В последние месяцы в центре внимания оказалась тема «крипто × AI (пересечение криптовалюты и искусственного интеллекта)» или «крипто + AI» (криптовалютная инфраструктура, усиленная искусственным интеллектом). Многие люди в сообществе блокчейнов в восторге от этого, некоторые настроены скептически или еще не убеждены, а некоторые его создают. Проекты реального времени на стыке блокчейна и искусственного интеллекта развиваются, и появляется множество новых проектов.
В течение прошлого года я проводил исследования в этой области, в частности, в отношении агентов искусственного интеллекта, работающих на инфраструктуре блокчейна. Некоторые из наших коллег из Ethereum Foundation, Flashbots и DeepMind, среди прочих, сформировали исследовательскую группу. Мы продолжаем расширять границы прикладных исследований, чтобы понять и протестировать, какие типы приложений-агентов ИИ лучше всего подходят для блокчейна и какая новая инфраструктура нам нужна для их поддержки.
В этой статье я буду утверждать, что интеграция инфраструктуры блокчейна и агентов искусственного интеллекта желательна и приведет к созданию Интернета агентов: обновления до текущей парадигмы взаимосвязей с расширенными стимулами и современной криптографией, что позволит нам воспользоваться преимуществами экономика, основанная на агентах искусственного интеллекта с беспрецедентной безопасностью, эффективностью и потенциалом для сотрудничества.
Затем я обсужу путь к достижению этой цели. Я сосредоточусь на краткосрочных вариантах использования и приложениях, некоторые из которых уже проектируются и разрабатываются. Я расскажу об их ограничениях и потенциальных улучшениях, а также о необходимых исследованиях в области ИИ и блокчейна, чтобы открыть новые варианты использования в среднесрочной перспективе.
Блокчейн как серверная часть прокси-интернета
Позвольте мне начать с того, что стиль этой аргументации будет спекулятивным, но прагматичным. Блокчейн и искусственный интеллект — две наиболее быстро развивающиеся технологии за последнее десятилетие. Оба оказали глубокое влияние на структуру Интернета и человеческого общества. Поэтому, чтобы составить осмысленное видение того, как эти технологии будут развиваться и взаимодействовать, требуются некоторые предположения. Однако, хотя закон расширения ясно указывает на быстрое улучшение, я бы избегал долгосрочных спекуляций по поводу ОИИ. (Несмотря на всю недавнюю шумиху, я думаю, что мы относительно далеки от автономных самосовершенствующихся ИИИ, и неясно, какую форму они примут.)
Я сосредоточусь на краткосрочном и среднесрочном будущем, в котором искусственный интеллект примет форму человеческих помощников и агентов. В этой форме искусственный интеллект — это инструмент, который служит человечеству, облегчая выполнение человеческой деятельности или выполняя новые виды деятельности, которые служат человечеству.
Рисунок 1. Слева: Концептуальная временная шкала эволюции искусственного интеллекта по мере увеличения производительности. Справа: Блок-схема деятельности человека и деятельности различных форм искусственного интеллекта.
На протяжении многих лет помощники существовали в различных формах, и недавние достижения в области LLM позволяют предположить, что новое поколение агентов искусственного интеллекта будет более способным, чем раньше, и будет быстро развиваться. Вот мое рабочее определение агента ИИ:
Компьютерная программа, которая взаимодействует с миром. Он воспринимает окружающую среду с помощью датчиков (входные данные), обрабатывает данные автономно (прогнозирование и планирование) и предпринимает действия для достижения целей (действие).
Агенты могут быть ограничены и учиться у окружающей среды. Сегодня агенты часто специализируются на определенных типах ввода и определенных типах действий. Например, чат-бот (такой как ChatGPT) принимает текстовое приглашение в качестве входных данных, может использовать какой-либо инструмент для генерации ответа и отвечает текстовым выводом. Торговые роботы, с другой стороны, принимают прошлые состояния рынка в качестве входных данных, прогнозируют будущие состояния рынка и оптимальные действия и совершают сделки. Агенты могут быть разных типов (например, чат-бот — это LLM, а торговый бот — это небольшой RL-агент), а также их можно комбинировать для выполнения задач. В будущем мы можем обнаружить общую архитектуру, которую можно будет обучить для большинства случаев использования.
Блокчейн обладает уникальными и желательными характеристиками
Публичные блокчейны обладают уникальным набором характеристик, которые делают их хорошо подходящими для общения и взаимодействия агентов искусственного интеллекта. Позже мы будем утверждать, что они образуют один из лучших серверов для поддержки ИИ агентов.
Децентрализация: хорошо продуманный протокол блокчейна децентрализован. Более того, децентрализация является частью идеалов сообществ, которые изначально их создавали и модернизировали. Он встроен в протокол и защищен посредством управления.
Стимулы. Хорошо спроектированный блокчейн имеет надежный механизм стимулирования, который обеспечивает экономическую безопасность посредством собственных активов (например, ETH в Ethereum). Кроме того, программируемые смарт-контракты позволяют приложениям: использовать собственные активы, выпускать новые цифровые активы с желаемыми свойствами, а также определять собственные собственные активы и механизмы стимулирования для своих участников.
Открытость и компонуемость: Платформа блокчейна открыта как для пользователей, так и для разработчиков приложений. Более того, приложения, основанные на смарт-контрактах, развернутые на блокчейне, наследуют те же свойства открытости и беспрепятственной компоновки.
Криптографические гарантии: Блокчейн использует современную криптографию для обеспечения уникального уровня безопасности, возможности аудита и программируемой конфиденциальности. В результате они имеют минимальный уровень доверия и более безопасны, чем устаревшие системы. Обратите внимание, что взломы блокчейна происходят из-за уязвимостей смарт-контрактов, которые неизбежны на ранних стадиях развития технологии. По мере развития технологического стека он становится более надежным и безопасным, а это свойство, которого нет в традиционных системах, опирающихся на доверие человека.
Мы можем противопоставить это традиционному Интернету, в котором есть только децентрализация. Протоколы базового уровня, такие как TCP/IP или SMTP, открыты, но почти все приложения, созданные на их основе, являются проприетарными. Это делает Интернет менее компонуемым, что, по нашему мнению, является ключевым свойством для разработки протоколов взаимодействия агентов. Кроме того, в Интернете полностью отсутствуют стимулы и современная криптография на уровне протокола.
Далее мы представляем идеальную экономическую модель, в которой люди и агенты сотрудничают, и показываем, что она требует полного набора функций, предоставляемых протоколами блокчейна.
Преимущества блокчейна для агентов ИИ
Перенесемся на несколько лет вперед. Предположим, мы достигнем эпохи, когда агенты ИИ смогут выполнять большое количество человеческой деятельности и иметь достаточные возможности принятия решений и планирования. Они также могут выполнять задачи автономно, возможно, в сотрудничестве с другими агентами. Агенты широко распространены в обществе и осуществляют деятельность, потенциально имеющую высокую ценность для людей, будь то социальную или финансовую.
Вот некоторые свойства/желания, которые мы хотим, чтобы эти агентные системы искусственного интеллекта и их взаимодействие с людьми имели, а также то, как блокчейн может сделать это возможным.
Системные требования для агента
Согласованность. Некоторые аспекты согласованности агентов, такие как обучение ценности, объяснимость и манипулируемость, зависят от процессов проектирования и обучения ИИ, которые по большей части не используют напрямую блокчейны. Однако открытость и компонуемость приложений блокчейна могут предоставить уникальные возможности сделать деятельность агентов прозрачной, автоматически контролируемой и соответствующей, что является ключом к распределению стимулов и координации агентской системы.
Безопасность. Блокчейн предназначен для обеспечения надежности и безопасности с минимальным доверием в враждебной среде, где ценность огромна. Агенты, которые взаимодействуют через приложения смарт-контрактов, наследуют эти мощные свойства. Кроме того, современные достижения криптографии, такие как доказательства с нулевым разглашением, предоставляют сверхмощные возможности для приложений смарт-контрактов. Например, приложениям может потребоваться подтверждение конфиденциальных вычислений, в то время как веса агентов и входные данные могут оставаться конфиденциальными. Доверенные смарт-контракты также являются идеальными инструментами для ограничения пространства действий агентов и установки разрешений по умолчанию и условных разрешений.
Обнаружение: открытость среды между приложениями обеспечивает более широкую маршрутизацию запросов на основе состояния приложения и прошлой производительности агента, которую можно полностью наблюдать. Легко представить, что агенты достоверно накапливают репутацию на основе истории своих действий, которая затем программно используется для ранжирования задач и выявления лучших агентов.
Эффективность: инфраструктура блокчейна повышает автономию агентов, позволяя агентам принимать важные решения, включая платежи, без прямого вмешательства человека и с низкими затратами.
Человеческое желание
Контроль и программируемая конфиденциальность: Блокчейн позволяет людям напрямую владеть и поддерживать контроль над своими агентами без необходимости в посредниках. Персональные данные могут оставаться конфиденциальными, а доступ к ним условно контролируется с помощью криптографических устройств: от полностью конфиденциальных вычислений (TEE/FHE) до программируемого совместного использования выбранных атрибутов с помощью zk-доказательств.
Право собственности и справедливость: люди могут заключать соглашения о совместном владении агентами и управлении ими. Вознаграждение за работу агента может быть назначено программно до копейки. Справедливость можно измерить и улучшить посредством обновления протоколов и демократического управления. Инфраструктура блокчейна в сочетании с современными разрабатываемыми решениями для идентификации также может поддерживать и автоматизировать амбициозные инициативы по распространению, такие как универсальный базовый доход (или UBI), важное долгосрочное приложение.
Краткое введение в цепочку поставок ИИ
Стоит отметить, что помимо связи и совместимости инфраструктура блокчейна также может принести пользу всей цепочке поставок производства моделей (сбор данных, обработка данных, обучение, тонкая настройка). Многие приложения находятся в стадии разработки, включая многочисленные протоколы сбора данных и рынки вычислений. Они являются важной частью децентрализованного стека ИИ, но мы не будем их здесь обсуждать.
Глобальное регулирование и управление
Блокчейн предоставляет множество протоколов, в которых можно доверять широкому спектру правил и проверок. На мой взгляд, это уникальная возможность для глобального регулирования рынков и приложений ИИ, позволяющая упростить аудит и проверку соответствия. Прозрачность протоколов также позволяет легко выявлять отклонения и вносить корректирующие исправления в режиме реального времени, что невозможно в устаревших системах.
Риски и затраты на инфраструктуру блокчейна
Открытость не всегда желательна при обучении агентов ИИ принимать чувствительные и эффективные решения. Например, внедрение модели открытого веса для принятия решений по страхованию может выявить уязвимости модели и повысить вероятность атак/эксплуатации.
Одним из решений может быть использование современной криптографии, чтобы сохранить конфиденциальность агента, но его действия публичны. Однако состязательные атаки машинного обучения по принципу «черного ящика» по-прежнему возможны, и в целом криптографические схемы для безопасных, но проверяемых вычислений машинного обучения являются дорогостоящими, что увеличивает и без того дорогостоящий процесс обучения. Это одно из важнейших направлений исследований на стыке безопасности ИИ и блокчейна. Нам необходимо сделать это технически и экономически осуществимым на практике. Одно из недавних нововведений — оптимистические доказательства для вычислений на основе машинного обучения, о которых я расскажу ниже.
Другой риск, который обсуждался, заключается в том, что оракулы на основе LLM снижают порог развертывания, что позволяет правильно распределять стимулы к потенциально вредным действиям в реальном мире. Сегодня это пока невозможно, но необходимо провести дополнительные исследования о том, как обеспечить положительные варианты использования и как обнаружить и предотвратить вредное поведение.
Системы на основе блокчейна могут расти в соответствии со спросом
Вопрос, который часто возникает в умах людей, незнакомых с текущим состоянием блокчейн-систем, заключается в том, готовы ли они выдержать нагрузку, связанную с возросшей активностью пользователей.
Это было в центре внимания исследований и разработок в области блокчейна, по крайней мере, последние пять лет, и сегодня мы находимся на переломном моменте, когда многие решения появляются в сети и повышают масштабируемость на порядки. Например, Ethereum и его блокчейн второго уровня унаследовали решения полной экономической безопасности и масштабируемой доступности данных и вскоре смогут обрабатывать десятки тысяч транзакций в секунду (TPS). Появляются новые цепочки, использующие параллелизм для обработки сотен тысяч транзакций в секунду. Совместные решения для секвенирования и мосты безопасности позволят приложениям, развернутым в разных доменах, безопасно и эффективно взаимодействовать. Достижения в области агрегирования доказательств с нулевым разглашением удешевят транзакции и позволят использовать новые типы вычислений вне цепочки и гибридные системы, которые сделают компромиссы в области безопасности более эффективными.
Поскольку все эти инфраструктурные инновации будут развиваться в течение следующих нескольких лет, нет никаких сомнений в том, что зрелые экосистемы блокчейнов смогут поддерживать очень высокую пропускную способность: от десятков тысяч TPS в секунду сегодня до чрезвычайно низких затрат на транзакцию в сотни. ТПС.
Дорога к прокси-интернету
Изображение выше представляет собой карту сокровищ, которая представляет три основных шага на пути к прокси-интернету.
Давайте рассмотрим их один за другим.
Улучшение текущих децентрализованных приложений
Первым шагом является улучшение текущих приложений блокчейна с помощью ИИ. ИИ уже играет роль в децентрализованных финансах (DeFi), которые на сегодняшний день являются самой популярной категорией приложений. Это принимает форму специализированных моделей, которые постоянно отслеживают состояние рынка и предпринимают конкретные действия. Например: торговые боты, боты-ликвидаторы, боты-маршрутизаторы, боты для статистического арбитража и, в более общем плане, боты, которые реализуют стратегии, предназначенные для извлечения прибыли (также известной как MEV) из торговых потоков пользователей.
Поскольку экономика блокчейна строится на нынешнем фундаменте DeFi, это естественная площадка для обсуждения возможностей использования искусственного интеллекта.
Улучшение DeFi
Протоколы блокчейна в настоящее время автоматизированы, но взаимодействие с ними очень ручное, иногда неуклюжее и часто неэффективное. У ИИ есть потенциал стать новым интерфейсом, соединяющим людей и внутрисетевые рынки при посредничестве интеллектуальных агентов. Есть как минимум три области, где существуют конкретные возможности для улучшения существующих протоколов.
Сопоставление намерений пользователя: пользователи взаимодействуют с агентами ИИ для общения, а иногда и для формирования/уточнения своих намерений, а ИИ сопоставляет их с серией сетевых действий, порученных ему пользователем. Намерения принимают форму цели и нескольких мер защиты, а действия могут представлять собой одну транзакцию или структурированный план, выполняемый в течение более длительного периода времени. Простой пример намерения:
«Я хочу получить X единиц токена Y по цене не выше Z Z» или
«Я хочу инвестировать Z долларов в месяц в проекты Ethereum Layer 2 в течение следующих шести месяцев» или
«Я хочу повторно застейкать свои $ETH в EigenLayer и делегировать их AVS с годовой процентной ставкой не менее X% и фактором риска не более Y%».
Хотя первый пример требует всего нескольких сделок, другие примеры требуют плана, плана выполнения нескольких сделок в рамках плана, нескольких потоков цен, прогнозных моделей риска и вознаграждения, а также контекстной информации.
Планирование действий и маршрутизация: инфраструктура для отправки транзакций в блокчейне Ethereum стала более зрелой и сложной. Теперь существуют разные маршруты, оптимизированные для разных желаний: безопасность, скорость, экономическая эффективность, конфиденциальность. Существует даже протокол, призванный упростить развертывание новых маршрутов. Подобно тому, что сегодняшние агрегаторы DEX делают для отдельных бирж, можно разработать более совершенные алгоритмы маршрутизации, которые также учитывают более широкий контекст торговой цепочки поставок и различные приложения. Особенно при планировании долгосрочных стратегий от имени пользователей или приложений уровня 2, приобретающих услуги по протоколам уровня 1, пространство для действий является значительным и расширяется по мере развертывания новых механизмов. Например, лучший план оптимизации портфеля пользователей может состоять в том, чтобы частично перераспределить их средства на более дешевый уровень 2 и реализовать свои инвестиции там.
Общие фонды и пулы активов: создавайте и управляйте фондами, в которых множество людей объединяют ресурсы, достигают целей, а затем делегируют выполнение агентам ИИ. Для этого необходимы аспекты согласования намерений и планирования действий, а также механизмы совместного владения, которые уникально может обеспечить блокчейн. Например, современной версии агента по сбору цифровых произведений искусства потребуются все эти возможности, а также преимущества более богатого контекста, предоставляемого LLM последнего поколения, как для синтеза предпочтений сообщества, так и для выявления активов, которые им соответствуют.
Во всех этих случаях у нас есть доминирующий человек или сообщество, передающее ценные действия в сети какому-то агенту, работающему вне сети. Поэтому существует большая потребность в гарантиях вывода. Этого можно добиться двумя способами:
Запустите прокси-сеть вне сети, со своими собственными предположениями о безопасности. Например, воспользуйтесь экономической безопасностью активов в якорной цепочке или экономической безопасностью ETH, сделав повторную ставку или запустив L1 со специально разработанными стимулами.
Используйте смарт-контракты в цепочке для разработки протоколов оркестровки агентов, которые требуют доказательств вывода для обеспечения достоверности операций. Этого можно достичь с помощью zkML (zk-доказательства) или opML (оптимистические доказательства). Обе области быстро развиваются, но opML — очень интересное решение для экономически безопасного крупномасштабного выполнения LLM, что сегодня невозможно или слишком затратно с использованием криптографически защищенных zk-доказательств.
Соглашение об обслуживании ИИ
Связанная категория — улучшение инфраструктуры протоколов с помощью автономных агентов, а не розничных приложений. Большинство приложений здесь похожи на продукты на основе агентов, созданные для традиционных бизнес-услуг, но эти агенты могут воспользоваться преимуществами открытости, живучести и богатства данных блокчейна.
Например, агенты, выступающие в качестве аудиторов/тестеров безопасности смарт-контрактов, агенты аналитики и автоматизированные службы управления финансами и рисками. Компании, ориентированные на Web3, уже предоставляют различные типы таких услуг, но достижения в области автономии агентов и доказательства вывода теперь открывают возможность децентрализации и устранения доверия от критически важных сервисов к операциям протокола.
Новой областью применения является управление контентом. С появлением децентрализованных социальных сетей, таких как Farcaster и Lens, появились новые возможности для автоматизации агентов и посреднического управления. Однако это требует создания новых механизмов для организации сотрудничества агентов, которое мы сейчас описываем.
Создать новый механизм агентского обслуживания
Мы можем использовать суперсилу блокчейна для создания надежных устройств фиксации для реализации новых приложений и новых рыночных механизмов, которые напрямую привлекают пользователей-агентов. Отсюда мы начнем рассматривать возможности координации множества агентов для предоставления новых услуг. Мы подробно обсуждали эту тему в нашей недавней статье, и здесь я хочу сосредоточиться на некоторых конкретных приложениях.
Рынок предсказаний с помощью ИИ
Самым интересным и конкретным применением в краткосрочной перспективе являются рынки предсказаний ИИ. DeFi открывает возможность торговать активами с длинным хвостом в блокчейне, такими как служебные токены небольших протоколов, которыми нельзя торговать на традиционных рынках, поскольку эксплуатационные расходы на инфраструктуру для их поддержки слишком высоки. Рынки прогнозов ИИ имеют потенциал сделать то же самое с активами со сверхдлинным хвостом. Результаты самых незначительных событий, которые волнуют людей, можно токенизировать и продавать. Чтобы эти рынки работали, им необходимо:
Эффективное обнаружение цен: включает значительную ликвидность и большие объемы для агрегирования информации.
Надежные рыночные решения: Рынки требуют заслуживающих доверия и эффективных решений.
ИИ может автоматизировать эти операции, поручая профессиональным торговым агентам запрашивать LLM для получения оценок вероятности событий, а затем делать ставки, как это было показано в недавних крупномасштабных соревнованиях. Также было предложено использовать протоколы многораундовых споров для автоматического разрешения рынка, используя LLM на ранних раундах и привлекая людей только в случаях, которые переходят на более поздние раунды.
Как только эти рынки заработают, они станут новым примитивом для оценки небольших неопределенностей с полной автономией, без опоры на центральную власть, которая может столкнуться с угрозами безопасности или предвзятостью. На этой основе могут быть построены различные приложения: микрострахование, финансовые продукты, модерация контента в децентрализованных социальных сетях, фильтрация спама и т. д.
Обеспечение надежной и эффективной маршрутизации для специализированных моделей.
Сегодня большинство взаимодействий человека и искусственного интеллекта изолированы в закрытых средах с общими моделями, будь то закрытые «пограничные» модели (тяжелые модели) или модели с открытым весом (легкие модели). Однако ранний успех GPT Store и агрегаторов указывает на мир, в котором вышеупомянутая интерактивная модель является лишь точкой входа в обширное предложение GPT с возможностями и опытом агентства (т. е. мы скоро перейдем от объяснения правил покер для игры в покер, от планирования до бронирования всей поездки).
В этом мире существует очевидная необходимость эффективной маршрутизации пользовательских сеансов к специализированной модели, которая лучше всего соответствует их целям. Когда агенты проводят транзакции от имени пользователей, от пользователей услуг можно получить значительную выгоду. Будь то сторона маршрутизатора/посредника (извлечение арендной платы) или сторона модели конечной точки (ложноположительные результаты/производительность для получения большего трафика), существует стимул для извлечения ценности. Таким образом, существует очевидная потребность в надежном механизме маршрутизации и рынке, на котором поставщики услуг будут конкурировать за удовлетворение предпочтений пользователей. Это будущая область применения, которая меня очень радует.
Создавайте строительные блоки для новых рынков
По мере того, как будет развернуто больше агентов со специальными навыками и накоплена история в цепочке, можно будет разработать строительные блоки более надежной инфраструктуры. Например, протоколы обнаружения агентов, включая репутацию на основе прошлых результатов и рейтингов агентов, автоматическое назначение ставок для микросервисов на основе прогнозируемых результатов и многое другое.
Это итеративный процесс, на полную реализацию которого потребуются годы, при этом новые итерации коммуникаций, репутации и инфраструктуры обмена будут развиваться по мере создания каждой новой волны протоколов прокси-сервисов. Конечной целью станет максимально эффективная система цифровых механизмов координации, чрезвычайно удобная и безрентная, которая станет основой постоянно растущей доли мировой экономики. В конечном счете, поскольку возможности агентов продолжают расти, а все больше реальных действий автоматизируется, мы можем ожидать, что большинство социально-экономических транзакций будет осуществляться в этой инфраструктуре.
Расширение совместного владения и управления
При достижении масштаба решающее значение приобретет решение таких вопросов, как совместное владение, распределение справедливой стоимости и управление системами производства интеллектуальных агентов. Блокчейн обеспечивает основу для реализации этого решения. Сегодня мы находимся на ранних стадиях экспериментов, но уже появляются некоторые интересные модели. У нас есть две крайности:
Прямое владение и минимальное управление: это модель, в которой управление протоколом сведено к минимуму, подобно Биткойну. Протокол минимален и относительно фиксирован. Механизм владения прокси-активами/ресурсами прост: прокси-активы принадлежат непосредственно их создателям и накапливают стоимость пропорционально их использованию. Существует собственный сетевой токен, который можно использовать просто как утилиту, оплату услуг и как ценный капитальный актив для вознаграждения за вклад.
Совместное владение и управление DAO. Другая крайность — это более богатый протокол, больше похожий на то, что мы видим сегодня на Ethereum. Существует обширная спецификация протокола, параметры которой можно изменить посредством явного процесса управления. Собственные токены могут использоваться для управления и имеют более богатые механизмы стимулирования, которые обеспечивают совместное владение различными компонентами системы.
Первый похож на то, с чем экспериментирует Морфеус, а второй — на Оласа, обе являются ранними попытками построения автономной агентной экономики. Мы все еще находимся на ранних стадиях разработки этих новых типов агентных протоколов, и появятся новые приложения и новые возможности, которые могут изменить структуру моделей стимулирования и собственности. Это всего лишь два совершенно разных примера, которые иллюстрируют широкий спектр решений, доступных разработчикам протоколов. Наконец, обратите внимание, что аналогичные проблемы существуют и на других уровнях стека ИИ, помимо агентской экономики, и аналогичные решения могут использоваться для стимулирования обучения ИИ, предоставления данных и инфраструктурных услуг.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Обновление парадигмы шифрования и интеграции искусственного интеллекта: создание новой эры прокси-Интернета
Автор: Давиде Крапис
Составил: Deep Wave TechFlow
В последние месяцы в центре внимания оказалась тема «крипто × AI (пересечение криптовалюты и искусственного интеллекта)» или «крипто + AI» (криптовалютная инфраструктура, усиленная искусственным интеллектом). Многие люди в сообществе блокчейнов в восторге от этого, некоторые настроены скептически или еще не убеждены, а некоторые его создают. Проекты реального времени на стыке блокчейна и искусственного интеллекта развиваются, и появляется множество новых проектов.
В течение прошлого года я проводил исследования в этой области, в частности, в отношении агентов искусственного интеллекта, работающих на инфраструктуре блокчейна. Некоторые из наших коллег из Ethereum Foundation, Flashbots и DeepMind, среди прочих, сформировали исследовательскую группу. Мы продолжаем расширять границы прикладных исследований, чтобы понять и протестировать, какие типы приложений-агентов ИИ лучше всего подходят для блокчейна и какая новая инфраструктура нам нужна для их поддержки.
В этой статье я буду утверждать, что интеграция инфраструктуры блокчейна и агентов искусственного интеллекта желательна и приведет к созданию Интернета агентов: обновления до текущей парадигмы взаимосвязей с расширенными стимулами и современной криптографией, что позволит нам воспользоваться преимуществами экономика, основанная на агентах искусственного интеллекта с беспрецедентной безопасностью, эффективностью и потенциалом для сотрудничества.
Затем я обсужу путь к достижению этой цели. Я сосредоточусь на краткосрочных вариантах использования и приложениях, некоторые из которых уже проектируются и разрабатываются. Я расскажу об их ограничениях и потенциальных улучшениях, а также о необходимых исследованиях в области ИИ и блокчейна, чтобы открыть новые варианты использования в среднесрочной перспективе.
Блокчейн как серверная часть прокси-интернета
Позвольте мне начать с того, что стиль этой аргументации будет спекулятивным, но прагматичным. Блокчейн и искусственный интеллект — две наиболее быстро развивающиеся технологии за последнее десятилетие. Оба оказали глубокое влияние на структуру Интернета и человеческого общества. Поэтому, чтобы составить осмысленное видение того, как эти технологии будут развиваться и взаимодействовать, требуются некоторые предположения. Однако, хотя закон расширения ясно указывает на быстрое улучшение, я бы избегал долгосрочных спекуляций по поводу ОИИ. (Несмотря на всю недавнюю шумиху, я думаю, что мы относительно далеки от автономных самосовершенствующихся ИИИ, и неясно, какую форму они примут.)
Я сосредоточусь на краткосрочном и среднесрочном будущем, в котором искусственный интеллект примет форму человеческих помощников и агентов. В этой форме искусственный интеллект — это инструмент, который служит человечеству, облегчая выполнение человеческой деятельности или выполняя новые виды деятельности, которые служат человечеству.
Рисунок 1. Слева: Концептуальная временная шкала эволюции искусственного интеллекта по мере увеличения производительности. Справа: Блок-схема деятельности человека и деятельности различных форм искусственного интеллекта.
На протяжении многих лет помощники существовали в различных формах, и недавние достижения в области LLM позволяют предположить, что новое поколение агентов искусственного интеллекта будет более способным, чем раньше, и будет быстро развиваться. Вот мое рабочее определение агента ИИ:
Компьютерная программа, которая взаимодействует с миром. Он воспринимает окружающую среду с помощью датчиков (входные данные), обрабатывает данные автономно (прогнозирование и планирование) и предпринимает действия для достижения целей (действие).
Агенты могут быть ограничены и учиться у окружающей среды. Сегодня агенты часто специализируются на определенных типах ввода и определенных типах действий. Например, чат-бот (такой как ChatGPT) принимает текстовое приглашение в качестве входных данных, может использовать какой-либо инструмент для генерации ответа и отвечает текстовым выводом. Торговые роботы, с другой стороны, принимают прошлые состояния рынка в качестве входных данных, прогнозируют будущие состояния рынка и оптимальные действия и совершают сделки. Агенты могут быть разных типов (например, чат-бот — это LLM, а торговый бот — это небольшой RL-агент), а также их можно комбинировать для выполнения задач. В будущем мы можем обнаружить общую архитектуру, которую можно будет обучить для большинства случаев использования.
Блокчейн обладает уникальными и желательными характеристиками
Публичные блокчейны обладают уникальным набором характеристик, которые делают их хорошо подходящими для общения и взаимодействия агентов искусственного интеллекта. Позже мы будем утверждать, что они образуют один из лучших серверов для поддержки ИИ агентов.
Мы можем противопоставить это традиционному Интернету, в котором есть только децентрализация. Протоколы базового уровня, такие как TCP/IP или SMTP, открыты, но почти все приложения, созданные на их основе, являются проприетарными. Это делает Интернет менее компонуемым, что, по нашему мнению, является ключевым свойством для разработки протоколов взаимодействия агентов. Кроме того, в Интернете полностью отсутствуют стимулы и современная криптография на уровне протокола.
Далее мы представляем идеальную экономическую модель, в которой люди и агенты сотрудничают, и показываем, что она требует полного набора функций, предоставляемых протоколами блокчейна.
Преимущества блокчейна для агентов ИИ
Перенесемся на несколько лет вперед. Предположим, мы достигнем эпохи, когда агенты ИИ смогут выполнять большое количество человеческой деятельности и иметь достаточные возможности принятия решений и планирования. Они также могут выполнять задачи автономно, возможно, в сотрудничестве с другими агентами. Агенты широко распространены в обществе и осуществляют деятельность, потенциально имеющую высокую ценность для людей, будь то социальную или финансовую.
Вот некоторые свойства/желания, которые мы хотим, чтобы эти агентные системы искусственного интеллекта и их взаимодействие с людьми имели, а также то, как блокчейн может сделать это возможным.
Системные требования для агента
Человеческое желание
Краткое введение в цепочку поставок ИИ
Стоит отметить, что помимо связи и совместимости инфраструктура блокчейна также может принести пользу всей цепочке поставок производства моделей (сбор данных, обработка данных, обучение, тонкая настройка). Многие приложения находятся в стадии разработки, включая многочисленные протоколы сбора данных и рынки вычислений. Они являются важной частью децентрализованного стека ИИ, но мы не будем их здесь обсуждать.
Глобальное регулирование и управление
Блокчейн предоставляет множество протоколов, в которых можно доверять широкому спектру правил и проверок. На мой взгляд, это уникальная возможность для глобального регулирования рынков и приложений ИИ, позволяющая упростить аудит и проверку соответствия. Прозрачность протоколов также позволяет легко выявлять отклонения и вносить корректирующие исправления в режиме реального времени, что невозможно в устаревших системах.
Риски и затраты на инфраструктуру блокчейна
Открытость не всегда желательна при обучении агентов ИИ принимать чувствительные и эффективные решения. Например, внедрение модели открытого веса для принятия решений по страхованию может выявить уязвимости модели и повысить вероятность атак/эксплуатации.
Одним из решений может быть использование современной криптографии, чтобы сохранить конфиденциальность агента, но его действия публичны. Однако состязательные атаки машинного обучения по принципу «черного ящика» по-прежнему возможны, и в целом криптографические схемы для безопасных, но проверяемых вычислений машинного обучения являются дорогостоящими, что увеличивает и без того дорогостоящий процесс обучения. Это одно из важнейших направлений исследований на стыке безопасности ИИ и блокчейна. Нам необходимо сделать это технически и экономически осуществимым на практике. Одно из недавних нововведений — оптимистические доказательства для вычислений на основе машинного обучения, о которых я расскажу ниже.
Другой риск, который обсуждался, заключается в том, что оракулы на основе LLM снижают порог развертывания, что позволяет правильно распределять стимулы к потенциально вредным действиям в реальном мире. Сегодня это пока невозможно, но необходимо провести дополнительные исследования о том, как обеспечить положительные варианты использования и как обнаружить и предотвратить вредное поведение.
Системы на основе блокчейна могут расти в соответствии со спросом
Вопрос, который часто возникает в умах людей, незнакомых с текущим состоянием блокчейн-систем, заключается в том, готовы ли они выдержать нагрузку, связанную с возросшей активностью пользователей.
Это было в центре внимания исследований и разработок в области блокчейна, по крайней мере, последние пять лет, и сегодня мы находимся на переломном моменте, когда многие решения появляются в сети и повышают масштабируемость на порядки. Например, Ethereum и его блокчейн второго уровня унаследовали решения полной экономической безопасности и масштабируемой доступности данных и вскоре смогут обрабатывать десятки тысяч транзакций в секунду (TPS). Появляются новые цепочки, использующие параллелизм для обработки сотен тысяч транзакций в секунду. Совместные решения для секвенирования и мосты безопасности позволят приложениям, развернутым в разных доменах, безопасно и эффективно взаимодействовать. Достижения в области агрегирования доказательств с нулевым разглашением удешевят транзакции и позволят использовать новые типы вычислений вне цепочки и гибридные системы, которые сделают компромиссы в области безопасности более эффективными.
Поскольку все эти инфраструктурные инновации будут развиваться в течение следующих нескольких лет, нет никаких сомнений в том, что зрелые экосистемы блокчейнов смогут поддерживать очень высокую пропускную способность: от десятков тысяч TPS в секунду сегодня до чрезвычайно низких затрат на транзакцию в сотни. ТПС.
Дорога к прокси-интернету
Изображение выше представляет собой карту сокровищ, которая представляет три основных шага на пути к прокси-интернету.
Давайте рассмотрим их один за другим.
Улучшение текущих децентрализованных приложений
Первым шагом является улучшение текущих приложений блокчейна с помощью ИИ. ИИ уже играет роль в децентрализованных финансах (DeFi), которые на сегодняшний день являются самой популярной категорией приложений. Это принимает форму специализированных моделей, которые постоянно отслеживают состояние рынка и предпринимают конкретные действия. Например: торговые боты, боты-ликвидаторы, боты-маршрутизаторы, боты для статистического арбитража и, в более общем плане, боты, которые реализуют стратегии, предназначенные для извлечения прибыли (также известной как MEV) из торговых потоков пользователей.
Поскольку экономика блокчейна строится на нынешнем фундаменте DeFi, это естественная площадка для обсуждения возможностей использования искусственного интеллекта.
Улучшение DeFi
Протоколы блокчейна в настоящее время автоматизированы, но взаимодействие с ними очень ручное, иногда неуклюжее и часто неэффективное. У ИИ есть потенциал стать новым интерфейсом, соединяющим людей и внутрисетевые рынки при посредничестве интеллектуальных агентов. Есть как минимум три области, где существуют конкретные возможности для улучшения существующих протоколов.
Во всех этих случаях у нас есть доминирующий человек или сообщество, передающее ценные действия в сети какому-то агенту, работающему вне сети. Поэтому существует большая потребность в гарантиях вывода. Этого можно добиться двумя способами:
Соглашение об обслуживании ИИ
Связанная категория — улучшение инфраструктуры протоколов с помощью автономных агентов, а не розничных приложений. Большинство приложений здесь похожи на продукты на основе агентов, созданные для традиционных бизнес-услуг, но эти агенты могут воспользоваться преимуществами открытости, живучести и богатства данных блокчейна.
Например, агенты, выступающие в качестве аудиторов/тестеров безопасности смарт-контрактов, агенты аналитики и автоматизированные службы управления финансами и рисками. Компании, ориентированные на Web3, уже предоставляют различные типы таких услуг, но достижения в области автономии агентов и доказательства вывода теперь открывают возможность децентрализации и устранения доверия от критически важных сервисов к операциям протокола.
Новой областью применения является управление контентом. С появлением децентрализованных социальных сетей, таких как Farcaster и Lens, появились новые возможности для автоматизации агентов и посреднического управления. Однако это требует создания новых механизмов для организации сотрудничества агентов, которое мы сейчас описываем.
Создать новый механизм агентского обслуживания
Мы можем использовать суперсилу блокчейна для создания надежных устройств фиксации для реализации новых приложений и новых рыночных механизмов, которые напрямую привлекают пользователей-агентов. Отсюда мы начнем рассматривать возможности координации множества агентов для предоставления новых услуг. Мы подробно обсуждали эту тему в нашей недавней статье, и здесь я хочу сосредоточиться на некоторых конкретных приложениях.
Рынок предсказаний с помощью ИИ
Самым интересным и конкретным применением в краткосрочной перспективе являются рынки предсказаний ИИ. DeFi открывает возможность торговать активами с длинным хвостом в блокчейне, такими как служебные токены небольших протоколов, которыми нельзя торговать на традиционных рынках, поскольку эксплуатационные расходы на инфраструктуру для их поддержки слишком высоки. Рынки прогнозов ИИ имеют потенциал сделать то же самое с активами со сверхдлинным хвостом. Результаты самых незначительных событий, которые волнуют людей, можно токенизировать и продавать. Чтобы эти рынки работали, им необходимо:
ИИ может автоматизировать эти операции, поручая профессиональным торговым агентам запрашивать LLM для получения оценок вероятности событий, а затем делать ставки, как это было показано в недавних крупномасштабных соревнованиях. Также было предложено использовать протоколы многораундовых споров для автоматического разрешения рынка, используя LLM на ранних раундах и привлекая людей только в случаях, которые переходят на более поздние раунды.
Как только эти рынки заработают, они станут новым примитивом для оценки небольших неопределенностей с полной автономией, без опоры на центральную власть, которая может столкнуться с угрозами безопасности или предвзятостью. На этой основе могут быть построены различные приложения: микрострахование, финансовые продукты, модерация контента в децентрализованных социальных сетях, фильтрация спама и т. д.
Обеспечение надежной и эффективной маршрутизации для специализированных моделей.
Сегодня большинство взаимодействий человека и искусственного интеллекта изолированы в закрытых средах с общими моделями, будь то закрытые «пограничные» модели (тяжелые модели) или модели с открытым весом (легкие модели). Однако ранний успех GPT Store и агрегаторов указывает на мир, в котором вышеупомянутая интерактивная модель является лишь точкой входа в обширное предложение GPT с возможностями и опытом агентства (т. е. мы скоро перейдем от объяснения правил покер для игры в покер, от планирования до бронирования всей поездки).
В этом мире существует очевидная необходимость эффективной маршрутизации пользовательских сеансов к специализированной модели, которая лучше всего соответствует их целям. Когда агенты проводят транзакции от имени пользователей, от пользователей услуг можно получить значительную выгоду. Будь то сторона маршрутизатора/посредника (извлечение арендной платы) или сторона модели конечной точки (ложноположительные результаты/производительность для получения большего трафика), существует стимул для извлечения ценности. Таким образом, существует очевидная потребность в надежном механизме маршрутизации и рынке, на котором поставщики услуг будут конкурировать за удовлетворение предпочтений пользователей. Это будущая область применения, которая меня очень радует.
Создавайте строительные блоки для новых рынков
По мере того, как будет развернуто больше агентов со специальными навыками и накоплена история в цепочке, можно будет разработать строительные блоки более надежной инфраструктуры. Например, протоколы обнаружения агентов, включая репутацию на основе прошлых результатов и рейтингов агентов, автоматическое назначение ставок для микросервисов на основе прогнозируемых результатов и многое другое.
Это итеративный процесс, на полную реализацию которого потребуются годы, при этом новые итерации коммуникаций, репутации и инфраструктуры обмена будут развиваться по мере создания каждой новой волны протоколов прокси-сервисов. Конечной целью станет максимально эффективная система цифровых механизмов координации, чрезвычайно удобная и безрентная, которая станет основой постоянно растущей доли мировой экономики. В конечном счете, поскольку возможности агентов продолжают расти, а все больше реальных действий автоматизируется, мы можем ожидать, что большинство социально-экономических транзакций будет осуществляться в этой инфраструктуре.
Расширение совместного владения и управления
При достижении масштаба решающее значение приобретет решение таких вопросов, как совместное владение, распределение справедливой стоимости и управление системами производства интеллектуальных агентов. Блокчейн обеспечивает основу для реализации этого решения. Сегодня мы находимся на ранних стадиях экспериментов, но уже появляются некоторые интересные модели. У нас есть две крайности:
Первый похож на то, с чем экспериментирует Морфеус, а второй — на Оласа, обе являются ранними попытками построения автономной агентной экономики. Мы все еще находимся на ранних стадиях разработки этих новых типов агентных протоколов, и появятся новые приложения и новые возможности, которые могут изменить структуру моделей стимулирования и собственности. Это всего лишь два совершенно разных примера, которые иллюстрируют широкий спектр решений, доступных разработчикам протоколов. Наконец, обратите внимание, что аналогичные проблемы существуют и на других уровнях стека ИИ, помимо агентской экономики, и аналогичные решения могут использоваться для стимулирования обучения ИИ, предоставления данных и инфраструктурных услуг.