Thách thức và khó khăn của các tập đoàn công nghệ lớn và những người tiên phong đổi mới trong lĩnh vực tác nhân trí tuệ nhân tạo
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Thách thức và khó khăn của các tập đoàn công nghệ lớn và những người tiên phong đổi mới trong lĩnh vực tác nhân trí tuệ nhân tạo
Bằng cách áp dụng công nghệ blockchain và hợp đồng thông minh, các đại lý trí tuệ nhân tạo mã hóa có thể cung cấp mức độ minh bạch và bảo mật cao hơn so với các hệ thống tập trung.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: IOSG Ventures
1. Tiềm năng của các tác nhân trí tuệ nhân tạo tập trung
Các tác nhân AI có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với mạng internet và thực hiện các nhiệm vụ trực tuyến. Mặc dù có nhiều thảo luận xung quanh các tác nhân AI sử dụng cơ sở hạ tầng thanh toán tiền mã hóa, điều quan trọng là cần nhận ra rằng các công ty Web 2.0 đã định hình cũng đang ở vị trí thuận lợi để cung cấp các bộ sản phẩm tác nhân (agent) toàn diện.
Tác nhân của các công ty Web2 chủ yếu xuất hiện dưới dạng trợ lý hoặc công cụ chuyên biệt, chỉ có khả năng thực thi rất hạn chế. Điều này một phần do mô hình nền tảng vẫn chưa đủ trưởng thành, phần khác vì môi trường pháp lý còn nhiều bất định. Tác nhân hiện nay vẫn đang ở giai đoạn đầu tiên, họ hoạt động tốt trong những lĩnh vực cụ thể nhưng gần như không có khả năng khái quát hóa. Ví dụ, Alibaba International có một tác nhân chuyên giúp các nhà bán hàng trả lời email tranh chấp thẻ tín dụng. Một tác nhân đơn giản, gọi dữ liệu lịch sử giao hàng và tự động tạo thư theo mẫu, nhưng lại có tỷ lệ thành công rất cao trong việc ngăn ngân hàng trừ tiền.
Những gã khổng lồ công nghệ như Apple, Google, cùng các công ty chuyên về AI như OpenAI hay Anthropic dường như đặc biệt phù hợp để khai thác hiệu ứng cộng hưởng trong phát triển hệ thống tác nhân. Apple có lợi thế nhờ hệ sinh thái thiết bị tiêu dùng, có thể đóng vai trò làm nơi lưu trú mô hình AI và cổng tương tác người dùng. Hệ thống Apple Pay của hãng có thể cho phép tác nhân thúc đẩy các giao dịch trực tuyến an toàn. Google, với kho dữ liệu mạng khổng lồ và khả năng nhúng thông tin thời gian thực, có thể cung cấp quyền truy cập thông tin chưa từng có cho các tác nhân. Trong khi đó, các chuyên gia AI như OpenAI và Anthropic có thể tập trung phát triển các mô hình chuyên biệt có khả năng xử lý nhiệm vụ phức tạp và quản lý giao dịch tài chính. Ngoài các gã khổng lồ Web2, tại Mỹ còn có rất nhiều startup xây dựng tác nhân cho các trường hợp sử dụng rất cụ thể, ví dụ như hỗ trợ đặt lịch hẹn nha sĩ hoặc tạo báo cáo điều trị sau khám.
Tuy nhiên, các gã khổng lồ Web 2.0 này đang đối mặt với nghịch lý đổi mới (innovator's dilemma). Dù sở hữu sức mạnh công nghệ và vị thế dẫn đầu thị trường, họ phải vượt qua vùng nước nguy hiểm của đổi mới phá hủy. Việc phát triển các tác nhân thực sự tự chủ đại diện cho sự thay đổi lớn so với mô hình kinh doanh hiện tại. Hơn nữa, tính bất định của AI, kết hợp với rủi ro cao liên quan đến giao dịch tài chính và niềm tin người dùng, đặt ra những thách thức nghiêm trọng.
2. Nghịch lý đổi mới: Thách thức đối với các nhà cung cấp tập trung
Nghịch lý đổi mới mô tả một nghịch lý: các công ty thành công thường gặp khó khăn trong việc áp dụng công nghệ hoặc mô hình kinh doanh mới, ngay cả khi những đổi mới này rất quan trọng cho sự phát triển dài hạn. Cốt lõi vấn đề nằm ở sự e ngại của các công ty hiện hữu trong việc giới thiệu sản phẩm hoặc công nghệ mới mà trải nghiệm ban đầu có thể kém hơn sản phẩm tinh vi hiện tại. Họ lo sợ rằng việc áp dụng đổi mới như vậy có thể làm mất lòng nhóm khách hàng hiện tại – những người đã quen với mức độ hoàn thiện và độ tin cậy nhất định. Sự do dự này bắt nguồn từ rủi ro làm xáo trộn kỳ vọng mà người dùng đã nuôi dưỡng lâu dài.
2.1 Tính bất định của tác nhân và niềm tin người dùng
Các công ty công nghệ lớn như Google, Apple và Microsoft đã xây dựng đế chế của mình trên các công nghệ và mô hình kinh doanh đã được kiểm chứng. Việc giới thiệu các tác nhân hoàn toàn tự chủ đại diện cho bước ngoặt lớn so với các quy chuẩn hiện tại. Những tác nhân này, đặc biệt ở giai đoạn đầu, chắc chắn sẽ có những điểm chưa hoàn thiện và hành vi khó đoán. Bản chất phi xác định của mô hình AI đồng nghĩa rằng ngay cả sau thử nghiệm kỹ lưỡng, luôn tồn tại rủi ro về hành vi bất ngờ.
Với các công ty này, rủi ro rất cao. Một sai lầm không chỉ có thể làm tổn hại danh tiếng mà còn khiến họ đối mặt với rủi ro pháp lý và tài chính nghiêm trọng. Điều này tạo ra động lực mạnh mẽ khiến họ hành xử thận trọng, và có thể vì thế bỏ lỡ lợi thế đi đầu trong lĩnh vực tác nhân.
Đối với các nhà cung cấp tập trung đang cân nhắc triển khai tác nhân, rủi ro phản ứng dữ dội từ khách hàng là rất lớn. Khác với các startup có thể nhanh chóng chuyển hướng và chịu ít tổn thất, các gã khổng lồ công nghệ đã thiết lập có hàng triệu người dùng mong đợi dịch vụ ổn định và đáng tin cậy. Bất kỳ sai sót nghiêm trọng nào của tác nhân đều có thể gây ra cơn ác mộng truyền thông.
Hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó tác nhân thay mặt người dùng đưa ra hàng loạt quyết định tài chính tồi tệ. Phản ứng dữ dội kéo theo có thể làm xói mòn niềm tin được vun đắp công phu suốt nhiều năm. Người dùng có thể không chỉ nghi ngờ tác nhân, mà còn nghi ngờ mọi dịch vụ AI của công ty.
2.2 Tiêu chuẩn đánh giá mơ hồ và thách thức quản lý
Thêm vào đó, việc đánh giá thế nào là "phản hồi đúng" của tác nhân càng làm vấn đề trở nên phức tạp. Trong nhiều trường hợp, chúng ta không rõ liệu phản hồi của tác nhân có thực sự sai hay chỉ đơn thuần là bất ngờ. Khu vực xám này có thể dẫn đến tranh cãi, làm tổn hại thêm mối quan hệ với khách hàng.
Có lẽ thách thức lớn nhất mà các nhà cung cấp tác nhân tập trung phải đối mặt là môi trường quản lý luôn thay đổi và ngày càng phức tạp. Khi các tác nhân trở nên tự chủ hơn và xử lý những nhiệm vụ nhạy cảm hơn, họ bước vào khu vực xám pháp lý có thể tạo ra thách thức nghiêm trọng.
Quy định tài chính đặc biệt rắc rối. Nếu tác nhân thay mặt người dùng đưa ra quyết định tài chính hoặc thực hiện giao dịch, họ có thể bị cơ quan quản lý tài chính giám sát. Hơn nữa, yêu cầu tuân thủ có thể rất rộng và khác biệt đáng kể giữa các khu vực pháp lý.
Cũng có vấn đề trách nhiệm. Nếu một quyết định của tác nhân dẫn đến tổn thất tài chính hoặc thiệt hại khác cho người dùng, ai sẽ chịu trách nhiệm? Người dùng? Công ty? Hay chính bản thân trí tuệ nhân tạo? Đây là những câu hỏi mà các cơ quan quản lý và lập pháp vừa mới bắt đầu xử lý.
2.3 Thiên vị mô hình có thể trở thành nguồn gốc tranh cãi
Hơn nữa, khi tác nhân trở nên phức tạp hơn, họ có thể chạm đến các quy định chống độc quyền. Nếu tác nhân của một công ty luôn ưu tiên sản phẩm hoặc dịch vụ nội bộ của chính công ty đó, điều này có thể bị coi là hành vi cạnh tranh không lành mạnh. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các gã khổng lồ công nghệ vốn đã bị giám sát do vị thế thống lĩnh thị trường.
Tính bất định của mô hình AI làm tăng thêm một lớp phức tạp cho các thách thức quản lý. Khi Web2 không thể hoàn toàn dự đoán hoặc kiểm soát hành vi của AI, họ khó đảm bảo tuân thủ quy định. Chính sự bất định này có thể khiến đổi mới tác nhân Web2 chậm lại, điều này ngược lại có thể mang lại lợi thế cho các giải pháp Web3 linh hoạt hơn.
3. Cơ hội từ Web3
Khi năng lực của các mô hình LLM nền tảng được nâng cao, tác nhân có cơ hội bước sang hình thái tiếp theo – các tác nhân có mức độ tự chủ tương đối cao. Hiện tại, các công ty lớn gần như không dám đụng đến lĩnh vực này; có thể việc giúp người dùng đặt một chiếc pizza là giới hạn tối đa. Các startup có thể táo bạo hơn, nhưng sẽ đối mặt với nhiều rào cản kỹ thuật, ví dụ như tác nhân bản thân không có danh tính, mọi thao tác đều phải mượn danh tính và tài khoản của người dùng. Ngay cả khi mượn được danh tính, hệ thống truyền thống cũng không dễ dàng hỗ trợ tác nhân thao tác tự do. Công nghệ Web3 cung cấp cơ hội độc đáo cho việc phát triển tác nhân AI, có thể giải quyết một số thách thức mà các nhà cung cấp tập trung đang đối mặt. Trong hệ sinh thái Web3, tác nhân có thể sở hữu nhiều DID thông qua việc kiểm soát ví, rất thân thiện với tác nhân trong việc thanh toán mã hóa hay sử dụng các giao thức mở không cần cấp phép. Khi tác nhân bắt đầu thực hiện các hành vi kinh tế phức tạp, khả năng xảy ra tương tác cường độ cao giữa các tác nhân là rất lớn. Nếu sự nghi ngờ lẫn nhau giữa các tác nhân không được giải quyết, hệ thống kinh tế tác nhân sẽ không phải là một hệ thống kinh tế hoàn chỉnh. Đây cũng là một phương diện có thể tận dụng công nghệ mã hóa để giải quyết.
Mặt khác, động cơ crypto-economic có thể thúc đẩy việc phát hiện tác nhân, và cung cấp cơ chế phạt như cắt giảm khoản thế chấp (slashing) hoặc tịch thu nếu hành vi tác nhân sai lệch. Điều này tạo ra một hệ thống tự điều tiết, trong đó hành vi tốt được thưởng và hành vi xấu bị phạt, do đó có thể giảm nhu cầu giám sát tập trung, đồng thời mang lại một mức độ yên tâm nhất định cho những người tiên phong ủy thác giao dịch tài chính cho các tác nhân hoàn toàn tự chủ.
Khoản thế chấp crypto-economic có hai chức năng: vừa là hình phạt khi hành vi sai lệch, vừa là tín hiệu thị trường then chốt trong quá trình phát hiện tác nhân. Trực giác rất đơn giản – đối với cả các tác nhân khác hay người tìm kiếm dịch vụ cụ thể: thế chấp càng nhiều, thị trường càng tin tưởng vào hiệu suất của tác nhân đó, và người dùng càng cảm thấy bình tĩnh. Điều này có thể tạo ra một hệ sinh thái tác nhân năng động và phản hồi nhanh hơn, nơi những tác nhân hiệu quả và đáng tin cậy nhất sẽ nổi bật một cách tự nhiên.
Web3 còn cho phép tạo ra các thị trường tác nhân mở. So với việc tin tưởng vào các nhà cung cấp tập trung, các thị trường này cho phép mức độ thử nghiệm và đổi mới cao hơn. Các startup và nhà phát triển độc lập có thể đóng góp vào hệ sinh thái, dẫn đến tiến bộ nhanh hơn và chuyên môn hóa sâu hơn cho các tác nhân.
Hơn nữa, các mạng phân tán như Grass và OpenLayer có thể cung cấp cho tác nhân quyền truy cập dữ liệu Internet mở và cả thông tin đóng cần xác thực. Việc tiếp cận rộng rãi nhiều nguồn dữ liệu đa dạng này có thể giúp tác nhân Web3 đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cung cấp dịch vụ toàn diện hơn.
So sánh Web 2.0 và Web 3.0
4. Hạn chế và thách thức của tác nhân AI Web3
4.1 Việc áp dụng thanh toán mã hóa còn hạn chế
Nếu không đề cập đến một số thách thức về áp dụng mà tác nhân Web 3.0 phải đối mặt, bài viết này sẽ không đầy đủ. Vấn đề "con voi trong phòng" là việc sử dụng tiền mã hóa như một giải pháp thanh toán cho nền kinh tế ngoài chuỗi vẫn còn rất hạn chế. Hiện tại, chỉ có một số ít nền tảng trực tuyến chấp nhận thanh toán bằng tiền mã hóa, điều này giới hạn các trường hợp sử dụng thực tế của tác nhân dựa trên mã hóa trong nền kinh tế thực. Nếu không có sự tích hợp sâu giữa giải pháp thanh toán mã hóa và nền kinh tế rộng lớn hơn, ảnh hưởng của tác nhân Web 3.0 sẽ tiếp tục bị giới hạn.
4.2 Quy mô giao dịch
Một thách thức khác là quy mô của các giao dịch tiêu dùng trực tuyến điển hình. Nhiều giao dịch trong số này liên quan đến số tiền nhỏ, điều này có thể không đủ để biện minh cho nhu cầu của hầu hết người dùng về một hệ thống không cần tin cậy. Nếu có sẵn giải pháp tập trung, người tiêu dùng thông thường có thể không nhìn thấy giá trị trong việc sử dụng tác nhân phi tập trung cho các giao dịch nhỏ, hằng ngày.
5. Kết luận
Việc các công ty công nghệ e ngại cung cấp tác nhân AI hoàn toàn tự chủ do tính bất định và khó đoán của mô hình đã tạo ra cơ hội cho các startup mã hóa. Những startup này có thể tận dụng thị trường mở và an ninh crypto-economic để thu hẹp khoảng cách giữa tiềm năng và hiện thực hóa của tác nhân.
Bằng cách tận dụng công nghệ blockchain và hợp đồng thông minh, các tác nhân AI mã hóa có thể cung cấp mức độ minh bạch và bảo mật mà các hệ thống tập trung khó có thể sánh kịp. Điều này có thể đặc biệt hấp dẫn đối với các trường hợp sử dụng đòi hỏi mức độ tin cậy cao hoặc liên quan đến thông tin nhạy cảm.
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
IOSG Ventures
