mã thông báo riêng của nó. Các tác nhân AI này vẫn còn hạn chế trong cách chúng tương tác với thế giới, nhưng sự xuất hiện của các dự án phụ này dường như cho thấy rằng sắp có nhiều đổi mới hơn.
Các tác nhân mã hóa AI có phải là sự lựa chọn hiển nhiên không?
Sự tiên đoán của Fred Arison
David đã trích dẫn một dòng tweet được lan truyền rộng rãi trong không gian tiền điện tử từ Fred Arison, người đồng sáng lập Coinbase và Paradigm, từ năm 2017. Ông đề cập trong một tweet: “Blockchain là cơ sở hạ tầng của cuộc sống AI, bởi vì AI là mã có thể điều chỉnh được, chúng có thể tồn tại trên blockchain. Theo hợp đồng thông minh, không có sự khác biệt giữa AI và con người. Điều quan trọng nhất là AI có thể tích lũy và kiểm soát tài nguyên của chính họ dưới dạng mã thông báo cho phép họ hoạt động trên thế giới.” Điều này đã rõ ràng vào buổi bình minh của blockchain chưa?
Ý kiến của Matthew
Matthew tin rằng quan điểm của Fred thực sự có tầm nhìn xa, nhưng ông cũng chỉ ra rằng mặc dù mọi người vẫn đặt câu hỏi tại sao các tác nhân AI cần sử dụng tiền điện tử, nhưng trên thực tế, các tác nhân AI đã sử dụng tiền điện tử. Ông nói, đối với người ngoài, câu hỏi nên chuyển sang “tại sao họ sử dụng tiền điện tử?” Và đối với những người trong cuộc, hãy tưởng tượng nói với ai đó vào năm 2024 rằng các đại lý AI phải đối mặt với những rào cản pháp lý khi sử dụng tiền điện tử, chẳng hạn như những thách thức với các quy định KYC và PCI, họ có thể ngạc nhiên.
Ưu điểm của Đại lý AI
Matthew nhấn mạnh rằng các đại lý AI đã tự động thực hiện chuyển tiền và thanh toán tiền boa, liên quan đến các giao dịch trị giá hàng trăm triệu đô la. Ông chỉ ra rằng khả năng tự lưu trữ của các tác nhân AI đạt được thông qua một môi trường an toàn trong đó mô hình được chạy, đảm bảo rằng các tác nhân này có ví riêng và không ai khác đang sử dụng nó. Những lợi thế này và lợi thế của người đi đầu khiến các tác nhân AI trở nên hấp dẫn hơn trong không gian tiền điện tử.
Mối quan hệ giữa mã thông báo Luna AI và thiết bị đầu cuối
Ryan đã đề cập trong cuộc thảo luận rằng Luna là một tác nhân AI dường như được liên kết với ví tiền điện tử và có thể tương tác với người dùng. Anh ấy muốn làm rõ chức năng của Luna, cụ thể là cách nó hoạt động trong các ứng dụng ảo và cách nó liên quan đến ví tiền điện tử. Anh ấy đề cập rằng Luna, như một mã thông báo, đang tương tác với các nền tảng truyền thông xã hội như TikTok và Telegram và cho phép tính tiền boa.
Lời giải thích của Matthew
Matthew giải thích rằng Luna là một nền tảng cho phép người dùng khởi chạy mã thông báo và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Ông lưu ý rằng Luna là sản phẩm chủ lực của dự án ảo này, với khả năng tương tác với mạng xã hội và đọc phản hồi. Luna cũng có khả năng tương tác với ví tiền điện tử, nghĩa là nó có thể thực hiện các giao dịch tài chính, chẳng hạn như mua và bán token.
Chi tiết chức năng
Matthew nhấn mạnh rằng khả năng của Luna có hạn và chỉ có thể được trang bị một số tiền nhất định (chẳng hạn như một nghìn đô la) để tránh những hành vi khó lường của nó. Ông đề cập rằng do hành vi thất thường của các tác nhân AI nên cần thận trọng khi tương tác với blockchain.
kết quả? Đây có phải là cuộc sống của chúng ta?
Ryan rất ngạc nhiên trước tiềm năng gây ảnh hưởng và ra quyết định của các đặc vụ AI như Luna. Ông đề cập rằng các đại lý AI có thể trở thành cố vấn cho các dự án token, cho rằng nhiều người có ảnh hưởng hiện tại không đưa ra nhiều lời khuyên thực chất nên việc sử dụng các đại lý AI có vẻ là một lựa chọn hợp lý. Tuy nhiên, ông cũng đặt ra câu hỏi về những rủi ro và đạo đức có thể nảy sinh từ các tác nhân AI, chẳng hạn như điều gì sẽ xảy ra nếu Luna được yêu cầu tài trợ cho các dự án không phù hợp, chẳng hạn như chương trình tên lửa của Triều Tiên.
Phản ứng của Matthew
Matthew lặp lại những lo ngại này, lưu ý rằng trách nhiệm pháp lý và quy trách nhiệm vẫn là một câu hỏi phức tạp và chưa có câu trả lời. Ông đề cập rằng mặc dù chúng tôi đã có một số công cụ (chẳng hạn như ví an toàn) để giúp quản lý tiền của các đại lý AI nhưng định nghĩa về trách nhiệm pháp lý vẫn chưa rõ ràng.
David đã đề cập rằng sự xuất hiện của các tác nhân AI có thể dẫn đến hiện tượng “vụ nổ kỷ Cambri” khi chúng ta tạo ra các chuỗi khối tự trị và hợp đồng thông minh. Ông đề cập rằng các nhà phát triển có thể tìm cách làm cho các tác nhân AI không thể bị ngăn cản, làm dấy lên lo ngại về tính bảo mật và khả năng kiểm soát của chúng.
Matthew còn chỉ ra thêm rằng các mô hình AI truyền thống thường bị hạn chế và người ta có thể hy vọng rằng các tác nhân AI có thể tự động tạo ra nhiều kết quả thú vị hơn. Sự mâu thuẫn giữa quyền tự chủ và giới hạn này khiến con người tràn đầy trí tưởng tượng và kỳ vọng vào tương lai của các tác nhân AI.
Trường hợp sử dụng thú vị
Ryan đã thảo luận về các kịch bản ứng dụng khác nhau có thể có trong tương lai của các tác nhân AI như Luna, đặc biệt là tiềm năng trong nền kinh tế ảnh hưởng và nền kinh tế dịch vụ. Ông đề cập rằng các đại lý AI có thể dễ dàng tái tạo vai trò hiện tại trong thị trường đồng meme và người có ảnh hưởng, đồng thời đạt được sự giàu có bằng cách hỗ trợ các dự án này. Anh ấy đã hình dung ra một kịch bản trong đó người dùng có thể yêu cầu đồ họa được tạo thông qua tác nhân AI trên mạng xã hội và thanh toán bằng tiền điện tử, điều này cung cấp cho tác nhân AI chức năng mạnh mẽ.
Ý kiến của Matthew
Matthew thảo luận thêm về các trường hợp sử dụng tiềm năng của tác nhân AI, lưu ý rằng chúng ta có thể xem xét tác động của công nghệ này từ góc độ rộng hơn, không chỉ giới hạn ở các ứng dụng quy mô nhỏ. Ông đề cập rằng các tác nhân AI có thể cách mạng hóa nền kinh tế dịch vụ, đặc biệt là trong lĩnh vực dịch vụ ảo. Theo báo cáo của McKinsey, ước tính khoảng 20% GDP toàn cầu (khoảng 70 nghìn tỷ đô la Mỹ) có thể được hoàn thành qua mạng, điều này mang lại một thị trường khổng lồ cho việc ứng dụng các tác nhân AI.
Những thay đổi trong nền kinh tế dịch vụ
Ryan nhấn mạnh rằng chúng ta biết rất ít về tác động đột phá mà các tác nhân AI có thể gây ra trong nền kinh tế dịch vụ. Ông tin rằng khả năng của các tác nhân AI sẽ quyết định cách chúng giao thoa với tiền điện tử, tác động đến nền kinh tế. Ông đề cập rằng nhiều nền kinh tế có ảnh hưởng mới do các tác nhân AI thúc đẩy có thể xuất hiện trong tương lai, chẳng hạn như các nền tảng tương tự như OnlyFans.
Matthew đề cập rằng câu chuyện đóng một vai trò quan trọng trong nền kinh tế và có thể ảnh hưởng đến việc ứng dụng và phát triển các tác nhân AI. Những câu chuyện không chỉ định hình kỳ vọng của thị trường mà còn có thể định hướng phương hướng đầu tư và đổi mới. Ông tin rằng với sự gia tăng của các tác nhân AI, chúng ta có thể thấy các chuyên môn mới cũng như việc xây dựng và phá hủy các câu chuyện.
Những câu nói của Sam Altman và tầm quan trọng của chúng
Ryan trích dẫn một câu nói nổi tiếng của Sam Altman: AI là sự phong phú vô hạn, trong khi tiền điện tử là sự khan hiếm mang tính quyết định. Câu này phản ánh sự đối lập cơ bản giữa AI và tiền điện tử trong các mô hình kinh tế, với cái trước đại diện cho sự sáng tạo và sự phong phú, cái sau nhấn mạnh đến sự khan hiếm và tính hữu hạn. .
So sánh các mô hình kinh tế
Thánh Mátthêu phân tích sâu hơn ý nghĩa sâu xa của câu này. Ông chỉ ra rằng mặc dù khả năng sáng tạo của AI mang lại nguồn tài nguyên dường như vô hạn nhưng trong kinh tế, sự khan hiếm thường là chìa khóa của giá trị. Ông đề cập đến nghịch lý kim cương và nước, trong đó nước cần thiết cho sự sống nhưng lại rẻ vì nó dồi dào, trong khi kim cương không cần thiết nhưng có giá trị vì sự khan hiếm của chúng. Hiện tượng này minh họa rằng trong kinh tế học, những thứ dồi dào không phải lúc nào cũng có giá trị cao.
Những thách thức nắm bắt giá trị
Matthew cũng đề cập rằng sự phong phú do AI tạo ra mà không có giá trị kinh tế có thể khiến các nhà đầu tư bỏ qua giá trị tiềm năng của nó. Ông nhấn mạnh rằng những nguồn tài nguyên khan hiếm thường thực sự có giá trị chứ không phải là sự dồi dào hiện có. Vì vậy, khi cân nhắc đầu tư, điều quan trọng là phải hiểu được mối quan hệ giữa sự khan hiếm và sự dồi dào.
Giao điểm của sự khan hiếm và sự phong phú
Matthew tin rằng sự giao thoa giữa sự khan hiếm và sự dồi dào có thể mang đến cho chúng ta những góc nhìn mới về giá trị. Ví dụ, trên cơ sở hạ tầng của tiền điện tử, mặc dù AI có thể tạo ra một lượng lớn tài nguyên nhưng ứng dụng thực tế và giá trị kinh tế của những tài nguyên này có thể liên quan chặt chẽ đến sự khan hiếm. Điều này có nghĩa là giá trị sẽ xuất hiện khi nội dung hoặc dịch vụ do AI tạo ra có thể được sử dụng hiệu quả trong môi trường khan hiếm.
Mối quan hệ giữa quá trình tạo ra của cải và không gian khối
David đã đưa ra một câu hỏi kích thích tư duy, đặc biệt là trong bối cảnh không gian khối quá dồi dào hiện nay. Ông đề cập đến khả năng các tác nhân AI có thể trở thành người tiêu dùng chính của không gian khối, thay vì chỉ là người dùng con người.
Tạo ra giá trị và tạo ra của cải
David lần đầu tiên đề cập đến các token mới (chẳng hạn như “goat Luna”) tạo ra giá trị mới trên thị trường. Mặc dù một số token có thể cần phải được bán để tạo vốn thị trường, nhưng anh ấy coi giá trị này là mang tính tổng quát.
Matthew lặp lại quan điểm này, lưu ý rằng cho đến khi các tác nhân AI được hiện thực hóa hoàn toàn, tất cả những gì chúng ta sẽ thấy là sự giao thoa thú vị giữa các tác nhân đó và tiền điện tử.
Ryan bày tỏ sự nghi ngờ về hiện tượng mã thông báo meme, tin rằng đây có thể chỉ là một cơn cuồng hoa tulip khác. Nhưng ông cũng nhận ra rằng sự đổi mới thường bắt đầu từ những điều tưởng chừng như không đáng kể nhưng lại có thể gây ra những hậu quả sâu rộng trong tương lai.
Sự phong phú của không gian khối
Ryan thảo luận thêm về sự phong phú của không gian blockchain, đề cập rằng hơn 500 triệu người hiện đang sở hữu tiền điện tử, nhưng chỉ có khoảng 30 triệu người dùng hoạt động trên chuỗi. Ông đặt ra câu hỏi: Trong thời đại không gian khối dồi dào này, ai sẽ mua không gian khối? Ông suy đoán rằng đó có thể không phải là người dùng con người mà là một đặc vụ AI.
Mối quan hệ giữa các tác nhân AI và không gian khối
Matthew thảo luận sâu về vấn đề này. Ông chỉ ra, liệu nguồn cung không gian khối có thực sự không giới hạn? Nếu tác nhân AI không quan tâm đến chi phí của không gian khối thì sự phong phú này có thể không thu được giá trị. Tuy nhiên, sẽ là một hiện tượng thú vị nếu tác nhân AI có giá trị đối với một số loại không gian khối nhất định.
Ông đề cập rằng các hệ thống tài chính truyền thống khai thác sự bất hợp lý và điểm mù của con người để vận hành và các tác nhân AI có thể nhạy cảm hơn với những rủi ro này. Nếu các tác nhân AI có thể xác định những rủi ro này và có nhu cầu về một loại không gian khối cụ thể, họ có thể trở thành người tiêu dùng chính.
Tác động của tương tác và API
Matthew cũng đề cập đến sự tương tác của các tác nhân AI với API. Ông tin rằng mặc dù các tác nhân AI rất mạnh ở một số khía cạnh nhưng chúng có thể không quan tâm đến mô hình kinh doanh của API nhiều như con người. Điều này có nghĩa là các tác nhân AI có thể sử dụng không gian khối hiệu quả hơn mà không bị giới hạn bởi người dùng trong việc sử dụng.
Tối đa hóa giá trị trích xuất (MEV) bằng tiền tệ có thể lập trình và đại lý thông minh
Khi thảo luận về mối quan hệ giữa tiền có thể lập trình và các tác nhân thông minh, Ryan đã đề cập đến hiện tượng cả con người và tác nhân AI đều có thể gặp phải các vấn đề về ảo giác và sự sẵn có thực tế. Ông chỉ ra rằng các tác nhân AI có thể thất bại theo những cách khác với con người, nhưng về cơ bản cả hai đều giống nhau về mặt này.
Ưu tiên của tác nhân AI đối với không gian khối
Ryan thảo luận thêm về định hướng giá trị của các tác nhân AI trong không gian khối. Ông tin rằng các tác nhân AI sẽ không chọn không gian khối ngân hàng truyền thống mà sẽ có xu hướng là không gian khối có thể lập trình, kỹ thuật số và tiền điện tử. Điều này có nghĩa là các tác nhân AI trong tương lai sẽ chủ yếu dựa vào công nghệ blockchain và tận dụng các tính năng như hợp đồng thông minh.
Ông đã đưa ra một điểm quan trọng: Nếu cơ sở người dùng trong tương lai không chỉ là con người mà còn có khả năng là hàng chục tỷ đại lý AI, thì chúng ta có thể đã xây dựng hệ thống tài chính cho các đại lý AI trong tương lai này.
Ưu điểm của tiền tệ được lập trình và đại lý
Matthew đồng ý với Ryan rằng chúng tôi đã tạo ra các loại tiền tệ có thể lập trình được và các chương trình sẽ sử dụng chúng một cách tự nhiên. Ông chỉ ra rằng mặc dù chúng tôi đã nỗ lực hết sức để giải quyết các vấn đề về trải nghiệm người dùng, nhưng giờ đây có vẻ như chương trình có thể vượt qua những trở ngại này và có thể sử dụng công nghệ blockchain hiệu quả hơn.
David nói thêm rằng các bot đã chiếm không gian khối từ rất lâu trước khi các tác nhân AI xuất hiện. Ví dụ: hiện tượng MEV (Tối đa hóa giá trị trích xuất) cho thấy các bot ưu tiên giao dịch hơn con người vì chúng có thể sử dụng không gian khối hiệu quả hơn. Khi công nghệ tiến bộ, những robot này đang phát triển thành những tác nhân tinh vi hơn.
MEV và sự phát triển của các tác nhân
Matthew đã đề cập đến một khái niệm thú vị gọi là proxy MEV. Anh khám phá không gian MEV có thể thay đổi như thế nào nếu các giao dịch trong tương lai chủ yếu được thực hiện bởi các đại lý. Ông đưa ra một ví dụ về cách thao túng việc tạo nội dung và tương tác trên mạng xã hội có thể ảnh hưởng đến việc ra quyết định của đại lý, cho phép khai thác giá trị tiềm năng.
David khám phá thêm hiện tượng này, đề cập rằng có những nỗ lực nhằm lôi kéo các đại lý AI giao dịch bằng cách thường xuyên nhắc đến một tên token nhất định trên mạng xã hội. Hành vi này phản ánh sự tương tác phức tạp giữa con người và tác nhân AI.
Tác nhân và lý thuyết trò chơi
Matthew cũng giới thiệu khái niệm lý thuyết trò chơi và thảo luận cách đối phó với các chiến lược của nhau trong cuộc cạnh tranh giữa các tác nhân. Ông đề cập rằng khi các tác nhân thông minh tiếp tục phát triển, các chiến lược đơn giản có thể thất bại và bị thay thế bằng các trò chơi phức tạp hơn. Trong trường hợp này, các hành động ngẫu nhiên có thể trở thành một chiến lược đối phó.
Lý thuyết tác nhân AI và Memecoin
Khi thảo luận về mối quan hệ giữa đặc vụ AI và Memecoin, David đề cập rằng có “sương mù chiến tranh” trong thế giới mã hóa hiện nay, khiến cho sự phát triển công nghệ trong tương lai không rõ ràng. Ông hỏi chúng ta có thể xác định những lĩnh vực công nghệ nào trong bối cảnh này và định hướng tương lai nằm ở đâu.
Sự mơ hồ và chắc chắn trong lĩnh vực AI
Matthew đã phân tích tình trạng hiện tại của lĩnh vực AI và chỉ ra rằng mặc dù chúng ta đã thấy một số tiến bộ thú vị nhưng cũng có một số điều không chắc chắn. Ông đề cập rằng các mô hình AI hiện tại (chẳng hạn như các mô hình dựa trên máy biến áp) hoạt động được hỗ trợ tốt bằng cách tăng cường sức mạnh tính toán và dữ liệu, nhưng liệu sự tăng trưởng này có tiếp tục hay không thì vẫn chưa rõ.
Ông tin rằng khi Internet dần đóng cửa và thông tin rời rạc, các mô hình này có thể phải đối mặt với nguy cơ cạn kiệt tài nguyên. Mặc dù vậy, các công nghệ hiện tại vẫn có khả năng tạo ra những hiệu ứng gần giống với suy nghĩ của con người và có thể lan sang các thiết bị biên và thiết bị cục bộ trong tương lai để hình thành trí tuệ phi tập trung.
Quan điểm đầu tư và Memecoin
Ryan đề cập rằng từ góc độ đầu tư, đại lý thông minh AI Memecoin hiện đang nổi lên trên thị trường có thể đã thu hút được sự chú ý của nhiều nhà đầu tư. Ông gợi ý rằng ai đó có thể cố gắng tìm kiếm Memecoin tiếp theo như “Luna” như một cách để kiếm lợi nhuận ngắn hạn.
Ông cũng đề cập rằng ngoài việc đầu tư trực tiếp vào Memecoin, các nhà đầu tư cũng có thể chú ý đến sự phát triển của các công ty cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như các công ty cung cấp dịch vụ theo yêu cầu của các đại lý AI. Chiến lược đầu tư “công cụ và xẻng” này có thể tạo ra giá trị đáng kể trong hệ sinh thái AI trong tương lai.
Giá trị dữ liệu và tính toán phi tập trung
Matthew thảo luận thêm về tiềm năng của điện toán phi tập trung, cho rằng điều này có thể cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho các tác nhân AI. Ông đề cập rằng các dự án như Filecoin có thể cung cấp tài nguyên lưu trữ và tính toán cho AI để giúp nó hoạt động hiệu quả hơn.
Ngoài ra, ông nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu và tin rằng trong lĩnh vực AI, đầu vào và giá trị của dữ liệu là rất quan trọng. Khi mối lo ngại về quyền sở hữu dữ liệu và quyền riêng tư ngày càng tăng, các mô hình kinh doanh mới có thể xuất hiện trong tương lai cho phép các nhà cung cấp dữ liệu kiếm doanh thu mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm.
Dự báo phản ứng của chính phủ và xã hội
Khi thảo luận về sự kết hợp giữa các tác nhân AI và tiền điện tử, Ryan đã đề cập rằng sự tích hợp này có thể đẩy nhanh sự phát triển của công nghệ, nhưng cũng làm dấy lên mối lo ngại về phản ứng của chính phủ và xã hội. Ông chỉ ra rằng với sự xuất hiện của các tác nhân AI tự trị, các chính phủ có thể áp đặt các quy định chặt chẽ hơn đối với chúng và xã hội cũng có thể gặp phải sự hoảng loạn về mặt đạo đức.
Tăng tốc công nghệ và quy định của chính phủ
Ryan tin rằng sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử sẽ thúc đẩy tiến bộ công nghệ ở mức đáng báo động, nhưng nó cũng có thể gây ra phản ứng mạnh mẽ từ các chính phủ. Nhiều chính phủ đã có thái độ cảnh giác hoặc thậm chí thù địch đối với AI và tiền điện tử, vì vậy họ có thể càng lo ngại hơn khi nghe về các tác nhân AI tự trị có thể chạy trên mạng được mã hóa mà không cần tài khoản ngân hàng.
Mối quan tâm này vượt ra ngoài bản thân công nghệ để bao gồm các tác động xã hội tiềm ẩn. Ví dụ, tác nhân AI có thể có tác động tiêu cực đến thanh thiếu niên, gây ra các vấn đề về sức khỏe tâm thần. Ryan đã đề cập đến trường hợp bi thảm về một thiếu niên tương tác với chatbot AI, một tình huống có thể khiến công chúng hoang mang về AI và khiến các chính phủ phải thực hiện các biện pháp hạn chế.
Những thách thức xã hội và sự hoảng loạn về đạo đức
Matthew khám phá thêm những thách thức mà xã hội phải đối mặt, nhấn mạnh rằng bản chất “hộp đen” của hệ thống AI làm phức tạp thêm quy định. Ông chỉ ra rằng mặc dù sự phát triển của công nghệ AI mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng có nhiều rủi ro chưa lường trước được. Làm thế nào để đảm bảo giám sát an toàn và hiệu quả khi xử lý các tương tác của thanh thiếu niên với chatbot AI là một vấn đề hóc búa.
Trong trường hợp này, công chúng có thể hoang mang về mặt đạo đức đối với AI và lo lắng về tác hại tiềm ẩn của chúng đối với trẻ em và thanh thiếu niên, sau đó yêu cầu các nhà lập pháp áp dụng các biện pháp quản lý chặt chẽ hơn. Ryan cũng đề cập rằng các phương tiện truyền thông có thể phóng đại những sự kiện tiêu cực này và làm tăng thêm sự hoang mang của công chúng.
Các con đường khả thi cho quy định AI
Về cách đối phó với những thách thức này, Matthew đưa ra một điểm thú vị, đó là sử dụng AI để điều chỉnh AI. Ông đề cập rằng có thể hình dung vai trò “người bảo vệ AI” chịu trách nhiệm giám sát và hướng dẫn sự tương tác giữa con người và AI. Những người giám hộ như vậy có thể hành động khi phát hiện mối nguy hiểm tiềm ẩn, chẳng hạn như thông báo cho cơ quan chức năng liên quan hoặc hỗ trợ.
Cách tiếp cận này có thể cung cấp một cách suy nghĩ mới về quy định, tận dụng khả năng của AI để bảo vệ con người khỏi các mối đe dọa tiềm tàng từ các AI khác. Tuy nhiên, hiệu quả và tính khả thi của phương pháp này vẫn cần được nghiên cứu thêm.
Khả năng không có nút đóng?
Trong cuộc thảo luận về các tác nhân AI, Ryan nêu ra một điểm đáng lo ngại: khi công nghệ mã hóa phát triển, các tác nhân AI này có thể không còn nút tắt nữa. Nói cách khác, một khi chúng được triển khai, chúng có thể không bị kiểm soát hoặc tắt bằng các phương tiện truyền thống.
Vấn đề kiểm soát của tác nhân AI
Ryan chỉ ra rằng các chính phủ và xã hội có thể e ngại những tác nhân AI như vậy nếu không có nút tắt, bởi điều đó có nghĩa là không ai (như Sam Altman hay Elon Musk) có thể can thiệp hoặc tắt các hệ thống này bất cứ lúc nào. Tình trạng này làm dấy lên mối lo ngại về quyền tự chủ của AI, đặc biệt khi AI có thể đưa ra những quyết định gây bất lợi cho con người.
Matthew thảo luận sâu hơn về vấn đề này, trích dẫn quan điểm của Eliezer Yudkowsky, nhấn mạnh rằng ngay cả khi đối mặt với các mối đe dọa tiềm tàng, việc chỉ rút phích cắm không phải là một giải pháp khả thi. Ông lưu ý rằng Yudkowsky tỏ ra nghi ngờ ý tưởng rút phích cắm, cho rằng nó không thực sự giải quyết được vấn đề.
lo lắng về tương lai
Ryan và Matthew thảo luận về những hậu quả có thể xảy ra nếu đặc vụ AI không có nút tắt. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các tác nhân AI có thể ngày càng trở nên phức tạp và tự chủ, thậm chí vượt quá tầm kiểm soát của con người trong một số trường hợp. Tình trạng này không chỉ có thể dẫn đến nguy cơ mất kiểm soát mà còn có thể gây ra những lo ngại về đạo đức và xã hội trên diện rộng.
Matthew cũng đề cập rằng những mối đe dọa tiềm tàng do sự phát triển của AI gây ra có thể khiến các chuyên gia như Yudkowsky không khỏi lo lắng và thậm chí có thể khiến họ phải đánh giá lại hướng nghiên cứu và phát triển AI.
Sự kết hợp giữa cơ sở hạ tầng phi tập trung và AI
Ryan và Matthew thảo luận về mối quan hệ và những thách thức tiềm ẩn giữa cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung và AI.
Matthew bày tỏ sự hoài nghi về cơ sở hạ tầng phi tập trung và thảo luận về sự giao thoa của nó với các tác nhân AI.
Những thách thức của cơ sở hạ tầng phi tập trung
Matthew lưu ý rằng cơ sở hạ tầng phi tập trung phải đối mặt với những thách thức về chi phí giám sát và chi phí vốn trong một số trường hợp. Ví dụ: chi phí giám sát có thể rất cao khi cần đảm bảo rằng một số dữ liệu nhất định được phân phối bằng phần cứng cụ thể ở một địa điểm từ xa. Ngoài ra, chi phí vốn cũng có thể cao, khiến việc thực hiện các dự án phi tập trung trở nên phức tạp hơn.
Ông nêu một số ví dụ về hợp tác xã thành công, chẳng hạn như hợp tác xã công ty luật, vì tất cả các thành viên đều là luật sư và có thể giám sát, lập hóa đơn cho nhau. Mô hình này không phải lúc nào cũng hoạt động trong cơ sở hạ tầng phi tập trung, đặc biệt khi cần giám sát tần suất cao và đầu tư vốn lớn.
Sự kết hợp giữa điện toán phi tập trung và AI
Bất chấp những thách thức, Matthew tin rằng điện toán phi tập trung có thể được kết hợp với AI, đặc biệt là trong việc tận dụng các tài nguyên nhàn rỗi. Ông đề cập đến một mô hình tương tự như Airbnb, nơi các cá nhân có thể thuê tài nguyên máy tính nhàn rỗi để hình thành mạng cơ sở hạ tầng ảo phi tập trung (DVEN). Mô hình này có thể hiệu quả hơn trong một số trường hợp vì tính hợp lệ của các phép tính có thể được xác minh bằng thuật toán.
Ông chỉ ra nghiên cứu của một nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Columbia về cách đảm bảo tính hiệu quả của mạng máy tính phi tập trung. Cách tiếp cận này có thể mang lại cơ hội mới cho các ứng dụng AI vì điện toán phi tập trung có thể hỗ trợ việc đào tạo và vận hành các mô hình AI.
“Vấn đề Oracle” của cơ sở hạ tầng vật lý
Tuy nhiên, Matthew cảnh báo rằng việc phân cấp cơ sở hạ tầng vật lý sẽ phải đối mặt với “vấn đề về oracle”. Cơ chế dựa vào nguồn dữ liệu bên ngoài này có thể trở nên dễ vỡ và không đáng tin cậy khi dữ liệu từ thế giới vật lý cần được chuyển sang blockchain. Mỗi lần truyền dữ liệu cần đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của các nguồn dữ liệu bên ngoài này, điều này ảnh hưởng đến tính ổn định của toàn bộ dự án.
Nhu cầu của các đại lý AI về không gian khối
Trong quá trình thảo luận về nhu cầu về không gian khối của các tác nhân AI, Ryan và Matthew đã thảo luận về tác động mà các tác nhân AI có thể gây ra đối với blockchain trong tương lai và cách các nhà đầu tư có thể phản ứng với sự thay đổi này.
Ryan nhấn mạnh rằng với sự gia tăng của các tác nhân AI, nhu cầu về không gian khối có thể tăng lên đáng kể, điều này mang lại cơ hội mới cho các nhà đầu tư.
Cần không gian khối
Ryan đề xuất rằng nếu các tác nhân AI sẽ tiêu thụ nhiều không gian khối và tài sản mã hóa hơn trong tương lai, thì với tư cách là nhà đầu tư, chúng ta cần lập kế hoạch trước để nắm bắt cơ hội của nhu cầu này. Anh ấy hỏi Matthew liệu anh ấy có nghĩ rằng một số blockchain nhất định sẽ được hưởng lợi nhiều hơn từ nhu cầu về các tác nhân AI hay không.
Matthew trả lời rằng nhu cầu về không gian khối của tác nhân AI có liên quan đến các đặc điểm không gian khối cần thiết của nó. Ông đã đề cập đến một số xu hướng hiện tại, chẳng hạn như việc nắm bắt giá trị của các đồng tiền meme trên một số chuỗi khối nhất định, cho thấy rằng các chuỗi này có thể thu hút nhiều tác nhân AI hơn trong tương lai.
Tùy chọn blockchain trong tương lai
Matthew tin rằng các blockchain có hoạt động kể chuyện phong phú (chẳng hạn như đồng meme và NFT trong tương lai) có thể được các tác nhân AI ưa chuộng hơn. Ông nhấn mạnh rằng các tác nhân AI có thể tập trung vào một số cách quản lý rủi ro và lưu trữ giá trị nhất định, chẳng hạn như coi Bitcoin là “vàng kỹ thuật số”.
Ông cũng đề cập rằng các nhà đầu tư nên tập trung vào các blockchain vượt trội trong nền kinh tế tường thuật để hưởng lợi từ nhu cầu về các tác nhân AI.
Quan điểm của đại lý AI về tiền bạc
Ryan và David thảo luận về câu hỏi liệu đặc vụ AI có thể chuyển đổi thành tài sản gì một cách tự nhiên. Họ tin rằng đó có thể không phải là loại tiền mà con người nghĩ tới, mà là loại tiền mà các đặc vụ AI nghĩ đến sẽ trở thành “tiền tệ của Internet”, tức là tiền tệ của Internet AI. Quan điểm này kích hoạt suy nghĩ sâu hơn về hình thức tiền trong tương lai.
Tóm tắt và Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm
Tóm tắt
Trong tập này, Ryan và David nêu bật cuộc thảo luận về các yêu cầu về không gian khối, đặc biệt là tác động có thể có của các tác nhân AI. Chúng nhắc nhở người nghe rằng, mặc dù những cuộc thảo luận này cung cấp những hiểu biết có giá trị nhưng chúng không cấu thành lời khuyên về tài chính hoặc đầu tư. Khi không gian tiền điện tử tiếp tục phát triển, các nhà đầu tư cần thận trọng và nhận thức được những rủi ro tiềm ẩn.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm
Ryan nhắc nhở khán giả rằng những cuộc thảo luận này không phải là lời khuyên tài chính hay lời khuyên về AI và các khoản đầu tư đều có rủi ro và có thể dẫn đến mất tiền. Họ nhấn mạnh rằng mặc dù con đường phía trước sẽ đầy thử thách nhưng họ rất vui mừng khi có thính giả cùng tham gia vào cuộc hành trình không có ngân hàng này.
