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

La realtà che i tecnologi Web3 si trovano ad affrontare quando cercano di immaginare l'adattamento dei runtime Web3 alle tecnologie di intelligenza artificiale generativa è un'enorme discrepanza in termini di requisiti di dati e di calcolo. I carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa sono progettati per essere computazionalmente intensivi, in esecuzione su GPU altamente parallelizzabili. I runtime Blockchain sono piuttosto limitati in termini di capacità di dati e di calcolo.

Jesus Rodriguez è il CEO di IntoTheBlock.

Allo stesso tempo, Web3 ha un disperato bisogno di incorporare capacità di IA generativa per raggiungere le alternative di Web 2. La domanda ovvia diventa quindi: come si materializzerebbe l'integrazione di IA generativa e Web3?

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

Qui vorrei approfondire due punti chiave:

• Perché la maggior parte delle funzionalità Web3 apporta solo vantaggi marginali all'attuale ondata di soluzioni di intelligenza artificiale generativa.
• Perché gli agenti autonomi rappresentano l' ONE tendenza nell'intelligenza artificiale generativa in grado di incorporare funzionalità Web3.

La discrepanza

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

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

• Una nuova generazione di tecnologie Web3 che sfrutteranno le capacità dell'intelligenza artificiale generativa.
• Soluzioni di intelligenza artificiale generativa che potrebbero incorporare tecnologie blockchain.

Il primo vettore è piuttosto sconcertante. Da ONE lato, possiamo chiaramente immaginare una nuova generazione di protocolli DeFi o runtime blockchain che incorporeranno capacità intelligenti alimentate dall'intelligenza artificiale generativa. Dall'altro lato, quei casi d'uso sono molto nascenti o quasi inesistenti.

La seconda categoria offre un set più ampio di opportunità ma è ugualmente impegnativa. Psicologicamente, è molto allettante provare ad adattare le moderne capacità Web3 come il calcolo a conoscenza zero a Stacks decentralizzati per soluzioni di IA generativa. T dovrebbe sorprendere che stiamo assistendo a un numero crescente di Stacks a conoscenza zero (zk) o decentralizzati per l'IA generativa. Sebbene certamente interessanti, queste soluzioni sembrano piuttosto incompatibili con l'attuale ondata di Stacks di IA generativa.

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

Colmare il divario tra l'IA generativa e le tecnologie Web3 richiede più di una corrispondenza di capacità tecnologiche; richiede che queste capacità siano adatte agli attuali casi d'uso in entrambi gli Stacks Tecnologie . In tal senso, c'è una tendenza in HOT nell'IA generativa che sembra un candidato perfetto per gli Stacks Web3.

Entrano in gioco gli agenti semi-autonomi

Se Seguici lo spazio dell'IA generativa, probabilmente vi sarete imbattuti in progetti come AutoGPT, BabyAGI o gli appena annunciati OpenAI GPT, che si basano su capacità di agenti semi-autonomi. La versione più semplice di agenti semi-autonomi è costituita da modelli intelligenti in grado di ragionare attraverso attività astratte, formulare ed eseguire piani in un dato ambiente.

Si consideri 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 informazioni appropriate, riassumere le informazioni utilizzando un ampio modello linguistico e distribuirle a diverse parti. Gli agenti semi-autonomi potenziano i modelli di base con capacità come memoria, integrazione di strumenti, guardrail di sicurezza e molte altre.

Negli ultimi mesi, gli agenti semi-autonomi sono passati dall'essere un argomento di ricerca oscuro a ONE delle tendenze più in voga nell'intelligenza artificiale generativa. La natura semi-autonoma di questa Tecnologie è esattamente ciò che la rende uno scenario ideale per i runtime blockchain. Nello 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 le applicazioni degli agenti semi-autonomi devono affrontare:

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 runtime della blockchain possono fungere da sistema di registrazione per tali piani e decisioni.

2) Coordinamento decentralizzato: ONE degli obiettivi finali degli agenti semi-autonomi è che possano collaborare per raggiungere un obiettivo specifico. Questo livello di collaborazione richiede un coordinamento decentralizzato, che è perfetto per le 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) Parapetti:Una volta che gli agenti iniziano a compiere azioni in modo semi-autonomo, l'idea di creare delle barriere di protezione attorno a loro per limitare il potenziale impatto di tali azioni diventa sempre più rilevante. Gli smart contract rappresentano un meccanismo ideale per stabilire barriere di protezione immutabili attorno agli agenti. Immagina un agente in grado di prendere decisioni finanziarie in base a una richiesta di credito, protetto da uno smart contract che assicura 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 strato economico chiave per gli agenti semi-autonomi. Prendiamo l'esempio di un agente che può generare materiali di marketing per un prodotto specifico utilizzando costosi modelli di generazione di immagini. In tale scenario, gli agenti possono ricevere pagamenti tramite Cripto ed eseguire la funzione in modo autonomo.

Perché agenti semi-autonomi?

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

Il punto diventa quindi trovare le vere sfide nell'IA generativa che possono essere affrontate con le tecnologie blockchain. Con "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 adatti ai runtime blockchain. La tendenza sta diventando ampiamente accettata come ONE delle prossime WAVES nell'IA generativa e ci sono sfide reali in termini di trasparenza, coordinamento e sicurezza che sembrano adatte alle blockchain. Che questa 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'IA generativa e le blockchain.