«Розкриття інформації: погляди та думки, висловлені тут, належать виключно автору і не представляють погляди та думки редакції crypto.news. Нинішній бум штучного інтелекту породжує проблему, яка ще не вирішена: повна відсутність власності та економічної структури, які можна перевірити. Компанії створюють потужні спеціалізовані системи ШІ, які», — пишуть на: www.crypto.news
Розкриття інформації: погляди та думки, висловлені тут, належать виключно автору і не представляють погляди та думки редакції crypto.news.
Нинішній бум штучного інтелекту породжує проблему, яка ще не вирішена: повна відсутність власності та економічної структури, які можна перевірити. Компанії створюють потужні спеціалізовані системи штучного інтелекту, які доступні лише як ефемерні служби. Однак ця модель, заснована на послугах, є нежиттєздатною, оскільки вона перешкоджає чіткому володінню, ускладнює розуміння того, звідки надходять результати штучного інтелекту, і не забезпечує прямого способу фінансування та цінності спеціалізованого інтелекту. Кращі алгоритми самі по собі не вирішать проблему; натомість потрібна нова структура власності, що означає, що штучний інтелект має змінитися з сервісу на мережевий, токенізований актив. Конвергенція блокчейн-інфраструктури зі значним прогресом у штучному інтелекті зробила цей перехід технічно можливим.
Резюме
- ШІ як послуга не має права власності, походження та економіки — без перевіреного походження або чіткої структури активів спеціалізований ШІ не може належним чином перевірятися, оцінюватися чи фінансуватися.
- Токенізовані агенти штучного інтелекту вирішують питання довіри та узгодження — володіння в ланцюжку, перевірка криптографічного результату (наприклад, ERC-7007) і економіка рідних токенів перетворюють штучний інтелект на активи, які підлягають перевірці та інвестуються.
- Штучний інтелект класу активів забезпечує підзвітне впровадження — такі сектори, як охорона здоров’я, юриспруденція та інженерія, отримують можливість відстеження, управління та стабільне фінансування, розглядаючи інтелект як цифровий актив, який можна перевірити, а не як послугу «чорної скриньки».
Візьміть ERC-7007 для вмісту штучного інтелекту, який можна перевірити, конфіденційних обчислень для приватних даних і сумісних інфраструктур цифрових активів. Стек існує. Тепер ви можете володіти, торгувати та перевіряти агент ШІ в ланцюжку, включаючи його можливості, результати та дохід.
Стовпи токенізованого агента ШІ
Перетворення штучного інтелекту на справжній актив вимагає поєднання трьох технічних елементів, які забезпечать йому довіру, конфіденційність і цінність. По-перше, агент ШІ має бути створений з використанням архітектури Retrieval-Augmented Generation. Це дає змогу навчати його на конфіденційній приватній базі знань, як-от матеріали справи юридичної фірми чи дослідження медичного закладу, не надаючи базовому постачальнику моделі ШІ доступу до даних.
Дані залишаються в ізольованій, захищеній векторній базі даних із маркерами, яка контролюється власником агента, що вирішує критичну проблему суверенітету даних і забезпечує справжню спеціалізацію.
По-друге, усі вихідні дані цього агента мають бути криптографічно перевіреними, для чого й призначені такі стандарти, як ERC-7007. Вони дають змогу математично пов’язати реакцію штучного інтелекту як з даними, до яких він отримав доступ, так і з його конкретною моделлю. Це означає, що юридичне положення або діагностична рекомендація більше не є просто текстом; тепер це сертифікований цифровий артефакт із чітким походженням.
Нарешті, агент повинен мати рідну економічну модель, яка може бути можлива завдяки сумісній пропозиції цифрової безпеки, відомої як пропозиція маркерів агента (ATO). Використовуючи його, творці можуть збирати гроші, випускаючи токени, які дають їхнім власникам права на послуги цього агента, частку його доходу або контроль над його розвитком.
Це створює прямий зв’язок між розробниками, інвесторами та користувачами, переходячи від субсидій венчурного капіталу до моделі, де ринок безпосередньо фінансує та цінує корисність.
Від теорії до практики
Практичне значення цієї основи є вирішальним, особливо в секторах, де необґрунтована автоматизація вже тягне за собою юридичні та соціальні витрати. У таких середовищах безперервна інтеграція нетокенізованого ШІ пов’язана не з технічними обмеженнями, а з помилками в управлінні. Це ставить установи в ситуацію, коли вони не можуть обґрунтувати, як вирішуються чи фінансуються критичні рішення.
Візьмемо, наприклад, асистента-діагностика, який використовується в медичному дослідницькому закладі. Пропозиція маркера агента документує все: навчальні дані, використані набори даних і нормативну базу. Результати підтверджені ERC-7007. Коли ви фінансуєте агента таким чином, ви отримуєте контрольний слід: хто його навчав, чого він навчився та як він працює. Більшість систем AI це повністю пропускають.
Це вже не незрозумілі рекомендації. Це медичні практики, які можна записати та простежити, з джерелом і напрямком, які можна перевірити, щоб підтвердити заяви. Однак це не процес остаточного позбавлення від клінічної невизначеності, але він значно зменшує інституційну вразливість, замінюючи припущення, що не підлягають перевірці, документально підтвердженими, водночас спрямовуючи капітал на інструменти, цінність яких продемонстрована та підтверджена через регульоване використання, а не передбачувані інновації.
Практикуючі юристи стикаються з тією ж структурною проблемою. Більшість легальних інструментів штучного інтелекту сьогодні зазнають невдачі, коли їх перевіряють на відповідність професійним стандартам, оскільки вони виробляють аналізи, які не можна відстежити або не документувати, що неможливо підтвердити під час оцінювання. Токенізація приватної історії юридичної фірми в токенізованого агента ШІ натомість зберігає базу знань, якою фірма може керувати для забезпечення доступності на основі визначених умов. Завдяки цьому кожен огляд контракту та юридична відповідь потім відстежуються, що дозволяє фірмі дотримуватися основних правових норм і професійних вимог.
Подібним чином інженерні фірми стикаються з тією ж проблемою, але з ще більшим ризиком, оскільки помилки часто перевіряються через багато років. Якщо система штучного інтелекту не може показати або довести, як вона прийняла певне рішення, тоді такі рішення важко захистити науково, особливо коли вони стосуються реального світу. Токенізований агент, який пройшов навчання щодо внутрішнього дизайну, минулих збоїв і правил безпеки, не тільки показує свою роботу, але й пропонує перевірені та підтверджені даними рекомендації, які можна переглянути та пояснити пізніше як практичний приклад. Таким чином, компанії можуть відстежувати операції для створення обґрунтованих стандартів. Компанії, які використовують штучний інтелект без впровадження такого рівня доказів, неминуче наражаються на ризики, які вони, можливо, не зможуть пояснити.
Ринковий імператив для ШІ класу активів
Перехід до токенізації штучного інтелекту зараз виявився необхідністю для економіки і більше не пов’язаний лише з вражаючим технологічним прогресом. Класична модель SaaS для штучного інтелекту вже починає руйнуватися, оскільки створює централізований контроль, нечіткі навчальні дані та розрив зв’язку між творцями, інвесторами та кінцевими користувачами.
Навіть Всесвітній економічний форум заявив, що існує потреба в нових економічних моделях, щоб переконатися, що розвиток ШІ є справедливим і стійким. Токенізація по-різному спрямовує капітал. Замість того, щоб робити ставки на лабораторії через венчурні раунди, інвестори купують конкретні агенти з послужним списком. Право власності знаходиться в ланцюжку, тому ви можете перевірити, хто що контролює, і торгувати позиціями без посередників.
Найважливіше те, що кожну взаємодію можна відстежувати, що перетворює ШІ з «чорного ящика» на «чистий ящик». Йдеться не про те, щоб зробити ажіотаж ШІ доступним для продажу; мова йде про застосування дисципліни перевірених активів до найважливіших технологій нашого часу.
Сьогодні інфраструктура для побудови цього майбутнього, як-от безпечні платформи цифрових активів, стандарти перевірки та штучний інтелект, який захищає конфіденційність, уже існує. Зараз виникає питання: «Чому б нам не токенізувати інтелект?» а не «Чи можемо ми?»
Галузі, які розглядають свій спеціалізований ШІ не як центр витрат, а як токенізований актив на своєму балансі, будуть тими, хто визначатиме наступні етапи інновацій. Вони візьмуть у власність свій інтелект, продемонструють його ефективність і профінансують його майбутнє через відкритий всесвітній ринок.
Давід Піццо
Давід Піццо є керівником відділу Backend/AI Tech від Brickken із сильним досвідом роботи з великими даними, генеративним штучним інтелектом, розробкою програмного забезпечення, хмарними архітектурами та технологіями блокчейн. Зараз він очолює розробку бекенда та штучного інтелекту в Brickken, де розробляє масштабовані API, рішення на основі штучного інтелекту та інфраструктури даних для токенізації реальних активів. Маючи досвід роботи з великомасштабними платформами даних, Давід зосереджується на створенні надійних ефективних систем на перетині ШІ, фінансів і web3.