Hội thảo Hack Seasons Singapore khám phá tương lai của các tác nhân AI, điện toán phi tập trung và quản trị chuỗi

Vào đầu tháng 10, Hội nghị Hack Seasons tại Singapore đã quy tụ các nhà công nghệ, nhà đầu tư và nhà đổi mới từ khắp nơi trên thế giới để khám phá tương lai của blockchain và AI. Một trong những sự kiện sân khấu chính được mong đợi nhất là buổi thảo luận chuyên đề với chủ đề “AI On Chain: Liệu các giao thức có sắp tự suy nghĩ?” do Tomer Sharoni , Giám đốc điều hành của Địa chỉ . 

các bảng điều khiển featured một đội hình nổi bật, bao gồm Evgeny Ponomarev , Đồng sáng lập của fluence , Micheal Heinrich , Sáng lập của 0G , Jack Collier , CGO của io.net và Clark Alexander , Giám đốc AI tại Argentum AI . Cuộc thảo luận đã đưa ra một cuộc khám phá sâu sắc về cách giao điểm của Web3 và AI có thể định hình bối cảnh kỹ thuật số trong những năm tới.

Buổi trò chuyện bắt đầu với các diễn giả phân tích các ứng dụng thực tế hiện tại của tác nhân AI trong sản xuất, cũng như các trường hợp sử dụng vẫn còn nhiều tham vọng hoặc khó có thể thành hiện thực. Các diễn giả nhấn mạnh vào phạm vi ứng dụng thực tế rộng lớn của tác nhân AI, lưu ý rằng thuật ngữ này thường đề cập đến việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong tự động hóa doanh nghiệp. Trong nhiều trường hợp, tác nhân AI hoạt động mà không cần giao diện đàm thoại, xử lý các tác vụ như hỗ trợ khách hàng, tự động hóa bán hàng, thu thập dữ liệu và lập hồ sơ. Mặc dù những ứng dụng này đã được áp dụng rộng rãi, nhưng giấc mơ lâu dài vẫn là tạo ra các tác nhân AI có khả năng suy nghĩ như con người. Hiện tại, kiến ​​trúc của các mô hình hiện có không thể tái tạo trí thông minh ở cấp độ con người.

Các diễn giả nhấn mạnh rằng các tác nhân AI hiệu quả nhất khi được sử dụng để tự động hóa các tác vụ ở cấp độ hệ điều hành. Các mô hình đã được đào tạo dựa trên các hiện vật do con người tạo ra qua hàng thiên niên kỷ, nhưng phạm vi sáng tạo và đổi mới của con người vượt xa những gì đã được ghi nhận. Do đó, công việc sáng tạo, tạo ra ý tưởng, quản trị và hành chính sẽ vẫn là lĩnh vực của con người trong tương lai gần. Các diễn giả đồng ý rằng, ít nhất trong năm mươi năm tới, con người sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong các quá trình này.

Cuộc thảo luận cũng khám phá cách các tác nhân AI hiện đang được sử dụng chủ yếu như các công cụ nội bộ. AI có tiềm năng cung cấp bối cảnh phù hợp, cho phép con người đưa ra quyết định tốt hơn và nâng cao khả năng sáng tạo trong các hệ thống tự động.

Mặc dù mục tiêu cuối cùng của một số người là trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), hội thảo thừa nhận những hạn chế đáng kể về mặt vật lý và khái niệm của các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) hiện tại. Tuy nhiên, các diễn giả không loại trừ khả năng các thuật toán trong tương lai được thiết kế để suy nghĩ khác biệt hoặc giống con người hơn, đồng thời lưu ý rằng một số nhà phát triển đang tích cực khám phá các phương pháp tiếp cận này.

Các diễn giả thảo luận về các tác nhân giao dịch AI, điện toán phi tập trung, dữ liệu trên chuỗi và quản trị GPU trong tương lai của tiền điện tử và AI

Một chủ đề chính được thảo luận trong hội thảo là giao dịch các tác nhân AI. Trong lĩnh vực tiền điện tử, các giao thức tự giao dịch và ví điện tử nhằm mục đích tạo ra lợi nhuận cho người dùng đang nổi lên nhanh chóng.

Các diễn giả lưu ý rằng giao dịch tiền điện tử hoạt động tương tự như giao dịch ngoại hối. Nếu nhiều tác nhân AI được lập trình với các chiến lược giao dịch khác nhau, chúng có thể giao dịch ngược chiều nhau. Tuy nhiên, nếu chiến lược của chúng có mối tương quan cao, hệ thống có thể sụp đổ, dẫn đến một bên chiến thắng áp đảo trong khi những bên khác chịu lỗ. Theo nhiều cách, động lực của giao dịch tác nhân AI phản ánh động lực của thị trường.

Các diễn giả khác nhấn mạnh rằng, theo nghiên cứu, hầu hết các tác nhân giao dịch AI vẫn kém hiệu quả hơn so với con người. Hội thảo đồng ý rằng các tác nhân AI vẫn chưa hiệu quả vì chúng không thể dự đoán các mô hình mới nổi hoặc tự mình khám phá các chiến lược mới.

Điện toán phi tập trung là một điểm thảo luận quan trọng khác. Các diễn giả giải thích rằng đối với những ai muốn xây dựng mạng lưới GPU lớn, điện toán phi tập trung là một giải pháp thay thế cho các nhà cung cấp đám mây như AWS hoặc Google Cloud. Một thách thức quan trọng là thuyết phục các doanh nghiệp lớn, chẳng hạn như các công ty trong danh sách Fortune 500, áp dụng mạng lưới GPU phi tập trung bên cạnh cơ sở hạ tầng đám mây truyền thống.

Các diễn giả lưu ý rằng một số công ty cần GPU cực mạnh để hoạt động ở quy mô lớn. Nếu các nhà cung cấp dịch vụ phi tập trung không thể cung cấp mức phần cứng này, họ sẽ không thu hút được khách hàng doanh nghiệp. Ngoài ra, việc áp dụng trong doanh nghiệp thường phụ thuộc vào các chứng chỉ bảo mật, điều mà các giao thức phi tập trung có thể thiếu. Nếu không có những chứng chỉ này, các công ty khó có thể đảm bảo dữ liệu nhạy cảm sẽ được bảo vệ.

Bất chấp những thách thức này, các diễn giả khác lập luận rằng các hệ thống phi tập trung có lợi thế về mặt tin cậy vốn có. Cơ chế đặt cược cho phép người tham gia hỗ trợ các tài nguyên họ cung cấp, mang lại một hình thức trách nhiệm giải trình. Hiện tại, một trong những chi phí lớn nhất của AI là tính toán, một phần vì các công ty cảm thấy áp lực phải đảm bảo tài nguyên từ các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô, thường dẫn đến việc phần cứng không được sử dụng hết công suất—đôi khi chỉ sử dụng 10-15%. Các mạng phi tập trung cho phép kiếm tiền hiệu quả từ dung lượng GPU dự phòng, trong khi người tiêu dùng chỉ phải trả tiền cho những gì họ sử dụng.

Buổi thảo luận cũng đề cập đến mối quan tâm ngày càng tăng trong việc đưa dữ liệu lên chuỗi để đảm bảo nguồn gốc, khả năng kiểm soát và khả năng xác minh. Các diễn giả đã tranh luận liệu blockchain cuối cùng có thể hỗ trợ việc đào tạo các mô hình AI tự động một cách hiệu quả và an toàn hay không.

Hội thảo kết thúc với trọng tâm là quản trị trong lĩnh vực AI và GPU, đặt ra câu hỏi về việc ai sẽ kiểm soát nguồn cung GPU trong tương lai và điều này sẽ định hình nền kinh tế nói chung như thế nào.