Profil Fualnguyen | Binance Square

PINNED

·

--

Article

OpenLedger i paradoks 5 centów: gdy zaufanie staje się kosztem

Właśnie siedzę i przeglądam kilka dokumentów dotyczących
Nie po to, aby lepiej zrozumieć, ale aby wyjaśnić kwestie, które wciąż pozostają w mojej głowie.
Na początku myślałem, że to będzie znana historia o danych AI.
Modele stają się coraz większe, zapotrzebowanie na dane rośnie, a źródła wysokiej jakości danych stają się coraz rzadsze.
I pojawia się zdecentralizowana sieć, aby połączyć twórców danych z tymi, którzy ich potrzebują.

PINNED

·

--

Byczy

Zobacz tłumaczenie

Sau 15 ngày tìm hiểu @Openledger , có một ý tưởng vẫn ở lại với mình Đó là khả năng mỗi suy nghĩ, mỗi dòng code hay mỗi phân tích trong tương lai không còn biến mất vào những tập dữ liệu vô danh Không còn chỉ là "thức ăn miễn phí" cho các mô hình AI Mà có nguồn gốc Có lịch sử Có thể được xác minh Ban đầu mình nghĩ giá trị lớn nhất của điều đó nằm ở việc ghi nhận đóng góp Ai tạo ra dữ liệu Ai nên được tưởng thưởng Nhưng càng nhìn vào cách tri thức thực sự di chuyển trong các hệ thống AI, mình lại thấy một câu hỏi khác đắt hơn Một ý tưởng hiếm khi tồn tại đủ lâu dưới hình dạng ban đầu Nó được hấp thụ vào mô hình Xuất hiện lại trong đầu ra của một agent Được kết hợp với những thứ khác Rồi tiếp tục được sử dụng ở nơi hoàn toàn khác Điều đáng chú ý là dấu vết nguồn gốc vẫn còn Thậm chí có thể được ghi lại tốt hơn bao giờ hết Nhưng mình không chắc giá trị cũng được bảo toàn theo cách tương tự Một hệ thống có thể biết dữ liệu đến từ đâu Nhưng việc biết dữ liệu nào thực sự tạo ra tác động sau nhiều vòng tổng hợp và tái sử dụng lại là một vấn đề khác Khoảng cách đó có vẻ nhỏ khi hệ thống còn nhỏ Nhưng có lẽ sẽ lớn dần khi ngày càng nhiều mô hình, agent và dữ liệu bắt đầu tương tác với nhau Đó là lý do mình tiếp tục theo dõi #openledger Không phải vì attribution là một bài toán đã được giải quyết Mà vì đây có thể là một trong những lần đầu tiên chúng ta cố gắng xây hạ tầng kinh tế xoay quanh tri thức có thể xác minh Mình vẫn chưa biết điều gì sẽ xảy ra khi thứ được xác minh ngày càng nhiều nhưng ý nghĩa của nó ngày càng khó đo lường $OPEN $LAB $HYPE

Sau 15 ngày tìm hiểu @OpenLedger , có một ý tưởng vẫn ở lại với mình
Đó là khả năng mỗi suy nghĩ, mỗi dòng code hay mỗi phân tích trong tương lai không còn biến mất vào những tập dữ liệu vô danh
Không còn chỉ là "thức ăn miễn phí" cho các mô hình AI
Mà có nguồn gốc
Có lịch sử
Có thể được xác minh
Ban đầu mình nghĩ giá trị lớn nhất của điều đó nằm ở việc ghi nhận đóng góp
Ai tạo ra dữ liệu
Ai nên được tưởng thưởng
Nhưng càng nhìn vào cách tri thức thực sự di chuyển trong các hệ thống AI, mình lại thấy một câu hỏi khác đắt hơn
Một ý tưởng hiếm khi tồn tại đủ lâu dưới hình dạng ban đầu
Nó được hấp thụ vào mô hình
Xuất hiện lại trong đầu ra của một agent
Được kết hợp với những thứ khác
Rồi tiếp tục được sử dụng ở nơi hoàn toàn khác
Điều đáng chú ý là dấu vết nguồn gốc vẫn còn
Thậm chí có thể được ghi lại tốt hơn bao giờ hết
Nhưng mình không chắc giá trị cũng được bảo toàn theo cách tương tự
Một hệ thống có thể biết dữ liệu đến từ đâu
Nhưng việc biết dữ liệu nào thực sự tạo ra tác động sau nhiều vòng tổng hợp và tái sử dụng lại là một vấn đề khác
Khoảng cách đó có vẻ nhỏ khi hệ thống còn nhỏ
Nhưng có lẽ sẽ lớn dần khi ngày càng nhiều mô hình, agent và dữ liệu bắt đầu tương tác với nhau
Đó là lý do mình tiếp tục theo dõi #openledger
Không phải vì attribution là một bài toán đã được giải quyết
Mà vì đây có thể là một trong những lần đầu tiên chúng ta cố gắng xây hạ tầng kinh tế xoay quanh tri thức có thể xác minh

Mình vẫn chưa biết điều gì sẽ xảy ra khi thứ được xác minh ngày càng nhiều nhưng ý nghĩa của nó ngày càng khó đo lường
$OPEN $LAB $HYPE

·

--

Byczy

Myślę, że większość ludzi patrzy na aktywa, które nie rebasują, i widzi wybór techniczny Ja też tak myślałem 😳 Potem utknąłem na naprawdę głupim porównaniu Mieszkanie Jeśli kupię mieszkanie dzisiaj i jego wartość podwaja się w ciągu następnych kilku lat, wciąż posiadam jedno mieszkanie Nikt nie spodziewa się obudzić posiadając 1.7 mieszkania To nie miałoby sensu Ale z jakiegoś powodu wielu z nas oczekuje dokładnie tego od stakingu Oczekujemy, że liczba sama w sobie wzrośnie A jeśli nie, to zysk wydaje się mniej namacalny Próbowałem zrozumieć, dlaczego tak jest Pytanie przyszło mi do głowy, gdy patrzyłem, jak działa uniETH @Bedrock Bo kiedy patrzę na coś takiego jak uniETH, projekt w rzeczywistości wydaje się bliższy temu, jak działają większość aktywów w prawdziwym świecie Ilość pozostaje stała Wartość się zmienia Całkiem normalne Dziwne jest to, że wersja kryptowalutowa wydaje się mniej intuicyjna Im więcej o tym myślałem, tym mniej czułem, że to jest pytanie o zysk Zaczęło to bardziej przypominać problem informacyjny W przypadku aktywa, które nie rebasuje, najważniejsza rzecz dziejąca się z aktywem nie jest widoczna w liczbie, którą większość ludzi sprawdza jako pierwszą Saldo pozostaje stabilne Wartość zmienia się pod spodem Protokoły tak naprawdę się tym nie przejmują Odczytują kursy wymiany Odczytują stan Odczytują wszelkie potrzebne dane Ludzie są inni Większość ludzi rzuca okiem na salda Nie na wskaźniki konwersji Nie na mechanikę wymiany Salda Co sprawia, że zastanawiam się, czy aktywa, które nie rebasują, rozwiązują jeden problem, jednocześnie cicho tworząc inny Infrastruktura może lepiej rozumieć aktywo Użytkownicy mogą rozumieć je mniej Nie dlatego, że aktywo jest bardziej skomplikowane Ale dlatego, że sygnał się zmienił Wartość wciąż tam jest Po prostu już nie pokazuje się w miejscu, w którym ludzie instynktownie patrzą Ciągle do tego wracam Głównie dlatego, że nie jestem pewien, czy to błahostka UX Czy jedna z tych decyzji infrastrukturalnych, które zaczynają mieć znaczenie dopiero po zbudowaniu wystarczającego kapitału na jej podstawie 🤙 #bedrock $BR $HYPE $LAB

Myślę, że większość ludzi patrzy na aktywa, które nie rebasują, i widzi wybór techniczny
Ja też tak myślałem 😳
Potem utknąłem na naprawdę głupim porównaniu
Mieszkanie
Jeśli kupię mieszkanie dzisiaj i jego wartość podwaja się w ciągu następnych kilku lat, wciąż posiadam jedno mieszkanie
Nikt nie spodziewa się obudzić posiadając 1.7 mieszkania
To nie miałoby sensu
Ale z jakiegoś powodu wielu z nas oczekuje dokładnie tego od stakingu
Oczekujemy, że liczba sama w sobie wzrośnie
A jeśli nie, to zysk wydaje się mniej namacalny
Próbowałem zrozumieć, dlaczego tak jest
Pytanie przyszło mi do głowy, gdy patrzyłem, jak działa uniETH @Bedrock
Bo kiedy patrzę na coś takiego jak uniETH, projekt w rzeczywistości wydaje się bliższy temu, jak działają większość aktywów w prawdziwym świecie
Ilość pozostaje stała
Wartość się zmienia
Całkiem normalne
Dziwne jest to, że wersja kryptowalutowa wydaje się mniej intuicyjna
Im więcej o tym myślałem, tym mniej czułem, że to jest pytanie o zysk
Zaczęło to bardziej przypominać problem informacyjny
W przypadku aktywa, które nie rebasuje, najważniejsza rzecz dziejąca się z aktywem nie jest widoczna w liczbie, którą większość ludzi sprawdza jako pierwszą
Saldo pozostaje stabilne
Wartość zmienia się pod spodem
Protokoły tak naprawdę się tym nie przejmują
Odczytują kursy wymiany
Odczytują stan
Odczytują wszelkie potrzebne dane
Ludzie są inni
Większość ludzi rzuca okiem na salda
Nie na wskaźniki konwersji
Nie na mechanikę wymiany
Salda
Co sprawia, że zastanawiam się, czy aktywa, które nie rebasują, rozwiązują jeden problem, jednocześnie cicho tworząc inny
Infrastruktura może lepiej rozumieć aktywo
Użytkownicy mogą rozumieć je mniej
Nie dlatego, że aktywo jest bardziej skomplikowane
Ale dlatego, że sygnał się zmienił
Wartość wciąż tam jest
Po prostu już nie pokazuje się w miejscu, w którym ludzie instynktownie patrzą
Ciągle do tego wracam
Głównie dlatego, że nie jestem pewien, czy to błahostka UX
Czy jedna z tych decyzji infrastrukturalnych, które zaczynają mieć znaczenie dopiero po zbudowaniu wystarczającego kapitału na jej podstawie 🤙
#bedrock $BR $HYPE $LAB

·

--

Byczy

Zobacz tłumaczenie

Dạo này mình hay ngồi nghe feedback về DEX từ vài tay quản lý quỹ Điều lạ là họ không hề than phiền về thanh khoản hay phí giao dịch Thứ xuất hiện nhiều nhất lại là cảm giác dùng DEX khá mệt Ban đầu mình thấy hơi khó hiểu Đội này đâu phải tay mơ mà sợ khó Nên phản ứng đầu tiên của mình là chắc họ chỉ chưa quen với một vài workflow mới Nhưng càng nghe thì mình càng thấy có gì đó không khớp Mỗi lần mô tả trải nghiệm giao dịch, họ hiếm khi nói về thị trường Thứ xuất hiện nhiều hơn lại là bridge nào, ví nào, approval nào, giao dịch đang kẹt ở đâu Lúc đó mình mới nhận ra có lẽ vấn đề không nằm ở độ khó Họ không gặp rào cản kỹ thuật Họ chỉ không muốn tiêu hao sự chú ý cho những thứ không tạo ra lợi thế Retailer hiểu gas hay bridge là đủ dùng Nhưng với quỹ đầu tư, những thao tác đó không tạo lợi thế nào cả Nó chỉ lấy đi thêm sự tập trung Càng nghĩ mình càng thấy thứ đang làm chậm quá trình đưa người dùng lên on-chain có thể không phải phí giao dịch Có lẽ thứ đắt nhất là lượng chú ý mà hệ thống liên tục đòi hỏi từ người dùng Theo góc nhìn đó thì DEX không chỉ đang cạnh tranh với nhau Chúng đang bị so sánh với trải nghiệm mà CEX như Binance đã tạo ra từ rất lâu: Vào lệnh-Khớp-Xong Đó là lý do cách @GeniusOfficial Terminal làm khiến mình chú ý Không hẳn vì giao diện Mà vì họ đang thử triệt tiêu một phần chi phí nhận thức mà người dùng phải gánh Nhưng có một điều vẫn làm mình hoang mang Nếu hệ thống ngày càng giấu đi sự phức tạp phía dưới Liệu người dùng có thực sự an toàn hơn? Hay họ chỉ đơn giản là không còn nhìn thấy những rủi ro vẫn đang âm thầm tồn tại? #genius $GENIUS $LAB $HYPE

Dạo này mình hay ngồi nghe feedback về DEX từ vài tay quản lý quỹ
Điều lạ là họ không hề than phiền về thanh khoản hay phí giao dịch
Thứ xuất hiện nhiều nhất lại là cảm giác dùng DEX khá mệt
Ban đầu mình thấy hơi khó hiểu
Đội này đâu phải tay mơ mà sợ khó
Nên phản ứng đầu tiên của mình là chắc họ chỉ chưa quen với một vài workflow mới
Nhưng càng nghe thì mình càng thấy có gì đó không khớp
Mỗi lần mô tả trải nghiệm giao dịch, họ hiếm khi nói về thị trường
Thứ xuất hiện nhiều hơn lại là bridge nào, ví nào, approval nào, giao dịch đang kẹt ở đâu
Lúc đó mình mới nhận ra có lẽ vấn đề không nằm ở độ khó
Họ không gặp rào cản kỹ thuật
Họ chỉ không muốn tiêu hao sự chú ý cho những thứ không tạo ra lợi thế
Retailer hiểu gas hay bridge là đủ dùng
Nhưng với quỹ đầu tư, những thao tác đó không tạo lợi thế nào cả
Nó chỉ lấy đi thêm sự tập trung
Càng nghĩ mình càng thấy thứ đang làm chậm quá trình đưa người dùng lên on-chain có thể không phải phí giao dịch
Có lẽ thứ đắt nhất là lượng chú ý mà hệ thống liên tục đòi hỏi từ người dùng
Theo góc nhìn đó thì DEX không chỉ đang cạnh tranh với nhau
Chúng đang bị so sánh với trải nghiệm mà CEX như Binance đã tạo ra từ rất lâu: Vào lệnh-Khớp-Xong

Đó là lý do cách @GeniusOfficial Terminal làm khiến mình chú ý
Không hẳn vì giao diện
Mà vì họ đang thử triệt tiêu một phần chi phí nhận thức mà người dùng phải gánh
Nhưng có một điều vẫn làm mình hoang mang
Nếu hệ thống ngày càng giấu đi sự phức tạp phía dưới
Liệu người dùng có thực sự an toàn hơn?
Hay họ chỉ đơn giản là không còn nhìn thấy những rủi ro vẫn đang âm thầm tồn tại?
#genius $GENIUS $LAB $HYPE

·

--

Byczy

Nigdy tak naprawdę nie rozumiałem, jak definiujemy prywatność w blockchainie
Większość dyskusji kręci się wokół ukrywania sald, historii transakcji czy tożsamości portfela
Jednak im dłużej obserwuję, tym bardziej widzę, że źle interpretuję problem
Blockchain rozwiązuje kwestię własności bez potrzeby pośredników
Jednak jednocześnie łączy własność i możliwość obserwacji w niemal jedną całość
Gdy adres portfela jest ustalony, zachowanie staje się danymi publicznymi
To nie tylko kwestia prywatności
To także dotyczy tego, jak przewaga informacyjna jest tworzona, a potem znika
Trader może potrzebować wielu miesięcy na stworzenie własnego planu
Jednak zaraz po tym, jak transakcja zostaje zrealizowana na blockchainie, rynek zaczyna uczyć się z tego śladu
Pojawiają się boty śledzące
Pojawia się copy trading
A potem stopniowo wiele modeli stara się uczyć na podstawie tego, co właśnie miało miejsce
To, co kiedyś było prywatną przewagą, zaczyna stawać się wspólnym sygnałem
Patrząc z tej perspektywy, to, że duże fundusze wciąż wolą zostawać na CEX, staje się bardziej zrozumiałe
Może to, co kupują, to nie tylko płynność
Ale także odległość między intencją a obserwacją

To także powód, dla którego Ghost Mode @GeniusOfficial budzi moją ciekawość
Nie dlatego, że obiecuje prywatność
Ale dlatego, że po cichu przyznaje coś dość dziwnego
Że w systemie, w którym wszystko jest przejrzyste, możliwość bycia nieobserwowanym może mieć swoją wartość
Im więcej o tym myślę, tym bardziej wydaje mi się, że interesujące pytanie może nie dotyczyć tego, jak bardzo blockchain powinien być przejrzysty
Ale czy istnieje punkt, w którym przejrzystość zaczyna być kosztem zamiast przewagą? 😳
#genius $GENIUS $LAB $BNB

·

--

Article

Zobacz tłumaczenie

Khi AI có sổ cái, điều gì sẽ xảy ra với tri thức của con người?Lịch sử phát triển luôn lặp lại một quy luật khá kỳ lạ: khi con người xây dựng được một hệ thống đủ quan trọng để vận hành xã hội, thứ xuất hiện ngay sau đó gần như luôn là một hệ thống ghi chép Mình sẽ điểm qua một số ví dụ ngay dưới đây Tiền tệ kéo theo sổ sách Doanh nghiệp kéo theo kiểm toán Chuỗi cung ứng toàn cầu kéo theo hệ thống truy xuất nguồn gốc Không phải vì những hệ thống đó thất bại, mà vì chúng thành công đến mức niềm tin thuần túy không còn đủ nữa Khi quy mô trở nên quá lớn, niềm tin phải được thay thế bằng khả năng kiểm chứng Một cửa hàng gia đình không cần kiểm toán Nhưng một ngân hàng toàn cầu thì không thể thiếu Đầu tiên là khả năng hoạt động Sau đó là khả năng mở rộng Và cuối cùng là khả năng giải trình Điều khiến mình suy nghĩ là trí tuệ nhân tạo dường như đang đứng đúng ở điểm chuyển giao đó Để có được những hệ thống AI mạnh mẽ như hôm nay, chúng ta đã thực hiện một cuộc đánh đổi mang tính lịch sử Chúng ta từ bỏ khả năng hiểu rõ cách máy móc suy nghĩ để đổi lấy hiệu suất Thay vì dạy AI các quy tắc logic rành mạch, chúng ta ném cho nó lượng dữ liệu khổng lồ và để thuật toán tự tìm ra quy luật Kết quả thật ngoạn mục Nhưng cũng tạo ra một nghịch lý kỳ lạ Khi một đồng nghiệp đưa ra một nhận định quan trọng, phản xạ đầu tiên của mình là chất vấn Dữ liệu ở đâu? Giả định nào đang được sử dụng? Lập luận được xây dựng như thế nào? Trong khi đó, khi AI trình bày một câu trả lời mạch lạc và tự tin, mình lại dễ dàng chấp nhận nó hơn Không phải vì nó đáng tin hơn Mà vì toàn bộ sự hỗn loạn của quá trình suy luận đã được giấu kín phía sau một kết luận hoàn chỉnh Chúng ta nhìn thấy câu trả lời Nhưng hoàn toàn mù tịt về hành trình dẫn tới nó Điều thú vị là đây không phải lần đầu tiên nhân loại đối mặt với một vấn đề như vậy Mỗi khi một hệ thống trở nên đủ quan trọng để ảnh hưởng tới dòng chảy của xã hội, nhu cầu đầu tiên không phải là làm cho nó mạnh hơn Mà là làm cho nó có thể được kiểm chứng Ngân hàng không chỉ cần tạo ra giao dịch Ngân hàng cần chứng minh giao dịch đến từ đâu Doanh nghiệp không chỉ cần tạo ra lợi nhuận Doanh nghiệp cần chứng minh lợi nhuận đó được hình thành như thế nào Thị trường vốn không vận hành dựa trên những con số Nó vận hành dựa trên khả năng truy xuất nguồn gốc của những con số đó Và rồi mình nhận ra một câu hỏi khá thú vị Nếu AI đang trở thành một lớp hạ tầng mới của nền kinh tế tri thức, vậy đâu là hệ thống kế toán của nó? Khi AI bắt đầu tham gia vào các quyết định liên quan đến vốn, y tế, nghiên cứu hay quản trị xã hội, một dự đoán chính xác là chưa đủ Nếu không thể truy vết nó được hình thành từ đâu, chúng ta đang đặt ngày càng nhiều niềm tin vào một hệ thống mà bản thân mình cũng không thể kiểm chứng Đó là lúc mình nhận ra AI đang thiếu một thứ mà gần như mọi hạ tầng trưởng thành trong lịch sử đều sở hữu Một hệ thống kế toán Sổ cái không tồn tại để tạo ra tiền Kiểm toán không tồn tại để tạo ra doanh nghiệp Chúng tồn tại để xác minh nguồn gốc của giá trị Giá trị này được tạo ra từ đâu? Ai là người đóng góp? Mức độ đóng góp của từng thành phần là bao nhiêu? Chính góc nhìn đó khiến mình nhìn @Openledger theo một cách khác Proof of Attribution không đơn thuần là một cơ chế phân phối phần thưởng Nó giống một nỗ lực xây dựng hệ thống truy xuất nguồn gốc cho tri thức Lần đầu tiên, dữ liệu, đóng góp và kết quả do AI tạo ra bắt đầu được kết nối bằng một lớp ghi nhận có thể kiểm chứng Theo một nghĩa nào đó, tri thức do AI tạo ra đang dần có cuốn sổ cái riêng của mình Nhưng càng suy nghĩ, mình càng nhận ra một nghịch lý khác Mọi hệ thống kế toán trong lịch sử cuối cùng đều làm nhiều hơn việc ghi chép Chúng thay đổi hành vi của chính những người tham gia Báo cáo tài chính thay đổi cách doanh nghiệp vận hành Điểm tín dụng thay đổi cách người đi vay cư xử Thuật toán mạng xã hội thay đổi cách nội dung được sản xuất Khi một thứ bắt đầu được đo lường, con người sẽ học cách tối ưu cho nó Ban đầu điều đó nghe hoàn toàn hợp lý Nếu mọi đóng góp tri thức đều có thể được đo lường và trả thưởng chính xác hơn, hệ thống dường như sẽ trở nên công bằng hơn Nhưng lịch sử cho thấy các hệ thống đo lường không chỉ phân phối phần thưởng Chúng còn âm thầm quyết định loại hành vi nào đáng để tồn tại Lợi nhuận khiến doanh nghiệp tối ưu lợi nhuận Lượt tương tác khiến nội dung tối ưu lượt tương tác Điểm tín dụng khiến người vay tối ưu điểm tín dụng Và nếu một ngày nào đó AI có thể đo lường chính xác giá trị của tri thức, rất có thể con người cũng sẽ bắt đầu tối ưu cho cách AI đánh giá tri thức Thoạt nhìn, điều đó không có gì đáng lo ngại Nhưng rồi mình nhận ra một khả năng thú vị hơn Điều nguy hiểm nhất có thể không phải là AI hiểu sai giá trị của tri thức Mà là con người dần học cách tạo ra những loại tri thức mà AI dễ hiểu nhất Bởi không phải mọi ý tưởng quan trọng đều xuất hiện dưới dạng dữ liệu sạch sẽ và dễ định lượng Những đột phá lớn nhất trong lịch sử thường bắt đầu như những thứ kỳ quặc, mơ hồ, thậm chí trông có vẻ vô dụng Rất ít người có thể đo lường giá trị của chúng vào thời điểm chúng mới xuất hiện Nếu hệ thống mới liên tục thưởng cho những đóng góp dễ được ghi nhận, dễ được truy xuất và dễ được lượng hóa, chúng ta có thể vô tình tạo ra một nền kinh tế tri thức nơi những ý tưởng an toàn ngày càng sinh sôi, còn những ý tưởng dị biệt dần biến mất Và đó có lẽ là tầng nghịch lý sâu hơn của câu chuyện Chúng ta nghĩ mình đang xây dựng một hệ thống để giải trình cho AI Nhưng thứ thực sự bị thay đổi có thể không phải AI Mà là cách con người tạo ra tri thức Có thể giá trị lớn nhất của @Openledger không nằm ở việc giúp AI biết dữ liệu nào đã tạo nên một kết quả Mà nằm ở việc buộc chúng ta phải đối diện với một câu hỏi lớn hơn Làm sao xây dựng được một cuốn sổ cái cho tri thức mà không khiến tri thức dần biến thành thứ chỉ tồn tại để được ghi vào sổ cái? 🤷😀 #openledger $OPEN $LAB $BNB

Khi AI có sổ cái, điều gì sẽ xảy ra với tri thức của con người?

Lịch sử phát triển luôn lặp lại một quy luật khá kỳ lạ: khi con người xây dựng được một hệ thống đủ quan trọng để vận hành xã hội, thứ xuất hiện ngay sau đó gần như luôn là một hệ thống ghi chép
Mình sẽ điểm qua một số ví dụ ngay dưới đây
Tiền tệ kéo theo sổ sách
Doanh nghiệp kéo theo kiểm toán
Chuỗi cung ứng toàn cầu kéo theo hệ thống truy xuất nguồn gốc
Không phải vì những hệ thống đó thất bại, mà vì chúng thành công đến mức niềm tin thuần túy không còn đủ nữa
Khi quy mô trở nên quá lớn, niềm tin phải được thay thế bằng khả năng kiểm chứng
Một cửa hàng gia đình không cần kiểm toán
Nhưng một ngân hàng toàn cầu thì không thể thiếu
Đầu tiên là khả năng hoạt động
Sau đó là khả năng mở rộng
Và cuối cùng là khả năng giải trình
Điều khiến mình suy nghĩ là trí tuệ nhân tạo dường như đang đứng đúng ở điểm chuyển giao đó
Để có được những hệ thống AI mạnh mẽ như hôm nay, chúng ta đã thực hiện một cuộc đánh đổi mang tính lịch sử
Chúng ta từ bỏ khả năng hiểu rõ cách máy móc suy nghĩ để đổi lấy hiệu suất
Thay vì dạy AI các quy tắc logic rành mạch, chúng ta ném cho nó lượng dữ liệu khổng lồ và để thuật toán tự tìm ra quy luật
Kết quả thật ngoạn mục
Nhưng cũng tạo ra một nghịch lý kỳ lạ
Khi một đồng nghiệp đưa ra một nhận định quan trọng, phản xạ đầu tiên của mình là chất vấn
Dữ liệu ở đâu?
Giả định nào đang được sử dụng?
Lập luận được xây dựng như thế nào?
Trong khi đó, khi AI trình bày một câu trả lời mạch lạc và tự tin, mình lại dễ dàng chấp nhận nó hơn
Không phải vì nó đáng tin hơn
Mà vì toàn bộ sự hỗn loạn của quá trình suy luận đã được giấu kín phía sau một kết luận hoàn chỉnh
Chúng ta nhìn thấy câu trả lời
Nhưng hoàn toàn mù tịt về hành trình dẫn tới nó
Điều thú vị là đây không phải lần đầu tiên nhân loại đối mặt với một vấn đề như vậy
Mỗi khi một hệ thống trở nên đủ quan trọng để ảnh hưởng tới dòng chảy của xã hội, nhu cầu đầu tiên không phải là làm cho nó mạnh hơn
Mà là làm cho nó có thể được kiểm chứng
Ngân hàng không chỉ cần tạo ra giao dịch
Ngân hàng cần chứng minh giao dịch đến từ đâu
Doanh nghiệp không chỉ cần tạo ra lợi nhuận
Doanh nghiệp cần chứng minh lợi nhuận đó được hình thành như thế nào
Thị trường vốn không vận hành dựa trên những con số
Nó vận hành dựa trên khả năng truy xuất nguồn gốc của những con số đó
Và rồi mình nhận ra một câu hỏi khá thú vị
Nếu AI đang trở thành một lớp hạ tầng mới của nền kinh tế tri thức, vậy đâu là hệ thống kế toán của nó?
Khi AI bắt đầu tham gia vào các quyết định liên quan đến vốn, y tế, nghiên cứu hay quản trị xã hội, một dự đoán chính xác là chưa đủ
Nếu không thể truy vết nó được hình thành từ đâu, chúng ta đang đặt ngày càng nhiều niềm tin vào một hệ thống mà bản thân mình cũng không thể kiểm chứng
Đó là lúc mình nhận ra AI đang thiếu một thứ mà gần như mọi hạ tầng trưởng thành trong lịch sử đều sở hữu
Một hệ thống kế toán
Sổ cái không tồn tại để tạo ra tiền
Kiểm toán không tồn tại để tạo ra doanh nghiệp
Chúng tồn tại để xác minh nguồn gốc của giá trị
Giá trị này được tạo ra từ đâu?
Ai là người đóng góp?
Mức độ đóng góp của từng thành phần là bao nhiêu?
Chính góc nhìn đó khiến mình nhìn @OpenLedger theo một cách khác
Proof of Attribution không đơn thuần là một cơ chế phân phối phần thưởng
Nó giống một nỗ lực xây dựng hệ thống truy xuất nguồn gốc cho tri thức
Lần đầu tiên, dữ liệu, đóng góp và kết quả do AI tạo ra bắt đầu được kết nối bằng một lớp ghi nhận có thể kiểm chứng
Theo một nghĩa nào đó, tri thức do AI tạo ra đang dần có cuốn sổ cái riêng của mình
Nhưng càng suy nghĩ, mình càng nhận ra một nghịch lý khác
Mọi hệ thống kế toán trong lịch sử cuối cùng đều làm nhiều hơn việc ghi chép
Chúng thay đổi hành vi của chính những người tham gia
Báo cáo tài chính thay đổi cách doanh nghiệp vận hành
Điểm tín dụng thay đổi cách người đi vay cư xử
Thuật toán mạng xã hội thay đổi cách nội dung được sản xuất
Khi một thứ bắt đầu được đo lường, con người sẽ học cách tối ưu cho nó
Ban đầu điều đó nghe hoàn toàn hợp lý
Nếu mọi đóng góp tri thức đều có thể được đo lường và trả thưởng chính xác hơn, hệ thống dường như sẽ trở nên công bằng hơn
Nhưng lịch sử cho thấy các hệ thống đo lường không chỉ phân phối phần thưởng
Chúng còn âm thầm quyết định loại hành vi nào đáng để tồn tại
Lợi nhuận khiến doanh nghiệp tối ưu lợi nhuận
Lượt tương tác khiến nội dung tối ưu lượt tương tác
Điểm tín dụng khiến người vay tối ưu điểm tín dụng
Và nếu một ngày nào đó AI có thể đo lường chính xác giá trị của tri thức, rất có thể con người cũng sẽ bắt đầu tối ưu cho cách AI đánh giá tri thức
Thoạt nhìn, điều đó không có gì đáng lo ngại
Nhưng rồi mình nhận ra một khả năng thú vị hơn
Điều nguy hiểm nhất có thể không phải là AI hiểu sai giá trị của tri thức
Mà là con người dần học cách tạo ra những loại tri thức mà AI dễ hiểu nhất
Bởi không phải mọi ý tưởng quan trọng đều xuất hiện dưới dạng dữ liệu sạch sẽ và dễ định lượng
Những đột phá lớn nhất trong lịch sử thường bắt đầu như những thứ kỳ quặc, mơ hồ, thậm chí trông có vẻ vô dụng
Rất ít người có thể đo lường giá trị của chúng vào thời điểm chúng mới xuất hiện
Nếu hệ thống mới liên tục thưởng cho những đóng góp dễ được ghi nhận, dễ được truy xuất và dễ được lượng hóa, chúng ta có thể vô tình tạo ra một nền kinh tế tri thức nơi những ý tưởng an toàn ngày càng sinh sôi, còn những ý tưởng dị biệt dần biến mất
Và đó có lẽ là tầng nghịch lý sâu hơn của câu chuyện
Chúng ta nghĩ mình đang xây dựng một hệ thống để giải trình cho AI
Nhưng thứ thực sự bị thay đổi có thể không phải AI
Mà là cách con người tạo ra tri thức
Có thể giá trị lớn nhất của @OpenLedger không nằm ở việc giúp AI biết dữ liệu nào đã tạo nên một kết quả
Mà nằm ở việc buộc chúng ta phải đối diện với một câu hỏi lớn hơn
Làm sao xây dựng được một cuốn sổ cái cho tri thức mà không khiến tri thức dần biến thành thứ chỉ tồn tại để được ghi vào sổ cái? 🤷😀
#openledger $OPEN $LAB $BNB

·

--

Zobacz tłumaczenie

Mình nhớ từng đọc một câu chuyện về một sinh viên dùng AI để tạo bot giao dịch rồi kiếm được số tiền rất lớn Không biết câu chuyện đó thực hư thế nào Nhưng điều khiến mình lấn cấn là nó ngày càng nghe có vẻ hợp lý Vài năm trước, ý tưởng một cá nhân sở hữu năng lực phân tích ngang với cả một quỹ lớn còn khá xa vời Giờ thì khác rồi Mô hình có sẵn, dữ liệu có thể thu thập, khả năng tính toán cũng có thể thuê ngoài Những việc từng cần cả một đội ngũ giờ có thể được thực hiện bởi một cá nhân Phần lớn mọi người chỉ quan tâm tín hiệu của AI có chính xác hay không Nhưng mình lại thấy một câu hỏi khác thú vị hơn Nếu một hệ thống liên tục tạo ra lợi nhuận, ai mới là người thực sự tạo ra giá trị đó? Người xây mô hình? Người cung cấp dữ liệu? Hay những người đang vô tình tạo ra tín hiệu ngoài thị trường? Nếu toàn bộ giá trị chỉ thuộc về người sở hữu hệ thống, động lực đóng góp dữ liệu chất lượng cao sẽ dần biến mất Mà không có dữ liệu mới, AI cũng không thể tiếp tục tốt lên Có lẽ đó cũng là lý do mình chú ý tới ý tưởng phát triển trong @Openledger Không phải vì họ cố giải thích AI đang suy nghĩ gì Mà vì họ tập trung vào việc ghi nhận nguồn gốc dữ liệu và mối liên hệ giữa đóng góp với giá trị được tạo ra Chiếc hộp đen có thể vẫn sẽ là hộp đen Điều đó không có nghĩa mọi thứ xung quanh hộp đen cũng phải mờ mịt Nhưng khi AI bắt đầu tham gia sâu hơn vào các quyết định kinh tế, câu hỏi quan trọng có lẽ không còn chỉ là AI đúng đến mức nào Mà là chúng ta còn nhìn thấy đủ những gì đã tạo nên sự đúng đắn đó hay không? 😉 #openledger $OPEN $LAB $BNB

Mình nhớ từng đọc một câu chuyện về một sinh viên dùng AI để tạo bot giao dịch rồi kiếm được số tiền rất lớn
Không biết câu chuyện đó thực hư thế nào
Nhưng điều khiến mình lấn cấn là nó ngày càng nghe có vẻ hợp lý
Vài năm trước, ý tưởng một cá nhân sở hữu năng lực phân tích ngang với cả một quỹ lớn còn khá xa vời
Giờ thì khác rồi
Mô hình có sẵn, dữ liệu có thể thu thập, khả năng tính toán cũng có thể thuê ngoài
Những việc từng cần cả một đội ngũ giờ có thể được thực hiện bởi một cá nhân
Phần lớn mọi người chỉ quan tâm tín hiệu của AI có chính xác hay không
Nhưng mình lại thấy một câu hỏi khác thú vị hơn
Nếu một hệ thống liên tục tạo ra lợi nhuận, ai mới là người thực sự tạo ra giá trị đó?
Người xây mô hình?
Người cung cấp dữ liệu?
Hay những người đang vô tình tạo ra tín hiệu ngoài thị trường?
Nếu toàn bộ giá trị chỉ thuộc về người sở hữu hệ thống, động lực đóng góp dữ liệu chất lượng cao sẽ dần biến mất
Mà không có dữ liệu mới, AI cũng không thể tiếp tục tốt lên
Có lẽ đó cũng là lý do mình chú ý tới ý tưởng phát triển trong @OpenLedger
Không phải vì họ cố giải thích AI đang suy nghĩ gì
Mà vì họ tập trung vào việc ghi nhận nguồn gốc dữ liệu và mối liên hệ giữa đóng góp với giá trị được tạo ra
Chiếc hộp đen có thể vẫn sẽ là hộp đen
Điều đó không có nghĩa mọi thứ xung quanh hộp đen cũng phải mờ mịt
Nhưng khi AI bắt đầu tham gia sâu hơn vào các quyết định kinh tế, câu hỏi quan trọng có lẽ không còn chỉ là AI đúng đến mức nào
Mà là chúng ta còn nhìn thấy đủ những gì đã tạo nên sự đúng đắn đó hay không? 😉
#openledger $OPEN $LAB $BNB

·

--

Article

Co sprawia, że rondo działa płynnie, może być także przyszłością AI

Dziś po południu utknąłem na dość zatłoczonym rondzie
Dziwne, że nie było żadnych policjantów kierujących ruchem
Nikt nie wskazuje, gdzie każde auto ma jechać
A mimo to, ruch wciąż się płynnie przemieszcza
Kiedy auto z przodu hamuje, auta z tyłu zwalniają
Kiedy jeden pas zaczyna się zapełniać, część aut samoczynnie zmienia kierunek
Gdy tylko pojawia się luka, natychmiast ktoś ją zapełnia
Patrząc z góry, cała kolumna samochodów przypomina ogromną ławicę ryb, która nieustannie zmienia formację

·

--

Byczy

Od kiedy Internet się pojawił, zawsze się zastanawiałem:
- Jak to możliwe, że jeden e-mail może przebyć drogę z jednego komputera na drugi po drugiej stronie świata w zaledwie kilka sekund?
Później dowiedziałem się, że nikt nie siedzi pośrodku Internetu, aby decydować, dokąd każdy e-mail ma iść.
Routery robią jedną, małą rzecz:
Odbierają dane => przesyłają do następnego punktu.
Z miliardów takich lokalnych decyzji powstał globalny Internet.
Ostatnio zauważyłem, że wiele osób porównuje ten model z @OpenLedger kolonią mrówek.
Z perspektywy to ma sens.
Żaden z mrówek nie rozumie całego systemu.
Każda z nich reaguje tylko na to, co ją otacza.
Jednak cała kolonia potrafi współpracować, aby rozwiązać skomplikowane zadania.
AI Agenci również podążają w tym kierunku.
Zamiast jednego centralnego mózgu, wiele wyspecjalizowanych agentów współpracuje, a następnie wymienia wyniki między sobą.
To, co mnie najbardziej interesuje, to nie zdolność do współpracy.
Internet od dawna udowodnił, że jest to zdecentralizowany system, który może działać na dużą skalę.
Ciekawi mnie jednak ślad.
Mrówki zostawiają feromony.
Routery zostawiają logi.
Blockchain zostawia historię transakcji.
Ale jeśli tysiące AI Agentów nieustannie wymieniają dane i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym, co one zostawią?
Załóżmy, że jeden agent wprowadza bardzo mały błąd.
Następny agent go nie zauważa.
On tylko optymalizuje ten wynik, a potem przekazuje dalej.
Kilka sekund później, setki innych decyzji zostało opartych na tej samej błędnej przesłance.
Wtedy nie jestem pewien, czy najważniejsze pytanie wciąż dotyczy tego, czy AI jest inteligentne.
Ale ważniejsze pytanie to:
Po wszystkim, co się wydarzyło, czy będziemy w stanie cofnąć się, aby dokładnie wiedzieć, co się stało?
#openledger $OPEN $XLM $BNB

·

--

Byczy

W zeszłym tygodniu piłem kawę z kumplem, który prowadzi bar.
On rozmyślał nad zamówieniem dodatkowych surowców na lato, ale był nieco niezdecydowany.
"Jeśli w przyszłym miesiącu klientów będzie więcej niż się spodziewam, to za mało zamówionych materiałów zaszkodzi przychodom. Ale jeśli zamówię za dużo, a klientów nie przybędzie, to zostanę z towarem na magazynie."
Zapytałem:
"Co chcesz zrobić teraz?"
On się uśmiechnął:
"Chcę zachować opcję na dodatkowe zakupy w przyszłości. Nie chcę się zobowiązywać teraz do dużego zamówienia."
Wtedy zrozumiałem, że wiele osób nie stara się eliminować ryzyka.
Chcą je tylko ograniczać.
To skłoniło mnie do myślenia o G. OX w kontekście @GeniusOfficial .
Zamiast utrzymywać pozycję Perpetual z opłatą funding fee i ciągłymi wymaganiami dotyczącymi marginu, użytkownicy mogą po prostu wyrazić swoje przekonanie:
Cena będzie powyżej czy poniżej określonego poziomu w danym czasie.
Jeśli mają rację, otrzymują wcześniej ustaloną wypłatę.
Jeśli się mylą, maksymalna strata jest już określona.
Na początku myślałem, że to tylko sposób na bardziej zgrabne pakowanie ryzyka.
Ale potem zwróciłem uwagę na funding fee.
Zwykle jest postrzegana jako koszt.
Podczas gdy w rzeczywistości jest to mechanizm równoważenia presji między uczestnikami rynku.
Jeśli ta warstwa zniknie z doświadczenia użytkownika, to gdzie ta presja się podzieje?
Ryzyko w finansach rzadko znika.
Zwykle tylko zmienia miejsce.
Może być ukryte w płynności.
Może być związane z wyceną.
Lub kumulować się do momentu wygaśnięcia.
A jeśli pewnego dnia zbyt wiele osób stanie po jednej stronie rynku, pytanie nie brzmi już, kto przewidzi poprawnie,
lecz co jest wystarczająco atrakcyjne, aby zachęcić innych do zaakceptowania strony przeciwnej.
Bo czasami to, co znika z doświadczenia użytkowników, po prostu pojawia się gdzie indziej w systemie🤙
#genius $GENIUS $BNB $XLM

·

--

Article

Certyfikat Bezpieczeństwa Nie Powstrzyma Następnego Pożaru. To Jest To, Co OpenLedger Stara Się Rozwiązać

W zeszłym tygodniu, po spotkaniu w firmie partnerskiej, stałem i czekałem na windę w biurowcu
Tuż przy drzwiach była tablica z certyfikatem przeciwpożarowym
Czerwony ramka, czerwony stempel
Data inspekcji była stosunkowo świeża
Patrzyłem na to przez kilka sekund, a potem pomyślałem: Ile tak naprawdę to udowadnia w kwestii bezpieczeństwa?
Dowodzi to, że w dniu inspekcji wszystko było w porządku
Czujnik działa, gaśnica nietknięta

·

--

Byczy

Dziś rano winda w budynku była na przeglądzie
Kilku kumpli z firmy musiało wziąć schody na górę do biura
Po wejściu na kilka pięter jeden z nich zażartował:
"Na szczęście sprawdzają to regularnie. Bo czekać na moment, kiedy utkniesz w środku, żeby dowiedzieć się, że coś jest nie tak, to trochę za późno."
To tylko żart 😉
Ale gdy dotarłem do biura, wciąż myślałem o tej wypowiedzi
Ponieważ wiele ważnych systemów w prawdziwym świecie działa w ten sposób
Nie można przeprowadzić kontroli raz i założyć, że wszystko będzie w porządku na zawsze 🙏

A potem pomyślałem o audytach PDF w Web3
Ale one też tylko odzwierciedlają system w momencie, gdy były sprawdzane
Podczas gdy później smart contracty są aktualizowane, uprawnienia zarządzające się zmieniają, a nowe typy ataków wciąż się pojawiają
To przypomniało mi o idei @OpenLedger
Początkowo myślałem, że rozwiązują problem audytu
Ale po dalszym czytaniu zauważyłem, że to, co może być najważniejsze, to zaufanie
Jeśli agenci uczą się z danych społecznościowych i społeczność jest nagradzana za swoje wkłady, to to, co decyduje o jakości systemu, to być może nie tylko AI
Ale sposób, w jaki system określa, kto dostarcza wiarygodne sygnały
Ale potem znów zauważyłem, że to nie do końca prawda
Ponieważ w momencie, gdy przypisanie decyduje o nagrodzie, przypisanie staje się czymś, co warto zoptymalizować
Lub czymś, co warto zaatakować
Ciekawe jest to, że początkowo budowaliśmy system, aby chronić smart contract
Ale jeśli ta pętla jest wystarczająco duża, może nadejść czas, gdy ocena wiarygodności wkładów stanie się ważniejsza od samego smart contractu
Ale w tym momencie pytanie zmienia się
Ponieważ nie wiem, kto audytuje tę warstwę
A mówiąc dokładniej, nie wiem, gdzie ta pętla się kończy 🤙
#openledger $OPEN $XLM $HYPE

·

--

Byczy

Dziś, gdy stałem w kolejce do płatności w fastfoodzie w supermarkecie, mój siostrzeniec przeszedł do sekcji elektroniki i zapytał:
"Tam nie ma nikogo, dlaczego nie przejdziemy tam, żeby zapłacić, wujku?"
W tym momencie tylko się uśmiechnąłem 😁
Ale wieczorem pomyślałem o tym pytaniu, czytając więcej o @GeniusOfficial
Z punktu widzenia dziecka, cały supermarket to jeden, spójny system
Jeśli jedno miejsce jest przepełnione, a inne puste, to dlaczego zasoby nie mogą się wymieniać?
To jest podobny problem, z którym boryka się wiele DEX-ów
Płynność jest rozdzielona pomiędzy różne pule, takie jak ETH/USDC i SOL/USDC
Ta sama pula kapitału, ale w wielu odrębnych "magazynach"
To, co zwróciło moją uwagę w Genius Terminal, to ich podejście do tego problemu
Zamiast traktować każdą pulę jako niezależną jednostkę, starają się postrzegać płynność jako wspólne zasoby całego systemu
Jak centralny magazyn, który kieruje kapitał tam, gdzie jest najbardziej potrzebny
Na początku myślałem, że to tylko kwestia efektywności kapitału
Ale im więcej czytałem, tym bardziej fascynujące stawało się to, co jest inne
Gdy wiele rynków opiera się na wspólnym źródle kapitału, ryzyko już nie leży w pojedynczych pulach
Zmiana w jednym miejscu może wpływać na resztę systemu
Co oznacza, że system musi nieprzerwanie znać stan ogólnego ryzyka
Nie po kilku minutach
Ale w danym momencie
Ale co, jeśli wiele aktywów zmienia się jednocześnie?
Co, jeśli tempo zmian na rynku jest szybsze niż tempo, w jakim system może zaktualizować stan wspólnego kapitału?
Nie znam odpowiedzi
Może to tylko przypadek graniczny
Ale może to też być miejsce, w którym modele wspólnej płynności naprawdę będą sprawdzane 🤙
#genius $GENIUS $XLM $HYPE

·

--

Article

OpenLedger i AI Wallets: Może Web3 znów podąża ścieżką odkryć, którą przeszły sieci społecznościowe.

Im więcej zgłębiam takie pomysły jak AI Wallets i Vibecoding, tym bardziej czuję, że Web3 obecnie przypomina internet sprzed prawie dwudziestu lat, a wielu zapomniało, jak 'frustrujące' było korzystanie z niego wtedy 🤪.
Wtedy, żeby mieć osobistego bloga lub porządna stronę, użytkownicy musieli praktycznie nauczyć się wszystkiego sami.
Kup domenę. Wynajmij hosting. Dostosuj HTML. Prześlij pliki przez FTP. Czasami tylko chcę zmienić interfejs strony, a muszę siedzieć i poprawiać każdy kawałek kodu.

·

--

Byczy

Pamiętam, kiedy Yahoo360 było popularne, żeby blog wyglądał ładnie, musiałem samodzielnie grzebać w HTML, żeby poprawić layout albo wstawić muzykę do wpisu. A jak zacząłem wrzucać wideo na swoją stronę, to było jeszcze trudniej. Musiałem ręcznie uploadować pliki na serwer, konfigurować różne rzeczy, żeby wideo działało stabilnie. Teraz, jak o tym myślę, to aż się uśmiecham 😅 Obecnie internet ukrył całą tę technologię przed użytkownikami. Nikt nie musi znać SMTP, żeby wysłać maila, ani rozumieć, jak działa serwer, żeby oglądać YouTube. Ale Web3 nadal jest bardzo „surowe”. Aby wziąć udział w nowym projekcie, użytkownicy muszą: Wiedzieć, która sieć jest używana. Trzymać odpowiednie tokeny gazu. Samodzielnie bridge'ować aktywa. Sprawdzić adres kontraktu. Podpisać masowo transakcje prawie „w ciemno”. Czasami mam wrażenie, że korzystanie z obecnego Web3 przypomina bardziej naukę nowego języka programowania niż korzystanie z produktu finansowego. Ostatnio czytałem więcej o kierunku AI Wallets @Openledger i zaczynam rozumieć, dlaczego wiele zespołów stara się wprowadzać warstwę „intencji”. Zamiast: zmieniać sieć, bridge'ować, swapować, stakować, użytkownicy mogliby po prostu powiedzieć: - Przenieś 500 USDT z mojego konta do miejsca z najlepszym stakingiem, a następnie stake'uj to za mnie. AI zajmie się resztą. To trochę przypomina Grab. Grab nie tworzy nowego zapotrzebowania na transport. Po prostu ukrywa wszystkie tarcia operacyjne za jednym kliknięciem. AI Wallets mogą podążać w tym kierunku. Nie zmieniają blockchaina ani DeFi, tylko sprawiają, że interakcja staje się bardziej naturalna w języku ludzkim. Ale im więcej o tym myślę, tym bardziej jestem ciekawy przyszłości. Może za kilka lat najtrudniejszą rzeczą w krypto nie będzie pisanie smart kontraktów, ale to, jak sprawić, by AI właściwie rozumiało, co ludzie naprawdę chcą zrobić z ich pieniędzmi🤙 #openledger $OPEN $HYPE $ALLO

Pamiętam, kiedy Yahoo360 było popularne, żeby blog wyglądał ładnie, musiałem samodzielnie grzebać w HTML, żeby poprawić layout albo wstawić muzykę do wpisu.

A jak zacząłem wrzucać wideo na swoją stronę, to było jeszcze trudniej. Musiałem ręcznie uploadować pliki na serwer, konfigurować różne rzeczy, żeby wideo działało stabilnie.

Teraz, jak o tym myślę, to aż się uśmiecham 😅
Obecnie internet ukrył całą tę technologię przed użytkownikami. Nikt nie musi znać SMTP, żeby wysłać maila, ani rozumieć, jak działa serwer, żeby oglądać YouTube.

Ale Web3 nadal jest bardzo „surowe”.

Aby wziąć udział w nowym projekcie, użytkownicy muszą:
Wiedzieć, która sieć jest używana.
Trzymać odpowiednie tokeny gazu.
Samodzielnie bridge'ować aktywa.
Sprawdzić adres kontraktu.
Podpisać masowo transakcje prawie „w ciemno”.

Czasami mam wrażenie, że korzystanie z obecnego Web3 przypomina bardziej naukę nowego języka programowania niż korzystanie z produktu finansowego.

Ostatnio czytałem więcej o kierunku AI Wallets @OpenLedger i zaczynam rozumieć, dlaczego wiele zespołów stara się wprowadzać warstwę „intencji”.
Zamiast:
zmieniać sieć,
bridge'ować,
swapować,
stakować,

użytkownicy mogliby po prostu powiedzieć:
- Przenieś 500 USDT z mojego konta do miejsca z najlepszym stakingiem, a następnie stake'uj to za mnie.
AI zajmie się resztą.

To trochę przypomina Grab.
Grab nie tworzy nowego zapotrzebowania na transport.
Po prostu ukrywa wszystkie tarcia operacyjne za jednym kliknięciem.
AI Wallets mogą podążać w tym kierunku.
Nie zmieniają blockchaina ani DeFi, tylko sprawiają, że interakcja staje się bardziej naturalna w języku ludzkim.

Ale im więcej o tym myślę, tym bardziej jestem ciekawy przyszłości.
Może za kilka lat najtrudniejszą rzeczą w krypto nie będzie pisanie smart kontraktów,
ale to, jak sprawić, by AI właściwie rozumiało, co ludzie naprawdę chcą zrobić z ich pieniędzmi🤙
#openledger $OPEN $HYPE $ALLO

·

--

Podczas burzy mózgów z zespołem wczoraj, nasz web designer zapytał mnie:
"Gdybym miał narysować ilustrację Interfejsu–Warstwy Wymiany za pomocą mapy myśli, co bym narysował?"
Od razu pomyślałem o bankomatach i Uberze
Bo
Bankomaty nie zmieniają systemu bankowego
Uber też nie tworzy zapotrzebowania na transport
Stały się tylko pośrednikiem, który ułatwia ludziom dostęp do skomplikowanego systemu w prostszy sposób
Im bardziej zagłębiam się w Interfejs–Warstwę Wymiany (IEL), tym bardziej widzę, że zmierza w tym kierunku
Początkowo było to tylko miejsce do zbierania płynności i realizacji transakcji
Ale jeśli agenci AI staną się kolejną warstwą użytkowników internetu, to co przechodzi przez tę warstwę może już nie być zleceniem transakcji
A jedynie intencją
To, co mnie niepokoi, leży gdzie indziej
Większość ludzi mówi o prędkości, prywatności lub przeciwdziałaniu MEV
Ja jestem ciekaw, jak automatyczne zadania wiedzą, że stan rynku, który widzą, jest nadal poprawny
Na małą skalę, to nie jest zbyt ważne
Ale kiedy tysiące zadań reagują na dane niemal jednocześnie, stan spóźniony o kilka sekund może sprawić, że cały łańcuch decyzji pójdzie w złym kierunku, zanim ktokolwiek to zauważy.
To też był moment, kiedy @GeniusOfficial Terminal zaczął pojawiać się w moim myśleniu
Nie dlatego, że 150.000 użytkowników czy 16 miliardów USD wolumenu
Ale dlatego, że wydaje się, że zwracają uwagę na warstwę infrastruktury między intencją a realizacją
Jeśli IEL rzeczywiście ewoluuje w marketplace, gdzie inteligencja jest handlowana w czasie rzeczywistym, nie jestem pewien, czy najtrudniejszym problemem będzie AI
Może najtrudniejsze będzie utrzymanie zaufania do samego stanu, którego AI używa do podejmowania decyzji! 🤙
#genius $GENIUS $ALLO $HYPE

·

--

Article

AI Uczy Się Od Nas Codziennie. Ale Dokąd Płynie Wartość?

Znowu kawałek śmiechu między mną a AI 😂
Koło tygodnia temu, siedziałem i debatowałem z ChatGPT na temat finansów. Na początku chciałem tylko szybko zadać pytanie, ale rozmowa przeciągnęła się prawie na 20 minut.
Nie dlatego, że jest za mądra.
Ale dlatego, że się myli.
Zrobiłem poprawkę w jednym zdaniu, a ono odpowiedziało. Poprawiłem dalej. Kiedy przyszło do zamknięcia okna czatu, zrozumiałem, że poświęciłem więcej czasu na poprawę jego odpowiedzi niż na znalezienie odpowiedzi dla siebie.

·

--

Byczy

Miałem okazję doświadczyć w mojej własnej firmie zarządzającej aktywami dość sprzecznego zjawiska
Wiele miejsc zaczyna używać AI do oceniania tekstów, weryfikacji aplikacji czy filtrowania kandydatów
Ale dodają też filtry, które odejmują punkty za treści, które wyglądają na stworzone przez AI
Gdy się nad tym zastanowić, to jest dość skomplikowana pętla
AI tworzy treści
Inne AI sprawdza, czy ta treść została stworzona przez AI?
Następnie system używa tych wyników, aby zdecydować, kto zasługuje na wybór
Ale jeśli zachęty są wystarczająco duże, nie będą się już starać pisać lepiej
Będą się starać, aby przejść przez system detekcji
Czyli wyścig staje się: jak sprawić, by output AI wyglądał wystarczająco ludzko
Im więcej myślę, tym bardziej widzę, że DeAI również wchodzi w tę pętlę, tylko w większej skali
Wszyscy mówią o agentach, obliczeniach czy wnioskowaniu
Ale gdy spojrzę na warstwę wprowadzania danych, widzę, że najtrudniejszym problemem jest: jak wiedzieć, które dane są jeszcze prawdziwe?
Bo jeśli sieć DeAI jest wystarczająco duża, każdego dnia będą napływać miliony małych źródeł danych
A jeśli są nagrody, będą ludzie generować dane, aby zdobyć zachęty
Na początku myślałem, że wystarczy weryfikacja
Ale potem zdałem sobie sprawę, że nikt nie jest w stanie tego audytować ręcznie
Więc w końcu system znowu musi używać AI do oceny danych stworzonych przez AI i przyznawania nagród na podstawie tych wyników
Aż do momentu, gdy wszystko zacznie optymalizować wokół „akceptowalnych warunków” zamiast prawdziwej jakości
Może to właśnie tam podejście do @OpenLedger zaczyna stawać się interesujące
Może największym wąskim gardłem DeAI w przyszłości nie będzie obliczenia
Ale koszt weryfikacji, co tak naprawdę jest „prawdziwe”, aby system mógł się z tego uczyć
#openledger $OPEN $XLM $HYPE

·

--

Rynek mógł właśnie otrzymać ważny sygnał krótkoterminowej ulgi z frontu geopolitycznego.
Zgodnie z informacjami Axios, Stany Zjednoczone i Iran rzekomo osiągnęły ramy 60-dniowego tymczasowego zawieszenia broni, jednocześnie wznowiając negocjacje dotyczące programu nuklearnego Iranu. Chociaż umowa czeka na ostateczną akceptację prezydenta Trumpa, sama wiadomość wystarczyła, aby poprawić apetyt na ryzyko na globalnych rynkach.
Zgłoszone ramy obejmują gwarancje, że transport przez Cieśninę Ormuz będzie kontynuowany bez ograniczeń, Iran usunie wszystkie miny morskie w ciągu 30 dni, a USA stopniowo złagodzą swoją blokadę morską. Obie strony mają również omówić złagodzenie sankcji, uwolnienie zamrożonych aktywów oraz zwiększoną pomoc humanitarną.
Reakcja rynku była niemal natychmiastowa.
Ceny ropy spadły poniżej 89 USD za baryłkę, gdy premia za ryzyko geopolityczne zaczęła się rozprężać. Ten rozwój również pomaga zmniejszyć presję na aktywach ryzykownych, które w ostatnich tygodniach zmagały się z podwyższoną zmiennością.
Dla Bitcoina to jeszcze nie jest potwierdzenie nowego byczego trendu. Jednak może to stać się ważnym katalizatorem krótkoterminowego odbicia. Gdy obawy dotyczące zakłóceń w dostawach energii i eskalacji militarnej tymczasowo ustępują, kapitał zwykle staje się bardziej skłonny do rotacji z powrotem w wysoce beta aktywa.
Innymi słowy, ryzyka geopolityczne nie zniknęły, ale rynek w końcu ma szansę handlować postępami dyplomatycznymi, a nie obawami przed dalszą eskalacją.
A w takich warunkach Bitcoin często jest jednym z pierwszych aktywów, które reagują, gdy apetyt na ryzyko zaczyna wracać 💥🤙

·

--

Byczy

Mój kolega, główny księgowy, często mówi mi: pomyśl, co się stanie, jeśli cały flow z Binance wrzucimy bezpośrednio na on-chain? Na początku myślałem, że to prędkość. Ale po chwili zastanowienia, nie jestem tego taki pewny. Może to kapitał będzie pod największą presją. System taki jak Binance radzi sobie z ogromnym flow nie tylko dzięki szybkiemu matching engine. Co gorsza, ten sam kapitał może być obracany w kółko z bardzo wysoką wydajnością, nie obniżając zbytnio jakości execution. To miejsce, gdzie widzę, że większość terminali on-chain wciąż jest dość daleko. Agent AI może przyspieszyć execution. Prywatne routowanie może zredukować front-run. Automatyzacja może poprawić wygląd throughput. Ale im więcej flow przechodzi przez system, ostateczne pytanie brzmi: na ile skutecznie wykorzystywany jest kapitał? Jeśli execution rośnie, ale wymagania dotyczące płynności również się powiększają, aby wszystko działało płynnie, skalowalność prędzej czy później będzie bardzo kosztowna. To jest moment, w którym zaczynam zwracać uwagę na to, jak @GeniusOfficial mówi o constant capital. Wygląda na to, że nie próbują skalować poprzez zwiększanie płynności czy warstwy execution. Raczej starają się utrzymać kapitał w ciągłym użyciu, zamiast pozwalać na fragmentację płynności, gdy flow wzrasta. Kiedy flow był mały, to było trudne do zauważenia. Ale kiedy gęstość transakcji rośnie, wielu agentów routuje przez warstwy prywatnego execution, koszty weryfikacji zazwyczaj rosną szybciej niż widoczny throughput. To jest moment, gdy system wciąż wygląda na dobrze skalujący się. Ale w tle kapitał zaczyna być rozciągany, aby utrzymać execution w dobrej formie. Może prawdziwy wąskie gardło DeFAI nie leży w AI, ale w warstwie execution, która wciąż utrzymuje efektywność kapitału, gdy flow zbliża się do gęstości przypominającej CEX. #genius $GENIUS $XLM $ZEC

XLM-7,47%

ZEC+7,85%

GENIUS+22,49%

Fualnguyen

OpenLedger i paradoks 5 centów: gdy zaufanie staje się kosztem

Khi AI có sổ cái, điều gì sẽ xảy ra với tri thức của con người?

Co sprawia, że rondo działa płynnie, może być także przyszłością AI

Certyfikat Bezpieczeństwa Nie Powstrzyma Następnego Pożaru. To Jest To, Co OpenLedger Stara Się Rozwiązać

OpenLedger i AI Wallets: Może Web3 znów podąża ścieżką odkryć, którą przeszły sieci społecznościowe.

AI Uczy Się Od Nas Codziennie. Ale Dokąd Płynie Wartość?

Popularne tematy