Если в 2025 году может быть только одно ключевое слово, я бы выбрал «AI Agent». 6 января генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил, что уверен, что нашел путь к созданию AGI (искусственного общего интеллекта) и прогнозирует, что к 2025 году первые AI-агенты могут «присоединиться к трудовым ресурсам» и фундаментально изменить продуктивность бизнеса. По моему мнению, это не просто сенсационизм, а новая глава в развитии искусственного интеллекта.

Появление и эволюция агентов искусственного интеллекта

За последние шесть месяцев, с быстрым развитием искусственного интеллекта и блокчейн-технологии, AI агенты стали горячим сектором в криптоиндустрии. Эти автономные сущности, разработанные с использованием технологии искусственного интеллекта, способны имитировать человеческое познание и процессы принятия решений, демонстрируя высокий уровень интеллекта и адаптивности в восприятии, анализе и действии. Хотя текущие AI агенты все еще значительно отстают от людей в общем интеллекте, их появление готово переопределить отношения между людьми и технологией.

Современные большие модели (например, ChatGPT) превосходят в обработке языка и генерации контента, но сталкиваются с значительными ограничениями в применении. Основной дизайн больших моделей базируется на генерации вероятностно оптимальных ответов на основе массового обучения данных. Это делает их мощными «языковыми двигателями», способными отвечать на вопросы и давать рекомендации, но не способными принимать и выполнять решения автономно. Например, в сложных сценариях управления предприятием или реагирования на чрезвычайные ситуации, большие модели обычно остаются в качестве «советчиков», тогда как AI-агенты могут быстро формулировать и реализовывать планы, комбинируя заранее заданные цели с динамическими входными данными.

В области здравоохранения большие модели могут рекомендовать потенциальные лечения на основе описанных пользователем симптомов. Однако в случае внезапных чрезвычайных ситуаций, таких как остановка сердца, большая модель не может, как AI-агент, анализировать данные сенсоров для оценки состояния пациента и немедленно управлять медицинским оборудованием для проведения кардиопульмональной реанимации.

В отличие от этого, AI Agents превосходят область текущих больших моделей, выходя за рамки «обработки данных», чтобы завершить полный цикл от «восприятия» до «действия». Например, в автономном вождении AI Agents могут анализировать дорожные условия в режиме реального времени, интегрировать правила дорожного движения и состояние транспортных средств, определять оптимальный маршрут и динамически корректировать стратегии вождения. В финансовом секторе AI Agents могут мониторить глобальную информацию о рынке в режиме реального времени и динамически перебалансировать портфели для максимизации доходов.

Кодекс поведения искусственного интеллекта: Смарт-контракты

Когда ИИ-агенты становятся активными в ранее упомянутых сценариях, их можно назвать «ИИ-существами», новым видом, созданным людьми и питающимся вычислительными ресурсами. Это возникает важный вопрос: что должно определять поведенческие руководства таких мощных сущностей? Мой ответ - «умные контракты».

Будучи основой криптовалют, смарт-контракты по сути представляют собой соглашения, выраженные в коде. Благодаря технологии блокчейн они обладают следующими характеристиками:

• Децентрализация: свобода от традиционных институциональных ограничений.
• Непреложность: Обеспечение подлинности транзакций и записей.
• Трассируемость: обеспечение прозрачного потока информации для всех участников.

В отличие от традиционных контрактов, смарт-контракты не требуют посредников для исполнения и полностью полагаются на заранее закодированные правила. Это повышает эффективность и значительно снижает риск человеческого вмешательства и потенциального управленческого крушения.

Если вычислительная мощность является кровью ИИ, то смарт-контракты являются его душой.

AI агенты должны следовать установленным правилам и этическим руководствам при выполнении задач. Умные контракты предлагают естественное решение для этого в контексте криптовалют. Например, в децентрализованной логистической сети AI агенты могут автоматически управлять планированием транспорта и расчетами сборов на основе блокчейн-записей, обеспечивая прозрачность в распределении ресурсов и сделок.

Представьте децентрализованную образовательную платформу, основанную на криптовалюте. AI-агенты могут помочь студентам создать персонализированные учебные планы и распределять криптореварды на основе результатов обучения, стимулируя постоянное изучение. Все записи достижений, прогресса и вознаграждений студентов будут записаны в цепочке, устраняя предвзятость и человеческое вмешательство, присущие традиционным системам образования.

Интеграция ИИ-агентов с криптовалютой также предлагает привлекательное преимущество плавного включения игровой теории.

Теория игр в своей сути - это наука о принятии решений, изучающая стратегические выборы и равновесия между конкурирующими интересами. Экосистема криптовалюты является идеальной ареной для теории игр. Взаимодействия между майнерами, инвесторами и разработчиками представляют собой многопартийные игры, в то время как протоколы блокчейна управляют поведением через механизмы дизайна. В сети Bitcoin, например, майнеры соревнуются за вычислительную мощность для получения вознаграждений, в то время как правила протокола обеспечивают безопасность и децентрализацию.

Комбинирование ИИ-агентов с криптовалютой может дополнительно улучшить процесс принятия решений и эффективность сотрудничества. В будущих умных городах ИИ-агенты могут быть задействованы в распределении ресурсов и управлении трафиком. Используя стимулы в виде криптовалюты и модели игровой теории, они могут оптимизировать решения по различным целям:

• В управлении энергией AI Агенты могут проводить переговоры о приоритете и распределении затрат на использование энергии, поддерживая баланс спроса и предложения.
• В международной торговле искусственные интеллект агенты могут использовать криптовалюты и смарт-контракты для проведения транзакций в реальном времени, избегая задержек и высоких комиссий, связанных с традиционными банковскими системами.

Рассмотрим будущую сложную систему ИИ-агента под названием «Джарвис». Как «цифровой помощник», он сможет координировать многоуровневые сотрудничества между людьми, бизнесом и правительством. «Джарвис» будет работать в прозрачной и динамически настраиваемой криптоэкономике, где пользователи получают вознаграждения за предоставление данных или услуг, а «Джарвис» приобретает необходимые ресурсы с использованием криптовалюты, создавая замкнутую экономическую систему.

Возникновение AI Агентов и широкое принятие криптовалют совместно приведут к новой эре сотрудничества:

• Сотрудничество между людьми и ИИ: ИИ-агенты служат интеллектуальными помощниками для отдельных лиц и предприятий, обрабатывая утомительные задачи, чтобы люди могли сосредоточиться на творческой работе.
• Сотрудничество среди людей: Криптовалюты обеспечивают справедливость и прозрачность в сотрудничестве, стимулируя большее участие.
• Сотрудничество среди искусственного интеллекта: агенты искусственного интеллекта делятся ресурсами и знаниями через криптовалюты, достигая более эффективного сотрудничества.

Потенциальные риски AI-агента + Крипто

С одной стороны, хотя интеграция криптовалют и ИИ-агентов теоретически возможна, ее техническая реализация сталкивается с многочисленными проблемами, такими как:

• Проблемы безопасности: Несмотря на то, что технология блокчейн подчеркивает децентрализацию и неизменность, уязвимости в смарт-контрактах могут быть злоупотреблены злонамеренно, что может привести к финансовым потерям или сбоям системы.
• Проблемы масштабируемости: Текущие основные блокчейны (например, Ethereum) имеют ограниченную производительность при обработке крупномасштабных транзакций и выполнении смарт-контрактов, что потенциально может стать узким местом для широкого применения приложений с искусственным интеллектом.

С другой стороны, когда поведенческие правила AI Agents утверждаются через смарт-контракты криптовалюты, они могут лишиться гибкости, что затрудняет решение сложных этических проблем, включая:

• Атрибуция ответственности: Если искусственный интеллект вызывает потери из-за выполнения смарт-контракта, должен ли разработчик искусственного интеллекта, дизайнер смарт-контракта или пользователь нести ответственность?
• Проблемы конфиденциальности: ИИ-агенты должны обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, что вызывает беспокойство относительно того, как эти данные хранятся, используются и распространяются, что может привести к серьезным спорам о конфиденциальности.

Кроме того, введение криптовалют может углубить экономические разрывы. В сочетании с искусственным интеллектом, те, кто имеет технологические преимущества, могут еще больше укрепить свое господство в экономической деятельности. Лица и малые предприятия, исключенные из волны технологий искусственного интеллекта и криптовалют, могут оказаться на обочине из-за неспособности позволить себе технологические затраты, усиливая социальное неравенство.

Слияние AI Agents и криптовалют представляет собой ранний этап технологической революции. Его потенциал заключается в повышении эффективности и справедливости через автоматизацию на основе правил, внесение изменений в коллаборативные модели. Однако эта комбинация не является идеальным решением. Ее сложность и риски требуют осмотрительного рассмотрения как в технологическом развитии, так и в общественном применении. В то время как мы должны активно исследовать ее ценность, мы также должны оставаться бдительными в отношении неравенства и неопределенности, которые технология может принести.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана с [foresightnews]. Авторские права принадлежат оригинальному автору [Андерсон Сима]. Если у вас есть возражения против перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Команда Gate Learn, команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.
2. Ответственность за отказ: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются исключительно мнением автора и не являются инвестиционным советом.
3. Команда Gate Learn перевела статью на другие языки. Копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещено, если не указано иное.