Tác giả: Scott Duke Kominers, Sam Broner, Jay Drain, Guy Wuollet, Elizabeth Harkavy, Carra Wu, Matt Gleason

Người dịch: Saoirse, Foresight News

Biên dịch tiếng Việt: Aurora, BitouchNews

Logic kinh tế của Internet đã thay đổi một cách lặng lẽ. Khi mạng mở dần thu hẹp lại thành "thanh nhập lệnh", chúng ta phải suy nghĩ: Trí tuệ nhân tạo sẽ đưa chúng ta đến một Internet mở hay rơi vào mê cung của những bức tường phí mới? Quyền kiểm soát sẽ nằm trong tay các công ty tập trung lớn hay một lượng người dùng rộng lớn?

Đây chính là lúc Crypto xuất hiện. Chúng ta đã thảo luận nhiều lần về sự giao thoa giữa AI và Crypto - nói tóm lại, blockchain là một mô hình mới để tái cấu trúc kiến ​​trúc dịch vụ Internet, có thể xây dựng một hệ thống mạng phi tập trung, đáng tin cậy, trung lập và do người dùng sở hữu. Bằng cách xác định lại các quy tắc kinh tế hỗ trợ hệ thống hiện có, blockchain cung cấp một cách hiệu quả để kiểm tra và cân bằng xu hướng tập trung trong lĩnh vực AI nhằm đạt được hệ sinh thái Internet cởi mở và linh hoạt hơn.

Ý tưởng về sự trao quyền hai chiều của các hệ thống Crypto và AI đã tồn tại từ lâu, nhưng sự kết hợp của cả hai vẫn chưa được định nghĩa rõ ràng. Một số lĩnh vực cắt ngang (như xác minh "danh tính con người" trong bối cảnh các công cụ AI giá rẻ đang gia tăng) đã thu hút sự chú ý của các nhà phát triển và người dùng, trong khi các kịch bản ứng dụng khác có thể mất nhiều năm hoặc thậm chí nhiều thập kỷ để triển khai. Do đó, bài viết này sẽ chia sẻ 11 kịch bản ứng dụng xuyên biên giới của AI và Crypto, nhằm mục đích thúc đẩy các cuộc thảo luận có liên quan: khám phá các khả năng và thách thức tiềm ẩn của việc kết hợp AI và Crypto, và hướng tới các hướng đổi mới hơn. Tất cả các kịch bản này đều dựa trên trình độ công nghệ hiện tại, bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau từ xử lý thanh toán vi mô lớn đến đảm bảo rằng con người có quyền thống trị trong các tương tác AI trong tương lai.

Quản lý danh tính và dữ liệu

1. Dữ liệu và bối cảnh liên tục trong tương tác AI

Theo Scott Duke Kominers

AI tạo sinh phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, nhưng trong nhiều ứng dụng, ngữ cảnh (tức là trạng thái và thông tin nền liên quan đến tương tác) cũng quan trọng như dữ liệu, hoặc thậm chí còn quan trọng hơn.

Về mặt lý tưởng, các hệ thống AI, cho dù là tác nhân, giao diện mô hình ngôn ngữ lớn hay các ứng dụng khác, sẽ ghi nhớ các chi tiết về loại công việc, phong cách giao tiếp, ngôn ngữ lập trình ưa thích và nhiều chi tiết khác của người dùng. Tuy nhiên, trên thực tế, người dùng thường cần đặt lại các ngữ cảnh này trong các phiên khác nhau của cùng một ứng dụng (chẳng hạn như bắt đầu phiên ChatGPT hoặc Claude mới), chứ chưa nói đến việc chuyển đổi giữa các hệ thống khác nhau. Hiện tại, gần như không thể di chuyển ngữ cảnh của ứng dụng AI tạo sinh sang ứng dụng khác.

Với công nghệ blockchain, các hệ thống AI có thể chuyển đổi các yếu tố ngữ cảnh chính thành các tài sản kỹ thuật số liên tục có thể được tải khi bắt đầu phiên và chuyển liền mạch giữa các nền tảng AI khác nhau. Ngoài ra, do các đặc điểm của nó, blockchain có thể là giải pháp duy nhất đáp ứng các yêu cầu về "khả năng tương thích hướng tới tương lai" và "khả năng tương tác" cùng một lúc.

Ứng dụng này đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực trò chơi và phương tiện truyền thông do AI làm trung gian - sở thích của người dùng (từ cài đặt độ khó đến phím tắt) có thể nhất quán trong các trò chơi và tình huống khác nhau. Nhưng giá trị thực sự nằm ở các tình huống ứng dụng kiến ​​thức (chẳng hạn như AI cần hiểu được lượng kiến ​​thức dự trữ và mô hình học tập của người dùng) và các ứng dụng AI chuyên biệt (chẳng hạn như hỗ trợ lập trình). Tất nhiên, một số công ty đã phát triển các rô-bốt tùy chỉnh cho các bối cảnh kinh doanh cụ thể, nhưng trong các tình huống như vậy, bối cảnh thường không thể di chuyển giữa các hệ thống và thậm chí khó chia sẻ giữa các công cụ AI khác nhau trong công ty.

Các tổ chức mới chỉ bắt đầu nhận ra vấn đề này và giải pháp chung hiện tại là một rô-bốt tùy chỉnh có bối cảnh cố định. Nhưng việc di chuyển bối cảnh giữa những người dùng trong nền tảng đã bắt đầu xuất hiện ngoài chuỗi: ví dụ, trên nền tảng Poe, người dùng có thể cho người khác thuê rô-bốt tùy chỉnh để sử dụng.

Sau khi các tình huống như vậy được đưa vào chuỗi, các hệ thống AI mà chúng ta tương tác sẽ có thể chia sẻ một lớp bối cảnh chứa các yếu tố chính của tất cả các hoạt động kỹ thuật số. Chúng sẽ hiểu ngay sở thích của người dùng và tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng một cách chính xác hơn. Ngược lại, chẳng hạn như hệ thống đăng ký sở hữu trí tuệ trên chuỗi, cho phép AI tham chiếu đến bối cảnh trên chuỗi liên tục cũng tạo ra khả năng tương tác dựa trên thị trường mới xung quanh các từ gợi ý và mô-đun thông tin - người dùng có thể trực tiếp ủy quyền hoặc thương mại hóa chuyên môn của riêng họ trong khi vẫn giữ quyền kiểm soát dữ liệu. Tất nhiên, bối cảnh được chia sẻ cũng sẽ tạo ra nhiều khả năng mà chúng ta chưa lường trước được.

2. Nhận dạng chung cho các tác nhân (Agent)

Theo Sam Broner

Nhận dạng (tức là "bản ghi có thẩm quyền về các thuộc tính thiết yếu của một thứ gì đó") là kiến ​​trúc cơ bản hỗ trợ các hệ thống khám phá, tổng hợp và thanh toán kỹ thuật số ngày nay. Khi các nền tảng khóa kiến ​​trúc này vào các bức tường hệ sinh thái của họ, nhận dạng trong mắt người dùng đã trở thành một phần chức năng của sản phẩm: Amazon chỉ định các mã định danh duy nhất (ASIN hoặc FNSKU) cho các sản phẩm, hiển thị sản phẩm tập trung và hỗ trợ người dùng trong quá trình khám phá và thanh toán; Facebook cũng giống như vậy, trong đó nhận dạng người dùng là nền tảng cốt lõi của luồng thông tin và toàn bộ chức năng khám phá trong ứng dụng, bao gồm danh sách sản phẩm, bài đăng gốc và quảng cáo trả phí.

Khi các tác nhân AI phát triển, bối cảnh này sắp thay đổi. Khi ngày càng nhiều công ty áp dụng các tác nhân (cho các tình huống như dịch vụ khách hàng, quản lý hậu cần và xử lý thanh toán), nền tảng của họ sẽ không còn giới hạn ở các ứng dụng giao diện đơn lẻ nữa mà sẽ mở rộng sang các hệ sinh thái đa nền tảng, tích lũy ngữ cảnh sâu sắc và thực hiện nhiều tác vụ đa dạng hơn cho người dùng. Nhưng nếu danh tính của tác nhân chỉ gắn với một thị trường duy nhất, nó sẽ mất khả năng sử dụng trong các tình huống quan trọng khác (chẳng hạn như chuỗi email, kênh Slack và các sản phẩm khác).

Do đó, các tác nhân cần một "hộ chiếu kỹ thuật số" di động duy nhất. Nếu không có hộ chiếu này, sẽ không có cách nào để xác định cách thanh toán cho tác nhân, xác minh thông tin phiên bản của tác nhân, truy vấn các thuộc tính chức năng của tác nhân, biết tác nhân phục vụ cho ai hoặc theo dõi hồ sơ uy tín của tác nhân trên các ứng dụng và nền tảng khác nhau. Danh tính của tác nhân cần phải là ví, sổ đăng ký API, nhật ký thay đổi và bằng chứng xã hội để đảm bảo rằng bất kỳ giao diện nào (email, Slack hoặc tác nhân khác) đều có thể được giải quyết và tương tác trong một tiêu chuẩn thống nhất. Nếu không có thông tin chung về "danh tính", mỗi tích hợp hệ thống cần xây dựng kiến ​​trúc cơ bản từ đầu, cơ chế khám phá sẽ luôn ở trạng thái tạm thời và người dùng sẽ mất thông tin theo ngữ cảnh mỗi khi họ chuyển kênh hoặc nền tảng.

Chúng ta có cơ hội thiết kế cơ sở hạ tầng của tác nhân từ các nguyên tắc đầu tiên. Vậy, làm thế nào để xây dựng một lớp danh tính trung lập đáng tin cậy tốt hơn bản ghi DNS? Các tác nhân không nên lặp lại sai lầm của các nền tảng đơn khối, nơi "danh tính bị ràng buộc với các chức năng khám phá, tổng hợp và thanh toán", mà phải có khả năng chấp nhận thanh toán và hiển thị các chức năng trong nhiều hệ sinh thái mà không lo bị khóa vào một nền tảng cụ thể. Đây chính là giá trị của sự tích hợp xuyên biên giới giữa Crypto và AI - khả năng kết hợp không cần cấp phép do mạng lưới blockchain cung cấp có thể giúp các nhà phát triển xây dựng các tác nhân thực tế hơn và trải nghiệm người dùng tốt hơn.

Nhìn chung, các giải pháp tích hợp theo chiều dọc (như Facebook hoặc Amazon) hiện đang mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn. Một trong những thách thức cố hữu của việc xây dựng các sản phẩm tuyệt vời là đảm bảo các thành phần hoạt động cùng nhau từ trên xuống dưới. Nhưng sự tiện lợi này phải trả giá đắt, đặc biệt là khi chi phí xây dựng phần mềm tổng hợp, tiếp thị, kiếm tiền và phân phối tác nhân tiếp tục giảm và phạm vi tiếp cận của các ứng dụng tác nhân tiếp tục mở rộng. Mặc dù vẫn còn nhiều việc phải làm để đạt được mức trải nghiệm người dùng của các nền tảng tích hợp theo chiều dọc, việc xây dựng lớp danh tính đáng tin cậy và trung lập cho các tác nhân sẽ cho phép các doanh nhân kiểm soát "hộ chiếu kỹ thuật số" của họ và thúc đẩy quá trình khám phá sáng tạo ở cấp độ phân phối và thiết kế.

3. Cơ chế chứng minh "danh tính con người" tương thích với hướng đi tiếp theo

Tác giả: Jay Drain Jr., Scott Duke Kominers

Khi công nghệ AI thâm nhập vào nhiều tình huống tương tác trực tuyến khác nhau (bao gồm cả deep fake và thao túng phương tiện truyền thông xã hội), việc xác định xem "bạn có đang tương tác với người thật trực tuyến hay không" ngày càng trở nên khó khăn hơn. Sự sụp đổ của hệ thống tin cậy này đã xảy ra - từ đội quân bình luận nước của nền tảng X (trước đây là Twitter) đến tài khoản robot trong ứng dụng hẹn hò, ranh giới giữa ảo và thực đang dần mờ nhạt. Trong bối cảnh này, chứng minh "danh tính con người" đã trở thành cơ sở hạ tầng cốt lõi của hệ sinh thái kỹ thuật số.

Một cách để chứng minh "bạn là con người" là sử dụng ID kỹ thuật số (bao gồm cả ID tập trung do TSA sử dụng). ID kỹ thuật số bao gồm tất cả các yếu tố có thể được sử dụng để xác thực danh tính, chẳng hạn như tên người dùng, mã PIN, mật khẩu, bằng chứng của bên thứ ba (chẳng hạn như quyền công dân hoặc xếp hạng tín dụng). Phân quyền cho thấy giá trị đáng kể ở đây: khi dữ liệu được lưu trữ trong một hệ thống tập trung, bên phát hành có thể thu hồi quyền truy cập, tính thêm phí hoặc triển khai giám sát; mô hình phi tập trung đảo ngược logic này - người dùng (không phải người quản lý nền tảng) có quyền kiểm soát danh tính của riêng họ, khiến chúng an toàn hơn và chống kiểm duyệt hơn.

Không giống như các hệ thống danh tính truyền thống, các cơ chế chứng minh "danh tính con người" phi tập trung (như World's Proof of Human) cho phép người dùng quản lý thông tin danh tính của riêng họ và xác minh "thuộc tính con người" theo cách bảo vệ quyền riêng tư và trung lập về lòng tin. Cũng giống như giấy phép lái xe có thể được sử dụng ở bất kỳ khu vực nào (bất kể khi nào và ở đâu), chứng minh "danh tính con người" phi tập trung có thể được sử dụng làm giao thức cơ bản chung trên các nền tảng, ngay cả đối với các nền tảng mới nổi chưa ra đời. Nói cách khác, chứng minh "danh tính con người" dựa trên blockchain có tính hướng tới tương lai và tương thích vì nó có những ưu điểm sau:

Tính di động: Các giao thức có liên quan là các tiêu chuẩn mở và có thể được tích hợp vào bất kỳ nền tảng nào. Chứng minh "danh tính con người" phi tập trung có thể được quản lý thông qua cơ sở hạ tầng công cộng, do người dùng kiểm soát và hoàn toàn di động, và bất kỳ nền tảng nào cũng có thể tương thích ngay bây giờ hoặc trong tương lai;

Quyền truy cập không được cấp phép: Các nền tảng có thể tự chọn nhận dạng ID "danh tính con người" mà không cần API có thể phân biệt đối xử với các trường hợp sử dụng khác nhau.

Thách thức trong lĩnh vực này là việc triển khai: Mặc dù không có kịch bản ứng dụng chứng minh "danh tính con người" quy mô thực, chúng tôi hy vọng rằng tỷ lệ áp dụng sẽ tăng tốc khi số lượng người dùng đạt đến khối lượng tới hạn, các quan hệ đối tác ban đầu được hình thành và các ứng dụng đột phá xuất hiện. Mỗi ứng dụng áp dụng một tiêu chuẩn ID kỹ thuật số cụ thể sẽ làm tăng giá trị của ID đó đối với người dùng, từ đó thu hút nhiều người dùng hơn để có được ID, tạo thành một chu kỳ tích cực (và vì ID trên chuỗi có thể tương tác theo thiết kế, nên hiệu ứng mạng có thể tích lũy nhanh chóng).

Chúng tôi đã thấy các ứng dụng tiêu dùng chính thống như trò chơi, hẹn hò và phương tiện truyền thông xã hội công bố quan hệ đối tác với World ID để giúp người dùng xác nhận rằng họ đang chơi, trò chuyện và giao dịch với người thật (không phải chương trình); năm nay cũng chứng kiến ​​sự xuất hiện của các giao thức nhận dạng mới như Solana Attestation Service (SAS) - mặc dù SAS không phải là đơn vị phát hành chứng minh "danh tính con người", nhưng nó cho phép người dùng liên kết riêng dữ liệu ngoài chuỗi (như KYC tuân thủ hoặc trình độ đầu tư) với ví Solana để giúp xây dựng hệ thống nhận dạng phi tập trung. Tất cả những dấu hiệu này cho thấy bước ngoặt của chứng minh "danh tính con người" phi tập trung có thể không còn xa nữa.

Ý nghĩa của chứng minh "danh tính con người" không chỉ là cấm robot mà còn là vạch ra ranh giới rõ ràng giữa các tác nhân AI và mạng lưới con người. Nó cho phép người dùng và ứng dụng phân biệt giữa tương tác giữa con người và máy móc, do đó tạo ra trải nghiệm kỹ thuật số tốt hơn, an toàn hơn và chân thực hơn.

Cơ sở hạ tầng phi tập trung

4. Cơ sở hạ tầng phi tập trung cho AI (DePIN)

Tác giả: Guy Wuollet

Mặc dù AI là một dịch vụ kỹ thuật số, nhưng sự phát triển của nó ngày càng bị hạn chế bởi cơ sở hạ tầng vật lý. Mạng cơ sở hạ tầng phi tập trung (DePIN) cung cấp một mô hình mới để xây dựng và vận hành các hệ thống trong thế giới thực, giúp dân chủ hóa cơ sở hạ tầng điện toán đằng sau sự đổi mới AI, giúp nó trở nên hợp lý hơn, linh hoạt hơn và chống kiểm duyệt hơn.

Làm thế nào để đạt được mục tiêu này? Hai thách thức cốt lõi mà sự phát triển AI phải đối mặt là cung cấp năng lượng điện toán và mua chip. Mạng năng lượng điện toán phi tập trung có thể cung cấp nhiều năng lượng điện toán hơn và các nhà phát triển cũng đang sử dụng DePIN để tổng hợp các tài nguyên chip nhàn rỗi từ các nguồn như PC chơi game và trung tâm dữ liệu. Các thiết bị điện toán này có thể hình thành một thị trường điện toán không cần cấp phép để tạo ra một môi trường cạnh tranh công bằng cho việc phát triển các sản phẩm AI mới.

Các tình huống ứng dụng khác bao gồm đào tạo phân tán và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn và mạng phân tán để lập luận mô hình. Đào tạo và lý luận phi tập trung (do sử dụng tài nguyên điện toán nhàn rỗi) có thể giảm đáng kể chi phí trong khi vẫn cung cấp khả năng chống kiểm duyệt để đảm bảo rằng các nhà phát triển sẽ không bị chấm dứt hợp đồng bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô (chẳng hạn như các gã khổng lồ dịch vụ đám mây tập trung).

Vấn đề một số công ty độc quyền các mô hình AI đã tồn tại từ lâu và các mạng phi tập trung sẽ giúp xây dựng một hệ sinh thái AI tiết kiệm hơn, chống kiểm duyệt và có khả năng mở rộng hơn.

Cơ sở hạ tầng và khuôn khổ quy tắc cho các tương tác giữa các tác nhân AI, nhà cung cấp dịch vụ cuối và người dùng

Tác giả: Scott Duke Kominers

Khi các công cụ AI có khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp và thực hiện các chuỗi tương tác nhiều cấp độ hơn, các hệ thống AI sẽ ngày càng cần tương tác với các hệ thống AI khác mà không cần sự can thiệp của con người.

Ví dụ: một tác nhân AI có thể cần yêu cầu dữ liệu cụ thể liên quan đến một nhiệm vụ tính toán hoặc tuyển dụng các tác nhân AI chuyên biệt để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: chỉ định một rô-bốt thống kê để phát triển và chạy mô phỏng mô hình hoặc gọi một rô-bốt tạo hình ảnh khi tạo tài liệu tiếp thị). Các tác nhân AI cũng sẽ tạo ra giá trị đáng kể khi hoàn thành các giao dịch thay mặt cho người dùng hoặc các hoạt động khác, chẳng hạn như tìm và đặt vé máy bay dựa trên sở thích của người dùng hoặc khám phá và đặt mua sách mới theo thể loại yêu thích của họ.

Ngày nay, không có thị trường chung, trưởng thành nào cho các tương tác giữa các tác nhân và các truy vấn liên hệ thống như vậy chủ yếu chỉ có thể thực hiện thông qua các kết nối API rõ ràng hoặc trong các hệ sinh thái AI sử dụng các lệnh gọi giữa các tác nhân làm chức năng nội bộ.

Nhìn chung, hầu hết các tác nhân AI hiện nay hoạt động trong các hệ sinh thái silo với giao diện API tương đối khép kín và thiếu chuẩn hóa kiến ​​trúc. Nhưng công nghệ blockchain có thể giúp các giao thức thiết lập các tiêu chuẩn mở, điều này rất quan trọng đối với việc triển khai ứng dụng ngắn hạn; về lâu dài, điều này cũng hỗ trợ khả năng tương thích hướng tới tương lai - khi các tác nhân AI mới phát triển và xuất hiện, chúng có thể truy cập vào cùng một mạng cơ bản. Blockchain có thể thích ứng linh hoạt hơn với nhu cầu đổi mới trong lĩnh vực AI do các đặc điểm kiến ​​trúc có thể tương tác, mã nguồn mở, phi tập trung và nói chung là dễ nâng cấp hơn.

Khi thị trường phát triển, nhiều công ty đã bắt đầu xây dựng cơ sở hạ tầng blockchain cho các tương tác giữa các tác nhân: ví dụ, Halliday gần đây đã ra mắt một giao thức liên quan để cung cấp kiến ​​trúc chuỗi chéo chuẩn hóa cho các tương tác và quy trình làm việc của AI, đồng thời cung cấp các cơ chế bảo vệ ở lớp giao thức để đảm bảo rằng hành vi của AI không vượt quá ý định của người dùng; Catena, Skyfire và Nevermind sử dụng công nghệ blockchain để hỗ trợ thanh toán tự động giữa các tác nhân AI mà không cần sự can thiệp của con người. Nhiều hệ thống như vậy đang được phát triển và Coinbase thậm chí đã bắt đầu cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho các cuộc khám phá này.

6. Đảm bảo đồng bộ hóa các ứng dụng lập trình AI/tùy chỉnh

Tác giả: Sam Broner, Scott Duke Kominers

Sự đổi mới của AI tạo ra đã tạo ra bước nhảy vọt về mặt chất lượng trong hiệu quả phát triển phần mềm: mã hóa nhanh hơn gấp nhiều lần và quan trọng nhất là có thể thực hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên - ngay cả những lập trình viên thiếu kinh nghiệm cũng có thể sao chép các chương trình hiện có hoặc xây dựng các ứng dụng mới từ đầu.

Nhưng trong khi mã hóa hỗ trợ AI tạo ra những cơ hội mới, nó cũng tạo ra rất nhiều sự không chắc chắn bên trong và bên ngoài chương trình. "Lập trình tùy chỉnh" (mã hóa Vibe) trừu tượng hóa mạng lưới phức tạp của các phụ thuộc cơ bản trong phần mềm, nhưng nó cũng khiến chương trình dễ bị tổn thương về mặt chức năng và bảo mật khi thư viện nguồn và các đầu vào khác thay đổi. Ngoài ra, khi mọi người sử dụng AI để tạo các ứng dụng và quy trình làm việc được cá nhân hóa, việc tương tác với các hệ thống của người khác trở nên khó khăn hơn - trên thực tế, ngay cả hai chương trình "lập trình tùy chỉnh" có cùng chức năng cũng có thể có sự khác biệt đáng kể về logic vận hành và cấu trúc đầu ra.

Theo truyền thống, công việc chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và khả năng tương thích của phần mềm trước tiên được thực hiện bởi các định dạng tệp và hệ điều hành, và trong những năm gần đây đã dựa vào phần mềm được chia sẻ và tích hợp API. Nhưng trong kỷ nguyên mới của sự tiến hóa, lặp lại và phân nhánh phần mềm theo thời gian thực, lớp chuẩn hóa cần phải có thể truy cập rộng rãi và liên tục nâng cấp trong khi vẫn duy trì được lòng tin của người dùng. Ngoài ra, AI không thể giải quyết được vấn đề "khuyến khích mọi người xây dựng và duy trì các kết nối này".

Công nghệ chuỗi khối giải quyết cả hai vấn đề cùng một lúc: lớp đồng bộ hóa theo giao thức có thể được nhúng vào kiến ​​trúc phần mềm tùy chỉnh của người dùng và được cập nhật động để đảm bảo khả năng tương thích giữa các hệ thống khi môi trường thay đổi. Theo truyền thống, các công ty lớn có thể trả hàng triệu đô la cho "các nhà tích hợp hệ thống" như Deloitte để tùy chỉnh các phiên bản Salesforce. Ngày nay, các kỹ sư có thể tạo giao diện tùy chỉnh để xem thông tin bán hàng vào cuối tuần, nhưng khi số lượng phần mềm tùy chỉnh tăng lên, các nhà phát triển cần có sự hỗ trợ chuyên nghiệp để giữ cho các ứng dụng này chạy đồng bộ. (Lưu ý: Salesforce là nhà cung cấp dịch vụ phần mềm CRM quản lý quan hệ khách hàng được thành lập tại Hoa Kỳ vào tháng 3 năm 1999)

Điều này tương tự như mô hình phát triển của các thư viện phần mềm nguồn mở ngày nay, nhưng với các bản cập nhật liên tục (thay vì các bản phát hành thường xuyên) và cơ chế khuyến khích - cả hai đều dễ đạt được hơn nhờ công nghệ Crypto. Giống như các giao thức dựa trên blockchain khác, quyền sở hữu chung của lớp đồng bộ khuyến khích tất cả các bên đầu tư vào các cải tiến: nhà phát triển, người dùng (và các tác nhân AI của họ) và những người tiêu dùng khác được thưởng khi giới thiệu, sử dụng và tối ưu hóa các tính năng và tích hợp mới.

Ngược lại, quyền sở hữu chung ràng buộc tất cả người dùng vào thành công chung của giao thức, tạo ra một vùng đệm chống lại hành vi độc hại - giống như Microsoft sẽ không dễ dàng phá vỡ tiêu chuẩn tệp .docx (do tác động lan tỏa đến người dùng và thương hiệu), những người đồng sở hữu lớp đồng bộ sẽ không có xu hướng đưa mã kém hiệu quả hoặc độc hại vào giao thức.

Giống như tất cả các kiến ​​trúc chuẩn hóa phần mềm mà chúng ta đã thấy, có tiềm năng rất lớn cho các hiệu ứng mạng ở đây. Khi "Vụ nổ kỷ Cambri" của phần mềm mã hóa AI tiếp tục phát triển, mạng lưới các hệ thống không đồng nhất cần duy trì giao tiếp sẽ mở rộng theo cấp số nhân. Tóm lại: "lập trình tùy chỉnh" không chỉ yêu cầu "phong cách mã hóa" mà còn cần công nghệ Crypto để giữ cho hệ thống đồng bộ.

Kinh tế học mới và các mô hình khuyến khích

7. Hệ thống thanh toán nhỏ hỗ trợ chia sẻ doanh thu

Tác giả: Liz Harkavy

Các tác nhân và công cụ AI như ChatGPT, Claude và Copilot cung cấp những cách mới để dễ dàng điều hướng thế giới kỹ thuật số, nhưng dù tốt hay xấu, chúng đang làm lung lay nền tảng kinh tế của internet mở. Chúng ta đã thấy những biểu hiện cụ thể của xu hướng này — ví dụ, các nền tảng giáo dục đã chứng kiến ​​lưu lượng truy cập giảm mạnh do học sinh sử dụng nhiều công cụ AI và một số tờ báo Hoa Kỳ đang kiện OpenAI vì cáo buộc vi phạm bản quyền. Nếu không điều chỉnh lại các ưu đãi, chúng ta có thể phải đối mặt với một internet ngày càng khép kín với nhiều tường phí hơn và ít người sáng tạo nội dung hơn.

Tất nhiên, các giải pháp chính sách luôn tồn tại, nhưng trong khi chúng đang tiến triển thông qua quá trình pháp lý, một loạt các giải pháp kỹ thuật cũng đang nổi lên. Có lẽ giải pháp hứa hẹn nhất (và đầy thách thức về mặt kỹ thuật) là nhúng các cơ chế chia sẻ doanh thu vào kiến ​​trúc mạng: khi các hành động do AI thúc đẩy dẫn đến giao dịch, nguồn nội dung cung cấp thông tin để hỗ trợ quyết định sẽ nhận được một phần chia sẻ tương ứng. Các hệ sinh thái tiếp thị liên kết hiện đang thực hiện theo dõi phân bổ và chia sẻ doanh thu tương tự, và các phiên bản nâng cao hơn có thể tự động theo dõi và thưởng cho tất cả những người đóng góp trong chuỗi thông tin — công nghệ blockchain rõ ràng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi chuỗi truy xuất nguồn gốc này.

Nhưng các hệ thống như vậy cũng sẽ yêu cầu cơ sở hạ tầng mới với các khả năng khác — cụ thể là các hệ thống thanh toán nhỏ có thể xử lý các giao dịch nhỏ trên nhiều nguồn, các giao thức phân bổ đánh giá công bằng các đóng góp khác nhau và các mô hình quản trị đảm bảo tính minh bạch và công bằng. Nhiều công cụ blockchain hiện có (như Rollups và Layer2, các tổ chức tài chính gốc AI Catena Labs và các giao thức cơ sở hạ tầng tài chính 0xSplits) đã cho thấy tiềm năng cho các giao dịch gần như không tốn chi phí và phân chia thanh toán chi tiết hơn.

Blockchain có thể cho phép các hệ thống thanh toán proxy phức tạp thông qua nhiều cơ chế khác nhau:

Nanopayments có thể được chia thành nhiều nhà cung cấp dữ liệu, cho phép một tương tác của người dùng duy nhất kích hoạt các khoản thanh toán nhỏ cho tất cả các nguồn đóng góp thông qua các hợp đồng thông minh tự động.

Hợp đồng thông minh cho phép kích hoạt các khoản thanh toán hồi tố có thể thực thi sau khi giao dịch hoàn tất, đền bù cho các nguồn đã thông báo quyết định mua hàng theo cách hoàn toàn minh bạch và có thể theo dõi.

Ngoài ra, blockchain cho phép phân bổ thanh toán phức tạp và có thể lập trình, đảm bảo doanh thu được phân bổ công bằng thông qua các quy tắc được mã hóa thay vì dựa vào việc ra quyết định tập trung, tạo ra các mối quan hệ tài chính không cần tin cậy giữa các tác nhân tự chủ.

Khi các công nghệ mới nổi này trưởng thành, chúng sẽ tạo ra các mô hình kinh tế mới cho ngành truyền thông, nắm bắt toàn bộ chuỗi tạo giá trị từ người sáng tạo đến nền tảng và người dùng.

8. Blockchain như một hệ thống đăng ký IP và nguồn gốc

Tác giả: Scott Duke Kominers

Sự phát triển của AI tạo ra nhu cầu cấp thiết về các cơ chế theo dõi và đăng ký IP hiệu quả và có thể lập trình - vừa để làm rõ quyền sở hữu vừa hỗ trợ các mô hình kinh doanh xung quanh việc truy cập, chia sẻ và tái tạo IP. Các khuôn khổ bảo vệ IP hiện tại dựa vào các trung gian tốn kém và các biện pháp thực thi sau hành động, không thể thích ứng với nhu cầu của thời đại mà AI sử dụng nội dung ngay lập tức và tạo ra các biến thể mới chỉ bằng một cú nhấp chuột.

Điều cần thiết là một hệ thống đăng ký công khai mở cung cấp bằng chứng rõ ràng về quyền sở hữu, cho phép người tạo IP tham gia vào các tương tác hiệu quả và cho phép AI và các ứng dụng mạng khác kết nối trực tiếp. Công nghệ Blockchain là một lựa chọn lý tưởng: nó có thể hoàn tất quá trình đăng ký IP mà không cần trung gian, cung cấp bằng chứng bất biến về nguồn gốc và giúp các ứng dụng của bên thứ ba dễ dàng xác định, ủy quyền và sử dụng IP.

Một số người hoài nghi về quan điểm cho rằng "công nghệ có thể bảo vệ IP" - xét cho cùng, hai kỷ nguyên đầu tiên của Internet (và cuộc cách mạng AI đang diễn ra) thường gắn liền với việc bảo vệ IP bị suy yếu. Một phần là do nhiều mô hình kinh doanh dựa trên IP ngày nay tập trung vào "cấm các tác phẩm phái sinh" thay vì khuyến khích và thương mại hóa việc sáng tạo phái sinh. Nhưng cơ sở hạ tầng IP có thể lập trình không chỉ cho phép người sáng tạo, thương hiệu và chủ sở hữu IP thiết lập rõ ràng quyền sở hữu trong không gian kỹ thuật số mà còn mở ra cánh cửa cho "các mô hình kinh doanh xung quanh việc chia sẻ IP (cho AI tạo sinh và các ứng dụng kỹ thuật số khác)" - điều này thực sự biến mối đe dọa chính của AI tạo sinh đối với việc sáng tạo thành một cơ hội.

Chúng tôi đã thấy những người sáng tạo thử nghiệm các mô hình mới trong lĩnh vực NFT từ sớm: các công ty sử dụng tài sản NFT trên Ethereum để hỗ trợ hiệu ứng mạng và tích lũy giá trị theo cách xây dựng thương hiệu CC0; gần đây, các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng cũng đang xây dựng các giao thức (như Story Protocol) và thậm chí là các blockchain chuyên dụng để đăng ký và cấp phép IP được chuẩn hóa và có thể cấu hình. Một số nghệ sĩ đã bắt đầu sử dụng các công cụ này để cấp phép cho phong cách và tác phẩm của họ để tái tạo sáng tạo thông qua các giao thức như Alias, Neura và Titles. Loạt Emergence của Incention mời người hâm mộ cùng sáng tạo các vũ trụ khoa học viễn tưởng và các nhân vật của họ, và sổ đăng ký blockchain được xây dựng trên Story Protocol có thể theo dõi quyền sở hữu của người sáng tạo đối với từng yếu tố.

9. Trình thu thập dữ liệu web trả tiền cho người sáng tạo nội dung

Bởi Carra Wu

Ngày nay, các tác nhân AI có giá trị tiếp thị nhất không phải là các công cụ lập trình hay giải trí, mà là trình thu thập dữ liệu web—chúng duyệt web, thu thập dữ liệu và quyết định nơi thu thập dữ liệu.

Người ta ước tính rằng gần một nửa lưu lượng truy cập web hiện nay đến từ các tác nhân không phải con người. Trình thu thập dữ liệu thường bỏ qua robots.txt (một tệp được cho là sẽ cho trình thu thập dữ liệu tự động biết có nên truy cập trang web hay không, nhưng thực tế lại không có nhiều tác dụng) và sử dụng dữ liệu mà chúng thu thập được để củng cố các rào cản thị trường của các công ty công nghệ lớn. Tệ hơn nữa, các trang web phải trả tiền cho những vị khách không mời này và chịu chi phí cung cấp băng thông và tài nguyên CPU cho một số lượng lớn trình thu thập dữ liệu không xác định. Để đáp lại, các CDN (mạng phân phối nội dung) như Cloudflare cung cấp dịch vụ chặn, nhưng đây chỉ là giải pháp chắp vá không nên tồn tại.

Chúng tôi đã chỉ ra rằng thỏa thuận ban đầu của Internet (thỏa thuận kinh tế giữa người sáng tạo nội dung và nền tảng phân phối) có thể sụp đổ và dữ liệu xác nhận xu hướng này. Trong 12 tháng qua, chủ sở hữu trang web đã chặn các trình thu thập dữ liệu AI trên quy mô lớn: vào tháng 7 năm 2024, chỉ có 9% trong số 10.000 trang web hàng đầu thế giới cấm các trình thu thập dữ liệu AI và hiện tỷ lệ đó đã đạt 37% và con số này sẽ tăng lên khi nhiều nhà điều hành trang web nâng cấp công nghệ của họ và sự không hài lòng của người dùng tăng lên.

Có một sự thỏa hiệp nào không dựa vào CDN để chặn hoàn toàn quyền truy cập vào các trình thu thập dữ liệu bị nghi ngờ không? Các trình thu thập dữ liệu AI không nên sử dụng các hệ thống được thiết kế cho lưu lượng truy cập của con người miễn phí mà phải trả tiền cho quyền thu thập dữ liệu. Đây là lúc blockchain phát huy tác dụng: mỗi tác nhân trình thu thập dữ liệu web có thể giữ Crypto và đàm phán trực tuyến với "tác nhân truy cập" hoặc thỏa thuận tường phí của mỗi trang web thông qua giao thức x402 (tất nhiên, thách thức là giao thức robots.txt đã ăn sâu vào logic kinh doanh của Internet kể từ những năm 1990 và nó đòi hỏi sự hợp tác trên quy mô lớn hoặc sự tham gia của các CDN như Cloudflare để đột phá).

Trong khi đó, con người có thể truy cập nội dung miễn phí bằng cách chứng minh danh tính của mình thông qua World ID (xem Chương 3). Theo mô hình này, người sáng tạo nội dung và chủ sở hữu trang web có thể được đền bù khi thu thập các tập dữ liệu AI, trong khi người dùng vẫn có thể tận hưởng Internet với "tự do thông tin".

Tương lai của quyền sở hữu AI

10. Quảng cáo được cá nhân hóa bảo vệ quyền riêng tư

Tác giả: Matt Gleason

AI đã bắt đầu ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến, nhưng nếu những quảng cáo mà chúng ta thấy hàng ngày có thể "thực sự hữu ích" thì sao? Lý do khiến mọi người không thích quảng cáo rất rõ ràng: quảng cáo không hiệu quả chỉ là tiếng ồn thuần túy và quảng cáo AI quá chính xác dựa trên dữ liệu người tiêu dùng khổng lồ dường như xâm phạm quyền riêng tư. Các ứng dụng khác kiếm lợi nhuận bằng cách giới hạn nội dung (như dịch vụ phát trực tuyến hoặc cấp độ trò chơi) thông qua "quảng cáo không thể bỏ qua".

Crypto cung cấp khả năng tái cấu trúc mô hình quảng cáo. Các tác nhân AI được cá nhân hóa kết hợp với blockchain có thể tìm ra sự cân bằng giữa "quảng cáo không liên quan" và "quảng cáo quá chính xác" và phân phối quảng cáo dựa trên sở thích do người dùng xác định. Quan trọng hơn, mô hình này không cần phải tiết lộ dữ liệu toàn cầu của người dùng và có thể trực tiếp đền bù cho những người dùng tích cực chia sẻ dữ liệu hoặc tương tác với quảng cáo.

Các yêu cầu kỹ thuật sau đây là cần thiết để đạt được mục tiêu này:

Thanh toán kỹ thuật số tỷ lệ thấp: Để đền bù cho người dùng khi tương tác với quảng cáo (lượt xem, lượt nhấp, lượt chuyển đổi), các công ty cần gửi các khoản thanh toán nhỏ với tần suất cao, đòi hỏi hệ thống phải có khả năng xử lý tốc độ cao và phí gần bằng không;

Xác minh dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư: Các tác nhân AI cần chứng minh rằng người dùng đáp ứng các thuộc tính nhân khẩu học cụ thể và bằng chứng không kiến ​​thức có thể hoàn tất xác minh thuộc tính theo tiền đề bảo vệ quyền riêng tư;

Mô hình khuyến khích: Nếu Internet áp dụng mô hình lợi nhuận dựa trên các khoản thanh toán nhỏ (chẳng hạn như một tương tác duy nhất dưới 0,05 đô la, hãy xem Chương 7), người dùng có thể chọn "xem quảng cáo để đổi lấy phần thưởng nhỏ" và chuyển đổi mô hình "bóc lột" hiện tại thành mô hình "có sự tham gia".

Trong nhiều thập kỷ, quảng cáo trực tuyến (và thậm chí hàng trăm năm ngoại tuyến) luôn theo đuổi "tính liên quan". Việc tái cấu trúc quảng cáo theo góc nhìn của Crypto và AI cuối cùng sẽ khiến nó trở nên thiết thực hơn - tùy chỉnh nhưng không gây khó chịu, mang lại lợi ích cho tất cả các bên: đối với các nhà phát triển và nhà quảng cáo, mở khóa các mô hình kinh doanh bền vững hơn và tương thích với động cơ; đối với người dùng, mở ra nhiều con đường hơn để khám phá thế giới kỹ thuật số.

Điều này không chỉ làm tăng giá trị của không gian quảng cáo mà còn có khả năng lật đổ nền kinh tế quảng cáo "bóc lột" cố hữu hiện nay và xây dựng một hệ thống hướng đến con người hơn - người dùng không còn là hàng hóa để giao dịch nữa mà là những người tham gia.

11. Những người bạn đồng hành AI do con người sở hữu và kiểm soát

Theo Guy Wuollet

Ngày nay, mọi người dành nhiều thời gian hơn cho các thiết bị của họ hơn là ngoại tuyến và ngày càng dành nhiều thời gian hơn cho các mô hình AI và nội dung do AI tạo ra. Các mô hình này đã cung cấp giá trị đồng hành, cho dù là để giải trí, thông tin, sở thích thích hợp hay giáo dục trẻ em. Không khó để tưởng tượng rằng trong tương lai gần, những người bạn đồng hành AI cho giáo dục, chăm sóc sức khỏe, tư vấn pháp lý và đồng hành về mặt cảm xúc sẽ trở thành những tương tác chính thống.

Những người bạn đồng hành AI trong tương lai sẽ vô cùng kiên nhẫn và được tùy chỉnh theo nhu cầu của từng cá nhân - họ sẽ không còn chỉ là công cụ hay người hầu rô-bốt nữa mà có thể trở thành những mối quan hệ có giá trị cao. Do đó, câu hỏi "ai sở hữu và kiểm soát những mối quan hệ này" là rất quan trọng (là người dùng hay một bên trung gian như công ty). Nếu bạn đã lo lắng về việc lọc nội dung và kiểm duyệt trên phương tiện truyền thông xã hội trong thập kỷ qua, thì câu hỏi này sẽ trở nên phức tạp và mang tính cá nhân hơn trong tương lai.

Ý tưởng cho rằng các nền tảng lưu trữ blockchain chống kiểm duyệt là con đường khả thi nhất để người dùng kiểm soát AI đã được thảo luận nhiều lần (như đã đề cập ở trên). Về mặt lý thuyết, cá nhân có thể chạy các mô hình trên thiết bị hoặc tự mua GPU, nhưng hầu hết mọi người không đủ khả năng chi trả hoặc không có khả năng kỹ thuật.

Mặc dù sẽ mất thời gian để phổ biến các bạn đồng hành AI, nhưng các công nghệ liên quan đang nhanh chóng lặp lại: các bạn đồng hành tương tác văn bản nhân hóa đã khá hoàn thiện, công nghệ hình đại diện trực quan đã đạt được tiến bộ đáng kể và hiệu suất blockchain liên tục được cải thiện. Để đảm bảo rằng các bạn đồng hành chống kiểm duyệt dễ sử dụng, chúng ta cần dựa vào trải nghiệm người dùng tốt hơn để triển khai các ứng dụng dựa trên mã hóa. May mắn thay, các ví như Phantom đã đơn giản hóa đáng kể các tương tác blockchain và các ví nhúng, khóa mật khẩu và công nghệ trừu tượng hóa tài khoản cho phép người dùng giữ ví tự lưu trữ mà không cần ghi nhớ các ký hiệu ghi nhớ. Công nghệ điện toán đáng tin cậy thông lượng cao dựa trên bộ đồng xử lý Optimistic và ZK cũng sẽ giúp xây dựng mối quan hệ sâu sắc và lâu dài với các bạn đồng hành kỹ thuật số.

Trong tương lai gần, trọng tâm của cuộc thảo luận sẽ chuyển từ "khi nào các bạn đồng hành kỹ thuật số thực tế sẽ xuất hiện" sang "ai có thể kiểm soát chúng".