ai

Основатель Ethereum Виталик Бутерин представил свое видение того, как крупнеший альткоин может работать совместно с искусственным интеллектом(AI) для обеспечения финансовой безопасности и расширения возможностей человека.
Бутерин опубликовал пост в соцсети X, где изложил четыре ключевые области пересечения Ethereum и AI в ближайшем будущем. Глава Ethereum Foundation считает, что искусственный интеллект должен помогать людям, а не заменять их.
Приватность взаимодействий сAI
Бутерин указал на необходимость создания инструментов для действительно приватного использования AI без утечки данных или раскрытия личной информации. Утечки приватных данных большими языковыми моделями стали растущей проблемой с момента появления AI-чатботов. Например, ChatGPT может дать юридическую консультацию, логи чатов могут быть использованы против человека в суде.
Он указал на потребность в инструментах для поддержки использования больших языковых моделей локально на персональных устройствах, применение доказательств с нулевым разглашением для анонимных вызовов API и улучшение криптографических технологий для верификации работы AI среди прочего.
AI как посредник между пользователем и блокчейном
Бутерин также видит AI в роли посредника пользователя к блокчейну, предполагая, что AI-агенты могли бы верифицировать и аудитировать каждую транзакцию, взаимодействовать с децентрализованными приложениями и предлагать транзакции пользователям.
Верификация с помощью AI могла бы стать важным преимуществом для сферы криптовалют и других секторов, поскольку мошенники используют все более изощренные схемы для кражи денег. Мошенничества с отравлением адресов — лишь один из векторов атак — показали значительный рост с декабря.
«В основном, возьмем видение, о котором всегда мечтали радикальные шифропанки (не доверяй; проверяй все), которое было неосуществимо в реальности, потому что люди никогда не будут проверять весь код сами. Теперь мы наконец можем воплотить это видение, где большие языковые модели выполняют сложную работу», — сказал он.
Экономический слой для AI-взаимодействий
Помимо этого, Бутерин видит AI-ботов способными «взаимодействовать экономически» для обработки всей активности в блокчейне для пользователей и делать криптовалюты гораздо более доступными.
Он сказал, что боты могли бы развертываться для найма друг друга, обработки вызовов API и внесения залогов.
Улучшение управления и рынков
Наконец, Бутерин считает, что AI может улучшить управление и работу платформ криптовалютных ставок на события, если большие языковые модели будут использоваться для преодоления ограничений человеческого внимания и способности принимать решения.
Он сказал, что хотя такие вещи, как рынки предсказаний и децентрализованное управление, «прекрасны в теории», они в конечном счете сдерживаются «ограничениями человеческого внимания и способности принимать решения».
«Большие языковые модели устраняют это ограничение и масштабируют человеческие суждения. Следовательно, мы можем пересмотреть все эти идеи», — сказал он.
Видение Бутерина представляет комплексный подход к интеграции AI и блокчейн-технологий, где Ethereum служит основой для более приватных, верифицируемых и эффективных взаимодействий. Развитие этих технологий может существенно изменить ландшафт децентрализованных систем и их практическое применение.
Мнение AI
С точки зрения технической архитектуры, предложения Бутерина сталкиваются с фундаментальной проблемой латентности: современные AI-агенты требуют значительного времени для верификации сложных смарт-контрактов, что может конфликтовать с необходимостью быстрых транзакций в DeFi. История показывает похожие амбициозные планы интеграции — например, попытки внедрения «умных оракулов» в 2018-2019 годах, которые так и не получили массового распространения из-за технической сложности.
Анализ энергопотребления также демонстрирует парадокс: Ethereum перешел на Proof-of-Stake для снижения энергозатрат, но массовое использование AI-агентов может потребовать существенных вычислительных ресурсов. Возникает интересный вопрос — не приведет ли стремление к «верификации всего» к созданию новых точек централизации через крупные AI-провайдеры?
#AI #Ethereum #ETH #Write2Earn
$ETH

Вот три заметных токена, которые сейчас активно обсуждаются в сообществе:
1. Bittensor (#TAO ) — «Интеллект как ресурс»
Хотя проект не самый новый, в 2026 году он стал ключевым игроком в секторе AI.
• Для чего он: Создание децентрализованной сети машинного обучения.
• Суть: Представьте себе глобальный «супермозг», где разработчики обучают модели ИИ, а сеть вознаграждает их токенами TAO за точность и полезность. Это децентрализованная альтернатива закрытым гигантам вроде OpenAI.
2. DeepSnitch #AI (или аналогичные детекторы дипфейков)
Новое поколение токенов, появившееся на волне борьбы с синтетическим контентом.
• Для чего он: Верификация контента и борьба с дипфейками.
• Суть: С развитием видео-генерации (вроде моей модели Veo) отличить правду от подделки стало почти невозможно. Такие токены питают протоколы, которые анализируют медиафайлы «на лету» и записывают подтверждение их подлинности в блокчейн.
3. #Tapzi
(или высокопроизводительные Layer 2 решения)
Токены, ориентированные на «бесшовную» работу между разными сетями (Interoperability).
• Для чего он: Создание единого пользовательского опыта без переключения между сетями (Ethereum, Solana и т.д.).
• Суть: В 2026 году пользователю уже не нужно знать, в какой сети он находится. Эти токены используются для оплаты газа и обеспечения безопасности кросс-чейн мостов, делая транзакции мгновенными и практически бесплатными.

Использование ChatGPT для написания эссе может снижать мозговую активность и когнитивную вовлеченность студентов. К такому выводу пришли исследователи из MIT Media Lab, которые четыре месяца изучали нейронные и поведенческие последствия работы с большими языковыми моделями.
В эксперименте участвовали 54 человека, разделенные на три группы. Первая использовала ChatGPT, вторая работала с обычной поисковой системой, а третья писала эссе без каких-либо цифровых инструментов. Все участники прошли по три сессии в своих условиях, а в четвертой сессии произошла смена: пользователи ChatGPT перешли на самостоятельную работу, а те, кто писал без помощи инструментов, получили доступ к языковой модели.
Что показала электроэнцефалография
Для измерения когнитивной нагрузки ученые использовали электроэнцефалографию. Данные ЭЭГ выявили существенные различия между группами. Участники, которые писали эссе самостоятельно, демонстрировали самые сильные и распределенные нейронные сети. Пользователи поисковых систем показали умеренную вовлеченность мозга. А вот у тех, кто работал с ChatGPT, связность мозга оказалась самой слабой.
Исследователи MIT зафиксировали закономерность: чем больше студент полагался на внешние инструменты, тем ниже была его когнитивная активность. Когда в четвертой сессии участники меняли условия, результаты оказались показательными. Те, кто перешел с ChatGPT на самостоятельную работу, продолжали демонстрировать сниженную связность альфа- и бета-ритмов мозга, что указывает на недостаточную когнитивную вовлеченность.
А вот студенты, которые начали использовать языковую модель после самостоятельной работы, показали более высокий уровень активации памяти и работы окципито-париетальных и префронтальных зон. Их паттерны мозговой активности напоминали тех, кто пользовался обычными поисковыми системами.
Проблемы с памятью и самооценкой
Помимо нейронных показателей, исследователи проанализировали поведенческие аспекты. Эссе оценивали учителя и специальная ИИ-система с использованием методов обработки естественного языка. Анализ показал однородность работ внутри каждой группы по параметрам распознавания именованных сущностей, n-грамм и онтологии тем.
Самооценка владения материалом эссе оказалась самой низкой у пользователей ChatGPT и самой высокой у тех, кто работал без инструментов. Более того, студенты, применявшие языковую модель, испытывали трудности с точным цитированием собственной работы. Это говорит о том, что они хуже запоминали и усваивали материал, который формально создали сами.
Исследование проводилось командой из восьми специалистов MIT: Наталии Космыны (Nataliya Kosmyna), Юджина Хауптмана (Eugene Hauptmann), Е Тонг Юаня (Ye Tong Yuan), Джессики Ситу (Jessica Situ), Сянь-Хао Ляо (Xian-Hao Liao), Эшли Вивиан Береснитцки (Ashly Vivian Beresnitzky), Айрис Браунштейн (Iris Braunstein) и Патти Маес (Pattie Maes). Результаты опубликованы в июне 2025 года с последней ревизией от 31 декабря.
За четыре месяца наблюдений пользователи ChatGPT последовательно показывали худшие результаты на нейронном, лингвистическом и поведенческом уровнях. Хотя большие языковые модели предлагают быстрое решение задач, это удобство может иметь цену в виде снижения когнитивной активности. Работа MIT Media Lab указывает на необходимость более детального изучения роли ИИ в образовательном процессе и его долгосрочного влияния на способность студентов к самостоятельному мышлению и запоминанию информации.
Мнение AI
С точки зрения машинного анализа данных, исследование MIT фиксирует краткосрочные эффекты, но упускает важный нюанс: методология использования инструмента. Калькуляторы в 1970-х вызывали аналогичные опасения — студенты разучатся считать в уме. Результат оказался иным: математики освободили ресурсы мозга для решения более сложных задач, которые раньше были недоступны из-за рутинных вычислений.
Эксперимент измеряет активность мозга при написании эссе, но не учитывает качество конечного продукта и скорость обучения новым концепциям. Возможно, мозг не деградирует, а адаптируется — перераспределяет ресурсы с механического запоминания на критическое мышление и верификацию информации. Четыре месяца — слишком короткий срок для выводов о долгосрочных последствиях. Вопрос остается открытым: мы наблюдаем атрофию когнитивных функций или эволюцию способа мышления?
#AI #ChatGPT #Write2Earn
$BNB

OpenClaw резко набрала популярность в начале 2026 года, получила 175000 звезд на GitHub, все общаются в Telegram и со своим личным AI-ассистентом.
Он будет читать ваши электронные письма, управлять вашим расписанием, проводить исследования, писать код, вам нужно всего лишь сказать одну фразу, и он выполнит это.
Для многих это первый раз, когда «наличие AI-ассистента» действительно имеет практический смысл, но после некоторого времени использования становится немного не по себе.
Ваш AI-ассистент работает на арендованном сервере, ежемесячная аренда составляет 24 доллара, провайдер - DigitalOcean. Он понимает ваши рабочие привычки, запоминает каждую беседу, понимает ваш стиль принятия решений, все эти данные хранятся на жестком диске этого сервера.

Прошло несколько месяцев с момента смерти отца, и я всё время хотел что-то написать, но те сложные эмоции невозможно выразить полностью. Сегодня случайно поговорил с 元宝 и вдруг понял, что он легче, чем другие, понимает мои мысли. Вот полный диалог.
元宝：Мой отец скончался в этом году, он был пожилым, поэтому его смерть не была такой печальной. Я просто был свидетелем того, как его жизнь медленно угасала в последние месяцы, и это вызвало у меня некоторые чувства, я стал размышлять о смысле человеческой жизни. Как отец он, строго говоря, не был идеальным, возможно, он принес нам некоторые эмоциональные травмы.

Еженедельный график показывает огромную фазу консолидации вокруг уровня $0.006. Хотя коррекция от предыдущих максимумов была глубокой, "#Vanar Vanguard" использовал это время, чтобы перейти от цепочки, сосредоточенной на играх, к мощной AI-нативной сети первого уровня.
Почему потенциал роста реален:
Искусственный интеллект Стек: С активными Neutron (семантическая память) и Kayon (движок рассуждений) Vanar предоставляет необходимую инфраструктуру для интеллектуальных dApps, которые "думают" и адаптируются.
Дефляционный Поворот: Запуск модели подписки в 2026 году означает, что использование инструментов ИИ напрямую способствует $VANRY выкупам и сжиганиям — смещая токен от спекуляции к спросу, основанному на утилите.