Обзор Hack Seasons Singapore: спикеры рассказывают, как ИИ может ускорить Web3 Разработка

В начале октября, Конференция Hack Seasons в Сингапуре, где собрались ведущие специалисты для изучения последних тенденций в области искусственного интеллекта, Web3, блокчейн и криптовалюта. Одна из самых заметных панелей дня — «Искусственный интеллект: уровень логики и интеллекта». Web3 «Нужны?», посвященный тому, как аналитика на основе искусственного интеллекта может улучшить активность в сети, создавая более быстрые, интеллектуальные и адаптивные экосистемы. Дискуссию модерировал Игорь Лессио , Генеральный директор AIFlow , featured видные деятели, включая Уилл Картер , Технический директор Ламина1 ; Лейн Реттинг , руководитель исследования в Рядом с фундаментом ; Диллон Чен , Основатель и генеральный директор Общий и Аарон Рамирес , инженер-программист ИИ в Оборотная сторона .

Обсуждение началось с признания того, что Web2 и Web3 отличаются по скорости развития, что вызывает вопрос о том, что в настоящее время мешает Web3 от достижения того же темпа, что и Web2.

Участники дискуссии согласились, что Web3 развивается медленнее, чем Web2, но подчеркнул, что это не обязательно недостаток, а, во многом, преимущество. В отличие от Web2, Web3 В приоритете безопасность и окончательность. Web3 требует тщательной реализации защитных барьеров, чтобы гарантировать сохранение децентрализации и чтобы опора на непрозрачные системы, такие как большие языковые модели типа «черных ящиков», не приводила к появлению новых рисков. Web3 Разработчикам предстоит решать уникальные задачи, с которыми Web2 даже не сталкивается.

Группа экспертов также подчеркнула, что человеческие системы в Web3 В централизованном приложении Web2 разработчики могут полагаться на центральную базу данных или Oracle для достижения высокой пропускной способности, быстрых транзакций и масштабируемости, но это достигается ценой централизации. В отличие от этого, использование блокчейна в Web3 Он медленнее и дороже, но обеспечивает неизменность и другие основные децентрализованные функции. Более медленный темп распространяется и на социальный уровень, где децентрализованные процессы управления и принятие решений сообществом способствуют достижению лучших долгосрочных результатов, даже если они замедляют развитие. Экспертная группа отметила, что агенты ИИ могут помочь смягчить некоторые из этих недостатков, автоматизируя повторяющиеся задачи или поддерживая управление, эффективно ускоряя определенные аспекты децентрализованных процессов.

Другой поднятый вопрос заключался в том, что инновации в сфере криптовалют часто остаются незамеченными для конечных пользователей. Такие механизмы, как протоколы консенсуса и уровни социального управления, работают за кулисами, подобно разработкам в сообществе разработчиков открытого ИИ, которые могут отставать от последних передовых исследований на месяцы.

Постоянной темой была безопасность. В отличие от Web2, где скорость часто важнее безопасности, Web3Основное внимание уделяется безопасности и надежности, что, естественно, замедляет циклы выпуска продуктов. Участники дискуссии предположили, что Web3 Команды могут стратегически использовать инструменты ИИ для оптимизации разработки и ускорения запусков без ущерба для безопасности, тем самым сочетая преимущества децентрализации с более эффективным производством.

Баланс децентрализации и искусственного интеллекта: конфиденциальность, прозрачность и многоагентные системы Web3

Разговор перешел на тему децентрализации, основного принципа Web3и как он пересекается с искусственным интеллектом, который часто представляет собой централизованный интеллект. Участники дискуссии обсудили стратегии поддержания децентрализации интеллекта при использовании технологий искусственного интеллекта.

Конфиденциальность в моделях ИИ остаётся проблемой, особенно когда системы работают удалённо. На практике большинство разработчиков ставят производительность выше конфиденциальности для многих приложений. ИИ на устройстве представляет собой один из способов сохранения пользовательских данных для ограниченного числа случаев использования, но такие устройства, как смартфоны, могут запускать только модели ограниченного размера, создавая компромисс между производительностью, возможностями и конфиденциальностью. Группа отметила, что широкая публика часто ставит удобство выше конфиденциальности, выбирая платформы, которые могут эксплуатировать пользовательские данные, приводя в пример такие как WhatsApp и TikTok. Однако небольшие, целевые инструменты, такие как приложения для онбординга, могут выиграть от локальных фреймворков ИИ, которые преобразуют технические данные в удобные для пользователя взаимодействия на основе намерений. Несмотря на эти решения, модели ИИ остаются в значительной степени непрозрачными чёрными ящиками, и необходимы более прозрачные альтернативы.

Выступающие подчеркнули важность открытого и проверяемого обучения моделей, включая криптографические доказательства, гарантирующие надёжность конвейеров ИИ и процессов вывода на устройствах. Они признали, что два года назад были слишком оптимистичны в отношении общественного беспокойства о конфиденциальности и проверяемости. Сегодня, несмотря на ограниченную осведомлённость общественности, существуют сегменты рынка, которые уделяют первостепенное внимание конфиденциальности, что открывает значительные возможности на рынке, объём которого может составить триллион долларов.

Помимо вопросов конфиденциальности, участники дискуссии обсудили текущие ограничения моделей ИИ, отметив, что даже такие продвинутые системы, как ChatGPT В ответ на одни и те же запросы результаты могут быть противоречивыми. Пользовательский опыт, многоагентные системы и процессы принятия решений — ключевые области, требующие улучшения. Что касается доверия, группа экспертов подчеркнула необходимость прозрачности данных, используемых ИИ-агентами.

Заглядывая в будущее, участники дискуссии пришли к выводу, что полагаться на одного поставщика ИИ рискованно. Рекомендуется диверсификация деятельности между несколькими поставщиками, включая модели с открытым исходным кодом. Несколько развивающихся компаний разрабатывают продукты ИИ, не хранящие пользовательские данные и использующие модели с открытым исходным кодом, что создаёт потенциал для усиления конкуренции и появления более децентрализованных решений ИИ, ориентированных на конфиденциальность, в течение следующих пяти лет.

Завершая дискуссию, участники дискуссии обсудили эволюцию пользовательского опыта (UX), отметив явный сдвиг в сторону интерфейсов на основе чата. Они подчеркнули, что следующая крупная волна потребительского опыта DeFi будет сформировано опытом, подобным ChatGPT, где пользователи могут получить доступ к информации за доли секунды. Они также подчеркнули, что эта эволюция потребует переосмысления операционных подходов для полного внедрения нового, оптимизированного пользовательского опыта, особенно с учётом того, что большинство взаимодействий теперь происходит на мобильных устройствах.

Группа отметила, что пользователи всё чаще ожидают немедленных ответов, что делает критически важными как скорость, так и точность. В то же время они подчеркнули важность грамотности пользователей, указав на то, что людям по-прежнему необходимо понимать, как работают большие языковые модели (LLM), включая их ограничения, и что результаты всегда должны быть проверены.