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贪婪
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AI 智能体真相:为什么 10 亿美元估值的 GOAT,仍是机械的文字生成器?

数据访问是关键。

作者:MORBID-19

编译:深潮TechFlow

大家好,又是新的一天,又是一场投机性的下注。最近,AI 智能体 (AI Agents) 成为了讨论的热点。尤其是 aixbt,这款产品最近备受关注。

但在我看来,这种热潮完全没有意义。

让我来为不熟悉比特币术语的朋友解释一下。一旦用户将资产桥接到所谓的“比特币二层网络 (Bitcoin L2)”上,就不可能实现真正的“非托管借贷 (Non-custodial Lending)”。

所有的“比特币桥 (Bitcoin Bridges)”或“互操作性/扩展层 (Interoperability/Scaling Layers)”都会引入新的信任假设,只有少数例外,比如闪电网络 (Lightning Network)。所以,当有人声称比特币 L2 是“无需信任的 (Trustless)”时,你可以基本认为这不是真的。这也是为什么大多数新的 L2 都会强调自己是“信任最小化的 (Trust-minimized)”。

尽管我对 Side Protocol 并不了解,但我几乎可以肯定 aixbt 所谓的“非托管借贷”声明是不真实的,而且这种判断 99% 的情况下都不会出错。

不过,我并不完全责怪 aixbt。它只是按照指令行事:从互联网上抓取数据,并生成看似有用的推文。

问题在于,aixbt 并不真正理解自己在说什么。它无法判断信息的真实性,也无法向专家验证自己的假设,更无法质疑自己的逻辑或进行推理。

大语言模型 (LLMs) 的本质只是词语预测器。它们并不理解自己输出的内容,而是根据概率选择看似正确的词语。

如果我在《大英百科全书》中写了一篇关于“希特勒征服古希腊并催生希腊化文明”的文章,那么对于 LLM 来说,这就会成为“事实”,成为“历史”。

我们在 Twitter 上看到的许多 AI 智能体,只不过是披着炫酷头像的词语预测器。然而,这些 AI 智能体的市场估值却在飙升。GOAT 已经达到了 10 亿美元的市值,而 aixbt 的市值也达到了约 2 亿美元。这些估值是否合理?

没人能确定,但讽刺的是,我对自己持有的这些资产感到满意。

数据访问是关键

我一直对 AI 和加密货币的结合非常感兴趣。最近,Vana 引起了我的注意,因为它正在尝试解决“数据壁垒 (Data Wall)”问题。问题并不是缺乏数据,而是如何获取高质量的数据。

比如,你会在公开场合分享你的低流动性小市值代币的交易策略吗?你会免费发布那些通常需要付费才能获得的高价值信息吗?你会公开分享自己私生活中最隐私的细节吗?

显然不会。

除非你的隐私数据能够通过合理的价格得到保护,否则你绝不会轻易将这些“私人数据”分享给任何人。

然而,如果我们希望 AI 能够达到接近人类的智能水平,这些数据正是最关键的要素。毕竟,人类的核心特质是其思想、内心独白以及最隐秘的思考。

但即使是获取一些“半公开”的数据也面临不小的挑战。例如,要从视频中提取有用的数据,首先需要生成字幕,并准确理解视频的上下文,这样才能让 AI 理解其中的内容。

再比如,许多网站要求用户登录后才能查看内容,例如 Instagram 和 Facebook。这种设计在许多社交网络中都很常见。

总结来说,当前 AI 开发面临的主要限制包括:

  1. 无法获取私人数据

  2. 无法获取付费墙后的数据

  3. 无法访问封闭平台的数据

Vana 提供了一种可能的解决方案。他们通过保护隐私,将特定的数据集汇聚到一种称为 DataDAOs 的去中心化机制中,从而突破这些限制。

DataDAOs 是数据的去中心化市场,具体运作方式如下:

  • 数据贡献者:用户可以将自己的数据提交到 DataDAOs,并因此获得治理权和奖励。

  • 数据验证:数据会在 Satya 网络中进行验证,Satya 是一个由安全计算节点组成的网络,能够确保数据的质量和完整性。

  • 数据消费者:经过验证的数据集可以被消费者用于 AI 训练或其他应用场景。

  • 激励机制:DataDAOs 鼓励用户贡献高质量数据,并通过透明的机制管理数据的使用和训练过程。

如果你想进一步了解,可以点击这里阅读更多内容。

我希望有一天 aixbt 能够摆脱“愚蠢”的现状。或许我们可以为 aixbt 创建一个专属的 DataDAO。虽然我并不是 AI 领域的专家,但我坚信,AI 开发的下一次重大突破将依赖于训练模型所用数据的质量。

只有使用高质量数据训练的 AI 智能体,才能真正展现其潜力。我期待这一刻的到来,希望它不会太远。

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作者MORBID-19
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