Podcast ghi chú | Đối thoại cùng người sáng lập Bittensor, Near và Sahara: Các dự án khác nhau kết hợp với AI như thế nào
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Podcast ghi chú | Đối thoại cùng người sáng lập Bittensor, Near và Sahara: Các dự án khác nhau kết hợp với AI như thế nào
Chủ đề thảo luận lần này là sự kết hợp giữa AI và Web3, khám phá cách hai lĩnh vực lớn này thúc đẩy lẫn nhau và giải quyết các thách thức hiện tại.
Chuyên sâu báo cáo Web3Thực hiện & Biên dịch: TechFlow
Người dẫn chương trình: Matt Stephenson, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Pantera
Khách mời:
-
Jacob Steeves, Nhà sáng lập Bittensor. Bittensor là một mạng lưới khai thác bao gồm cơ chế khuyến khích nội tại dựa trên token, tạo ra một thị trường thuần túy cho trí tuệ nhân tạo.
-
Illia Polosukhin, Đồng sáng lập NEAR Protocol. NEAR là một ngăn xếp trừu tượng chuỗi khối, cho phép các nhà xây dựng tạo ra các ứng dụng có thể mở rộng đến hàng tỷ người dùng và mọi blockchain.
-
Sean Ren, Đồng sáng lập Sahara. Sahara là một blockchain hiệu suất cao, không cần cấp phép, được thiết kế để triển khai an toàn các AI tự chủ cá nhân hóa với quyền riêng tư và nguồn gốc dữ liệu.
Nguồn podcast: Pantera
Tiêu đề gốc: The Intersection of Ai and Web3.0 Technologies
Thảo luận về ba dự án tiên phong, khám phá điểm giao thoa giữa công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3.0.
Tóm tắt nội dung thảo luận
-
Chủ đề của buổi thảo luận là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3, tìm hiểu cách hai lĩnh vực này thúc đẩy lẫn nhau và giải quyết các thách thức hiện tại. Buổi thảo luận do Matt Stephenson, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Pantera, điều phối, với sự tham gia của Ilia Pellun - Đồng sáng lập và CEO Near Protocol, Jacob (còn gọi là Const) - Nhà phát triển cốt lõi của BitTensor, và Sean - CEO kiêm Đồng sáng lập Sahara.
-
Jacob chia sẻ những nỗ lực của BitTensor trong việc tạo ra một thị trường AI phi tập trung, thông qua cơ chế thị trường và cơ chế đồng thuận phi tập trung nhằm nâng cao chất lượng mô hình AI và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Ông cho rằng, cơ chế khuyến khích đúng đắn và phân bổ tài nguyên hiệu quả là chìa khóa thành công của hệ thống AI phi tập trung.
-
Ilia xuất phát từ tầm nhìn của Near Protocol, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng một internet phi tập trung, đồng thời giới thiệu dự án Near AI đang thúc đẩy thế hệ internet mới thông qua lập trình tự động và hạ tầng phi tập trung. Ông chỉ ra rằng, đảm bảo an toàn và riêng tư dữ liệu người dùng là yếu tố then chốt để xây dựng internet phi tập trung.
-
Sean tiếp cận từ góc độ quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu người dùng, giới thiệu Sahara đã xây dựng một nền tảng blockchain phi tập trung chuyên biệt cho AI, ưu tiên chủ quyền tài sản và bảo mật cho người dùng. Ông nhấn mạnh rằng, sự phát triển AI tương lai cần một hạ tầng đa lớp để đảm bảo người dùng có thể tận hưởng chức năng AI mà không phải đánh đổi quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu.
BitTensor: Thị trường AI phi tập trung và cơ chế khuyến khích
-
Jacob giới thiệu mạng lưới phi tập trung do BitTensor xây dựng, nơi bất kỳ ai cũng có thể tham gia và đóng góp tài nguyên tính toán cùng dữ liệu của họ. Phương pháp phi tập trung này có thể tạo ra một thị trường AI toàn cầu, cho phép mọi người tham gia và hưởng lợi.
-
Jacob nhấn mạnh tầm quan trọng của cơ chế khuyến khích phù hợp trong hệ thống AI phi tập trung, giúp giải quyết hiệu quả các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu và phân bổ tài nguyên tính toán trong lĩnh vực AI và tiền mã hóa hiện nay. Ông nói rằng BitTensor đã thu hút nhiều đội ngũ và nhân tài nhờ cơ chế thị trường, khuyến khích họ mang các sáng kiến đến mạng lưới. Cơ chế cạnh tranh này hiệu quả hơn so với các tổ chức tập trung truyền thống.
-
Khi thảo luận về bảo mật và riêng tư trong hệ thống AI phi tập trung, Jacob đề cập đến việc sử dụng cơ chế đồng thuận phi tập trung nhằm đảm bảo an toàn và độ tin cậy của hệ thống. Ông nhấn mạnh rằng, thông qua cơ chế thị trường và cơ chế đồng thuận phi tập trung, chất lượng mô hình AI và quyền riêng tư dữ liệu có thể được cải thiện. Cách tiếp cận này giúp ngăn chặn điểm lỗi đơn lẻ và các cuộc tấn công độc hại, đảm bảo tính ổn định và an toàn của hệ thống.
-
Jacob cũng nói về cách BitTensor xử lý nhu cầu dữ liệu và tính toán quy mô lớn thông qua mạng lưới tính toán phi tập trung. Phương pháp này đảm bảo phân bổ và sử dụng tài nguyên tính toán hiệu quả, từ đó duy trì hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.
Near Protocol: Xây dựng internet phi tập trung và lập trình tự động
-
Ilia thảo luận về tầm nhìn của Near Protocol – xây dựng một internet thế hệ mới thông qua hạ tầng phi tập trung và công nghệ AI, nhằm đạt được mức độ bảo mật, riêng tư và chủ quyền người dùng cao hơn.
-
Ilia giới thiệu tầm nhìn của Near Protocol là xây dựng một internet phi tập trung không cần tin cậy. Internet này sẽ cung cấp các cơ sở hạ tầng như thanh toán, danh tính, nguồn gốc và hợp đồng thông minh, cho phép người dùng tận hưởng các ứng dụng AI chất lượng cao mà không phải hy sinh quyền riêng tư, đồng thời đảm bảo an toàn và riêng tư dữ liệu người dùng. Điều này không chỉ đòi hỏi công nghệ tiên tiến mà còn yêu cầu tính minh bạch và khả năng kiểm chứng của hệ thống để tăng niềm tin người dùng.
-
Near ban đầu là một dự án AI, sau đó chuyển hướng thành dự án blockchain. Ilia nhấn mạnh rằng sự kết hợp giữa công nghệ AI và blockchain có thể tạo ra các ứng dụng AI hữu ích hơn và thúc đẩy sự phát triển của internet phi tập trung.
-
Ilia đề cập đến việc khởi động lại Near AI, với mục tiêu dạy máy tính lập trình, thay đổi cách xây dựng phần mềm. Việc khởi động lại Near AI là bước đi quan trọng hướng tới tầm nhìn của Near Protocol, nhằm thúc đẩy thế hệ internet mới thông qua lập trình tự động và hạ tầng phi tập trung. Điều này sẽ cho phép máy tính tự viết mã theo yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên của người dùng, tạo ra môi trường phát triển phần mềm hiệu quả và có thể kiểm chứng hơn.
-
Ilia nhấn mạnh việc sử dụng các công nghệ mã hóa tiên tiến và cơ chế kiểm soát truy cập nghiêm ngặt để đảm bảo an ninh và riêng tư cho hệ thống AI phi tập trung. Ngoài ra, ông cũng đề cập đến nhu cầu thực hiện kiểm toán và giám sát an ninh liên tục để kịp thời phát hiện và khắc phục các lỗ hổng tiềm ẩn.
-
Ilia chỉ ra rằng các giải pháp phi tập trung cần cạnh tranh với các giải pháp tập trung về trải nghiệm người dùng, chất lượng mô hình AI và giá trị bộ dữ liệu. Đây là tiêu chuẩn then chốt để đánh giá tính khả thi thực tế của các dự án AI phi tập trung.
Sahara: Giải pháp phi tập trung cho quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu người dùng
-
Sean chỉ ra rằng khi năng lực của các mô hình AI được nâng cao, chúng bắt đầu ảnh hưởng đến công việc và cơ hội kiếm tiền của con người. Ví dụ, các mô hình AI có thể thay thế một số công việc thiết kế, chỉnh sửa văn bản hay dịch thuật đơn giản. Điều này làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu người dùng.
-
Sean nhấn mạnh rằng khi sử dụng các chức năng AI, người dùng thường phải tải lên dữ liệu cá nhân như hồ sơ sức khỏe, báo cáo tài chính hay lịch sử trò chuyện. Những dữ liệu này có thể bị dùng để huấn luyện các mô hình AI mạnh hơn, từ đó tiếp tục thay thế công việc của người dùng. Do đó, việc bảo vệ quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu người dùng trở nên cực kỳ quan trọng.
-
Sahara xuất phát từ chủ quyền tài sản và bảo mật của người dùng, cam kết xây dựng một hạ tầng phi tập trung hiệu suất cao, nhằm tạo ra một nền tảng blockchain chuyên biệt cho AI, cho phép người dùng tận hưởng các chức năng AI mà không phải đánh đổi quyền riêng tư, đồng thời đảm bảo tính an toàn, công bằng và khả năng truy cập cho mọi người dùng.
-
Sean nói rằng hạ tầng phi tập trung hiệu suất cao của Sahara được thiết kế để đảm bảo quyền riêng tư và an toàn dữ liệu người dùng, đồng thời cung cấp tài nguyên tính toán linh hoạt nhằm đáp ứng nhu cầu tính toán đột biến. Thiết kế này đảm bảo hệ thống vẫn vận hành hiệu quả và ổn định ngay cả trong điều kiện tải cao.
-
Sean cho rằng sự phát triển AI tương lai cần một hạ tầng đa lớp để hỗ trợ quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu người dùng. Điều này không chỉ đòi hỏi công nghệ tiên tiến mà còn yêu cầu tính minh bạch và khả năng kiểm chứng của hệ thống để tăng niềm tin người dùng. Sahara có cấu trúc hạ tầng đa lớp bao gồm tầng thực thi, tầng tính toán và tầng dữ liệu, lần lượt dành cho lưu trữ dữ liệu cá nhân, huấn luyện và suy luận mô hình AI, cũng như quản lý và trao đổi dữ liệu. Thiết kế đa lớp này không chỉ đảm bảo vận hành hiệu quả và ổn định mà còn tăng cường niềm tin và cảm giác an toàn cho người dùng. Tầm nhìn của Sahara là thúc đẩy một hệ sinh thái AI công bằng, an toàn và dễ tiếp cận hơn thông qua đổi mới công nghệ.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
