L’intersezione tra intelligenza artificiale generativa (AI) e Web3 è ONE delle tendenze più affascinanti nello spazio delle risorse digitali. Anche se la maggior parte delle persone concorda sul fatto che l’intelligenza artificiale generativa avrà probabilmente un ruolo nella prossima generazione di tecnologie Web3, i dettagli sono tutt’altro che banali. Dopotutto, l’intelligenza artificiale non è mai stata considerata un elemento importante nelle architetture Web3 e le diverse generazioni di L1 e L2 non sono state progettate per eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale.

La realtà con cui si confrontano gli esperti di tecnologia Web3 quando cercano di immaginare l’adattamento dei runtime Web3 alle tecnologie di intelligenza artificiale generativa è un’enorme discrepanza in termini di dati e requisiti di calcolo. I carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa sono progettati per essere ad alta intensità di calcolo e vengono eseguiti su GPU altamente parallelizzabili. I tempi di esecuzione della blockchain sono piuttosto limitati in termini di dati e capacità di calcolo.

Jesus Rodriguez è l'amministratore delegato di IntoTheBlock.

Allo stesso tempo, Web3 ha un disperato bisogno di incorporare funzionalità di intelligenza artificiale generativa per raggiungere le alternative Web2. La domanda ovvia diventa quindi: come si concretizzerebbe l’integrazione tra AI generativa e Web3?

Tra tutte le tendenze nell'intelligenza artificiale generativa, ce n'è ONE che sembra essere ideale per l'incorporazione delle funzionalità blockchain e che, guarda caso, ha attirato l'attenzione del mainstream attraverso i recenti annunci fatti da OpenAI nella sua conferenza Developer Days: hai sentito parlare di agenti autonomi?

Qui vorrei esplorare due punti chiave:

Leggiamo regolarmente pubblicazioni sovrastimate su come la blockchain e le tecnologie di intelligenza artificiale generativa siano un connubio perfetto. Queste affermazioni sono utili per fare notizia, ma mancano del rigore tecnico necessario per comprendere lo stato attuale di entrambe le tecnologie. Approfondire la comprensione dei possibili percorsi di integrazione tra Web3 e AI generativa rivela un quadro molto impegnativo.

Seguendo un approccio basato sui principi primi per pensare alla potenziale integrazione tra AI generativa e Web3, possiamo considerare due dimensioni fondamentali:

Il primo vettore è piuttosto sconcertante. Da ONE lato, possiamo chiaramente immaginare una nuova generazione di protocolli DeFi o runtime blockchain che incorporeranno funzionalità intelligenti alimentate dall’intelligenza artificiale generativa. D’altra parte, questi casi d’uso sono molto nascenti o quasi inesistenti.

La seconda categoria offre una gamma più ampia di opportunità ma è altrettanto impegnativa. Dal punto di vista psicologico, è molto allettante provare ad adattare le moderne funzionalità del Web3, come il calcolo a conoscenza zero, a Stacks decentralizzati per soluzioni di intelligenza artificiale generativa. T dovrebbe sorprendere il fatto che stiamo assistendo a un numero crescente di Stacks a conoscenza zero (zk) o decentralizzati per l'intelligenza artificiale generativa. Sebbene siano certamente interessanti, queste soluzioni sembrano del tutto inadeguate all’attuale ondata di Stacks di intelligenza artificiale generativa.

Continua a leggere: Jesus Rodriguez - L'intelligenza artificiale dovrebbe essere decentralizzata, ma come?

Ad esempio, il calcolo a conoscenza zero potrebbe sbloccare alcuni casi d’uso in termini di trasparenza nell’intelligenza artificiale generativa, ma i suoi costi computazionali ne rendono estremamente poco pratico l’applicazione su scala di modelli di trasformatori di grandi dimensioni. Allo stesso modo, le architetture GPU decentralizzate sono poco pratiche per il pre-addestramento o la messa a punto dei modelli di intelligenza artificiale generativa, dato che richiedono un bus di comunicazione incredibilmente veloce tra le GPU.

Colmare il divario tra l’intelligenza artificiale generativa e le tecnologie Web3 richiede più di una semplice combinazione di capacità tecnologiche; è necessario che queste funzionalità siano adatte ai casi d'uso attuali in entrambi gli Stacks Tecnologie . In questo senso, esiste una tendenza in HOT nell’intelligenza artificiale generativa che sembra un candidato perfetto per gli Stacks Web3.

Se Seguici lo spazio dell'intelligenza artificiale generativa, probabilmente ti sei imbattuto in progetti come AutoGPT, BabyAGI o gli OpenAI GPT appena annunciati, che si basano su funzionalità di agenti semi-autonomi. La versione più semplice degli agenti semi-autonomi è rappresentata da modelli intelligenti in grado di ragionare attraverso compiti astratti, formulare ed eseguire piani in un dato ambiente.

Considera un agente specializzato nell'esecuzione di ricerche di mercato per un dominio specifico. Questo agente può iniziare con un obiettivo astratto come "ricercare un prodotto specifico" e formulare un piano per consultare le fonti di informazione appropriate, riassumere le informazioni utilizzando un ampio modello linguistico e distribuirle a diverse parti. Gli agenti semiautonomi migliorano i modelli di base con funzionalità quali memoria, integrazione di strumenti, barriere di sicurezza e molte altre.

Negli ultimi mesi, gli agenti semi-autonomi sono passati da un argomento di ricerca oscuro a ONE delle tendenze più calde nell’intelligenza artificiale generativa. La natura semi-autonoma di questa Tecnologie è proprio ciò che la rende uno scenario ideale per i runtime blockchain. Allo stato attuale delle tecnologie degli agenti semi-autonomi, ci sono quattro casi d’uso dominanti che si adattano bene ai runtime blockchain. Questi casi d'uso non sono sfide teoriche ma piuttosto reali che devono affrontare le applicazioni di agenti semi-autonomi:

1) Trasparenza: ONE delle principali proposte di valore degli agenti semi-autonomi è la loro capacità di formulare ed eseguire azioni in un dato ambiente. I tempi di esecuzione della Blockchain possono fungere da sistema di registrazione di tali piani e decisioni.

2) Coordinamento decentralizzato: ONE degli obiettivi finali degli agenti semi-autonomi è che possono collaborare per raggiungere un obiettivo specifico. Questo livello di collaborazione richiede un coordinamento decentralizzato, che si adatta perfettamente alle blockchain. Puoi immaginare uno scenario in cui ONE agente può scoprire le capacità di altri agenti tramite i loro contratti intelligenti e interagire con loro.

3) Guardrail: una volta che gli agenti iniziano a intraprendere azioni in modo semi-autonomo, l’idea di creare guardrail attorno a loro per limitare il potenziale impatto di tali azioni diventa sempre più rilevante. I contratti intelligenti rappresentano un meccanismo ideale per stabilire guardrail immutabili attorno agli agenti. Immagina un agente in grado di prendere decisioni finanziarie data una richiesta di credito, protetto da un contratto intelligente che garantisce che nessuna informazione sensibile venga prodotta come parte degli output.

4) Incentivi economici: nel contesto della collaborazione, le Cripto possono svolgere un ruolo significativo, fungendo da livello economico chiave per gli agenti semi-autonomi. Prendiamo l'esempio di un agente in grado di generare materiale di marketing per un prodotto specifico utilizzando costosi modelli di generazione di immagini. In tale scenario, gli agenti possono ricevere pagamenti tramite risorse Cripto ed eseguire la funzione in modo autonomo.

Indipendentemente dalla nostra passione per la tecnologia Web3, possiamo vedere chiaramente che l’intelligenza artificiale generativa si sta evolvendo bene senza l’aiuto dei runtime blockchain. Trovare una corrispondenza tra queste due tendenze Tecnologie non è un’impresa molto semplice. Gli scenari Web3 per l’intelligenza artificiale generativa sono molto nascenti o inesistenti.

Il punto diventa quindi trovare le vere sfide dell’intelligenza artificiale generativa che possono essere affrontate con le tecnologie blockchain. Per "reale" intendo non derivato da un esercizio teorico e tenendo presente che stiamo cercando di abbinare una Tecnologie con un'adozione limitata nel mondo reale con la tendenza Tecnologie in più rapida crescita di molte generazioni.

Gli agenti semi-autonomi sembrano avere la giusta combinazione di tecnologia e tempistica adatta ai tempi di esecuzione della blockchain. Questa tendenza sta diventando ampiamente accettata come ONE delle prossime Waves di intelligenza artificiale generativa e ci sono sfide reali in termini di trasparenza, coordinamento e sicurezza che sembrano adatte alle blockchain. Che tale integrazione si materializzi o meno richiederà alcuni intelligenti adattamenti tecnici in entrambi i movimenti tecnici. Ma la necessità è reale; gli agenti semi-autonomi potrebbero essere l’ ONE tendenza che collega l’intelligenza artificiale generativa e le blockchain.