Trước đây, tôi từng nghĩ rằng vấn đề khó nhất đối với các hệ thống tự động là làm cho chúng hoạt động nhanh hơn. Càng xem xét hoạt động của blockchain do AI thúc đẩy, tôi càng cho rằng thách thức thực sự là dạy cho các hệ thống biết khi nào chúng không nên hành động.
Một blockchain có thể xác nhận rằng điều gì đó đã xảy ra, nhưng chỉ xác nhận thôi chưa hẳn đã giải thích liệu hành động đó có tuân theo đúng các quy tắc hay không.
Đây là lúc ý tưởng về một “sổ tay quy tắc” có thể đọc được bằng máy trở nên thú vị. Thay vì chỉ xử lý các giao dịch, một hệ thống có thể được thiết kế dựa trên việc hiểu các điều kiện trước khi thực thi diễn ra.
@NewtonProtocol đang đi theo hướng này thông qua hạ tầng được xây dựng xoay quanh việc thực thi có thể kiểm chứng. Câu hỏi quan trọng không chỉ đơn giản là liệu máy có thể hoàn thành một nhiệm vụ hay không, mà là liệu nhiệm vụ đó có thể được kiểm tra trước khi trở thành vĩnh viễn hay không.
Các tác nhân AI mang đến một mức độ phức tạp mới cho các môi trường số. Một giao dịch thông thường thường đi theo một chỉ dẫn rõ ràng từ người dùng, nhưng một tác nhân AI có thể đánh giá thông tin, chọn hành động và tương tác với nhiều hệ thống.
Điều đó tạo ra một thách thức bảo mật khác. Khi các quyết định được tự động hóa, người dùng cần mức tin cậy cao hơn rằng quy trình tuân theo các ranh giới đã xác định.
Sổ tay quy tắc có thể được máy đọc có thể được xem như một tập hợp các hướng dẫn minh bạch mà máy móc có thể diễn giải. Nó tạo ra một lớp nơi hành vi kỳ vọng có thể được xem xét trước khi một hành động được triển khai tiếp.
Khái niệm này nhắc tôi về các hệ thống hàng không. Một phi công có thể có sẵn công nghệ tiên tiến, nhưng an toàn không chỉ đến từ tốc độ. An toàn đến từ các kiểm tra, quy trình và các hệ thống giúp ngăn ngừa sai sót trước khi chúng trở nên nghiêm trọng.
Tự động hóa dựa trên blockchain có thể cần một cách tiếp cận tương tự. Thêm trí tuệ không tự động đồng nghĩa với việc tăng niềm tin. Mối liên hệ giữa trí tuệ và kiểm chứng là yếu tố quyết định liệu con người có thể dựa vào những hệ thống này hay không.
Newton’s Mainnet Beta đại diện cho một giai đoạn thử nghiệm quan trọng cho các ý tưởng như thế này. Môi trường thực tế phơi bày những thách thức mà các thiết kế mang tính lý thuyết không phải lúc nào cũng thể hiện được.
Khó khăn nằm ở việc tạo ra hạ tầng vẫn an toàn mà không khiến mọi hành động trở nên chậm hoặc phức tạp. Quá nhiều hạn chế có thể làm giảm tính hữu ích, trong khi quá ít kiểm soát có thể tạo ra những rủi ro không cần thiết.
Sự cân bằng giữa linh hoạt và bảo vệ chính là nơi nhiều hệ thống AI trong tương lai sẽ được đánh giá.
$NEWT đại diện cho một mạng lưới tập trung vào cuộc trò chuyện rộng hơn này về việc thực thi tự động và các quy trình có thể kiểm chứng. Giá trị của cuộc thảo luận này không chỉ giới hạn ở một công nghệ, vì nhu cầu về tự động hóa đáng tin cậy có khả năng sẽ tăng lên trên nhiều ứng dụng số.
Một phần bị bỏ sót trong việc áp dụng AI là rằng con người có thể không phải lúc nào cũng cần máy móc mạnh mẽ hơn. Họ có thể cần máy móc dễ hiểu hơn.
Một hệ thống giải thích vì sao một hành động được phép thực hiện có thể tạo ra mức độ tin cậy khác so với một hệ thống chỉ tạo ra kết quả.
Điều này đặc biệt phù hợp khi các tác nhân AI trở nên phổ biến hơn. Các nhà phát triển có thể xây dựng các hệ thống xử lý nhiệm vụ trên các môi trường khác nhau, nhưng những hệ thống đó sẽ cần các cách rõ ràng để chứng minh rằng hành động của họ phù hợp với mục đích đã định.
Ý tưởng đằng sau #Newt kết nối với sự chuyển dịch này hướng tới trách nhiệm giải trình. Tự động hóa đang chuyển từ các lệnh đơn giản sang việc ra quyết định độc lập, và các quyết định độc lập đòi hỏi các phương pháp kiểm chứng mạnh mẽ hơn.
Vẫn còn nhiều câu hỏi mở. Việc xây dựng một khung nền tảng có thể được AI đọc và hoạt động trên các trường hợp sử dụng khác nhau không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Các quy tắc có thể trở nên phức tạp, các tình huống bất ngờ có thể xuất hiện, và các nhà phát triển cần suy nghĩ cẩn thận về mức độ kiểm soát nên trao cho các hệ thống tự động.
Những thách thức đó là một phần lý do khu vực này xứng đáng được chú ý. Mục tiêu không phải là loại bỏ hoàn toàn phán đoán của con người, mà là tạo ra các hệ thống nơi ý định của con người có thể được thể hiện rõ ràng hơn thông qua công nghệ.
Secure Rollups và hạ tầng tập trung vào kiểm chứng mang lại một hướng đi khả thi để giúp việc tin tưởng các hoạt động blockchain phức tạp trở nên dễ dàng hơn. Chúng đưa thêm cấu trúc vào việc thực thi, điều này có thể ngày càng trở nên quan trọng khi các ứng dụng trở nên tự động hơn.
Tương lai của blockchain có lẽ không chỉ được định nghĩa bởi tốc độ có thể diễn ra các giao dịch nhanh đến mức nào. Nó cũng có thể được định nghĩa bởi việc liệu các giao dịch đó có thể được hiểu, kiểm chứng và biện minh trước khi xảy ra hay không.
Cảm giác về sự thay đổi góc nhìn đó thật sự rất đáng kể. Thế hệ tiếp theo của các hệ thống số có thể không chỉ hỏi: “Hành động này có thể được hoàn thành không?” Họ có thể trước tiên hỏi: “Hành động này có tuân theo các quy tắc không?”
Cuộc trò chuyện về #newt phản ánh một câu hỏi sâu hơn về chính công nghệ: khi máy móc có thêm khả năng để hành động, tính năng có giá trị nhất có thể là khả năng chứng minh vì sao chúng đã hành động.
