Vượt qua giới hạn công nghệ: Con đường phát triển tương lai của AI+Web3
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Vượt qua giới hạn công nghệ: Con đường phát triển tương lai của AI+Web3
Bài viết này thông qua 10 dự án tiêu biểu của AI+Web3 để nhìn nhận 10 xu hướng phát triển khả thi của AI+Web3 trong năm 2024.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: VION WILLIAMS
Đây là một bài viết có mật độ thông tin cực cao, cũng là phân tích toàn diện và chuyên sâu nhất hiện nay trong ngành về AI+Web3.
Bài viết này bao quát nhiều lĩnh vực học thuật khác nhau, từ nghiên cứu học thuật đến xu hướng kinh doanh, mang lại những hiểu biết triết học sâu sắc, lần đầu tiên chỉ ra nguyên nhân cốt lõi của sự mê tín về khái niệm “phi tập trung”, hoàn thành xây dựng lý luận cho việc đưa AI+Web3 vào phạm vi thống nhất về mặt lịch sử khái niệm.
Bài viết này thông qua 10 dự án tiêu biểu về AI+Web3, trích dẫn hàng chục bài báo, luận văn liên quan đến AI và Web3, đồng thời nhìn thấu mười xu hướng phát triển khả thi của AI+Web3 trong năm 2024.
Hy vọng bài viết này giúp bạn gỡ bỏ lớp sương mù trong ngành AI+Web3, xóa bỏ định kiến lập trường và sai lệch nhận thức trước đây, dẫn dắt bạn bước vào con đường phát triển tương lai của AI+Web3.
Lời mở đầu
Trong suốt một năm qua, tôi thường xuyên phải đối mặt với những người bạn trong lĩnh vực AI đặt câu hỏi và chỉ trích Web3; cũng như những người bạn trong lĩnh vực Web3 luôn bảo thủ và dè dặt trước AI.
AI và Web3 vốn là một cặp trời sinh, nhưng các chuyên gia lại công kích lẫn nhau vì định kiến, điều này thực sự là không nên.
Vì vậy, lần này tôi cố gắng đi sâu tìm hiểu nguồn gốc của sự khác biệt nhận thức và định kiến trong lộ trình công nghệ ngày nay, từ lịch sử khái niệm và ba phương pháp phân tích thời gian lịch sử, từ triết học phân tích ngôn ngữ và điều khiển học về nhận thức luận.
Bài viết này tập trung trả lời những chỉ trích của giới làm AI đối với câu chuyện “phi tập trung”, giải tỏa nghi vấn dai dẳng lâu nay của họ, đồng thời chỉ rõ nguyên nhân cơ bản khiến niềm tin “phi tập trung” tạo ra bế tắc tư tưởng trong ngành Crypto/Web3 những năm gần đây.
Tóm lại, tôi cố gắng trả lời một chân lý, việc trả lời câu hỏi nền tảng này giúp AI+Web3 thực sự hội tụ, gỡ bỏ rào cản tư tưởng, đạt được chuyển đổi căn bản về phạm trù nhận thức luận.
Lưu ý
Tôi thiết kế logic viết và thứ tự diễn đạt nhằm tạo ra một không gian đọc sâu sắc trong môi trường thông tin phân mảnh tràn lan hiện nay.
Bài viết gồm ba phần chính: từ mô hình nghiên cứu và logic phân tích, đến giới thiệu và phân tích các ví dụ điển hình, rồi đến dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai. Ba phần này có mối liên hệ tuần tự, từng bước nâng cao, dẫn dắt bạn bước vào không gian suy nghĩ sâu sắc.
Bài viết dài tới 20.000 chữ, tác giả dành nửa tháng để hoàn thành, đáng giá một giờ đọc của bạn.
Việc độc lập khám phá chủ đề lớn AI+Web3 vẫn còn nhiều thiếu sót. Mọi chỗ chưa hoàn thiện, sơ suất hay chưa nghiêm ngặt, kính mong quý độc giả lượng thứ.
1 Mô hình nghiên cứu và hiểu biết triết học
Hiểu biết về bối cảnh thảo luận phổ biến hiện nay
Chúng ta đang thảo luận AI+Web3 như thế nào?
Trên Internet Trung Quốc hiện nay, những suy nghĩ nghiêm túc về AI+Web3 rất khan hiếm. Trong các mô hình nhận thức đã biết, cách phổ biến nhất là viện dẫn lý thuyết sản xuất xã hội trong chủ nghĩa duy vật lịch sử, tức là lực lượng sản xuất quyết định quan hệ sản xuất.
AI đại diện cho lực lượng sản xuất, Web3 đại diện cho quan hệ sản xuất. Sự tương tác giữa AI+Web3 như một lực lượng sản xuất và quan hệ sản xuất sẽ tạo ra một hệ thống sản xuất xã hội mới – đây là bối cảnh thảo luận được chấp nhận rộng rãi nhất hiện nay về AI+Web3, như tôi đã trình bày trong bài viết này về cách hợp tác tương lai giữa tác nhân AI và con người, tổ chức hợp tác và không gian sản xuất (bài viết dài vạn chữ)
Một mô hình nhận thức đáng chú ý khác về AI+Web3 là xuất phát từ lịch sử điều khiển học, cụ thể là giải thích lịch sử khái niệm “Autonomous”, và từ tính tự trị của máy móc để khảo sát quan điểm triết học kỹ thuật của điều khiển học.
Trong quá trình tìm về cội nguồn lịch sử này, từ điều khiển học đến máy tính, AI và Web3 đều là những con đường khác nhau hướng tới cùng một mục tiêu kỹ thuật: “tự trị”. Mô hình nhận thức điển hình này được Vương Siêu (nhà đầu tư đa lĩnh vực AI+Crypto) trình bày trong bài viết “Sự giao thoa lịch sử của AI và mã hóa”.
Trong phạm trù nhận thức luận hiện tại về AI+Web3 tồn tại khoảng cách giữa hệ thống tri thức và khái niệm lịch sử, dẫn đến sự chia cắt về học thuật, công nghệ và nhân tài.
Nếu chúng ta có thể loại bỏ tận gốc rễ sự chia cắt này, tôi tin rằng sự đồng thuận tích hợp được theo đuổi rộng rãi như AI+Web3+Metaverse sẽ thúc đẩy sự hội tụ của các tuyến công nghệ, thúc đẩy bước nhảy vọt tổng thể của ngành công nghiệp công nghệ, và đẩy mạnh sự phát triển hơn nữa của nền văn minh số loài người.
Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu thêm các mô hình nhận thức mới, từ tích hợp liên ngành đến kể chuyện xuyên phương tiện, từ triết học phân tích ngôn ngữ đến lý thuyết phân tích thời gian khái niệm lịch sử.
Xây dựng mô hình nghiên cứu AI+Web3 dựa trên nguyên lý cơ bản
Tìm kiếm tính liên quan và khả năng trong không gian suy nghĩ
Hiện nay, việc nghiên cứu AI+Web3 chủ yếu là những phát biểu rời rạc, các cuộc thảo luận phân mảnh này thường thiếu bổ sung bối cảnh tiền đề, cũng như việc xây dựng một không gian suy nghĩ độc lập và sâu sắc.
Trong tình trạng thiếu bối cảnh tiền đề và không gian đồng thuận, do mục đích và động cơ khác nhau, việc AI+Web3 dễ dàng gây tranh cãi giữa các tuyến công nghệ khác nhau là điều tất nhiên, dẫn đến khó khăn trong việc đạt được đồng thuận.
Do sự phân mảnh thông tin gây ra bởi Internet di động và những cái kén thông tin do thuật toán đề xuất tạo nên, giao tiếp trong bối cảnh mạng chủ yếu dưới dạng va chạm ý kiến đơn chiều, và sự pha trộn của nhiều ý kiến thiên lệch đã tạo nên những ngộ nhận dư luận phổ biến.
Mọi cuộc thảo luận nghiêm túc đều cần giải cấu môi trường thông tin và tái xây dựng một không gian suy nghĩ hiệu quả, hai chiều và sâu sắc.
Theo kết quả khám phá hiện nay của tôi, Workshop trực tuyến hoặc ngoại tuyến là cách tốt nhất để xây dựng giao lưu hiệu quả và không gian suy nghĩ. Chúng ta phải thảo luận các chủ đề có giá trị cao trong một không gian trao đổi thông tin chất lượng cao và suy nghĩ sâu sắc.
AI+Web3 là một chủ đề thảo luận cực kỳ phức tạp nhưng có giá trị rất cao, cần tránh mọi cuộc trao đổi chung chung.
Khi chúng ta có ý thức xây dựng một không gian đủ sâu để suy nghĩ, chúng ta mới có thể thiết lập "tính liên quan cầu đồng tồn dị" và "khả năng hòa mà khác biệt" đối với nhiều ý kiến khác nhau.
Tính liên quan là phương pháp cơ bản để nghiên cứu bất kỳ tuyến công nghệ nào, dù là AI hay Web3, bao gồm lịch sử hình thành công nghệ, thương mại mà công nghệ phục vụ, và những suy nghĩ về các vấn đề xã hội do công nghệ gây ra.
Hãy mở rộng từ càng nhiều nội dung liên quan càng tốt, giống như ném hai hòn đá xuống hồ tri thức, những gợn sóng trên mặt nước sẽ va chạm và lan tỏa mãi.
Trong vô số điểm giao nhau do tính liên quan tạo ra, mỗi điểm đều tượng trưng cho một khả năng khác biệt, khả năng này có thể ngắn ngủi nhưng cũng có thể trở thành hiện thực, vì vậy việc bắt lấy khả năng bằng cách giao nhau theo tính liên quan sẽ giúp chúng ta nhìn thấy nhiều xu hướng và cơ hội mới hơn.
Khi bạn đọc bài viết này, bản chất là bạn đang liên tục kích hoạt suy nghĩ về tính liên quan và khả năng của AI+Web3 trong không gian suy nghĩ mà tác giả đã xây dựng.
Tìm kiếm nhận thức toàn diện hơn thông qua tích hợp liên ngành
"Ý nghĩa của tích hợp nằm ở việc kết hợp hoặc hợp nhất thành một thể chức năng, mục đích dù là để đạt được một thể thống nhất mới hay một ý nghĩa mới, nhưng quan trọng hơn cả là giúp chúng ta hình thành nhận thức toàn diện hơn."
Làm thế nào để tiến hành nghiên cứu liên ngành
Trong các cuộc thảo luận phổ biến hiện nay trong ngành về AI+Web3, AI và Web3 thường được thảo luận riêng biệt về cấu trúc, thiếu giải thích sâu về mối quan hệ giữa AI và Web3, đồng thời cũng thiếu thảo luận toàn diện về sự tích hợp giữa hai bên.
Tôi cho rằng, khi chúng ta bước vào không gian suy nghĩ hoặc thảo luận về AI+Web3, điều thực sự cần thảo luận là vì sao AI+Web3 cần tích hợp và làm thế nào để tích hợp, đó mới là giá trị thực sự.
Hơn nữa, làm thế nào để dựa vào cộng đồng xây dựng một phương pháp nghiên cứu liên ngành khoa học cũng là bước then chốt trong việc khám phá AI+Web3 trong ngành. Trong nghiên cứu 《Co-design for Interdisciplinary Research Communities》, đã cung cấp một phương pháp thiết kế phối hợp dựa trên cộng đồng liên ngành;
Tích hợp liên ngành là quá trình phê phán và đánh giá các hiểu biết ngành (hiểu biết tuyến công nghệ), tạo ra sự đồng thuận giữa chúng để xây dựng nhận thức toàn diện hơn, tích hợp liên ngành nên là phương pháp cơ bản khi chúng ta khám phá AI+Web3.
Bởi vì AI+Web3 không đơn thuần là sự ghép nối trên bề mặt khái niệm, đằng sau AI là một loạt các tuyến công nghệ như LLM, Transformer, AI-Agents, COT, RAG, trong khi đằng sau Web3 là nhiều khái niệm công nghệ như DAO, NFT, ZK, Defi.
Giá trị của nghiên cứu liên ngành nằm ở việc sử dụng một cách thức khoa học chuẩn mực để tích hợp hệ thống hai tuyến công nghệ, hình thành nhận thức toàn diện hơn, và sáng tạo ra công nghệ mới.
Hiểu thế giới được xây dựng bởi công nghệ thông qua kể chuyện xuyên phương tiện
Kể chuyện như một lý thuyết học thuật bị Web3 lạm dụng phổ biến thành một công cụ marketing, trong khi giới nhân tài công nghệ truyền thống chỉ coi nó là một thủ đoạn kể chuyện để quảng bá, đây đều là những hiểu lầm và định kiến đối với việc kể chuyện.
Lý thuyết kể chuyện là nghiên cứu về mọi hình thức có thể của việc kể chuyện, nói một cách通俗就是 môn học về cách truyền đạt và diễn đạt câu chuyện tốt hơn.
Từ khi lý thuyết kể chuyện phát triển từ lý luận văn học, kể chuyện không còn phụ thuộc vào văn bản để xây dựng một câu chuyện văn học; kể chuyện đã đạt được khả năng kể chuyện xuyên phương tiện nhờ vào phương tiện ký hiệu.
Ý nghĩa của lý thuyết kể chuyện đương đại nằm ở việc xây dựng một thế giới khả dĩ có khả năng ảnh hưởng đến thế giới thực thông qua cách kể chuyện xuyên phương tiện.
Trong bài viết 《Possible Worlds in Video Games: From Classic Narrative to Meaningful Actions》, tác giả Antonio José Planells trích dẫn mô hình của Marie-Larure Ryan về mối liên hệ giữa thế giới khả dĩ và thế giới thực:
Đối với hai khái niệm AGI và Web3, rõ ràng hiện nay đã hoàn thành việc xây dựng lý thuyết kể chuyện, thế giới khả dĩ mà AGI chỉ đến và thế giới khả dĩ mà Web3 chỉ đến đã tác động đến thế giới thực.
Lấy narrative công nghệ AI đại diện bởi OpenAI, mục đích là để đạt được AGI, tạo ra một thế giới giải phóng con người khỏi lao động lặp đi lặp lại, trong khi một trong những narrative được xây dựng bởi Crypto/Web3, ví dụ như công nghệ mã hóa cố gắng xây dựng một quốc gia mạng lưới chủ quyền cá nhân xuất phát từ quyền sở hữu tài sản.
Thực tế, cả AGI và Web3 đều có nhiều narrative khác nhau, trong khi công nghệ đóng vai trò là phương tiện hiện thực hóa narrative, vừa là công cụ vừa là con đường.
Giá trị của lý thuyết kể chuyện nằm ở việc giúp đỡ một nhóm nhỏ những nhà truyền giáo và kiến tạo thực sự thúc đẩy ngành, trong quá trình khám phá hình thái tương lai của AI+Web3, cung cấp chỉ dẫn về con đường triết học công nghệ.
Hệ thống phức tạp như một nhận thức luận cung cấp sự tiếp nối
Khoa học hệ thống phức tạp thường được định vị là một cách thức nghiên cứu liên ngành, nhưng tôi tách riêng nó ra ở đây vì trong không gian suy nghĩ được xây dựng trong bài viết này, tích hợp liên ngành thiên về hình thành nhận thức toàn diện trong "tính liên quan và khả năng" của hệ thống công nghệ.
Khoa học hệ thống phức tạp bản thân là một ngành lý luận khó định nghĩa, hệ thống như một triết học hấp thụ cả luận chứng và chủ nghĩa giản lược, khiến công cụ tư duy trừu tượng bản thân cũng trở thành đối tượng có thể được hấp thụ.
Vì vậy, trong không gian suy nghĩ được xây dựng trong bài viết này, khoa học hệ thống phức tạp đóng vai trò là một cơ chế giám sát và cung cấp một hộp đen, cung cấp không gian suy nghĩ tiếp nối cho những điều chưa biết mà tích hợp liên ngành và kể chuyện xuyên phương tiện không chạm tới.
Xuất phát từ khái niệm lịch sử cơ bản, khám phá điều gì đang được nói đến hiện nay
Coserel và lý thuyết yên ngựa thời kỳ chuyển tiếp
Khi chúng ta nhận ra rằng AGI và Web3 là những khái niệm công nghệ mang tính biểu tượng mạnh mẽ, chúng ta buộc phải áp dụng phương pháp phân tích lịch sử khái niệm, ở đây chúng ta viện dẫn lý thuyết yên ngựa của Coserel.
Trong tác phẩm 《Khái niệm Lịch sử Cơ bản》 của Coserel, lịch sử khái niệm nghiên cứu mối quan hệ giữa khái niệm và thực tế, khái niệm mang tính đa nghĩa, tính đa nghĩa này là do ý nghĩa mà lịch sử tạo ra trong các sự kiện được lồng ghép vào khái niệm.
Khái niệm là sự kết nối của kinh nghiệm, kỳ vọng, quan điểm và cách diễn giải trong hiện thực lịch sử, không chỉ đơn thuần là một từ vựng mô tả một sự vật cụ thể.
Lý do tại sao AGI và Web3 cần phân tích dựa trên khái niệm lịch sử là vì hai khái niệm này phù hợp với triết lý cơ bản của lịch sử khái niệm, tức là khái niệm gắn bó chặt chẽ với sự thay đổi trong kinh nghiệm lịch sử và hiện thực xã hội.
"Khái niệm 'thời kỳ yên ngựa' nổi tiếng của Coserel. Ông mượn hình ảnh 'yên núi' (Bergsattel), vùng chuyển tiếp dạng yên nối giữa hai ngọn núi, để đề xuất khái niệm nổi tiếng trong sử học Tây phương 'thời kỳ yên ngựa' (tiếng Đức: Sattelzeit; tiếng Anh: saddle-time / saddle period), ám chỉ thời kỳ chuyển tiếp hoặc ranh giới thời đại, do đó còn gọi là 'thời kỳ ngưỡng cửa' (Schwellenzeit), phạm vi thời gian khoảng từ 1750 đến 1850."
Lịch sử Khái niệm và Lý thuyết Thời gian Lịch sử: Một Khảo sát Tập trung vào Coserel —— Phương Duy Quy
Hiểu sâu bản thân khái niệm, thực chất là khai thác lịch sử phát triển công nghệ đính kèm vào khái niệm, cách nó trải qua nhiều biến đổi ngữ nghĩa trong thời kỳ biến đổi.
Ví dụ như khái niệm trí tuệ nhân tạo tổng quát AGI, cũng đã trải qua khái niệm lịch sử về trí tuệ nhân tạo yếu và mạnh, còn hôm nay chúng ta hầu như không còn nhắc đến khái niệm trí tuệ nhân tạo yếu/mạnh.
Còn trong khái niệm Web3, từ Web2 đến Web3, từ Crypto đến Web3, tính thời gian của những khái niệm này cũng là sự thay đổi và phát triển của khái niệm công nghệ trong các sự kiện xã hội.
Vì vậy, từ phân tích lịch sử khái niệm, AI và Web3 cũng đã bước vào thời kỳ yên ngựa.
Cách chúng ta thảo luận AI+Web3 hôm nay, thực chất là thừa kế không gian kinh nghiệm của cả hai khái niệm AI và Web3, trong khi dùng dấu "+" lại thể hiện tầm nhìn kỳ vọng của chúng ta về sự kết hợp của hai bên.
Việc sử dụng khái niệm kết hợp “AI+Web3”, thay vì tạo ra một khái niệm mới mang hai ý nghĩa, là vì chúng ta đang ở thời kỳ chuyển tiếp của công nghệ tiên tiến giao thoa, chúng ta tạm thời chưa hoàn thành việc xây dựng khái niệm cho tầm nhìn kỳ vọng đó.
"Coserel trong các tác phẩm của mình luôn nhấn mạnh rằng, trong thời kỳ yên ngựa, khoảng cách lịch sử chưa từng có đã xuất hiện giữa không gian kinh nghiệm (Erfahrungsraum) truyền thống và tầm nhìn kỳ vọng (Erwartungshorizont) hướng về tương lai." Trích dẫn: Coserel trong các tác phẩm của mình luôn nhấn mạnh rằng, trong thời kỳ yên ngựa, khoảng cách lịch sử chưa từng có đã xuất hiện giữa không gian kinh nghiệm (Erfahrungsraum) truyền thống và tầm nhìn kỳ vọng (Erwartungshorizont) hướng về tương lai.
Lịch sử Khái niệm và Lý thuyết Thời gian Lịch sử: Một Khảo sát Tập trung vào Coserel —— Phương Duy Quy
Hiện nay, khi chúng ta thảo luận về sự giao thoa của AGI và Web3, chúng ta rõ ràng đang ở đáy của thời kỳ yên ngựa. Không gian kinh nghiệm phía sau và tầm nhìn kỳ vọng phía trước đều nhận được phản hồi vang vọng trong trải nghiệm hiện tại của chúng ta.
Lịch sử lắng đọng trong các khái niệm cụ thể: Tính đồng thời và tính kéo dài
Sự hiểu biết phổ biến của đại chúng về các khái niệm như AGI, Web3 là tính kéo dài. Ví dụ, phương tiện truyền thông mạng, thông qua việc nắm bắt thông tin từ các sự kiện khác nhau, tạo nên bầu không khí dư luận và hình thức ngôn ngữ ảnh hưởng đến nhận thức của chúng ta về những khái niệm này.
Ví dụ, chúng ta có thể lấy sự kiện SEC phê duyệt quỹ ETF BTC giao ngay gần đây, về hình thức ngôn ngữ có thể đánh dấu khái niệm Crypto đã bước vào thị trường tài chính chính thống, đánh dấu BTC không còn là tài sản tiền tệ phi chính thống, sự kiện này tái định hình lại nhóm người vốn có định kiến về BTC trong thị trường đại chúng.
Đối với một nhà sử học đủ trình độ, ít nhất phải nắm vững hai mô hình tính đồng thời và tính kéo dài để thảo luận, do đó tính đồng thời là phương pháp phân tích thời gian được sử dụng nhiều hơn, tính đồng thời thể hiện toàn bộ sự hiện diện của sự kiện trong dòng chảy thời gian.
Đối với những người am hiểu tiền mã hóa, từ việc Satoshi Nakamoto công bố white paper Bitcoin năm 2008 đến sự kiện SEC phê duyệt năm 2024, chuỗi các sự kiện liên quan mà Bitcoin trải qua trong hơn một thập kỷ mới tạo nên nhận thức đồng thời về Bitcoin của họ;
Còn đối với những người làm tài chính truyền thống bảo thủ tiếp xúc với Bitcoin năm nay, cấu trúc liên kết khái niệm SEC/BTC tạo nên nhận thức kéo dài về Bitcoin của họ.
Thực tế, tính đồng thời trong xã hội học lịch sử cũng được dùng để nghiên cứu và phân tích sự thay đổi hệ thống văn hóa, và chúng ta cũng có thể từ tính đồng thời và tính kéo dài, thông qua các sự kiện chuyển ngoặt mang tính biểu tượng, thảo luận về sự thay đổi văn hóa tiền mã hóa:
Năm 2008, Satoshi Nakamoto công bố white paper Bitcoin, chính thức tuyên bố một hệ thống tiền điện tử ngang hàng, sự ra đời của nó nhằm chống lại hệ thống tài chính độc quyền trung ương;
Năm 2010, giao dịch pizza bằng BTC được coi là giao dịch đầu tiên của tiền mã hóa, từ đây Bitcoin chuyển từ một thí nghiệm thành một loại tiền tệ;
Năm 2017, ERC20 của Ethereum cho phép mọi người phát hành tiền mã hóa, do đó tư tưởng kinh tế trường phái Áo trở nên thịnh hành trong lĩnh vực mã hóa;
Năm 2022, sự trỗi dậy của DAO và NFT, các trào lưu tư tưởng như quyền sở hữu dữ liệu Web3, cá nhân chủ quyền DAO, tài sản token NFT trở thành chủ lưu văn hóa mã hóa.
Năm 2024, SEC phê duyệt giao dịch quỹ ETF Bitcoin giao ngay, bơm vốn tài chính truyền thống vào thị trường gấu mã hóa đã trầm lắng từ lâu, từ đây tiền mã hóa cũng được lịch sử ghi nhận là một tài sản tài chính được đưa vào hệ thống tài chính trung ương.
Thực tế, sự kiện SEC thực chất là một bước ngoặt lớn về mặt kể chuyện của sự đồng thuận văn hóa tiền mã hóa, bước ngoặt này thực sự đã làm lung lay nền tảng văn hóa mã hóa.
Trào lưu tư tưởng "phi tập trung" của văn hóa mã hóa trỗi dậy nhờ Bitcoin, giờ đây lại tự giải cấu chính nó vì Bitcoin.
Từ tính đồng thời nhìn lại tính kéo dài, trong hệ thống kép tiền tệ-văn hóa, thấy được cách Crypto thay đổi vì những sự kiện cụ thể.
Cấu trúc thời gian của khái niệm phức tạp: Tính đồng thời của những điều khác thời
"Lịch sử khái niệm tiết lộ tính đồng thời của những điều khác thời được hợp nhất trong một khái niệm. Như vậy, chiều sâu lịch sử không tương ứng với trình tự thời gian, được bộc lộ đặc tính hệ thống hoặc cấu trúc, tính kéo dài và tính đồng thời đan xen trong lịch sử khái niệm."
Lịch sử Khái niệm và Lý thuyết Thời gian Lịch sử: Một Khảo sát Tập trung vào Coserel —— Phương Duy Quy
Khi chúng ta phân tích tính thời gian của hai khái niệm AGI và Web3, chúng ta cần đưa vào phương pháp phân tích thời gian thứ ba, đó là "tính đồng thời của những điều khác thời", bởi vì các hàm ý xã hội/chính trị của hai khái niệm này phức tạp hơn nhiều.
"Tính đồng thời của những điều khác thời" là một phương pháp phân tích thời gian tương đối phức tạp, nhưng ở đây tôi sẽ mô tả bằng một số điểm then chốt tương đối dễ hiểu, đó là hai khái niệm tầng thời gian và chiều sâu lịch sử.
Tầng thời gian ám chỉ các ý nghĩa khác nhau của khái niệm trong bối cảnh trình tự thời gian, trong khi chiều sâu lịch sử ám chỉ việc từ ngữ tồn tại với các ý nghĩa khác nhau trong các bối cảnh trình tự thời gian khác nhau, và những ý nghĩa này chồng lên nhau trong tính đồng thời.
"Ở đây 'chiều sâu lịch sử' ám chỉ sự chồng lấn đồng thời trong khái niệm của trình tự kéo dài về ý nghĩa và cách dùng từ ngữ. Nói cách khác: nhiều khái niệm trải qua biến đổi trong thời kỳ yên ngựa, khiến ý nghĩa cũ và mới bám vào cùng một khái niệm (nghĩa chồng lấn), rất thể hiện rõ tính đồng thời của những điều khác thời. Các khái niệm thời kỳ yên ngựa đều có các tầng thời gian khác nhau, mỗi tầng có ý nghĩa khác nhau về thời gian.
Ví dụ, phần lớn các khái niệm cơ bản chính trị/xã hội đều có âm vang về ý nghĩa cổ đại, tức là Hy Lạp cổ hoặc La Mã cổ, mặc dù đã lỗi thời, bị các nghĩa khác đẩy lấn, nhưng 'chiều sâu lịch sử' của khái niệm vẫn còn, trải qua hai ngàn năm.
Ngược lại, quá trình thay đổi, cải cách và tăng tốc của chính trị và xã hội ở tầng thời gian khác lại không kéo dài, nhưng các khái niệm mới dần thay thế logic chính trị và ngữ nghĩa của thế giới cũ."
Lịch sử Khái niệm và Lý thuyết Thời gian Lịch sử: Một Khảo sát Tập trung vào Coserel —— Phương Duy Quy
Ở đây có thể lấy một ví dụ, phân tích "tính đồng thời của những điều khác thời" với Web3 vào năm 2022:
Trong trình tự thời gian của Internet truyền thống, từ Web2 đến Web3, ý nghĩa đại diện là Web3 đại diện cho thế hệ Internet tiếp theo dưới mô hình Internet, phạm vi bối cảnh trình tự thời gian ở đây là từ 1969 đến 2022;
Trong trình tự thời gian từ Crypto đến Web3, đại diện cho việc "tư tưởng tiền mã hóa" mở rộng sang quan hệ sản xuất, từ đó thúc đẩy sự đồng thuận kể chuyện về DAO, NFT, phạm vi bối cảnh trình tự thời gian ở đây là từ 2008 đến 2022 (ở đây lấy việc công bố white paper Bitcoin làm điểm khởi đầu trình tự thời gian);
Ý nghĩa trình tự thời gian được hình thành bởi DAO và Web3, tiếp tục làm sâu sắc thêm cấu trúc nghị sự về "dân chủ-bỏ phiếu-quản trị" trong "tổ chức tự trị phi tập trung", về câu chuyện chủ quyền cá nhân, đồng thời thúc đẩy việc thảo luận và xây dựng tính công cộng rộng rãi về thế giới mã hóa/số, phạm vi bối cảnh trình tự thời gian ở đây là từ 500 TCN đến 2022;
Vì vậy, ba đoạn trình tự thời gian khác nhau này va chạm vào nhau vào năm 2022, dẫn đến việc xã hội các giới không thể đạt được sự đồng thuận về Web3 là gì, mỗi bên đều có cách giải thích riêng, gây ra sự hỗn loạn.
Khái niệm Web3 về mặt tính thời gian là phức tạp, chỉ dựa vào tính kéo dài và tính đồng thời không thể giúp chúng ta hình thành nhận thức cơ bản về sự phát triển khái niệm.
Phải dựa vào phương pháp phân tích "tính đồng thời của những điều khác thời" để sắp xếp các ý nghĩa trong cấu trúc nhiều tầng thời gian, mới có thể nhìn thấu được hàm ý sâu sắc của khái niệm Web3.
Tương tự, chúng ta cũng có thể sử dụng ba phương pháp phân tích thời gian này để khám phá sâu hơn khái niệm AGI, tuy nhiên do quy mô lịch sử của khái niệm AI còn dài hơn, giới hạn về độ dài nên ở đây không mở rộng.
Triết học phân tích ngôn ngữ về việc xây dựng chủ thể tính cho ký hiệu/khái niệm/ẩn dụ
Sự so sánh khái niệm và ẩn dụ tri thức
Khi chúng ta bắt đầu suy nghĩ nghiêm túc về một khái niệm, hành động này giống như chiếu một tia sáng mặt trời lên một khối lăng kính đa diện, khái niệm chính là khối lăng kính đa diện đó.
Ánh sáng phản xạ nhìn thấy được từ khối lăng kính đa diện chính là những giải thích về khái niệm mà chúng ta có thể thấy, nhưng ánh sáng nhìn thấy chỉ là một phần của quang phổ bị phản xạ, còn phần lớn ánh sáng vô hình tạo thành quang phổ ẩn dụ của khái niệm.
Ẩn dụ là một thủ pháp tu từ đối với khái niệm, trong bối cảnh lịch sử cụ thể, khái niệm thường được cài cắm nhiều ẩn dụ, và sự đồng thuận của cộng đồng về khái niệm được hình thành trong quá trình giao tiếp tương tác, bản chất cũng là việc xây dựng và duy trì quang phổ ẩn dụ của khái niệm.
Sự đồng thuận của chúng ta về các khái niệm xuất phát từ quang phổ ẩn dụ mà chúng ta cùng nhìn thấy.
Nhiều khái niệm tạo thành các điểm neo chính trong hệ thống tri thức của chúng ta, ví dụ như việc xây dựng hệ thống tri thức về AI, Web3 của chúng ta, trực quan là do một loạt các khái niệm then chốt tạo thành.
Và ẩn dụ của khái niệm tạo thành ẩn dụ gốc của tri thức, các ẩn dụ khái niệm này hiện diện trong hệ thống tri thức dưới dạng quang phổ ẩn dụ, một phần hiện diện dưới dạng tri thức nghĩa đen, nhưng phần lớn ẩn chứa sâu bên trong dưới dạng ẩn dụ mượn mạo bằng nhiều thủ pháp tu từ.
Ẩn dụ được cài cắm vào khái niệm và hình thành đồng thuận như thế nào
Ví dụ như khái niệm Web3, trong câu chuyện về quyền sở hữu dữ liệu trở về cá nhân, đã được cài cắm ẩn dụ về cá nhân chủ quyền của tư tưởng mã hóa.
Cách cài cắm ẩn dụ này là trong quá trình giải cấu khái niệm Web3, trong bối cảnh thảo luận rộng rãi về "quản trị dân chủ bỏ phiếu", đưa vào tố chất "cá nhân chủ quyền", gắn liền với các câu nói liên quan đến "dân chủ".
Tôi tóm tắt một công thức cài cắm ẩn dụ tư tưởng:
Cướp lấy dư luận > Giải cấu khái niệm > Thảo luận công khai > Bối cảnh rộng rãi > Đưa vào tố chất > Gắn vào câu nói > Xây dựng câu chuyện > Kết nối văn hóa > Đồng thuận tập thể
Tố chất tạo thành sự chỉ định đặc biệt của chúng ta đối với từ vựng trong bối cảnh thảo luận, qua đó thực hiện tu từ ẩn dụ đối với khái niệm trong bối cảnh giao tiếp cụ thể, và trở thành một phần của đồng thuận kể chuyện.
Lấy một ví dụ khác, khi xuất hiện hai khái niệm dữ liệu công dân và dữ liệu người dùng, thực chất đã hoàn thành việc xây dựng bối cảnh tiền đề cụ thể, lấy khái niệm dữ liệu công dân làm đại diện, bối cảnh tiền đề là tất cả dữ liệu do công dân trong nước tạo ra trong biên giới quốc gia.
Hoạt động của công dân mang tính xã hội, có thể chia thành dữ liệu công cộng và dữ liệu tư nhân, sự phân biệt này quyết định cơ sở để xây dựng chính sách luật bảo vệ dữ liệu quốc gia.
Tất cả những biểu đạt của chúng ta về khái niệm Web3, thực chất phản ánh cấu trúc đầy đủ của hệ thống tri thức về Web3. Mà ẩn dụ ẩn sâu bên trong, nhưng chúng ta thường không nhìn thấy.
Những người làm trong lĩnh vực AI do không nằm trong bối cảnh kể chuyện và giao tiếp của Web3, mà khi giải cấu Web3 từ chính khái niệm công nghệ, chắc chắn sẽ mất đi lượng lớn ẩn dụ tồn tại trong bối cảnh kể chuyện của Web3, chính những ẩn dụ này tạo thành sự đồng thuận tập thể của thế giới Web3.
Lý do cơ bản nhất khiến những người làm AI hiện nay không thể thực sự hiểu Web3 chính là ở đây.
Sự so sánh khái niệm và sự thoái hóa ngôn ngữ
Chúng ta thường so sánh các phần nhìn thấy được của khái niệm, đây là bản năng của não bộ liên kết thần kinh nhận thức. Ưu tiên của não bộ con người trong việc thiết lập liên kết cho khái niệm cao hơn ưu tiên thiết lập mối quan hệ nhân quả cho khái niệm.
Khi chúng ta thảo luận về phi tập trung, thường hình thành một nhận thức quán tính trong bối cảnh.
Tức là tổ chức/cơ quan phi tập trung là một hình thức tổ chức tự phát không cần giám sát của cơ quan trung ương, từ đó lại tiếp tục so sánh liên hệ đến một tổ chức dân gian tự phát từ dưới lên, và các khái niệm so sánh liên quan tiếp theo.
Bộ não chưa được huấn luyện không thể hiểu sâu ý nghĩa ẩn chứa đằng sau từ vựng, huống chi trong thời đại internet di động làm phân tán sự chú ý, nền kinh tế chú ý đã định hình cách thông tin được tiếp nhận hiệu quả nhất, tức là loại bỏ tính chính xác của từ vựng và các ý nghĩa liên quan, giản lược từ vựng thành nhãn đơn giản.
Hiện nay, chúng ta đang sống trong một thời đại thoái hóa ngôn ngữ.
Chúng ta mất đi không gian suy nghĩ để mở rộng khái niệm trong nhóm khái niệm hoặc nhóm ý nghĩa, mất đi không gian này đồng nghĩa với việc suy nghĩ của chúng ta mất đi nền tảng đỡ cho khái niệm. Và sự liên kết thần kinh não bộ với khái niệm nhãn đơn giản lại tiếp tục tạo ra sự sai lệch ngữ nghĩa của khái niệm trong bối cảnh cụ thể.
Tư duy con người bị giam cầm trong ranh giới của các ký hiệu ngôn ngữ dạng nhãn.
Vì vậy, với tư cách là những người làm trong lĩnh vực công nghệ, chúng ta cần khách quan nhận ra hoàn cảnh khó khăn về ký hiệu ngôn ngữ hiện tại, chúng ta lúc nào cũng chịu đe dọa từ sự thoái hóa ngôn ngữ.
Khi chúng ta nghiêm túc thảo luận về AI và Web3, chúng ta cần hiểu từ bản thân ngôn ngữ, những gì chúng ta diễn giải, hàm ý, và ẩn dụ của khái niệm, mới có thể tránh được bẫy thoái hóa ngôn ngữ.
Giao tiếp sâu sắc và hiệu quả cần xây dựng một không gian suy nghĩ cụ thể và được bảo vệ.
Giải cấu bối cảnh lịch sử của khái niệm "phi tập trung"
Khi chúng ta thảo luận về khái niệm “phi tập trung”, bản thân nó là trong bối cảnh giao tiếp từ vựng tiếng Trung, chúng ta cần truy ngược về từ tiếng Anh “decentralization”.
Khi chúng ta dịch từ “decentralization” này, về bản chất tố chất tiếng Anh “decentralization” không bằng tố chất tiếng Trung “phi tập trung”, cũng không đại diện cho ngữ nghĩa chính xác, rõ ràng và hoàn toàn tương đương.
Do hoàn cảnh khó khăn về ký hiệu ngôn ngữ hiện nay, tức là kiến thức phân mảnh và nhãn đơn giản hóa, đã xóa bỏ khả năng hiểu và nắm bắt từ vựng chính xác của con người trong môi trường mạng.
“Decentralized” và “Decentralization” thường được dịch sang tiếng Trung là “phi tập trung”, nhưng trong bối cảnh lịch sử khái niệm, với tư cách là tố chất biểu đạt ẩn dụ khái niệm, là cách thức tái phân phối cấu trúc quyền lực, chứ không phải thoát khỏi hoặc lật đổ cấu trúc quyền lực ban đầu, và hình thành một chủ thể mới hoàn toàn tự do, tự phát.
Decentralized vẫn tồn tại trong một cấu trúc quan hệ quyền lực có ranh giới tổng thể, thay đổi là logic mở rộng của quan hệ quyền lực trong cấu trúc tái phân phối, chứ không phải giống như hình thức Cách mạng để cải tạo hoặc lật đổ căn bản cấu trúc quyền lực.
Bản chất của khái niệm Decentralized là một sự giải cấu của nhận thức luận đối với điều khiển học, Decentralized là sản phẩm của sự giải cấu, chứ không phải chỉ dẫn cho việc xây dựng. (Gạch chân!)
Trong bài viết “Điều khiển học của Nhận thức luận | Heinz von Foerster”, Heinz nói: “Ý nghĩa thực sự của ‘Điều khiển học của Nhận thức luận’ (Cybernetics of Epistemology) là ‘Nhận thức luận của Điều khiển học’ (An Epistemology of Cybernetics)”, điều này không chỉ là một nhận thức luận điều khiển học, mà mọi nhận thức luận tuyên bố đầy đủ đều sẽ là một hình thức điều khiển học.
Xem Decentralized như chỉ dẫn xây dựng, về bản chất là đặt sai vị trí nhận thức luận thành chủ thể luận, đây là nguyên nhân cơ bản gây ra bế tắc tư tưởng “phi tập trung”. (Đây là trọng điểm)
Dù cố ý hay vô ý, cách kể chuyện trước đây đã phạm sai lầm căn bản, lấy “phi tập trung” làm ký hiệu chủ thể tính cho sự đồng thuận kể chuyện, khiến ký hiệu này trở thành chủ thể tạo ra sự đồng thuận, rời xa chức năng giải cấu ban đầu của nó như một nhận thức luận.
Tôi luôn cho rằng, việc “decentralized” và “decentralization” được dịch là phi tập trung và được sử dụng rộng rãi trong bối cảnh là một hiện tượng thoái hóa ký hiệu ngôn ngữ rất tồi tệ.
Vì vậy bạn sẽ thấy, triết học kể chuyện toàn bộ lĩnh vực mã hóa, từ năm 2009 đến nay, hơn một thập kỷ rồi không có phát triển triết học thực chất nào, hy vọng vào chính thống Ethereum là không thể được.
Thật sự không khỏi cảm thán, nguyên nhân cơ bản của sự độc quyền tài chính nằm ở quy luật tất yếu dị hóa vốn, tiền mã hóa thực ra cũng không thoát khỏi lời nguyền dị hóa vốn tiền tệ.
Nhận thức rõ sự thật cơ bản này, giúp chúng ta đặt Crypto vào vị trí lịch sử phù hợp, không cần lẫn lộn với Web3, đồng thời rút ra bài học lịch sử cho việc xây dựng khái niệm kể chuyện Web3 sau này.
Tôi đoán những người làm trong lĩnh vực AI cũng khó tin, khi Crypto bắt đầu tự giải cấu, niềm tin “phi tập trung” mà Web3 thể hiện thực chất đã trở thành một tù nhân hình thức, một bẫy nghịch lý biểu tượng do thoái hóa ngôn ngữ gây ra.
Dù kiên trì niềm tin phi tập trung hay phá vỡ mê tín về niềm tin phi tập trung, đều sẽ tiếp tục đối mặt với một bế tắc tư tưởng lớn. Những vấn đề tư tưởng này đều là những yếu tố quan trọng mà chúng ta không thể không cân nhắc khi thảo luận về hiện trạng AI và Web3.
Vì vậy, kết hợp phần trên, chúng ta phá vỡ việc “phi tập trung” trong văn hóa mã hóa bắt đầu tự giải cấu thông qua phân tích thời gian lịch sử, và thông qua việc sử dụng triết học phân tích ngôn ngữ, chúng ta loại bỏ khoảng cách khái niệm tư tưởng giữa “phi tập trung” và “tập trung”.
Việc hoàn thành công việc phân tích lý luận này đã giúp AI+Web3 bước vào lĩnh vực thống nhất lịch sử khái niệm.
AI+Web3 đã bước vào không gian kinh nghiệm lịch sử chung, cùng hướng tới tầm nhìn kỳ vọng về tương lai.
(Ôi~ không dễ dàng chút nào)
P.s Khi đi ra khỏi mê tín triết học về Decentralized và Autonomous trong hai năm gần đây, tôi tin rằng mình sẽ sớm vượt qua bế tắc lý luận về DAO, tôi sẽ cố gắng hoàn thành sự thống nhất triết học kể chuyện cho AI+Web3 trong vòng hai năm tới.
OK, giải quyết xong vấn đề tư tưởng, hãy bắt đầu đối mặt với vấn đề thực tế!
2 Hiểu rõ hiện trạng ngành và xu hướng
Trong phạm vi thông tin giới hạn hiện nay của tôi, tôi chọn ra 10 dự án cá nhân tôi quan tâm, tính đại diện này không phải đại diện cho tất cả các dự án AI+Web3 trên thị trường, xin lưu ý đặc biệt.
Tôi cho rằng một dự án đại diện tốt là dự án có tính liên quan tốt, như chương “Sự so sánh khái niệm và ẩn dụ tri thức” đã trình bày, các khái niệm mở rộng từ tính liên quan giúp chúng ta hiểu thêm thông tin ẩn giấu và khai thác nhiều khả năng hơn.
Ghi chú: 10 dự án đại diện dưới đây chỉ để tham khảo học tập, không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
01 Hạ tầng cơ sở
Hạ tầng cơ sở quyết định hệ sinh thái ứng dụng thương mại AI+Web3 trong tương lai. Giá trị quan trọng nhất của hạ tầng cơ sở thực chất là giải quyết bài toán AI on-chain. Hiện nay công nghệ điển hình như zkML (Zero knowledge machine learning), tức là kết hợp chứng minh kiến thức không có giữa học máy và học sâu, có thể thực hiện việc chứng minh suy luận AI lên blockchain.
Thực tế, AI on-chain là một đề tài khá tiên phong, cũng tùy thuộc vào sự hiểu biết khác nhau của các đội phát triển về AI on-chain, cơ sở hạ tầng của hệ sinh thái AI hiện nay là mô hình lớn, cơ sở hạ tầng của hệ sinh thái Web3 là chuỗi công khai, việc xây cầu hoặc kết hợp giữa mô hình và chuỗi công khai sẽ quyết định nền tảng của lĩnh vực giao thoa này trong tương lai.
Bittensor
Bittensor là một giao thức dùng cho các subnet phi tập trung. Sự tồn tại của các subnet là để tạo ra trí tuệ phi tập trung. Mỗi subnet là một thị trường cạnh tranh dựa trên động lực, nhằm tạo ra trí tuệ phi tập trung xuất sắc nhất.
Các subnet chạy trên blockchain, tạo thành cốt lõi của hệ sinh thái Bittensor. Phần thưởng cho người tham gia subnet được cung cấp dưới dạng token TAO.
Trích dẫn từ: https://bittensor.com/
Thông qua tóm tắt white paper của Bittensor, chúng ta cũng có thể hình dung sơ bộ về một thị trường giao dịch trí tuệ ngang hàng mà Bittensor cố gắng xây dựng.
Cũng giống như các hàng hóa khác, thị trường có thể giúp chúng ta sản xuất trí tuệ máy một cách hiệu quả. Chúng tôi đề xuất một thị trường, nơi trí tuệ được định giá ngang hàng bởi các hệ thống trí tuệ khác trên Internet.
Các nút xếp hạng lẫn nhau bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron, học giá trị của hàng xóm. Điểm số tích lũy trên sổ cái kỹ thuật số, các nút xếp hạng cao được thưởng tiền bằng cách nhận thêm trọng số trong mạng.
<
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
@Vion_Williams
