AI đại bùng nổ, tại sao Web3 lại không thể thiếu?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI đại bùng nổ, tại sao Web3 lại không thể thiếu?
Mở mã nguồn và phi tập trung là cực kỳ quan trọng đối với tương lai của trí tuệ nhân tạo.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Teng Yan
Biên dịch: Luffy, Foresight News
Tôi từng nghe một phép so sánh như thế này: trí tuệ nhân tạo sinh (generative AI) đồng nghĩa với việc khám phá ra một lục địa mới trên Trái đất, nơi có 100 tỷ siêu trí tuệ sẵn sàng làm việc miễn phí.
Thật khó tin phải không?
Thế kỷ 21 sẽ được gọi là thời đại trí tuệ nhân tạo của loài người.
Chúng ta đang trực tiếp chứng kiến sự phát triển ban đầu của một công nghệ thế hệ mới, thứ sẽ thay đổi xã hội sâu sắc hơn cả việc phát hiện ra điện, khai thác năng lượng hạt nhân hay thậm chí là sử dụng lửa. Đừng chỉ tin tôi nói, hãy nghe theo lời vị vua nước Anh:
Thật là một thời đại tuyệt vời! Ai ngờ rằng việc đưa vào thuật toán một lượng dữ liệu khổng lồ và kết hợp với nguồn tài nguyên tính toán cực lớn lại khiến AI phát triển những khả năng mới đáng kinh ngạc? Giờ đây nó có thể tổng hợp, suy luận và trò chuyện thực tế với chúng ta. Nó cho phép chúng ta tương tác với toàn bộ tri thức nhân loại bằng ngôn ngữ tự nhiên và trực quan.
Như Marc Andreessen đã tóm gọn: AI sẽ cứu rỗi thế giới.
Sự chuyển đổi mô hình công nghệ
Tiền mã hóa và trí tuệ nhân tạo đại diện cho hai chuyển đổi mô hình quan trọng nhất trong lĩnh vực công nghệ thế kỷ này.
Một "chuyển đổi mô hình" là những đột phá mà:
-
Làm thay đổi căn bản cách chúng ta vận hành và tư duy về thế giới;
-
Có phạm vi ứng dụng rộng rãi trên mọi ngành nghề;
-
Mở ra những trình độ năng suất mới cho nhân loại.
Tôi hứng thú với những tiến bộ mang tính cách mạng, chứ không phải các ứng dụng mạng xã hội viral mới nhất. AI và tiền mã hóa đang phát triển theo hướng riêng, nhưng tôi dự đoán chúng sẽ sớm hòa trộn. Chúng bổ trợ nhau:
-
AI = Dữ liệu, tính toán, tác nhân tự chủ
-
Tiền mã hóa = Sở hữu, điều phối kinh tế, chống kiểm duyệt
Balaji nói hãy token hóa tất cả. Bạn hiểu ý anh ấy chứ?
Đằng sau câu nói nửa đùa nửa thật của anh ấy là một sự thật tiên phong. Khi hai lực lượng tiền mã hóa và AI hợp nhất, điều phi thường sẽ xảy ra. Tiền mã hóa đóng vai trò như tầng điều phối tự nhiên cho stack AI, thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác với công nghệ và với nhau.
Mã nguồn mở ≠ Phi tập trung
Tôi thấy bực mình khi hai thuật ngữ "mã nguồn mở" và "phi tập trung" thường bị lẫn lộn và dùng thay thế cho nhau. Mỗi lần tôi nói về AI phi tập trung, phản hồi phổ biến nhất tôi nhận được là:
"Ổn thôi, nhưng chúng ta đâu phải đã có các mô hình AI mã nguồn mở rồi sao?"
Đây là hai khái niệm hoàn toàn khác biệt. Cách đơn giản nhất để hiểu điều này là coi AI phi tập trung là một tập con của AI mã nguồn mở.
Mã nguồn mở nhấn mạnh vào khả năng truy cập và phát triển cộng tác mã phần mềm, còn phi tập trung nhấn mạnh vào phân phối quyền kiểm soát.
Cấp độ đầu tiên: Mã nguồn mở
Phát triển mã nguồn mở cho phép công chúng truy cập mã nguồn, bất kỳ ai cũng có thể xem, sửa đổi và phân phối mã đó. Phương pháp này xây dựng trên nền tảng hợp tác, minh bạch và phát triển do cộng đồng dẫn dắt.
Tính chất cộng tác của phát triển mã nguồn mở cho phép lặp nhanh và chu kỳ phát triển ngắn hơn. Tôi ví như xây tòa nhà chọc trời: bất kỳ ai cũng có thể cải tiến và học hỏi từ thành quả trước đó của người khác, từ đó đạt mục tiêu nhanh hơn.
Ví dụ:
-
Linux là hệ điều hành mã nguồn mở, trở thành nền tảng cho máy chủ, siêu máy tính và thiết bị tiêu dùng. Nó hỗ trợ phần lớn máy chủ web toàn cầu. Việc phát triển liên quan đến hàng ngàn lập trình viên và nổi tiếng nhờ tính ổn định và bảo mật.
-
Tương tự, Android mã nguồn mở giúp nó trở thành hệ điều hành di động thống trị toàn cầu. Các hãng như Samsung, HTC, Xiaomi có thể sản xuất nhiều dòng thiết bị phần cứng chạy Android, giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các đối thủ mới.
Trong lĩnh vực AI, các mô hình mã nguồn mở được phát hành theo giấy phép cho phép bất kỳ ai sử dụng trực tiếp hoặc tinh chỉnh cho các trường hợp cụ thể. Ví dụ, các mô hình như Mixtral 7B và BERT có thể được công chúng sử dụng và sửa đổi.
Phong trào mã nguồn mở đang phát triển nhanh chóng. Hiện tại, Huggingface có hơn 653.000 mô hình mở để sử dụng.
Nguồn: Huggingface.co
Thật đáng khích lệ khi thấy các mô hình AI mã nguồn mở lớn nhanh chóng bắt kịp các mô hình độc quyền. Meta chi hàng chục tỷ USD để huấn luyện mô hình AI, giờ đây bất kỳ ai có kết nối Internet đều có thể sử dụng. Hiệu suất của nó vượt GPT-3.5 và đang nhanh chóng đuổi kịp GPT-4.
Đầu năm 2023 thì chưa phải vậy, khi có khoảng cách hiệu suất lớn giữa GPT-4 (đóng) và Llama 65B (mở). Chẳng ai nghĩ việc chạy mô hình chất lượng GPT-4 trên máy tính cá nhân là khả thi. Trong vòng một năm ngắn ngủi, khoảng cách đã thu hẹp đáng kể và có thể tiếp tục giảm.
Bạn có thể tự hỏi:
Tại sao các công ty như Meta lại chi hàng tỷ USD huấn luyện mô hình AI nhưng lại mở mã nguồn?
-
Cuối cùng, đây là niềm tin cốt lõi rằng tiến bộ công nghệ không phải trò chơi zero-sum. Tiến bộ công nghệ nghĩa là ai cũng thắng.
-
Cộng đồng cải tiến mô hình có thể trực tiếp mang lợi ích cho Meta. Ví dụ, nếu ai đó tối ưu mô hình để giảm chi phí vận hành, Meta cũng tiết kiệm được.
-
Việc này không ảnh hưởng đến mảng quảng cáo ứng dụng cụ thể của Meta (ví dụ Instagram, Facebook). Chiến lược này rất có thể là một phần chiến thuật "đốt sạch", gây áp lực lên các công ty xây dựng doanh nghiệp dựa trên mô hình nền độc quyền (như Microsoft và OpenAI). Một lựa chọn mã nguồn mở rõ ràng sẽ phá hoại thương mại hóa mô hình độc quyền.
Zuck hiểu vì sao mã nguồn mở quan trọng
Nguyên tắc thông thường trong công nghệ ở đây: "Nếu bạn dẫn đầu, hãy giữ độc quyền. Nếu bạn tụt hậu, hãy mở mã nguồn."
Tôi hy vọng chúng ta sẽ tiếp tục thấy các mô hình AI mã nguồn mở chất lượng cao, cho phép bất kỳ ai tinh chỉnh và xây dựng ứng dụng. Điều này rất quan trọng. Mô hình mã nguồn mở cung cấp bảo mật tốt hơn (có nhiều người giám sát), linh hoạt tùy chỉnh hơn và hiệu quả chi phí cao hơn so với mô hình đóng.
Thị trường tự do đã giải quyết vấn đề tính sẵn có và khả năng truy cập các mô hình nền AI mạnh mẽ hơn, biến chúng thành hàng hóa và sản phẩm công cộng.
Cần nói rõ, tôi không cực đoan yêu cầu mọi thứ phải mã nguồn mở. Mô hình độc quyền quan trọng, trong các nhiệm vụ chuyên biệt, chúng có thể vượt trội hơn mô hình mã nguồn mở. Đối với các startup và doanh nhân, việc dùng mô hình mã nguồn mở, tinh chỉnh cho trường hợp cụ thể và tạo ứng dụng độc quyền là lựa chọn khôn ngoan. Mô hình mã nguồn mở và độc quyền sẽ tồn tại song song. Tuy nhiên, chúng ta phải tiếp tục vận động cho mô hình nền mã nguồn mở, chứ không nên coi tính sẵn có của nó là điều hiển nhiên.
AI mã nguồn mở chỉ là một phần của bức tranh phi tập trung. Điều này mở rộng sang vấn đề phân phối quyền lực, sẽ được thảo luận bên dưới.
Cấp độ thứ hai: Phi tập trung
99% độc giả của tôi sẽ đồng ý rằng AI là công nghệ hàm chứa trí tuệ tập thể nhân loại theo cấp số nhân. Càng lớn mạnh, trách nhiệm càng nặng nề. Chúng ta không thể dùng phương pháp tập trung để chống lại sự tập trung của AI.
Ngược lại, chúng ta cần thay đổi góc nhìn.
Phi tập trung là một triết lý, thậm chí là một giáo phái, bắt nguồn từ nguyên tắc trả lại quyền lực cho cá nhân. Điều này tự nhiên mâu thuẫn với thế giới hiện đại tập trung của chúng ta. Ví dụ như thị trường chứng khoán, ảnh hưởng công nghệ của chúng ta phần lớn nằm trong tay một vài công ty lớn (công nghệ lớn).
Năm 2023, "bảy gã khổng lồ" — Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Meta và Tesla — tăng giá gần 80%, ảnh hưởng rõ rệt đến Nasdaq và thống trị S&P 500. Đây là kết quả của vị thế thống lĩnh trong lĩnh vực công nghệ, trao cho họ lợi thế cạnh tranh và quyền định giá lớn. Thị trường cũng định giá kỳ vọng về vị thế thống trị của họ trong lĩnh vực AI.
Sự thật tàn khốc là Internet đã bị độc quyền. Chúng ta không sở hữu bất cứ nội dung nào mình tạo ra trên mạng. Thay vào đó, chúng ta trở thành những người tham gia vô thức trong hệ sinh thái kỹ thuật số do các công ty công nghệ lớn kiểm soát. Tôi gọi đây là "nô dịch kỹ thuật số". Nếu chủ nô kỹ thuật số của chúng ta không thích điều chúng ta làm hay nói, chúng ta sẽ bị câm lặng, tức bị cấm khỏi nền tảng.
Hiện tại, AI tổng quát bị độc quyền bởi các doanh nghiệp tập trung lớn như Microsoft-OpenAI, Amazon-Anthropic và Google-Gemini. Các công ty công nghệ lớn có lợi thế sớm trong việc huấn luyện LLM, đòi hỏi tập dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán.
Dù họ tuyên bố công khai: "Chúng tôi đang xây dựng cho tương lai", nhưng hành động nói lên tất cả. Lịch sử cho thấy ưu tiên hàng đầu của các công ty công nghệ lớn thường là duy trì vị thế độc quyền chứ không phải đổi mới, và họ dùng vốn để củng cố điều này.
Một cách là "bắt cóc quy định", vận động hành lang để tạo ra các quy định ngành chỉ chính họ mới tuân thủ được, tạo rào cản gia nhập cao và dập tắt đối thủ mới. Họ cũng có vốn để mua các đối thủ mới nổi. Chiến lược này từng giúp họ thành công trong quá khứ.
Tương lai đen tối tiềm tàng
Hãy tưởng tượng một thế giới nơi AI chủ yếu do các công ty công nghệ lớn kiểm soát. Trong thế giới phản utopia kiểu Orwell này:
Cơ chế vận hành bên trong của các hệ thống AI, từ huấn luyện đến suy luận, vẫn là bí ẩn đối với chúng ta. Thiếu minh bạch này đáng lo ngại, đặc biệt khi chúng ta sẽ dùng các hệ thống này để ra quyết định ảnh hưởng lớn đến cuộc sống. Trong các lĩnh vực rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe, khả năng xác minh đáng tin cậy là thiết yếu. Một ví dụ buồn là Babylon Health, tích cực quảng bá "bác sĩ AI cá nhân" của họ. Nhưng sau đó người ta phát hiện "bác sĩ AI" của họ chỉ là một nhóm thuật toán dựa trên quy tắc chạy trên bảng tính, không hoạt động như quảng cáo. Hàng tỷ đô la đầu tư tan thành mây khói, và người dân bị tổn hại.
Các hệ thống AI dễ bị thao túng và thiên vị. Google Gemini bị phản đối mạnh vì tạo ra hình ảnh sai lệch về các nhân vật lịch sử với bối cảnh chủng tộc thay đổi (các "nhà lập quốc da đen" và Giáo hoàng da đen). Nguy cơ lạm dụng AI để định hình dư luận, ảnh hưởng thị trường hay chi phối kết quả chính trị là có thật.
Nguồn: @Endwokeness
Vấn đề kiểm duyệt phổ biến và ngày càng nghiêm trọng. Ở một số quốc gia, các công ty AI cần được chính phủ phê duyệt hoặc cấp phép, đây là một phần chiến lược rộng lớn hơn nhằm đảm bảo phát triển AI phù hợp với lợi ích quốc gia và chính sách an ninh.
Chúng ta không còn sở hữu dữ liệu của mình. Thay vào đó, chúng ta chỉ có thể phó mặc, dữ liệu của chúng ta thường xuyên bị thu thập để nuôi các mô hình AI tập trung lớn mà không cần sự đồng ý hay bồi thường công bằng. Tôi sống trong một thế giới nơi dữ liệu và AI cá nhân của chúng ta không thuộc quyền kiểm soát của chúng ta. Chính phủ và những người cầm quyền sẽ làm mọi cách để duy trì quyền lực, bao gồm xâm phạm quyền riêng tư của chúng ta.
Nếu không được kiểm soát, xã hội chúng ta có thể phụ thuộc quá mức vào một vài hệ thống AI độc quyền mạnh mẽ. Sự phụ thuộc vào các hệ thống này khiến chúng ta không thể rút lui, khóa chúng ta vào các nền tảng cụ thể, nơi chúng ta trở thành nô lệ tinh thần.
Mark Zuckerberg nhấn mạnh vấn đề này trong một cuộc phỏng vấn gần đây, ông nói rằng nếu một công ty có AI tốt hơn các công ty khác, đó sẽ là vấn đề nghiêm trọng. Điều này giới hạn lợi thế công nghệ trong một vài sản phẩm và cá nhân. Việc áp dụng phương pháp ưu tiên mã nguồn mở và phi tập trung sẽ giúp giảm bớt những lo ngại này.
Vậy, để tôi hỏi bạn: bạn có muốn công nghệ mang tính cách mạng nhất thế kỷ này bị kiểm soát bởi một nhóm nhỏ người không?
Có giải pháp thay thế nào không?
Chúng ta cần một cách cân bằng sức mạnh tập trung của công nghệ AI. Chúng ta có thể định hình thế giới hậu-AI mà chúng ta mong muốn: một thế giới dân chủ, cởi mở, công bằng.
Đây là lúc tiền mã hóa trở nên quan trọng. Với tiền mã hóa, chúng ta có thể kiên trì với các nguyên tắc then chốt sau:
-
Phân tán quyền kiểm soát: Quyết định và quyền kiểm soát được phân bố trên mạng, quản lý bằng mã, chứ không nằm trong tay một thực thể duy nhất.
-
Trao quyền cho người dùng: Người dùng sở hữu tài sản và dữ liệu của họ.
-
Chống kiểm duyệt: Mạng hoạt động mà không cần quyền lực trung ương, ngăn chặn bất kỳ thực thể đơn lẻ nào nắm quyền kiểm duyệt.
Khi nói chuyện với các nhà sáng lập dự án trong lĩnh vực Crypto x AI, tôi luôn hỏi họ tại sao lại dùng blockchain/tiền mã hóa trong sản phẩm, và liệu họ có thể làm điều tương tự ngoài chuỗi không. Thường thì, vận hành AI mà không cần blockchain sẽ tốt hơn, nhanh hơn và rẻ hơn. Tuy nhiên, niềm tin triết học sâu xa khiến những nhà sáng lập giỏi nhất cam kết với phi tập trung.
Nếu tôi phải tóm gọn niềm tin đó, thì đó là:
Tiền mã hóa là stack công nghệ tốt nhất để thúc đẩy AI một cách dân chủ, công khai và công bằng. Nó tạo ra các hệ thống minh bạch, kiểm toán được, đảm bảo quyền sở hữu dữ liệu vẫn thuộc về người dùng. Điều này đảm bảo lợi ích của công nghệ được chia sẻ toàn cầu, chứ không chỉ dành cho người giàu và số ít.
Ứng dụng AI phi tập trung là then chốt
Nguồn: a16z Enterprise
Phi tập trung áp dụng cho toàn bộ stack công nghệ AI sinh. Những người lý tưởng có thể yêu cầu phi tập trung ở mọi lớp của stack. Với tôi là người thực tế, tôi cho rằng tiềm năng lớn nhất của AI phi tập trung không nằm ở mô hình nền, mà ở tầng ứng dụng.
Tôi chủ yếu lo ngại về việc lặp lại lịch sử Internet, nơi các công nghệ nền như TCP/IP và email có thể truy cập tự do. Tuy nhiên, giá trị kinh tế và quyền kiểm soát dữ liệu người dùng lại tập trung trong tay các công ty lớn như Google, Apple và Amazon. Những công ty này đã xây dựng hệ sinh thái độc quyền trên nền tảng công nghệ mở.
Rủi ro là: ngay cả khi mô hình AI nền là mã nguồn mở, các công ty lớn vẫn có thể thống trị tầng ứng dụng, tạo ra các hệ thống độc quyền khóa người dùng và tập trung kiểm soát dữ liệu.
Điều tốt lành là chúng ta đang ở giai đoạn đầu của phong trào AI, và chúng ta có cơ hội thay đổi quỹ đạo của nó. Những người ủng hộ quyền kiểm soát và sở hữu AI phi tập trung cần nỗ lực tích cực để xây dựng các hệ thống chia sẻ lợi ích rộng rãi, chứ không để lợi ích tập trung vào tay số ít.
Nỗ lực của chúng ta không nên chỉ tập trung vào việc hỗ trợ các hệ thống AI mã nguồn mở. Chúng ta cũng cần đảm bảo các ứng dụng được xây dựng trên các hệ thống này là minh bạch, khuyến khích cạnh tranh lành mạnh và được quản lý đúng cách.
Vneice cũng mong muốn AI được phi tập trung
Một ví dụ về ứng dụng AI phi tập trung là Venice của Erik Voorhees.
Venice là một lựa chọn thay thế ChatGPT được xây dựng trên mô hình mã nguồn mở. Nó cung cấp nền tảng không cần cho phép, cho phép bất kỳ ai từ bất cứ đâu truy cập trí tuệ máy móc mã nguồn mở.
Điểm khác biệt của Venice là ưu tiên quyền riêng tư người dùng, chỉ lưu trữ tối thiểu thông tin (email và địa chỉ IP), không ghi lại bất kỳ cuộc trò chuyện hay phản hồi nào của bạn. Nền tảng này cũng nhằm tránh kiểm duyệt bất kỳ phản hồi AI nào, duy trì lập trường trung lập đáng tin cậy. Điều này trái ngược rõ rệt với ChatGPT, vốn có rất nhiều bộ lọc nội dung.
Tôi đã tự dùng thử Venice và thấy phản hồi rất tốt, nó còn có chế độ Thượng đế.
Crypto x AI sẽ đi về đâu?
1. Ứng dụng AI trở nên hấp dẫn
Chúng ta đã xác định mã nguồn mở và phi tập trung rất quan trọng đối với AI. Điều này đặc biệt rõ ràng ở tầng ứng dụng.
12 tháng qua, nhà đầu tư NVDA kiếm được bộn tiền. Hiện nay, phần lớn giá trị của AI sinh tập trung ở tầng phần cứng và hạ tầng (ví dụ NVIDIA, Amazon Web Services).
Tuy nhiên, nếu suy diễn từ các bước chuyển công nghệ lớn khác như điện toán đám mây, trong 10 năm tới, giá trị sẽ không tránh khỏi việc chuyển sang tầng ứng dụng. Apoorv (Altimeter) đã nhấn mạnh ngắn gọn điều này trong bài viết về kinh tế AI sinh.
Do đó, việc chuẩn bị hạ tầng cho các ứng dụng AI phi tập trung là cực kỳ quan trọng, các ứng dụng này được xây dựng mà không tốn nhiều công sức phát triển, chi phí quản lý hay trải nghiệm người dùng kém. Các công ty khởi nghiệp như Ritual, Nillion và 0G Labs đang phát triển các hệ thống cần thiết cho việc huấn luyện, suy luận và khả năng dữ liệu phi tập trung.
2. AI tác nhân khắp nơi
Mô hình lớn rất thú vị. Nhưng tương lai thực sự đáng mong đợi của AI nằm ở các tác nhân AI tự chủ: có thể học hỏi, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập mà không cần đầu vào con người.
Bao gồm các tác nhân chuyên biệt (ví dụ chatbot chăm sóc khách hàng) và tác nhân tổng quát, có mục tiêu mở, kiến thức thế giới rộng (được huấn luyện trên cơ sở dữ liệu quy mô Internet) và khả năng xử lý đa nhiệm rộng.
Khi các tác nhân này trở nên phổ biến hơn, việc chúng chạy trên blockchain là điều tự nhiên, các giao dịch giá trị có thể dễ dàng thực hiện bằng mã. Mặt khác, không ngân hàng nào sẽ cấp tài khoản hay thẻ tín dụng cho tác nhân AI. Hệ thống tài chính truyền thống cần nhiều năm mới thích nghi được với mô hình mới này.
Michael Rinko giải thích rõ điều này trong bài viết "The Real Merge":
Nếu GPT-5 dùng TradFi, nó phải mày mò giao diện ngân hàng quan liêu được thiết kế cho con người, xử lý các chương trình xác thực chưa được tối ưu cho AI, và có thể phải tương tác với nhân viên chăm sóc khách hàng để xác minh. Hoặc, nếu nó muốn bỏ qua điều này, nó phải yêu cầu và nhận được quyền truy cập API vào ngân hàng và tổ chức chuyển tiền của Alice.
Ngược lại, nếu GPT-5 dùng tiền mã hóa, nó chỉ cần tạo một giao dịch chỉ định số tiền và địa chỉ nhận, ký bằng khóa riêng của Alice, rồi phát sóng lên mạng.
Khả năng tương tác với hợp đồng thông minh trên blockchain trao cho các tác nhân AI siêu năng lực. Chúng có thể thanh toán, giao dịch, tương tác với DApp và thực hiện mọi hành động mà người dùng có thể làm.
Chúng ta phải đảm bảo các tác nhân này có thể hoạt động trong môi trường mở, không cần cho phép và chống kiểm duyệt để phát huy tối đa tiềm năng. Tiền mã hóa cung cấp hạ tầng và mạng khuyến khích để các tác nhân AI có thể tự chủ vận hành hiệu quả.
Tôi cho rằng AI phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng. Nó thiết yếu để loài người với tư cách là một loài công nghệ phát triển nhanh mà không đi vào con đường tối tăm.
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
@0xPrismatic
