Pēdējā laikā es bieži atgriežos pie domas, kas sākumā šķiet viegli palaist garām.
@Fabric Foundation . Daudzi cilvēki joprojām runā par digitālo ekonomiku, it kā tā vienmēr griezīsies ap cilvēkiem, kas nospiež pogas, sūta maksājumus, lieto lietotnes un mijiedarbojas ar platformām. Bet klusi, šī aina sāk mainīties. Aizvien vairāk mašīnas vairs nav tikai rīki, kas sēž fonā. Tās sāk rīkoties, reaģēt, aprēķināt, koordinēt un dažos gadījumos pieņemt lēmumus pašas.
Tas ir tas lauks, uz kuru Fabric Protocol mēģina iekļūt.
Kas padara Fabric interesantu, ir tas, ka tā ne tikai veido programmatūru robotiem, un tā nav tikai vēl viena blokķēde, kas cenšas piespiest automatizāciju vecā ietvarā. Lielāka ideja šķiet ambiciozāka par to. Fabric cenšas izveidot tādu infrastruktūru, kāda mašīnu dzimtā ekonomika patiesībā būtu nepieciešama - atvērta sistēma, kur autonomi aģenti, roboti un AI vadītas mašīnas var veikt darbu, pierādīt, ka darbs ir izdarīts pareizi, un ekonomiski mijiedarboties decentralizētā vidē.
Un, godīgi sakot, tas ievērojami maina sarunu.
Tīkls, kas izstrādāts mašīnām, nevis tikai cilvēkiem
Lielākā daļa no digitālajām sistēmām, ko mēs izmantojam šodien, tika veidotas ar cilvēku uzvedību prātā. Pat decentralizēti tīkli, neskatoties uz visām savām inovācijām, joprojām ir tendēti ap lietotājiem, makiem, lietotnēm un saskarnēm, kas izveidotas cilvēkiem.
Fabric raugās uz pasauli no cita virziena.
Tā vietā, lai jautātu, kā cilvēki var automatizēt vairāk lietu, tā jautā, kāda veida tīkls ir nepieciešams, kad mašīnas pašas kļūst par aktīviem dalībniekiem. Šajā modelī robots nav tikai izpildījis pavēli no centrālā operatora. Autonomais aģents nav tikai fona skripts, kas palīdz lietotājam pabeigt uzdevumu. Tie kļūst par tiešiem aktoriem sistēmā.
Tas nozīmē, ka mašīnas var pieprasīt informāciju, veikt aprēķinus, dalīties ar iznākumiem, koordinēties ar citiem aģentiem un potenciāli saņemt atlīdzību par pabeigto darbu.
Tādēļ protokols sāk justies mazāk kā parasta lietojumprogrammu slānis un vairāk kā koordinācijas sistēma autonomai darbībai.
Tas ir patiesībā tā sirds.
Uzticības problēma ir lielāka nekā izskatās
Viens no grūtākajiem jautājumiem jebkurā mašīnu vadītā sistēmā ir patiesībā diezgan vienkāršs: kā uzticēt rezultātu?
Ja robots saka, ka ir pabeidzis uzdevumu, vai AI aģents apgalvo, ka ir pareizi analizējis kaut ko, vai mašīna ražo datus, uz kuriem citiem jāpauž paļaušanās, kas pierāda, ka kāds no tā ir īsts?
Šī problēma kļūst vēl nopietnāka, kad šie iznākumi sāk nes ekonomisko vērtību.
Jo, ja mašīnām radīts darbs būs svarīgs tirgū, loģistikā, automatizācijā vai digitālajā koordinācijā, tad cilvēkiem un sistēmām ir nepieciešams veids, kā pārbaudīt rezultātu, neizpildot darbu paši atkārtoti. Pretējā gadījumā viss kļūst neefektīvs vai atkal atkarīgs no centrālās uzticības.
Fabric šķiet būvēts ap šo tiešo spiediena punktu.
Tās izmantošana pārbaudāmās aprēķināšanas jomā ir svarīga, jo tā piešķir mašīnu iznākumiem kaut ko, kas parasti trūkst atvērtās sistēmās: ticamību, kas var tikt pārbaudīta neatkarīgi.
Vienkāršā valodā ideja ir tāda, ka mašīna var radīt pierādījumu, ka tās aprēķins vai uzdevums tika izpildīts pareizi, un tīkls var validēt šo pierādījumu, neizpildot visu no jauna.
Tas ir diezgan liels darījums.
Tas nozīmē, ka rezultāts nav tikai apgalvots. Tas kļūst pierādāms.
Un kad darbs kļūst pierādāms, tas kļūst daudz vieglāk apstrādājams kā kaut kas ekonomiski noderīgs decentralizētā vidē.
Kāpēc aģenta dzimtā stūra nozīme ir svarīga
Šeit ir arī tas, kur Fabric sāk justies atšķirīgs no daudzas automatizācijas vērstās infrastruktūras.
Lielākā daļa decentralizēto sistēmu joprojām uzskata automatizāciju par kaut ko, kas ir pielipis cilvēkiem. Lietotājs aktivizē līgumu. Izstrādātājs raksta loģiku. Centralizēta pakalpojums savieno trūkstošās daļas. Pat tad, kad lietas izskatās automatizētas, gravitācijas centrs bieži paliek cilvēka.
Fabric to apgriež.
Tās arhitektūra šķiet pieņem, ka autonomiem aģentiem pašiem ir jābūt dzimtajiem sistēmā. Nevis sekundāri. Nevis pieskrūvēti vēlāk. Dzimtā.
Tas izklausās kā neliela dizaina izvēle, bet tas maina tīkla loģiku. Kad aģenti tiek uzskatīti par pirmās klases dalībniekiem, jūs varat sākt iztēloties sistēmas, kur mašīnas tieši koordinē ar citām mašīnām, pieprasa pakalpojumus viena no otras, apmainās ar validētiem iznākumiem un piedalās lielākos darba procesos ar daudz mazāku cilvēku mikromenedžmentu.
Tas atver durvis kaut kam daudz lielākam par izolētu automatizāciju.
Jūs sākāt iegūt faktisko mašīnu ekosistēmu kontūru.
Ne tikai viens robots, kas veic vienu uzdevumu, bet daudzi aģenti, kas mijiedarbojas caur kopīgu infrastruktūru tādā veidā, kas ir strukturēts, pārbaudāms un ekonomiski nozīmīgs.
Fundamenta loma šķiet svarīga arī
Aiz protokola Fabric Foundation, šķiet, spēlē uzraudzības lomu.
Un es domāju, ka tas ir svarīgāk, nekā tas varētu šķist virspusēji.
Šādi projekti var viegli novirzīties uz slēgtām sistēmām, it īpaši, ja tās atrodas robotikas, AI un infrastruktūras krustojumā. Vienmēr pastāv kārdinājums, lai viena uzņēmuma vai komerciālā slāņa dominētu virzienā. Pamata modelis cenšas pretoties tam, saglabājot protokolu saskaņotu ar atvērtajām standartiem, atvērto avotu attīstību un decentralizētu pārvaldību.
Vismaz principā tas rada veselīgāku struktūru.
Tās loma šķiet mazāk par tīkla kontroli un vairāk par tā izaugsmes atbalstīšanu, pētniecības koordinēšanu, galveno komponentu uzturēšanu un palīdzēšanu ekosistēmai attīstīties, nepārvēršot protokolu par privātu platformu, kas maskēta kā atvērta infrastruktūra.
Šī atšķirība ir svarīga.
Jo, ja Fabric patiešām vēlas kļūt par bāzes slāni mašīnu koordinācijai, neitralitāte nav sīkums. Tas ir daļa no ticamības.
Dati, aprēķins un koordinācija
Jo vairāk es domāju par Fabric, jo vairāk šķiet, ka tā griežas ap trim savstarpēji saistītām problēmām.
Pirmais ir dati.
Mašīnas rada milzīgas tās daudzumus, bet neapstrādāti dati paši par sevi nav pietiekami. Reālā problēma ir, vai datus var uzticēt, pārbaudīt un izmantot nozīmīgi citiem dalībniekiem tīklā.
Otrais ir aprēķins.
Mašīnas un AI sistēmas ne tikai apkopo informāciju. Tās to apstrādā, analizē un darbojas ar to. Bet decentralizētā vidē šiem aprēķiniem ir nepieciešama kāda veida validācija, pretējā gadījumā katrs rezultāts kļūst par vēl vienu uzticības šaurumu.
Trešais ir koordinācija.
Pat ja jūs atrisināt datu problēmu un aprēķinu problēmu, autonomām mašīnām joprojām ir nepieciešams veids, kā organizēties ap uzdevumiem, apmainīties ar iznākumiem, sadarboties un darboties kā daļa no lielākas sistēmas. Bez koordinācijas jūs nesaņemat mašīnu ekonomiku. Jūs vienkārši saņemat izolētu automatizāciju.
Fabric šķiet cenšas savienot visus trīs.
Tas ir tas, kas piešķir tam dziļumu, salīdzinot ar vienkāršu "robotika uz blokķēdes" ideju. Patiesībā tas ir par kopīgas vides veidošanu, kur mašīnām radīti dati, mašīnām izpildīta aprēķināšana un mašīnu savstarpēja koordinācija var strādāt kopā vienā ekonomiskajā ietvarā.
Lielāka vīzija: mašīnu dzimtā ekonomika
Šī ir tā daļa, kas padara projektu patiesi uz nākotni vērstu.
Ja mašīnas var veikt darbu, pierādīt, ka darbs ir izdarīts pareizi, un apmainīties ar vērtību ap šo darbu, tad tās pārstāj būt tikai fona infrastruktūra. Tās sāk izskatīties vairāk kā ekonomiski dalībnieki.
Tas nenozīmē, ka mašīnas aizvieto cilvēkus kādā dramatiskā zinātniskās fantastikas izpratnē. Bet tas nozīmē, ka ekonomikas struktūra sāk paplašināties.
Jūs varētu iedomāties robotus, kas vāc un pārdod noderīgus sensoru datus. AI sistēmas, kas nodrošina specializētu aprēķinu pēc pieprasījuma. Autonomas mašīnas, kas sadarbojas loģistikā, pētniecībā, ražošanā vai vides uzraudzībā. Veseli tīkli, kas darbojas caur kopīgām motivācijām, bez viena centrālā operatora, kas kontrolē katru soli.
Tas ir ļoti atšķirīgs modelis no tā, kuru lielākā daļa cilvēku joprojām saista ar digitālajām platformām.
Un vai Fabric beidzot ir protokols, kas tur nonāk vai nē, tas acīmredzami ir vērsts uz reālu pārmaiņu, kas jau sāk veidoties.
Jo dziļāks jautājums vairs nav, vai mašīnas kļūs autonomākas.
Viņi to darīs.
Dziļāks jautājums ir, kāda veida infrastruktūra būs nepieciešama, kad tās to darīs.
Kas padara Fabric Protocol pievilcīgu man, nav tikai robotikas stūris vai AI stūris, vai pat blokķēdes stūris pats par sevi. Tas ir veids, kā šie gabali tiek iesaistīti vienā lielākā idejā.
Projekts cenšas domāt uz priekšu par pasauli, kur autonomās sistēmas vairs nav perifēras. Tās ražo darbu, ģenerē datus, pārbauda rezultātus un piedalās ekonomiskajā aktivitātē tādā veidā, kas prasa atvērtu koordināciju, nevis centralizētu kontroli.
Tas ir, protams, joprojām agrs redzējums. Daudz kas jādara pareizi, lai kaut kas tāds varētu mērogot, un ceļš no koncepcijas uz reālu pieņemšanu nekad nav vienkāršs. Bet virziens pats par sevi šķiet svarīgs.
Jo, kad mašīnas kļūst spējīgākas, tas nebūs pietiekami, lai tās padarītu gudrākas.
Mums arī būs nepieciešami sistēmas, kas padara viņu darbu saprotamu, pārbaudāmu un ekonomiski izmantojamu.
Fabric Protocol šķiet kā viens mēģinājums izveidot tieši tādu pamatu.
Ne tikai gudrākām mašīnām.
Bet digitālajā ekonomikā, kur mašīnas var patiesi piedalīties.
\u003ct-183/\u003e\u003cc-184/\u003e
