Três direções estratégicas da fusão entre IA e encriptação

A combinação de inteligência artificial e encriptação está passando por um período de crescimento explosivo. Este artigo irá explorar em detalhe três direções principais de desenvolvimento nesta área.

Resumo

1. Criar um ecossistema econômico de agentes inteligentes ativo

A operação de agentes inteligentes na blockchain foi confirmada como viável. Este campo está repleto de potencial e espaço para inovação, tornando-se uma das direções mais disruptivas nos âmbitos da IA e da encriptação.

2. Aumentar a capacidade dos modelos de IA no desenvolvimento

Os grandes modelos de linguagem têm se destacado na escrita de código e, no futuro, continuarão a melhorar. Isso pode aumentar a eficiência dos desenvolvedores em 2 a 10 vezes. Estabelecer padrões de alta qualidade para avaliar as capacidades relevantes dos modelos de IA ajudará a entender seu impacto potencial no ecossistema.

3. Apoiar uma pilha de tecnologia de IA aberta e descentralizada

Os elementos-chave incluem a obtenção de dados de treino, capacidade de cálculo, compartilhamento de pesos do modelo e capacidade de validação de saídas. A importância deste conjunto tecnológico aberto reside na aceleração da inovação e na oferta de opções alternativas para os usuários.

1. Criar um ecossistema de economia de agentes inteligentes ativo

Quando os agentes de IA começam a participar em atividades de blockchain, um novo mundo cheio de possibilidades se desdobra. Embora ainda não seja possível prever com precisão o desenvolvimento futuro, ao observar as inovações já existentes, podemos vislumbrar o vasto potencial deste campo:

• Desenvolvimento de novas comunidades digitais
• Os usuários podem facilmente criar e implantar agentes inteligentes e tokens relacionados
• Estão a surgir gestores de fundos de IA treinados com base nas características de investidores conhecidos.
• A plataforma de jogos inovadora permite que os jogadores participem do jogo orientando as ações dos agentes.

Direção de desenvolvimento futuro

No futuro, agentes inteligentes poderão gerir projetos complexos que exigem coordenação económica entre várias partes. Por exemplo, no domínio da investigação científica, os agentes poderão ser responsáveis por encontrar compostos terapêuticos para doenças específicas:

• Angariar fundos através de uma plataforma de angariação de fundos de tokens
• Utilizar os fundos angariados para pagar as despesas de acesso a materiais de pesquisa e as despesas de simulação de compostos.
• Recrutar humanos para executar trabalhos de validação de experimentos através da plataforma de recompensas

Além disso, os agentes também podem executar tarefas simples, como criar sites pessoais e produzir obras de arte, com cenários de aplicação de possibilidades infinitas.

vantagens da blockchain

Embora os agentes possam usar simultaneamente canais financeiros tradicionais e sistemas de encriptação, a encriptação tem vantagens únicas em certos domínios:

• Aplicações de pagamentos de baixo valor
• Vantagem de velocidade, ajuda os agentes a alcançar a máxima eficiência de capital
• Acessar o mercado de capitais através de finanças descentralizadas

Do ponto de vista das leis de desenvolvimento tecnológico, a dependência de caminho desempenha um papel crucial. À medida que mais e mais agentes obtêm ganhos através de encriptação, a conexão encriptada provavelmente se tornará a capacidade central dos agentes.

Direções de foco

1. Mecanismo de controle de risco: não se pode conceder aos agentes liberdade de ação completamente irrestrita.

2. Promover cenários de uso não especulativo: como a compra de bilhetes, otimizar o rendimento da carteira de investimento em encriptação estável, etc.

3. Requisitos de progresso do desenvolvimento: deve pelo menos atingir a fase de protótipo da rede de testes, de preferência já estar em funcionamento na rede principal.

2. Aumentar a capacidade dos modelos de IA no desenvolvimento

Os avanços dos grandes modelos de linguagem na área da programação podem ser especialmente rápidos, uma vez que esta é uma tarefa que pode ser avaliada objetivamente. Atualmente, as ferramentas de programação assistidas por IA mudaram fundamentalmente o desenvolvimento de software. Tendo em conta a taxa de progresso esperada, é muito provável que esses modelos mudem radicalmente o processo de desenvolvimento de software.

No entanto, ainda existem alguns desafios:

• Falta de dados de treino originais de alta qualidade
• Número de construções de verificação insuficiente
• Falta de interação dos desenvolvedores com alto valor informativo
• O rápido desenvolvimento da infraestrutura faz com que o código antigo possa não ser aplicável
• Falta de métodos para avaliar o nível de compreensão dos modelos

progresso que se espera ver

• Melhorar a obtenção de dados relevantes na internet
• Mais equipes publicam validação de construção
• Mais pessoas participam ativamente de interações de perguntas e respostas de alta qualidade no ecossistema.
• Criar testes de referência de alta qualidade para avaliar o nível de compreensão dos modelos de IA
• Criar um modelo de ajuste fino de IA que se destaque nos testes de desempenho

A grande conquista final será: um novo cliente de nó de validação, totalmente criado por IA, de alta qualidade e diferenciado.

3. Apoiar stacks de tecnologia de IA abertos e descentralizados

No campo da IA, o equilíbrio de poder a longo prazo entre modelos de código aberto e fechados ainda é incerto. A expectativa mais simples atualmente é a de manter o status quo – grandes empresas de tecnologia impulsionando o desenvolvimento de ponta, enquanto os modelos de código aberto seguem rapidamente e ganham vantagens únicas em cenários de aplicação específicos.

A importância de apoiar a pilha de tecnologia de IA aberta reflete-se em:

1. Modelos de código aberto aceleram a iteração da inovação: a rápida melhoria e ajuste dos modelos pela comunidade de código aberto demonstram como a comunidade pode complementar efetivamente o trabalho das grandes empresas de IA.

2. Oferecer opções aos usuários: A IA pode ser usada como uma ferramenta de controle, apoiar uma pilha de tecnologia de IA de código aberto pode oferecer alternativas para usuários que não confiam em IA centralizada.

Atualmente, já existem vários projetos no ecossistema a apoiar a pilha de tecnologias de IA aberta, incluindo coleta de dados, poder de computação descentralizado, estruturas de treinamento descentralizadas, entre outros.

progresso que espero ver

Espero que possamos construir mais produtos em todos os níveis da pilha de tecnologia de IA open source:

• Coleta de dados descentralizada
• Verificação de identidade na cadeia
• Treinamento descentralizado
• Infraestrutura de Propriedade Intelectual

Através desses esforços, esperamos poder impulsionar a profunda integração da IA com a encriptação, abrindo novas possibilidades para o desenvolvimento da indústria.