Not: Aşağıdaki alıntılar Lyn Alden tarafından ağustos ayında yayınlanan ve Bitcoin ile ilgili bölümlerin yer aldığı yapay zeka konulu bir bültenden alınmıştır.Yer sınırlaması veya başka sebeplerden dolayı bazı detay veya bilgiler tam olarak çevrilemeyebilir veya silinemeyebilir. Okuyucuların daha kapsamlı bilgi için bu makaleyi okurken orijinal metne başvurmalarını öneririz.
**Yapay zeka için en iyi para birimi hangisidir? **
Yapay zeka temsilcileri için en iyi para birimi türü hangisidir? Şu ana kadar gördüklerime dayanarak Bitcoin'in önde gelen cevap olduğunu düşünüyorum.
Geleceğin dünyasında insanlar ve makineler arasında çok sayıda ödeme olacak ve açık kaynaklı dijital yerel para birimleri de doğal olarak buna uygun.
Yapay zeka temsilcileri bir bitcoin/kripto para cüzdanı oluşturabilir, para kazanabilir ve para harcayabilir.
Yapay zeka sıfırdan başlayabilir, bir göreve atanabilir veya basitçe bir görevi tamamlamaya "karar verebilir". Bir görevi gerçekleştirmenin en iyi yolunu değerlendirirken belirli ücretli hizmetlerin yararlı veya kritik olduğunu belirler. Böylece bir Bitcoin/Lightning cüzdanı oluşturur (açık kaynak olduğu için izne ihtiyaç duymayan bir banka hesabının aksine), ardından yaratıcısını ona para vermeye veya başka şekilde çevrimiçi para kazanmaya ikna eder (belki de Nostr'da bazı akıllı içerikler yayınlar ve ipuçları kazanın). Artık fonlarla ihtiyacı olanı ödeyebiliyor.
Verimli açık kaynaklı dijital yerel para birimleri izinsiz olarak daha hızlı kullanılabilir ve mevcut fiat para birimlerine göre daha küçük işlemler (mikro işlemler) gerçekleştirebilir, böylece makineden makineye ve insandan makineye ödemeler için daha fazla olanak sağlanır. Bu, AI ajanları tarafından kullanılan doğal bir para birimi biçimidir.
Bu eğilim devam etti. Haziran ayının sonunda Bitcoin şirketi Fedi ve Stak, bir AI hackathonu düzenlemek için ortaklık kurdu. Fedi ve Stak, insanları ve toplulukları Bitcoin, Lightning Network ve Fedimint aracılığıyla teknolojiyle güçlendirmeye inanan tüm geliştiricileri, inşaatçıları ve öncüleri çağırıyor: Bize katılın ve Bitcoin, Lightning Network ve Fedimint ile yapay zekanın demokratikleşmesine yardımcı olun.
Temmuz ayı başında Lightning Labs (Lightning Network'ün ana altyapı sağlayıcısı), ortaya çıkan bu Bitcoin + AI kesişimini destekleyecek yeni bir geliştirici araçları seti duyurdu.
Basitçe ifade etmek gerekirse, Lightning Labs araçlarının temel olarak iki özelliği vardır:
Görevleri tamamlamak için Bitcoin'i tutabilen ve kullanabilen yapay zeka aracıları oluşturmak daha kolay;
Lightning Network'ü ve uzun süredir devam eden "HTTP 402 Ödeme Gerekli" durum kodunu kullanmak, kaynak yoğun bilgi işlem için kullanım başına ödeme yapmayı kolaylaştırır.
İkincisini çalışırken görmek için Lightning Labs CTO'su Olaoluwa Osuntokun tarafından paylaşılan bu iki dakikalık videoyu izleyebilirsiniz.
Bağlantı:
Videoda bir kullanıcı (Fedi'de geliştirici ve ürün destek direktörü olan Kody Low), GPT-4'ün kendisi için kod yazmasına izin veriyor ve Lightning'i kullanarak sayı başına ödeme yapıyor (sayı başına yaklaşık 0,01 ABD doları). İronik bir şekilde, yapay zekadan yazmasını istediği kod, halihazırda çalışan bir hizmet olarak gösterdiği şeyin tam olarak aynısıydı: API çağrıları için ödeme yapmak üzere Lightning Network'ü kullanma yeteneği.
Kody özellikle yapay zekaya şunları sordu: "Lightning Network kullanarak API çağrılarım için ödeme yapmak üzere nasıl ters proxy oluşturabilirim? LND arka ucunu kullanın ve benim için ters proxy'yi golang'a yazın." Daha sonra Lightning Network ödeme talebini ödedi. Yapay zeka talebi anladı, ödemeyi kabul etti ve soruyu yanıtlamak için iyi organize edilmiş ve açıklamalı kod sağladı. Kody daha sonra kodu golang yerine Rust programlama dilini kullanarak yeniden yazmasını ve tekrar ödeme yapmasını istedi. Yapay zeka, kodu yeniden yazdı ve kodun hangi bölümlerinin çalıştığını İngilizce olarak daha ayrıntılı bir şekilde açıkladı ve programın temel taslağını netleştirdi, ancak tam olarak uygulanan bir sürüm için daha fazla hata işleme içermesi gerekecek ve başka incelikler de var, ancak bu programın temel taslağı. Kody daha sonra teşekkür etti ve AI ile Lightning Network'ün mükemmel bir uyum sağladığını söyleyerek ücreti tekrar ödedi. AI, Kody'nin hoş karşılandığını söyledi ve hem AI hem de Lightning Network'ün birlikte gelişmiş çözümler yaratabilecek güçlü teknolojiler olduğunu kabul etti.
Bu programlardan birini bizzat kendim test ettim ve ChatGPT'yi aboneliğim olmadan telefonumda kullanabilirim ve Lightning'de soru sormak için bir veya iki kuruşa eşdeğer ücret ödeyebilirim, fiyat soru başına dinamik olarak dalgalanır, muhtemelen Bağlıdır arka planda çalışan bir tür arz ve talep algoritması üzerinde.
Eğlenmek için ChatGPT'den insanlara ödeme yapması gerekebilecek bazı yapay zeka ajanları örnekleri istedim. İşte cevabı:
Harika soru! Yapay zeka temsilcilerinin çeşitli görevleri tamamlama sırasında insanlara ödeme yapması gerekebilir. İşte bazı olası senaryolar:
Gig ekonomisi ve mikro görevler: AI'dan, genellikle gig platformlarında gerçekleşen görüntüleri etiketlemek veya sesi yazıya dökmek gibi küçük görevleri tamamlamak için insanları bulması istenebilir. Görev tamamlandıktan sonra yapay zeka, üzerinde anlaşılan ödemeyi çalışana gönderebilir.
E-ticaret işlemleri: Yapay zeka bir e-ticaret platformunu veya çevrimiçi pazar yerini yönetiyorsa satıcılara veya hizmet sağlayıcılara ödeme göndermesi gerekebilir. Bu, bir ürün satışına, para iadesine veya hizmet ücretine yanıt olarak olabilir.
İçerik oluşturucular ve çevrimiçi etkileyiciler: Yapay zeka temsilcileri, insanların içerik yayınladığı veya başkalarını etkilediği platformları veya kanalları yönetebilir. Görüntülemelere, beğenilere, paylaşımlara veya diğer ölçümlere göre bu yaratıcılara ödeme veya ödül dağıtacak şekilde programlanabilirler.
Kitlesel kaynak kullanımı ve fikir üretimi: Şirketler, inovasyonu veya fikir üretme faaliyetlerini yönetmek ve insanları fikir sunmaya teşvik etmek için yapay zekayı kullanabilir. Bir fikir seçildiğinde yapay zeka, fikri gönderen kişiye ödeme veya ödül gönderebilir.
Müşteri İadeleri: Eğer AI bir şirketin müşteri hizmetlerini yönetiyorsa, iade edilen ürünler, iptal edilen hizmetler veya şirketin neden olduğu herhangi bir rahatsızlık için para iadesi yapması gerekebilir.
Anketlere Katılım: AI, pazar araştırması veya diğer veri toplama amacıyla anketler yönetebilir. Katılımcılara harcadıkları zaman ve katkıları karşılığında ücret ödenir.
Hayır Amaçlı Bağışlar: Yapay zeka, hayır kurumlarından yararlanıcılara yapılan ödemeleri yönetmek için kullanılabilir.
Serbest Çalışan Ödemeleri: Serbest çalışan veya sözleşmeli çalışanları yönetmek için yapay zeka kiralanabilir ve iş tamamlandığında ödeme yapılabilir.
Bonuslar ve Ödüller: Eğer bir yapay zeka bir yarışmayı veya oyunu yönetiyorsa, kazananlara bonuslar veya ödüller göndermesi gerekebilir.
Bunlar sadece birçok potansiyel uygulamanın örnekleridir. Ortak nokta, hizmet veya değer sağlamak için insanlara ücret ödenmesini gerektiren herhangi bir görevin muhtemelen yapay zeka tarafından yönetilmesidir.
Daha sonra bir yapay zeka temsilcisinin kendisine verilen görevleri tamamlama sırasında başka bir yapay zeka temsilcisine ödeme yapması gerekebileceği bazı örnekler istedim ve yanıtı şu oldu:
Aslında bir yapay zeka aracısının başka bir yapay zeka aracısıyla işlem yapması gerekebilecek pek çok potansiyel durum vardır. Bu durum, sistemlerin kaynak veya hizmetlerle etkileşimde bulunacak ve bağımsız olarak ticaret yapacak şekilde tasarlandığı durumlarda ortaya çıkabilir, örneğin:
Sürücüsüz Araçlar: Sürücüsüz araçların geleceğinde, bireysel araçları kontrol eden yapay zeka ajanları, diğer yapay zekaları kontrol eden araçlara haklar veya güvenli park yerleri için ödeme yapabilir.
Yapay Zeka pazarı: Yapay zeka pazarında, bir yapay zeka, veri analizi, makine öğrenimi modeli eğitimi veya karmaşık görevlerin optimize edilmesi gibi belirli hizmetler için başka bir yapay zekaya ücret ödeyebilir.
İçerik veya veri edinimi: Bir yapay zeka, başka bir yapay zekaya, özel araştırma, pazar analizi veya dijital varlıklar gibi özel veriler veya içerik için ödeme yapabilir.
Bulut bilişim kaynakları: Sunucuları veya bulut kaynaklarını yöneten bir yapay zeka, fazla bilgi işlem gücünü veya depolama alanını kullanması için başka bir yapay zekaya ödeme yapabilir.
Dijital reklam: Bir reklam kampanyasını yöneten bir yapay zeka, reklamını dijital platformda en iyi yere veya zamana yerleştirmek için başka bir yapay zekaya ödeme yapabilir.
Yapay zeka aracılı açık artırmalar: Çevrimiçi reklamcılıkta gerçek zamanlı teklif verme sisteminde, bir yapay zeka aracısı, belirli bir hedef kitleyi hedef alan bir reklam alanı için başka bir yapay zeka aracısına ödeme yapabilir.
Oyun: Çevrimiçi bir oyun senaryosunda, bir yapay zekanın sanal ürünler, hizmetler veya oyun ilerlemesi için başka bir yapay zekaya ödeme yapması gerekebilir.
Nesnelerin İnterneti (IoT): Akıllı bir evde veya akıllı şehirde, bir IoT cihazı (AI tarafından yönetilen), görevlerine öncelik vermek için başka bir cihaza ödeme yapabilir. Örneğin, akıllı bir buzdolabı, enerji tüketen soğutma döngüsünü, buzdolabı enerji tüketen soğutma döngüsünü tamamlayana kadar ertelemek için akıllı bir fırına ödeme yapabilir.
Bu örneklerin tümü spekülatiftir ve yapay zekadan yapay zekaya güvenli işlemlere izin veren karmaşık altyapıya bağlıdır. Ancak teknoloji gelişmeye devam ettikçe bu tür otonom etkileşime izin verecek şekilde tasarlanmış daha fazla sistem göreceğiz.
Şimdi, bu makalenin okuyucularının bu kısma geldiklerinde sorabilecekleri meşru şüpheci soru şu olabilir: "Neden sadece USD cinsinden ödeme yapmak yerine AI kullanımı için Lightning Network ödemelerini kullanalım?"
Cevap, Bitcoin/Lightning'in çeşitli nedenlerden dolayı yapay zeka ile çalışmanın benzersiz bir yolu olduğudur:
● İADE EDİLEMEZ: Birçok yazılım uygulamasından farklı olarak yapay zeka, kullanım başına donanım açısından oldukça yoğundur. Yapay zekayı kullandığınızda, çok fazla güce aç olan GPU donanımını kullanıyorsunuz. Yazılımın kendisi geliştirildiğinde ucuzdur, ancak çoğu yazılım türünün aksine, yazılımın her kullanımında gerçek bir güç/donanım kaynağı maliyeti vardır. Bir API'nin geleneksel yöntemlerle (kredi kartı gibi) ödeme yapmasına izin verilirse satıcı dolandırıcılığın hedefi haline gelir. Kullanıcılar GPU'lara onbinlerce kullanım gönderebilir ve ödemelerinin tersine iade edilmesini sağlayabilir. Bu durumda, satıcı elektrik/donanım maliyetini üstlenir ancak daha sonra ödemeyi kaybeder. Yıldırım ise hamiline yazılı bir varlık için nihai uzlaşma yöntemidir.
● Mikro işlemler: Çoğu ödeme yönteminin tek bir işlemin boyutuna ilişkin sınırlamaları vardır. Örneğin Visa kartıyla 0,03$ ödeyemezsiniz. PayPal'ın satıcı tarafındaki minimum sabit ücreti işlem başına 0,49 ABD dolarıdır. Yapabileceğiniz en yakın şey, hesaba ön ödeme yapmak ve ardından her kullanıldıklarında hesaplarına mikro ödemeler yapmaktır. Bu durum küresel düzeyde, sınırlar ve para birimleri karşısında daha da karmaşık hale geliyor; Malezya'daki bir kişi Kaliforniya'daki birine yapay zeka telif ücreti ödemek isterse hangi ödeme yöntemini kullanmalıdır? Web sitemdeki abonelik ödeme arka ucunda bile operasyon yöneticim ve ben bazen yabancı kredi kartlarını kabul etmede sorunlar yaşıyoruz ve birçok ülkede kredi kartları yerine mobil ödeme hizmetlerini kullanıyorlar. Lightning Network, mikro işlemleri küresel ölçekte işleyebilir. Kullanıcılar, herhangi bir abonelik gerektirmeden ve önceden yetkilendirilmiş paraya gerek kalmadan, her yerden kullanım başına kuruş ödeyebilir. Bu, makineden makineye ödemeler için çok önemlidir; abonelikler ideal olmayabilir; yalnızca birbirleriyle gerçek zamanlı olarak etkileşime girmeleri gerekir.
● Lisanssız ve programlanabilir: Çeşitli eylemleri gerçekleştirmek üzere yapay zeka aracıları oluşturulabilir. Yasal kimliği olmayan bir varlık olarak, bir yapay zeka aracısının açık kaynaklı programlanabilir parayı tutması ve harcaması, bir banka hesabı veya banka ödeme ürünü kullanmaktan daha kolaydır. Yapay zeka temsilcilerinin banka hesaplarına erişimi olmayabilir ancak Lightning düğümlerini veya Lightning cüzdanlarını çalıştırabilirler. Lightning Network'ün programlanabilir ve gerçek zamanlı anlık yapısı, dinamik fiyatlandırmaya olanak tanır. Başka bir deyişle, API çağrısı başına ücret, aynı anda aldıkları API isteklerinin sayısına bağlı olarak saniye başına değişiklik gösterecek şekilde programlanabilir.
Spam'i önlemek için iş kanıtı
Yapay zekanın resim, video, metin, program vb. oluşturma maliyetini neredeyse azalttığı günümüzde, hangi içeriğin gerçek, hangisinin yüksek kaliteli sahte video veya sanal kişilik olduğunu ayırt etmek giderek zorlaşıyor. Kurumsal, sosyal, politik veya jeopolitik açıdan önemli olsa da, gördüğümüz bir görüntü veya videonun yapay zekanın ürettiği dijital bir sahtekarlık değil, gerçek görüntülerin ürünü olduğundan nasıl emin olabiliriz? Şimdi teknoloji geliştikçe bundan beş veya on yıl sonra nasıl görüneceğini hayal edin.
Daha da endişe verici olanı robotların ne kadar ikna edici olduğudur. Ne zaman Twitter'ı kullansam (artık "X" olarak adlandırılıyor), gönderilerim botlarla dolup taşıyor. Neyse ki bunlar düşük kaliteli, kötü programlanmış ve bariz botlardır. Ancak, manuel olarak benimkine benzer bir hesap oluşturan ve insanları dolandırıcılık için avlamaya çalışan insan taklitçileri de var. Ya sosyal medyadaki yapay zeka botları gerçekten oldukça ikna edici olsaydı? Peki ya sayılamayan sayıda var olabiliyorlarsa, sürekli yaratılıyorlarsa, tıpkı tanımlanıp durdurulabildikleri gibi?
Bir aldatma biçimi olarak insanları spamlayan botlara ek olarak, gelişmiş bir bot stratejisi, bir fikri tanıtmak ve popüler görünmesini sağlamak için sahte bir topluluk oluşturmayı da içerebilir. Birçok farklı yapay zeka kişiliği çevrimiçi olarak faaliyet gösterebilir ve birçok insanı ikna edebilir. Birinin, her biri benzersiz ve mevcut ChatGPT'den birkaç yıl daha gelişmiş, belirli bir siyasi adayı, belirli bir sosyal bakış açısını desteklemek veya yalnızca bir etkileyicinin izleyici kitlesini büyütmek için uyum içinde çalışan bir bot ordusu yaratan bir program yazdığını hayal edin. Şimdi bu programın açık kaynak olduğunu, kullanmak isteyen herkesin kullanımına açık olduğunu hayal edin. Pandora'nın kutusu açıldı.
İnsan gibi görünen varlıkların çoğu insan değildir;
Hangilerinin gerçekten insan olduğunu belirlemek zordur.
Bunu halletmenin bir yolu, sosyal medya platformlarının kayıt sırasında kimlik doğrulamayı zorunlu kılmasıdır. Bu durumda, yeni katılımcının gerçek kişi olduğuna dair yeterli kanıt sunması gerekir. Elon Musk'un Twitter/X'i de diğer birçok platform gibi bu yönde ilerliyor gibi görünüyor. Bu bazı platformlar için gerçekten işe yarasa da, bu yaklaşımın bariz dezavantajı çoğu durumda anonimliğin güvenlik ve özgünlüğün önemli bir parçası olmasıdır. Bazı mesleklerdeki kişilerin internette kendileri olma ve sosyal olarak rahatlamak için anonim hesaplar kullanma özgürlüğü yoktur. Dahası, birçok ülkede belirli konuşma türleri yasa dışıdır. Liderler alenen eleştirilemez, bazı konuların tartışılması yasaktır vb. Aslında, Amerika'nın Kurucu Babalarından bazıları, Britanya monarşisine yönelik devrimci eleştirileri yayınlarken, koruma sağlamak için başlangıçta takma adlar kullandılar. Totaliterler, sosyal medyaya katılmak için zorunlu kimlik doğrulamayı severler ve ciddi bir bot sorunu, onlara bu tür önlemleri uygulamak için iyi bir mazeret verecektir. Üstelik çeşitli platformları kolaylıkla kendilerine veri sağlamaya zorlayabilirler.
Alternatif olarak, sosyal medya açık ve anonim kalabilir, ancak sayısız bot akışını önlemek için bir tür kalıcılık kanıtı veya ödeme kontrolü kullanabilir. 1990'larda kriptograf Adam Buck, çeşitli spam veya hizmet reddi saldırılarını önlemek için Hashcash'in iş kanıtı biçimini icat etti. Sonuçta Satoshi Nakamoto bunu Bitcoin protokolünün temel bir bölümünde kullandı ancak sosyal medyada veya internetin diğer kısımlarında yaygın olarak uygulanmadı.
Bitcoin'in defterinin taklit edilmesi neredeyse imkansız bir geçmişi var. Blok zincirinde bir blok her güncellendiğinde enerji gerekir ve defterin tüm geçmişi, içinde kodlanmış büyük miktarda enerji içerir, bu da onun sahtesini yapmayı çok zorlaştırır. Parasal bir varlık olarak kullanılmasının yanı sıra, Bitcoin blok zinciri artık içine isteğe bağlı verilerin (belgeler, resimler, kitaplar, şarkılar veya diğer sistemlerden gelen saatler dahil) eklenebildiği küresel, açık kaynaklı, değişmez bir zaman kapsülü olarak varlığını sürdürüyor. ) ve eklenen verilerin o tarihten bu yana değiştirilmediğini kanıtlayabilir. Kapalı kaynaklı, opak ve merkezi görevlere sahip hiçbir sunucu bu işlevselliği kopyalayamaz.
Adam Barker'ın ilk olarak Hashcash'i yarattığı gibi, Bitcoin'in iş kanıtı diğer sistem türlerini spam'den korumak için kullanılabilir mi? Bu doğrultuda hâlihazırda araştırılmakta olan ve önümüzdeki yıllarda giderek daha önemli hale gelmesi muhtemel bazı yollar bulunmaktadır.
● Ödeme: Bitcoin şu anda Stacker News tarafından bir dağıtım teşviki ve spam önleme biçimi olarak kullanılmaktadır. Kullanıcılar gönderi göndermek için Bitcoin'in küçük bir kısmını ödemek zorundadır ve birbirlerine küçük Bitcoin porsiyonlarıyla bahşiş verebilirler. Visa gibi geleneksel ödeme yöntemlerindeki sorun, kişiyi tanımlamalarıdır; oysa Bitcoin ödeme kanıtıdır ancak kimliğin bilinmesini gerektirmez, bu da spam önleme için kabul edilebilirdir. Bu çeşitli şekillerde ayarlanabilir. Twitter/X benzer bir şey uygularsa, örneğin spam'ı önlemek için yalnızca kimlikleriyle bir tür mikro maliyet bağlantısı olan kişilerin gönderilerime yorum yapmasına izin verecek şekilde kurulum yapabilirim.
● Maliyetli kimlik: Birisi genel/özel bir anahtar çifti oluşturabilir (Nostr'daki gibi), ancak daha da ileri giderek genel anahtarı Bitcoin blok zincirine yerleştirerek işlem ücretleri nedeniyle gerçek dünya maliyetlerine neden olabilir Kaynak maliyetleri, çeşitli doğrulama yolları insanlara bu anahtarın gerçekten kendilerine ait olduğunu söyleyin ve ardından oluşturdukları veya yetkilendirdikleri herhangi bir dijital içeriği imzalamak için bu genel anahtarla eşleşen özel bir anahtar kullanın. Aynı şey, bilinen dürüstlük standartlarına sahip tüm büyük haber kuruluşları için de geçerlidir. Platform hangi anahtar çiftlerinin gömülü olup olmadığını kontrol edebilir. Bu noktadan itibaren, bu, insanların sahte içerikleri (en azından kısmen o kişi veya kuruluş tarafından oluşturulan ve yayınlandıktan sonra değiştirilmemiş, nesnel olarak doğru olması gerekmeyen) orijinal içerikten ayırt etmesine olanak tanıdı ve yüzlerce Sahtekarın benzer anahtar çiftlerini kullanamamasına olanak tanıdı. zaten Bitcoin blok zincirine gömülüdür ve gerçek dünya ücretlerine tabidir.
Henüz bu aşamada olmasak da, yapay zekanın taklit veya sahtesinin çok az maliyetli olacağı kadar gelişmiş olduğu bir dünyada, Süreklilik Kanıtlarına (genel/özel anahtar çiftlerini şifrelemek) ve Çalışma Kanıtlarına (gerçekliği kanıtlamak) ihtiyaç duymayı öğrenebiliriz. Belirli dijital içerik türleri ciddiye alınmadan önce, belirli bir genel/özel anahtar çiftinin veya çevrimiçi kimliğin önemini artırmak için dünyanın kaynakları kullanılır.
Daha önce tanımladığım potansiyel gelecek dünyasında:
İnsan gibi görünen varlıkların çoğu insan değildir;
Hangilerinin gerçekten insan olduğunu belirlemek zordur ve daha sonra, neredeyse sonsuz bir gürültü denizinde sinyal bulmak için hangi varlıkların bir tür gerçek dünya somutluğuna veya kendileriyle ilişkili maliyete sahip olduğunu sınıflandırmak için çeşitli yöntemlere ihtiyacımız vardır. .
Kimlik kontrolü veya gerçek kaynak maliyetlerinin kullanılması, platformların alabileceği iki ana yöndür.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Lyn Alden: Bitcoin Neden Yapay Zeka İçin En İyi Para Birimi?
Yazar**: Lyn Alden Derleyici: **GaryMa Wu Shuo Blockchain
Not: Aşağıdaki alıntılar Lyn Alden tarafından ağustos ayında yayınlanan ve Bitcoin ile ilgili bölümlerin yer aldığı yapay zeka konulu bir bültenden alınmıştır.Yer sınırlaması veya başka sebeplerden dolayı bazı detay veya bilgiler tam olarak çevrilemeyebilir veya silinemeyebilir. Okuyucuların daha kapsamlı bilgi için bu makaleyi okurken orijinal metne başvurmalarını öneririz.
**Yapay zeka için en iyi para birimi hangisidir? **
Yapay zeka temsilcileri için en iyi para birimi türü hangisidir? Şu ana kadar gördüklerime dayanarak Bitcoin'in önde gelen cevap olduğunu düşünüyorum.
Geleceğin dünyasında insanlar ve makineler arasında çok sayıda ödeme olacak ve açık kaynaklı dijital yerel para birimleri de doğal olarak buna uygun.
Yapay zeka temsilcileri bir bitcoin/kripto para cüzdanı oluşturabilir, para kazanabilir ve para harcayabilir.
Yapay zeka sıfırdan başlayabilir, bir göreve atanabilir veya basitçe bir görevi tamamlamaya "karar verebilir". Bir görevi gerçekleştirmenin en iyi yolunu değerlendirirken belirli ücretli hizmetlerin yararlı veya kritik olduğunu belirler. Böylece bir Bitcoin/Lightning cüzdanı oluşturur (açık kaynak olduğu için izne ihtiyaç duymayan bir banka hesabının aksine), ardından yaratıcısını ona para vermeye veya başka şekilde çevrimiçi para kazanmaya ikna eder (belki de Nostr'da bazı akıllı içerikler yayınlar ve ipuçları kazanın). Artık fonlarla ihtiyacı olanı ödeyebiliyor.
Verimli açık kaynaklı dijital yerel para birimleri izinsiz olarak daha hızlı kullanılabilir ve mevcut fiat para birimlerine göre daha küçük işlemler (mikro işlemler) gerçekleştirebilir, böylece makineden makineye ve insandan makineye ödemeler için daha fazla olanak sağlanır. Bu, AI ajanları tarafından kullanılan doğal bir para birimi biçimidir.
Bu eğilim devam etti. Haziran ayının sonunda Bitcoin şirketi Fedi ve Stak, bir AI hackathonu düzenlemek için ortaklık kurdu. Fedi ve Stak, insanları ve toplulukları Bitcoin, Lightning Network ve Fedimint aracılığıyla teknolojiyle güçlendirmeye inanan tüm geliştiricileri, inşaatçıları ve öncüleri çağırıyor: Bize katılın ve Bitcoin, Lightning Network ve Fedimint ile yapay zekanın demokratikleşmesine yardımcı olun.
Temmuz ayı başında Lightning Labs (Lightning Network'ün ana altyapı sağlayıcısı), ortaya çıkan bu Bitcoin + AI kesişimini destekleyecek yeni bir geliştirici araçları seti duyurdu.
Basitçe ifade etmek gerekirse, Lightning Labs araçlarının temel olarak iki özelliği vardır:
Görevleri tamamlamak için Bitcoin'i tutabilen ve kullanabilen yapay zeka aracıları oluşturmak daha kolay;
Lightning Network'ü ve uzun süredir devam eden "HTTP 402 Ödeme Gerekli" durum kodunu kullanmak, kaynak yoğun bilgi işlem için kullanım başına ödeme yapmayı kolaylaştırır.
İkincisini çalışırken görmek için Lightning Labs CTO'su Olaoluwa Osuntokun tarafından paylaşılan bu iki dakikalık videoyu izleyebilirsiniz.
Bağlantı:
Videoda bir kullanıcı (Fedi'de geliştirici ve ürün destek direktörü olan Kody Low), GPT-4'ün kendisi için kod yazmasına izin veriyor ve Lightning'i kullanarak sayı başına ödeme yapıyor (sayı başına yaklaşık 0,01 ABD doları). İronik bir şekilde, yapay zekadan yazmasını istediği kod, halihazırda çalışan bir hizmet olarak gösterdiği şeyin tam olarak aynısıydı: API çağrıları için ödeme yapmak üzere Lightning Network'ü kullanma yeteneği.
Kody özellikle yapay zekaya şunları sordu: "Lightning Network kullanarak API çağrılarım için ödeme yapmak üzere nasıl ters proxy oluşturabilirim? LND arka ucunu kullanın ve benim için ters proxy'yi golang'a yazın." Daha sonra Lightning Network ödeme talebini ödedi. Yapay zeka talebi anladı, ödemeyi kabul etti ve soruyu yanıtlamak için iyi organize edilmiş ve açıklamalı kod sağladı. Kody daha sonra kodu golang yerine Rust programlama dilini kullanarak yeniden yazmasını ve tekrar ödeme yapmasını istedi. Yapay zeka, kodu yeniden yazdı ve kodun hangi bölümlerinin çalıştığını İngilizce olarak daha ayrıntılı bir şekilde açıkladı ve programın temel taslağını netleştirdi, ancak tam olarak uygulanan bir sürüm için daha fazla hata işleme içermesi gerekecek ve başka incelikler de var, ancak bu programın temel taslağı. Kody daha sonra teşekkür etti ve AI ile Lightning Network'ün mükemmel bir uyum sağladığını söyleyerek ücreti tekrar ödedi. AI, Kody'nin hoş karşılandığını söyledi ve hem AI hem de Lightning Network'ün birlikte gelişmiş çözümler yaratabilecek güçlü teknolojiler olduğunu kabul etti.
Bu programlardan birini bizzat kendim test ettim ve ChatGPT'yi aboneliğim olmadan telefonumda kullanabilirim ve Lightning'de soru sormak için bir veya iki kuruşa eşdeğer ücret ödeyebilirim, fiyat soru başına dinamik olarak dalgalanır, muhtemelen Bağlıdır arka planda çalışan bir tür arz ve talep algoritması üzerinde.
Eğlenmek için ChatGPT'den insanlara ödeme yapması gerekebilecek bazı yapay zeka ajanları örnekleri istedim. İşte cevabı:
Harika soru! Yapay zeka temsilcilerinin çeşitli görevleri tamamlama sırasında insanlara ödeme yapması gerekebilir. İşte bazı olası senaryolar:
Gig ekonomisi ve mikro görevler: AI'dan, genellikle gig platformlarında gerçekleşen görüntüleri etiketlemek veya sesi yazıya dökmek gibi küçük görevleri tamamlamak için insanları bulması istenebilir. Görev tamamlandıktan sonra yapay zeka, üzerinde anlaşılan ödemeyi çalışana gönderebilir.
E-ticaret işlemleri: Yapay zeka bir e-ticaret platformunu veya çevrimiçi pazar yerini yönetiyorsa satıcılara veya hizmet sağlayıcılara ödeme göndermesi gerekebilir. Bu, bir ürün satışına, para iadesine veya hizmet ücretine yanıt olarak olabilir.
İçerik oluşturucular ve çevrimiçi etkileyiciler: Yapay zeka temsilcileri, insanların içerik yayınladığı veya başkalarını etkilediği platformları veya kanalları yönetebilir. Görüntülemelere, beğenilere, paylaşımlara veya diğer ölçümlere göre bu yaratıcılara ödeme veya ödül dağıtacak şekilde programlanabilirler.
Kitlesel kaynak kullanımı ve fikir üretimi: Şirketler, inovasyonu veya fikir üretme faaliyetlerini yönetmek ve insanları fikir sunmaya teşvik etmek için yapay zekayı kullanabilir. Bir fikir seçildiğinde yapay zeka, fikri gönderen kişiye ödeme veya ödül gönderebilir.
Müşteri İadeleri: Eğer AI bir şirketin müşteri hizmetlerini yönetiyorsa, iade edilen ürünler, iptal edilen hizmetler veya şirketin neden olduğu herhangi bir rahatsızlık için para iadesi yapması gerekebilir.
Anketlere Katılım: AI, pazar araştırması veya diğer veri toplama amacıyla anketler yönetebilir. Katılımcılara harcadıkları zaman ve katkıları karşılığında ücret ödenir.
Hayır Amaçlı Bağışlar: Yapay zeka, hayır kurumlarından yararlanıcılara yapılan ödemeleri yönetmek için kullanılabilir.
Serbest Çalışan Ödemeleri: Serbest çalışan veya sözleşmeli çalışanları yönetmek için yapay zeka kiralanabilir ve iş tamamlandığında ödeme yapılabilir.
Bonuslar ve Ödüller: Eğer bir yapay zeka bir yarışmayı veya oyunu yönetiyorsa, kazananlara bonuslar veya ödüller göndermesi gerekebilir.
Bunlar sadece birçok potansiyel uygulamanın örnekleridir. Ortak nokta, hizmet veya değer sağlamak için insanlara ücret ödenmesini gerektiren herhangi bir görevin muhtemelen yapay zeka tarafından yönetilmesidir.
Daha sonra bir yapay zeka temsilcisinin kendisine verilen görevleri tamamlama sırasında başka bir yapay zeka temsilcisine ödeme yapması gerekebileceği bazı örnekler istedim ve yanıtı şu oldu:
Aslında bir yapay zeka aracısının başka bir yapay zeka aracısıyla işlem yapması gerekebilecek pek çok potansiyel durum vardır. Bu durum, sistemlerin kaynak veya hizmetlerle etkileşimde bulunacak ve bağımsız olarak ticaret yapacak şekilde tasarlandığı durumlarda ortaya çıkabilir, örneğin:
Sürücüsüz Araçlar: Sürücüsüz araçların geleceğinde, bireysel araçları kontrol eden yapay zeka ajanları, diğer yapay zekaları kontrol eden araçlara haklar veya güvenli park yerleri için ödeme yapabilir.
Yapay Zeka pazarı: Yapay zeka pazarında, bir yapay zeka, veri analizi, makine öğrenimi modeli eğitimi veya karmaşık görevlerin optimize edilmesi gibi belirli hizmetler için başka bir yapay zekaya ücret ödeyebilir.
İçerik veya veri edinimi: Bir yapay zeka, başka bir yapay zekaya, özel araştırma, pazar analizi veya dijital varlıklar gibi özel veriler veya içerik için ödeme yapabilir.
Bulut bilişim kaynakları: Sunucuları veya bulut kaynaklarını yöneten bir yapay zeka, fazla bilgi işlem gücünü veya depolama alanını kullanması için başka bir yapay zekaya ödeme yapabilir.
Dijital reklam: Bir reklam kampanyasını yöneten bir yapay zeka, reklamını dijital platformda en iyi yere veya zamana yerleştirmek için başka bir yapay zekaya ödeme yapabilir.
Yapay zeka aracılı açık artırmalar: Çevrimiçi reklamcılıkta gerçek zamanlı teklif verme sisteminde, bir yapay zeka aracısı, belirli bir hedef kitleyi hedef alan bir reklam alanı için başka bir yapay zeka aracısına ödeme yapabilir.
Oyun: Çevrimiçi bir oyun senaryosunda, bir yapay zekanın sanal ürünler, hizmetler veya oyun ilerlemesi için başka bir yapay zekaya ödeme yapması gerekebilir.
Nesnelerin İnterneti (IoT): Akıllı bir evde veya akıllı şehirde, bir IoT cihazı (AI tarafından yönetilen), görevlerine öncelik vermek için başka bir cihaza ödeme yapabilir. Örneğin, akıllı bir buzdolabı, enerji tüketen soğutma döngüsünü, buzdolabı enerji tüketen soğutma döngüsünü tamamlayana kadar ertelemek için akıllı bir fırına ödeme yapabilir.
Bu örneklerin tümü spekülatiftir ve yapay zekadan yapay zekaya güvenli işlemlere izin veren karmaşık altyapıya bağlıdır. Ancak teknoloji gelişmeye devam ettikçe bu tür otonom etkileşime izin verecek şekilde tasarlanmış daha fazla sistem göreceğiz.
Şimdi, bu makalenin okuyucularının bu kısma geldiklerinde sorabilecekleri meşru şüpheci soru şu olabilir: "Neden sadece USD cinsinden ödeme yapmak yerine AI kullanımı için Lightning Network ödemelerini kullanalım?"
Cevap, Bitcoin/Lightning'in çeşitli nedenlerden dolayı yapay zeka ile çalışmanın benzersiz bir yolu olduğudur:
● İADE EDİLEMEZ: Birçok yazılım uygulamasından farklı olarak yapay zeka, kullanım başına donanım açısından oldukça yoğundur. Yapay zekayı kullandığınızda, çok fazla güce aç olan GPU donanımını kullanıyorsunuz. Yazılımın kendisi geliştirildiğinde ucuzdur, ancak çoğu yazılım türünün aksine, yazılımın her kullanımında gerçek bir güç/donanım kaynağı maliyeti vardır. Bir API'nin geleneksel yöntemlerle (kredi kartı gibi) ödeme yapmasına izin verilirse satıcı dolandırıcılığın hedefi haline gelir. Kullanıcılar GPU'lara onbinlerce kullanım gönderebilir ve ödemelerinin tersine iade edilmesini sağlayabilir. Bu durumda, satıcı elektrik/donanım maliyetini üstlenir ancak daha sonra ödemeyi kaybeder. Yıldırım ise hamiline yazılı bir varlık için nihai uzlaşma yöntemidir.
● Mikro işlemler: Çoğu ödeme yönteminin tek bir işlemin boyutuna ilişkin sınırlamaları vardır. Örneğin Visa kartıyla 0,03$ ödeyemezsiniz. PayPal'ın satıcı tarafındaki minimum sabit ücreti işlem başına 0,49 ABD dolarıdır. Yapabileceğiniz en yakın şey, hesaba ön ödeme yapmak ve ardından her kullanıldıklarında hesaplarına mikro ödemeler yapmaktır. Bu durum küresel düzeyde, sınırlar ve para birimleri karşısında daha da karmaşık hale geliyor; Malezya'daki bir kişi Kaliforniya'daki birine yapay zeka telif ücreti ödemek isterse hangi ödeme yöntemini kullanmalıdır? Web sitemdeki abonelik ödeme arka ucunda bile operasyon yöneticim ve ben bazen yabancı kredi kartlarını kabul etmede sorunlar yaşıyoruz ve birçok ülkede kredi kartları yerine mobil ödeme hizmetlerini kullanıyorlar. Lightning Network, mikro işlemleri küresel ölçekte işleyebilir. Kullanıcılar, herhangi bir abonelik gerektirmeden ve önceden yetkilendirilmiş paraya gerek kalmadan, her yerden kullanım başına kuruş ödeyebilir. Bu, makineden makineye ödemeler için çok önemlidir; abonelikler ideal olmayabilir; yalnızca birbirleriyle gerçek zamanlı olarak etkileşime girmeleri gerekir.
● Lisanssız ve programlanabilir: Çeşitli eylemleri gerçekleştirmek üzere yapay zeka aracıları oluşturulabilir. Yasal kimliği olmayan bir varlık olarak, bir yapay zeka aracısının açık kaynaklı programlanabilir parayı tutması ve harcaması, bir banka hesabı veya banka ödeme ürünü kullanmaktan daha kolaydır. Yapay zeka temsilcilerinin banka hesaplarına erişimi olmayabilir ancak Lightning düğümlerini veya Lightning cüzdanlarını çalıştırabilirler. Lightning Network'ün programlanabilir ve gerçek zamanlı anlık yapısı, dinamik fiyatlandırmaya olanak tanır. Başka bir deyişle, API çağrısı başına ücret, aynı anda aldıkları API isteklerinin sayısına bağlı olarak saniye başına değişiklik gösterecek şekilde programlanabilir.
Spam'i önlemek için iş kanıtı
Yapay zekanın resim, video, metin, program vb. oluşturma maliyetini neredeyse azalttığı günümüzde, hangi içeriğin gerçek, hangisinin yüksek kaliteli sahte video veya sanal kişilik olduğunu ayırt etmek giderek zorlaşıyor. Kurumsal, sosyal, politik veya jeopolitik açıdan önemli olsa da, gördüğümüz bir görüntü veya videonun yapay zekanın ürettiği dijital bir sahtekarlık değil, gerçek görüntülerin ürünü olduğundan nasıl emin olabiliriz? Şimdi teknoloji geliştikçe bundan beş veya on yıl sonra nasıl görüneceğini hayal edin.
Daha da endişe verici olanı robotların ne kadar ikna edici olduğudur. Ne zaman Twitter'ı kullansam (artık "X" olarak adlandırılıyor), gönderilerim botlarla dolup taşıyor. Neyse ki bunlar düşük kaliteli, kötü programlanmış ve bariz botlardır. Ancak, manuel olarak benimkine benzer bir hesap oluşturan ve insanları dolandırıcılık için avlamaya çalışan insan taklitçileri de var. Ya sosyal medyadaki yapay zeka botları gerçekten oldukça ikna edici olsaydı? Peki ya sayılamayan sayıda var olabiliyorlarsa, sürekli yaratılıyorlarsa, tıpkı tanımlanıp durdurulabildikleri gibi?
Bir aldatma biçimi olarak insanları spamlayan botlara ek olarak, gelişmiş bir bot stratejisi, bir fikri tanıtmak ve popüler görünmesini sağlamak için sahte bir topluluk oluşturmayı da içerebilir. Birçok farklı yapay zeka kişiliği çevrimiçi olarak faaliyet gösterebilir ve birçok insanı ikna edebilir. Birinin, her biri benzersiz ve mevcut ChatGPT'den birkaç yıl daha gelişmiş, belirli bir siyasi adayı, belirli bir sosyal bakış açısını desteklemek veya yalnızca bir etkileyicinin izleyici kitlesini büyütmek için uyum içinde çalışan bir bot ordusu yaratan bir program yazdığını hayal edin. Şimdi bu programın açık kaynak olduğunu, kullanmak isteyen herkesin kullanımına açık olduğunu hayal edin. Pandora'nın kutusu açıldı.
Çevrimiçi etkileşim kurduğunuzda şunları hayal edin:
İnsan gibi görünen varlıkların çoğu insan değildir;
Hangilerinin gerçekten insan olduğunu belirlemek zordur.
Bunu halletmenin bir yolu, sosyal medya platformlarının kayıt sırasında kimlik doğrulamayı zorunlu kılmasıdır. Bu durumda, yeni katılımcının gerçek kişi olduğuna dair yeterli kanıt sunması gerekir. Elon Musk'un Twitter/X'i de diğer birçok platform gibi bu yönde ilerliyor gibi görünüyor. Bu bazı platformlar için gerçekten işe yarasa da, bu yaklaşımın bariz dezavantajı çoğu durumda anonimliğin güvenlik ve özgünlüğün önemli bir parçası olmasıdır. Bazı mesleklerdeki kişilerin internette kendileri olma ve sosyal olarak rahatlamak için anonim hesaplar kullanma özgürlüğü yoktur. Dahası, birçok ülkede belirli konuşma türleri yasa dışıdır. Liderler alenen eleştirilemez, bazı konuların tartışılması yasaktır vb. Aslında, Amerika'nın Kurucu Babalarından bazıları, Britanya monarşisine yönelik devrimci eleştirileri yayınlarken, koruma sağlamak için başlangıçta takma adlar kullandılar. Totaliterler, sosyal medyaya katılmak için zorunlu kimlik doğrulamayı severler ve ciddi bir bot sorunu, onlara bu tür önlemleri uygulamak için iyi bir mazeret verecektir. Üstelik çeşitli platformları kolaylıkla kendilerine veri sağlamaya zorlayabilirler.
Alternatif olarak, sosyal medya açık ve anonim kalabilir, ancak sayısız bot akışını önlemek için bir tür kalıcılık kanıtı veya ödeme kontrolü kullanabilir. 1990'larda kriptograf Adam Buck, çeşitli spam veya hizmet reddi saldırılarını önlemek için Hashcash'in iş kanıtı biçimini icat etti. Sonuçta Satoshi Nakamoto bunu Bitcoin protokolünün temel bir bölümünde kullandı ancak sosyal medyada veya internetin diğer kısımlarında yaygın olarak uygulanmadı.
Bitcoin'in defterinin taklit edilmesi neredeyse imkansız bir geçmişi var. Blok zincirinde bir blok her güncellendiğinde enerji gerekir ve defterin tüm geçmişi, içinde kodlanmış büyük miktarda enerji içerir, bu da onun sahtesini yapmayı çok zorlaştırır. Parasal bir varlık olarak kullanılmasının yanı sıra, Bitcoin blok zinciri artık içine isteğe bağlı verilerin (belgeler, resimler, kitaplar, şarkılar veya diğer sistemlerden gelen saatler dahil) eklenebildiği küresel, açık kaynaklı, değişmez bir zaman kapsülü olarak varlığını sürdürüyor. ) ve eklenen verilerin o tarihten bu yana değiştirilmediğini kanıtlayabilir. Kapalı kaynaklı, opak ve merkezi görevlere sahip hiçbir sunucu bu işlevselliği kopyalayamaz.
Adam Barker'ın ilk olarak Hashcash'i yarattığı gibi, Bitcoin'in iş kanıtı diğer sistem türlerini spam'den korumak için kullanılabilir mi? Bu doğrultuda hâlihazırda araştırılmakta olan ve önümüzdeki yıllarda giderek daha önemli hale gelmesi muhtemel bazı yollar bulunmaktadır.
● Ödeme: Bitcoin şu anda Stacker News tarafından bir dağıtım teşviki ve spam önleme biçimi olarak kullanılmaktadır. Kullanıcılar gönderi göndermek için Bitcoin'in küçük bir kısmını ödemek zorundadır ve birbirlerine küçük Bitcoin porsiyonlarıyla bahşiş verebilirler. Visa gibi geleneksel ödeme yöntemlerindeki sorun, kişiyi tanımlamalarıdır; oysa Bitcoin ödeme kanıtıdır ancak kimliğin bilinmesini gerektirmez, bu da spam önleme için kabul edilebilirdir. Bu çeşitli şekillerde ayarlanabilir. Twitter/X benzer bir şey uygularsa, örneğin spam'ı önlemek için yalnızca kimlikleriyle bir tür mikro maliyet bağlantısı olan kişilerin gönderilerime yorum yapmasına izin verecek şekilde kurulum yapabilirim.
● Maliyetli kimlik: Birisi genel/özel bir anahtar çifti oluşturabilir (Nostr'daki gibi), ancak daha da ileri giderek genel anahtarı Bitcoin blok zincirine yerleştirerek işlem ücretleri nedeniyle gerçek dünya maliyetlerine neden olabilir Kaynak maliyetleri, çeşitli doğrulama yolları insanlara bu anahtarın gerçekten kendilerine ait olduğunu söyleyin ve ardından oluşturdukları veya yetkilendirdikleri herhangi bir dijital içeriği imzalamak için bu genel anahtarla eşleşen özel bir anahtar kullanın. Aynı şey, bilinen dürüstlük standartlarına sahip tüm büyük haber kuruluşları için de geçerlidir. Platform hangi anahtar çiftlerinin gömülü olup olmadığını kontrol edebilir. Bu noktadan itibaren, bu, insanların sahte içerikleri (en azından kısmen o kişi veya kuruluş tarafından oluşturulan ve yayınlandıktan sonra değiştirilmemiş, nesnel olarak doğru olması gerekmeyen) orijinal içerikten ayırt etmesine olanak tanıdı ve yüzlerce Sahtekarın benzer anahtar çiftlerini kullanamamasına olanak tanıdı. zaten Bitcoin blok zincirine gömülüdür ve gerçek dünya ücretlerine tabidir.
Henüz bu aşamada olmasak da, yapay zekanın taklit veya sahtesinin çok az maliyetli olacağı kadar gelişmiş olduğu bir dünyada, Süreklilik Kanıtlarına (genel/özel anahtar çiftlerini şifrelemek) ve Çalışma Kanıtlarına (gerçekliği kanıtlamak) ihtiyaç duymayı öğrenebiliriz. Belirli dijital içerik türleri ciddiye alınmadan önce, belirli bir genel/özel anahtar çiftinin veya çevrimiçi kimliğin önemini artırmak için dünyanın kaynakları kullanılır.
Daha önce tanımladığım potansiyel gelecek dünyasında:
İnsan gibi görünen varlıkların çoğu insan değildir;
Hangilerinin gerçekten insan olduğunu belirlemek zordur ve daha sonra, neredeyse sonsuz bir gürültü denizinde sinyal bulmak için hangi varlıkların bir tür gerçek dünya somutluğuna veya kendileriyle ilişkili maliyete sahip olduğunu sınıflandırmak için çeşitli yöntemlere ihtiyacımız vardır. .
Kimlik kontrolü veya gerçek kaynak maliyetlerinin kullanılması, platformların alabileceği iki ana yöndür.