Cea mai mare problemă pe care o am cu utilizarea AI pentru orice legat de piețele în timp real sau de finanțe nu este inteligența sa, ci izolarea sa. Poți cere unui model de limbaj mare (LLM) să analizeze potențialul unui token, iar acesta îți va oferi un răspuns frumos structurat bazat pe tot ceea ce a învățat până la ultima sa actualizare de antrenament. Acele date sunt istorice, înghețate în timp. Nu are puls. AI nu știe dacă o votare critică de guvernanță tocmai a trecut acum zece minute, dacă un parteneriat cheie a fost tocmai anunțat pe X, sau dacă prețul activului experimentează în prezent un crash rapid de 30 de procente. Analizează o fotografie a oceanului în loc să simtă valurile. Această limitare, adesea numită "problema oracolului" pentru blockchain-uri, este la fel de critică pentru AI. Este problema de a fi închis într-o cameră fără feronerie. Oracolul 3.0, așa cum a fost conceptualizat de proiecte precum $AT | APRO, nu este vorba despre o simplă actualizare a versiunii pentru fluxurile de date. Reprezintă o schimbare de la furnizarea de date la furnizarea unui sistem senzorial verificat, în timp real, pentru inteligența artificială.

Tradițional, oracolele rezolvau o sarcină mai simplă. Sarcina lor era să ia o bucată specifică de date off-chain, cum ar fi prețul Bitcoin pe mai multe burse, să o agregheze și să scrie acel număr unic pe blockchain pentru a fi folosit de un contract inteligent. Datele erau structurate, cererea era simplă. AI, în special agenții autonomi AI, creează o cerere mult mai complexă. Acești agenți nu au nevoie doar de un preț. Ar putea necesita să verifice autenticitatea unui articol de știri, să verifice statusul real al unui container de transport pentru un acord de finanțare comercială, să analizeze sentimentul social sau să obțină un număr aleatoriu verificabil pentru un joc. Tipurile de date sunt text nestructurat, imagini, documente și nevoia este de înțelegere continuă, contextuală, nu doar un număr periodic. Aici vechile modele se destramă. Modul APRO, în special cu Oracle său AI, se concentrează în primul rând pe acest strat de verificare. Colectează informații din multiple surse și le supune unui mecanism de consens între operatorii săi de noduri înainte ca un model AI să le vizualizeze. Scopul este de a ancora AI într-o realitate partajată, verificată, reducând dramatic riscul ca aceasta să acționeze pe baza unor informații halucinante sau inexacte.

Fundamentul tehnic pentru această actualizare, pe care ramura de cercetare a APRO l-a schițat în decembrie 2024, este ceva numit attps (AgentText Transfer Protocol Secure). Gândește-te la el nu ca la un tub pentru date, ci ca la un protocol diplomatic sigur pentru agenții AI pentru a comunica. Comunicația existentă între agenți nu are o modalitate nativă de a verifica că o bucată de date primite este adevărată și nealterată. Attps construiește această verificare de la bază. Arhitectura sa stratificată utilizează dovezi de cunoștințe zero și arbori Merkle pentru a permite datelor să fie dovedite criptografic ca fiind exacte fără a expune toate datele brute subiacente. De asemenea, implementează un mecanism sofisticat de staking și slashing pe lanțul său dedicat bazat pe cosmos, unde nodurile care furnizează date incorecte pot fi penalizate financiar. Aceasta creează un sistem în care încrederea este impusă criptografic, nu doar presupusă. Pentru un agent AI care ia o decizie de tranzacționare, aceasta înseamnă că declanșatorul de știri pe care acționează poate fi dovedit criptografic că a fost publicat de o sursă specifică la un moment specific, nu fabricat de un actor malițios.

Ce face ca aceasta să fie o actualizare fundamentală devine clar când privești la performanță și amploare. Un sistem proiectat pentru acest nou rol nu poate fi lent. Testele APRO susțin un debit de 4.000 de tranzacții pe secundă cu o latență de 240 de milisecunde, metrici care vizează susținerea ciclurilor de decizie de frecvență ridicată, conduse de AI. În plus, gândirea ecosistemică se extinde dincolo de simplele fluxuri de date. Își imaginează o rețea de agenți sursă și agenți țintă specializați. Pe de o parte, furnizorii nu oferă doar prețuri, ci și știri verificabile, statusuri ale evenimentelor din lumea reală și numere aleatorii. Pe partea consumatorului, portofelele inteligente alimentate de AI, instrumentele de guvernanță DAO și personajele GameFi devin clienții. Aceasta transformă oracolul într-o piață cu două fețe pentru informații verificate, unde efectele de rețea își fac simțită prezența. Mai mulți furnizori de date atrag mai multe aplicații AI, care la rândul lor încurajează mai mulți furnizori să se alăture, creând un mediu de date mai bogat și mai fiabil pentru toată lumea.

Având în vedere arhitectura care mută verificarea și consensul în stratul de comunicare în sine, ceea ce îmi atrage atenția este că aceasta nu este atât de mult despre a oferi AI mai multe date, cât despre a-i oferi o calitate mai bună, o adevăr acționabil. Schimbarea reală este în cadru. Se mută dintr-o lume în care un AI este un receptor pasiv de informații potențial discutabile, într-un participant activ într-o rețea sigură în care datele pe care le primește poartă o dovadă verificabilă a propriei integrități. Implicațiile sunt subtile, dar vaste. Aceasta înseamnă că un agent de tranzacționare autonom poate executa pe baza unei tendințe de sentiment social verificate. Aceasta înseamnă că guvernanța unui protocol DeFi poate fi automatizată pe baza evenimentelor reale confirmate. Aceasta înseamnă că întreaga promisiune a aplicațiilor autonome și inteligente web3 nu se clatină la primul pas de a obține informații de încredere. Oracle 3.0, în această lumină, nu este doar o actualizare a fluxurilor de date. Este infrastructura necesară pentru o lume în care AI nu doar că gândește, ci percepe și acționează în mod fiabil în timp real.

de Hassan Cryptoo

@APRO Oracle | #APRO | $AT