Các lĩnh vực trọng tâm của Pantera trong năm 2024: Xu hướng AI vẫn tiếp tục mạnh mẽ, Web3 sẽ thúc đẩy sự phát triển trong suy luận, bảo mật dữ liệu và cơ chế khuyến khích
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Các lĩnh vực trọng tâm của Pantera trong năm 2024: Xu hướng AI vẫn tiếp tục mạnh mẽ, Web3 sẽ thúc đẩy sự phát triển trong suy luận, bảo mật dữ liệu và cơ chế khuyến khích
Tốc độ đổi mới trong hệ sinh thái công nghệ blockchain tạo ra các thị trường và lĩnh vực mới trong mỗi chu kỳ.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Chia Jeng Yang & Caroline Cahilly, Pantera Capital
Biên dịch: TechFlow
Pantera Capital gần đây đã công bố một bài viết dài, đi sâu và chi tiết vào triển vọng thị trường tiền mã hóa năm 2024, chiến lược đầu tư, các lĩnh vực quan tâm và dự báo xu hướng.
Do bài viết khá dài, chúng tôi đã chia nội dung theo chủ đề để biên dịch từng phần.
Đây là phần thứ tư trong toàn bộ bài viết, do Giám đốc điều hành Chia Jeng Yang và thực tập sinh Caroline của Pantera đồng tác giả.
Từ đó có thể thấy họ đặc biệt quan tâm đến sự kết hợp giữa AI và Web3, đồng thời phân tích chi tiết về mối liên hệ giữa AI và tiền mã hóa, cho rằng Web3 có thể đóng vai trò quan trọng trong suy luận, quyền riêng tư dữ liệu và cơ chế khuyến khích đối với các hệ thống AI, đồng thời mở ra nhiều cơ hội trong các lĩnh vực liên quan.
TechFlow biên dịch phần này, dưới đây là nội dung chính.
Tốc độ đổi mới trong hệ sinh thái công nghệ blockchain tạo ra những thị trường và lĩnh vực mới trong mỗi chu kỳ. Nghiên cứu của chúng tôi mở rộng lập luận giúp duy trì vị thế dẫn đầu, đồng thời tối đa hóa phạm vi bao quát khi tìm kiếm và đầu tư vào các giao dịch. Trong các bài viết tiếp theo, chúng tôi sẽ chia sẻ những lĩnh vực mà chúng tôi đang tích cực theo dõi.
AI x WEB3
AI: Sự hòa trộn giữa trí tuệ con người và máy tính
Kết quả đầu ra từ các mô hình trí tuệ nhân tạo, ví dụ như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nên là kết quả tương tác tốt nhất giữa bộ não con người, dữ liệu và các hệ thống khuyến khích trên máy tính.
Khả năng giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên là điểm nổi bật khiến LLM trở nên hấp dẫn, vì con người và AI có thể sử dụng cùng một ngôn ngữ để mô tả chi tiết các quy trình phức tạp. Đây là bước tiến quan trọng hướng tới tương lai của các hệ thống phối hợp, nơi con người được tích hợp vào bên trong. Để cải thiện hơn nữa sự hợp tác này, chúng ta vẫn cần phát triển các khuôn khổ, cơ chế và công cụ mạnh mẽ giữa người và máy, nhằm khuyến khích các hệ thống AI suy nghĩ hiệu quả hơn, đưa ra câu trả lời hữu ích hơn và đạt được kết quả tối ưu.
Web3 thúc đẩy tương tác này như thế nào?
Các khuôn khổ khuyến khích bản địa trên máy tính sẽ quyết định cách con người tương tác với trí tuệ nhân tạo thông qua việc khuyến khích cộng tác từ cộng đồng, tăng trách nhiệm giải trình, v.v. Chúng tôi muốn xem xét các sản phẩm có thể tối đa hóa/tối ưu hóa sự tương tác giữa bộ não máy tính/trí tuệ nhân tạo và bộ não con người, đặc biệt chú trọng vào các trường hợp sử dụng trung và dài hạn (ví dụ như người nắm giữ token, nhà phát triển).
Trong tương lai, chúng tôi sẽ đi sâu vào ba khía cạnh sau của tương tác người-máy trong thời đại AI:
Dưới đây là một số điểm nổi bật mà tiền mã hóa có thể cung cấp cho AI – những điểm này sẽ được đề cập xuyên suốt bài viết:
-
Thanh toán: Thanh toán tài chính truyền thống có ranh giới rõ ràng. Với tiền mã hóa, chỉ cần vài dòng mã. Tính khả lập trình giúp tích hợp đơn giản hơn vào các sản phẩm phần mềm — nhà phát triển chỉ cần nhúng địa chỉ ví vào kho mã nguồn. Tính khả lập trình cũng mang lại thanh toán linh hoạt dựa trên tính toán, điều này trong cơ sở hạ tầng hiện tại đòi hỏi chi phí kiểm toán quá cao. Bằng cách tránh cơ sở hạ tầng tài chính toàn cầu lỗi thời, nó làm giảm rào cản gia nhập thị trường đối với các sản phẩm có lượng người dùng quốc tế. Ngoài ra, giao dịch mã hóa có thể cung cấp mức phí thấp hơn so với thanh toán truyền thống. Việc tích hợp đơn giản và chi phí thấp đặc biệt có lợi cho các dự án mã nguồn mở, vốn thường bị giới hạn về tài nguyên, trong khi tính đơn giản lại là then chốt cho hợp tác và áp dụng.
-
Cộng tác cộng đồng (crowdsourcing): Khi phản hồi của con người đối với các mô hình LLM ngày càng trở nên quan trọng, các cơ chế khuyến khích Web3 cho phép thu thập dữ liệu cộng tác nhanh chóng hơn và ở quy mô lớn hơn. Các hệ thống thưởng (và phạt) có cấu trúc cũng nên thúc đẩy thông tin chất lượng cao, thu hút lượng lớn người đóng góp từ nhiều nền tảng khác nhau.
-
Kiểm soát dữ liệu: Việc kiểm soát dữ liệu cá nhân (đòi hỏi truy xuất nguồn gốc và quyền riêng tư) ngày càng trở nên quan trọng vì:
-
a. Nếu người dùng có thể dễ dàng nhận được thù lao hoặc trải nghiệm tốt hơn, họ có thể chủ động kiểm soát dữ liệu của mình (điều này hiện tại là khả thi). Cùng với sự trỗi dậy của các tác nhân tự trị, người dùng sẽ có thể được trả tiền cho dữ liệu của mình mà không cần can thiệp trực tiếp. Hơn nữa, những người dùng kiểm soát dữ liệu của mình nên nhận được trải nghiệm tốt hơn so với trải nghiệm kém chất lượng mà các thuật toán cá nhân hóa hiện tại cung cấp. Khác với các nỗ lực trước đây về ví dữ liệu, LLM hiện nay không chỉ có thể tự động hóa việc thu thập dữ liệu thủ công quy mô lớn trên nhiều nền tảng, mà còn xử lý tốt hơn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên phi cấu trúc trong ngữ cảnh.
-
b. Các công ty có thể dẫn đầu trong việc kiểm soát dữ liệu để bảo vệ thông tin mật. Sau đó, các tiêu chuẩn mới sẽ được áp dụng cho cá nhân.
Ba ý tưởng khiến chúng tôi đặc biệt hào hứng là:
-
Suy luận phản hồi nhân tạo: Suy luận logic thông qua kiến thức đồ thị cộng tác (zk)
-
Theo dõi bản quyền nội dung do AI tạo ra (AIGC) bằng học máy (ML): Sử dụng ML để tính toán bản quyền cho nội dung dữ liệu gốc nằm phía sau AIGC
-
Song sinh kỹ thuật số cho quảng cáo: Khi LLM thay thế công cụ tìm kiếm trở thành phương tiện truy xuất thông tin, sở thích người dùng sẽ được xác định thông qua tương tác với LLM thay vì tìm kiếm trên website. Quảng cáo trong thế giới AI sẽ cần cơ sở hạ tầng để cho phép công nghệ quảng cáo (AdTech) tự động trích xuất sở thích cá nhân từ song sinh kỹ thuật số.
Suy luận
Mặc dù thị trường tràn ngập sự thổi phồng, nhưng LLM vẫn gặp khó khăn trong việc lập kế hoạch, suy luận, hiểu thế giới vật lý và các nhiệm vụ tương tự — những lĩnh vực mà con người vượt trội. Những sai sót này có thể xảy ra vì phần lớn LLM bắt chước suy luận dựa trên mẫu dữ liệu, chứ không thực sự hiểu được các nguyên lý logic/vật lý cơ bản, do đó theo tiêu chuẩn của con người thì LLM chưa đủ tốt.
Giá trị của suy luận nguyên tắc nằm ở khả năng xử lý các vấn đề chưa biết, đặc biệt khi có bằng chứng rõ ràng rằng các mô hình biến đổi (transformers) không thể vượt qua dữ liệu huấn luyện. Chúng tôi đang tìm kiếm các giải pháp cho vấn đề suy luận, vừa hỗ trợ các mô hình nền tảng, vừa hỗ trợ mọi hệ thống tích hợp LLM hiện nay, tập trung vào các cơ chế phản hồi từ con người để đạt được suy luận tốt hơn.
Logic
Đồ thị tri thức (phương pháp sử dụng cơ sở dữ liệu có cấu trúc để ghi lại mối quan hệ giữa các thực thể, sự kiện và khái niệm) cung cấp một cách thú vị để tích hợp suy luận logic vào LLM.
Dưới đây là một số ví dụ về cách chúng có thể được tích hợp:
-
Truy xuất kiến thức động: Trong quá trình suy luận, truy xuất thông tin liên quan một cách động từ đồ thị dựa trên một cơ chế chú ý nhất định.
-
Vòng lặp phản hồi: Nếu đầu ra rõ ràng lệch khỏi hiểu biết của đồ thị, hãy sử dụng phản hồi này để tinh chỉnh thêm.
Đồ thị tri thức cộng tác: Cộng tác sẽ định nghĩa lại việc thu thập và xác thực thông tin, góp phần phát triển “kho lưu trữ chứa toàn bộ tri thức và văn hóa nhân loại”.
Đồ thị tri thức cộng tác sẽ khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu và các kết nối logic của chúng bằng cách tự động thanh toán khi mô hình truy cập đóng góp của họ. Để đảm bảo độ chính xác, các đóng góp sai sẽ bị phạt, do một nhóm người xác thực áp dụng một bộ tiêu chí đã thỏa thuận xác định. Việc định nghĩa các tiêu chí này (riêng cho từng đồ thị) sẽ là một trong những yếu tố quan trọng nhất cho thành công.
Web3 cung cấp cách thức khuyến khích việc tạo đồ thị tri thức ở quy mô cần thiết. Hơn nữa, khoảng trống trong suy luận LLM sẽ là một mục tiêu di động, và Web3 cung cấp cách khuyến khích cung cấp dữ liệu cụ thể khi khoảng trống xuất hiện.
Ngoài ra, hệ thống thưởng (và phạt) có cấu trúc sẽ thúc đẩy thông tin chất lượng cao và thu hút lượng lớn người đóng góp từ nhiều nền tảng khác nhau. Đáng chú ý, người dùng tạo ra giá trị bằng cách chia sẻ dữ liệu theo cách sản xuất và không phải dạng zero-sum, khác biệt với thị trường dự đoán zero-sum hay oracle phi tập trung.
Cuối cùng, trong giới hạn hiện tại của AI, việc cộng tác các đồ thị này sẽ giúp duy trì độ chính xác liên quan (tức là không sao chép khả năng suy luận của các LLM hiện tại).
Cơ chế tin cậy và trách nhiệm giải trình
1. Quyền riêng tư dữ liệu
Việc kiểm soát dữ liệu người dùng bằng AI đang được phát triển nhanh chóng, sớm sẽ sánh ngang với hệ sinh thái phần cứng của Apple. Chúng ta phải cân nhắc về quyền riêng tư dữ liệu vì:
-
Khi AI thâm nhập liền mạch vào mọi khía cạnh cuộc sống, từ thiết bị nhà thông minh đến ứng dụng chăm sóc sức khỏe, lượng dữ liệu thu thập bởi AI đang tăng theo cấp số nhân.
-
Chúng ta đang tiến gần đến điểm uốn về khả năng AI tạo nội dung cá nhân hóa (ví dụ: sử dụng LLM) và niềm tin của người dùng vào khả năng này. Khi người dùng ngày càng thường xuyên và ở quy mô lớn tìm kiếm trải nghiệm và sản phẩm thực sự cá nhân hóa từ AI, tốc độ chia sẻ dữ liệu với AI sẽ tăng mạnh.
Do đó, quyền riêng tư dữ liệu rất quan trọng để xây dựng lòng tin của người dùng vào các hệ thống AI và giúp các nhà phát triển tránh lạm dụng dữ liệu (ví dụ: truy cập trái phép, đánh cắp danh tính và thao túng).
Các công nghệ Web3 như bằng chứng không kiến thức (zk-SNARK) và mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE) sẽ cho phép các tương tác được mã hóa, đảm bảo thông tin nhạy cảm, giúp cá nhân thực sự sở hữu/kontrol dữ liệu của mình, trong khi thông tin vẫn nằm trong tay người dùng.
Lệnh hành chính gần đây của Mỹ về AI nhấn mạnh tầm quan trọng của "tăng cường nghiên cứu và công nghệ bảo vệ quyền riêng tư, chẳng hạn như các công cụ mã hóa bảo vệ quyền riêng tư cá nhân", đồng thời đưa ra yêu cầu báo cáo đối với các mô hình lớn. Điều này cho thấy mức độ cởi mở ngày càng tăng của quy định đối với các phương pháp nguồn gốc/quyền riêng tư Web3, thậm chí những phương pháp này có thể trở thành tiêu chuẩn tuân thủ.
Các đồ thị tri thức ZK cộng tác (Crowdsourced ZK Knowledge Graphs): Thông qua các đồ thị tri thức ZK cộng tác, AI có thể hưởng lợi từ dữ liệu riêng tư. Cụ thể, chúng sẽ có các nút "công cộng" (chứa dữ liệu công cộng) và các nút "riêng tư" (chứa dữ liệu được mã hóa). Mô hình có thể sử dụng các kết nối logic giữa các nút để đưa ra câu trả lời mà không cần tiết lộ bản thân tri thức — tức là các nút được trích dẫn trong câu trả lời cuối cùng sẽ là công cộng, nhưng các nút dùng để suy luận không nhất thiết phải công cộng.
Các đồ thị này cũng có thể giúp việc xóa dữ liệu người dùng dễ dàng hơn, vì việc truy cập theo thời gian thực (ví dụ: truy xuất kiến thức động) có thể tránh việc lưu ngầm dữ liệu trong mô hình đã được huấn luyện.
2. Truy xuất nguồn gốc (Provenance)
Không có truy xuất nguồn gốc, AI có thể tạo ra môi trường deepfake và sử dụng dữ liệu cá nhân/riêng tư/sở hữu mà không bị ràng buộc. Nhờ Web3, chúng ta có thể xác định nguồn gốc của NFT, các tài sản phương tiện khác và dữ liệu được mô hình sử dụng, từ đó cung cấp nhiều giải pháp đầy hứa hẹn.
Học máy truy vết bản quyền nội dung do AI tạo ra: Ngoài deepfake, sự trỗi dậy của AIGC trong lĩnh vực nghệ thuật đặt ra thách thức độc đáo về quyền sở hữu trí tuệ và bản quyền. Ví dụ, nếu hệ thống AIGC sáng tác một bản phối nhạc từ hai nghệ sĩ nổi tiếng, thì ai nên được ghi công và nhận phần thưởng kinh tế? Do tính phức tạp và biến đổi cao của AIGC, các mô hình truyền thống dùng để xác định phân bổ như vậy ngày càng trở nên không phù hợp.
Học máy truy vết cung cấp một phương pháp để nhận diện các thành phần gốc trong tác phẩm AIGC. Việc kiểm soát nguồn gốc ngay khi AIGC được tạo ra là điều thiết yếu để thực hiện việc truy vết này.
Trong bối cảnh AIGC thiếu cơ sở hạ tầng thanh toán toàn cầu mạnh mẽ, các nền tảng như YouTube - vốn đã có cơ chế thanh toán bản quyền - sẽ chiếm ưu thế và có cơ hội tập trung quyền lực/ảnh hưởng hơn nữa.
Để dân chủ hóa việc sáng tạo AIGC và đảm bảo nghệ sĩ được bồi thường công bằng, chúng ta cần một hệ thống thanh toán mới. Một mạng lưới thanh toán blockchain tích hợp sẵn với mô hình AIGC có thể cho phép thanh toán tức thì toàn cầu ngay từ ban đầu. Sau đó, học máy truy vết và blockchain có thể được tích hợp vào nhiều nền tảng, giảm lợi thế hiện tại của các nền tảng như YouTube.
Việc đầu tư vào công nghệ này không chỉ hỗ trợ phân bổ bản quyền công bằng mà còn thúc đẩy đổi mới trong AIGC bằng cách mở ra cơ hội cho nhiều nhà sáng tạo hơn.
Khuyến khích AI
Khi hành vi của các mô hình AI ngày càng tự chủ, chúng tôi mong muốn phát triển các hệ thống có thể khuyến khích chúng hành động theo mong muốn của con người.
Tác nhân tự trị
Tác nhân tự trị là các mô hình có thể tương tác một cách thông minh với môi trường (ví dụ: sử dụng công cụ và tạo lệnh gọi API để truy cập dữ liệu thời gian thực), tương tác với các thuật toán để suy luận và ra quyết định, và hành động mà không cần kiểm soát trực tiếp từ con người. Chúng thể hiện hành vi định hướng mục tiêu, có thể học hỏi từ kinh nghiệm, nhưng chỉ đáng tin cậy trong các môi trường rất hẹp (ví dụ: xe tự lái). Khi các mô hình AI ngày càng chuyển từ truy xuất thông tin sang thực hiện hành động thay mặt người dùng, việc sử dụng các tác nhân tự trị có ủy quyền có thể xác minh bởi người dùng, cùng với tiền tệ bản địa số để thương mại hóa, có thể gia tăng.
Định vị song sinh kỹ thuật số: Quảng cáo dựa trên tìm kiếm truyền thống đang suy giảm, vì các mô hình AI đối thoại như ChatGPT dự kiến sẽ trở thành nguồn truy xuất thông tin chính. Điều này đặt ra thách thức cho ngành AdTech, khi quảng cáo truyền thống qua công cụ tìm kiếm và cookie đang đối mặt với hiệu suất giảm dần.
Khi thị trường bắt đầu nhận ra rằng các mô hình cá nhân, chứ không phải cookie, mới là đơn vị cơ bản để hiểu sở thích người dùng, các mô hình cho phép nhà quảng cáo trích xuất sở thích người dùng từ các mô hình hiện có khác có thể bắt đầu chiếm ưu thế. Sử dụng các mô hình này, nhà quảng cáo có thể đạt được mức độ cá nhân hóa chưa từng có, đồng thời duy trì quyền riêng tư người dùng thông qua các phương pháp mã hóa.
Một nền tảng mới thúc đẩy tương tác như vậy có tiềm năng vượt qua các gã khổng lồ phần mềm và phần cứng hiện tại như Google và Apple.
Cụ thể, khi người dùng quyết định tạo một song sinh kỹ thuật số, họ sẽ cấp quyền truy cập vào lịch sử tìm kiếm, tài khoản hiện tại (ví dụ: Google, ChatGPT, Amazon), ổ cứng, v.v. Bản sao này sẽ phát triển bản tóm tắt ban đầu về dữ liệu của họ, bao gồm các công ty họ tương tác, sở thích, v.v., và luôn cập nhật liên tục.
Sau đó, người dùng có thể thiết lập quyền cho phép song sinh kỹ thuật số bán dữ liệu của họ như thế nào và cho ai. Ví dụ, hãy tưởng tượng một nút bấm ghi “Cho phép bot quảng cáo của tôi giao tiếp với GPT-4, Meta AI, v.v.”. Song sinh kỹ thuật số sẽ tự động tương tác với các mô hình AI của nhà quảng cáo. Mô hình của nhà quảng cáo sẽ xác định xem có đáng để nhắm mục tiêu hay không, thậm chí mà không cần biết danh tính người dùng. Khi bị nhắm mục tiêu, người dùng sẽ nhận được quảng cáo dưới nhiều hình thức (ví dụ: qua văn bản, thảo luận với LLM, v.v.) và nhận thù lao.
Trong thị trường song sinh kỹ thuật số này, mạng thanh toán mã hóa có thể là cách đơn giản nhất để các mô hình bồi thường lẫn nhau khi tương tác, vì giao dịch chỉ cần vài dòng mã. Ngoài ra, thiết kế cơ chế khuyến khích nên đảm bảo rằng các song sinh kỹ thuật số được nhắm mục tiêu mang lại giá trị tối đa cho nhà quảng cáo. Do đó, nhà quảng cáo chỉ nên nhắm vào các song sinh kỹ thuật số có dữ liệu sạch, chính xác đại diện cho sở thích người dùng.
Tổng kết
Sự kết hợp giữa công nghệ AI và Web3 có tiềm năng cách mạng hóa suy luận, quyền riêng tư dữ liệu và cơ chế khuyến khích trong các hệ thống AI. Các giải pháp dựa trên blockchain nên thúc đẩy giao dịch và xử lý dữ liệu an toàn, hiệu quả, đồng thời khuyến khích đóng góp từ nhiều nguồn để tăng cường phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Sự cộng sinh giữa AI và công nghệ mã hóa có khả năng tạo ra các hệ thống AI mạnh mẽ, hiệu quả và lấy người dùng làm trung tâm hơn, giải quyết các thách thức then chốt trong lĩnh vực AI.
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
Pantera Capital
