Tổng hợp: 11 kịch bản giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tổng hợp: 11 kịch bản giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa
Hy vọng có thể mở ra nhiều thảo luận hơn trong ngành: những điều gì là khả thi, những thách thức nào còn cần giải quyết và tương lai có thể phát triển ra sao.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Scott Duke Kominers, Sam Broner, Jay Drain, Guy Wuollet, Elizabeth Harkavy, Carra Wu và Matt Gleason
Biên dịch: Aki Wu nói Blockchain
Cơ cấu kinh tế của internet đang thay đổi. Khi các mạng mở dần co lại thành một thanh nhắc (prompt bar), chúng ta phải tự hỏi: AI sẽ mang lại một internet cởi mở hơn, hay đưa chúng ta vào mê cung với những bức tường trả phí mới? Và ai sẽ kiểm soát internet trong tương lai — những công ty tập trung lớn hay cộng đồng người dùng rộng rãi?
Đây chính là điểm mà công nghệ mã hóa (crypto) bước vào. Chúng ta đã nhiều lần thảo luận về sự giao thoa giữa AI và mã hóa, nhưng tóm lại, blockchain là cách thiết kế lại dịch vụ và kiến trúc mạng internet nhằm xây dựng các hệ thống phi tập trung, trung lập đáng tin cậy và có thể "sở hữu" được bởi người dùng. Bằng cách tái cấu trúc các động lực kinh tế đằng sau các hệ thống hiện tại, blockchain tạo ra sự cân bằng đối với xu hướng tập trung ngày càng gia tăng trong các hệ thống AI, từ đó thúc đẩy một internet cởi mở và bền vững hơn.
Ý tưởng rằng “mã hóa có thể giúp xây dựng các hệ thống AI tốt hơn, và ngược lại” không phải là điều mới mẻ — nhưng lâu nay vẫn thiếu định nghĩa rõ ràng. Một số lĩnh vực giao thoa (ví dụ như xác minh "danh tính con người" trong bối cảnh bùng nổ các hệ thống AI chi phí thấp) đã thu hút đông đảo nhà phát triển và người dùng. Tuy nhiên, các trường hợp sử dụng khác có thể mất hàng năm thậm chí hàng thập kỷ mới hiện thực hóa. Do đó bài viết này chia sẻ 11 ứng dụng giao thoa giữa AI và mã hóa, với hy vọng mở ra thêm thảo luận trong ngành: những cái nào khả thi, những thách thức nào cần giải quyết, và tương lai có thể phát triển ra sao.
Các kịch bản này đều dựa trên các công nghệ đang được phát triển — từ xử lý các khoản thanh toán nhỏ đến đảm bảo con người giữ quyền sở hữu trong mối quan hệ với AI trong tương lai.
1. Đưa dữ liệu và ngữ cảnh có thể duy trì vào tương tác AI
Scott Duke Kominers: Trí tuệ nhân tạo sinh nội dung (generative AI) phụ thuộc vào dữ liệu, nhưng trong nhiều tình huống, “ngữ cảnh” — tức là trạng thái và thông tin nền liên quan đến tương tác — thường quan trọng ngang hoặc thậm chí còn hơn cả dữ liệu.
Lý tưởng nhất, các tác nhân (agent), giao diện LLM hay các ứng dụng AI khác nên nhớ được rất nhiều thông tin cá nhân như loại dự án bạn đang làm, thói quen giao tiếp, ngôn ngữ lập trình ưa thích... Nhưng thực tế, người dùng thường xuyên phải dựng lại toàn bộ ngữ cảnh này — không chỉ khi bắt đầu phiên mới trong cùng một ứng dụng, ví dụ như mở cửa sổ ChatGPT hay Claude mới, mà còn nghiêm trọng hơn khi chuyển giữa các hệ thống AI khác nhau.
Hiện tại, ngữ cảnh trong một ứng dụng AI gần như không thể di chuyển sang ứng dụng khác.
Nhờ blockchain, các hệ thống AI có thể lưu trữ các yếu tố ngữ cảnh then chốt dưới dạng tài sản kỹ thuật số có thể duy trì, cho phép tải khi bắt đầu phiên và chuyển đổi liền mạch giữa các nền tảng AI. Hơn nữa, vì “khả năng tương thích ngược” (forwards-compatible) và “cam kết tương tác vận hành” là đặc điểm cốt lõi của các giao thức blockchain, đây có thể là con đường công nghệ duy nhất để giải quyết hệ thống hóa vấn đề này.
Một ứng dụng trực quan là trong trò chơi và phương tiện do AI dẫn dắt, nơi sở thích người dùng (như độ khó, bố cục phím...) có thể tồn tại bền vững qua các trò chơi và môi trường khác nhau. Nhưng giá trị cao hơn nằm ở các ứng dụng tri thức — nơi AI cần hiểu hệ thống kiến thức, cách học và năng lực của người dùng; cũng như các ứng dụng chuyên biệt hơn như hỗ trợ lập trình. Dù một số doanh nghiệp đã xây dựng công cụ AI tùy chỉnh có “ngữ cảnh tổng thể”, nhưng ngữ cảnh này vẫn không thể di chuyển hiệu quả giữa các hệ thống AI khác nhau trong tổ chức.
Các tổ chức hiện mới chỉ bắt đầu nhận ra vấn đề này, và giải pháp phổ quát gần nhất hiện nay là các bot tùy chỉnh có ngữ cảnh cố định, ổn định. Tuy nhiên, khả năng di chuyển ngữ cảnh giữa người dùng trong nền tảng đã dần xuất hiện bên ngoài chuỗi (off-chain); ví dụ như trên nền tảng Poe, người dùng có thể cho thuê bot tùy chỉnh của mình cho người khác sử dụng.
Nếu chuyển hoạt động này lên chuỗi (on-chain), các hệ thống AI mà chúng ta tương tác sẽ có thể chia sẻ một lớp ngữ cảnh gồm các yếu tố then chốt từ mọi hành vi số của chúng ta. AI có thể hiểu ngay lập tức sở thích của chúng ta, từ đó điều chỉnh và tối ưu trải nghiệm tốt hơn. Ngược lại, các cơ chế như hệ thống đăng ký sở hữu trí tuệ trên chuỗi, nếu cho phép AI tham chiếu đến ngữ cảnh được lưu trữ bền vững trên chuỗi, có thể thúc đẩy mô hình thị trường mới, hoàn thiện hơn xung quanh các prompt và mô-đun thông tin — ví dụ, người dùng có thể cấp phép và kiếm tiền trực tiếp từ năng lực chuyên môn của mình, đồng thời vẫn kiểm soát dữ liệu.
Tất nhiên, khi khả năng chia sẻ ngữ cảnh tăng lên, sẽ xuất hiện vô số trường hợp sử dụng và khả năng chưa thể lường trước
2. Hệ thống danh tính chung cho các tác nhân (agents)
Sam Broner: Danh tính — bản ghi chuẩn hóa về việc một đối tượng "là ai, là gì" — là hạ tầng nền tảng hỗ trợ các hệ thống khám phá, tổng hợp và thanh toán kỹ thuật số hiện nay. Nhưng vì các nền tảng giữ "hạ tầng nền" này bên trong hệ thống riêng, người dùng thường chỉ trải nghiệm danh tính thông qua một giao diện sản phẩm hoàn chỉnh. Ví dụ, Amazon gán định danh cho sản phẩm (như ASIN hay FNSKU), tích hợp hiển thị sản phẩm trên giao diện thống nhất, đồng thời hỗ trợ người dùng tìm kiếm và thanh toán; Facebook cũng tương tự: danh tính người dùng quyết định nội dung News Feed, và là nền tảng khám phá nội dung trong ứng dụng, bao gồm danh sách sản phẩm Marketplace, nội dung tự nhiên và quảng cáo.
Với sự phát triển nhanh chóng của AI Agents, cục diện này sắp thay đổi. Ngày càng nhiều doanh nghiệp sử dụng tác nhân cho dịch vụ khách hàng, hậu cần, thanh toán... Các nền tảng của họ sẽ không còn là các "ứng dụng giao diện đơn lẻ", mà phân tán trên nhiều kênh và nền tảng, tích lũy ngữ cảnh sâu và thực hiện ngày càng nhiều nhiệm vụ thay người dùng. Nhưng nếu danh tính tác nhân bị giới hạn trong một nền tảng hay thị trường duy nhất, thì nó sẽ khó sử dụng trong các môi trường quan trọng khác như chuỗi email, kênh Slack hay bên trong các sản phẩm khác.
Do đó, các tác nhân cần một "hộ chiếu số" thống nhất và mang theo được. Không có nó, chúng ta không thể biết cách thanh toán cho tác nhân, xác minh phiên bản, tra cứu khả năng, nhận diện nó đang đại diện cho ai, hay theo dõi uy tín của nó trong môi trường đa ứng dụng và đa nền tảng. Hệ thống danh tính tác nhân phải đồng thời đóng vai trò ví tiền, sổ đăng ký API, nhật ký thay đổi và bằng chứng uy tín xã hội, để bất kỳ giao diện nào (dù là email, Slack hay tác nhân khác) cũng có thể phân tích và giao tiếp nhất quán với nó.
Nếu thiếu "nguyên thủy danh tính" chung này, mỗi lần tích hợp hệ thống sẽ phải xây dựng lại toàn bộ hạ tầng từ đầu; việc khám phá nội dung vẫn ở trạng thái vá víu tạm thời; người dùng sẽ liên tục mất đi ngữ cảnh quan trọng khi chuyển giữa các kênh và nền tảng.
Chúng ta hiện có cơ hội thiết kế hạ tầng tác nhân từ "nguyên lý đầu tiên". Câu hỏi đặt ra là: Làm sao xây dựng một lớp danh tính phong phú hơn bản ghi DNS và có tính trung lập đáng tin cậy? Thay vì xây dựng lại các nền tảng monolithic tích hợp danh tính, khám phá, tổng hợp, thanh toán..., hãy để các tác nhân có thể tự nhận thanh toán, công khai danh sách khả năng và tồn tại trong nhiều hệ sinh thái, mà không lo bị khóa trong một nền tảng duy nhất.
Đây chính là điểm mà sự giao thoa giữa mã hóa và AI phát huy tác dụng — các mạng blockchain cung cấp khả năng tổ hợp không cần phép, cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác nhân mạnh mẽ hơn và trải nghiệm người dùng thân thiện hơn.
Nói chung, các giải pháp tích hợp chiều dọc như Facebook, Amazon hiện có trải nghiệm người dùng tốt hơn — vì một phần phức tạp của việc xây dựng sản phẩm tốt là đảm bảo tất cả thành phần phối hợp tự nhiên từ trên xuống. Tuy nhiên, cái giá cho sự thuận tiện này đang ngày càng tăng, đặc biệt khi chi phí phần mềm cần để xây dựng, tổng hợp, quảng bá, thương mại hóa và phân phối tác nhân giảm, cùng với phạm vi tiếp cận ứng dụng tác nhân ngày càng mở rộng.
Việc đạt được trải nghiệm người dùng như nền tảng tích hợp chiều dọc vẫn đòi hỏi rất nhiều nỗ lực, nhưng một khi xây dựng được lớp danh tính tác nhân có tính trung lập đáng tin cậy, các nhà khởi nghiệp thực sự có thể sở hữu hộ chiếu của riêng mình. Điều này cũng thúc đẩy thử nghiệm và đổi mới rộng rãi trong thiết kế mô hình phân phối và tương tác.
3. Chứng minh “con người” (Proof of Personhood - PoP) cho tương lai
Jay Drain Jr. và Scott Duke Kominers: Cùng với sự phổ biến của AI — dù là robot và tác nhân chạy trong các tương tác web hay hành vi thao túng mạng xã hội và deepfake — ngày càng khó để xác định đối tượng chúng ta tương tác trên mạng có phải là con người thật hay không. Sự xói mòn niềm tin này không phải lo lắng tương lai, mà là hiện thực đang diễn ra. Từ đội quân bình luận trên X đến các tài khoản tự động trên ứng dụng hẹn hò, ranh giới giữa thật và giả đang trở nên mờ nhạt. Trong bối cảnh này, “chứng minh con người” (PoP) dần trở thành hạ tầng then chốt của internet.
Một cách xác minh “bạn là con người” là sử dụng danh tính số, bao gồm các hệ thống xác thực tập trung như của TSA. ID số bao gồm mọi thông tin người dùng dùng để chứng minh danh tính — tên người dùng, PIN, mật khẩu, và bằng chứng từ bên thứ ba (ví dụ quốc tịch, uy tín hoặc tình trạng tín dụng). Giá trị của phi tập trung ở đây rất rõ ràng: khi dữ liệu danh tính được lưu trữ trong hệ thống tập trung, bên phát hành có thể thu hồi quyền truy cập, thu phí, thậm chí hỗ trợ giám sát. Phi tập trung đảo ngược cấu trúc này: người dùng chứ không phải cổng kiểm soát nền tảng nắm quyền kiểm soát danh tính của chính họ, khiến nó an toàn hơn và kháng kiểm duyệt.
Khác với các hệ thống danh tính truyền thống, các cơ chế phi tập trung chứng minh con người (ví dụ như World’s Proof of Human của Worldcoin) cho phép người dùng tự quản lý dữ liệu danh tính và xác minh một cách riêng tư, trung lập đáng tin cậy rằng họ thực sự là “con người”. Giống như bằng lái xe — được cấp ở đâu, lúc nào cũng có thể dùng ở mọi nơi — PoP phi tập trung có thể trở thành khối xây dựng cơ sở chung, tái sử dụng trên mọi nền tảng, kể cả những nền tảng chưa tồn tại. Nói cách khác, PoP dựa trên blockchain có “khả năng tương thích ngược” vì nó cung cấp:
Tính di động: Giao thức là tiêu chuẩn mở, mọi nền tảng đều có thể tích hợp. PoP phi tập trung có thể được quản lý qua hạ tầng công cộng và hoàn toàn do người dùng kiểm soát. Điều này có nghĩa PoP vốn dĩ có tính di động, bất kỳ nền tảng nào hiện tại hay tương lai đều có thể tương thích.
Khả năng truy cập không cần phép: Các nền tảng có thể tự chọn hỗ trợ danh tính PoP nào mà không cần trải qua phê duyệt API tập trung có thể áp dụng giới hạn phân biệt với các trường hợp sử dụng khác nhau.
Thách thức cốt lõi trong lĩnh vực này là “tỷ lệ áp dụng”. Hiện tại, chưa có ứng dụng quy mô lớn nào của “Chứng minh con người” (PoP) trong thế giới thực, nhưng chúng tôi dự đoán, một khi số lượng người dùng đạt đến quy mô then chốt, xuất hiện vài đối tác ban đầu và có “ứng dụng killer” thúc đẩy nhu cầu người dùng, việc phổ biến PoP sẽ tăng tốc đáng kể. Mỗi ứng dụng áp dụng một tiêu chuẩn ID số nào đó sẽ nâng cao giá trị của loại ID đó với người dùng; từ đó thúc đẩy nhiều người dùng hơn đi lấy ID; quy mô người dùng lớn hơn lại càng hấp dẫn các ứng dụng tích hợp tiêu chuẩn ID đó để xác minh “con người”. (Hơn nữa, vì ID trên chuỗi được thiết kế để tương tác vận hành, hiệu ứng mạng này có thể lan truyền nhanh chóng.)
Chúng ta đã thấy các ứng dụng tiêu dùng chính thống như game, hẹn hò, mạng xã hội công bố hợp tác với World ID để đảm bảo người dùng khi chơi game, trò chuyện hay giao dịch thực sự đang tương tác với con người thật — thậm chí là đối tượng cụ thể họ mong muốn. Đồng thời, năm nay cũng xuất hiện các giao thức danh tính mới như Dịch vụ Xác thực Solana (SAS). Mặc dù SAS bản thân không phải tổ chức cấp PoP, nhưng nó cho phép người dùng liên kết riêng tư dữ liệu off-chain (như kết quả KYC cần tuân thủ, tư cách nhà đầu tư được chứng nhận...) vào ví Solana, từ đó xây dựng danh tính phi tập trung của người dùng. Những dấu hiệu này cho thấy điểm ngoặt của PoP phi tập trung có thể đã gần kề.
Ý nghĩa của Proof of Personhood vượt xa hơn “chặn robot”. Nó nhằm xây dựng ranh giới rõ ràng giữa mạng lưới tác nhân AI và con người, cho phép người dùng và ứng dụng phân biệt các tương tác “người và máy”, từ đó tạo điều kiện cho trải nghiệm kỹ thuật số chất lượng cao hơn, an toàn hơn và chân thực hơn.
4. Hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) dành cho AI
Guy Wuollet: AI tuy là dịch vụ kỹ thuật số, nhưng sự phát triển của nó ngày càng bị giới hạn bởi hạ tầng thực tế. Mạng hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) — một mô hình mới hoàn toàn để xây dựng và vận hành các hệ thống thế giới thực — có tiềm năng dân chủ hóa hạ tầng tính toán hỗ trợ đổi mới AI, giúp nó rẻ hơn, linh hoạt hơn và kháng kiểm duyệt hơn.
Tại sao? Hai điểm nghẽn chính trong phát triển AI là năng lượng và khả năng tiếp cận chip. Hệ thống năng lượng phi tập trung có thể cung cấp điện dồi dào hơn, và các nhà phát triển đang tận dụng DePIN để tích hợp các chip nhàn rỗi từ PC chơi game, trung tâm dữ liệu và các nguồn khác. Các thiết bị tính toán này có thể cùng nhau tạo thành một thị trường sức mạnh tính toán không cần phép, từ đó tạo sân chơi công bằng cho việc xây dựng các sản phẩm AI mới.
Các trường hợp sử dụng khác bao gồm: huấn luyện phân tán và tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), xây dựng mạng suy luận phân tán (model inference). Việc huấn luyện và suy luận phi tập trung có thể giảm đáng kể chi phí vì tận dụng tài nguyên tính toán vốn đang nhàn rỗi. Đồng thời, kiến trúc này vốn dĩ kháng kiểm duyệt, đảm bảo các nhà phát triển không bị "gỡ xuống" hay giới hạn truy cập do phụ thuộc vào các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn (hyperscalers - nhà cung cấp hạ tầng đám mây tập trung cung cấp tài nguyên tính toán có thể mở rộng quy mô lớn).
Việc các mô hình AI tập trung trong tay một vài công ty đã là mối lo ngại dài hạn; mạng phi tập trung có thể giúp xây dựng hệ thống AI rẻ hơn, kháng kiểm duyệt mạnh hơn và khả năng mở rộng cao hơn.
5. Xây dựng hạ tầng và cơ chế an toàn cho tương tác giữa tác nhân AI, nhà cung cấp dịch vụ cuối và người dùng
Scott Duke Kominers: Khi các công cụ AI ngày càng mạnh trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp và thực hiện chuỗi tương tác đa cấp, AI sẽ ngày càng cần hợp tác độc lập với các AI khác mà không có sự kiểm soát trực tiếp của con người.
Ví dụ, một tác nhân AI có thể cần yêu cầu dữ liệu cụ thể cho một phép tính, hoặc cần gọi các tác nhân khác có năng lực chuyên biệt để thực hiện nhiệm vụ — như để tác nhân phân tích thống kê xây dựng và chạy mô phỏng mô hình, hoặc huy động tác nhân tạo hình ảnh hỗ trợ sản xuất nội dung marketing. Các tác nhân AI cũng sẽ tạo ra giá trị lớn trong việc thực hiện giao dịch end-to-end, ví dụ như hoàn tất toàn bộ quy trình giao dịch thay người dùng: tìm và đặt vé máy bay theo sở thích, hoặc tự động phát hiện và mua sách mới phù hợp sở thích người dùng.
Hiện tại, chưa tồn tại “thị trường tác nhân-giao-tác nhân” phổ quát. Các yêu cầu giữa các tác nhân này thường chỉ thực hiện được qua API rõ ràng, hoặc giới hạn trong các hệ sinh thái tác nhân AI khép kín, dùng như chức năng nội bộ.
Xét rộng hơn, hầu hết các tác nhân AI hiện nay hoạt động trong các hệ sinh thái tách biệt: API tương đối khép kín, thiếu tiêu chuẩn kiến trúc thống nhất. Công nghệ blockchain có thể giúp các giao thức xây dựng tiêu chuẩn mở, điều này cực kỳ quan trọng cho việc áp dụng ngắn hạn; về dài hạn, nó cũng hỗ trợ khả năng tương thích ngược: khi các tác nhân mới liên tục xuất hiện, chúng đều có thể kết nối vào cùng mạng nền tảng. Vì blockchain có kiến trúc tương tác vận hành, mã nguồn mở, phi tập trung và thường dễ nâng cấp hơn, chúng linh hoạt hơn trong việc thích nghi với những đổi mới AI trong tương lai.
Hiện đã có nhiều công ty xây dựng hạ tầng on-chain cho tương tác tác nhân. Ví dụ Halliday gần đây ra mắt một giao thức cung cấp kiến trúc đa chuỗi chuẩn hóa cho luồng công việc và tương tác AI, đồng thời bổ sung cơ chế bảo vệ ở cấp độ giao thức để đảm bảo AI không hành động vượt quá ý định người dùng. Mặt khác, các dự án như Catena, Skyfire, Nevermind sử dụng blockchain hỗ trợ thanh toán tự động giữa các tác nhân, cho phép thanh toán AI-to-AI không cần can thiệp con người. Các hệ thống tương tự đang liên tục xuất hiện, Coinbase cũng đã bắt đầu hỗ trợ hạ tầng cho các nhà phát triển này.
6. Ứng dụng “mã hóa cảm hứng” (vibe coding) đồng bộ với nhau
Sam Broner và Scott Duke Kominers: Cuộc cách mạng AI sinh nội dung khiến việc xây dựng phần mềm trở nên dễ dàng chưa từng có. Tốc độ mã hóa tăng theo cấp số nhân, quan trọng hơn, mã hóa có thể thực hiện trực tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các nhà phát triển ít kinh nghiệm sao chép chương trình sẵn có hoặc thậm chí xây dựng ứng dụng mới từ đầu.
Tuy nhiên, mã hóa hỗ trợ AI vừa tạo ra cơ hội mới, vừa mang đến lượng “entropy” lớn bên trong và giữa các chương trình. “Vibe coding” sẽ trừu tượng hóa các mối quan hệ phụ thuộc phức tạp đằng sau phần mềm — nhưng chính vì vậy, khi thư viện mã nguồn hoặc đầu vào thay đổi, chương trình có thể gặp rủi ro về chức năng và bảo mật. Đồng thời, khi mọi người dùng AI tạo ứng dụng và luồng công việc cực kỳ cá nhân hóa, việc tích hợp với hệ thống người khác trở nên khó khăn hơn. Thực tế, ngay cả hai chương trình vibe-coded thực hiện cùng một nhiệm vụ gần như giống nhau, logic hoạt động và cấu trúc đầu ra của chúng cũng có thể hoàn toàn khác biệt.
Truyền thống, công việc chuẩn hóa đảm bảo tính nhất quán và tương thích do định dạng tệp, hệ điều hành, và sau này là phần mềm chia sẻ và tích hợp API đảm nhận. Nhưng trong một thế giới phần mềm liên tục tiến hóa, biến đổi, phân nhánh theo thời gian thực, lớp chuẩn hóa phải có: khả năng truy cập rộng rãi, khả năng nâng cấp liên tục, và đồng thời khiến người dùng tin tưởng. Hơn nữa, chỉ dùng AI không thể giải quyết vấn đề động lực — tức là làm sao khuyến khích các nhà phát triển xây dựng và duy trì các liên kết giữa các hệ thống này.
Blockchain có thể giải quyết cả hai khó khăn này, cung cấp lớp đồng bộ hóa theo giao thức, được nhúng vào việc xây dựng phần mềm tùy chỉnh của người dùng và có thể cập nhật động theo môi trường thay đổi, nhằm đảm bảo tính tương thích giữa các hệ thống.
Trước đây, các doanh nghiệp lớn có thể phải trả hàng triệu đô la cho các nhà tích hợp hệ thống như Deloitte để tùy chỉnh một instance Salesforce. Còn hôm nay, một kỹ sư có thể chỉ cần một cuối tuần để xây dựng giao diện tùy chỉnh "xem dữ liệu bán hàng". Nhưng khi số lượng phần mềm tùy chỉnh tăng lên liên tục, các nhà phát triển sẽ cần hỗ trợ để đảm bảo các ứng dụng này luôn đồng bộ và khả dụng.
Điều này tương tự mô hình phát triển thư viện phần mềm mã nguồn mở hiện nay, nhưng khác ở chỗ: lớp đồng bộ không phụ thuộc vào bản phát hành định kỳ, mà được cập nhật liên tục — và còn đi kèm cơ chế khuyến khích. Cả hai điểm này đều có thể thực hiện dễ dàng hơn nhờ mã hóa. Giống các giao thức blockchain khác, việc sở hữu chung lớp đồng bộ có thể khuyến khích các bên liên tục đầu tư cải tiến. Các nhà phát triển, người dùng (và tác nhân AI của họ) và những người dùng khác có thể được thưởng vì giới thiệu, sử dụng hoặc lặp lại các tính năng mới và giải pháp tích hợp.
Ngược lại, quyền sở hữu chung cũng khiến mọi người dùng đều có lợi ích trong thành công tổng thể của giao thức, từ đó tạo cơ chế kiềm chế hành vi sai lệch. Cũng như Microsoft sẽ không dễ dàng phá vỡ tiêu chuẩn định dạng tệp .docx vì điều đó gây ảnh hưởng tiêu cực rộng rãi đến người dùng và thương hiệu; những người đồng sở hữu lớp đồng bộ cũng sẽ không muốn đưa vào mã vụng về hoặc độc hại vì bản thân họ sẽ chịu tổn hại.
Giống mọi kiến trúc chuẩn hóa phần mềm trước đây, ở đây cũng tồn tại tiềm năng hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Khi phần mềm do AI tạo ra bùng nổ "kỳ Cambri", số lượng hệ thống đa dạng, dị hợp cần giao tiếp với nhau sẽ tăng theo cấp số mũ. Tóm lại: vibe coding muốn đồng bộ, không thể chỉ trông chờ vào "cảm hứng"; mã hóa mới là câu trả lời.
7. Hệ thống vi thanh toán hỗ trợ chia sẻ doanh thu
Liz Harkavy: Các tác nhân AI và các công cụ như ChatGPT, Claude, Copilot cung cấp cách dễ dàng hơn để mọi người truy cập thông tin trong thế giới kỹ thuật số. Nhưng dù tốt hay xấu, chúng cũng đang làm xói mòn cơ cấu kinh tế của internet mở. Xu hướng này đã xuất hiện — ví dụ, khi sinh viên ngày càng dùng công cụ AI nhiều hơn, các nền tảng giáo dục đang trải qua sự sụt giảm lưu lượng đáng kể; đồng thời, nhiều phương tiện truyền thông Mỹ cũng kiện OpenAI vì vi phạm bản quyền. Nếu hệ thống động lực không được điều chỉnh lại, chúng ta có thể chứng kiến internet ngày càng khép kín, nhiều tường trả phí hơn, và ngày càng ít người sáng tạo nội dung.
Chắc chắn luôn có các biện pháp chính sách, nhưng trong khi thủ tục pháp lý diễn ra, một số giải pháp kỹ thuật cũng đang nổi lên. Trong đó, giải pháp tiềm năng nhất (đồng thời khó về mặt kỹ thuật nhất) là nhúng "cơ chế chia sẻ doanh thu" vào kiến trúc nền tảng của internet. Khi một hành động do AI thúc đẩy cuối cùng dẫn đến giao dịch bán hàng, người sáng tạo nội dung cung cấp thông tin cho quyết định đó nên được chia doanh thu. Hệ sinh thái tiếp thị liên kết (affiliate marketing) đã làm việc theo dõi gắn kết và chia sẻ doanh thu tương tự; các hệ thống cao cấp hơn có thể tự động theo dõi mọi người đóng góp trong cả chuỗi thông tin và thưởng cho họ. Blockchain rõ ràng có thể đóng vai trò then chốt trong việc theo dõi "chuỗi nguồn thông tin".
Tuy nhiên, để hiện thực hóa hệ thống này, cần hạ tầng mới — đặc biệt là: hệ thống vi thanh toán có thể xử lý các khoản tiền cực nhỏ giữa nhiều nguồn; giao thức gắn kết có thể đánh giá công bằng giá trị đóng góp khác nhau; mô hình quản trị đảm bảo minh bạch và công bằng.
Nhiều công cụ blockchain hiện có thể hiện tiềm năng, ví dụ các loại rollup, mạng L2, các tổ chức tài chính gốc AI như Catena Labs, và giao thức hạ tầng tài chính 0xSplits, đều có thể thực hiện giao dịch gần như miễn phí và chia thanh toán chi tiết hơn.
Blockchain có thể làm cho hệ thống thanh toán nâng cao do tác nhân điều khiển trở nên khả thi qua nhiều cơ chế:
Thanh toán nano: Có thể chia nhỏ giữa nhiều nhà cung cấp dữ liệu, khiến một tương tác người dùng duy nhất có thể tự động kích hoạt thanh toán nhỏ đến mọi nguồn đóng góp, do hợp đồng thông minh thực hiện.
Hợp đồng thông minh: Có thể tự động kích hoạt "thanh toán sau" có thể thực thi được sau khi giao dịch hoàn tất, cung cấp bồi thường minh bạch, có thể theo dõi cho các nguồn thông tin ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
Chia thanh toán lập trình được: Cho phép phân phối doanh thu được thực thi bằng mã, thay vì phụ thuộc vào tổ chức tập trung quyết định, từ đó xây dựng mối quan hệ tài chính đáng tin cậy giữa các tác nhân tự động.
Khi các công nghệ mới này tiếp tục trưởng thành, chúng sẽ xây dựng một mô hình kinh tế truyền thông hoàn toàn mới, ghi nhận toàn bộ chuỗi tạo giá trị từ người sáng tạo, đến nền tảng, đến người dùng.
8. Sử dụng blockchain như hệ thống đăng ký sở hữu trí tuệ và truy xuất nguồn gốc
Scott Duke Kominers: Sự xuất hiện của AI sinh nội dung khiến việc xây dựng cơ chế đăng ký và theo dõi sở hữu trí tuệ (IP) hiệu quả, có thể lập trình trở nên cấp thiết — nhằm đảm bảo độ chính xác truy xuất nguồn gốc, đồng thời hỗ trợ các mô hình kinh doanh mới xung quanh việc truy cập, chia sẻ và sáng tạo lại IP. Khung IP hiện tại phụ thuộc vào các trung gian tốn kém và cơ chế thực thi sau sự việc, rõ ràng không thể đáp ứng trong thời đại AI có thể tiêu thụ nội dung tức thì và tạo biến thể chỉ bằng một cú nhấp.
Chúng ta cần hệ thống đăng ký công khai, mở, cung cấp bằng chứng sở hữu rõ ràng cho người sáng tạo, dễ tiếp cận và hiệu quả — đồng thời các ứng dụng web và AI khác cũng có thể tương tác trực tiếp với nó. Blockchain rất phù hợp cho vai trò này: nó cho phép người sáng tạo tự đăng ký IP mà không cần trung gian, cung cấp bằng chứng truy xuất nguồn gốc không thể thay đổi; đồng thời giúp các ứng dụng bên thứ ba dễ dàng nhận diện, cấp phép và tương tác với các tài sản IP này.
Tất nhiên, người ta vẫn thận trọng với khái niệm tổng thể rằng “công nghệ có thực sự bảo vệ sở hữu trí tuệ được không”. Rốt cuộc, hai thế hệ internet trước — thậm chí cả cuộc cách mạng AI hiện tại — thường liên quan đến việc giảm sức mạnh bảo vệ IP. Một lý do là nhiều mô hình kinh doanh IP hiện tại nhấn mạnh “loại trừ tác phẩm phái sinh” thay vì khuyến khích và thương mại hóa sáng tạo phái sinh. Cơ sở hạ tầng IP có thể lập trình không chỉ giúp người sáng tạo, bên nhượng quyền và thương hiệu xác lập rõ quyền sở hữu IP trong không gian số, mà còn thúc đẩy các mô hình kinh doanh mới lấy “chia sẻ IP để AI sinh nội dung và ứng dụng số” làm trung tâm. Theo một nghĩa nào đó, nó biến một trong những mối đe dọa của AI sinh nội dung đối với công việc sáng tạo thành cơ hội mới.
Trong giai đoạn đầu của NFT, chúng ta đã thấy các nhà sáng tạo thử nghiệm các mô hình mới, ví dụ xây dựng hiệu ứng mạng thương hiệu trên Ethereum theo cách CC0 để tích tụ giá trị. Gần đây, chúng ta thấy các nhà cung cấp hạ tầng bắt đầu xây dựng các giao thức đăng ký và cấp phép IP chuẩn hóa, có thể tổ hợp, thậm chí ra mắt blockchain chuyên dụng (như Story Protocol). Một số nghệ sĩ đã bắt đầu dùng các giao thức như Alias, Neura, Titles để cấp phép phong cách và tác phẩm của họ, hỗ trợ tái kết hợp sáng tạo. Đồng thời, loạt khoa học viễn tưởng Emergence của Incention cho phép người hâm mộ cùng sáng tạo vũ trụ và thiết lập nhân vật, đồng thời ghi lại mọi đóng góp sáng tạo trên hệ thống đăng ký on-chain của Story.
9. Bot thu thập dữ liệu (web crawler) bồi thường cho người sáng tạo nội dung
Carra Wu: Các tác nhân AI phù hợp sản phẩm-thị trường nhất hiện nay không phải là các tác nhân lập trình hay giải trí, mà là bot thu thập dữ liệu — chúng có thể tự động duyệt internet, thu thập dữ liệu và ra quyết định nên theo liên kết nào.
Theo một số ước tính, gần một nửa lưu lượng internet hiện nay đến từ các nguồn không phải con người. Các bot thường bỏ qua tệp robots.txt — bản chuẩn vốn nên thông báo cho bot tự động biết website có cho phép truy cập hay không, nhưng trên thực tế gần như không có ràng buộc — và sử dụng dữ liệu thu thập để củng cố hào moat cốt lõi của các công ty công nghệ lớn nhất thế giới. Tệ hơn nữa, các website cuối cùng phải gánh chi phí cho những "vị khách không mời" này, tiêu tốn băng thông và tài nguyên CPU để xử lý vô số bot ẩn danh. Để phản ứng, các công ty như Cloudflare và các CDN (mạng phân phối nội dung) khác cung cấp dịch vụ chặn. Tất cả tạo thành một hệ thống "vá víu" vốn không nên tồn tại.
Chúng tôi từng chỉ ra rằng thỏa thuận nguyên thủy của internet — người sáng tạo nội dung tạo nội dung, nền tảng phân phối nội dung — đang dần tan rã. Xu hướng này đã hiện rõ trong dữ liệu: trong 12 tháng qua, các nhà vận hành website bắt đầu cấm hàng loạt bot AI. Tháng 7/2024 chỉ khoảng 9% trong 10.000 website hàng đầu thế giới chặn bot AI, nay tỷ lệ đã lên tới 37%. Khi các nhà vận hành website ngày càng thành thạo kỹ thuật và người dùng ngày càng bất mãn, tỷ lệ này sẽ tiếp tục tăng.
Vậy nếu chúng ta không trả tiền cho CDN để "cắt đứt" các bot nghi ngờ một cách thô bạo, mà thử một con đường trung gian thì sao? Nghĩa là bot AI không còn "đi nhờ" nữa, mà trả tiền để có quyền truy cập dữ liệu. Ở đây, blockchain có thể phát huy vai trò: trong viễn cảnh này, mỗi tác nhân bot thu thập dữ liệu cầm một lượng tài sản mã hóa nhất định và thương lượng trên chuỗi với "tác nhân bảo vệ" hoặc giao thức tường trả phí của các website qua giao thức x402. (Tất nhiên, thách thức nằm ở robots.txt, tức "tiêu chuẩn loại trừ robot", vốn ăn sâu vào mô hình vận hành doanh nghiệp internet từ những năm 1990. Thay đổi điều này cần hợp tác quy mô lớn, hoặc sự hỗ trợ từ các CDN như Cloudflare.)
Đồng thời, người dùng con người có thể chứng minh họ là người thật qua World ID (xem phần trước) để nhận quyền truy cập miễn phí. Như vậy, người sáng tạo nội dung và nhà vận hành website có thể được bồi thường ngay khi dữ liệu bị AI thu thập, trong khi người dùng con người vẫn được hưởng internet với dòng thông tin tự do.
10. Quảng cáo bảo vệ quyền riêng tư, vừa chính xác vừa không "rợn người"
Matt Gleason: AI đã bắt đầu ảnh hưởng đến cách chúng ta mua sắm trực tuyến, nhưng nếu những quảng cáo chúng ta thấy mỗi ngày thực sự "hữu ích" thì sao? Người ta ghét quảng cáo vì nhiều lý do: quảng cáo không liên quan là tiếng ồn thuần túy; đồng thời, không phải mọi "cá nhân hóa" đều tốt. Quảng cáo định hướng cao dựa trên lượng lớn dữ liệu người tiêu dùng khiến người ta cảm thấy bị xâm phạm; các ứng dụng khác thì cố gắng thương mại hóa bằng cách "bắt xem quảng cáo" (ví dụ quảng cáo không thể bỏ qua trên nền tảng phát trực tuyến hay màn chơi game).
Công nghệ mã hóa có thể giúp cải thiện những vấn đề này, mang lại cơ hội tái tưởng tượng hệ thống quảng cáo. Khi kết hợp tác nhân AI và blockchain, chúng có thể tùy chỉnh quảng cáo dựa trên sở thích do người dùng chủ động thiết lập, khiến quảng cáo vừa không liên quan vừa không quá "rợn người". Quan trọng hơn, trong quá trình này, dữ liệu người dùng sẽ không bị lộ toàn cầu, và những người sẵn sàng chia sẻ dữ liệu hoặc tương tác với quảng cáo có thể được bồi thường.
Để hiện thực hóa mô hình này, cần một số nền tảng kỹ thuật:
Hệ thống thanh toán số phí thấp: Để bồi thường cho tương tác quảng cáo (xem, nhấp, chuyển đổi), doanh nghiệp cần gửi hàng loạt khoản thanh toán nhỏ. Để quy mô hóa, hệ thống cần có tốc độ cao, thông lượng lớn, gần như miễn phí.
Xác minh dữ liệu bảo vệ riêng tư: Tác nhân AI cần xác minh người tiêu dùng có phù hợp với một số đặc điểm nhân khẩu học nào không. Chứng minh không kiến thức (ZKP) có thể hoàn thành việc xác minh này mà không tiết lộ thông tin riêng tư cụ thể.
Mô hình động lực mới: Nếu internet áp dụng mô hình thương mại hóa dựa trên vi thanh toán (ví dụ mỗi tương tác < $0.05), người dùng có thể chủ động chọn xem quảng cáo để nhận bồi thường, từ đó biến mô hình "khai thác dữ liệu" hiện tại thành "mô hình người dùng tham gia".
Suốt vài thập kỷ, người ta luôn cố gắng làm cho quảng cáo "liên quan" hơn — cả trực tuyến lẫn ngoại tuyến. Nhìn lại quảng cáo từ góc độ mã hóa và AI có thể thực sự khiến quảng cáo trở nên hữu ích, kiểm soát được và có thể lựa chọn. Với các nhà xây dựng và nhà quảng cáo, điều này có nghĩa là cấu trúc động lực bền vững và nhất quán hơn; với người dùng, điều này cung cấp cách phong phú hơn để khám phá thông tin, khám phá thế giới kỹ thuật số.
Cuối cùng, điều này không chỉ làm tăng giá trị vị trí quảng cáo, mà còn có thể làm lung lay mô hình kinh tế quảng cáo hiện tại vốn ăn sâu vào "khai thác", thay thế bằng một hệ thống nhân văn hơn: trong đó, người dùng không còn là "sản phẩm bị bán", mà là người tham gia thực sự.
11. Bạn đồng hành AI do người dùng "sở hữu và kiểm soát"
Guy Wuollet: Hiện nay, nhiều người dành thời gian trên thiết bị nhiều hơn giao tiếp ngoài đời, và thời gian online này ngày càng dùng để tương tác với các mô hình AI hoặc nội dung do AI thúc đẩy. Các mô hình này đã cung cấp một dạng "bạn đồng hành" — dù là giải trí, tìm kiếm thông tin, thỏa mãn sở thích ngách, hay như công cụ giáo dục trẻ em. Có thể dễ dàng hình dung, trong tương lai gần, các bạn đồng hành AI cho giáo dục, y tế, tư vấn pháp lý thậm chí đồng hành cảm xúc hàng ngày sẽ trở thành một trong những cách tương tác chính của con người.
Các bạn đồng hành AI trong tương lai sẽ có thể kiên nhẫn vô hạn và được tùy chỉnh sâu theo cá nhân và bối cảnh sử dụng. Chúng không chỉ là trợ lý hay "robot hầu cận", mà có thể trở thành đối tượng quan hệ mà người dùng rất coi trọng. Do đó, câu hỏi nảy sinh: quyền sở hữu và kiểm soát các mối quan hệ này thuộc về ai — người dùng, hay các công ty và trung gian khác? Nếu bạn từng lo lắng về vấn đề kiểm duyệt và biên tập nội dung trên mạng xã hội trong thập kỷ qua, thì trong tương lai vấn đề này sẽ trở nên phức tạp và cá nhân hóa theo cấp số mũ.
Quan điểm rằng “các nền tảng lưu trữ kháng kiểm duyệt như blockchain có lẽ là con đường tốt nhất để xây dựng AI không thể kiểm duyệt và do người dùng kiểm soát” đã được bàn luận đầy đủ từ lâu. Dù người dùng có thể tự chạy mô hình cục bộ, mua GPU, nhưng với đa số người, điều này hoặc quá tốn kém hoặc quá khó về mặt kỹ thuật.
Dù còn cách xa sự phổ biến toàn diện của bạn đồng hành AI, các công nghệ liên quan đang nhanh chóng trưởng thành: AI trò chuyện văn bản đã cực kỳ tự nhiên và chân thực; hình ảnh ảo hóa cũng không ngừng cải thiện; hiệu suất blockchain tiếp tục được cải thiện. Để "bạn đồng hành AI không thể kiểm duyệt" thực sự dễ dùng, chúng ta cần dựa vào trải nghiệm người dùng (UX) mã hóa tốt hơn. May mắn thay, các ví như Phantom đã đơn giản hóa tương tác blockchain, và các ví nhúng, Passkey, cũng như trừu tượng tài khoản, giúp người dùng dễ dàng tự lưu trữ mà không cần giữ cụm từ khôi phục. Đồng thời, các hệ thống tính toán có thông lượng cao, không cần tin cậy dựa trên bộ xử lý lạc quan và ZK cũng sẽ cho phép chúng ta xây dựng mối quan hệ ý nghĩa và bền vững lâu dài với bạn đồng hành kỹ thuật số.
Trong tương lai gần, trọng tâm thảo luận công chúng sẽ chuyển từ “khi nào sẽ có bạn đồng hành kỹ thuật số và hình ảnh ảo chân thực” sang “ai sẽ kiểm soát chúng, và chúng sẽ được kiểm soát như thế nào”.
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
a16z
