Vitalik Buterin ผู้ร่วมก่อตั้ง Ethereum ได้เขียนจดหมายเปิดผนึกเพื่อพูดถึงความเชื่อมโยงระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีบล็อกเชน เพื่อทำนายโอกาสการเติบโตในอนาคต ซึ่งแม้จะว่า Buterin จะยอมรับว่าการผนึกกำลังเป็นเรื่องที่ดี แต่ก็ยังได้สรุปถึงความเสี่ยงสำคัญ ซึ่งจำเป็นต้องกระทำการอย่างระมัดระวังด้วย
ในบล็อกโพสต์ เมื่อวันที่ 30 มกราคม Buterin แบ่งประเภทแอปพลิเคชัน AI blockchain mujเขาคิดว่าจะครองพื้นที่หลักออกเป็น 4 ประเภท โดยพิจารณาจากความสัมพันธ์ของโปรโตคอลแบบ decentralized:
- AI เป็นผู้เล่น
- AI เป็นอินเทอร์เฟซ
- AI เป็นโปรโตคอล
- การฝึกอบรม AI เพื่อวัตถุประสงค์ใด ๆ
หากคุณเคยอ่านโพสต์บนบล็อกของ Buterin คุณจะรู้ดีว่าเขาเป็นคนที่มีความคิดยอดเยี่ยมเพียงใด และมักจะพูดเกี่ยวกับอนาคตของเทคโนโลยีบล็อกเชนมาโดยตลอด ซึ่งนั่นเป็นสาเหตุที่ชุมชนคริปโตควรรับฟังการคาดการณ์แนวคิดของเขาอย่างละเอียด
มาเจาะลึก 4 แนวทางที่ Buterin พยายามอธิบาย เพื่อทำความเข้าใจในมุมมองที่เกี่ยวกับวิธีการใช้เทคโนโลยีทั้งสองร่วมกันในขอบเขตใด ๆ และผลประโยชน์กับความเสี่ยงที่มีอยู่ตามธรรมชาติสำหรับการใช้งานในแต่ละแบบ ว่ามีโอกาสเกิดขึ้นจริงหรือไม่?
เมื่อ AI เป็นผู้เล่นในโปรโตคอล Blockchain
หมวดหมู่แรกที่ Buterin นำเสนอประกอบด้วยระบบ AI ที่มีส่วนร่วมโดยตรงในกลไกบล็อกเชน เช่น ตลาดการคาดการณ์ กระดานแลกเปลี่ยนแบบdecentralized และธุรกรรมทางการเงินที่เป็นอิสระ
Buterin มองเห็นโอกาสอันยิ่งใหญ่ โดยอธิบายว่า บอทเก็งกำไรได้สำรวจสภาพคล่องและตลาดออนไลน์อย่างแข็งขันมานานหลายปีแล้ว อย่างไรก็ตาม ความสามารถของมันถูกพัฒนาไปอย่างมากด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ทันสมัย เช่น ChatGPT
การมีระบบ AI เข้ามามีส่วนร่วมในกลไกการคาดการณ์ แม้จะเป็นในระดับเล็ก ๆ แต่ก็ช่วยปลดล็อกการประสานงานแบบเดิมได้อย่างทรงพลัง ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เนื้อหาโซเชียลมีเดีย การเคลื่อนไหวของราคาหุ้น การตรวจจับการหลอกลวง และอื่น ๆ อีกมากมายที่สามารถใช้บอท AI ได้ และข้อมูลเหล่านี้สามารถส่งต่อไปยังบอทการซื้อขาย เพื่อสร้างผลกำไร จากข้อมูลนั้น ๆ ได้ด้วย
AI จึงสามารถให้ข้อมูลที่มีคุณค่าได้ แม้ว่าแรงจูงใจทางการเงินส่วนบุคคลจะมีอยู่เพียงเล็กน้อยก็ตาม
Buterin เชื่อว่า ตลาดการคาดการณ์จะสามารถเข้าถึงศักยภาพสูงสุดได้ก็ต่อเมื่อการมีส่วนร่วมของ AI มีอยู่ทุกหนทุกแห่งเท่านั้น เขากล่าวว่า “มนุษย์จะไม่สนใจถ้าไม่มีการใช้ AI มากพอ แต่ AI หลายพันตัวจะรุมตอบคำถามด้วยความง่ายดาย และดีที่สุดเท่าที่จะทำได้”
นอกจากนี้ AI ยังช่วยให้ระบบที่เป็นอิสระสามารถทำงานร่วมกันได้ดีขึ้น ผ่านการชำระเงินด้วยคริปโตและสัญญาอัจฉริยะ ด้วยการปรับสิ่งจูงใจให้สอดคล้องกัน เพราะงานที่ซับซ้อนเกินกว่าความสามารถของมนุษย์ สามารถปรับให้เหมาะสมโดย AI ได้
อย่างไรก็ตาม Buterin เตือนว่าการพึ่งพา AI และคำทำนายมากเกินไป อาจทำให้เกิดความเสี่ยงได้ หากนำโมเดลที่มีข้อบกพร่องไปใช้ประโยชน์ อาจส่งผลต่อบริการออนไลน์ที่สำคัญ และนำไปสู่ความสูญเสียทางการเงินจำนวนมหาศาลได้ เมื่อพิจารณาจากความถี่เกี่ยวกับความผิดพลาดของ AI ใน LLM ยุคใหม่ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าพวกมันสามารถทำผิดพลาดได้ทุกรูปแบบ ดังนั้น จึงต้องใช้มีการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดร่วมด้วย
AI ช่วยเหลือผู้ใช้ในฐานะอินเทอร์เฟซ
วัตถุประสงค์ที่สองของ AI คือการทำทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซระหว่างผู้ใช้และแอปพลิเคชันบล็อกเชน AI สามารถให้ความรู้แก่ผู้ใช้ อธิบายแนวคิดในภาษาพื้นฐาน ป้องกันไม่ให้เกิดข้อผิดพลาด และตรวจจับการหลอกลวงที่อาจเกิดขึ้นได้
Buterin ชี้ตัวอย่างไปที่ปลั๊กอินของกระเป๋าเงินดิจิทัลที่มีอยู่ เช่น ฟีเจอร์การตรวจจับการหลอกลวงของ MetaMask อย่างไรก็ตาม เขาเชื่อว่า LLM เช่น ChatGPT มีความเป็นไปได้ที่จะให้ความช่วยเหลือแบบตัวต่อตัวกับผู้ใช้ได้
ตัวอย่างเช่น ติวเตอร์ AI ส่วนบุคคล สามารถแนะนำผู้ใช้ให้สร้างลายเซ็นที่ซับซ้อน การโต้ตอบกับสัญญาอัจฉริยะ และกลยุทธ์ DeFi ที่ปรับให้เหมาะกับระดับความรู้และความเข้าใจในพื้นที่บล็อกเชน นอกเหนือจากการรักษาความปลอดภัยแล้ว AI ยังช่วยปลดล็อกประสบการณ์ที่เหนือกว่าให้แก่ผู้ใช้ ซึ่งสามารถลดอุปสรรคเกี่ยวกับการนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งยังคงเป็นอุปสรรคที่อุตสาหกรรมบล็อกเชนต้องเผชิญ
โปรเจ็กต์ LangChain กำลังบุกเบิกอินเทอร์เฟซกระเป๋าเงินคริปโตที่ใช้ LLM อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ Buterin ยอมรับถึงโอกาสอันมหาศาล เขาก็เตือนว่าอินเทอร์เฟซ AI เพียงอย่างเดียวอาจขยายไปสู่ความเสี่ยงอื่น ๆ ได้ เนื่องจากโมเดลยังคงมีข้อบกพร่องทางระบบ ดังนั้น AI จึงควรได้รับการปรับปรุง แทนที่จะใช้การออกแบบ UI/UX ในตอนนี้
From @LangChainAI: an open source, Python-based project where developers can create their own OpenAI CustomGPTs-esque “hey users, build your own AI gpts via a user interface.”https://t.co/BhCbbtnQIy
Your users can build…
— Nat Guy (@natguy) February 1, 2024
นอกจากนี้ มิจฉาชีพยังสามารถศึกษาซอร์สโค้ดของ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการหลอกลวงและใช้ประโยชน์จากช่องโหว่นี้ได้ แต่การจำกัดปริมาณการสืบค้น ก็พอจะบรรเทาปัญหาด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้บ้าง โดยรวมแล้ว อินเทอร์เฟซ AI มีข้อดีอย่างมาก แต่ก็มีอุปสรรคด้านความปลอดภัยเช่นกัน
การใช้ AI เพื่อบังคับใช้โปรโตคอล Blockchain
หมวดหมู่แอปพลิเคชันนี้เป็นสิ่งที่ Buterin เรียกร้องให้ใช้ความระมัดระวังสูงสุด ซึ่งเกี่ยวกับการรวม AI เข้ากับกฎฉันทามติและโปรโตคอลการกำกับดูแลของบล็อกเชนโดยตรง
แนวคิดนี้มีความต้องการที่เพิ่มขึ้น รวมถึงระบบอัตโนมัติที่คล้ายกัน อย่างไรก็ตาม การหาประโยชน์จากฝ่ายตรงข้ามกลายเป็นเรื่องที่น่ากังวลอย่างมากในสภาพแวดล้อมที่เปิดกว้างและมีมูลค่าสูง เช่น สกุลเงินดิจิทัล
ตัวอย่างเช่น หากคำทำนายของ AI ควบคุมการดำเนินการบางอย่างของโปรโตคอลDeFiที่มีมูลค่าหลายล้านดอลลาร์ สิ่งนี้อาจเป็นอันตรายได้หากมีการตรวจสอบจุดอ่อนเพื่อทำการโจมตี ซึ่งนำไปสู่การสูญเสียร้ายแรง ทั้งนี้ การที่โมเดล AI มีความซับซ้อนมากอาจมีช่องโหว่ที่มากกว่าโค้ดที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมาได้เช่นกัน
Buterin อธิบายว่าโมเดล AI แบบปิดทำให้ “ระบบรักษาความปลอดภัยมีความคลุมเครือ” แต่ก็ไม่ได้ให้ความโปร่งใส หรือรับประกันการปฏิบัติที่เป็นกลางได้ ในขณะเดียวกัน รหัส AI แบบเปิดจะช่วยให้ฝ่ายตรงข้ามสามารถศึกษาและเพิ่มโอกาสการโจมตีได้เช่นกัน
ดังนั้น การบูรณาการบล็อกเชนที่มีการ stake สูง จึงต้องการเทคนิคที่เป็นนวัตกรรม ในขณะที่ยังคงต้องพิสูจน์ความถูกต้องร่วมด้วย วิธีการเข้ารหัส เช่น Zero-Knowledge Proofs (ZKP), Multi-party computation (MPC) และ Homomorphic encryption ทำให้เกิดค่าใช้จ่ายโอเวอร์เฮดมากขึ้น แต่ก็เป็นวิธีการป้องกันที่ปลอดภัยมากกว่า
แหล่งที่มา
สิ่งที่สำคัญอีกอย่าง คือ การปกป้องข้อมูลการฝึกอบรมจากการทุจริต ในขณะเดียวกันก็ต้องสามารถรักษาความมั่นใจในไปป์ไลน์การส่งผ่านข้อมูลที่กว้างขึ้น Buterin เชื่อว่าระบบการกำกับดูแล เช่น DAO แบบออนไลน์ จะสามารถช่วยจูงใจผู้เข้าร่วมด้วยผลตอบแทนได้
เขาสรุปว่าหมวดหมู่แอปพลิเคชันนี้ แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาเกี่ยวกับฟังก์ชันการทำงาน และช่วยให้มั่นใจได้ว่า AI จะสามารถใช้งานได้อย่างปลอดภัยภายในพื้นที่บล็อกเชน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีโอกาผิดพลาดมากมาย ดังนั้น โซลูชันจึงต้องได้รับการทดสอบอย่างรอบคอบก่อนที่จะมีการเปิดตัวอย่างเต็มรูปแบบ
หากคุณสนใจเรื่องการเข้ารหัสหรือ ZKP ลองอ่านโพสต์ของ Buterin เกี่ยวกับหัวข้อนี้ในบล็อกของเขา คุณจะได้พบกับการวิเคราะห์เชิงเทคนิคที่ยอดเยี่ยม
การฝึกอบรม AI เพื่อวัตถุประสงค์ใด ๆ
ขอบเขตสุดท้ายของการทำงานร่วมกันระหว่างเทคโนโลยีทั้งสอง มุ่งเน้นไปที่ระบบนิเวศบล็อกเชนโดยตรง ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงและน่าเชื่อถือ ด้วยการใช้ประโยชน์จากผลตอบแทน on-chain และการเข้ารหัสไปพร้อมๆ กัน เพื่อให้ AI แบบ decentralized และ crypto spheres ก้าวหน้าต่อไปได้
ตัวอย่างเช่น การประมวลผลแบบหลายฝ่ายที่ปลอดภัย (เช่น กลไก Proof of Work ของ Bitcoin) ที่สามารถอำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมโมเดล ML แบบส่วนตัว โดยไม่ต้องอาศัยฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง ในขณะเดียวกัน ผลตอบแทนในการเข้ารหัสจะช่วยขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมซ้ำแล้วซ้ำเล่า คล้ายกับการขุด Bitcoin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI
หากสิ่งที่ออกแบบไว้ใช้งานได้ โซลูชันนี้จะจัดการกับการรวมศูนย์โดยธรรมชาติและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ซึ่งขัดขวางความก้าวหน้าของ AI ในขณะเดียวกัน ก็ปลดล็อกโซลูชัน AI แบบกระจายอำนาจ ด้วยแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงมากมาย
ในขณะที่ NEAR Protocol กำลังกำหนดทิศทางตามวิสัยทัศน์นี้ หมวดหมู่อื่นก็พยายาม “ใช้ผลตอบแทนจากคริปโตเพื่อสร้างโมเดล AI ที่ดีขึ้น” เช่นกัน และยังได้รับความสนใจจากนักลงทุน เช่น Bittensor ด้วย
เช่นเดียวกับหัวข้อก่อนหน้านี้ การเข้ารหัสที่เข้มงวดของ generative AI สามารถเสริมความปลอดภัยได้เช่นกัน
ความร่วมมือเกือบทั้งหมดที่ Buterin กล่าวถึง มีแนวโน้มการพัฒนาสูง และนักพัฒนา Ethereum คนนี้ยังเตือนอีกด้วยว่า สมมติฐานหลายประการจำเป็นต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องในโลกแห่งความเป็นจริง ก่อนที่นักพัฒนาจะนำไปใช้งานอย่างเต็มรูปแบบ
อันตรายแห่งความก้าวหน้า
โดยสรุปแล้ว Buterin นำเสนอการประเด็นที่น่าสนใจ และวัดผลได้ของ 2 สิ่งที่หลายคนคาดหวังว่าจะมีอิทธิพลต่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้า
เขาสรุปว่า “ในขณะที่ทั้งบล็อคเชนและ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น ประโยชน์ใช้งานก็ย่อมเพิ่มมากขึ้นด้วย” อย่างไรก็ตาม “ประโยชน์ใช้งานในบางกรณี อาจมีเหตุผลและมีประสิทธิภาพมากกว่าอย่างมาก” มหาเศรษฐีหนุ่มกล่าวเตือน
แอปพลิเคชันที่เน้นการมีส่วนร่วมระดับจุลภาคในกลไกบล็อกเชนหรือฟังก์ชันช่วยเหลือผู้ใช้ จะให้คุณค่าที่ชัดเจนพร้อมกระดานแลกเปลี่ยนที่จัดการได้ง่าย ซึ่งสมควรได้รับการสำรวจอย่างต่อเนื่องและมีการควบคุมดูแล เนื่องจากความเสี่ยงจะเริ่มชัดเจนมากขึ้น
ในขณะที่ความทะเยอทะยานของ AI แบบกระจายอำนาจที่มีการเข้ารหัสลับ หรือการกำกับดูแลโปรโตคอลที่มีผลกระทบสูง ยังคงเป็นสิ่งที่ยุ่งยากซึ่งเต็มไปด้วยข้อผิดพลาดมากมาย แม้ว่าจะมีประโยชน์มหาศาลก็ตาม สำหรับหมวดหมู่เหล่านี้ เราจะต้องดูการทดสอบและการวิเคราะห์ความล้มเหลวในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างครอบคลุม ก่อนที่จะสามารถนำไปใช้ในบริบทที่ก่อให้เกิดผลกระทบใด ๆ ได้
ด้วยความท้าทายด้านความปลอดภัยของ AI ที่อยู่ภายใต้การตรวจสอบอย่างเข้มข้นหลังจากความสำเร็จแบบไวรัลของ ChatGPT และคริปโตยังคงได้รับผลกระทบจากหายนะในปีที่แล้ว ทำให้ชุมชนทั้งสองไม่มีทางลัดในเรื่องนี้
อย่างไรก็ตาม หากการผสมผสานถูกชี้นำโดยเจตนาทางจริยธรรมมากกว่าอุดมคตินิยมที่ไม่ได้รับการควบคุม หรือเกิดจากความปรารถนาที่ต้องการจะเห็นสังคมก้าวหน้ามากกว่าความโลภ รวมถึงหากการปกครองให้อำนาจแก่การได้รับผลประโยชน์ร่วมกัน บางทีสิ่งประดิษฐ์เหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงโลกและสามารถยกระดับซึ่งกันและกัน เพื่อนำไปสู่ อนาคตที่สดใสสำหรับทุกคนได้