Cơ hội tiềm năng và danh sách đầy đủ nhất về các ứng dụng trong hệ sinh thái Crypto + AI
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cơ hội tiềm năng và danh sách đầy đủ nhất về các ứng dụng trong hệ sinh thái Crypto + AI
Sự kết hợp giữa Crypto và AI đang trở thành xu hướng chủ đạo tiếp theo trong lĩnh vực tiền mã hóa.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Accelxr, 1kx
Biên dịch: DAOSquare
Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ tăng tốc sẽ làm thay đổi sâu sắc các xu hướng xã hội, đồng thời biến đổi nền kinh tế, tái cấu trúc ngành công nghiệp và mang đến những hình thức tương tác mới trên mạng.
Mặc dù nhiều người cho rằng sự xâm nhập của Crypto vào thế giới AI là không cần thiết, chúng tôi lại coi đây là mối quan hệ cộng sinh then chốt. Khi các hạn chế về sản xuất và phân phối mô hình AI ngày càng siết chặt, một cộng đồng mã nguồn mở nhanh nhẹn, phản đối quyền lực đang trỗi dậy mạnh mẽ, cạnh tranh trực tiếp với các giải pháp tập trung được tài trợ hào phóng và chính phủ. Crypto hiện tại là công cụ tốt nhất để gây quỹ và quản lý các công cụ mã nguồn mở — hoàn toàn trái ngược với áp lực bên ngoài. Đây đã là sự kết hợp lý tưởng, chưa kể đến việc AI còn ảnh hưởng tới tính xác thực, nguồn gốc, danh tính và nhiều lĩnh vực khác mà Crypto có thể bổ sung hoặc cải thiện một cách tự nhiên.
Có vô số ngõ ngách đáng khám phá ở đây, bài viết này cố gắng bao quát nhiều lĩnh vực nhất có thể, do đó có thể xem như bản tổng quan về những lĩnh vực nổi bật mới nổi trong mối liên hệ giữa Crypto và AI cho đến nay và trong tương lai gần.
Sáng tạo
Giai đoạn đầu tiên của sự quan tâm đến AI gần đây tập trung vào các công cụ tạo nội dung sáng tạo. AI tạo sinh giảm thiểu nhu cầu kỹ năng kỹ thuật như lập trình hay thành thạo phần mềm nâng cao, cho phép bất kỳ ai có kiến thức cơ bản về thiết bị điện tử đều có thể tạo ra các tác phẩm phức tạp với chi phí tối thiểu nhưng vẫn đạt chất lượng chuyên nghiệp.
Điều này có thể tạo ra ảnh hưởng lớn đến ngành sáng tạo, chỉ cần liệt kê vài ví dụ:
Bây giờ, bất kỳ ai cũng có thể trở thành người sáng tạo. Khi con người ngày càng thường xuyên cộng tác với các công cụ này để tạo ra tác phẩm, mô hình sáng tạo theo kiểu "trò chơi nhiều người" sẽ phát triển chưa từng thấy.
Các cộng đồng ngách có thể tạo ra các sản phẩm chất lượng cao, điều trước đây bị giới hạn về khả năng thương mại hóa do quy mô khán giả nhỏ.
Nội dung tạo sinh sẽ đổ ồ ạt vào mạng với tốc độ vượt xa khả năng làm việc của con người, thậm chí có thể dẫn đến việc đánh giá lại tiềm năng nội dung do con người tạo ra trên mạng.
Dưới đây là một số thảo luận về các phương tiện sáng tạo mới tương tác mạnh mẽ với AI.
Nghệ thuật
“Nghệ thuật AI không phải là nghệ thuật” là khẩu hiệu phổ biến của những người cứng nhắc phản đối sự trỗi dậy của các công cụ AI. Việc phát hành các mô hình tạo sinh đã nhanh chóng vấp phải sự phản đối mạnh mẽ và biểu tình, ví dụ như chúng ta từng thấy trên ArtStation. Tuy nhiên, nó lại bùng nổ mạnh mẽ trong một số lĩnh vực sáng tạo thú vị nhất thuộc web3.
Nghệ thuật AI tồn tại dưới nhiều hình thức, nổi tiếng nhất là các mô hình tạo sinh hiện nay như DALL-E, Stable Diffusion và Midjourney. Ngoài ra còn có các đối thủ cạnh tranh trong web3 như ImgnAI, nơi tập trung cung cấp trải nghiệm xã hội tốt hơn cho người dùng thông qua việc tạo ảnh dựa trên cơ chế kinh tế token, điều này rất cần thiết để xây dựng hào moat cộng đồng xung quanh các mô hình tạo sinh.
Tuy nhiên, các nghệ sĩ AI được tôn sùng trong lĩnh vực này thường thiết kế và tinh chỉnh mô hình của họ theo cách độc đáo hơn, chứ không đơn thuần là sử dụng prompt. Điều này có thể đòi hỏi việc huấn luyện embedding mới, sử dụng LoRAs để hoàn thiện một phong cách nhất định, hoặc thậm chí xây dựng hoàn toàn mô hình riêng.
Những nghệ sĩ nổi tiếng sử dụng mô hình AI phức tạp và cá nhân hóa hơn để phát hành nghệ thuật dưới dạng NFT bao gồm Claire Silver, Ivona Tau, Roope Rainisto, Pindar van Arman, Refik Anadol, Gene Kogan... Những nghệ sĩ này đã thử nghiệm phân phối qua nhiều thị trường, tiêu biểu là các sàn chuyên về nghệ thuật AI như Braindrops, Mirage Gallery, FellowshipAI, cũng như các nền tảng tổ chức sự kiện dành riêng cho hình thức nghệ thuật như Bright Moments.
Các phân nhánh chuyên biệt về nghệ thuật AI cũng đã hình thành, ví dụ như hậu nhiếp ảnh (post-photography) và nghệ thuật dữ liệu (data art). Nghệ thuật hậu nhiếp ảnh chủ yếu do nhóm Fellowship.ai thúc đẩy, thông qua hợp tác với Roope Rainsto để đưa nhiều nghệ sĩ khám phá phương tiện này ra ánh sáng công chúng. Nhiều thẩm mỹ hậu nhiếp ảnh hướng đến việc ôm lấy các lỗi hình ảnh trực quan (visual artifacts) vốn phổ biến trong các công cụ tạo sinh sơ khai. Với bộ sưu tập Life in West America của Roope Rainisto được phát hành trên Braindrops, nghệ thuật hậu nhiếp ảnh bắt đầu nhận được sự chú ý ngày càng nhiều trên mạng xã hội.
Về nghệ thuật dữ liệu, Refik Anadol là một nghệ sĩ nổi bật trong lĩnh vực này, nổi tiếng với việc sử dụng dữ liệu, thuật toán và trí tuệ nhân tạo để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật động và tương tác dạng cài đặt đắm chìm. Một số ví dụ thú vị trong tác phẩm của ông như “Unsupervised”, chuyển đổi dữ liệu siêu dữ liệu từ MoMA thành một tác phẩm có thể tạo ra các hình thức mới theo thời gian thực. Một ví dụ khác là “Sense of Place”, sử dụng dữ liệu môi trường thời gian thực như gió, nhiệt độ, độ ẩm cùng tín hiệu từ Bluetooth, Wifi và LTE để làm nguồn dữ liệu cho tác phẩm.
Một phân nhánh thú vị khác là phương tiện nội dung mới được hiện thực nhờ đặc tính của Crypto: nghệ sĩ tự trị trên chuỗi.
Ví dụ nổi tiếng nhất là Botto, một nghệ sĩ tạo sinh được cộng đồng quản trị, mỗi tuần tạo ra 350 tác phẩm nghệ thuật, theo các “vòng (rounds)”, mỗi vòng bao gồm nhiều “mảnh vỡ (fragments)” riêng lẻ. Mỗi tuần, cộng đồng BottoDAO bỏ phiếu chọn các “mảnh vỡ”, sử dụng sở thích thẩm mỹ của họ để định hướng thuật toán tạo sinh cho các tác phẩm tương lai của Botto, đảm bảo nghệ thuật phát triển theo thời gian dưới ảnh hưởng của cộng đồng. Mỗi tuần, “mảnh vỡ” chiến thắng sẽ được đúc và đấu giá trên SuperRare, lợi nhuận được trả lại cho cộng đồng. Sau khi hoàn thành giai đoạn “Phân mảnh (Fragmentation)” và “Thời kỳ nghịch lý (Paradox Periods)”, Botto hiện đang ở “Thời kỳ nổi loạn (Rebellion Period)”, tích hợp các công nghệ mới như Stable Diffusion 2.1 và Kandinsky 2.1, đồng thời khám phá các bộ sưu tập hợp tác và tuyển chọn trong các vòng tuần. Botto là một trong những nghệ sĩ có doanh thu cao nhất trên SuperRare, thậm chí còn quy tụ một DAO sưu tập viên riêng tên CyborgDAO. Ngoài ra, các dự án như v0 cũng đang khám phá việc tích hợp kinh tế học token và mô hình nghệ thuật AI, nhằm cung cấp một nơi cho nhiều nghệ sĩ tạo ra động cơ nghệ thuật trên chuỗi riêng, được quản trị bởi cộng đồng nắm giữ.
Khi phỏng vấn bất kỳ nhà sưu tập nghệ thuật AI nào trong lĩnh vực Crypto, phản hồi phổ biến nhất là việc tuyển chọn của nghệ sĩ làm giảm mức độ tương tác với blockchain, khác biệt so với nghệ thuật tạo sinh cổ điển hơn (Art Blocks). Đầu ra của những tác phẩm này không phát sinh từ tính ngẫu nhiên của dữ liệu đầu vào riêng trên chuỗi, mà được chính nghệ sĩ lựa chọn và “cấy ghép” vào bộ sưu tập sau nhiều lần sắp xếp. Mặc dù đây là quá trình sáng tạo bản địa kỹ thuật số, nhưng nó phải được đưa lên chuỗi bằng tay.
Do giới hạn về môi trường thực thi và độ phức tạp tính toán của các mô hình tạo ảnh, việc tạo nghệ thuật AI hoàn toàn trên chuỗi là khó khăn. Một số ví dụ đầu ra nhẹ như byteGANs của Pindar van Arman được lưu trữ trên chuỗi, nhưng chúng tôi dự đoán rằng trong ngắn hạn, hình thức khả dụng gần nhất cho các mô hình phức tạp hơn sẽ là cơ chế xác minh ngoài chuỗi. Ví dụ, Modulus Labs gần đây đã hợp tác với Polychain Monsters để xây dựng một mô hình GAN được xác minh bằng zkML, dùng để tạo ra các quái vật pixel có thể sưu tầm. Sử dụng chứng minh zk, mỗi NFT được tạo ra đều có thể được xác minh mật mã là đến từ đúng mô hình nghệ thuật Polychain Monsters — một bước tiến lớn cho nghệ thuật AI.
Âm nhạc
Bên ngoài nghệ thuật dựa trên hình ảnh, âm nhạc đang chuẩn bị cho một bước tiến lớn. Thành công của bài hát hit AI Drake do ghostwriter tạo ra giờ đây dường như đã quá quen thuộc. Trong 2 ngày, nó thu hút hơn 20 triệu lượt xem và nhanh chóng bị UMG gỡ xuống. Hiện tượng ngắn ngủi này khiến công chúng nhận ra mối quan hệ căn bản giữa nghệ sĩ và tác phẩm đang thay đổi.
Trong vài năm tới, âm nhạc tạo sinh chắc chắn sẽ vượt qua âm nhạc do con người tạo ra. Boomy, một startup âm nhạc tạo sinh thành lập cuối năm 2018, đã giúp người dùng tạo ra gần 14% lượng bản ghi âm toàn cầu (khoảng hơn 14 triệu bài hát). Đây chỉ là dữ liệu từ một nền tảng duy nhất, và xảy ra trước khi sự quan tâm của công chúng gia tăng mạnh mẽ.
Xét rằng nội dung tạo sinh sẽ vượt trội hơn tác phẩm do con người tạo ra, và việc sử dụng mô hình giọng nói sẽ làm tăng thêm khó khăn trong việc xác minh tác phẩm — tức là làm sao biết được tác phẩm do chính nghệ sĩ đó tạo ra — nên các nghệ sĩ sẽ cần xác minh tính xác thực. Tất nhiên, cách tốt nhất để phát hành và xác minh tính xác thực của phương tiện nghệ thuật là thông qua các nguyên thủy mã hóa.
Tuy nhiên cần lưu ý rằng điều này không hoàn toàn xấu đối với các nghệ sĩ, đặc biệt là những người sẵn sàng đón nhận xu hướng tất yếu này. Holly Herndon là một người tiên phong trong mô hình giọng nói mở, bà cho phép cộng đồng của mình (Holly+) sử dụng giọng nói của bà để sáng tạo và phân phối tác phẩm. Khi phát hành, tuyên bố của Holly rất đơn giản:
“Mặc dù hiện tại, sự khác biệt giữa hàng giả và mô hình giọng nói chính thức có thể rất nhỏ, nhưng khi khả năng tạo giọng nói tinh vi và chân thực hơn được nâng cao, nhu cầu của người dùng về dữ liệu huấn luyện giọng nói đầy đủ và chất lượng cao hơn, cũng như nhu cầu nhận diện nguồn gốc, sẽ tăng theo. Vì những lý do này, tôi tin rằng mô hình giọng nói chính thức, chất lượng cao của các nhân vật công chúng sẽ trở thành nhu cầu thiết yếu — vậy tại sao không thử ngay?”
Một DAO chịu trách nhiệm giám sát mô hình giọng nói Holly+, có quyền bỏ phiếu quyết định việc sáng tạo và phê duyệt các tác phẩm mới. Các holder token DAO có động lực đảm bảo chỉ những tác phẩm chất lượng cao mới được phê duyệt, để tránh bị mất giá do nghệ thuật kém chất lượng hoặc nội dung tiêu cực. Mô hình giọng nói sẽ được dùng để tạo ra một số lượng hạn chế các tác phẩm chính thức, và các holder token DAO sẽ nhận được lợi nhuận liên tục từ việc bán lại các tác phẩm này.
Gần đây Grimes đã phát hành elf.tech, một nền tảng cho phép các nghệ sĩ sử dụng “dấu vân âm thanh GrimesAI” trong các bài hát gốc của họ, sau khi được Grimes chấp thuận, cần chia sẻ 50% khoản tiền bản quyền với Grimes. Elf.Tech được điều khiển bởi AI của CreateSafe và hợp tác với TuneCore để hỗ trợ phân phối chuyên nghiệp và đảm bảo quản lý bản quyền phù hợp. Nếu hình thức cuối cùng của bản nhạc là NFT trên chuỗi, lợi nhuận sẽ được phân chia thông qua tiền pháp định hoặc tự động qua cơ chế chia bản quyền trên chuỗi. Hume, một studio âm nhạc web3 chuyên về nghệ sĩ ảo, là một trong những công ty đầu tiên sử dụng mô hình Grimes để phát hành sản phẩm hợp tác giữa Grimes AI và nghệ sĩ ảo angelbaby của họ.
Thời trang và hàng hóa thực tế
Tôi đã từng khám phá khái niệm sử dụng thuật toán lập trình sáng tạo và trí tuệ nhân tạo để sản xuất hàng tiêu dùng thực tế và sản phẩm thời trang trong bài viết này: https://mirror.xyz/1kx.eth/oBuaEp5jgGbe2gCsa6Z-_mLAeMRUhsIdZsaScHQNXS0.
Tóm lại, AI tạo sinh và lập trình sáng tạo tạo điều kiện tiên quyết cho tương lai siêu cá nhân hóa sản phẩm và trải nghiệm người dùng, cho phép chúng ta tạo ra các thiết kế, họa tiết và nghệ thuật độc đáo dựa trên sở thích cá nhân. Công nghệ này có thể áp dụng trong mọi lĩnh vực từ thời trang đến trang trí nội thất, và có thể tận dụng ưu điểm hơn nữa bằng cách cho phép người dùng tinh chỉnh đầu ra theo sở thích của họ. Các công cụ sản xuất mới thường cho phép chúng ta kết nối trực tiếp mã với máy móc để tự động hóa sản xuất, từ đó giải quyết căn bản nhiều nút thắt kỹ thuật trong việc sản xuất hàng hóa cá nhân hóa.
Hiện tại các dự án web3 đang khám phá lĩnh vực này bao gồm Deep Objects, RSTLSS và Little Swag World. Đáng chú ý là hầu hết các dự án thời trang kỹ thuật số có thể sẽ tìm hiểu các công cụ và phương tiện sáng tạo tạo sinh, Draup, Tribute Brand và các công ty khác đã thảo luận chi tiết về việc sử dụng chúng.
Ý tưởng thú vị tương tự mô hình tạo ra đầu ra do cộng đồng thiết kế như Botto là điều Deep Objects đang khám phá. Họ sử dụng động cơ tuyển chọn cộng đồng để thu hẹp 1 triệu thiết kế được tạo bởi mô hình GAN AI thành một tác phẩm được cộng đồng lựa chọn. Tác phẩm cuối cùng này hiện sẽ được in 3D để trưng bày trong buổi ra mắt sản phẩm tạo sinh. DeepObjects cũng có thể dễ dàng mở rộng thiết kế được tuyển chọn này sang các hàng hóa thực tế khác.
RSTLSS hợp tác với nghệ sĩ AI Claire Silver để ra mắt tác phẩm Pixelgeist, trong đó mỗi lần đúc không chỉ chứa tác phẩm nghệ thuật mà còn bao gồm một trang phục kỹ thuật số dựa trên tác phẩm, một avatar trò chơi kèm trang phục, và quyền mua sản phẩm thực tế tương ứng. Sự kết hợp độc đáo giữa thời trang kỹ thuật số - vật lý và đầu ra AI là một thí nghiệm thú vị kết hợp game, thời trang và AI. Claire Silver cũng giải quyết vấn đề nhiếp ảnh thời trang thông qua bộ sưu tập gần đây của bà, được thực hiện trên Braindrops. Để biết thêm thông tin về chủ đề thời trang kỹ thuật số, vui lòng đọc bài viết của tôi.
Little Swag World là ví dụ tuyệt vời về việc sử dụng mô hình GAN trong quy trình sáng tạo (từ thiết kế đến sản phẩm thật). Nghệ sĩ Bosch đứng sau dự án này tự xây dựng thiết kế ban đầu, sau đó chạy qua Stable Diffusion / Controlnet để tạo ra các tác phẩm siêu thực độc đáo. Kỹ thuật này đạt được tính nhất quán thẩm mỹ cao, và bước tiếp theo của dự án là kết hợp các mô hình tạo sinh này với gốm sứ, để tạo ra các hàng hóa NFT được tăng cường bởi AI.
Tóm lại, chúng tôi dự đoán sẽ có rất nhiều dự án Crypto x AI thú vị sắp xuất hiện, từ các thương hiệu phi tập trung tuyển chọn sản phẩm tạo sinh đến NFT có thể chia nhỏ cho các nhà thiết kế đại lý AI.
Giải trí
Sau cơn sốt ban đầu xoay quanh Nothing Forever, giải trí tạo sinh cũng đã phát triển đầy đủ hơn. Nothing Forever là một chương trình hài kịch hoạt hình tương tác tạo sinh dựa trên Seinfeld, phát trực tiếp suốt ngày đêm trên Twitch. Điều thú vị là nó cho thấy sức mạnh của phương tiện truyền thông, cốt truyện chương trình thay đổi theo phản hồi chat Twitch và cho phép người quyên góp đưa hình ảnh của họ vào chương trình như một nhân vật.
Simulation từ Fable mở rộng nghiên cứu này thông qua SHOW-1, một mô hình dùng prompt để tạo chương trình TV, trong đó viết kịch bản, hoạt hình, đạo diễn, lồng tiếng và biên tập đều được thực hiện qua prompt. Ban đầu họ trình diễn điều này trên tập phim “South Park”, nhưng có thể dễ dàng mở rộng sang bất kỳ IP nào. Tôi rất mong chờ việc nhiều dạng IP không cần giấy phép giống như chúng ta thấy trong web3 sẽ thử nghiệm sâu hơn với các công cụ sáng tạo nội dung kiểu này.
Gần đây Upstreet cũng bắt đầu thử nghiệm chương trình TV tạo sinh, sử dụng mô hình đại lý AI mà họ phát triển cho nền tảng thế giới ảo (được mô tả chi tiết bên dưới), cho phép người sáng tạo thêm avatar VRM của riêng họ và tạo ra các tương tác độc đáo cùng tiểu phẩm qua prompt.
Một lĩnh vực đáng chú ý khác là sở hữu trí tuệ. Các dự án như Story Protocol đang nghiên cứu sử dụng cơ quan đăng ký IP phi tập trung để thúc đẩy việc tạo, phân phối và thương mại hóa IP. Điều này rất hữu ích cho người sáng tạo, mượt mà hơn so với cấp phép IP truyền thống, đặc biệt là độc đáo trong thời đại AI tạo sinh. IP NFT, meme và các dự án giải trí khác có thể được cấp phép và trả phí bản quyền để tạo ra các sản phẩm phái sinh, từ đó giải phóng đáng kể khả năng khuếch đại giá trị tác phẩm của người sáng tạo.
Bạn có phải là robot không?
Chúng ta có thể sớm đối mặt với một vấn đề: deepfake. Ví dụ như chatbot được huấn luyện từ người có ảnh hưởng để tương tác với fan hâm mộ, hay thư rác tạo sinh trên mạng xã hội. Không lâu nữa, việc xác minh ai là người thật sẽ trở nên cực kỳ quan trọng.
Web3 đã nỗ lực rất nhiều trong việc ngăn chặn hiện tượng Sybil (mặc dù vấn đề này chưa được giải quyết triệt để). Tuy nhiên, các hệ thống uy tín, cơ chế chứng minh nhân dạng, hộ chiếu người dùng, NFT gắn linh hồn (soulbound) và toàn bộ nền kinh tế token đều đang nỗ lực giải quyết vấn đề này.
Phần cứng xác thực, zkML và chứng minh nhân dạng
Tôi đã từng thảo luận chi tiết về ý nghĩa thực tiễn và các trường hợp sử dụng tiềm năng của zkML trong bài viết này: https://mirror.xyz/1kx.eth/q0s9RCH43JCDq8Z2w2Zo6S5SYcFt9ZQaRITzR4G7a_k.
Nhiều nhóm như Modulus Labs, EZKL, Giza đang tập trung hơn vào việc sử dụng chứng minh zk để xác minh suy luận mô hình. Những nỗ lực dùng zk để xác minh đầu ra mô hình này có ứng dụng rộng rãi và cho phép các thí nghiệm mới trong DeFi, danh tính, nghệ thuật và trò chơi sử dụng các mô hình này theo cách tối thiểu hóa niềm tin.
Mặc dù có vô số dự án tập trung vào chứng minh nhân dạng, một trong những ứng dụng thú vị nhất là Worldcoin. Worldcoin sử dụng mô hình AI để chuyển đổi quét mống mắt thành giá trị hash ngắn, để dễ dàng kiểm tra chéo nhằm xác minh sự tương đồng hoặc xung đột trong trường hợp tấn công Sybil. Vì mỗi mống mắt là duy nhất, mô hình có thể xác định người dùng là thật và duy nhất. Nó sử dụng thiết lập phần cứng đáng tin cậy (quả cầu nổi bật) để đảm bảo mô hình chỉ chấp nhận đầu vào từ camera của nó và đã được ký mã hóa.
Tương tự, nhóm zk microphone đã trình diễn cách sử dụng micro đã xác thực để tạo nội dung âm thanh và ký số nhằm xác minh tính xác thực bản ghi. Khóa được lưu trữ trong vùng an toàn của micro, nơi sử dụng chữ ký để đảm bảo tính xác thực bản ghi âm. Vì hầu hết bản ghi âm đều đã qua xử lý hoặc chỉnh sửa, phần mềm chỉnh sửa âm thanh được điều khiển bởi SNARK có thể thực hiện chuyển đổi âm thanh đồng thời vẫn chứng minh được nguồn gốc âm thanh. Daniel Kang cũng hợp tác với Anna Rose và Kobi Gurkan để thực hiện nguyên mẫu chứng minh cho bản ghi âm đã xác thực.
Người có ảnh hưởng vĩnh cửu
Mặt khác của việc xác minh nhân dạng hoặc nội dung do con người tạo ra là chấp nhận khả năng xảy ra deepfake. Tương tự như mô hình nhân bản giọng nói ở trên, một số người có ảnh hưởng chọn tạo chatbot để thu hút đối tượng của họ. Một ví dụ nổi bật là Caryn Marjorie, cô sử dụng giọng nói của mình để ra mắt sản phẩm bạn gái AI, và huấn luyện hàng ngàn giờ video YouTube để bắt chước hoàn hảo tính cách, cử chỉ và giọng nói của cô. Người dùng có thể trò chuyện với avatar của cô trong một kênh Telegram riêng tư với giá 1 đô la mỗi phút, gửi và nhận tin nhắn thoại kèm hình ảnh cô. Trong tuần đầu ra mắt, Caryn Marjorie kiếm được 72.000 đô la, và dự kiến thu nhập hàng tháng của cô sẽ vượt quá 5 triệu đô la khi lượng thuê bao tăng lên.
CarynAI chỉ là một ví dụ về sản phẩm bạn gái AI (xem thêm bên dưới), hãy tưởng tượng bạn có thể chơi game cùng mô hình AI của streamer yêu thích, trò chuyện thời gian thực, mô phỏng trải nghiệm thực; hoặc KOL có thể sử dụng avatar nhân cách hóa AI+, có thể được cấp phép dùng trong show thời trang hoặc ấn phẩm.
˚✧₊⁎( ˘ω˘ )⁎⁺˳✧༚ Uwu-ral Networks thật dễ thương quá đi mất (ノ◕ヮ◕)ノ:・゚✧*
Một thực tế không thể chối cãi: 79% người trưởng thành từ 18 đến 24 tuổi cho biết cảm thấy cô đơn; trong nhóm 18 đến 34 tuổi, 42% nói rằng họ “luôn luôn” cảm thấy “bị lãng quên”; 63% nam giới dưới 30 tuổi cho rằng họ đang độc thân, trong khi ở nhóm tuổi tương tự, chỉ 34% phụ nữ nghĩ vậy; chỉ 21% nam giới cho biết họ nhận được sự hỗ trợ cảm xúc từ bạn bè trong tuần qua.
Con người đang cô đơn. Trong một thời đại cô đơn ngày càng lan rộng, đặc biệt là ở giới trẻ, sự xuất hiện của người bạn AI cung cấp một giải pháp độc đáo nhưng hơi phản utopia. Bạn đời AI luôn sẵn sàng, không phán xét và cực kỳ cá nhân hóa. Họ có thể đóng vai trò là nhà trị liệu hoặc lối thoát cho ham muốn. Họ có thể là đồng nghiệp sáng tạo hoặc huấn luyện viên lối sống. Họ luôn sẵn sàng trò chuyện với bạn về bất cứ điều gì bạn muốn.
Cơ sở hạ tầng để làm được điều này có thể là: tinh chỉnh mô hình bằng prompt tính cách, phác họa hành vi, ngoại hình, đặc điểm, cách giao tiếp, v.v. Chạy đầu ra mô hình qua mô hình giọng nói như elevenlabs. Sử dụng mô hình tạo ảnh và prompt ngoại hình xác định để tạo ảnh tự chụp khi yêu cầu. Tạo avatar vrm phù hợp và đặt vào môi trường tương tác. Vậy là bạn đã có một người bạn đa phương tiện hoàn hảo dành riêng cho mình. Nếu tích hợp thêm Crypto, bạn có thể sở hữu, giao dịch, cho thuê họ, v.v.
Bạn đời
Cách thiết lập như trên hoàn toàn có thể tự làm, tuy nhiên bạn cũng có thể dùng các ứng dụng chuyên biệt cho mục đích này. Replika là ví dụ nổi tiếng nhất, cho phép chúng ta giao tiếp thời gian thực với bạn đời ảo mà không cần kỹ năng kỹ thuật nào. Các ứng dụng này thường hoạt động theo mô hình đăng ký, người dùng trả tiền để tương tác với bạn đời ảo của họ. Những sản phẩm này không chỉ có lợi nhuận mà còn cho thấy ảnh hưởng lớn đến tâm lý con người: ví dụ, một bài đăng Reddit cho thấy lịch sử trò chuyện liên tục 2000 ngày của một người với bạn đời ảo, và chúng ta còn thấy cả lời cầu hôn, tạo ảnh AR tự chụp, v.v. Có một chi tiết thú vị: khi chức năng khiêu dâm bị gỡ khỏi nền tảng, quản trị viên subreddit buộc phải ghim đường dây nóng phòng chống tự tử lên đầu cộng đồng để trấn an các thành viên đang bức xúc.
Các nền tảng dựa trên nhân vật cũng bắt đầu xuất hiện, cung cấp cho người dùng cách sử dụng nhiều nhân vật (thường cũng theo mô hình đăng ký). Mặc dù có nhiều nhân vật có sẵn trên các nền tảng như Character.ai và Chub.ai, điểm mới lạ thực sự nằm ở việc tạo nhân vật hoặc bối cảnh hoàn toàn riêng bằng cách tinh chỉnh prompt tính cách + huấn luyện qua phản hồi.
Nhiều dự án web3 đã thử nghiệm cung cấp trải nghiệm bạn đời này, ví dụ như Belong Hearts, MoeMate và Imgnai.
Belong Hearts khởi xướng cách đúc NFT sáng tạo, cho phép người dùng trò chuyện với nhân vật do họ cung cấp cho đến khi có được số điện thoại của cô ấy, từ đó được đưa vào danh sách trắng đúc NFT. Sau khi nhận được NFT, người dùng có thể thưởng thức trải nghiệm trò chuyện với nhân vật, bao gồm nhập vai khiêu dâm và ảnh tự chụp được tạo sinh. Mặc dù hướng đi tương lai của sản phẩm chưa rõ ràng, nhưng có rất nhiều thảo luận xung quanh việc sử dụng kinh tế học token như một cơ chế để người chơi tặng vật phẩm hoặc token cho chatbot nhằm ảnh hưởng đến mức độ cảm xúc và mối quan hệ.
MoeMate do nhóm đứng sau Webaverse tạo ra, cung cấp cả ứng dụng desktop và trình duyệt, người dùng có thể dễ dàng nhập mô hình vrm, sau đó gán tính cách và tương tác với nó. Phiên bản desktop gợi nhớ đến trợ lý AI kiểu cũ dạng paperclip.
Còn có Imgnai, ngoài là mô hình tạo ảnh chất lượng cao đã đề cập ở trên, còn giải quyết vấn đề nhân cách hóa nhân vật Nai thông qua trải nghiệm chatbot được tích hợp hoàn toàn.
Tóm lại, tiềm năng của kinh tế học token trong lĩnh vực bạn đời là vô cùng lớn, các API token hóa, prompt tính cách có thể giao dịch (xem bên dưới), tiền tệ trong trò chơi trên chuỗi, thanh toán đại lý, đồ trang sức có thể giao dịch, cơ chế nhập vai và truy cập giới hạn token chỉ là một phần nhỏ trong phạm vi khám phá tiềm năng trong tương lai.
Thị trường tính cách
Điều thú vị là sự trỗi dậy của các ứng dụng bạn đời cũng dẫn đến sự trỗi dậy của việc chuẩn hóa prompt tính cách và các nền tảng trao đổi nguyên tố tính cách. Lĩnh vực này có khả năng tiến tới tài chính hóa các prompt và bối cảnh chất lượng cao. Ví dụ, nếu một LLM mã nguồn mở chưa kiểm duyệt có thể đọc metadata từ NFT chứa tính cách chuẩn hóa, thì NFT tính cách có thể nhận được tiền bản quyền từ các sản phẩm phát sinh, mang lại lợi ích cho người tạo.
Tuy nhiên điều này cũng đặt ra một câu hỏi chưa được giải quyết: vì nhiều mô hình hàng đầu bị giới hạn nội dung NSFW, nên cần tạo ra các mô hình mã nguồn mở khả thi — điều này lại chính là cơ hội tuyệt vời cho gây quỹ và quản trị dựa trên token.
Bạn có thể đọc bài viết này của tôi để tìm hiểu sâu hơn về một số ý tưởng đã đề cập trong phần này.
Tăng cường quản trị
Lịch sử quản trị DAO thực chất là quá trình tiến hóa dài của sự hợp tác con người. Cuối cùng chúng ta nhận ra rằng việc tổ chức hiệu quả nguồn lực, giảm thiểu sự phình to quản trị, loại bỏ hiện tượng “ăn hại”, phát hiện sự kém hiệu quả hoặc nút thắt trong năng lực mềm là cực kỳ khó khăn.
Các thí nghiệm sử dụng AI như một lớp tăng cường cho DAO mới chỉ bắt đầu, nhưng ảnh hưởng tiềm năng của chúng là sâu rộng. Hình thức phổ biến nhất là dùng LLM đã huấn luyện để giúp định hướng nguồn vốn lao động trong DAO đến các công việc hiệu quả hơn, phát hiện vấn đề trong đề xuất và mở rộng sự tham gia đóng góp và bỏ phiếu. Cũng có những công cụ đơn giản hơn như AwesomeQA, cải thiện hiệu suất DAO thông qua tìm kiếm và trả lời tự động. Cuối cùng, chúng tôi dự đoán “tự trị” trong DAO sẽ ngày càng quan trọng hơn theo thời gian.
Ủy ban tự trị và đại lý bỏ phiếu
Upstreet đã áp dụng hệ thống đa đại lý (như AutoGPT) vào quy trình quản trị của họ như một thí nghiệm sơ khai. Mỗi đại lý được định nghĩa bởi một nhóm con trong DAO, ví dụ như nghệ sĩ, nhà phát triển, chiến lược viên BD, PR, quản lý cộng đồng, v.v. Sau đó, các đại lý được giao nhiệm vụ phân tích các đề xuất từ người đóng góp và thảo luận ưu/nhược điểm. Tiếp theo, các đại lý chấm điểm dựa trên ảnh hưởng đến lĩnh vực riêng của họ và tổng hợp điểm số. Người đóng góp có thể đánh giá cuộc thảo luận và điểm số của họ trước khi bỏ phiếu quyết định kết quả, về cơ bản cung cấp một dịch vụ phản biện đa dạng và song song.
Điều này đặc biệt thú vị vì quá trình này có thể làm nổi bật các khía cạnh của đề xuất mà con người có thể bỏ lỡ, hoặc cho phép con người tranh luận với đại lý AI về các tác động tiếp theo.
Hệ thống phối hợp tiên tiến
MakerDAO cũng đã thảo luận chi tiết về chủ đề tương tự, hướng tới mục tiêu ra quyết định quản trị tự trị với ít nhất nỗ lực con người. Họ đã hoàn thành bản phác thảo Atlas, mô tả một trung tâm dữ liệu thời gian thực chứa tất cả dữ liệu liên quan đến quản trị Maker. Các đơn vị dữ liệu này được tổ chức dưới dạng cây tài liệu, cung cấp ngữ cảnh để tránh hiểu sai. Atlas sẽ sử dụng định dạng JSON và được chuẩn hóa để thuận tiện cho AI và các công cụ lập trình sử dụng.
Atlas có thể được sử dụng bởi nhiều công cụ quản trị AI (GAIT), những công cụ này tham gia quản trị bằng cách tự động tương tác và xác định thứ tự ưu tiên nhiệm vụ cho người tham gia. Các ví dụ sử dụng bao gồm:
Gửi thầu dự án: GAIT có thể đơn giản hóa quy trình gửi thầu dự án của các bên tham gia hệ sinh thái bằng cách xử lý giấy tờ và đảm bảo đề xuất phù hợp với mục tiêu chiến lược.
Giám sát vi phạm quy tắc: GAIT có thể hỗ trợ giám sát việc thực hiện và tuân thủ quy tắc, đánh dấu các vấn đề tiềm tàng để xem xét thủ công.
Tích hợp lời khuyên chuyên môn: GAIT có thể chuyển lời khuyên chuyên môn thành đề xuất định dạng, thu hẹp khoảng cách giữa quản trị và chuyên môn.
Tích hợp dữ liệu: GAIT có thể dễ dàng tích hợp dữ liệu và kinh nghiệm mới, giúp DAO học hỏi và thích nghi với tình huống mới mà không lặp lại sai lầm.
Bao gồm ngôn ngữ: GAIT có thể đóng vai trò thông dịch, cho phép quản trị bằng nhiều ngôn ngữ, tạo môi trường đa dạng và hòa nhập.
SubDAO: Atlas và GAIT có thể được áp dụng cho SubDAO, cho phép thử nghiệm và phát triển nhanh, đồng thời rút ra bài học từ thất bại.
Lĩnh vực tôi đặc biệt háo hức trong Crypto x AI là trò chơi. Có rất nhiều trò chơi mới mẻ để khám phá, ví dụ như trò chơi nội dung thủ tục, thế giới ảo tạo sinh, tường thuật dựa trên LLM, trò chơi hợp tác nơi các đại lý AI phối hợp với nhau, v.v.
Mặc dù web2 có nhiều ví dụ hay về trò chơi mới, ở đây chúng tôi sẽ tập trung vào các ví dụ trong web3. Đáng chú ý là bài báo học thuật “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior” đã đánh thức nhiều người về khả năng khám phá môi trường trò chơi đa đại lý AI. Các nhà nghiên cứu từ Đại học Stanford và Google đã thể hiện tiềm năng này bằng cách áp dụng LLM vào các đại lý trong môi trường trò chơi sandbox. Các đại lý do LLM điều khiển thể hiện hành vi ấn tượng như lan truyền lời mời dự tiệc, xây dựng tình bạn, hẹn hò, và phối hợp để tham gia tiệc đúng giờ — tất cả chỉ dựa trên một khuyến nghị duy nhất do người dùng chỉ định. Phương pháp này sử dụng một kiến trúc mở rộng LLM để lưu trữ và tổng hợp phản hồi cấp cao hơn, cho phép các đại lý thực hiện lập kế hoạch hành vi động hơn.
Nghiên cứu này là nền tảng cho đến nay được khám phá nhiều nhất trong web3 (mặc dù vẫn ở giai đoạn thử nghiệm). Ý tưởng cốt lõi là chúng ta có thể sử dụng các đại lý AI có tính tự trị hoặc đặc tính cao trong môi trường mô phỏng như thế nào, và xây dựng các trò chơi thú vị, hấp dẫn xung quanh chúng.
Đội ngũ Parallel TCG với Parallel Colony đang khám phá khái niệm này bằng cách cho phép các đại lý AI thu thập tài nguyên và token cho người chơi trong trò chơi. Sử dụng tiêu chuẩn ERC-6551, đại lý AI có thể là ví NFT đại diện cho người dùng để giao dịch trong trò chơi. Đại lý AI có thể tạo, đúc và lưu trữ đạo cụ trò chơi mới, đồng thời có tính cách được định nghĩa bởi LLM đã tinh chỉnh do đội ngũ tạo ra, khiến chúng có hành vi và đặc điểm phi chuẩn, ảnh hưởng đến hành động trong trò chơi.
Tuy nhiên về mặt khái niệm, trò chơi dựa trên đại lý AI hấp dẫn nhất là Upstreet. Upstreet là một dự án thế giới ảo với những ý tưởng điên rồ như SDK đại lý AI, nhiệm vụ thủ tục, trình duyệt + VR, kéo thả tương tác và các tính năng xã hội trong môi trường có tên “The Street”, nơi người chơi có thể xây dựng trải nghiệm riêng và tương tác bên trong. Ngoài người chơi, còn có các đại lý AI, mà các nhà phát triển (và người chơi) có thể triển khai với tính cách và mục tiêu ảnh hưởng đến môi trường trò chơi. Đặc biệt thú vị là nghiên cứu và phát triển AI Director của họ, một đại lý AI xác định một mục tiêu, ví dụ như “nhảy dù từ tòa nhà cao nhất” hay “khởi xướng một tôn giáo mới”, và người chơi cùng các đại lý tham gia như những người thách thức. Director sẽ xác định người
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
1kx
