Đối thoại cùng CEO Kaito: Xây dựng GPT tối thượng cho Web3
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Đối thoại cùng CEO Kaito: Xây dựng GPT tối thượng cho Web3
Dưới mô hình phân phối dữ liệu mới, tôi tin chắc rằng cơ hội do Web3 mang lại sẽ hoàn toàn thay đổi nền tảng kinh tế mà các công ty công nghệ độc quyền dữ liệu.
Chuyên sâu báo cáo Web3TechFlow: Sunny
Kaito: Yu Hu
“Dưới mô hình phân phối dữ liệu mới, tôi tin chắc rằng cơ hội mà Web3 mang lại sẽ hoàn toàn thay đổi logic kinh tế về sự độc quyền dữ liệu của các công ty công nghệ.”
-- Yu Hu
Làm thế nào để thu thập thông tin Web3 một cách hiệu quả? Đối với người dùng phổ thông, Twitter, Discord, Telegram và các trang báo chí là những kênh chính để tiếp cận thông tin. Với những người có năng lực phân tích cao hơn, họ có thể sử dụng trình duyệt dữ liệu trên chuỗi (on-chain), diễn đàn quản trị, podcast hoặc các báo cáo tư vấn. Thông tin Web3 bị phân mảnh nhiều hơn so với Web2, chủ yếu rải rác trên nhiều nền tảng xã hội gốc mã hóa và các blockchain, giống như việc đi tìm kho báu, rất khác biệt so với hành trình tìm kiếm truyền thống đại diện bởi Google.
Mọi ngành công nghiệp đều trải qua quá trình từ hỗn loạn đến trật tự. Trước khi công cụ tìm kiếm truyền thống ra đời, thông tin trong thế giới thực cũng cực kỳ phân tán, người dùng cần trở thành chuyên gia tìm kiếm, biết phải đến những website cụ thể nào để lấy thông tin mong muốn. Sự xuất hiện của Google cho phép người dùng bình thường trên toàn thế giới tra cứu thông tin Internet một cách cực kỳ hiệu quả, còn sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã nâng cao hiệu suất lập chỉ mục thông tin lên một tầm cao mới.
Hôm nay, việc truy xuất thông tin Web3 đang ở giai đoạn nào? So với vài năm trước, chúng ta đã tiến bộ vượt bậc: Trước khi Etherscan, Dune và Nansen xuất hiện, người dùng thông thường muốn tra cứu thông tin blockchain thì khó như mò kim đáy biển. Tuy nhiên ngay cả hôm nay, khi thế giới truyền thống đã chuyển từ thời đại công cụ tìm kiếm sang thời đại mô hình ngôn ngữ lớn, việc lập chỉ mục thông tin Web3 do thiếu công cụ tìm kiếm bản địa vẫn đang dậm chân tại thời kỳ trước tìm kiếm, nơi thông tin cực kỳ phân mảnh: Người dùng phải là chuyên gia, phải biết lượng cung kho, hoạt động người dùng hàng ngày, doanh thu giao thức, quan điểm cộng đồng, đề xuất quản trị... nên tìm ở đâu. Đồng sáng lập và CEO của Kaito – Yu Hu tin chắc rằng, vài năm nữa khi nhìn lại hiện tại, trạng thái nguyên thủy này sẽ khiến chúng ta gần như không thể tưởng tượng nổi.
Yu Hu đã nhận ra điểm nghẽn trong việc lập chỉ mục thông tin Web3 từ năm 2020: thông tin cực kỳ phân tán, thiếu tổ chức, và không tương thích với các công cụ tìm kiếm truyền thống đại diện bởi Google. Lúc đó, anh nhận thấy nhu cầu cá nhân mình thực chất là nhu cầu chung của toàn ngành. Vì vậy, anh quyết đoán nghỉ việc, dồn toàn tâm trí vào việc xây dựng công cụ tìm kiếm Web3. Như Yu nói: “Tôi hy vọng sẽ dẫn dắt mô hình lập chỉ mục thông tin Web3 từ thời kỳ tiền tìm kiếm bước vào thời đại công cụ tìm kiếm, và cuối cùng vươn tới thời đại mô hình ngôn ngữ lớn, mang đến một phương thức lập chỉ mục thông tin hoàn toàn mới và hiệu quả cho toàn bộ người làm ngành và 1 tỷ người dùng Web3 tiếp theo.”
Công cụ tìm kiếm của Kaito sử dụng khung Auto GPT và nhiều backend ChatGPT, cùng nhau tạo thành một mạng lưới tác nhân (agent network), có khả năng xử lý đa nhiệm như tìm kiếm, xử lý thông tin, làm sạch và gắn nhãn dữ liệu, nhằm cung cấp dịch vụ thông tin Web3 chất lượng cao hơn, đồng thời tích cực khám phá cách tối ưu trải nghiệm và mở rộng lợi ích kinh tế thông qua sáng tạo cộng đồng.
Trong cuộc trò chuyện sâu sắc với Yu, chúng tôi thảo luận về cách mô hình ngôn ngữ lớn AI hỗ trợ người dùng Web3, cũng như cách xây dựng tương lai cho một công cụ tìm kiếm AI phi tập trung dựa trên sáng tạo cộng đồng. Với tư cách là một cơ quan truyền thông, chúng tôi cũng trao đổi với Yu về cách kết hợp truyền thông truyền thống với trí tuệ nhân tạo để nâng cao tính xác thực và độc đáo của thông tin.
Tóm tắt nổi bật
-
Dưới mô hình phân phối dữ liệu mới, tôi tin chắc rằng cơ hội mà Web3 mang lại sẽ hoàn toàn thay đổi logic kinh tế về sự độc quyền dữ liệu của các công ty công nghệ.
-
Trong thời đại WEB2, phần lớn thông tin được lưu trữ trên Internet. Trong thế giới WEB3, nhiều thông tin tồn tại trên blockchain, vốn là kiến trúc thông tin hoàn toàn khác biệt so với Internet. Việc thu thập thông tin trên blockchain yêu cầu thiết lập node, chứ không thể dùng crawler phổ thông như Google.
-
Chúng tôi hy vọng trong tương lai có thể đồng sáng tạo sâu sắc với người dùng. Nếu người dùng phát hiện thông tin sai lệch trên nền tảng của chúng tôi, chúng tôi cần có cơ chế phản hồi để người dùng tham gia, cùng cải thiện chất lượng thông tin.
-
Trong môi trường Web3, chúng tôi coi trọng quyền sở hữu dữ liệu, vì vậy mong muốn người dùng tham gia vào quá trình xử lý dữ liệu và đồng sáng tạo sản phẩm. Chỉ khi người dùng sử dụng nhiều hơn, mô hình của chúng tôi mới càng mạnh mẽ.
-
Công cụ tìm kiếm và truyền thông về bản chất có mối quan hệ dòng chảy, truyền thông là một phần nguồn thông tin cho công cụ tìm kiếm, đây là mối quan hệ cốt lõi nhất.
Rơi vào hang thỏ mã hóa
TechFlow: Làm sao bạn từ một sinh viên xuất sắc của Cambridge, rồi trở thành quản lý quỹ tại Citadel, sau đó là chủ sở hữu Cryptopunk, và cuối cùng khởi nghiệp thành lập một công ty chuyên về Web3 và AI?
Yu:
Nền tảng của tôi là kinh tế thương mại, làm việc trong lĩnh vực tài chính truyền thống khoảng mười năm. Tôi từng làm tại ngân hàng đầu tư và quỹ phòng hộ, cuối cùng làm đầu tư thị trường thứ cấp tại các công ty như Citadel. Tuy nhiên, khoảng năm 2017 tôi tiếp xúc với tiền mã hóa, hứng thú mạnh mẽ với công nghệ mới này, bắt đầu nghiên cứu trong thời gian rảnh, vì nó không chỉ liên quan đến công nghệ mới mà còn là một loại tài sản hoàn toàn mới.
Vào mùa hè DeFi năm 2020, tôi dành rất nhiều thời gian nghiên cứu. DeFi là một khái niệm khá cơ bản, điểm khác biệt là trong DeFi bạn có thể xem tất cả dữ liệu như lượng cung kho, doanh thu và các chỉ số khác để phân tích cơ bản. Tôi đã làm nhiều nghiên cứu về lĩnh vực này và tìm kiếm cơ hội.
Lúc đó, tôi cảm nhận sâu sắc rằng việc lan truyền thông tin trong ngành mã hóa cực kỳ lộn xộn và phân mảnh, tương tự như sự khác biệt thông tin lớn mà tôi từng gặp trong lĩnh vực tài chính truyền thống. Trong tài chính truyền thống, có rất nhiều công cụ tài chính tốt giúp mọi người truy xuất thông tin.
Nhưng trong lĩnh vực blockchain, thậm chí công cụ tìm kiếm cũng không thể truy xuất hiệu quả các thông tin liên quan như trên Twitter, Discord và các nền tảng xã hội khác. Điều này khiến việc thu thập thông tin cực kỳ đau khổ.
Đến năm 2021, tôi mua một CryptoPunk, NFT này đánh dấu một thời khắc quan trọng của toàn ngành. Tôi tin tưởng mạnh mẽ vào tương lai của Web3, niềm tin này kéo dài cho đến tận bây giờ.
Sau khi cân nhắc sự phát triển ngành và sở thích cá nhân, cuối năm 2021 tôi quyết định nghỉ việc, khởi nghiệp phát triển một sản phẩm. Tôi muốn phát triển một sản phẩm giải quyết bài toán truy xuất thông tin, giúp đỡ những người như tôi. Đó là khởi nguyên của việc khởi nghiệp.
TechFlow: Trong giai đoạn 2017-2021, trọng tâm nghiên cứu của bạn là gì? Có những bài học then chốt nào? Từ năm 2017 đến nay, góc nhìn của bạn về ngành có thay đổi thế nào?
Yu:
Theo tôi, bài học lớn nhất là tư duy dài hạn đối với toàn bộ hành trình.
-
Bài học ban đầu là về nhận thức các cách tương tác tài chính khác nhau, vì tôi từng làm trong lĩnh vực tài chính. Nhận thức này dưới khung cơ bản đã thúc đẩy suy nghĩ về định giá khác biệt cho khái niệm sở hữu.
Tôi cho rằng đây là một quan điểm sâu sắc, vì nó đã phát triển thành thuộc tính cơ bản trong nhiều lĩnh vực.
-
Vào năm 2020 và 2021, tôi bắt đầu suy nghĩ về lợi nhuận công nghệ trong 20 năm qua khi các gã khổng lồ công nghệ trỗi dậy, ví dụ như sự phát triển của Google, Facebook.
Tuy nhiên, suy nghĩ sâu hơn của tôi là nếu tiếp tục mô hình này, thêm 50 hay 100 năm nữa, cục diện công nghệ có thể hoàn toàn thay đổi, và phần quan trọng nhất có lẽ chính là quyền sở hữu dữ liệu.
Hiện tại chúng ta có thể dùng miễn phí các sản phẩm công nghệ như Google, Instagram, Facebook, nhưng giá trị thực sự nằm ở khối lượng dữ liệu khổng lồ phía sau các sản phẩm này. Người dùng chưa thật sự nhận thức được giá trị của dữ liệu, trong khi dữ liệu này hoàn toàn nằm trong tay các công ty công nghệ.
Dưới mô hình phân phối dữ liệu mới, tôi tin chắc rằng cơ hội mà Web3 mang lại sẽ hoàn toàn thay đổi logic kinh tế này.
Quyền sở hữu dữ liệu sẽ trở về tay người dùng, các sản phẩm mới sẽ xuất hiện dưới hình thức cộng đồng đồng sáng tạo. Những sản phẩm mới này sẽ ảnh hưởng đến cách chúng ta nhìn nhận tương lai ở nhiều tầng lớp, đồng thời thay đổi logic và mối quan hệ tương tác giữa dữ liệu và người dùng.
Quy mô và đặc điểm thông tin Web3: Phi tập trung và khả năng tương tác
TechFlow:Tại Kaito, bạn tích hợp và đạt được khả năng tương tác thông tin Web3 như thế nào? Khác biệt gì so với phương pháp thời Web2?
Yu:
Tôi xin giới thiệu sơ lược, Kaito có hai sản phẩm cốt lõi.
-
Một là nền tảng tìm kiếm chuyên nghiệp dành cho người dùng tổ chức, phục vụ chuyên gia (bao gồm nhà nghiên cứu, phóng viên và người xây dựng ngành). Họ cần dành nhiều thời gian đọc các thông tin liên quan.
-
Hai là công cụ tìm kiếm dành cho thị trường người dùng C-end, tương tự như Google của Web3.
Quá trình tích hợp chính của chúng tôi có thể chia thành ba khía cạnh.
-
Thứ nhất là nguồn gốc, chúng tôi cần hiểu dữ liệu nào liên quan đến Web3. Ví dụ, chúng tôi lọc thông tin liên quan trên các nền tảng như Twitter và Discord, sau đó tích hợp bằng công nghệ.
-
Thứ hai là sắp xếp, chúng tôi làm sạch và gắn nhãn dữ liệu, biến dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc. Chúng tôi gắn nhãn trong cơ sở dữ liệu riêng, cũng có thể dùng AI và mô hình lớn để hiểu.
-
Thứ ba là làm cho dữ liệu dễ đọc, tức là cách tương tác với người dùng. Có thể dùng nhiều hình thức như truy xuất, luồng thông tin, biểu đồ hoặc thậm chí trò chuyện. Mục tiêu cuối cùng là tạo tương tác chặt chẽ với người dùng, giúp dữ liệu dễ thao tác hơn.
Ba bước này là chìa khóa để chúng tôi tích hợp dữ liệu và cung cấp tính khả thi.
Thông tin Web3 và Web2 khác nhau chủ yếu ở ba điểm.
-
Thứ nhất, cách lan truyền thông tin hoàn toàn khác. Trong thời đại Web3, thông tin về bản chất phi tập trung và hỗn loạn hơn. Khác với Web2, trong Web3 thông tin thường không chỉ phụ thuộc vào phát hành của truyền thông chính thức; ngay cả tài khoản chính thức như FTX khi công bố sự kiện lớn cũng chú ý nhiều hơn đến tài khoản cộng đồng. Ví dụ, trên nền tảng như Discord, việc lan truyền thông tin sẽ phi tập trung hơn.
-
Khác biệt thứ hai nằm ở hạ tầng chứa thông tin. Trong thời đại Web2, thông tin chủ yếu lưu trữ trên Internet. Trong thế giới Web3, nhiều thông tin tồn tại trên blockchain, blockchain là kiến trúc thông tin hoàn toàn khác biệt so với Internet. Việc thu thập thông tin trên blockchain yêu cầu thiết lập node, chứ không thể dùng crawler phổ thông như Google.
-
Khác biệt thứ ba nằm ở cách tương tác thông tin. Trong thời đại Web2, quá trình làm sạch và gắn nhãn dữ liệu được thực hiện rất tập trung, như Google hay ChatGPT đều có đội ngũ lớn đảm nhận. Trong thời đại Web3, nhiều thứ có thể đồng sáng tạo với người dùng, thông qua việc khuyến khích hành vi sáng tạo. Ví dụ trong phạm vi Web3, cộng đồng và nhà phát triển cùng tạo ra công cụ tìm kiếm hoàn toàn mới, mang lại trải nghiệm tìm kiếm mới cho cộng đồng Web3.
TechFlow:Quy mô hiện tại của dữ liệu công cộng và riêng tư trong lĩnh vực công cộng Web3 là bao nhiêu? Dự kiến sẽ thay đổi thế nào trong tương lai?
Yu:
Theo dữ liệu chúng tôi tự thu thập, mỗi ngày xử lý khoảng một triệu thông tin từ tổ chức. Nếu cộng thêm dữ liệu công cộng, con số này có thể lên tới hàng chục triệu; khi cộng thêm dữ liệu riêng tư như Telegram, Discord... con số chắc chắn vượt mức hàng trăm triệu. Đây là lượng dữ liệu hàng ngày của chúng tôi. Về xu hướng phát triển tương lai, chúng tôi dự đoán lượng dữ liệu này sẽ tiếp tục tăng, vì khi số lượng người dùng tăng lên và nguồn thông tin ngày càng nhiều, cả blockchain lẫn doanh nghiệp tập trung đều sẽ đối mặt với xu hướng này.
Thêm nữa, bản chất thông tin cũng có thể thay đổi. Hiện nay, phần lớn thông tin liên quan đến giao dịch, nhưng khi phạm vi ứng dụng blockchain mở rộng, thông tin từ các lĩnh vực khác sẽ tăng nhanh chóng.
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ Web3
TechFlow: Bạn sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn như thế nào để xây dựng hệ thống AI? Ngoài ra, làm thế nào để xử lý nhiều nguồn dữ liệu và xác định câu trả lời tốt nhất?
Yu:
Hiện tại, chúng tôi áp dụng kiến trúc Auto GPT, triển khai nhiều mô hình ChatGPT ở backend, các mô hình này cùng nhau tạo thành một hệ thống tác nhân làm việc.
-
Mỗi tác nhân phụ trách nhiệm vụ khác nhau. Khi người dùng đưa ra yêu cầu tìm kiếm, tác nhân đầu tiên của chúng tôi phân tích ngữ nghĩa và nhu cầu, xác định nguồn dữ liệu nào cần tìm câu trả lời. Chúng tôi có thể có nhiều tác nhân, mỗi tác nhân chuyên môn ở lĩnh vực khác nhau, ví dụ tìm thông tin trên Twitter, Discord, nghiên cứu... từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
-
Các tác nhân này giao tiếp với nhau, tìm ra câu trả lời tốt nhất, sau đó chúng tôi đánh giá xem câu trả lời có phù hợp với câu hỏi người dùng không. Trong khung này, hiện tại chúng tôi dùng ChatGPT làm mô hình lớn nền tảng, nhưng đồng thời cũng đang khám phá việc tinh chỉnh mô hình riêng hoặc huấn luyện hoàn toàn mô hình của chúng tôi.
ChatGPT là mô hình đã được huấn luyện trước. Nó có thể dùng kho kiến thức riêng để trả lời câu hỏi người dùng, nhưng với nội dung vượt ngoài phạm vi kiến thức, nó không thể trả lời. Cách chúng tôi kết nối với ChatGPT là tận dụng khả năng hiểu ngữ nghĩa và suy luận logic, để nó học các sự kiện đang diễn ra – còn gọi là học ngữ cảnh (context learning).
Chúng tôi cần tối ưu hóa nhiều nội dung, vì vậy cần dùng mạng tác nhân. Với một số câu hỏi, chúng tôi có thể cần mô hình phức tạp hơn như GPT-4, còn nhìn chung mô hình đơn giản hơn đã đủ đáp ứng. Điều này tương tự con người xử lý thông tin bằng các năng lực nhận thức khác nhau tùy tình huống. Với tài liệu chuyên sâu, chúng ta cần tập trung cao độ để hiểu, còn với câu hỏi đơn giản thì dễ dàng tìm ra câu trả lời.
Tương tự, ở cấp độ cơ sở dữ liệu, chúng tôi vận hành theo mạng lưới bên yêu cầu. Tương lai chúng tôi có thể đưa cơ sở dữ liệu vào quản lý phi tập trung, để mở rộng hiệu quả hơn.
Trong quá trình làm sạch, gắn nhãn và xử lý dữ liệu, chúng tôi mong muốn đồng sáng tạo giá trị với người dùng, vì dữ liệu cực kỳ quan trọng với mọi công ty AI.
Trong môi trường Web3, chúng tôi coi trọng quyền sở hữu dữ liệu, vì vậy mong muốn người dùng tham gia vào quá trình xử lý dữ liệu, cùng nhau xây dựng sản phẩm. Chỉ khi người dùng sử dụng nhiều hơn, mô hình của chúng tôi mới càng mạnh mẽ. Trải nghiệm người dùng cũng tốt hơn, thu hút thêm người dùng, và mọi người cũng có thể chia sẻ lợi ích kinh tế trong quá trình này – đây là triết lý đồng sáng tạo chúng tôi muốn hiện thực hóa.
TechFlow:Kaito giúp người dùng ứng phó thông tin sai lệch trong ngành blockchain và đảm bảo chất lượng dữ liệu như thế nào?
Yu:
Hiện tại, công việc trọng tâm của chúng tôi có ba khía cạnh.
Thứ nhất, chúng tôi lọc nguồn thông tin. Lấy Twitter làm ví dụ, chúng tôi dùng phương pháp đồ thị xã hội để lọc người dùng, loại bỏ thông tin rác.
Thứ hai, chúng tôi chú trọng cung cấp nguồn thông tin. Khi người dùng dùng mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, họ thường không biết kết quả tìm kiếm được tạo ra thế nào, còn chúng tôi gán nhãn nguồn cho mọi kết quả tìm kiếm, giúp người dùng đánh giá độ tin cậy thông tin tốt hơn. Đây là tối ưu kỹ thuật quan trọng chúng tôi thực hiện so với mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống.
Cuối cùng, chúng tôi hy vọng đồng sáng tạo với người dùng. Nếu người dùng phát hiện thông tin vô dụng hoặc sai lệch trên nền tảng, chúng tôi cũng cung cấp cơ chế phản hồi để người dùng tham gia, cùng nâng cao chất lượng thông tin.
Phi tập trung hỗ trợ trí tuệ nhân tạo
TechFlow:Bạn nhìn nhận tiềm năng phát triển của AI trong thời đại Web3 ra sao, đặc biệt về khả năng tự học và chia sẻ dữ liệu? Đồng thời, bạn cho rằng đặc tính cốt lõi nào của blockchain có thể ảnh hưởng đến phát triển tương lai của AI?
Yu:
OpenAI và blockchain thực tế không có mối liên hệ trực tiếp, OpenAI là một sản phẩm AI cực kỳ quan trọng. Mô hình huấn luyện của nó dựa trên khối lượng lớn dữ liệu và tài liệu, việc gắn nhãn thủ công cũng thuê người làm, quá trình huấn luyện vận hành tập trung. Còn Web3 có thể mở ra格局 mới, mang tính đột phá. Hiện tại, một số người vẫn chưa nhận thức đầy đủ bản chất đột phá của Web3.
Tiềm năng trí tuệ nhân tạo
Gần đây, "cha đẻ trí tuệ nhân tạo" Geoff Hinton nói: “loài người chỉ là một ‘giai đoạn tạm thời’ trong tiến hóa trí tuệ”. ChatGPT dù đã rất mạnh, nhưng vẫn chỉ là một phần nhỏ sản phẩm AI. Vì vậy về dài hạn, ngành trí tuệ nhân tạo có tiềm năng phát triển rất lớn.
Khác với con người, nhiều bản sao của cùng một mô hình AI có thể chia sẻ điều vừa học được – đây là lợi thế tiềm năng của AI.
Hiện tại, AI chưa hoàn thành sứ mệnh, nhưng tôi tin rằng tương lai của nó là vô hạn. Trong đó, có một giả thuyết quan trọng: sự phát triển AI không thể chậm lại, vì động lực phát triển AI cực kỳ mạnh mẽ; ngay cả một quốc gia có chậm lại, các nước khác vẫn tiếp tục thúc đẩy. Do đó, xu hướng phát triển AI sẽ ổn định, bền vững và không thể ngăn cản.
Thuộc tính blockchain
Trong quá trình này, cốt lõi blockchain là gì? Công bằng, đáng tin cậy, ổn định và quyền kiểm soát cá nhân – tôi cho rằng đây là những cốt lõi quan trọng nhất của blockchain, vì mọi tổ chức tập trung đều có thể gây ra nguy hiểm lớn. Điều này cũng giải thích vì sao Elon Musk lại bất mãn mạnh mẽ khi OpenAI đã trở thành Close AI.
Ở một mức độ nào đó, tôi hiểu quan điểm của ông ấy. Tuy nhiên, trong khung này, nếu chúng ta có thể đặt giới hạn từ góc độ khác, ví dụ chủ sở hữu dữ liệu hoặc các khía cạnh khác, thì toàn bộ hệ thống sẽ có nguyên tắc phản hồi âm mạnh mẽ.
Suy nghĩ này có thể mang tính triết học và trừu tượng hơn, nhưng tôi cho rằng có nhiều hướng có thể kiểm chứng. Web3 trở nên ngày càng quan trọng sau khi thị trường AI trỗi dậy, đây là suy nghĩ gần đây tôi rút ra.
Thời gian sẽ tiết lộ tính phi tập trung thực sự
Trong Web3, tôi cho rằng về bản chất không có nhiều yếu tố tập trung, nó là thứ cực kỳ phi tập trung. Ví dụ trong ngành có những ví dụ tiêu cực, từ năm ngoái đến nay xảy ra nhiều sự kiện thảm họa, như vấn đề FTX, một số báo chí, hay sự kiện USDC mất neo – về bản chất đều liên quan đến bản chất tập trung.
Nhưng những thứ thực sự hoàn toàn phi tập trung, như các giao thức Bitcoin và Ethereum, vận hành rất ổn định, bản thân chúng có nguyên tắc phục vụ rất mạnh – điều này cực kỳ quan trọng. Trong những thứ phái sinh vừa nói, có thể bao gồm cả cộng đồng đồng sáng tạo công bằng, đều được sinh ra trên nền tảng phi tập trung mạnh mẽ.
Mối quan hệ giữa truyền thông truyền thống và công cụ tìm kiếm AI
TechFlow: Công cụ tìm kiếm AI sẽ ảnh hưởng đến ngành truyền thông thế nào? Bạn có nghĩ AI có thể thay thế truyền thông, để mọi người đều tạo được nội dung chất lượng cao?
Yu:
Công cụ tìm kiếm và truyền thông về bản chất có mối quan hệ dòng chảy, truyền thông là một phần nguồn thông tin cho công cụ tìm kiếm, đây là mối quan hệ cốt lõi nhất.
Trước khi mô hình ngôn ngữ lớn xuất hiện, công cụ tìm kiếm luôn tồn tại, kể cả các nền tảng tổng hợp truyền thông như Toutiao trong nước cũng dùng công ty AI để làm các công việc AI nhẹ như tin nhanh, tóm tắt, tổng hợp – những việc này đã ứng dụng năng lực AI.
Nhưng tôi cho rằng một số thứ sẽ không hoặc khó bị thay thế, ví dụ thông tin độc quyền như phỏng vấn, điều tra báo chí – đây là giá trị độc quyền của truyền thông.
Bảo vệ riêng tư dữ liệu riêng tư blockchain và đồng sáng tạo dữ liệu
TechFlow: Bạn có thể chia sẻ quan điểm về bảo vệ riêng tư dữ liệu và hành vi trên chuỗi trong tương lai. Kaito có chiến lược gì ứng phó thách thức này?
Yu:
Tôi cho rằng chủ đề này cực kỳ quan trọng.
Về vấn đề này, chúng tôi là công cụ trung lập, nói đơn giản là dù trên Internet hay blockchain, chúng tôi thu thập mọi thông tin công khai. Nhưng với thông tin riêng tư hoặc được bảo vệ, hiện tại và tương lai chúng tôi sẽ không thu thập. Vì những thông tin này không phải ai cũng truy cập được.
Trong quá trình đồng sáng tạo dữ liệu, chúng tôi rất mong đứng ở giao điểm blockchain và trí tuệ nhân tạo, cùng người dùng nỗ lực tạo ra giá trị dữ liệu mới. Mục tiêu của chúng tôi là giải quyết vấn đề trong lĩnh vực blockchain, vì vậy về bản chất giống công ty AI hơn. Đội ngũ hiện tại chủ yếu đến từ các công ty công nghệ trưởng thành, có nền tảng AI, đồng thời tin tưởng mạnh mẽ vào triển vọng Web3. Các thành viên đội ngũ sớm đa số đến từ cộng đồng Web3, tụ họp để cùng nhau tạo ra sản phẩm của riêng mình.
Về sự cân bằng giữa AI và blockchain, tôi cho rằng trong quá trình phát triển, không tồn tại điểm cân bằng rõ ràng. Chúng tôi dùng công nghệ AI giải quyết nhu cầu trong lĩnh vực dọc mà chúng tôi yêu thích, dù là lập chỉ mục thông tin, phân phối, hay các lĩnh vực khác, đều nhằm phục vụ ngành cụ thể. Chúng tôi dùng công nghệ mới để cung cấp dịch vụ hữu ích theo cách hiệu quả và tốt hơn, đưa vào ngành tương ứng.
Mô hình kinh doanh truyền thống Vs. Mô hình kinh tế dựa trên đồng sáng tạo cộng đồng
TechFlow: Vậy hiện tại đội ngũ bạn đang cân nhắc những hình thức cộng đồng xây dựng nào, có cách khuyến khích người dùng nào?
Yu:
Tôi cho rằng cách đơn giản và rõ ràng nhất là để dữ liệu đóng góp của mọi người dùng mang lại lợi ích kinh tế nhất định, và vận hành trong khuôn khổ quy định và tuân thủ. Trên nền tảng này, mỗi lượt tìm kiếm, duyệt web và hành vi của người dùng đều giúp tối ưu mô hình nền tảng, từ đó mang lại trải nghiệm tốt hơn. Qua động lực tích cực này, chúng tôi khuyến khích mọi người dùng tích cực tham gia đồng sáng tạo cộng đồng. Đây chính là mục tiêu của chúng tôi.
Hiện tại, Kaito có hai mô hình kinh doanh. Một là phiên bản tổ chức, dùng hình thức đăng ký truyền thống, cung cấp dịch vụ trả phí cho tổ chức. Hai là phiên bản đại chúng, hoàn toàn miễn phí, nhưng có thể có một số chức năng trả phí bổ sung, ví dụ như mô hình ChatGPT. Ngoài ra, chúng tôi cung cấp dịch vụ API dữ liệu, hỗ trợ dữ liệu cho các giao thức phi tập trung khác trong ngành – đây là mô hình kinh doanh khác.
TechFlow:Bạn có cân nhắc dùng cách khuyến khích khác hoặc thu phí bằng token để thu hút người dùng?
Yu:
Tôi cho rằng đây thực tế là hai vấn đề.
Thứ nhất, chúng ta có cần token không, và token có vai trò gì trong toàn bộ hệ sinh thái?
Tôi cho rằng token có giá trị. Dù không có token, dự án chắc chắn vẫn vận hành được, miễn là cung cấp sản phẩm xuất sắc và mô hình lợi nhuận tự cung tự túc, ví dụ qua dữ liệu hoặc doanh thu quảng cáo, thì vẫn có thể tạo doanh thu tốt.
Nhưng với chúng tôi, điều hấp dẫn hơn là ngay từ giai đoạn đầu đã xây dựng được khái niệm đồng sáng tạo cộng đồng. Trong khung này, chúng tôi cho rằng cần token.
Chi tiết vận hành cụ thể, hoặc ý tưởng sau này, cần quyết định theo diễn biến phát triển. Việc thanh toán đăng ký có thể hỗ trợ bằng token hay không, có thể là chủ đề khác. Với chúng tôi, lợi ích của token là rõ ràng, xét về hiệu suất hay giá trị kinh doanh, token đều đơn giản hơn các cách khác.
Thêm nữa, xét về kinh doanh, chúng tôi có thể hoàn toàn bỏ qua trung gian thứ ba, không cần dựa vào công ty thanh toán như Stripe. Tuy nhiên, chúng tôi cũng đối mặt thách thức là trong toàn ngành, chưa tìm được công ty dịch vụ thứ ba nào thật tốt, cho phép chúng tôi dễ dàng kê khai với mọi nền tảng tuân thủ, bao gồm chính phủ và cơ quan thuế.
Ở giai đoạn ngành hiện tại, đây có thể là vấn đề chúng tôi gặp phải.
TechFlow: Vậy trong quản trị cộng đồng bằng token, gần đây bạn có nghiên cứu mô hình kinh tế thú vị nào?
Yu:
Gần đây ngành mã hóa có thay đổi lớn, đặc biệt trong quản trị token. Trước đây nhiều token được coi là token quản trị thuần túy, nhưng giờ ngày càng nhiều token bắt đầu thu giữ giá trị kinh tế, ví dụ như DYDX. Điều này gây lo ngại, mọi người mong muốn đạt trạng thái cộng đồng thu giữ giá trị kinh tế, chứ không chỉ giá trị quản trị.
Tin độc quyền TechFlow
TechFlow:Câu hỏi cuối cùng, bạn có thể cung cấp nội dung độc quyền nào không, ví dụ tiết lộ cột mốc sắp tới và kế hoạch phát triển của Kaito, có chức năng hay hợp tác đặc biệt nào đáng mong đợi không?
Yu:
Chúng tôi dự định trong tương lai cho phép người dùng ứng dụng công cụ tìm kiếm theo cách hoàn toàn mới, ví dụ phân tích qua ảnh chụp biểu đồ giá, thậm chí tương tác với nguồn thông tin off-chain, đạt tìm kiếm đa phương thức.
Tầm nhìn của chúng tôi là cung cấp cho mọi người cách truy cập tất cả thông tin liên quan hoàn toàn khác biệt, tốt nhất và thuận tiện nhất. Chúng tôi tin tiềm năng tương lai rất lớn, sẽ từng bước hoàn thiện và hiện thực hóa tầm nhìn này. Chúng tôi mong muốn công cụ tìm kiếm tương lai mang lại trải nghiệm hoàn toàn mới, khác biệt với hiện tại. Hiện toàn ngành vẫn ở giai đoạn sơ khai, chúng tôi đang khám phá cách kết hợp tốt hơn mô hình ngôn ngữ lớn với công cụ tìm kiếm, để mang lại trải nghiệm đơn giản và đột phá.
Tiến bộ và đổi mới công cụ tìm kiếm đã tạo ra thay đổi to lớn. Hơn chục năm trước, du khách không có Google Maps, khi khám phá thế giới chỉ có thể dựa vào sách hướng dẫn giấy như Lonely Planet. Giờ đây với sự xuất hiện công cụ tìm kiếm Google, chúng ta đã có thể dễ dàng tra cứu thông tin cần thiết. Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng công cụ tìm kiếm tương lai sẽ mang lại thay đổi hấp dẫn và đột phá hơn nữa theo cách vượt xa trí tưởng tượng.
Trích dẫn:
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
