Для усовершенствования системы ИИ нужна криптография, распределенные системы, машинное обучение и криптоэкономические сети. Это повышает конкуренцию, ускоряет инновации и делает ИИ более доступным, понятным и полезным.
ИИ и автономные агенты дополняют человека и существующую экономику. Они расширяют возможности и повышают производительность. И именно сейчас необходимо найти ответы на несколько фундаментальных вопросов:
- Как будет выглядеть мир после появления ИИ?
- Как сделать так, чтобы он оставался беспристрастным, не подвергался цензуре и не контролировался одним или очень немногими субъектами?
- Будет ли AGI одной гигантской моделью или сетью из миллиардов интеллектуальных агентов, предварительно обученных моделей, наборов данных и инструментов, созданных коллективно открытым сообществом разработчиков?
- Как обеспечить здоровую конкуренцию, инновации и безопасность в ИИ, которые приведут к процветанию и изобилию для всех?
Web3 + Software 3.0
Крис Диксон дал знаменитое определение Web3 как новой итерации интернета с возможностью для пользователей читать, писать и владеть цифровым контентом и активами.
Эволюция Интернета выглядит так:
- Web 1.0 состоял в основном из статичных веб-страниц, где пользователи были в основном потребителями контента.
- Web 2.0 ввел эру интерактивности, социальных сетей и пользовательского контента.
- Web 3 представляет собой следующую фазу развития интернета, в которой основное внимание уделяется децентрализации, конфиденциальности и суверенитету пользователей. Цель Web3 — предоставить пользователям контроль над их собственными данными, идентификацией и цифровыми активами.
Аналогичная эволюция происходит и в парадигмах программирования программного обеспечения. Традиционно разработка ПО — это написание программистами кода, управляющего поведением программы. Software 2.0 — термин, придуманный Андреем Карпаты из OpenAI и Tesla, — это подход, который стал возможен благодаря достижениям в области машинного обучения.
Теперь начинается эпоха Software 3.0, когда системы автономных агентов на базе ИИ смогут писать код, взаимодействовать с внешними инструментами, самосовершенствоваться и участвовать в цифровой экономике, взаимодействуя с пользователями-людьми и автономными агентами. Вот как выглядит эта эволюция:
- Software 1.0 создает детерминированный алгоритм, который может быть скомпилирован и запущен на любом компьютере. Пользователи запускают программу и получают предсказуемый результат.
- Software 2.0 принимает обучающие данные и создает предварительно обученную модель в виде весов нейронной сети. Пользователи могут вводить свои данные, например текст или изображения, в нейронную сеть и получать на выходе результат. Как правило, в виде распределения вероятностей.
- Software 3.0 представлено автономным агентом ИИ, который получает инструкции от пользователя в любой форме (например, естественный язык, голос, видео) и выполняет набор действий и решений для достижения желаемого результата. Такой агент может вызывать внешние API, писать и выполнять код, взаимодействовать с другими агентами и даже строить новые нейронные сети.
ИИ-агенты с Web3 — это следующая итерация в технологии сетевых и автономных систем, которая называется кибернетической экономикой. В будущем такие сети автономных агентов (а не просто отдельные модели) с экономическими возможностями сформируют AGI — ИИ, способный выполнять задачи как минимум не хуже человека.
Что такое автономные агенты
Один из самых интересных вариантов использования ИИ — автономные агенты. Их можно представить в виде множества персональных помощников, всегда готовых помочь. Автономный агент — это интеллектуальная система, способная достигать цели и принимать решения без явных указаний. Он также может самосовершенствоваться по ходу дела.
Большинство агентов сегодня — это простые скрипты, использующие цепочки LLM (с помощью таких библиотек, как LangChain, TaskWeaver и LlamaIndex) и внешние инструменты через вызов функций. Агенты производственного уровня в основном представляют собой ту же концепцию, но сильно оптимизированы с помощью эвристики, подсказок и данных дополненного поиска (RAG) для повышения надежности.
В будущем агенты получат больше автономности и надежности. Частично это произойдет благодаря усовершенствованию существующих ML-моделей.
Кибернетическая экономика
По словам Ральфа Меркла, Биткоин — это первый пример новой формы жизни. С момента первой публикации в начале 2016 года появилось множество других форм.
Блокчейн — это программное обеспечение, которое производит ценную для человечества работу и платит людям, которые ее поддерживают. Стимулируя участие, блокчейн позволяет создать децентрализованную экосистему, где ответственность распределяется между сетью участников. Такой распределенный подход гарантирует, что система продолжит функционировать, даже если отдельные узлы или участники выйдут из сети.
«Любой, кто захочет создать свою собственную новую цифровую форму жизни, сможет это сделать. Как и биткоин, она будет жить в Интернете. Как и биткойн, она будет существовать до тех пор, пока будет делать что-то, за что люди будут платить».
Эта цитата из статьи Меркле относится не только к блокчейнам, используемым в основном в финансовой сфере, но и к автономным агентам.
Подобным образом автономный агент выполняет ценную работу для людей, получает вознаграждение за свои услуги и использует средства для приобретения ресурсов и/или расширения своих возможностей. Такой агент играет важную роль в оказании помощи людям и постоянно повышает свою эффективность за счет распределения ресурсов.
Децентрализованные агенты в киберэкономике
Открытый исходный код позволяет быстрее внедрять инновации, поскольку сотрудничество не ограничено организационными рамками и можно интегрировать в процесс разработки самые разные точки зрения и опыт.
Например, Ethereum стал самым композитным блокчейном среди всех: Optimism — это решение второго уровня, построенное поверх сети первого уровня Ethereum. На вершине Optimism находится контракт MakerDAO, который реализует стейблкоин DAI. Компания Aave использует DAI для создания своего рынка. Yearn Finance предлагает стратегии самостоятельного управления деньгами, использующие платформу Aave, которая опирается на DAI, который, в свою очередь, опирается на Optimism, который, в конечном счете, опирается на ETH. Все это происходит на базе, когда протоколу не нужен формальный контракт, чтобы использовать технологии друг друга, в отличие от традиционного финансового рынка.
Ожидается, что децентрализованные агенты превзойдут централизованных во многом по той же причине: они имеют доступ к широкому спектру постоянно совершенствующихся моделей, инструментов и навыков. У них есть идентификатор и кошелек, который позволяет им вступать в договорные отношения, например, покупать доступ к данным, соглашаться на выплату роялти в будущем или делиться доходами с разработчиками кода. Они могут оплачивать вычислительные ресурсы на открытом рынке.
Чтобы получить представление о том, как может выглядеть киберэкономика, представьте себе агента по созданию посадочных страниц:
- Агент получает плату в криптовалюте от компании, которой нужен новый веб-сайт.
- Агент делится частью своего дохода с другими протоколами, на которых он работает.
- Он использует предварительно обученную модель, которая децентрализована и доступна через подсеть 6 Bittensor.
- Модель работает на децентрализованной вычислительной сети, управляемой Akash.
- Агент имеет идентификатор, кошелек и репутацию. Таким образом, его можно обнаружить на торговой площадке с определенным показателем доверия.
- Агент может вызывать сторонние API для тестирования, запуска и развертывания кода.
- Он даже может платить людям за выполнение задач, требующих человеческого интеллекта, например, за решение CAPTCHA.
Пройдет несколько лет, и мы сможем ожидать появления сети, состоящей из агентов ИИ, способных создавать длинные цепочки взаимоотношений между агентами и людьми для выполнения нетривиальных задач.
Эта концепция может развиться только в открытой среде, бюрократические рабочие процессы будут мешать. В отличие от мира Web 2.0, где автономные агенты:
- должны создаваться компаниями, что требует времени и связано со значительными бюрократическими издержками;
- вынуждены полагаться на небольшое количество централизованных поставщиков моделей (Google или OpenAI);
- не предоставляют клиентам никаких гарантий конфиденциальности данных;
- блокируют данные клиентов в системе провайдера;
- требуют от клиентов подписываться на надоедливые планы повторяющихся платежей.
Читать еще:
Киберэкономика — часть 2: чем экономике грозит централизованный ИИ
Киберэкономика — часть 3: как построить децентрализованную сеть ИИ-агентов