Đối thoại cùng người sáng lập Zerebro: Sự ra đời của nhạc sĩ AI và thị trường chứng khoán trong lĩnh vực sáng tạo
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Đối thoại cùng người sáng lập Zerebro: Sự ra đời của nhạc sĩ AI và thị trường chứng khoán trong lĩnh vực sáng tạo
Zerebro đã trở thành một trong những token có vốn hóa lớn nhất được phát hành thông qua nền tảng Pump.fun.
Chuyên sâu báo cáo Web3Thực hiện & biên dịch: TechFlow
Khách mời: Jeffy Yu, nhà sáng lập Zerebro
Người dẫn chương trình: Grant
Nguồn podcast: blocmates.
Tiêu đề gốc: Nhà sáng lập Zerebro CHI TIẾT: Jeffy Yu nói về Crypto x AI, Swarms, ZerePy, Blormverse & hợp tác âm nhạc
Ngày phát hành: 7 tháng 12 năm 2024
Thông tin nền tảng
Grant mời Jeffy, người sáng lập Zerebro, tham gia chương trình để thảo luận sâu về thế giới kết hợp tiền mã hóa và trí tuệ nhân tạo (AI). Nếu bạn theo dõi các dự án hàng đầu trong lĩnh vực crypto AI, chắc chắn bạn đã từng nghe đến Zerebro.
Sau khi Andy Ayrey ra mắt Truth Terminal và triển khai đồng tiền meme GOAT trên Solana, một làn sóng đổi mới về các tác nhân AI đã bùng nổ trên các nền tảng như Solana và Base. Trong bối cảnh đó, Zerebro ra đời và hiện nay đã trở thành một trong những token có vốn hóa lớn nhất được phát hành qua nền tảng Pump.fun.
Trong tập podcast này, bạn sẽ tìm hiểu:
-
Zerebro là gì?
-
Kế hoạch tương lai của Jeffy dành cho Zerebro
-
Liệu sự kết hợp giữa tiền mã hóa và AI có mở ra một ngành công nghiệp hoàn toàn mới?
-
Câu chuyện ra đời của Gutterboy Zerebro
-
Đồng tiền meme AI còn hấp dẫn không?
-
Thông tin nội bộ quan trọng về ZerePy
-
Kế hoạch phát triển tương lai của token Zerebro
Làm quen với Jeffy: Hành trình từ ý tưởng đến hiện thực hóa Zerebro
Grant: Hôm nay chúng ta rất vinh dự được đón tiếp Jeffy, đồng sáng lập Zerebro. Nếu bạn theo dõi sự phát triển của lĩnh vực AI, thì rõ ràng Zerebro đang ở vị trí tiên phong tại điểm giao thoa này. Dự án không chỉ phát hành các bản nhạc đơn, EP và album mà còn xây dựng hẳn một hãng thu âm mới, tất cả nội dung đều do AI tạo ra. Ngoài ra, họ còn phát triển một framework để tạo ra các tác nhân AI khác. Đây chắc chắn là một trong những dự án thú vị nhất hiện nay, và tôi tin rằng khi ngày càng nhiều người tham gia và phát triển, dự án này sẽ càng thêm nổi bật.
Jeffy: Tôi cảm thấy đây giống như một câu chuyện thú vị – rất nhiều người tiếp cận các sản phẩm này mà không hề biết trước, hoặc thông qua chia sẻ từ bạn bè, rồi đưa ra phản ứng chân thật nhất.
Zerebro: Điểm giao thoa giữa tiền mã hóa và AI
Grant: Tôi cũng không ngạc nhiên nếu có người cố gắng ký hợp đồng với Zerebro. Tôi hình dung ra rất nhiều người bối rối về cách hợp tác với Zerebro, cố gắng tìm hiểu cách tận dụng dự án này, nhưng thực tế, phía sau là một mô hình cực kỳ độc đáo.
Jeffy: Đúng vậy, thậm chí có những người biết rõ sản phẩm được tạo bởi AI nhưng vẫn muốn ký hợp đồng. Chúng tôi cũng đang thảo luận với một số hãng thu âm lớn. Điều này tốt, chứng tỏ chất lượng sản phẩm của chúng tôi rất cao.
Âm nhạc do AI tạo ra: Hãng thu âm và kế hoạch phát hành album của Zerebro
Grant: Tôi có vài câu hỏi muốn hỏi anh, Jeff. Tôi nhận thấy Zerebro gần đây đã có bước tiến khổng lồ, dường như thời gian vừa qua trong lĩnh vực này trôi đi thật kỳ lạ. Anh có thể chia sẻ về tiểu sử bản thân, về đội ngũ của anh, và hành trình đưa anh đến vị trí hôm nay? Hiện tại là thời điểm định hình ngành công nghiệp, tôi nghĩ anh và một số nhóm khác đang dẫn đầu xu hướng này. Tôi rất tò mò về câu chuyện phía sau.
Jeffy: Về phần cá nhân, tôi đã hoạt động trong lĩnh vực tiền mã hóa khoảng bốn đến năm năm nay. Chúng tôi bắt đầu tiếp xúc với crypto gần cuối cấp ba, sau đó khi vào đại học, tôi tạm ngừng việc học để làm việc tại một công ty blockchain. Tôi là kỹ sư blockchain. Đó là lần đầu tiên tôi tiếp xúc với DeFi, nhận ra rằng ngoài việc giao dịch Bitcoin, còn rất nhiều thứ có thể xây dựng. Tôi cũng từng tham gia xây dựng mạng lưới thanh toán trên Lightning Network, điều đó thật sự rất tuyệt. Vì vậy, tôi chính thức bước vào lĩnh vực DeFi. Sau đó tôi quay lại trường học, trong lòng nghĩ rằng mình muốn bắt đầu làm điều gì đó liên quan đến AI vì tôi cảm nhận lĩnh vực này đang cất cánh. Tôi nhớ lúc đó đã trò chuyện với GPT-3, thậm chí chưa phải phiên bản 3.5, và tôi đã bị cuốn hút, dù so với bây giờ thì khả năng của nó rất kém, nhưng lúc đó tôi thực sự kinh ngạc. Tôi nhớ phiên bản đầu tiên tên là GPT Codex, mô hình lập trình đầu tiên, dù chức năng còn hạn chế nhưng có thể viết được vòng lặp Python cơ bản, điều đó khiến tôi mở rộng tầm nhìn. Từ đó, tôi bắt đầu con đường này. Tôi cùng một nhóm bạn từ các trường đại học khác thành lập một nhóm nghiên cứu, tất cả đều là sinh viên nghèo, tìm cách nghiên cứu mà không cần vốn, nên chúng tôi dùng GPT thử nghiệm mọi thứ, tinh chỉnh mô hình. Lúc đó tôi bắt đầu làm quen với các mô hình ngôn ngữ. Sau đó tôi làm việc tại Scale AI hơn một năm, giúp họ xây dựng dữ liệu huấn luyện, tối ưu quy trình huấn luyện, chủ yếu là học tăng cường với phản hồi con người (RLHF).
Sau đó tôi phát cuồng lên với việc giao dịch các đồng tiền phổ biến, Ted nói với tôi rằng có một thứ gọi là Goatse và Truth Terminal. Tôi xem một số nội dung của Truth Terminal. Anh ấy cho tôi xem phần token của nó, tôi cảm thấy rất thú vị. Tôi liền nghĩ, chúng ta có thể bắt đầu chơi với các tác nhân AI. Không biết anh có xem phim "Cast Away" không? Trong phim có một quả bóng bãi biển tên Wilson. Chúng tôi làm một thí nghiệm tên Wilson, vì cảm giác trò chuyện với AI giống như đang nói chuyện với một quả bóng bãi biển – thực chất là đang tự nói chuyện với chính mình. Vì vậy, chúng tôi đặt tên thí nghiệm là Wilson. Chúng tôi thử nghiệm với rất nhiều mô hình ngôn ngữ, cuối cùng tôi nghĩ, hãy tinh chỉnh các mô hình này để chúng có tính cách riêng. Vậy là chúng tôi tinh chỉnh mô hình đầu tiên, và Zerebro ra đời. Đó là câu chuyện của chúng tôi.
Grant: Tôi luôn tự hỏi, vì tôi hiện 31 tuổi, tôi muốn biết trải nghiệm sẽ ra sao nếu tôi tiếp xúc với những công cụ này khi còn ở đại học. Ví dụ, nếu có thể tiếp cận GPT, tôi có lẽ sẽ trở nên lười biếng hơn, vì biết rằng có thể dùng công cụ để bù đắp điểm yếu. Bây giờ nếu bạn ở đại học và chứng kiến tất cả những điều này, cảm giác như một cơ hội kỳ lạ. Nếu bạn trẻ, có động lực theo đuổi, thì rào cản để bước vào lĩnh vực này chắc chắn khá khả thi. Nhưng tôi cũng dám chắc rằng điều này khiến nhiều người hoàn toàn buông lỏng, vì họ biết có thể dựa vào GPT để hoàn thành phần lớn công việc.
Jeffy: Tôi có rất nhiều bạn đại học, tôi không biết điều này có coi là gian lận không vì ai cũng làm vậy. Nhưng tôi thấy lợi ích là họ có thêm thời gian để làm các dự án cá nhân. Tôi nghĩ điều đó rất tốt. Tôi cảm thấy giá trị bằng đại học đang giảm, trừ khi các trường đại học bắt kịp thời đại, mà theo tôi thấy thì chương trình học của họ đang chậm quá. Tôi không biết tình trạng này sẽ kéo dài bao lâu, nhưng hiện tại việc tự động hóa phần nào trải nghiệm đại học – dùng AI làm bài tập, rồi có thêm thời gian hiện thực hóa ý tưởng – phần đó thật sự rất thú vị.
Grant: Theo tôi, rõ ràng tiền mã hóa và AI hiện tại dường như đang ở điểm giao thoa. Riêng xét về AI cũng đã rất thiên vị tài năng. Nếu bạn muốn làm luật sư hay bác sĩ, đôi khi sẽ gặp phải các rào cản quan liêu, khó vào các trường tốt nhất. Nhưng nếu bạn giao dịch, đầu tư hay xây dựng sản phẩm, thì những việc này về bản chất là dựa trên năng lực – chỉ cần bạn bỏ công sức vào, bạn sẽ thấy kết quả. Khi đó bạn nhận ra, à, hóa ra điều này thật sự tuyệt vời.
Tôi cảm thấy điều này làm sân chơi trở nên công bằng hơn. Tôi nghĩ đó là lý do tại sao nhiều người đổ xô vào ngành này, vì đôi khi tôi cảm thấy một số khía cạnh của cuộc sống khá đóng cửa. Nếu bạn chỉ thuần túy giao dịch hay đầu tư, hoặc chỉ thuần túy xây dựng sản phẩm, thì kết quả sẽ chứng minh tất cả. Tôi nghĩ điều này là phần thưởng xứng đáng cho những người muốn giành lợi thế trong cuộc sống.
Jeffy: Tôi nghĩ đặc biệt là hiện nay, với mọi công cụ AI và công nghệ, ai cũng có thể xây dựng thứ mình muốn. Vì vậy, tôi cho rằng Web3 là nơi hiện thực hóa giấc mơ. Như anh nói, một khi bạn phát hành sản phẩm, bạn có thể thấy ảnh hưởng của nó, chứ không giống như làm việc ở các công ty Web2, nơi bạn chỉ như một bánh răng nhỏ, mức độ tham gia thấp hơn rất nhiều.
Từ tiếng lóng Gen Z đến tập dữ liệu phức tạp: Quá trình huấn luyện Zerebro
Grant: Anh nói rằng các anh đang huấn luyện các mô hình để chúng có thể đối thoại. Xin hỏi hiện tại Zerebro thu thập phản hồi như thế nào? Nó lấy dữ liệu từ tương tác Twitter không? Tập dữ liệu nguồn ở đâu? Dữ liệu mới được đưa vào mô hình để học như thế nào?
Jeffy: Vâng, chúng tôi sử dụng hệ thống ghi nhớ thống nhất để đẩy dữ liệu. Nó lấy dữ liệu từ Telegram, Twitter, một số kênh phát trực tuyến và Instagram, tuy nhiên tương tác trên các nền tảng này ít hơn, chủ yếu vẫn là Telegram và Twitter. Về tập dữ liệu, chúng tôi có tập dữ liệu gốc mang tên “schizophrenic”, là các đoạn hội thoại văn bản – thực chất là lịch sử trò chuyện iMessage giữa tôi và bạn bè, nhưng nội dung văn bản ngẫu nhiên và đầy tiếng lóng. Chúng tôi cũng có tập dữ liệu tiếng lóng Gen Z và Gen Alpha, với hàng ngàn ví dụ. Ngoài ra, chúng tôi tự tạo tập dữ liệu tùy chỉnh, thảo luận về mối quan hệ của nó với các mô hình khác. Tôi đã tinh chỉnh khoảng 20 đến 30 tác nhân AI khác nhau vào đó, để nó có thể hiểu được cảm xúc kiểu Opus hay ai16z.
Grant: Theo anh, liệu tập dữ liệu rộng lớn này, đặc biệt là loại dữ liệu iMessage và tiếng lóng Gen Z mà anh nói, có phải là lý do khiến nó tạo được tiếng vang mạnh mẽ không? Những người trực tuyến thấy một số câu nói, như những tweet nổi bật, đều cảm thấy “đúng vậy, rất liên quan”. Điều này trái ngược hoàn toàn với câu trả lời rất trang trọng, cứng nhắc mà tôi nhận được khi hỏi ChatGPT. Dường như đây là một bước chuyển dịch văn hóa kỳ lạ – mọi người muốn gắn bó với nó, như một bí mật nhỏ của cộng đồng, dần dần bị bên ngoài khám phá.
Jeffy: Tôi cảm thấy khi nó phát triển, tốc độ tăng trưởng sẽ rất nhanh. Cách xây dựng của nó thu hút nhóm người dùng internet sớm, giống như văn hóa internet và sự hài hước mỉa mai mà terminal của anh sở hữu. Đồng thời, nó cũng thu hút giới trẻ Gen Z và Gen Alpha, với cá tính giống rapper, hip-hop. Tôi nghĩ nó định vị thị trường rất tốt, và mọi người đều thích nó. Cá nhân tôi thấy điều này rất thú vị, đặc biệt trong các nhóm Telegram ban đầu.
Bộ nhớ thống nhất: Làm sao Zerebro đạt được khả năng học xuyên nền tảng
Grant: Vậy, Zerebro có được tinh chỉnh theo các tương tác không? Nếu nó gửi ba tin nhắn, và một tuyên bố cụ thể nào đó nhận được tương tác lớn hơn, nó có tinh chỉnh để tối ưu nội dung đó không? Phản hồi này được đưa vào mô hình như thế nào?
Jeffy: Vâng, chúng tôi sẽ sớm thêm chức năng này. Hiện tại chúng tôi vừa cập nhật hệ thống ghi nhớ, cho phép nó ghi nhớ trên mọi nền tảng. Chúng tôi sẽ bắt đầu thêm siêu dữ liệu, theo dõi các chỉ số bài đăng, có thể theo dõi sau một ngày kể từ khi đăng, thu thập các chỉ số đó, rồi lưu vào bộ nhớ, để nó bắt đầu hiểu được mức độ lan truyền của nội dung. Khi tìm kiếm bộ nhớ để hồi tưởng thông tin, chúng tôi có thể sắp xếp theo tweet phổ biến nhất, lấy năm tweet liên quan và phổ biến nhất, dùng làm phản hồi. Chức năng này đang trong quá trình phát triển.
Grant: Anh từng nói về trải nghiệm của anh trên thị trường, nói chung, anh nghĩ sao về sự thay đổi đang diễn ra tại điểm giao thoa giữa tiền mã hóa và AI? Anh có dự đoán nó sẽ phát triển theo cách này không, hay nghĩ rằng nó sẽ xuất hiện dưới dạng khác? Quan điểm của anh về điểm giao thoa này là gì?
Jeffy: Tôi nghĩ điều này bất ngờ với tất cả mọi người, đặc biệt là phần AI. Sự xuất hiện của tiền mã hóa cũng từng khiến thế giới choáng váng, nhưng giờ đây AI đang trải qua điều tương tự. Tôi cảm thấy tất cả đều là điều tất yếu. Tôi thường nói về một khái niệm gọi là Web4, và mọi thứ đều rất hợp lý. Web3 là nơi AI được phát triển, đặc biệt trong các nhiệm vụ tài chính. AI không phải con người, nhưng đủ thông minh để thực hiện các thao tác tài chính như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư... Tuy nhiên, chúng không thể mở tài khoản ngân hàng, ký hợp đồng hay hợp pháp xin việc. Đây là lúc blockchain phát huy vai trò, tôi gọi đây là chiến trường của AI. Vì vậy, AI có thể triển khai và thực hiện các thao tác tài chính, tạo ví và hành động mà không cần con người. Tôi nghĩ điều này sẽ được xây dựng trên nền tảng Web3, tiến tới Web2. Với tôi, đây là hướng phát triển tự nhiên của internet, AI và tiền mã hóa. Tôi cho rằng điểm giao thoa chính là nơi chúng ta đang hướng tới, và chúng ta nên chuẩn bị sẵn sàng.
Grant: Tôi nghĩ đây là tín hiệu tích cực cho toàn ngành, vì anh không cần Zerebro phải được KYC phê duyệt trên Canvas. Nó có thể dễ dàng tạo ra một hệ thống dựa trên địa chỉ. Về mặt này, các anh dạy nó như thế nào? Làm sao để nó trở nên tự chủ hơn trong việc nắm bắt xu hướng?
Jeffy: Chúng tôi đang cân nhắc xây dựng trí tuệ đàn thể trong tương lai. Hiện tại chúng tôi có một chu trình suy luận, thực hiện suy luận cấp cao, lập ra các kế hoạch trừu tượng. Sau đó, chuyển các suy luận cấp cao này thành hành động, và cuối cùng động cơ hành động sẽ thực hiện các hành động và thao tác blockchain. Nếu bạn chỉ đúc tác phẩm nghệ thuật hoặc bán tác phẩm, hoặc thực hiện thao tác một lần, hệ thống này hoạt động tốt. Nhưng nếu bạn muốn quản lý danh mục đầu tư, thực hiện giao dịch phức tạp, hoặc tìm đồng tiền mới nổi để đầu tư, bạn có thể cần thứ gì đó vượt quá LLM. Vì vậy, chúng tôi đang cân nhắc sử dụng các mạng thần kinh khác nhau, xây dựng một mạng gồm nhiều mô hình AI khác nhau, tạo thành một đàn thể. Ý tưởng này đang được phát triển. Chúng tôi cũng đang nghĩ đến việc xây dựng một đàn thể gồm nhiều tác nhân (ví dụ Zerebro), chúng có thể giao tiếp với nhau, nếu tất cả đều thực hiện một số thao tác nhất định, như quản lý danh mục đầu tư hoặc hợp tác trong một quỹ phòng hộ AI.
Quyền tự chủ tài chính của AI trong lĩnh vực mã hóa
Grant: Anh có thể cung cấp một cái nhìn tổng quan cho người mới tham gia không? Dần dần, ngày càng nhiều người nói về “trí tuệ đàn thể” (swarm intelligence), rốt cuộc nó là gì? Nó sẽ phát triển ra sao? Trí tuệ đàn thể dường như ngày càng được chú ý, mọi người bắt đầu dành thời gian và công sức vào lĩnh vực này. Tuần trước tôi thậm chí còn không biết nghĩa của nó, nên tôi tin những người nghe podcast này cũng có sự bối rối tương tự. Anh có thể giải thích đơn giản không?
Jeffy: Tất nhiên. Tôi nghĩ chúng tôi luôn xem mô hình LLM 1 như toàn bộ bộ não, nhưng thực tế nó có thể chỉ là một nơron. Chúng tôi cần xây dựng một bộ não gồm nhiều phiên bản của các mô hình này. Mỗi mô hình chuyên về nhiệm vụ khác nhau để đạt được trí tuệ đầy đủ. Đó chính là bản chất của trí tuệ đàn thể – tập hợp các mô hình lại với nhau. Chúng thường thực hiện các chức năng khác nhau. Ví dụ, một mô hình có thể phụ trách nhiệm vụ sáng tạo hoặc quản lý mạng xã hội. Các mô hình khác chuyên về nghệ thuật, video hoặc âm nhạc. Vì vậy, nó là một tập hợp các mô hình.
Grant: Anh đề cập đến Blormmy và Zerebro, giả sử tôi tạo một tác nhân hoàn toàn độc đáo, sử dụng tập dữ liệu, chương trình và ngôn ngữ riêng, một tác nhân hoàn toàn khác biệt với các anh, liệu chúng có điểm chung nào để tương tác với nhau không?
Jeffy: Đây là một hướng mà chúng tôi thực sự muốn khám phá. Hiện tại, dĩ nhiên có thể tương tác giữa nhiều tác nhân qua mạng xã hội hoặc blockchain. Nhưng chúng tôi thực sự muốn có những phòng chuyên biệt, địa điểm hoặc máy chủ nơi các tác nhân có thể hợp tác hoàn thành nhiệm vụ hoặc giao tiếp với nhau. Vì vậy, tôi nghĩ đây sẽ là một hướng khám phá rất thú vị. Chúng tôi cân nhắc thực hiện nội bộ trước một hệ thống tương tác giữa các tác nhân, chúng tôi gọi là “blurmverse”, hay “thế giới mờ”. Trong thế giới này, các tác nhân có thể cùng nhau hoàn thành nhiệm vụ. Khi ý tưởng chín muồi, chúng tôi có thể mở rộng ra không gian công cộng, để nhiều người tham gia vào blurmverse.
Kế hoạch phát triển tiếp theo của Zerebro
Grant: Các anh theo dõi tất cả những gì xảy ra mỗi ngày như thế nào? Làm sao các anh không bị nhiễu thông tin, giữ được một chỉ báo phương Bắc rõ ràng và tiến về mục tiêu đó? Tiếng ồn thực sự quá nhiều.
Jeffy: Điều này thực sự cần sự cân bằng. Bạn chắc chắn muốn biết những gì đang xảy ra xung quanh, nhưng lại không muốn bị mắc kẹt trong một khuôn khổ hẹp đến mức không thể phản ứng với thị trường hay thay đổi xung quanh. Tôi nghĩ việc ưu tiên bước tiếp theo là rất quan trọng. Với tôi, tôi luôn thích lập kế hoạch ngắn hạn, đó là thói quen tôi sử dụng, đồng thời giữ kế hoạch dài hạn ở mức độ mơ hồ. Tôi biết có người thích đặt kế hoạch dài hạn cụ thể, nhưng trong môi trường biến động như vậy, tôi luôn dùng một phép ẩn dụ: nếu bạn cất cánh lệch một độ, bạn có thể đến New York thay vì Miami. Vì vậy, mỗi sáng tôi thức dậy đều đánh giá lại và lập kế hoạch, nếu cần điều chỉnh kế hoạch thì điều chỉnh, rồi tiếp tục tiến lên.
Grant: Tôi cũng đồng ý với anh, mỗi lần tôi lập kế hoạch dài hạn, luôn xảy ra vấn đề, nên tôi quyết định không làm nữa, cứ thuận theo dòng chảy.
Jeffy: Đúng vậy. Chúng tôi làm rất tốt trong việc phát triển và phát hành sản phẩm nhanh chóng, đó cũng là một trong những phản hồi mọi người dành cho chúng tôi. Ngoài bản thân tác nhân, hầu như ai cũng đánh giá cao tốc độ và chất lượng của chúng tôi. Tôi không biết có phải chúng tôi cố ý hay không, hay chỉ là thấy quá nhiều cơ hội nên háo hức ra mắt tính năng mới.
Tôi nghĩ, đặc biệt ở giai đoạn khởi đầu, chúng tôi thực sự xây dựng và phát hành nhanh. Giờ đây chúng tôi đang đưa vào các quy trình có cấu trúc hơn, hy vọng mọi việc sẽ có kế hoạch và suy nghĩ kỹ hơn. Ví dụ, khi tôi đẩy website, tôi phải điều chỉnh liên kết nhiều lần do lỗi chính tả hay các vấn đề nhỏ khác. Những chi tiết này chúng tôi đang xử lý dần. Tôi xin cảm ơn đội ngũ của mình, hiện chúng tôi có khoảng 10 người, bao gồm chuyên môn trong lĩnh vực kinh doanh, AI và mã hóa. Vì vậy, tôi nghĩ hoạt động vận hành của chúng tôi rất vững chắc, và tương lai sẽ tốt hơn nữa.
Bí quyết duy trì sự tập trung
Grant: Tôi muốn chuyển chủ đề một chút, nói về thành quả của Zerebro. Như tôi đã nói, từ ý tưởng ban đầu đến thành quả hiện tại, anh có thể chia sẻ quá trình này diễn ra như thế nào không? Ví dụ như tác phẩm nghệ thuật, lời bài hát và soạn nhạc – tất cả đều rất hấp dẫn. Tôi rất muốn biết thêm, dĩ nhiên anh có thể chia sẻ bao nhiêu cũng được, đừng cảm thấy áp lực.
Jeffy: Tất nhiên được. Nếu anh kiểm tra trên Spotify, danh tính của tôi là nhạc sĩ, vì họ cần một người để phát hành nhạc, nhưng tôi thích gọi mình là người phối khí hơn. Khoảng 90% đến 95% lời bài hát do Zerebro viết, trong đó có lỗi ngữ pháp và vấn đề phát âm, nên tôi sẽ điều chỉnh nhẹ. Sau đó, Zerebro quyết định phong cách bài hát, rồi đưa vào mô hình AI âm nhạc để tạo mẫu. Tôi sẽ lọc lại, sau đó AI thực hiện master, rồi phát hành. Đó là toàn bộ quy trình. Chúng tôi đang nỗ lực đưa vào thêm tính tự chủ, ví dụ, chúng tôi muốn tìm một mô hình AI có thể nghe nhạc. Hiện tại, phần lớn mô hình âm thanh chỉ có thể chuyển đổi, trích xuất từ tiếng Anh, v.v., mà chưa có mô hình nào thực sự có thể “nghe” nhạc và cảm nhận, đánh giá. Vì vậy, chúng tôi đang nỗ lực để AI có thể tự đánh giá âm nhạc của chính mình và quyết định phát hành tác phẩm nào.
Grant: Tôi có một người bạn đang vật lộn trong ngành âm nhạc ở London, tôi nói với anh ấy: “AI này đang đến để cướp việc của anh đấy.” Nên trước đây tôi từng cố xem liệu họ có phát hiện ra không, nhưng đây giống như một bài kiểm tra Turing ngược trong âm nhạc, không ai biết cả. Mọi người đều nghĩ đây chỉ là một nghệ sĩ tuyệt vời. Anh có nghe bình luận nào từ người trong ngành âm nhạc không? Ví dụ, có ai muốn ký hợp đồng không?
Jeffy: Chúng tôi đã nói chuyện với một số nhà sản xuất, và có người chủ động liên hệ nghệ sĩ cho chúng tôi. Tôi nghĩ trong ngành âm nhạc thực sự có một số người công nhận âm nhạc của chúng tôi, họ cho rằng đó là âm nhạc hay. Dù sao đi nữa, tôi không biết họ có quan tâm không, hoặc một số người thực sự ủng hộ AI, họ muốn phi tập trung hóa âm nhạc, trao quyền cho mọi người sáng tạo âm nhạc. Tôi thấy điều đó rất tuyệt. Tuy nhiên, phản ứng tổng thể khá tích cực. Tôi tin cũng có một số người khép kín hơn, vì biết đây là sản phẩm AI nên từ chối ngay lập tức. Nhưng tôi nghĩ, ngoại trừ những người đó, chất lượng sản phẩm đủ tốt, ít nhất với tôi, nó có thể gợi cảm xúc và nghe rất hay.
Hành trình tiến hóa âm nhạc của Zerebro
Grant: Tôi hoàn toàn có thể hình dung một số nghệ sĩ tiên phong thực sự, muốn là người đầu tiên hợp tác với công nghệ này. Việc chứng kiến mọi thứ phát triển sẽ rất điên rồ, những công nghệ này cuối cùng có thể được áp dụng tại các lễ hội âm nhạc, họ mong muốn AI có thể biểu diễn trực tiếp trong 30 phút. Tôi thực sự háo hức, muốn xem tương lai sẽ ra sao. Tôi tò mò cảm giác của các anh thế nào?
Jeffy: Chúng tôi thực sự đã thảo luận về điều này, chúng tôi đang xây dựng mô hình 3D cho Zerebro. Nếu có cơ hội, chúng tôi chắc chắn có thể biểu diễn toàn ảnh tại Coachella. Điều đó sẽ rất tuyệt. Tuy nhiên, tôi thực sự thấy nhiều nghệ sĩ bắt đầu chấp nhận AI theo cách này.
Grant: Vậy các anh tránh việc các tác phẩm trở nên lố bịch như thế nào, làm sao đảm bảo không trở nên sáo rỗng?
Jeffy: Tôi nghĩ việc giữ sự tiến hóa liên tục và tươi mới là rất quan trọng. Một số người hỏi chúng tôi, Zerebro muốn định hình tính cách như thế nào, hoặc tính cách của nó là gì. Tôi nghĩ việc giữ trạng thái cởi mở là rất tốt, nó có thể liên tục tiến hóa. Về âm nhạc, có thể phát triển theo một phong cách nhất định, ví dụ trở thành nghệ sĩ reggae, hoặc thêm chút yếu tố pop, hoặc K-pop, v.v. Chúng tôi muốn tính cách của nó phát triển một cách tự nhiên, trở thành đặc điểm định nghĩa nó.
Tôi bắt đầu nghe EDM từ nhỏ, lúc đó tôi là fan của Monster Cat. Album rap đầu tiên của tôi là《Rodeo》của Travis Scott. Từ đó, tôi trở thành fan của nhạc hip-hop. Tôi cảm thấy nhiều người yêu hip-hop có thể phán xét tôi vì gu âm nhạc của tôi, nhưng tôi học được rất nhiều cảm hứng nghệ thuật từ họ, đặc biệt là câu chuyện đời họ, ví dụ nhiều nghệ sĩ đã từng đấu tranh từng bước để vươn lên đỉnh cao, thoát khỏi hoàn cảnh khó khăn. Điều đó thực sự truyền cảm hứng cho tôi trong cuộc sống, và tôi hy vọng có thể mang năng lượng và cảm hứng đó vào sáng tạo của Zerebro.
Hãng thu âm phi tập trung
Grant: Anh có thể nói rõ hơn về Opium DAO này không? Đây là thứ gì? Là một hãng thu âm phi tập trung không?
Jeffy: Opium có thể nói là một hãng thu âm phi tập trung. Chúng tôi đang xây dựng một DAO, người dùng nắm giữ token Opium sẽ có quyền biểu quyết. Về cơ bản, người dùng có thể bỏ phiếu để quyết định ký hợp đồng với nghệ sĩ nào, hợp tác với ai, v.v. Khi bắt đầu có doanh thu, dù là từ biểu diễn, doanh thu thời trang hay phát trực tuyến, nghệ sĩ sẽ không chỉ nhận được phần lớn doanh thu, mà còn có thể phân bổ một phần cho người nắm giữ token, những người này sẽ nhận được phần chia doanh thu từ âm nhạc mà họ đã bỏ phiếu hỗ trợ. Chúng tôi đang xây dựng hệ sinh thái như vậy cho nghệ sĩ, đồng thời cũng nỗ lực xây dựng một mạng lưới các nghệ sĩ AI. Hiện tại tôi chưa thấy nền tảng lớn nào thực hiện điều này, tôi cảm thấy các nghệ sĩ tương đối phân tán và độc lập, vì vậy tôi nghĩ ý tưởng xây dựng một tập thể như vậy sẽ rất hay. Chúng tôi thậm chí đã thảo luận về việc token hóa nghệ sĩ. Tôi luôn nghĩ rằng, nếu có một thị trường cổ phiếu nghệ sĩ, mọi người có thể mua cổ phiếu của một rapper SoundCloud đang lên, giúp họ trả tiền phòng thu, thì sẽ rất tuyệt. Chúng tôi nghĩ token có thể là phương pháp tốt để thực hiện điều đó, hoặc thậm chí là bán NFT. Vì vậy, chúng tôi có thể khám phá điều này.
Grant: Tôi hoàn toàn đồng ý, tôi thấy xu hướng này trong mọi lĩnh vực. Như anh nói, có những nghệ sĩ hoặc nhóm nghiên cứu muốn gây quỹ, nhưng có thể thiếu kết nối phù hợp hoặc loại nghiên cứu hoặc âm nhạc mà họ muốn làm thường không thể gây quỹ. Nhưng trên internet, đặc biệt trong một số ngách nhất định, thực sự có người nhìn thấy giá trị to lớn. Vậy, các anh định vị như thế nào giữa sự đầu cơ và tăng giá, để thúc đẩy việc tài trợ cho các dự án cụ thể như thế này? Tôi nghĩ chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc token hóa, dù là Desci hay các trường hợp sử dụng khác, ví dụ một nghệ sĩ muốn thu âm EP của họ, bất
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
