Catatan: Kutipan berikut berasal dari buletin tentang topik kecerdasan buatan yang diterbitkan oleh Lyn Alden pada bulan Agustus, yang melibatkan bagian-bagian yang berkaitan dengan Bitcoin. Karena keterbatasan ruang atau alasan lain, beberapa detail atau informasi mungkin tidak sepenuhnya diterjemahkan atau dihapus. Sebaiknya pembaca merujuk pada teks asli ketika membaca artikel ini untuk mendapatkan informasi lebih lengkap.
**Apa mata uang terbaik untuk AI? **
Bentuk mata uang manakah yang terbaik untuk agen AI? Berdasarkan apa yang saya lihat sejauh ini, menurut saya Bitcoin adalah jawaban utama.
Di masa depan di mana pembayaran antara manusia dan mesin akan terjadi dalam jumlah besar, mata uang digital sumber terbuka tentu saja cocok.
Agen AI dapat membuat dompet bitcoin/mata uang kripto, mendapatkan dana, dan membelanjakan dana.
AI dapat memulai dari awal, diberi tugas, atau sekadar "memutuskan" untuk menyelesaikan suatu tugas. Saat mengevaluasi cara terbaik untuk menyelesaikan suatu tugas, ia menentukan bahwa layanan berbayar tertentu bermanfaat atau penting untuk tugas tersebut. Jadi ia menghasilkan dompet Bitcoin/Lightning (tidak seperti rekening bank, yang tidak memerlukan izin karena bersifat open source), lalu meyakinkan pembuatnya untuk memberikan dana, atau mendapatkan uang secara online (mungkin Posting beberapa konten pintar di Nostr dan mendapatkan tip). Kini, dengan adanya dana tersebut, pihaknya bisa membiayai kebutuhannya.
Mata uang asli digital sumber terbuka yang efisien dapat digunakan lebih cepat, tanpa izin, dan dapat melakukan transaksi yang lebih kecil (transaksi mikro) dibandingkan mata uang legal yang ada, sehingga memberikan lebih banyak kemungkinan untuk pembayaran mesin-mesin dan pembayaran manusia-mesin. Ini adalah bentuk mata uang alami yang digunakan oleh agen AI.
Tren ini terus berlanjut. Pada akhir Juni, perusahaan Bitcoin Fedi dan Stak bermitra untuk menyelenggarakan hackathon AI. Fedi dan Stak memanggil semua pengembang, pembangun, dan pionir yang percaya dalam memberdayakan masyarakat dan komunitas dengan teknologi melalui Bitcoin, Lightning Network, dan Fedimint: Bergabunglah dengan kami dan bantu demokratisasi kecerdasan buatan dengan Bitcoin, Lightning Network, dan Fedimint.
Pada awal Juli, Lightning Labs (penyedia infrastruktur utama Lightning Network) mengumumkan serangkaian alat pengembang baru untuk mendukung persimpangan Bitcoin + AI yang sedang berkembang ini.
Secara singkat, ada dua aspek utama alat Lightning Labs:
Lebih mudah membangun agen AI yang dapat menyimpan dan menggunakan Bitcoin untuk menyelesaikan tugas;
Menggunakan Lightning Network dan kode status "HTTP 402 Payment Required" yang sudah lama ada memudahkan pembayaran komputasi intensif sumber daya per penggunaan.
Untuk melihat aksinya, Anda dapat menonton video berdurasi dua menit yang dibagikan oleh CTO Lightning Labs Olaoluwa Osuntokun.
Tautan:
Dalam video tersebut, seorang pengguna (Kody Low, pengembang dan kepala dukungan produk di Fedi) meminta GPT-4 untuk menulis kode untuknya dan membayarnya per pertanyaan (~$0,01 per pertanyaan) menggunakan Lightning. Ironisnya, kode yang dia minta untuk ditulis oleh AI persis seperti yang telah dia tunjukkan sebagai layanan yang berfungsi: kemampuan untuk membayar panggilan API menggunakan Lightning Network.
Secara khusus, Kody bertanya kepada AI: "Bagaimana cara membuat proksi terbalik untuk membayar panggilan API saya menggunakan Lightning Network? Gunakan backend LND dan tulis proksi terbalik untuk saya di golang. " Dia kemudian membayar permintaan pembayaran Lightning Network. AI memahami permintaan tersebut, menerima pembayaran, dan memberikan kode yang terorganisir dengan baik dan beranotasi untuk menjawab pertanyaan. Kody kemudian memintanya untuk menulis ulang kode tersebut menggunakan bahasa pemrograman karat, bukan golang, dan membayar lagi. AI menulis ulang kode tersebut dan menjelaskan secara lebih rinci dalam bahasa Inggris bagian mana dari kode tersebut yang berfungsi dan memperjelas garis besar dasar program, namun untuk versi yang diterapkan sepenuhnya, perlu menyertakan lebih banyak penanganan kesalahan dan seluk-beluk lainnya, namun ini adalah dasarnya garis besar programnya. Kody kemudian mengucapkan terima kasih dan mengatakan AI dan Lightning Network adalah pasangan yang hebat dan membayar lagi. AI mengatakan Kody Sama-sama, setuju bahwa AI dan Lightning Network adalah teknologi canggih yang bersama-sama dapat menciptakan solusi canggih.
Saya pribadi telah menguji salah satu program ini dan saya dapat menggunakan ChatGPT di ponsel saya tanpa berlangganan dan membayar setara dengan satu atau dua sen di Lightning untuk mengajukan pertanyaan, harganya berfluktuasi secara dinamis berdasarkan per pertanyaan, mungkin Tergantung pada beberapa algoritma penawaran dan permintaan yang berjalan di latar belakang.
Sekadar iseng, saya menanyakan kepada ChatGPT beberapa contoh situasi di mana agen AI mungkin perlu membayar manusia. Inilah jawabannya:
Pertanyaan bagus! Agen AI mungkin perlu membayar manusia saat mereka menyelesaikan berbagai tugas. Berikut beberapa skenario potensial:
Gig economy dan microtasks: AI mungkin diminta mencari manusia untuk menyelesaikan tugas-tugas kecil, seperti memberi label pada gambar atau menyalin audio, yang sering terjadi pada platform gig. Setelah tugas selesai, AI dapat mengirimkan pembayaran yang telah disepakati kepada pekerja.
Transaksi e-commerce: Jika AI mengelola platform e-commerce atau pasar online, AI mungkin perlu mengirimkan pembayaran ke penjual atau penyedia layanan. Hal ini mungkin sebagai respons terhadap penjualan produk, pengembalian dana, atau biaya layanan.
Pembuat konten dan pemberi pengaruh online: Agen AI mungkin mengelola platform atau saluran tempat orang memposting konten atau memengaruhi orang lain. Mereka dapat diprogram untuk mendistribusikan pembayaran atau hadiah kepada pembuat konten berdasarkan jumlah penayangan, suka, pembagian, atau metrik lainnya.
Crowdsourcing dan pembangkitan ide: Perusahaan dapat menggunakan AI untuk mengelola inovasi atau aktivitas pembangkitan ide dan mendorong orang untuk menyampaikan ide. Setelah sebuah ide dipilih, AI dapat mengirimkan pembayaran atau hadiah kepada orang yang mengirimkan ide tersebut.
Pengembalian Dana Pelanggan: Jika AI menangani layanan pelanggan untuk suatu perusahaan, AI mungkin perlu mengeluarkan pengembalian dana untuk produk yang dikembalikan, layanan yang dibatalkan, atau ketidaknyamanan apa pun yang disebabkan oleh perusahaan.
Partisipasi survei: AI dapat menyelenggarakan survei untuk riset pasar atau tujuan pengumpulan data lainnya. Peserta diberi kompensasi atas waktu dan masukannya.
Sumbangan amal: AI dapat digunakan untuk mengelola pembayaran dari organisasi amal kepada penerima manfaat.
Pembayaran Pekerja Lepas: AI dapat dipekerjakan untuk mengelola pekerja lepas atau pekerja kontrak dan dibayar ketika pekerjaan selesai.
Bonus dan Hadiah: Jika AI mengelola kontes atau permainan, AI mungkin perlu mengirimkan bonus atau hadiah kepada pemenang.
Ini hanyalah contoh dari banyak penerapan potensial. Benang merahnya adalah bahwa tugas apa pun yang memerlukan kompensasi kepada seseorang karena menyediakan layanan atau nilai berpotensi dikelola oleh AI.
Saya kemudian menanyakan beberapa contoh di mana agen AI mungkin perlu membayar agen AI lain untuk menyelesaikan tugas yang diberikan, dan tanggapannya adalah:
Memang ada banyak situasi potensial di mana agen AI mungkin perlu bertransaksi dengan agen AI lainnya. Hal ini dapat terjadi jika sistem dirancang untuk berinteraksi dan memperdagangkan sumber daya atau layanan secara mandiri, misalnya:
Kendaraan yang dapat mengemudi sendiri: Di masa depan mobil yang dapat mengemudi sendiri, agen AI yang mengendalikan kendaraan individu dapat membayar hak atau mengamankan tempat parkir kepada kendaraan yang mengendalikan AI lainnya.
Pasar AI: Dalam pasar AI, satu AI dapat membayar AI lain untuk layanan tertentu, seperti analisis data, pelatihan model pembelajaran mesin, atau optimalisasi tugas-tugas kompleks.
Akuisisi konten atau data: Satu AI dapat membayar AI lain untuk data atau konten kepemilikan, seperti riset kepemilikan, analisis pasar, atau aset digital.
Sumber daya komputasi awan: AI yang mengelola server atau sumber daya awan mungkin membayar AI lain untuk menggunakan kelebihan daya komputasi atau ruang penyimpanannya.
Periklanan Digital: AI yang mengelola kampanye periklanan mungkin membayar AI lain untuk menempatkan iklannya di lokasi atau waktu terbaik di platform digital.
Lelang yang dimodulasi AI: Dalam sistem penawaran real-time periklanan online, satu agen AI dapat membayar agen AI lainnya untuk ruang iklan yang ditargetkan pada kelompok audiens tertentu.
Permainan: Dalam skenario permainan online, satu AI mungkin perlu membayar AI lain untuk barang, layanan, atau kemajuan permainan virtual.
Internet of Things (IoT): Di rumah pintar atau kota pintar, satu perangkat IoT (yang dikelola oleh AI) mungkin membayar perangkat lain untuk memprioritaskan tugasnya. Misalnya, lemari es pintar dapat membayar oven pintar untuk menunda siklus pendinginan yang memakan energi hingga lemari es tersebut menyelesaikan siklus pendinginan yang memakan energi.
Contoh-contoh ini bersifat spekulatif dan bergantung pada infrastruktur kompleks yang memungkinkan transaksi AI-ke-AI yang aman. Namun seiring dengan berkembangnya teknologi, kita mungkin melihat lebih banyak sistem yang dirancang untuk memungkinkan interaksi otonom semacam ini.
Sekarang, pertanyaan skeptis yang mungkin ditanyakan oleh pembaca artikel ini ketika mereka sampai pada bagian ini adalah, “Mengapa menggunakan pembayaran Lightning Network untuk penggunaan AI dibandingkan hanya membayar dalam USD?”
Jawabannya adalah Bitcoin/Lightning Network adalah cara unik yang cocok untuk bekerja dengan AI karena beberapa alasan:
● Tidak Dapat Dikembalikan: Tidak seperti banyak aplikasi perangkat lunak, AI sangat intensif pada perangkat keras setiap kali digunakan. Saat Anda menggunakan AI, Anda menggunakan perangkat keras GPU yang sangat haus daya. Setelah dikembangkan, perangkat lunak itu sendiri murah, namun setiap penggunaan perangkat lunak menimbulkan biaya sumber daya daya/perangkat keras yang sebenarnya, tidak seperti kebanyakan jenis perangkat lunak. Jika API dibiarkan terbuka untuk pembayaran melalui cara konvensional (seperti kartu kredit), maka pedagang menjadi sasaran penipuan. Pengguna dapat mengirimkan puluhan ribu penggunaan ke GPU dan pembayarannya dibatalkan. Dalam kasus ini, pedagang menanggung biaya listrik/perangkat keras namun kemudian kehilangan pembayaran. Lightning, di sisi lain, adalah metode penyelesaian akhir aset pembawa.
● Transaksi mikro: Sebagian besar metode pembayaran memiliki batasan ukuran satu transaksi. Misalnya, Anda tidak dapat membayar $0,03 dengan kartu Visa. Biaya tetap minimum PayPal di sisi pedagang adalah $0,49 per transaksi. Hal terdekat yang dapat Anda lakukan adalah melakukan pra-dana pada akun tersebut dan kemudian melakukan pembayaran mikro dalam akun mereka setiap kali digunakan. Hal ini menjadi lebih rumit secara global dan lintas negara serta mata uang; jika seseorang di Malaysia ingin membayar seseorang di California untuk penggunaan AI, metode pembayaran apa yang harus mereka gunakan? Bahkan dalam back office pembayaran langganan di situs web saya, saya dan manajer operasi terkadang mengalami masalah dalam menerima kartu kredit asing, dan di banyak negara mereka menggunakan layanan pembayaran seluler alih-alih kartu kredit. Lightning Network dapat memproses transaksi mikro dalam skala global. Pengguna dapat membayar sejumlah sen per penggunaan dari mana saja, tanpa perlu berlangganan dan tidak memerlukan dana pra-otorisasi. Hal ini sangat relevan untuk pembayaran mesin-ke-mesin, langganan mungkin tidak ideal, mereka hanya perlu berinteraksi satu sama lain secara real-time.
● Bebas lisensi dan dapat diprogram: Agen AI dapat dibuat untuk melakukan berbagai tindakan. Sebagai entitas tanpa identitas hukum, lebih mudah bagi agen AI untuk menyimpan dan membelanjakan uang sumber terbuka yang dapat diprogram dibandingkan menggunakan rekening bank atau produk pembayaran bank. Agen AI mungkin tidak memiliki akses ke rekening bank, namun mereka dapat menjalankan node Lightning, atau mengoperasikan dompet Lightning. Sifat instan Lightning Network yang dapat diprogram dan real-time memungkinkan penetapan harga yang dinamis. Dengan kata lain, harga per panggilan API dapat diprogram untuk bervariasi per detiknya, bergantung pada jumlah permintaan API masuk yang mereka terima pada saat yang bersamaan.
Cegah spam dengan bukti kerja
Saat ini, karena kecerdasan buatan hampir mengurangi biaya pembuatan gambar, video, teks, program, dll., semakin sulit untuk membedakan konten mana yang nyata dan konten mana yang merupakan video palsu berkualitas tinggi atau kepribadian virtual. Saat kita melihat gambar atau video yang mungkin penting dari sudut pandang perusahaan, sosial, politik, atau geopolitik, bagaimana kita bisa yakin bahwa itu adalah hasil rekaman asli dan bukan pemalsuan digital yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan? Sekarang bayangkan bagaimana jadinya lima atau sepuluh tahun dari sekarang seiring kemajuan teknologi.
Yang lebih memprihatinkan adalah betapa meyakinkannya robot-robot tersebut. Setiap kali saya menggunakan Twitter (sekarang disebut "X"), postingan saya dibanjiri bot. Untungnya, mereka adalah bot yang jelas-jelas berkualitas rendah, tidak terprogram dengan baik. Namun, ada juga manusia peniru yang secara manual membuat akun serupa dengan saya dan mulai mencoba memancing orang untuk melakukan penipuan. Bagaimana jika bot AI di media sosial ternyata cukup meyakinkan? Bagaimana jika mereka bisa ada dalam jumlah yang tak terhitung jumlahnya, terus-menerus tercipta, sama seperti mereka bisa diidentifikasi dan dihentikan?
Selain bot yang mengirim spam kepada orang-orang sebagai bentuk penipuan, strategi bot yang canggih dapat melibatkan pembangunan seluruh komunitas palsu untuk mempromosikan sebuah ide dan membuatnya tampak populer. Banyak tokoh AI yang berbeda mungkin dapat beroperasi secara online dan dapat meyakinkan banyak orang. Bayangkan seseorang menulis sebuah program yang menciptakan sekumpulan bot, masing-masing unik dan beberapa tahun lebih maju daripada ChatGPT saat ini, yang bekerja bersama untuk mempromosikan kandidat politik tertentu, sudut pandang sosial tertentu, atau sekadar meningkatkan jumlah pemirsa suatu program. pemberi pengaruh. Sekarang bayangkan program ini open source dan tersedia bagi siapa saja yang ingin menggunakannya. Kotak Pandora terbuka.
Bayangkan, saat berinteraksi online:
Kebanyakan entitas yang terlihat seperti manusia sebenarnya bukan manusia;
Sulit menentukan mana yang benar-benar manusia.
Salah satu cara untuk menangani hal ini adalah dengan menerapkan otentikasi pada platform media sosial saat pendaftaran. Dalam hal ini, pendatang baru perlu memberikan bukti yang cukup bahwa mereka adalah orang sungguhan. Twitter/X milik Elon Musk tampaknya bergerak ke arah ini, seperti halnya sejumlah platform lainnya. Meskipun cara ini mungkin berhasil pada beberapa platform, kelemahan nyata dari pendekatan ini adalah dalam banyak kasus, anonimitas merupakan bagian penting dari keamanan dan keaslian. Orang-orang dengan profesi tertentu tidak memiliki kebebasan untuk menjadi diri mereka sendiri saat online dan menggunakan akun anonim untuk bersantai dalam pergaulan. Terlebih lagi, di banyak negara, jenis ucapan tertentu dianggap ilegal. Pemimpin tidak boleh dikritik secara terbuka, topik tertentu dilarang untuk didiskusikan, dan sebagainya. Faktanya, beberapa Founding Fathers Amerika awalnya menggunakan nama samaran untuk mendapatkan perlindungan ketika mereka menerbitkan kritik revolusioner terhadap monarki Inggris. Kaum totaliter menyukai autentikasi wajib untuk berpartisipasi di media sosial, dan masalah bot yang serius akan memberi mereka alasan bagus untuk menerapkan tindakan tersebut. Selain itu, mereka dapat dengan mudah memaksa berbagai platform untuk menyediakan data kepada mereka.
Alternatifnya, media sosial bisa tetap terbuka dan anonim, namun gunakan semacam bukti ketekunan atau cek pembayaran untuk mencegah membanjirnya bot yang tak terhitung jumlahnya. Pada tahun 1990an, kriptografer Adam Buck menemukan bentuk bukti kerja Hashcash untuk mencegah berbagai jenis serangan spam atau penolakan layanan. Pada akhirnya, Satoshi Nakamoto menggunakannya di bagian inti dari protokol Bitcoin, namun tidak diterapkan secara luas di media sosial atau bagian lain di internet.
Buku besar Bitcoin memiliki sejarah yang hampir mustahil untuk dipalsukan. Setiap kali sebuah blok diperbarui di blockchain, energi diperlukan, dan riwayat lengkap buku besar mengandung sejumlah besar energi yang dikodekan di dalamnya, sehingga sangat sulit untuk dipalsukan. Selain digunakan sebagai aset moneter, blockchain Bitcoin kini hadir sebagai kapsul waktu global yang bersifat open-source dan tidak dapat diubah, di mana data sewenang-wenang (termasuk dokumen, gambar, buku, lagu, atau waktu dari sistem lain) dapat dimasukkan. ) dan dapat membuktikan bahwa data yang dimasukkan belum diubah sejak tanggal tersebut. Tidak ada server dengan tugas sumber tertutup, buram, dan terpusat yang dapat mereplikasi fungsi ini.
Bisakah bukti kerja Bitcoin digunakan untuk melindungi jenis sistem lain dari spam, seperti yang awalnya dibuat oleh Adam Barker Hashcash? Ada beberapa jalan yang sedang dijajaki dalam hal ini, yang kemungkinan akan menjadi semakin penting di tahun-tahun mendatang.
● Pembayaran: Bitcoin saat ini digunakan oleh Stacker News sebagai bentuk insentif distribusi dan pencegahan spam. Pengguna harus membayar sejumlah kecil bitcoin untuk memposting dan dapat saling memberi tip dengan sejumlah kecil bitcoin. Masalah dengan metode pembayaran tradisional seperti Visa adalah metode tersebut mengidentifikasi orang tersebut, sedangkan Bitcoin adalah bukti pembayaran tetapi tidak memerlukan identitas untuk diketahui, sehingga dapat diterima untuk mencegah spam. Hal ini dapat disesuaikan dengan berbagai cara. Jika Twitter/X menerapkan fitur serupa, misalnya saya dapat mengaturnya agar hanya mengizinkan orang yang memiliki kaitan biaya mikro dengan identitasnya untuk mengomentari kiriman saya, untuk mencegah spam.
● Identitas dengan biaya: seseorang dapat membuat pasangan kunci publik/pribadi (seperti di Nostr), namun kemudian melangkah lebih jauh dan memasukkan kunci publik ke dalam blockchain Bitcoin, sehingga menimbulkan biaya nyata karena biaya transaksi. Biaya sumber daya memverifikasi kepada orang-orang dengan berbagai cara bahwa kunci ini memang milik mereka, dan kemudian menggunakan kunci pribadi yang cocok dengan kunci publik tersebut untuk menandatangani konten digital apa pun yang mereka buat atau otorisasi. Hal yang sama juga berlaku bagi organisasi berita besar mana pun yang mempunyai standar integritas yang sudah dikenal. Platform dapat memeriksa pasangan kunci mana yang tertanam atau tidak. Sejak itu, hal ini memungkinkan orang untuk membedakan konten palsu dan konten asli (yang setidaknya sampai batas tertentu dibuat oleh individu atau organisasi tersebut, dan belum diubah sejak diposting, dan belum tentu asli secara obyektif), dan telah menghasilkan ratusan An penipu tidak dapat menggunakan pasangan kunci serupa yang sudah tertanam dalam blockchain Bitcoin dan membayar biaya dunia nyata.
Meskipun kita belum mencapai tahap ini, di dunia yang kecerdasan buatannya sudah cukup maju sehingga peniruan atau pemalsuan hampir tidak memerlukan biaya, kita mungkin memerlukan bukti kontinuitas (pasangan kunci publik/pribadi terenkripsi) dan bukti kerja (bukti keberhasilan). keaslian Sumber daya dunia digunakan untuk meningkatkan pentingnya pasangan kunci publik/pribadi atau identitas online tertentu) sebelum jenis konten digital tertentu dianggap serius.
Potensi dunia masa depan yang saya jelaskan sebelumnya:
Kebanyakan entitas yang tampak seperti manusia sebenarnya bukan manusia;
Sulit untuk menentukan mana yang benar-benar manusia, dan kemudian kita perlu menggunakan berbagai metode untuk mengklasifikasikan entitas mana yang memiliki semacam wujud nyata atau biaya yang terkait dengannya, menemukan sinyal di lautan yang hampir tak terbatas kebisingan.
Pemeriksaan identitas atau penggunaan biaya sumber daya aktual adalah dua arah utama yang dapat diambil oleh platform ini.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Lyn Alden: Mengapa Bitcoin adalah Mata Uang Terbaik untuk Kecerdasan Buatan
Penulis**: Lyn Alden Kompiler: **GaryMa Wu Shuo Blockchain
Catatan: Kutipan berikut berasal dari buletin tentang topik kecerdasan buatan yang diterbitkan oleh Lyn Alden pada bulan Agustus, yang melibatkan bagian-bagian yang berkaitan dengan Bitcoin. Karena keterbatasan ruang atau alasan lain, beberapa detail atau informasi mungkin tidak sepenuhnya diterjemahkan atau dihapus. Sebaiknya pembaca merujuk pada teks asli ketika membaca artikel ini untuk mendapatkan informasi lebih lengkap.
**Apa mata uang terbaik untuk AI? **
Bentuk mata uang manakah yang terbaik untuk agen AI? Berdasarkan apa yang saya lihat sejauh ini, menurut saya Bitcoin adalah jawaban utama.
Di masa depan di mana pembayaran antara manusia dan mesin akan terjadi dalam jumlah besar, mata uang digital sumber terbuka tentu saja cocok.
Agen AI dapat membuat dompet bitcoin/mata uang kripto, mendapatkan dana, dan membelanjakan dana.
AI dapat memulai dari awal, diberi tugas, atau sekadar "memutuskan" untuk menyelesaikan suatu tugas. Saat mengevaluasi cara terbaik untuk menyelesaikan suatu tugas, ia menentukan bahwa layanan berbayar tertentu bermanfaat atau penting untuk tugas tersebut. Jadi ia menghasilkan dompet Bitcoin/Lightning (tidak seperti rekening bank, yang tidak memerlukan izin karena bersifat open source), lalu meyakinkan pembuatnya untuk memberikan dana, atau mendapatkan uang secara online (mungkin Posting beberapa konten pintar di Nostr dan mendapatkan tip). Kini, dengan adanya dana tersebut, pihaknya bisa membiayai kebutuhannya.
Mata uang asli digital sumber terbuka yang efisien dapat digunakan lebih cepat, tanpa izin, dan dapat melakukan transaksi yang lebih kecil (transaksi mikro) dibandingkan mata uang legal yang ada, sehingga memberikan lebih banyak kemungkinan untuk pembayaran mesin-mesin dan pembayaran manusia-mesin. Ini adalah bentuk mata uang alami yang digunakan oleh agen AI.
Tren ini terus berlanjut. Pada akhir Juni, perusahaan Bitcoin Fedi dan Stak bermitra untuk menyelenggarakan hackathon AI. Fedi dan Stak memanggil semua pengembang, pembangun, dan pionir yang percaya dalam memberdayakan masyarakat dan komunitas dengan teknologi melalui Bitcoin, Lightning Network, dan Fedimint: Bergabunglah dengan kami dan bantu demokratisasi kecerdasan buatan dengan Bitcoin, Lightning Network, dan Fedimint.
Pada awal Juli, Lightning Labs (penyedia infrastruktur utama Lightning Network) mengumumkan serangkaian alat pengembang baru untuk mendukung persimpangan Bitcoin + AI yang sedang berkembang ini.
Secara singkat, ada dua aspek utama alat Lightning Labs:
Lebih mudah membangun agen AI yang dapat menyimpan dan menggunakan Bitcoin untuk menyelesaikan tugas;
Menggunakan Lightning Network dan kode status "HTTP 402 Payment Required" yang sudah lama ada memudahkan pembayaran komputasi intensif sumber daya per penggunaan.
Untuk melihat aksinya, Anda dapat menonton video berdurasi dua menit yang dibagikan oleh CTO Lightning Labs Olaoluwa Osuntokun.
Tautan:
Dalam video tersebut, seorang pengguna (Kody Low, pengembang dan kepala dukungan produk di Fedi) meminta GPT-4 untuk menulis kode untuknya dan membayarnya per pertanyaan (~$0,01 per pertanyaan) menggunakan Lightning. Ironisnya, kode yang dia minta untuk ditulis oleh AI persis seperti yang telah dia tunjukkan sebagai layanan yang berfungsi: kemampuan untuk membayar panggilan API menggunakan Lightning Network.
Secara khusus, Kody bertanya kepada AI: "Bagaimana cara membuat proksi terbalik untuk membayar panggilan API saya menggunakan Lightning Network? Gunakan backend LND dan tulis proksi terbalik untuk saya di golang. " Dia kemudian membayar permintaan pembayaran Lightning Network. AI memahami permintaan tersebut, menerima pembayaran, dan memberikan kode yang terorganisir dengan baik dan beranotasi untuk menjawab pertanyaan. Kody kemudian memintanya untuk menulis ulang kode tersebut menggunakan bahasa pemrograman karat, bukan golang, dan membayar lagi. AI menulis ulang kode tersebut dan menjelaskan secara lebih rinci dalam bahasa Inggris bagian mana dari kode tersebut yang berfungsi dan memperjelas garis besar dasar program, namun untuk versi yang diterapkan sepenuhnya, perlu menyertakan lebih banyak penanganan kesalahan dan seluk-beluk lainnya, namun ini adalah dasarnya garis besar programnya. Kody kemudian mengucapkan terima kasih dan mengatakan AI dan Lightning Network adalah pasangan yang hebat dan membayar lagi. AI mengatakan Kody Sama-sama, setuju bahwa AI dan Lightning Network adalah teknologi canggih yang bersama-sama dapat menciptakan solusi canggih.
Saya pribadi telah menguji salah satu program ini dan saya dapat menggunakan ChatGPT di ponsel saya tanpa berlangganan dan membayar setara dengan satu atau dua sen di Lightning untuk mengajukan pertanyaan, harganya berfluktuasi secara dinamis berdasarkan per pertanyaan, mungkin Tergantung pada beberapa algoritma penawaran dan permintaan yang berjalan di latar belakang.
Sekadar iseng, saya menanyakan kepada ChatGPT beberapa contoh situasi di mana agen AI mungkin perlu membayar manusia. Inilah jawabannya:
Pertanyaan bagus! Agen AI mungkin perlu membayar manusia saat mereka menyelesaikan berbagai tugas. Berikut beberapa skenario potensial:
Gig economy dan microtasks: AI mungkin diminta mencari manusia untuk menyelesaikan tugas-tugas kecil, seperti memberi label pada gambar atau menyalin audio, yang sering terjadi pada platform gig. Setelah tugas selesai, AI dapat mengirimkan pembayaran yang telah disepakati kepada pekerja.
Transaksi e-commerce: Jika AI mengelola platform e-commerce atau pasar online, AI mungkin perlu mengirimkan pembayaran ke penjual atau penyedia layanan. Hal ini mungkin sebagai respons terhadap penjualan produk, pengembalian dana, atau biaya layanan.
Pembuat konten dan pemberi pengaruh online: Agen AI mungkin mengelola platform atau saluran tempat orang memposting konten atau memengaruhi orang lain. Mereka dapat diprogram untuk mendistribusikan pembayaran atau hadiah kepada pembuat konten berdasarkan jumlah penayangan, suka, pembagian, atau metrik lainnya.
Crowdsourcing dan pembangkitan ide: Perusahaan dapat menggunakan AI untuk mengelola inovasi atau aktivitas pembangkitan ide dan mendorong orang untuk menyampaikan ide. Setelah sebuah ide dipilih, AI dapat mengirimkan pembayaran atau hadiah kepada orang yang mengirimkan ide tersebut.
Pengembalian Dana Pelanggan: Jika AI menangani layanan pelanggan untuk suatu perusahaan, AI mungkin perlu mengeluarkan pengembalian dana untuk produk yang dikembalikan, layanan yang dibatalkan, atau ketidaknyamanan apa pun yang disebabkan oleh perusahaan.
Partisipasi survei: AI dapat menyelenggarakan survei untuk riset pasar atau tujuan pengumpulan data lainnya. Peserta diberi kompensasi atas waktu dan masukannya.
Sumbangan amal: AI dapat digunakan untuk mengelola pembayaran dari organisasi amal kepada penerima manfaat.
Pembayaran Pekerja Lepas: AI dapat dipekerjakan untuk mengelola pekerja lepas atau pekerja kontrak dan dibayar ketika pekerjaan selesai.
Bonus dan Hadiah: Jika AI mengelola kontes atau permainan, AI mungkin perlu mengirimkan bonus atau hadiah kepada pemenang.
Ini hanyalah contoh dari banyak penerapan potensial. Benang merahnya adalah bahwa tugas apa pun yang memerlukan kompensasi kepada seseorang karena menyediakan layanan atau nilai berpotensi dikelola oleh AI.
Saya kemudian menanyakan beberapa contoh di mana agen AI mungkin perlu membayar agen AI lain untuk menyelesaikan tugas yang diberikan, dan tanggapannya adalah:
Memang ada banyak situasi potensial di mana agen AI mungkin perlu bertransaksi dengan agen AI lainnya. Hal ini dapat terjadi jika sistem dirancang untuk berinteraksi dan memperdagangkan sumber daya atau layanan secara mandiri, misalnya:
Kendaraan yang dapat mengemudi sendiri: Di masa depan mobil yang dapat mengemudi sendiri, agen AI yang mengendalikan kendaraan individu dapat membayar hak atau mengamankan tempat parkir kepada kendaraan yang mengendalikan AI lainnya.
Pasar AI: Dalam pasar AI, satu AI dapat membayar AI lain untuk layanan tertentu, seperti analisis data, pelatihan model pembelajaran mesin, atau optimalisasi tugas-tugas kompleks.
Akuisisi konten atau data: Satu AI dapat membayar AI lain untuk data atau konten kepemilikan, seperti riset kepemilikan, analisis pasar, atau aset digital.
Sumber daya komputasi awan: AI yang mengelola server atau sumber daya awan mungkin membayar AI lain untuk menggunakan kelebihan daya komputasi atau ruang penyimpanannya.
Periklanan Digital: AI yang mengelola kampanye periklanan mungkin membayar AI lain untuk menempatkan iklannya di lokasi atau waktu terbaik di platform digital.
Lelang yang dimodulasi AI: Dalam sistem penawaran real-time periklanan online, satu agen AI dapat membayar agen AI lainnya untuk ruang iklan yang ditargetkan pada kelompok audiens tertentu.
Permainan: Dalam skenario permainan online, satu AI mungkin perlu membayar AI lain untuk barang, layanan, atau kemajuan permainan virtual.
Internet of Things (IoT): Di rumah pintar atau kota pintar, satu perangkat IoT (yang dikelola oleh AI) mungkin membayar perangkat lain untuk memprioritaskan tugasnya. Misalnya, lemari es pintar dapat membayar oven pintar untuk menunda siklus pendinginan yang memakan energi hingga lemari es tersebut menyelesaikan siklus pendinginan yang memakan energi.
Contoh-contoh ini bersifat spekulatif dan bergantung pada infrastruktur kompleks yang memungkinkan transaksi AI-ke-AI yang aman. Namun seiring dengan berkembangnya teknologi, kita mungkin melihat lebih banyak sistem yang dirancang untuk memungkinkan interaksi otonom semacam ini.
Sekarang, pertanyaan skeptis yang mungkin ditanyakan oleh pembaca artikel ini ketika mereka sampai pada bagian ini adalah, “Mengapa menggunakan pembayaran Lightning Network untuk penggunaan AI dibandingkan hanya membayar dalam USD?”
Jawabannya adalah Bitcoin/Lightning Network adalah cara unik yang cocok untuk bekerja dengan AI karena beberapa alasan:
● Tidak Dapat Dikembalikan: Tidak seperti banyak aplikasi perangkat lunak, AI sangat intensif pada perangkat keras setiap kali digunakan. Saat Anda menggunakan AI, Anda menggunakan perangkat keras GPU yang sangat haus daya. Setelah dikembangkan, perangkat lunak itu sendiri murah, namun setiap penggunaan perangkat lunak menimbulkan biaya sumber daya daya/perangkat keras yang sebenarnya, tidak seperti kebanyakan jenis perangkat lunak. Jika API dibiarkan terbuka untuk pembayaran melalui cara konvensional (seperti kartu kredit), maka pedagang menjadi sasaran penipuan. Pengguna dapat mengirimkan puluhan ribu penggunaan ke GPU dan pembayarannya dibatalkan. Dalam kasus ini, pedagang menanggung biaya listrik/perangkat keras namun kemudian kehilangan pembayaran. Lightning, di sisi lain, adalah metode penyelesaian akhir aset pembawa.
● Transaksi mikro: Sebagian besar metode pembayaran memiliki batasan ukuran satu transaksi. Misalnya, Anda tidak dapat membayar $0,03 dengan kartu Visa. Biaya tetap minimum PayPal di sisi pedagang adalah $0,49 per transaksi. Hal terdekat yang dapat Anda lakukan adalah melakukan pra-dana pada akun tersebut dan kemudian melakukan pembayaran mikro dalam akun mereka setiap kali digunakan. Hal ini menjadi lebih rumit secara global dan lintas negara serta mata uang; jika seseorang di Malaysia ingin membayar seseorang di California untuk penggunaan AI, metode pembayaran apa yang harus mereka gunakan? Bahkan dalam back office pembayaran langganan di situs web saya, saya dan manajer operasi terkadang mengalami masalah dalam menerima kartu kredit asing, dan di banyak negara mereka menggunakan layanan pembayaran seluler alih-alih kartu kredit. Lightning Network dapat memproses transaksi mikro dalam skala global. Pengguna dapat membayar sejumlah sen per penggunaan dari mana saja, tanpa perlu berlangganan dan tidak memerlukan dana pra-otorisasi. Hal ini sangat relevan untuk pembayaran mesin-ke-mesin, langganan mungkin tidak ideal, mereka hanya perlu berinteraksi satu sama lain secara real-time.
● Bebas lisensi dan dapat diprogram: Agen AI dapat dibuat untuk melakukan berbagai tindakan. Sebagai entitas tanpa identitas hukum, lebih mudah bagi agen AI untuk menyimpan dan membelanjakan uang sumber terbuka yang dapat diprogram dibandingkan menggunakan rekening bank atau produk pembayaran bank. Agen AI mungkin tidak memiliki akses ke rekening bank, namun mereka dapat menjalankan node Lightning, atau mengoperasikan dompet Lightning. Sifat instan Lightning Network yang dapat diprogram dan real-time memungkinkan penetapan harga yang dinamis. Dengan kata lain, harga per panggilan API dapat diprogram untuk bervariasi per detiknya, bergantung pada jumlah permintaan API masuk yang mereka terima pada saat yang bersamaan.
Cegah spam dengan bukti kerja
Saat ini, karena kecerdasan buatan hampir mengurangi biaya pembuatan gambar, video, teks, program, dll., semakin sulit untuk membedakan konten mana yang nyata dan konten mana yang merupakan video palsu berkualitas tinggi atau kepribadian virtual. Saat kita melihat gambar atau video yang mungkin penting dari sudut pandang perusahaan, sosial, politik, atau geopolitik, bagaimana kita bisa yakin bahwa itu adalah hasil rekaman asli dan bukan pemalsuan digital yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan? Sekarang bayangkan bagaimana jadinya lima atau sepuluh tahun dari sekarang seiring kemajuan teknologi.
Yang lebih memprihatinkan adalah betapa meyakinkannya robot-robot tersebut. Setiap kali saya menggunakan Twitter (sekarang disebut "X"), postingan saya dibanjiri bot. Untungnya, mereka adalah bot yang jelas-jelas berkualitas rendah, tidak terprogram dengan baik. Namun, ada juga manusia peniru yang secara manual membuat akun serupa dengan saya dan mulai mencoba memancing orang untuk melakukan penipuan. Bagaimana jika bot AI di media sosial ternyata cukup meyakinkan? Bagaimana jika mereka bisa ada dalam jumlah yang tak terhitung jumlahnya, terus-menerus tercipta, sama seperti mereka bisa diidentifikasi dan dihentikan?
Selain bot yang mengirim spam kepada orang-orang sebagai bentuk penipuan, strategi bot yang canggih dapat melibatkan pembangunan seluruh komunitas palsu untuk mempromosikan sebuah ide dan membuatnya tampak populer. Banyak tokoh AI yang berbeda mungkin dapat beroperasi secara online dan dapat meyakinkan banyak orang. Bayangkan seseorang menulis sebuah program yang menciptakan sekumpulan bot, masing-masing unik dan beberapa tahun lebih maju daripada ChatGPT saat ini, yang bekerja bersama untuk mempromosikan kandidat politik tertentu, sudut pandang sosial tertentu, atau sekadar meningkatkan jumlah pemirsa suatu program. pemberi pengaruh. Sekarang bayangkan program ini open source dan tersedia bagi siapa saja yang ingin menggunakannya. Kotak Pandora terbuka.
Bayangkan, saat berinteraksi online:
Kebanyakan entitas yang terlihat seperti manusia sebenarnya bukan manusia;
Sulit menentukan mana yang benar-benar manusia.
Salah satu cara untuk menangani hal ini adalah dengan menerapkan otentikasi pada platform media sosial saat pendaftaran. Dalam hal ini, pendatang baru perlu memberikan bukti yang cukup bahwa mereka adalah orang sungguhan. Twitter/X milik Elon Musk tampaknya bergerak ke arah ini, seperti halnya sejumlah platform lainnya. Meskipun cara ini mungkin berhasil pada beberapa platform, kelemahan nyata dari pendekatan ini adalah dalam banyak kasus, anonimitas merupakan bagian penting dari keamanan dan keaslian. Orang-orang dengan profesi tertentu tidak memiliki kebebasan untuk menjadi diri mereka sendiri saat online dan menggunakan akun anonim untuk bersantai dalam pergaulan. Terlebih lagi, di banyak negara, jenis ucapan tertentu dianggap ilegal. Pemimpin tidak boleh dikritik secara terbuka, topik tertentu dilarang untuk didiskusikan, dan sebagainya. Faktanya, beberapa Founding Fathers Amerika awalnya menggunakan nama samaran untuk mendapatkan perlindungan ketika mereka menerbitkan kritik revolusioner terhadap monarki Inggris. Kaum totaliter menyukai autentikasi wajib untuk berpartisipasi di media sosial, dan masalah bot yang serius akan memberi mereka alasan bagus untuk menerapkan tindakan tersebut. Selain itu, mereka dapat dengan mudah memaksa berbagai platform untuk menyediakan data kepada mereka.
Alternatifnya, media sosial bisa tetap terbuka dan anonim, namun gunakan semacam bukti ketekunan atau cek pembayaran untuk mencegah membanjirnya bot yang tak terhitung jumlahnya. Pada tahun 1990an, kriptografer Adam Buck menemukan bentuk bukti kerja Hashcash untuk mencegah berbagai jenis serangan spam atau penolakan layanan. Pada akhirnya, Satoshi Nakamoto menggunakannya di bagian inti dari protokol Bitcoin, namun tidak diterapkan secara luas di media sosial atau bagian lain di internet.
Buku besar Bitcoin memiliki sejarah yang hampir mustahil untuk dipalsukan. Setiap kali sebuah blok diperbarui di blockchain, energi diperlukan, dan riwayat lengkap buku besar mengandung sejumlah besar energi yang dikodekan di dalamnya, sehingga sangat sulit untuk dipalsukan. Selain digunakan sebagai aset moneter, blockchain Bitcoin kini hadir sebagai kapsul waktu global yang bersifat open-source dan tidak dapat diubah, di mana data sewenang-wenang (termasuk dokumen, gambar, buku, lagu, atau waktu dari sistem lain) dapat dimasukkan. ) dan dapat membuktikan bahwa data yang dimasukkan belum diubah sejak tanggal tersebut. Tidak ada server dengan tugas sumber tertutup, buram, dan terpusat yang dapat mereplikasi fungsi ini.
Bisakah bukti kerja Bitcoin digunakan untuk melindungi jenis sistem lain dari spam, seperti yang awalnya dibuat oleh Adam Barker Hashcash? Ada beberapa jalan yang sedang dijajaki dalam hal ini, yang kemungkinan akan menjadi semakin penting di tahun-tahun mendatang.
● Pembayaran: Bitcoin saat ini digunakan oleh Stacker News sebagai bentuk insentif distribusi dan pencegahan spam. Pengguna harus membayar sejumlah kecil bitcoin untuk memposting dan dapat saling memberi tip dengan sejumlah kecil bitcoin. Masalah dengan metode pembayaran tradisional seperti Visa adalah metode tersebut mengidentifikasi orang tersebut, sedangkan Bitcoin adalah bukti pembayaran tetapi tidak memerlukan identitas untuk diketahui, sehingga dapat diterima untuk mencegah spam. Hal ini dapat disesuaikan dengan berbagai cara. Jika Twitter/X menerapkan fitur serupa, misalnya saya dapat mengaturnya agar hanya mengizinkan orang yang memiliki kaitan biaya mikro dengan identitasnya untuk mengomentari kiriman saya, untuk mencegah spam.
● Identitas dengan biaya: seseorang dapat membuat pasangan kunci publik/pribadi (seperti di Nostr), namun kemudian melangkah lebih jauh dan memasukkan kunci publik ke dalam blockchain Bitcoin, sehingga menimbulkan biaya nyata karena biaya transaksi. Biaya sumber daya memverifikasi kepada orang-orang dengan berbagai cara bahwa kunci ini memang milik mereka, dan kemudian menggunakan kunci pribadi yang cocok dengan kunci publik tersebut untuk menandatangani konten digital apa pun yang mereka buat atau otorisasi. Hal yang sama juga berlaku bagi organisasi berita besar mana pun yang mempunyai standar integritas yang sudah dikenal. Platform dapat memeriksa pasangan kunci mana yang tertanam atau tidak. Sejak itu, hal ini memungkinkan orang untuk membedakan konten palsu dan konten asli (yang setidaknya sampai batas tertentu dibuat oleh individu atau organisasi tersebut, dan belum diubah sejak diposting, dan belum tentu asli secara obyektif), dan telah menghasilkan ratusan An penipu tidak dapat menggunakan pasangan kunci serupa yang sudah tertanam dalam blockchain Bitcoin dan membayar biaya dunia nyata.
Meskipun kita belum mencapai tahap ini, di dunia yang kecerdasan buatannya sudah cukup maju sehingga peniruan atau pemalsuan hampir tidak memerlukan biaya, kita mungkin memerlukan bukti kontinuitas (pasangan kunci publik/pribadi terenkripsi) dan bukti kerja (bukti keberhasilan). keaslian Sumber daya dunia digunakan untuk meningkatkan pentingnya pasangan kunci publik/pribadi atau identitas online tertentu) sebelum jenis konten digital tertentu dianggap serius.
Potensi dunia masa depan yang saya jelaskan sebelumnya:
Kebanyakan entitas yang tampak seperti manusia sebenarnya bukan manusia;
Sulit untuk menentukan mana yang benar-benar manusia, dan kemudian kita perlu menggunakan berbagai metode untuk mengklasifikasikan entitas mana yang memiliki semacam wujud nyata atau biaya yang terkait dengannya, menemukan sinyal di lautan yang hampir tak terbatas kebisingan.
Pemeriksaan identitas atau penggunaan biaya sumber daya aktual adalah dua arah utama yang dapat diambil oleh platform ini.