#APRO Oracle là một trong những dự án mà khi bạn lần đầu nghe về nó, có vẻ như là một câu trả lời kỹ thuật cho một vấn đề của con người — chúng tôi muốn các hợp đồng và đại lý trên blockchain hành động dựa trên sự thật cảm thấy trung thực, kịp thời và dễ hiểu — và khi tôi đào sâu vào cách nó được xây dựng, tôi nhận thấy câu chuyện ít về ma thuật và nhiều hơn về sự trao đổi cẩn thận, thiết kế nhiều lớp, và một sự khăng khăng trong việc làm cho dữ liệu cảm thấy như đã được trải nghiệm chứ không chỉ là được cung cấp, đó là lý do tại sao tôi bị thu hút để giải thích nó từ gốc rễ theo cách mà ai đó có thể kể cho một người hàng xóm về một công cụ mới, hữu ích một cách âm thầm trong làng: nó là gì, tại sao nó quan trọng, nó hoạt động như thế nào, điều gì cần chú ý, đâu là những nguy hiểm thực sự, và điều gì có thể xảy ra tiếp theo tùy thuộc vào cách mà mọi người chọn sử dụng nó. Họ gọi APRO là một oracle thế hệ tiếp theo và nhãn hiệu đó bám lấy vì nó không chỉ chuyển tiếp các số giá — mà còn cố gắng đánh giá, xác minh, và bối cảnh hóa điều phía sau con số bằng cách sử dụng cả trí tuệ ngoài chuỗi và những đảm bảo trong chuỗi, pha trộn các nguồn “đẩy” liên tục cho các hệ thống cần cập nhật liên tục, độ trễ thấp với các truy vấn “kéo” theo yêu cầu cho phép các ứng dụng nhỏ hơn xác minh mọi thứ chỉ khi họ phải, và mô hình giao hàng kép đó là một trong những cách rõ ràng nhất mà đội ngũ đã cố gắng đáp ứng các nhu cầu khác nhau mà không ép buộc người dùng vào một khuôn mẫu duy nhất.
Nếu nó trở nên dễ hình dung hơn, hãy bắt đầu từ nền tảng: các blockchain là những thế giới xác định, đóng kín mà không biết nội tại liệu giá có thay đổi trong thị trường chứng khoán, liệu một nhà cung cấp dữ liệu #API có bị can thiệp hay không, hoặc liệu một mục tin tức có đúng hay không, vì vậy công việc đầu tiên của một oracle là hành động như một người đưa tin đáng tin cậy, và APRO chọn làm điều đó bằng cách xây dựng một đường ống hybrid nơi các hệ thống ngoài chuỗi thực hiện công việc nặng — tổng hợp, phát hiện bất thường, và xác minh hỗ trợ AI — và blockchain nhận được một kết quả gọn gàng, có thể xác minh về mặt mật mã. Tôi đã nhận thấy rằng mọi người thường giả định “phi tập trung” chỉ có một nghĩa, nhưng cách tiếp cận của APRO là có chủ ý đa lớp: có một lớp ngoài chuỗi được thiết kế cho tốc độ và xác minh thông minh (nơi các mô hình AI giúp đánh dấu các đầu vào xấu và hòa giải các nguồn xung đột), và một lớp trong chuỗi cung cấp bằng chứng cuối cùng, có thể kiểm toán và giao hàng, vì vậy bạn không bị buộc phải đánh đổi độ trễ để lấy lòng tin khi bạn không muốn.
Tại sao APRO được xây dựng? Ở trung tâm là một sự thất vọng rất con người: tài chính phi tập trung, thị trường dự đoán, các thanh toán tài sản thực tế, và các tác nhân AI đều cần dữ liệu không chỉ sẵn có mà còn phải chính xác có ý nghĩa, và các oracle truyền thống đã lịch sử phải vật lộn với một trilemma giữa tốc độ, chi phí, và độ trung thành. Các nhà thiết kế của APRO đã quyết định rằng để có ý nghĩa, họ phải phản đối ý tưởng rằng độ trung thành luôn phải đắt tiền hoặc chậm, vì vậy họ đã kỹ thuật hóa các cơ chế — các lớp xác minh driven AI, tính ngẫu nhiên có thể xác minh cho việc chọn lựa và lấy mẫu công bằng, và một mô hình mạng hai lớp — để làm cho các câu trả lời chất lượng cao hơn trở nên hợp lý và kịp thời cho hoạt động kinh tế thực tế. Họ đang cố gắng giảm thiểu rủi ro hệ thống bằng cách ngăn chặn các đầu vào xấu rõ ràng không bao giờ đến chuỗi, điều này có vẻ khiêm tốn cho đến khi bạn tưởng tượng ra các loại chuỗi thanh lý hoặc lỗi thanh toán mà dữ liệu xấu có thể kích hoạt trong các thị trường trực tiếp.
Hệ thống thực sự hoạt động như thế nào, từng bước, trong thực tế? Hãy hình dung một ứng dụng thực tế: một giao thức cho vay cần các giá cả thường xuyên; một thị trường dự đoán cần một kết quả sự kiện phân biệt, có thể xác minh; một tác nhân AI cần các sự thật được xác thực để soạn thảo hợp đồng. Đối với các thị trường liên tục, APRO thiết lập các nguồn cấp dữ liệu đẩy nơi dữ liệu thị trường được lấy mẫu, tổng hợp từ nhiều nhà cung cấp, và chạy qua các mô hình AI kiểm tra sự bất thường và các mẫu cho thấy sự thao túng, sau đó một tập hợp các nút phân tán đạt được sự đồng thuận về một bằng chứng gọn gàng được chuyển giao trên chuỗi theo nhịp độ đã thỏa thuận, để các hợp đồng thông minh có thể đọc nó với sự tự tin. Đối với các truy vấn không thường xuyên, một dApp gửi yêu cầu kéo, mạng lưới tập hợp bằng chứng, thực hiện xác minh, và trả lại một câu trả lời đã ký mà hợp đồng xác minh, điều này rẻ hơn cho những nhu cầu không thường xuyên. Dưới những luồng này là một mô hình đặt cược và phạt cho các nhà điều hành nút và các cấu trúc khuyến khích nhằm căn chỉnh sự trung thực với phần thưởng, và tính ngẫu nhiên có thể xác minh được sử dụng để chọn các kiểm toán viên hoặc người báo cáo theo cách khiến cho việc dự đoán và chơi trò chơi của một tác nhân xấu trở nên tốn kém. Các lựa chọn thiết kế — các kiểm tra AI ngoài chuỗi, hai chế độ giao hàng, lựa chọn người tham gia ngẫu nhiên, các hình phạt kinh tế rõ ràng cho hành vi sai trái — tất cả đều được chọn vì chúng định hình kết quả thực tế: xác nhận nhanh hơn cho các thị trường nhạy cảm về thời gian, chi phí thấp hơn cho các kiểm tra thỉnh thoảng, và khả năng kháng cao hơn đối với sự giả mạo hoặc hối lộ.
Khi bạn đang suy nghĩ về những lựa chọn kỹ thuật nào thực sự quan trọng, hãy nghĩ theo các phương diện có thể đo lường: phạm vi, độ trễ, chi phí mỗi yêu cầu và độ trung thành (điều này khó định lượng hơn nhưng bạn có thể ước lượng bằng tần suất của các sự kiện quay trở lại hoặc tranh chấp trong thực tế). APRO quảng cáo phạm vi đa chuỗi, và điều đó có ý nghĩa vì càng nhiều chuỗi mà nó giao tiếp, càng ít nhóm giao thức cần tích hợp tùy chỉnh, điều này làm giảm chi phí tích hợp và tăng tốc độ chấp nhận; Tôi thấy có những tuyên bố về 40+ mạng lưới được hỗ trợ và hàng ngàn nguồn cấp dữ liệu đang lưu hành, và thực tế có nghĩa là một nhà phát triển có thể mong đợi tiếp cận rộng rãi mà không cần nhiều hợp đồng với các nhà cung cấp khác nhau. Đối với độ trễ, các nguồn cấp dữ liệu đẩy được điều chỉnh cho các thị trường không thể chờ đợi — chúng không tức thì như các chuyển tiếp trạng thái nhưng chúng nhắm đến loại hiệu suất cấp dưới một giây đến cấp độ phút mà các hệ thống giao dịch cần — trong khi các mô hình kéo cho phép các nhóm kiểm soát chi phí bằng cách chỉ trả cho những gì họ sử dụng. Chi phí nên được đọc theo các thuật ngữ thực: nếu một nguồn cấp dữ liệu chạy liên tục với tần suất cao, bạn đang trả cho băng thông và tổng hợp; nếu bạn chỉ kéo trong các cửa sổ thanh toán, bạn sẽ giảm đáng kể chi phí. Và độ trung thành tốt nhất được đánh giá bằng các chỉ số thực như tỷ lệ không đồng thuận giữa các nhà cung cấp dữ liệu, tần suất các sự kiện bị phạt, và số lượng tranh chấp thủ công mà một dự án đã phải giải quyết — những con số mà bạn nên theo dõi khi mạng lưới trưởng thành.
Nhưng không có gì là hoàn hảo và tôi sẽ không che giấu những điểm yếu: trước tiên, bất kỳ oracle nào dựa vào AI để xác minh đều kế thừa #AIs các chế độ thất bại được biết đến — ảo tưởng, dữ liệu đào tạo thiên lệch, và mù ngữ cảnh — vì vậy trong khi AI có thể đánh dấu sự thao túng khả thi hoặc hòa giải các nguồn xung đột, nó cũng có thể sai theo những cách tinh tế mà khó nhận ra mà không có sự giám sát của con người, điều này có nghĩa là quản trị và giám sát quan trọng hơn bao giờ hết. Thứ hai, phạm vi chuỗi rộng hơn rất tuyệt cho đến khi bạn nhận ra rằng nó mở rộng bề mặt tấn công; các tích hợp và cầu nối nhân đôi độ phức tạp hoạt động và tăng số lượng lỗi tích hợp có thể rò rỉ vào sản xuất. Thứ ba, an ninh kinh tế phụ thuộc vào các cấu trúc khuyến khích được thiết kế tốt — nếu các mức đặt cọc quá thấp hoặc việc phạt là không thực tiễn, bạn có thể có những tác nhân có động cơ cố gắng hối lộ hoặc cấu kết; ngược lại, nếu chế độ phạt quá nghiêm khắc có thể khiến các nhà điều hành trung thực không tham gia. Những điều đó không phải là những khiếm khuyết chết người nhưng chúng là những ràng buộc thực tiễn khiến sự an toàn của hệ thống phụ thuộc vào việc điều chỉnh thông số cẩn thận, kiểm toán minh bạch, và quản trị cộng đồng năng động.
Vậy các chỉ số mà mọi người thực sự nên theo dõi là gì và chúng có nghĩa là gì trong các thuật ngữ hàng ngày? Theo dõi phạm vi (bao nhiêu chuỗi và bao nhiêu nguồn cấp dữ liệu khác nhau) — điều đó cho bạn biết nó sẽ dễ dàng như thế nào để sử dụng #APRO trên toàn bộ ngăn xếp của bạn; theo dõi thời gian hoạt động của nguồn cấp dữ liệu và các phân vị độ trễ, vì nếu động cơ thanh lý của bạn phụ thuộc vào độ trễ phân vị 99 thì bạn cần biết con số đó trông như thế nào thực sự trong tình trạng căng thẳng; theo dõi tỷ lệ không đồng thuận và tranh chấp như một proxy cho độ trung thành của dữ liệu — nếu các nguồn cấp dữ liệu thường không đồng thuận có nghĩa là sự tổng hợp hoặc bộ nguồn cần phải làm việc — và theo dõi các chỉ số kinh tế như giá trị đặt cọc và tần suất bị phạt để hiểu mạng lưới thực thi sự trung thực nghiêm túc như thế nào. Trong thực tế, tỷ lệ tranh chấp thấp nhưng giá trị đặt cọc nhỏ nên rung chuông báo động: điều đó có thể có nghĩa là không ai đang theo dõi, không phải dữ liệu hoàn hảo. Ngược lại, giá trị đặt cọc cao với ít tranh chấp là dấu hiệu cho thấy thị trường tin rằng oracle xứng đáng được bảo vệ. Những con số này không phải là lý thuyết — chúng là nhịp đập cho bạn biết liệu hệ thống sẽ hoạt động khi tiền đang bị đặt cược.
Nhìn vào các rủi ro cấu trúc mà không phóng đại, mối nguy hiểm lớn nhất là các khuyến khích không đồng bộ khi một oracle trở thành một điểm nghẽn kinh tế cho nhiều giao thức, vì sự tập trung đó mời gọi các cuộc tấn công tinh vi và áp lực chính trị có thể làm méo mó hoạt động trung thực; thứ hai là sự mong manh thực tiễn của các mô hình AI khi phải đối mặt với các đầu vào thù địch hoặc mới lạ, điều này yêu cầu đào tạo lại mô hình liên tục, kiểm tra đỏ, và các vòng phản hồi của con người; thứ ba là chi phí phức tạp của các tích hợp đa chuỗi có thể ẩn giấu các trường hợp cạnh tinh tế chỉ xuất hiện dưới áp lực thực sự. Đây là những điều quan trọng nhưng không không thể vượt qua nếu dự án ưu tiên các chỉ số minh bạch, kiểm toán từ bên thứ ba, cơ chế tranh chấp mở, và các cấu hình mặc định bảo thủ cho các nguồn cấp dữ liệu quan trọng. Nếu cộng đồng xem các oracle như một cơ sở hạ tầng chứ không phải một sản phẩm tiêu dùng — tức là, nếu họ yêu cầu thời gian hoạt động #SLAs , các báo cáo sự cố rõ ràng, và bằng chứng có thể kiểm toán — khả năng phục hồi lâu dài của hệ thống sẽ được cải thiện.
Tương lai có thể diễn ra như thế nào? Trong kịch bản tăng trưởng chậm, phạm vi đa chuỗi và xác minh AI của APRO sẽ có khả năng thu hút các người dùng ngách — các dự án coi trọng độ trung thành cao hơn và sẵn sàng trả một khoản phí vừa phải — và mạng lưới sẽ phát triển đều đặn khi các tích hợp và lòng tin tích lũy, với những cải tiến dần dần cho các mô hình và các biện pháp bảo vệ kinh tế mạnh mẽ hơn xuất hiện theo thời gian; trong các kịch bản chấp nhận nhanh, nơi nhiều $DEFI và #RWA hệ thống chuẩn hóa trên một oracle kết hợp AI với các chứng cứ trong chuỗi, APRO có thể trở thành một lớp được nhiều người tin cậy, điều này sẽ rất mạnh mẽ nhưng cũng sẽ yêu cầu dự án phải mở rộng quản trị, phản ứng sự cố, và minh bạch nhanh chóng vì sự phụ thuộc hệ thống làm gia tăng hậu quả của bất kỳ thất bại nào. Tôi thực tế ở đây: việc chấp nhận nhanh chỉ an toàn nếu các hệ thống quản trị và kiểm toán mở rộng cùng với việc sử dụng, và nếu cộng đồng kiên quyết không xem oracle như một hộp đen.
Nếu bạn là một nhà phát triển hoặc chủ sở hữu sản phẩm đang tự hỏi liệu có nên tích hợp APRO hay không, hãy nghĩ về những điểm đau thực sự của bạn: bạn có cần các nguồn cấp dữ liệu có độ trễ thấp liên tục hay các kiểm tra đã xác minh không thường xuyên; bạn có coi trọng phạm vi đa chuỗi không; bạn nhạy cảm như thế nào với các giải thích chứng cứ so với các con số đơn giản; và bạn sẵn sàng chấp nhận bao nhiêu độ phức tạp hoạt động? Các câu trả lời sẽ hướng dẫn liệu đẩy hay kéo là mô hình phù hợp cho bạn, liệu bạn có nên bắt đầu với một phương án dự phòng bảo thủ và sau đó di chuyển đến các nguồn cấp dữ liệu trực tiếp, và bạn nên thiết lập giám sát như thế nào để bạn không bao giờ phải hỏi trong một tình huống khẩn cấp liệu nguồn dữ liệu của bạn có đáng tin cậy hay không. Thực tế, bắt đầu từ nhỏ, kiểm tra dưới tải, và thiết lập các chỉ số không đồng thuận để bạn có thể thấy các mẫu trước khi bạn cam kết vốn thực sự.
Một lưu ý thực tiễn mà tôi đã nhận thấy khi làm việc với các nhóm là họ đánh giá thấp khía cạnh con người của các oracle: không đủ chỉ để chọn một nhà cung cấp; bạn cần một cuốn sách hướng dẫn cho các sự cố, một bộ ngưỡng độ trễ và độ trung thành chấp nhận được, và các kênh rõ ràng để yêu cầu giải thích khi các con số trông kỳ lạ, và các dự án xây dựng kỷ luật đó sớm hiếm khi bị bất ngờ. Câu chuyện của APRO — sử dụng AI để giảm tiếng ồn, sử dụng tính ngẫu nhiên có thể xác minh để giới hạn khả năng dự đoán, và cung cấp cả giao hàng đẩy và kéo — là hợp lý vì nó công nhận rằng chất lượng dữ liệu là một phần công nghệ và một phần quy trình xã hội: các mô hình và nút chỉ có thể làm được nhiều điều mà không có quản trị minh bạch và giám sát tích cực.
Cuối cùng, một kết thúc nhẹ nhàng: Tôi bị ấn tượng bởi việc toàn bộ lĩnh vực này liên quan đến kỹ thuật lòng tin, điều này ít lấp lánh hơn những khẩu hiệu và quan trọng hơn trong thực tế, và APRO là một nỗ lực để làm cho kỹ thuật đó trở nên dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn thay vì bí mật và mờ mịt. Nếu bạn ngồi với các lựa chọn thiết kế — xử lý hybrid ngoài chuỗi/trong chuỗi, xác minh AI, các chế độ giao hàng kép, kiểm toán ngẫu nhiên, và sự căn chỉnh kinh tế — bạn sẽ thấy một nỗ lực cẩn thận, hướng đến con người để giải quyết các vấn đề thực sự mà mọi người phải đối mặt khi họ đặt tiền và hợp đồng vào thế nguy hiểm, và liệu APRO có trở thành một cơ sở hạ tầng chi phối hay chỉ là một trong vài lựa chọn được tôn trọng phụ thuộc vào công nghệ của nó cũng như cách cộng đồng giữ nó có trách nhiệm. Chúng tôi đang chứng kiến sự tinh chỉnh chậm rãi các kỳ vọng về cái gọi là sự thật trong Web3, và nếu các nhóm áp dụng các thực tiễn nhấn mạnh sự cởi mở, các chỉ số rõ ràng, và các phiên bản thận trọng, thì toàn bộ không gian sẽ được hưởng lợi; nếu họ không làm vậy, những bài học sẽ được học theo cách khó khăn. Dù sao đi nữa, vẫn còn chỗ cho sự cải thiện thực tế và suy nghĩ, và đó là điều gì đó hy vọng một cách lặng lẽ.
Nếu bạn muốn, bây giờ tôi có thể biến điều này thành một phiên bản dành riêng cho blog, tóm tắt tài liệu kỹ thuật, hoặc một danh sách kiểm tra cho nhà phát triển với các chỉ số và trường hợp thử nghiệm chính xác mà bạn nên chạy trước khi chuyển đổi một nguồn cấp dữ liệu sản xuất — bất cứ điều gì bạn thích tôi sẽ viết phần tiếp theo theo cùng một giọng điệu rõ ràng, thực tế.