Примітка: наведені нижче уривки взято з інформаційного бюлетеня на тему штучного інтелекту, опублікованого Лін Олден у серпні, який містить частини, пов’язані з біткойнами. Через обмеження місця чи з інших причин деякі деталі чи інформацію можуть бути не повністю перекладені або видалені. Ми рекомендуємо читачам звертатися до оригінального тексту під час читання цієї статті для отримання більш повної інформації.
**Яка найкраща валюта для ШІ? **
Яка форма валюти найкраща для агентів ШІ? Виходячи з того, що я бачив досі, я думаю, що біткойн є головною відповіддю.
У світі майбутнього буде велика кількість платежів між людьми та машинами, і природно підходять цифрові рідні валюти з відкритим кодом.
Агенти штучного інтелекту можуть створювати біткойн/криптовалютний гаманець, заробляти кошти та витрачати їх.
AI може почати роботу з нуля, отримати завдання або просто «вирішити» виконати завдання. Оцінюючи найкращий спосіб виконання завдання, він визначає, чи є певні платні послуги корисними чи критичними для нього. Таким чином, він генерує гаманець Bitcoin/Lightning (на відміну від банківського рахунку, йому не потрібен дозвіл, оскільки він є відкритим кодом), а потім переконує свого творця надати йому кошти або іншим чином заробити гроші в Інтернеті (можливо, це Розмістіть якийсь розумний вміст на Nostr і заробляти чайові). Тепер, маючи кошти, він може платити за те, що йому потрібно.
Ефективні цифрові рідні валюти з відкритим кодом можна використовувати швидше, без дозволу, і вони можуть проводити менші транзакції (мікро-транзакції), ніж існуючі фіатні валюти, таким чином надаючи більше можливостей для міжмашинних і міжмашинних платежів. Це природна форма валюти, яку використовують агенти ШІ.
Ця тенденція збереглася. Наприкінці червня біткойн-компанії Fedi та Stak спільно організували AI-хакатон. Феді та Стак закликають усіх розробників, конструкторів і піонерів, які вірять у розширення можливостей технологій для людей і спільнот через Bitcoin, Lightning і Fedimint: приєднуйтеся до нас і допоможіть демократизувати штучний інтелект за допомогою Bitcoin, Lightning і Fedimint.
На початку липня Lightning Labs (основний постачальник інфраструктури Lightning Network) оголосила про запуск нового набору інструментів розробника для підтримки цього нового перетину біткойн + ШІ.
Коротко кажучи, існує два основних аспекти інструментів Lightning Labs:
Легше створювати агентів штучного інтелекту, які можуть зберігати та використовувати біткоіни для виконання завдань;
Використання Lightning Network і давнього коду статусу «HTTP 402 Payment Required» полегшує оплату ресурсомістких обчислень за кожне використання.
Щоб побачити останній у дії, ви можете переглянути це двохвилинне відео, яким поділився технічний директор Lightning Labs Олаолува Осунтокун.
Посилання:
У відео користувач (Коді Лоу, розробник і керівник відділу підтримки продукту Fedi) просить GPT-4 написати для нього код і платить йому за запитання (~0,01 долара за запитання) за допомогою Lightning. За іронією долі, код, який він просить ШІ написати, є саме тим, що він уже продемонстрував як робочий сервіс: можливість оплачувати виклики API за допомогою Lightning Network.
Зокрема, Коді запитав ШІ: «Як мені створити зворотний проксі-сервер для оплати моїх викликів API за допомогою мережі Lightning? Використовуйте бекенд LND і напишіть для мене зворотний проксі-сервер на golang». Потім він заплатив за оплату Lightning Network запит. ШІ зрозумів запит, прийняв платіж і надав добре організований і анотований код для відповіді на запитання. Потім Kody попросив його переписати код, використовуючи мову програмування rust замість golang, і знову заплатив. Штучний інтелект переписав код і більш детально пояснив англійською, які частини коду виконуються, і уточнив базову структуру програми, але для повністю реалізованої версії потрібно буде включити більше обробки помилок та інших тонкощів, але це базова схема програми. Потім Коді подякував і сказав, що штучний інтелект і Lightning Network чудово поєднуються, тому платять знову. AI каже Kody. Будь ласка, погодьтеся, що і AI, і Lightning Network є потужними технологіями, які разом можуть створювати передові рішення.
Я особисто перевірив одну з цих програм і можу використовувати ChatGPT на своєму телефоні без підписки та платити еквівалент пенні чи двох у Lightning, щоб ставити запитання, ціна динамічно коливається залежно від запитання, можливо, залежить від на якомусь алгоритмі попиту та пропозиції, що працює у фоновому режимі.
Просто заради розваги я попросив ChatGPT навести кілька прикладів ситуацій, коли агенту ШІ може знадобитися заплатити людині. Ось його відповідь:
Чудове питання! Агентам ШІ може знадобитися платити людям за виконання різних завдань. Ось кілька потенційних сценаріїв:
Економіка концертів і мікрозавдання: ШІ можуть попросити знайти людей для виконання невеликих завдань, таких як маркування зображень або транскрибування аудіо, що часто трапляється на платформах концертів. Після виконання завдання ШІ може надіслати узгоджену оплату працівнику.
Транзакції електронної комерції: якщо AI керує платформою електронної комерції або онлайн-ринком, йому може знадобитися надсилати платежі продавцям або постачальникам послуг. Це може бути у відповідь на продаж продукту, відшкодування або плату за обслуговування.
Творці контенту та впливові онлайн-агенти: агенти ШІ можуть керувати платформами чи каналами, де люди публікують контент або впливають на інших. Їх можна запрограмувати для розподілу виплат або винагород цим творцям на основі переглядів, уподобань, поширення чи інших показників.
Краудсорсинг і генерація ідей. Компанії можуть використовувати штучний інтелект для управління інноваціями або генерацією ідей і заохочувати людей подавати ідеї. Після того, як ідея обрана, ШІ може надіслати платіж або винагороду людині, яка подала ідею.
Відшкодування клієнтам: якщо штучний інтелект обслуговує клієнтів для компанії, йому може знадобитися повернути кошти за повернені продукти, скасовані послуги або будь-які незручності, спричинені компанією.
Участь в опитуваннях: AI може проводити опитування для дослідження ринку або інших цілей збору даних. Учасники отримують винагороду за свій час і вклад.
Благодійні пожертви: ШІ можна використовувати для керування платежами від благодійних організацій бенефіціарам.
Оплата фрілансерів: штучний інтелект можна найняти для керування фрілансерами або працівниками за контрактом, виплачуючи їм оплату після завершення роботи.
Призи та нагороди: якщо штучний інтелект керує конкурсом або грою, йому може знадобитися надіслати призи чи нагороди переможцю.
Це лише приклади багатьох потенційних застосувань. Загальною ниткою є те, що будь-яке завдання, яке вимагає компенсації людині за надання послуги чи цінності, може керуватися ШІ.
Потім я запитав його про кілька прикладів того, як агенту ШІ може знадобитися платити іншому агенту ШІ під час виконання поставлених завдань, і його відповідь була такою:
Дійсно існує багато потенційних ситуацій, коли агенту ШІ може знадобитися провести транзакцію з іншим агентом ШІ. Це може статися, якщо система розроблена для автономної взаємодії та торгівлі ресурсами чи послугами, наприклад:
Безпілотні транспортні засоби: у майбутньому безпілотних автомобілів агенти ШІ, які керують окремими транспортними засобами, можуть платити транспортним засобам, які керують іншими ШІ, за права або безпечні паркувальні місця.
Ринок штучного інтелекту: на ринку штучного інтелекту один штучний інтелект може платити іншому штучному інтелекту плату за певні послуги, такі як аналіз даних, навчання моделі машинного навчання або оптимізація складних завдань.
Отримання вмісту або даних: один штучний інтелект може платити іншому штучному інтелекту за приватні дані або контент, як-от приватні дослідження, аналіз ринку або цифрові активи.
Ресурси хмарних обчислень: ШІ, який керує сервером або хмарним ресурсом, може платити іншому ШІ за використання його надлишкової обчислювальної потужності або місця для зберігання.
Цифрова реклама: штучний інтелект, який керує рекламною кампанією, може заплатити іншому штучному інтелекту за розміщення його реклами в найкращому місці або в найкращий час на цифровій платформі.
Аукціони за допомогою штучного інтелекту: у системі онлайн-реклами в режимі реального часу один агент штучного інтелекту може заплатити іншому агенту штучного інтелекту за рекламне місце, націлене на певну аудиторію.
Ігри: у сценарії онлайн-ігор одному ШІ може знадобитися платити іншому ШІ за віртуальні товари, послуги або прогрес у грі.
Інтернет речей (IoT): у розумному домі чи розумному місті один пристрій IoT (керований штучним інтелектом) може платити іншому пристрою за пріоритетність його завдань. Наприклад, розумний холодильник може заплатити розумній духовці за відкладення енерговитратного циклу охолодження, доки холодильник не завершить енерговитратний цикл охолодження.
Усі ці приклади є спекулятивними та залежать від складної інфраструктури, яка забезпечує безпечні транзакції штучного інтелекту до штучного інтелекту. Але оскільки технології продовжують розвиватися, ми, ймовірно, побачимо більше систем, розроблених для забезпечення такого роду автономної взаємодії.
Читачі цієї статті можуть поставити законне скептичне запитання, коли перейдуть до цієї частини: «Навіщо використовувати платежі Lightning Network для використання штучного інтелекту замість простої оплати в доларах США?»
Відповідь полягає в тому, що Bitcoin/Lightning Network є унікальним способом роботи з ШІ з кількох причин:
● Кошти не підлягають відшкодуванню: на відміну від багатьох програмних додатків, штучний інтелект потребує багато апаратного забезпечення для кожного окремого використання. Коли ви використовуєте AI, ви використовуєте дуже енергоємне обладнання GPU. Саме програмне забезпечення є дешевим після розробки, але існує реальна вартість ресурсів живлення/апаратного забезпечення щоразу, коли програмне забезпечення використовується, на відміну від більшості типів програмного забезпечення. Якщо API залишається відкритим для оплати звичайними засобами (наприклад, кредитною карткою), то продавець стає мішенню для шахраїв. Користувачі можуть надсилати десятки тисяч використань на GPU та повертати свої платежі. У цьому випадку продавець несе вартість електроенергії/обладнання, але потім втрачає платіж. Блискавка, з іншого боку, є методом остаточного розрахунку активів на пред'явника.
● Мікротранзакції: більшість методів оплати мають обмеження на розмір однієї транзакції. Наприклад, ви не можете заплатити 0,03 долара за допомогою картки Visa. Найнижча фіксована комісія PayPal для продавців становить 0,49 доларів США за транзакцію. Найближче, що ви можете зробити, це попередньо поповнити свій обліковий запис, а потім здійснювати мікроплатежі кожного разу, коли ви використовуєте його у своєму обліковому записі. Це стає складніше в усьому світі та поза межами кордонів і валют; якщо хтось у Малайзії хоче заплатити комусь у Каліфорнії за використання штучного інтелекту, який метод оплати він має використовувати? Навіть у бек-офісі оплати передплати на моєму веб-сайті ми з менеджером з операцій іноді маємо проблеми з прийомом іноземних кредитних карток, а в багатьох країнах замість кредитних карток використовують мобільні платіжні послуги. Lightning Network може обробляти мікротранзакції в глобальному масштабі. Користувачі можуть платити копійки за використання будь-де, не потребуючи підписки та попередньої авторизації коштів. Це дуже актуально для міжмашинних платежів, де підписки можуть бути не ідеальними, і їм просто потрібно взаємодіяти один з одним у режимі реального часу.
● Без дозволу та програмований: агенти AI можуть бути створені для виконання різноманітних операцій. Як суб’єкту без юридичної особи агенту штучного інтелекту легше мати та використовувати програмовану валюту з відкритим кодом, ніж використовувати банківський рахунок або банківський платіжний продукт. Агенти ШІ можуть не мати доступу до банківських рахунків, але вони можуть запускати вузли Lightning або керувати гаманцями Lightning Network. Програмована миттєва природа мережі Lightning Network, яка працює в реальному часі, дозволяє динамічно ціноутворювати. Іншими словами, ціну кожного виклику API можна запрограмувати так, щоб вона змінювалася щосекунди залежно від кількості вхідних запитів API, які вони отримують одночасно.
Запобігайте спаму за допомогою доказів роботи
У наш час, оскільки штучний інтелект майже знизив витрати на створення зображень, відео, текстів, програм тощо, стає все важче розрізнити, який контент є справжнім, а який – високоякісним підробленим відео чи віртуальною особистістю. Як ми можемо бути впевнені, що зображення чи відео, які ми бачимо, є продуктом реальних кадрів, а не цифровою підробкою, згенерованою штучним інтелектом, коли це може мати значення з корпоративної, соціальної, політичної чи геополітичної точки зору? А тепер уявіть, що буде через п’ять-десять років, коли технології вдосконалюватимуться.
Ще більше занепокоєння викликає те, наскільки переконливі роботи. Щоразу, коли я користуюся Twitter (тепер це називається «X»), мої дописи завалені ботами. На щастя, вони неякісні, погано запрограмовані, очевидні боти. Однак є також імітатори людей, які вручну створюють обліковий запис, схожий на мій, і починають виловлювати людей на шахрайство. Що, якби ШІ-боти в соціальних мережах насправді були досить переконливими? Що, якщо вони можуть існувати в незліченній кількості, постійно створюючись, так само, як їх можна ідентифікувати та зупинити?
Окрім того, що боти розсилають людям спам як форму шахрайства, складна стратегія ботів може передбачати створення цілої фальшивої спільноти для просування ідеї та надання їй популярності. Багато різних спеціалістів зі штучним інтелектом можуть працювати онлайн і переконати багатьох людей. Уявіть собі, що хтось написав програму, яка створила армію ботів, кожен унікальний і на кілька років більш просунутий, ніж поточний ChatGPT, і вони скоординовано просували певного політичного кандидата, певну соціальну точку зору або просто розширювали аудиторію впливового користувача. А тепер уявіть, що ця програма має відкритий код і доступна кожному, хто хоче нею скористатися. Скриньку Пандори відкрили.
Уявіть, що ви спілкуєтесь онлайн:
Більшість об’єктів, які виглядають як люди, не є людьми;
Важко визначити, хто є справжніми людьми.
Один зі способів вирішення цієї ситуації полягає в тому, щоб соціальні медіа-платформи застосували автентифікацію під час реєстрації. У цьому випадку нові учасники повинні надати достатні докази того, що вони справжні люди. Twitter/X Ілона Маска, здається, рухається в цьому напрямку, як і деякі інші платформи. Хоча це дійсно може працювати на деяких платформах, очевидним недоліком цього підходу є те, що в багатьох випадках анонімність є важливою частиною безпеки та автентичності. Люди певних професій не можуть вільно залишатися в Інтернеті, використовуючи анонімні облікові записи для соціального відпочинку. Більше того, певні види мовлення є незаконними в багатьох країнах. Лідерів не можна критикувати публічно, окремі теми заборонені для обговорення тощо. Фактично, деякі з батьків-засновників Америки спочатку використовували псевдоніми для захисту, коли публікували революційну критику британської монархії. Тоталітаристи люблять обов’язкову автентифікацію для участі в соціальних мережах, і серйозна проблема з ботом дасть їм хороший привід для застосування таких заходів. Крім того, вони можуть легко змусити різні платформи надавати їм дані.
Як альтернатива, соціальні медіа можуть залишатися відкритими та анонімними, але використовувати певний доказ наполегливості або чек оплати, щоб запобігти потоку незліченних ботів. Ще в 1990-х роках криптограф Адам Бак винайшов форму підтвердження роботи Hashcash для запобігання різним типам спаму або атак типу «відмова в обслуговуванні». Зрештою, Сатоші Накамото використав його в основній частині протоколу біткойн, але він не отримав широкого застосування в соціальних мережах чи інших частинах Інтернету.
Реєстр біткойнів має історію, яку майже неможливо підробити. Кожного разу, коли блок оновлюється в блокчейні, потрібна енергія, а повна історія реєстру містить велику кількість енергії, закодованої в ньому, що ускладнює підробку. Окрім використання як грошового активу, блокчейн біткойн тепер існує як глобальна незмінна капсула часу з відкритим вихідним кодом, у яку можна вставляти довільні дані (включаючи документи, зображення, книги, пісні чи час з інших систем). ) і може довести, що вставлені дані не були змінені з цієї дати. Жоден сервер із закритим кодом, непрозорими та централізованими завданнями не може відтворити цю функціональність.
Чи можна використовувати підтвердження роботи біткойна для захисту інших типів систем від спаму так само, як Адам Баркер створив Hashcash? У цьому напрямку вже досліджено кілька шляхів, які можуть стати все більш важливими в найближчі роки.
● Платежі: наразі біткойн використовується Stacker News як спосіб стимулювання розповсюдження та запобігання спаму. Користувачі повинні заплатити невелику суму біткойнів, щоб опублікувати повідомлення, і можуть давати один одному чайові невеликими сумами біткойнів. Проблема з традиційними методами оплати, такими як Visa, полягає в тому, що вони ідентифікують особу, тоді як біткойн є підтвердженням платежу, але не вимагає розголошення особи, що є прийнятним для запобігання спаму. Це можна регулювати різними способами. Якщо Twitter/X реалізує щось подібне, то, наприклад, я міг би налаштувати так, щоб дозволити лише людям, які мають певний зв’язок із своєю ідентичністю, коментувати мої публікації, щоб запобігти спаму.
● Ідентифікація з ціною: хтось може створити пару відкритий/приватний ключ (як у Nostr), але потім піти далі та вбудувати відкритий ключ у блокчейн біткойн, несучи реальні витрати через комісію за транзакції. Вартість ресурсів перевіряти людям різними способами, що цей ключ справді належить їм, а потім використовувати приватний ключ, який збігається з відкритим ключем, щоб підписувати будь-який цифровий вміст, який вони створюють або авторизують. Те саме стосується будь-якої великої новинної організації з відомими стандартами доброчесності. Платформа може перевірити, які пари ключів вбудовані чи ні. Відтоді це дозволило людям відрізняти фейки від справжнього вмісту (який принаймні певною мірою створено цією особою чи організацією, не змінювався після публікації та не обов’язково є об’єктивно автентичним), і зробив сотні самозванців не можуть використовувати подібні пари ключів, які вже вбудовані в блокчейн біткойн, і стягують реальні комісії.
Хоча ми ще не на цій стадії, у світі, де штучний інтелект настільки розвинений, що його імітація або підробка коштує мало, ми можемо навчитися вимагати докази безперервності (шифрування пар відкритих/приватних ключів) і докази роботи (підтвердження автентичності). Світові ресурси витрачаються на збільшення важливості певної пари відкритих/приватних ключів або онлайн-ідентифікації), перш ніж певні типи цифрового вмісту сприймуть серйозно.
У потенційному майбутньому світі, який я описав раніше:
Більшість об’єктів, які виглядають як люди, не є людьми;
Важко визначити, які з них є справді людьми, і тоді нам потрібно використовувати різні методи, щоб класифікувати, які сутності мають якусь реальну відчутність або вартість, пов’язану з ними, знаходячи сигнал у майже нескінченному морі шум.
Перевірка ідентичності або використання реальних ресурсів є двома основними напрямками, якими можуть рухатися платформи.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Лін Олден: чому біткойн є найкращою валютою для штучного інтелекту
Автор**: Lyn Alden Компілятор: **GaryMa Wu Shuo Blockchain
Примітка: наведені нижче уривки взято з інформаційного бюлетеня на тему штучного інтелекту, опублікованого Лін Олден у серпні, який містить частини, пов’язані з біткойнами. Через обмеження місця чи з інших причин деякі деталі чи інформацію можуть бути не повністю перекладені або видалені. Ми рекомендуємо читачам звертатися до оригінального тексту під час читання цієї статті для отримання більш повної інформації.
**Яка найкраща валюта для ШІ? **
Яка форма валюти найкраща для агентів ШІ? Виходячи з того, що я бачив досі, я думаю, що біткойн є головною відповіддю.
У світі майбутнього буде велика кількість платежів між людьми та машинами, і природно підходять цифрові рідні валюти з відкритим кодом.
Агенти штучного інтелекту можуть створювати біткойн/криптовалютний гаманець, заробляти кошти та витрачати їх.
AI може почати роботу з нуля, отримати завдання або просто «вирішити» виконати завдання. Оцінюючи найкращий спосіб виконання завдання, він визначає, чи є певні платні послуги корисними чи критичними для нього. Таким чином, він генерує гаманець Bitcoin/Lightning (на відміну від банківського рахунку, йому не потрібен дозвіл, оскільки він є відкритим кодом), а потім переконує свого творця надати йому кошти або іншим чином заробити гроші в Інтернеті (можливо, це Розмістіть якийсь розумний вміст на Nostr і заробляти чайові). Тепер, маючи кошти, він може платити за те, що йому потрібно.
Ефективні цифрові рідні валюти з відкритим кодом можна використовувати швидше, без дозволу, і вони можуть проводити менші транзакції (мікро-транзакції), ніж існуючі фіатні валюти, таким чином надаючи більше можливостей для міжмашинних і міжмашинних платежів. Це природна форма валюти, яку використовують агенти ШІ.
Ця тенденція збереглася. Наприкінці червня біткойн-компанії Fedi та Stak спільно організували AI-хакатон. Феді та Стак закликають усіх розробників, конструкторів і піонерів, які вірять у розширення можливостей технологій для людей і спільнот через Bitcoin, Lightning і Fedimint: приєднуйтеся до нас і допоможіть демократизувати штучний інтелект за допомогою Bitcoin, Lightning і Fedimint.
На початку липня Lightning Labs (основний постачальник інфраструктури Lightning Network) оголосила про запуск нового набору інструментів розробника для підтримки цього нового перетину біткойн + ШІ.
Коротко кажучи, існує два основних аспекти інструментів Lightning Labs:
Легше створювати агентів штучного інтелекту, які можуть зберігати та використовувати біткоіни для виконання завдань;
Використання Lightning Network і давнього коду статусу «HTTP 402 Payment Required» полегшує оплату ресурсомістких обчислень за кожне використання.
Щоб побачити останній у дії, ви можете переглянути це двохвилинне відео, яким поділився технічний директор Lightning Labs Олаолува Осунтокун.
Посилання:
У відео користувач (Коді Лоу, розробник і керівник відділу підтримки продукту Fedi) просить GPT-4 написати для нього код і платить йому за запитання (~0,01 долара за запитання) за допомогою Lightning. За іронією долі, код, який він просить ШІ написати, є саме тим, що він уже продемонстрував як робочий сервіс: можливість оплачувати виклики API за допомогою Lightning Network.
Зокрема, Коді запитав ШІ: «Як мені створити зворотний проксі-сервер для оплати моїх викликів API за допомогою мережі Lightning? Використовуйте бекенд LND і напишіть для мене зворотний проксі-сервер на golang». Потім він заплатив за оплату Lightning Network запит. ШІ зрозумів запит, прийняв платіж і надав добре організований і анотований код для відповіді на запитання. Потім Kody попросив його переписати код, використовуючи мову програмування rust замість golang, і знову заплатив. Штучний інтелект переписав код і більш детально пояснив англійською, які частини коду виконуються, і уточнив базову структуру програми, але для повністю реалізованої версії потрібно буде включити більше обробки помилок та інших тонкощів, але це базова схема програми. Потім Коді подякував і сказав, що штучний інтелект і Lightning Network чудово поєднуються, тому платять знову. AI каже Kody. Будь ласка, погодьтеся, що і AI, і Lightning Network є потужними технологіями, які разом можуть створювати передові рішення.
Я особисто перевірив одну з цих програм і можу використовувати ChatGPT на своєму телефоні без підписки та платити еквівалент пенні чи двох у Lightning, щоб ставити запитання, ціна динамічно коливається залежно від запитання, можливо, залежить від на якомусь алгоритмі попиту та пропозиції, що працює у фоновому режимі.
Просто заради розваги я попросив ChatGPT навести кілька прикладів ситуацій, коли агенту ШІ може знадобитися заплатити людині. Ось його відповідь:
Чудове питання! Агентам ШІ може знадобитися платити людям за виконання різних завдань. Ось кілька потенційних сценаріїв:
Економіка концертів і мікрозавдання: ШІ можуть попросити знайти людей для виконання невеликих завдань, таких як маркування зображень або транскрибування аудіо, що часто трапляється на платформах концертів. Після виконання завдання ШІ може надіслати узгоджену оплату працівнику.
Транзакції електронної комерції: якщо AI керує платформою електронної комерції або онлайн-ринком, йому може знадобитися надсилати платежі продавцям або постачальникам послуг. Це може бути у відповідь на продаж продукту, відшкодування або плату за обслуговування.
Творці контенту та впливові онлайн-агенти: агенти ШІ можуть керувати платформами чи каналами, де люди публікують контент або впливають на інших. Їх можна запрограмувати для розподілу виплат або винагород цим творцям на основі переглядів, уподобань, поширення чи інших показників.
Краудсорсинг і генерація ідей. Компанії можуть використовувати штучний інтелект для управління інноваціями або генерацією ідей і заохочувати людей подавати ідеї. Після того, як ідея обрана, ШІ може надіслати платіж або винагороду людині, яка подала ідею.
Відшкодування клієнтам: якщо штучний інтелект обслуговує клієнтів для компанії, йому може знадобитися повернути кошти за повернені продукти, скасовані послуги або будь-які незручності, спричинені компанією.
Участь в опитуваннях: AI може проводити опитування для дослідження ринку або інших цілей збору даних. Учасники отримують винагороду за свій час і вклад.
Благодійні пожертви: ШІ можна використовувати для керування платежами від благодійних організацій бенефіціарам.
Оплата фрілансерів: штучний інтелект можна найняти для керування фрілансерами або працівниками за контрактом, виплачуючи їм оплату після завершення роботи.
Призи та нагороди: якщо штучний інтелект керує конкурсом або грою, йому може знадобитися надіслати призи чи нагороди переможцю.
Це лише приклади багатьох потенційних застосувань. Загальною ниткою є те, що будь-яке завдання, яке вимагає компенсації людині за надання послуги чи цінності, може керуватися ШІ.
Потім я запитав його про кілька прикладів того, як агенту ШІ може знадобитися платити іншому агенту ШІ під час виконання поставлених завдань, і його відповідь була такою:
Дійсно існує багато потенційних ситуацій, коли агенту ШІ може знадобитися провести транзакцію з іншим агентом ШІ. Це може статися, якщо система розроблена для автономної взаємодії та торгівлі ресурсами чи послугами, наприклад:
Безпілотні транспортні засоби: у майбутньому безпілотних автомобілів агенти ШІ, які керують окремими транспортними засобами, можуть платити транспортним засобам, які керують іншими ШІ, за права або безпечні паркувальні місця.
Ринок штучного інтелекту: на ринку штучного інтелекту один штучний інтелект може платити іншому штучному інтелекту плату за певні послуги, такі як аналіз даних, навчання моделі машинного навчання або оптимізація складних завдань.
Отримання вмісту або даних: один штучний інтелект може платити іншому штучному інтелекту за приватні дані або контент, як-от приватні дослідження, аналіз ринку або цифрові активи.
Ресурси хмарних обчислень: ШІ, який керує сервером або хмарним ресурсом, може платити іншому ШІ за використання його надлишкової обчислювальної потужності або місця для зберігання.
Цифрова реклама: штучний інтелект, який керує рекламною кампанією, може заплатити іншому штучному інтелекту за розміщення його реклами в найкращому місці або в найкращий час на цифровій платформі.
Аукціони за допомогою штучного інтелекту: у системі онлайн-реклами в режимі реального часу один агент штучного інтелекту може заплатити іншому агенту штучного інтелекту за рекламне місце, націлене на певну аудиторію.
Ігри: у сценарії онлайн-ігор одному ШІ може знадобитися платити іншому ШІ за віртуальні товари, послуги або прогрес у грі.
Інтернет речей (IoT): у розумному домі чи розумному місті один пристрій IoT (керований штучним інтелектом) може платити іншому пристрою за пріоритетність його завдань. Наприклад, розумний холодильник може заплатити розумній духовці за відкладення енерговитратного циклу охолодження, доки холодильник не завершить енерговитратний цикл охолодження.
Усі ці приклади є спекулятивними та залежать від складної інфраструктури, яка забезпечує безпечні транзакції штучного інтелекту до штучного інтелекту. Але оскільки технології продовжують розвиватися, ми, ймовірно, побачимо більше систем, розроблених для забезпечення такого роду автономної взаємодії.
Читачі цієї статті можуть поставити законне скептичне запитання, коли перейдуть до цієї частини: «Навіщо використовувати платежі Lightning Network для використання штучного інтелекту замість простої оплати в доларах США?»
Відповідь полягає в тому, що Bitcoin/Lightning Network є унікальним способом роботи з ШІ з кількох причин:
● Кошти не підлягають відшкодуванню: на відміну від багатьох програмних додатків, штучний інтелект потребує багато апаратного забезпечення для кожного окремого використання. Коли ви використовуєте AI, ви використовуєте дуже енергоємне обладнання GPU. Саме програмне забезпечення є дешевим після розробки, але існує реальна вартість ресурсів живлення/апаратного забезпечення щоразу, коли програмне забезпечення використовується, на відміну від більшості типів програмного забезпечення. Якщо API залишається відкритим для оплати звичайними засобами (наприклад, кредитною карткою), то продавець стає мішенню для шахраїв. Користувачі можуть надсилати десятки тисяч використань на GPU та повертати свої платежі. У цьому випадку продавець несе вартість електроенергії/обладнання, але потім втрачає платіж. Блискавка, з іншого боку, є методом остаточного розрахунку активів на пред'явника.
● Мікротранзакції: більшість методів оплати мають обмеження на розмір однієї транзакції. Наприклад, ви не можете заплатити 0,03 долара за допомогою картки Visa. Найнижча фіксована комісія PayPal для продавців становить 0,49 доларів США за транзакцію. Найближче, що ви можете зробити, це попередньо поповнити свій обліковий запис, а потім здійснювати мікроплатежі кожного разу, коли ви використовуєте його у своєму обліковому записі. Це стає складніше в усьому світі та поза межами кордонів і валют; якщо хтось у Малайзії хоче заплатити комусь у Каліфорнії за використання штучного інтелекту, який метод оплати він має використовувати? Навіть у бек-офісі оплати передплати на моєму веб-сайті ми з менеджером з операцій іноді маємо проблеми з прийомом іноземних кредитних карток, а в багатьох країнах замість кредитних карток використовують мобільні платіжні послуги. Lightning Network може обробляти мікротранзакції в глобальному масштабі. Користувачі можуть платити копійки за використання будь-де, не потребуючи підписки та попередньої авторизації коштів. Це дуже актуально для міжмашинних платежів, де підписки можуть бути не ідеальними, і їм просто потрібно взаємодіяти один з одним у режимі реального часу.
● Без дозволу та програмований: агенти AI можуть бути створені для виконання різноманітних операцій. Як суб’єкту без юридичної особи агенту штучного інтелекту легше мати та використовувати програмовану валюту з відкритим кодом, ніж використовувати банківський рахунок або банківський платіжний продукт. Агенти ШІ можуть не мати доступу до банківських рахунків, але вони можуть запускати вузли Lightning або керувати гаманцями Lightning Network. Програмована миттєва природа мережі Lightning Network, яка працює в реальному часі, дозволяє динамічно ціноутворювати. Іншими словами, ціну кожного виклику API можна запрограмувати так, щоб вона змінювалася щосекунди залежно від кількості вхідних запитів API, які вони отримують одночасно.
Запобігайте спаму за допомогою доказів роботи
У наш час, оскільки штучний інтелект майже знизив витрати на створення зображень, відео, текстів, програм тощо, стає все важче розрізнити, який контент є справжнім, а який – високоякісним підробленим відео чи віртуальною особистістю. Як ми можемо бути впевнені, що зображення чи відео, які ми бачимо, є продуктом реальних кадрів, а не цифровою підробкою, згенерованою штучним інтелектом, коли це може мати значення з корпоративної, соціальної, політичної чи геополітичної точки зору? А тепер уявіть, що буде через п’ять-десять років, коли технології вдосконалюватимуться.
Ще більше занепокоєння викликає те, наскільки переконливі роботи. Щоразу, коли я користуюся Twitter (тепер це називається «X»), мої дописи завалені ботами. На щастя, вони неякісні, погано запрограмовані, очевидні боти. Однак є також імітатори людей, які вручну створюють обліковий запис, схожий на мій, і починають виловлювати людей на шахрайство. Що, якби ШІ-боти в соціальних мережах насправді були досить переконливими? Що, якщо вони можуть існувати в незліченній кількості, постійно створюючись, так само, як їх можна ідентифікувати та зупинити?
Окрім того, що боти розсилають людям спам як форму шахрайства, складна стратегія ботів може передбачати створення цілої фальшивої спільноти для просування ідеї та надання їй популярності. Багато різних спеціалістів зі штучним інтелектом можуть працювати онлайн і переконати багатьох людей. Уявіть собі, що хтось написав програму, яка створила армію ботів, кожен унікальний і на кілька років більш просунутий, ніж поточний ChatGPT, і вони скоординовано просували певного політичного кандидата, певну соціальну точку зору або просто розширювали аудиторію впливового користувача. А тепер уявіть, що ця програма має відкритий код і доступна кожному, хто хоче нею скористатися. Скриньку Пандори відкрили.
Уявіть, що ви спілкуєтесь онлайн:
Більшість об’єктів, які виглядають як люди, не є людьми;
Важко визначити, хто є справжніми людьми.
Один зі способів вирішення цієї ситуації полягає в тому, щоб соціальні медіа-платформи застосували автентифікацію під час реєстрації. У цьому випадку нові учасники повинні надати достатні докази того, що вони справжні люди. Twitter/X Ілона Маска, здається, рухається в цьому напрямку, як і деякі інші платформи. Хоча це дійсно може працювати на деяких платформах, очевидним недоліком цього підходу є те, що в багатьох випадках анонімність є важливою частиною безпеки та автентичності. Люди певних професій не можуть вільно залишатися в Інтернеті, використовуючи анонімні облікові записи для соціального відпочинку. Більше того, певні види мовлення є незаконними в багатьох країнах. Лідерів не можна критикувати публічно, окремі теми заборонені для обговорення тощо. Фактично, деякі з батьків-засновників Америки спочатку використовували псевдоніми для захисту, коли публікували революційну критику британської монархії. Тоталітаристи люблять обов’язкову автентифікацію для участі в соціальних мережах, і серйозна проблема з ботом дасть їм хороший привід для застосування таких заходів. Крім того, вони можуть легко змусити різні платформи надавати їм дані.
Як альтернатива, соціальні медіа можуть залишатися відкритими та анонімними, але використовувати певний доказ наполегливості або чек оплати, щоб запобігти потоку незліченних ботів. Ще в 1990-х роках криптограф Адам Бак винайшов форму підтвердження роботи Hashcash для запобігання різним типам спаму або атак типу «відмова в обслуговуванні». Зрештою, Сатоші Накамото використав його в основній частині протоколу біткойн, але він не отримав широкого застосування в соціальних мережах чи інших частинах Інтернету.
Реєстр біткойнів має історію, яку майже неможливо підробити. Кожного разу, коли блок оновлюється в блокчейні, потрібна енергія, а повна історія реєстру містить велику кількість енергії, закодованої в ньому, що ускладнює підробку. Окрім використання як грошового активу, блокчейн біткойн тепер існує як глобальна незмінна капсула часу з відкритим вихідним кодом, у яку можна вставляти довільні дані (включаючи документи, зображення, книги, пісні чи час з інших систем). ) і може довести, що вставлені дані не були змінені з цієї дати. Жоден сервер із закритим кодом, непрозорими та централізованими завданнями не може відтворити цю функціональність.
Чи можна використовувати підтвердження роботи біткойна для захисту інших типів систем від спаму так само, як Адам Баркер створив Hashcash? У цьому напрямку вже досліджено кілька шляхів, які можуть стати все більш важливими в найближчі роки.
● Платежі: наразі біткойн використовується Stacker News як спосіб стимулювання розповсюдження та запобігання спаму. Користувачі повинні заплатити невелику суму біткойнів, щоб опублікувати повідомлення, і можуть давати один одному чайові невеликими сумами біткойнів. Проблема з традиційними методами оплати, такими як Visa, полягає в тому, що вони ідентифікують особу, тоді як біткойн є підтвердженням платежу, але не вимагає розголошення особи, що є прийнятним для запобігання спаму. Це можна регулювати різними способами. Якщо Twitter/X реалізує щось подібне, то, наприклад, я міг би налаштувати так, щоб дозволити лише людям, які мають певний зв’язок із своєю ідентичністю, коментувати мої публікації, щоб запобігти спаму.
● Ідентифікація з ціною: хтось може створити пару відкритий/приватний ключ (як у Nostr), але потім піти далі та вбудувати відкритий ключ у блокчейн біткойн, несучи реальні витрати через комісію за транзакції. Вартість ресурсів перевіряти людям різними способами, що цей ключ справді належить їм, а потім використовувати приватний ключ, який збігається з відкритим ключем, щоб підписувати будь-який цифровий вміст, який вони створюють або авторизують. Те саме стосується будь-якої великої новинної організації з відомими стандартами доброчесності. Платформа може перевірити, які пари ключів вбудовані чи ні. Відтоді це дозволило людям відрізняти фейки від справжнього вмісту (який принаймні певною мірою створено цією особою чи організацією, не змінювався після публікації та не обов’язково є об’єктивно автентичним), і зробив сотні самозванців не можуть використовувати подібні пари ключів, які вже вбудовані в блокчейн біткойн, і стягують реальні комісії.
Хоча ми ще не на цій стадії, у світі, де штучний інтелект настільки розвинений, що його імітація або підробка коштує мало, ми можемо навчитися вимагати докази безперервності (шифрування пар відкритих/приватних ключів) і докази роботи (підтвердження автентичності). Світові ресурси витрачаються на збільшення важливості певної пари відкритих/приватних ключів або онлайн-ідентифікації), перш ніж певні типи цифрового вмісту сприймуть серйозно.
У потенційному майбутньому світі, який я описав раніше:
Більшість об’єктів, які виглядають як люди, не є людьми;
Важко визначити, які з них є справді людьми, і тоді нам потрібно використовувати різні методи, щоб класифікувати, які сутності мають якусь реальну відчутність або вартість, пов’язану з ними, знаходячи сигнал у майже нескінченному морі шум.
Перевірка ідентичності або використання реальних ресурсів є двома основними напрямками, якими можуть рухатися платформи.