Группа экспертов Hack Seasons Singapore исследует будущее агентов ИИ, децентрализованных вычислений и управления на основе блокчейна

В начале октября, Конференция Hack Seasons В Сингапуре собрались технологи, инвесторы и новаторы со всего мира, чтобы обсудить будущее блокчейна и искусственного интеллекта. Одним из самых ожидаемых событий на главной сцене стала панельная дискуссия «Искусственный интеллект в цепочке: готовы ли протоколы мыслить самостоятельно?», организованная Томер Шарони , Генеральный директор Адресный . 

Панель featured высококлассный состав, включая Евгений Пономарев Соучредитель Плотность потока , Майкл Генрих , Основатель 0G , Джек Коллиер , CGO io.net и Кларк Александр , главный специалист по искусственному интеллекту в Аргентум ИИ . В ходе дискуссии было проведено глубокое исследование того, как пересечение Web3 и ИИ может сформировать цифровой ландшафт в ближайшие годы.

Беседа началась с обсуждения текущего практического применения агентов ИИ в производственной сфере, а также вариантов использования, которые остаются перспективными или вряд ли будут реализованы. Участники дискуссии подчеркнули широкий спектр практических применений агентов ИИ, отметив, что этот термин обычно относится к использованию больших языковых моделей (LLM) в автоматизации бизнеса. Во многих случаях агенты ИИ работают без диалогового интерфейса, выполняя такие задачи, как поддержка клиентов, автоматизация продаж, сбор данных и профилирование. Хотя эти приложения уже широко распространены, долгосрочной целью остается создание агентов ИИ, способных мыслить подобно человеку. В настоящее время архитектура существующих моделей не может воспроизвести интеллект на уровне человеческого.

Докладчики подчеркнули, что агенты ИИ наиболее эффективны при автоматизации задач на уровне операционной системы. Модели обучались на артефактах, созданных людьми на протяжении тысячелетий, но полный спектр человеческого творчества и инноваций выходит далеко за рамки документированных данных. В результате творческая работа, генерация идей, управление и администрирование останутся прерогативой человека в обозримом будущем. Участники дискуссии сошлись во мнении, что как минимум в течение следующих пятидесяти лет человек будет продолжать играть важнейшую роль в этих процессах.

В ходе обсуждения также обсуждалось, как ИИ-агенты в настоящее время используются преимущественно в качестве внутренних инструментов. ИИ может предоставлять релевантный контекст, позволяющий людям принимать более обоснованные решения и повышать креативность в автономных системах.

Хотя для некоторых конечной целью является искусственный интеллект общего назначения (ИИО), участники дискуссии признали существенные физические и концептуальные ограничения существующих программ магистратуры права (LLM). Однако докладчики не исключили возможности появления будущих алгоритмов, которые будут мыслить иначе или более по-человечески, отметив, что некоторые разработчики активно изучают эти подходы.

Эксперты изучают торговых агентов на основе ИИ, децентрализованные вычисления, данные в цепочке и управление с помощью графических процессоров в будущем криптовалют и ИИ

Ключевой темой, обсуждавшейся в ходе дискуссии, стали торговые ИИ-агенты. В сфере криптовалют стремительно развиваются протоколы и кошельки для самостоятельной торговли, призванные приносить прибыль пользователям.

Участники дискуссии отметили, что торговля криптовалютой работает аналогично торговле на рынке Форекс. Если несколько ИИ-агентов запрограммированы на разные торговые стратегии, они могут торговать друг против друга. Однако, если их стратегии сильно коррелируют, система может рухнуть, что приведет к появлению одного доминирующего победителя, а другие понесут убытки. Во многих отношениях динамика торговли ИИ-агентов отражает рыночную.

Другие докладчики подчеркнули, что, согласно исследованиям, большинство торговых агентов на основе ИИ по-прежнему уступают людям. Участники дискуссии согласились с тем, что ИИ-агенты остаются неэффективными, поскольку не способны предвидеть новые тенденции или самостоятельно разрабатывать новые стратегии.

Децентрализованные вычисления стали ещё одной важной темой обсуждения. Участники дискуссии пояснили, что для тех, кто планирует построить крупные сети на базе графических процессоров, децентрализованные вычисления предлагают альтернативу облачным сервисам, таким как AWS или Google Cloud. Ключевая задача — убедить крупные предприятия, такие как компании из списка Fortune 500, внедрить децентрализованные сети на базе графических процессоров в дополнение к традиционной облачной инфраструктуре.

Докладчики отметили, что некоторым компаниям требуются чрезвычайно мощные графические процессоры для масштабируемой работы. Если поставщики децентрализованных решений не смогут предоставить оборудование такого уровня, они не смогут привлечь корпоративных клиентов. Кроме того, внедрение на корпоративном уровне часто зависит от наличия сертификатов безопасности, которых у децентрализованных протоколов может не быть. Без этих сертификатов у компаний нет уверенности в том, что конфиденциальные данные останутся защищенными.

Несмотря на эти трудности, другие докладчики утверждали, что децентрализованные системы обладают неотъемлемыми преимуществами доверия. Механизмы стейкинга позволяют участникам поддерживать предоставляемые ими ресурсы, обеспечивая своего рода подотчётность. В настоящее время одной из основных статей расходов на ИИ являются вычисления, отчасти потому, что компании вынуждены получать ресурсы от гиперскейлеров, что часто приводит к неполной загрузке оборудования — иногда всего на 10–15%. Децентрализованные сети позволяют эффективно монетизировать свободные мощности графических процессоров, при этом потребители платят только за то, что используют.

В ходе дискуссии также обсуждался растущий интерес к размещению данных в блокчейне для обеспечения их происхождения, контроля и проверяемости. Участники дискуссии обсудили, смогут ли блокчейны в конечном итоге обеспечить эффективное и безопасное обучение автономных моделей искусственного интеллекта.

В заключение дискуссионная группа обсудила вопросы управления в сфере искусственного интеллекта и графических процессоров, а также подняла вопросы о том, кто будет контролировать поставки графических процессоров в будущем и как это повлияет на экономику в целом.