Панель Hack Seasons в Сингапуре исследует будущее ИИ-агентов, децентрализованных вычислений и управления на блокчейне

Кратко

На конференции Hack Seasons в Сингапуре эксперты обсудили текущую и будущую роль ИИ-агентов в Web3, охватив практические применения и не только, подчеркивая, что человеческий контроль остается необходимым в обозримом будущем.

В начале октября на конференции Hack Seasons в Сингапуре собрались технологи, инвесторы и новаторы со всего мира, чтобы исследовать будущее блокчейна и ИИ. Одним из самых ожидаемых мероприятий на главной сцене была панельная дискуссия под названием «ИИ на цепи: собираются ли протоколы думать самостоятельно?», которую вел Томер Шарони, генеральный директор Addressable.

В панели участвовали высокопрофильные эксперты, включая Евгения Пономарева, соучредителя Fluence, Михаила Генриха, основателя 0G, Джека Коллиера, CGO io.net, и Кларка Александра, главного директора по ИИ в Argentum AI. Обсуждение предложило глубокое исследование того, как пересечение Web3 и ИИ может сформировать цифровой ландшафт в предстоящие годы.

Разговор начался с того, что участники обсудили текущие практические применения ИИ-агентов в производстве, а также случаи использования, которые остаются амбициозными или маловероятными для реализации. Панелисты подчеркнули широкий спектр практических приложений для ИИ-агентов, отметив, что этот термин обычно относится к использованию больших языковых моделей (LLMs) в автоматизации бизнеса. Во многих случаях ИИ-агенты работают без разговорного интерфейса, выполняя такие задачи, как поддержка клиентов, автоматизация продаж, сбор данных и профилирование. Хотя эти приложения уже широко используются, долгосрочной мечтой остается создание ИИ-агентов, способных мыслить как люди. В настоящее время архитектура существующих моделей не может воспроизвести интеллект на уровне человека.

Спикеры подчеркнули, что ИИ-агенты наиболее эффективны, когда используются для автоматизации задач на уровне операционной системы. Модели были обучены на артефактах, созданных людьми на протяжении тысячелетий, но полный диапазон человеческого творчества и инноваций выходит далеко за пределы того, что было задокументировано. В результате творческая работа, генерация идей, управление и администрирование останутся в ведении людей в обозримом будущем. Участники панели согласились, что как минимум в течение следующих пятидесяти лет люди будут продолжать играть критически важную роль в этих процессах.

Обсуждение также затронуло то, как в настоящее время агенты ИИ в основном используются как внутренние инструменты. ИИ имеет потенциал предоставить соответствующий контекст, который позволяет людям принимать более обоснованные решения и повышать креативность в автономных системах.

Хотя для некоторых конечной целью является искусственный общий интеллект (AGI), панель признала значительные физические и концептуальные ограничения современных LLM. Тем не менее, докладчики не исключили возможность появления будущих алгоритмов, разработанных для того, чтобы мыслить по-другому или больше как люди, отметив, что некоторые разработчики активно исследуют эти подходы.

Панелисты обсуждают агенты торговли на основе ИИ, децентрализованные вычисления, данные в цепочке и управление GPU в будущем криптовалют и ИИ

Одной из ключевых тем, обсуждаемых на панели, были торговые AI-агенты. В сфере криптовалют быстро появляются протоколы самост Trading и кошельки, которые нацелены на получение прибыли для пользователей.

Панелисты отметили, что торговля криптовалютами работает аналогично торговле на форекс. Если несколько AI-агентов запрограммированы с разными торговыми стратегиями, они могут в конечном итоге торговать друг против друга. Однако, если их стратегии сильно коррелированы, система может рухнуть, что приведет к доминирующему победителю, в то время как другие понесут убытки. Во многом динамика торговли AI-агентов отражает динамику рынка.

Другие участники обсуждения отметили, что, согласно исследованиям, большинство AI-торговых агентов все еще уступают по эффективности людям. Панель согласилась с тем, что AI-агенты остаются неэффективными, поскольку они не могут предвидеть возникающие паттерны или самостоятельно исследовать новые стратегии.

Децентрализованные вычисления были еще одной важной темой обсуждения. Участники панельной дискуссии объяснили, что для тех, кто хочет построить крупные GPU-сети, децентрализованные вычисления предлагают альтернативу облачным провайдерам, таким как AWS или Google Cloud. Ключевой проблемой является убеждение крупных предприятий, таких как компании из списка Fortune 500, в необходимости использовать децентрализованные GPU-сети наряду с традиционной облачной инфраструктурой.

Спикеры отметили, что некоторые компании требуют чрезвычайно мощные графические процессоры для работы в масштабах. Если децентрализованные провайдеры не могут предоставить такое оборудование, они не привлекут корпоративных клиентов. Кроме того, принятие со стороны предприятий часто зависит от сертификатов безопасности, которых могут не хватать децентрализованным протоколам. Без этих сертификатов компании имеют ограниченные гарантии того, что чувствительные данные останутся защищенными.

Несмотря на эти проблемы, другие выступающие утверждали, что децентрализованные системы имеют врожденные преимущества доверия. Механизмы стекинга позволяют участникам поддерживать ресурсы, которые они предоставляют, предлагая форму подотчетности. В настоящее время одной из крупнейших затрат на ИИ является вычислительная мощность, отчасти потому, что компании испытывают давление, чтобы обеспечить ресурсы у гиперскейлеров, что часто приводит к недоиспользованию оборудования — иногда всего 10-15% использования. Децентрализованные сети позволяют эффективно монетизировать свободную мощность GPU, в то время как потребители платят только за то, что они используют.

Обсуждение также затронуло растущий интерес к размещению данных в блокчейне для обеспечения происхождения, контроля и проверяемости. Панелисты обсудили, могут ли блокчейны в конечном итоге поддерживать обучение автономных моделей ИИ таким образом, чтобы это было одновременно эффективно и безопасно.

Панель завершилась обсуждением управления в области ИИ и ГПУ, поднимая вопросы о том, кто будет контролировать поставки ГПУ в будущем и как это повлияет на более широкую экономику.