Cấu trúc kinh tế của internet đang thay đổi. Khi mạng lưới mở dần thu hẹp lại thành "thanh thông báo", chúng ta buộc phải đặt câu hỏi: Liệu trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ mang đến một internet cởi mở hơn, hay sẽ dẫn chúng ta vào một mê cung của những rào cản trả phí mới? Và ai sẽ kiểm soát internet trong tương lai—các công ty lớn tập trung, hay một cộng đồng người dùng rộng lớn?

Đây chính là lúc công nghệ mã hóa phát huy tác dụng. Chúng ta đã thảo luận về sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và mã hóa nhiều lần trước đây, nhưng tóm lại, blockchain là một cách để thiết kế lại các dịch vụ internet và kiến trúc mạng nhằm xây dựng các hệ thống phi tập trung, trung lập về mặt tin cậy và thuộc sở hữu của người dùng. Bằng cách định hình lại các động lực kinh tế đằng sau các hệ thống hiện nay, blockchain kiểm soát sự tập trung hóa ngày càng tăng trong các hệ thống AI, từ đó thúc đẩy một internet cởi mở và bền vững hơn.

Ý tưởng rằng "mã hóa có thể giúp xây dựng các hệ thống AI tốt hơn, và ngược lại" không phải là mới - nhưng từ lâu nó vẫn thiếu một định nghĩa rõ ràng. Một số lĩnh vực liên ngành (chẳng hạn như cách xác minh "danh tính con người" trong bối cảnh sự bùng nổ của các hệ thống AI giá rẻ) đã thu hút một lượng lớn nhà phát triển và người dùng. Tuy nhiên, các ứng dụng khác có thể vẫn còn nhiều năm hoặc thậm chí nhiều thập kỷ nữa mới được triển khai. Do đó, bài viết này chia sẻ 11 kịch bản ứng dụng liên ngành của AI và mã hóa, với hy vọng khơi gợi thêm nhiều cuộc thảo luận trong ngành: những kịch bản nào khả thi, những thách thức nào vẫn cần được giải quyết và chúng có thể phát triển như thế nào trong tương lai.

Những kịch bản này đều dựa trên các công nghệ hiện đang được phát triển — từ việc xử lý một lượng lớn các khoản thanh toán nhỏ đến việc đảm bảo con người vẫn giữ quyền sở hữu trong mối quan hệ tương lai của họ với trí tuệ nhân tạo.

Scott Duke Kominers: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, nhưng trong nhiều ứng dụng, "ngữ cảnh" - tức là trạng thái và thông tin nền liên quan đến tương tác - thường quan trọng không kém, hoặc thậm chí còn quan trọng hơn cả chính dữ liệu.

Lý tưởng nhất, các tác nhân, giao diện LLM và các loại ứng dụng AI khác nên có khả năng ghi nhớ một lượng lớn thông tin cá nhân hóa, bao gồm loại dự án bạn đang thực hiện, thói quen giao tiếp và ngôn ngữ lập trình ưa thích. Tuy nhiên, trên thực tế, người dùng thường phải liên tục xây dựng lại các ngữ cảnh này—không chỉ khi bắt đầu một phiên mới trong cùng một ứng dụng, chẳng hạn như mở cửa sổ ChatGPT hoặc Claude mới, mà còn khi chuyển đổi giữa các hệ thống AI khác nhau.

Hiện tại, việc chuyển giao ngữ cảnh trong một ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh sang ứng dụng khác gần như là điều không thể.

Bằng cách tận dụng công nghệ blockchain, các hệ thống AI có thể lưu trữ các yếu tố ngữ cảnh quan trọng dưới dạng tài sản kỹ thuật số bền vững, cho phép chúng được tải khi bắt đầu một phiên làm việc và di chuyển liền mạch giữa các nền tảng AI khác nhau. Hơn nữa, vì "khả năng tương thích ngược" và "cam kết khả năng tương tác" là những tính năng cốt lõi của các giao thức blockchain, blockchain có thể là con đường công nghệ duy nhất có khả năng giải quyết vấn đề này một cách có hệ thống.

Một kịch bản ứng dụng đơn giản là trong ngành công nghiệp trò chơi và truyền thông dựa trên trí tuệ nhân tạo, nơi các tùy chọn của người dùng (như mức độ khó và bố cục nút) có thể được lưu giữ xuyên suốt các trò chơi và môi trường khác nhau. Tuy nhiên, các ứng dụng có giá trị thực sự cao nằm ở các kịch bản dựa trên tri thức—AI cần hiểu được nền tảng kiến thức, phương pháp học tập và khả năng của người dùng; và trong các kịch bản chuyên biệt hơn, chẳng hạn như hỗ trợ lập trình. Mặc dù một số công ty đã xây dựng các công cụ AI tùy chỉnh với "bối cảnh toàn cầu" cho doanh nghiệp của họ, nhưng những bối cảnh này vẫn không thể được chuyển đổi hiệu quả giữa các hệ thống AI khác nhau được sử dụng trong tổ chức.

Các tổ chức chỉ mới bắt đầu thực sự nhận ra vấn đề này, và giải pháp phổ quát gần nhất hiện nay là các bot tùy chỉnh với ngữ cảnh cố định, bền vững. Tuy nhiên, khả năng chuyển đổi ngữ cảnh giữa người dùng trong cùng một nền tảng đang dần xuất hiện ngoài chuỗi khối; ví dụ, trên nền tảng PoE, người dùng có thể cho thuê các bot tùy chỉnh của họ cho người dùng khác.

Nếu chúng ta chuyển các loại hoạt động này lên chuỗi khối, các hệ thống AI mà chúng ta tương tác sẽ có thể chia sẻ một lớp ngữ cảnh bao gồm các yếu tố chính từ tất cả các hành vi kỹ thuật số của chúng ta. Khi đó, AI có thể ngay lập tức hiểu được sở thích của chúng ta, cho phép tinh chỉnh tốt hơn và tối ưu hóa trải nghiệm. Ngược lại, các cơ chế tương tự như hệ thống đăng ký sở hữu trí tuệ trên chuỗi khối, nếu cho phép AI tham chiếu đến các ngữ cảnh trên chuỗi khối bền vững, có thể thúc đẩy các mô hình tương tác thị trường mới và tinh vi hơn, tập trung vào các gợi ý và mô-đun thông tin — ví dụ, người dùng có thể kiếm tiền từ chuyên môn của họ trực tiếp thông qua cấp phép trong khi vẫn duy trì quyền tự chủ dữ liệu.

Dĩ nhiên, khi khả năng chia sẻ ngữ cảnh được cải thiện, nó cũng sẽ tạo ra một số lượng lớn các trường hợp sử dụng và khả năng mới mà hiện tại chúng ta chưa lường trước được.

Sam Broner: Định danh—một bản ghi tiêu chuẩn hóa về "ai và cái gì" mà một đối tượng là—là cơ sở hạ tầng nền tảng cho các hệ thống khám phá, tổng hợp và thanh toán kỹ thuật số hiện nay. Tuy nhiên, vì các nền tảng bao gồm "đường dẫn cơ bản" này trong hệ thống của họ, người dùng thường chỉ trải nghiệm hệ thống định danh trong giao diện sản phẩm được thiết kế sẵn. Ví dụ, Amazon gán mã định danh (như ASIN hoặc FNSKU) cho sản phẩm, tích hợp và hiển thị chúng trong một giao diện thống nhất, đồng thời giúp người dùng hoàn tất quá trình tìm kiếm và thanh toán; Facebook cũng tương tự: định danh của người dùng quyết định nội dung trên bảng tin của họ và tạo cơ sở để khám phá nhiều nội dung khác nhau trong ứng dụng, bao gồm danh sách sản phẩm trên Marketplace, nội dung tự nhiên và quảng cáo.

Bức tranh tổng thể sắp thay đổi khi các tác nhân AI phát triển nhanh chóng. Ngày càng nhiều công ty sử dụng các tác nhân thông minh trong dịch vụ khách hàng, hậu cần và thanh toán. Nền tảng của họ sẽ không còn là những "ứng dụng giao diện đơn" truyền thống, mà sẽ được phân tán trên nhiều kênh và nền tảng, liên tục tích lũy ngữ cảnh sâu sắc và thực hiện nhiều tác vụ hơn cho người dùng. Tuy nhiên, nếu danh tính của một tác nhân thông minh chỉ bị ràng buộc với một nền tảng hoặc thị trường duy nhất, thì sẽ khó sử dụng nó trong các môi trường quan trọng khác (như chuỗi email, kênh Slack hoặc trong các sản phẩm khác).

Do đó, các tác nhân thông minh cần một "hộ chiếu kỹ thuật số" thống nhất và có thể di động. Nếu không có nó, sẽ không thể xác nhận cách thanh toán cho tác nhân thông minh, xác minh phiên bản của nó, truy vấn khả năng của nó, xác định nó đại diện cho ai khi thực hiện các nhiệm vụ hoặc theo dõi danh tiếng của nó trên các ứng dụng và nền tảng. Hệ thống nhận dạng của một tác nhân thông minh phải đồng thời sở hữu các chức năng như ví điện tử, sổ đăng ký API, nhật ký thay đổi và xác minh danh tiếng trên mạng xã hội, cho phép bất kỳ giao diện nào (cho dù là email, Slack hay một tác nhân thông minh khác) đều có thể phân tích và giao tiếp nhất quán với nó.

Nếu thiếu một "yếu tố nhận dạng cơ bản" chung như vậy, mọi quá trình tích hợp hệ thống đều đòi hỏi phải xây dựng lại toàn bộ quy trình từ đầu; việc khám phá nội dung sẽ vẫn ở trạng thái chắp vá tạm thời; và người dùng sẽ liên tục mất đi ngữ cảnh quan trọng khi chuyển đổi giữa các kênh và nền tảng khác nhau.

Giờ đây, chúng ta có cơ hội thiết kế cơ sở hạ tầng đại lý từ góc nhìn "nguyên tắc cơ bản". Câu hỏi đặt ra là: làm thế nào để xây dựng một lớp nhận dạng phong phú và đáng tin cậy hơn các bản ghi DNS? Thay vì xây dựng lại một nền tảng nguyên khối tích hợp các chức năng nhận dạng, khám phá, tổng hợp và thanh toán, chúng ta nên cho phép các đại lý tự động nhận thanh toán, công khai khả năng của mình và tồn tại trên nhiều hệ sinh thái mà không cần lo lắng bị ràng buộc vào bất kỳ nền tảng nào.

Đây chính là điểm giao thoa giữa mật mã học và trí tuệ nhân tạo – mạng lưới blockchain cung cấp khả năng kết hợp không cần cấp phép, cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác nhân thông minh mạnh mẽ hơn và trải nghiệm thân thiện hơn với người dùng.

Nhìn chung, các giải pháp tích hợp theo chiều dọc như của Facebook và Amazon hiện đang mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn—bởi vì một trong những khó khăn khi xây dựng các sản phẩm tuyệt vời là đảm bảo tất cả các thành phần hoạt động liền mạch với nhau từ đầu đến cuối. Tuy nhiên, sự tiện lợi này đi kèm với chi phí cao hơn, đặc biệt là khi chi phí phần mềm cần thiết để xây dựng, tổng hợp, quảng bá, thương mại hóa và phân phối các tác nhân đang giảm, cùng với phạm vi tiếp cận ngày càng mở rộng của các ứng dụng tác nhân.

Việc đạt được trải nghiệm người dùng thực sự ấn tượng trên một nền tảng tích hợp theo chiều dọc vẫn sẽ đòi hỏi nỗ lực đáng kể, nhưng một khi lớp nhận dạng tác nhân đáng tin cậy và trung lập được thiết lập, các doanh nhân sẽ thực sự có "hộ chiếu" riêng của mình. Điều này cũng sẽ thúc đẩy sự thử nghiệm và đổi mới rộng rãi trong các mô hình phân phối và thiết kế tương tác.

Jay Drain Jr. và Scott Duke Kominers: Với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo—cho dù đó là các bot và tác nhân hoạt động trong nhiều tương tác trên web, hay deepfake và thao túng mạng xã hội—ngày càng khó xác định liệu những người chúng ta tương tác trực tuyến có phải là người thật hay không. Sự xói mòn lòng tin này không phải là mối lo ngại trong tương lai, mà là một thực tế đang diễn ra. Từ những bình luận giả mạo trên các nền tảng mạng xã hội như X đến các tài khoản tự động trên các ứng dụng hẹn hò, ranh giới giữa sự thật và giả dối đang mờ dần. Trong môi trường này, "bằng chứng về sự tồn tại của con người" đang dần trở thành một cơ sở hạ tầng quan trọng của internet.

Một cách để xác minh "bạn là con người" là thông qua danh tính kỹ thuật số, bao gồm các hệ thống xác thực danh tính tập trung được sử dụng bởi các cơ quan như TSA. Danh tính kỹ thuật số bao gồm tất cả thông tin mà người dùng có thể sử dụng để chứng minh danh tính của họ—tên người dùng, mã PIN, mật khẩu và xác minh của bên thứ ba (chẳng hạn như quốc tịch, độ tin cậy hoặc khả năng tín dụng). Giá trị của việc phân quyền ở đây rất rõ ràng: khi dữ liệu danh tính được lưu trữ trong một hệ thống tập trung, bên phát hành có thể thu hồi quyền truy cập, tính phí và thậm chí hỗ trợ giám sát. Việc phân quyền phá vỡ cấu trúc này: người dùng, thay vì người quản lý nền tảng, kiểm soát danh tính của chính họ, làm cho họ an toàn hơn và chống lại sự kiểm duyệt.

Không giống như các hệ thống định danh truyền thống, các cơ chế chứng minh danh tính con người phi tập trung (như Proof of Human của Worldcoin) cho phép người dùng tự quản lý dữ liệu định danh của họ và xác minh danh tính của họ là "con người" một cách bảo mật, đáng tin cậy và trung lập. Tương tự như giấy phép lái xe—được cấp bất cứ lúc nào, bất cứ nơi đâu và có thể sử dụng trong mọi trường hợp—Proof of Human (PoP) phi tập trung có thể đóng vai trò là một mô-đun cơ bản phổ quát, có thể tái sử dụng trên bất kỳ nền tảng nào, kể cả những nền tảng chưa tồn tại. Nói cách khác, PoP dựa trên blockchain có "khả năng tương thích ngược" vì nó cung cấp:

Tính di động : Giao thức này là một tiêu chuẩn mở và có thể được tích hợp vào bất kỳ nền tảng nào. Các PoP phi tập trung có thể được quản lý thông qua cơ sở hạ tầng công cộng và hoàn toàn nằm dưới sự kiểm soát của người dùng. Điều này có nghĩa là các PoP vốn dĩ có tính di động cao, và bất kỳ nền tảng nào, hiện tại hoặc trong tương lai, đều có thể tương thích với chúng.

Khả năng truy cập không cần cấp phép : Nền tảng có thể lựa chọn hỗ trợ một danh tính PoP cụ thể mà không cần thông qua quy trình phê duyệt API tập trung, vốn có thể áp đặt các hạn chế phân biệt đối xử đối với các trường hợp sử dụng khác nhau.

Thách thức cốt lõi trong lĩnh vực này nằm ở việc áp dụng. Hiện tại, chưa có ứng dụng thực tế quy mô lớn nào của Proof of Humanity (PoP), nhưng chúng tôi dự đoán rằng việc áp dụng PoP sẽ tăng tốc đáng kể một khi số lượng người dùng đạt đến một ngưỡng nhất định, một số đối tác tiên phong xuất hiện và một ứng dụng đột phá thúc đẩy nhu cầu của người dùng. Mỗi ứng dụng áp dụng một tiêu chuẩn nhận dạng kỹ thuật số nhất định sẽ làm tăng giá trị của loại nhận dạng đó đối với người dùng, từ đó khuyến khích nhiều người dùng hơn sở hữu nhận dạng đó; ngược lại, số lượng người dùng lớn hơn sẽ làm tăng sức hấp dẫn của các ứng dụng tích hợp tiêu chuẩn nhận dạng đó để xác minh "tính người". (Hơn nữa, do tính tương tác của các nhận dạng trên chuỗi được thiết kế sẵn, hiệu ứng mạng lưới này có thể lan rộng nhanh chóng.)

Chúng ta đã thấy các ứng dụng tiêu dùng phổ biến trong lĩnh vực game, hẹn hò và mạng xã hội công bố hợp tác với World ID để đảm bảo người dùng thực sự tương tác với người thật—hoặc thậm chí là những cá nhân cụ thể—khi chơi game, trò chuyện hoặc giao dịch. Năm nay cũng chứng kiến sự xuất hiện của các giao thức nhận dạng mới, chẳng hạn như Dịch vụ Chứng thực Solana (SAS). Mặc dù bản thân SAS không phải là cơ quan phát hành PoP, nhưng nó cho phép người dùng liên kết riêng tư dữ liệu ngoài chuỗi (chẳng hạn như kết quả KYC và thông tin xác minh nhà đầu tư) với ví Solana của họ, từ đó xây dựng một danh tính phi tập trung. Tất cả những dấu hiệu này cho thấy bước ngoặt đối với các PoP phi tập trung có thể sắp đến.

Tầm quan trọng của Chứng minh Nhân cách (Proof of Personhood) vượt xa việc chỉ "ngăn chặn robot". Mục tiêu của nó là thiết lập ranh giới rõ ràng giữa các tác nhân AI và mạng lưới con người, cho phép người dùng và ứng dụng phân biệt giữa các tương tác "người-máy" khác nhau, từ đó tạo ra điều kiện cho trải nghiệm kỹ thuật số chất lượng cao hơn, an toàn hơn và chân thực hơn.

Guy Wuollet: Mặc dù AI là một dịch vụ kỹ thuật số, nhưng sự phát triển của nó ngày càng bị hạn chế bởi cơ sở hạ tầng vật lý. Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) – một mô hình mới để xây dựng và vận hành các hệ thống trong thế giới thực – hứa hẹn sẽ dân chủ hóa cơ sở hạ tầng điện toán hỗ trợ đổi mới AI, làm cho nó hiệu quả hơn về chi phí, bền vững hơn và chống lại sự kiểm duyệt.

Tại sao? Hai nút thắt chính trong phát triển AI là năng lượng và nguồn cung chip. Hệ thống năng lượng phi tập trung có thể cung cấp điện dồi dào hơn, và các nhà phát triển đang sử dụng DePIN để tập hợp các chip nhàn rỗi từ máy tính chơi game, trung tâm dữ liệu và các nguồn khác. Những thiết bị điện toán này có thể cùng nhau tạo thành một thị trường sức mạnh tính toán phi tập trung, tạo ra một sân chơi bình đẳng cho việc xây dựng các sản phẩm AI mới.

Các kịch bản ứng dụng khác bao gồm huấn luyện và tinh chỉnh phân tán các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và xây dựng mạng suy luận phân tán. Huấn luyện và suy luận phi tập trung có thể giảm đáng kể chi phí vì chúng tận dụng các tài nguyên tính toán trước đây đang nh闲 rỗi. Đồng thời, các kiến trúc như vậy có khả năng chống kiểm duyệt vốn có, đảm bảo rằng các nhà phát triển không bị "gỡ bỏ" hoặc bị hạn chế quyền truy cập do phụ thuộc vào các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn (các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây tập trung cung cấp tài nguyên điện toán có khả năng mở rộng quy mô khổng lồ).

Việc tập trung các mô hình AI vào tay một vài công ty đã là một mối lo ngại từ lâu; các mạng lưới phi tập trung có thể giúp xây dựng các hệ thống AI ít tốn kém hơn, chống kiểm duyệt tốt hơn và có khả năng mở rộng hơn.

Scott Duke Kominers: Khi các công cụ AI ngày càng có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp và thực hiện các chuỗi tương tác đa cấp, AI sẽ ngày càng cần phải hợp tác độc lập với các AI khác mà không cần sự điều khiển trực tiếp của con người.

Ví dụ, một tác nhân AI có thể cần yêu cầu dữ liệu cụ thể cho một phép tính hoặc gọi đến các tác nhân khác có khả năng chuyên biệt để thực hiện một nhiệm vụ—chẳng hạn như nhờ tác nhân phân tích thống kê xây dựng và chạy mô phỏng mô hình, hoặc sử dụng tác nhân tạo hình ảnh để hỗ trợ tạo tài liệu tiếp thị. Các tác nhân AI cũng sẽ tạo ra giá trị đáng kể trong việc thực hiện giao dịch từ đầu đến cuối, chẳng hạn như thay thế hoàn toàn người dùng trong việc hoàn thành quy trình giao dịch: tìm kiếm và đặt vé máy bay dựa trên sở thích, hoặc tự động tìm kiếm và mua sách mới phù hợp với thị hiếu của người dùng.

Hiện tại, không có "thị trường giao tiếp giữa các tác nhân đa năng". Các yêu cầu giao tiếp giữa các tác nhân như vậy thường chỉ có thể được thực hiện thông qua các lệnh gọi API rõ ràng, hoặc bị giới hạn trong một số hệ sinh thái tác nhân AI khép kín và được sử dụng như các chức năng nội bộ.

Nhìn rộng hơn, hầu hết các tác nhân AI hiện đang hoạt động trong các hệ sinh thái biệt lập: API của chúng tương đối khép kín và thiếu các tiêu chuẩn kiến trúc thống nhất. Công nghệ blockchain có thể giúp thiết lập các tiêu chuẩn mở cho các giao thức, điều này rất quan trọng cho việc áp dụng trong ngắn hạn; về lâu dài, nó cũng tạo điều kiện thuận lợi cho khả năng tương thích ngược: khi các tác nhân mới xuất hiện, tất cả chúng đều có thể truy cập cùng một mạng lưới cơ bản. Bởi vì blockchain có khả năng tương tác, mã nguồn mở, phi tập trung và nhìn chung dễ nâng cấp hơn, chúng phù hợp hơn để thích ứng với những thay đổi do các đổi mới AI trong tương lai mang lại.

Hiện nay, một số công ty đang xây dựng cơ sở hạ tầng trên chuỗi cho sự tương tác giữa các tác nhân thông minh. Ví dụ, Halliday gần đây đã ra mắt một giao thức cung cấp kiến trúc xuyên chuỗi tiêu chuẩn cho các quy trình và tương tác của AI, đồng thời tích hợp các cơ chế bảo vệ ở cấp độ giao thức để đảm bảo rằng AI không hành động vượt quá ý định của người dùng. Mặt khác, các dự án như Catena, Skyfire và Nevermind đang sử dụng blockchain để hỗ trợ thanh toán tự động giữa các tác nhân thông minh, cho phép thanh toán giữa AI với AI mà không cần sự can thiệp của con người. Các hệ thống tương tự liên tục xuất hiện, và Coinbase đã bắt đầu cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho những phát triển này.

Sam Broner và Scott Duke Kominers: Cuộc cách mạng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang giúp việc xây dựng phần mềm trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Tốc độ lập trình đã tăng lên gấp nhiều lần, và quan trọng hơn, việc lập trình có thể được thực hiện trực tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các nhà phát triển thiếu kinh nghiệm sao chép các chương trình hiện có hoặc thậm chí xây dựng các ứng dụng mới từ đầu.

Tuy nhiên, trong khi lập trình có sự hỗ trợ của AI tạo ra những cơ hội mới, nó cũng tạo ra sự "hỗn loạn" đáng kể cả trong và giữa các chương trình. Cái gọi là "lập trình cảm ứng" (vibe coding) trừu tượng hóa các mối quan hệ phụ thuộc phức tạp đằng sau phần mềm—nhưng chính vì điều này, các chương trình có thể bị phơi nhiễm với các rủi ro về chức năng và bảo mật khi mã nguồn hoặc đầu vào cơ bản thay đổi. Hơn nữa, khi mọi người sử dụng AI để tạo ra các ứng dụng và quy trình làm việc được cá nhân hóa cao, việc giao tiếp với các hệ thống khác trở nên khó khăn hơn. Trên thực tế, ngay cả hai chương trình được lập trình cảm ứng thực hiện các tác vụ gần như giống hệt nhau cũng có thể có logic hoạt động và cấu trúc đầu ra hoàn toàn khác nhau.

Theo truyền thống, các nỗ lực tiêu chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và tương thích đã được thực hiện thông qua định dạng tệp, hệ điều hành, và sau này là phần mềm dùng thử và tích hợp API. Tuy nhiên, trong một thế giới mà phần mềm phát triển, chuyển đổi và phân nhánh theo thời gian thực, lớp tiêu chuẩn hóa phải sở hữu: khả năng truy cập rộng rãi, khả năng nâng cấp liên tục và sự tin tưởng của người dùng. Hơn nữa, chỉ riêng trí tuệ nhân tạo không thể giải quyết vấn đề khuyến khích – tức là làm thế nào để khuyến khích các nhà phát triển xây dựng và duy trì các liên kết giữa các hệ thống này.

Công nghệ Blockchain có thể giải quyết cả hai vấn đề này cùng một lúc. Nó có thể cung cấp các lớp đồng bộ hóa dựa trên giao thức được nhúng trong các bản dựng phần mềm tùy chỉnh của người dùng và có thể được cập nhật động khi môi trường thay đổi để đảm bảo khả năng tương thích giữa các hệ thống.

Trước đây, các doanh nghiệp lớn có thể phải trả hàng triệu đô la cho các nhà tích hợp hệ thống như Deloitte để tùy chỉnh một phiên bản Salesforce. Ngày nay, một kỹ sư có thể chỉ cần một ngày cuối tuần để xây dựng giao diện tùy chỉnh cho "Xem dữ liệu bán hàng". Nhưng khi số lượng ứng dụng phần mềm tùy chỉnh tiếp tục tăng lên, các nhà phát triển sẽ cần sự hỗ trợ để đảm bảo các ứng dụng này luôn được đồng bộ hóa và khả dụng.

Điều này tương tự như mô hình phát triển của các thư viện phần mềm mã nguồn mở hiện nay, nhưng có một điểm khác biệt quan trọng: lớp đồng bộ hóa không dựa vào việc phát hành phiên bản định kỳ, mà dựa vào các bản cập nhật liên tục—và nó đi kèm với một cơ chế khuyến khích. Cả hai điều này đều có thể dễ dàng đạt được hơn thông qua mật mã. Giống như các giao thức dựa trên blockchain khác, việc chia sẻ quyền sở hữu lớp đồng bộ hóa khuyến khích tất cả các bên liên tục đầu tư nguồn lực vào việc cải tiến. Các nhà phát triển, người dùng (và các tác nhân AI của họ), và các bên liên quan khác đều có thể được khuyến khích khi giới thiệu, sử dụng hoặc cải tiến các tính năng và tích hợp mới.

Ngược lại, quyền sở hữu chung cũng đảm bảo rằng tất cả người dùng đều có cổ phần trong sự thành công chung của giao thức, từ đó tạo ra một cơ chế để ngăn chặn các hành vi sai lệch. Giống như Microsoft sẽ không dễ dàng phá vỡ tiêu chuẩn định dạng tệp .docx vì điều đó sẽ gây ra tác động tiêu cực trên diện rộng đối với người dùng và thương hiệu của họ, các đồng sở hữu lớp đồng bộ hóa cũng sẽ không muốn đưa mã vụng về hoặc độc hại vào giao thức vì lợi ích của chính họ có thể bị tổn hại.

Cũng như tất cả các kiến trúc phần mềm tiêu chuẩn hóa trước đây, điều này cũng tiềm ẩn nguy cơ đáng kể về hiệu ứng mạng. Với sự bùng nổ mạnh mẽ của phần mềm do AI tạo ra, số lượng các hệ thống đa dạng và không đồng nhất cần giao tiếp sẽ tăng lên theo cấp số nhân. Tóm lại: để mã hóa môi trường duy trì tính đồng bộ, chỉ mã hóa môi trường thôi là chưa đủ; mã hóa dữ liệu mới là giải pháp.

Liz Harkavy: Các tác nhân và công cụ AI như ChatGPT, Claude và Copilot mang đến cho mọi người cách thức thuận tiện hơn để truy cập thông tin trong thế giới kỹ thuật số. Nhưng dù tốt hay xấu, chúng cũng đang làm thay đổi cấu trúc kinh tế của internet mở. Xu hướng này đã thể hiện rõ – ví dụ, các nền tảng giáo dục đang trải nghiệm sự sụt giảm đáng kể về lưu lượng truy cập khi sinh viên ngày càng sử dụng các công cụ AI; trong khi đó, một số hãng truyền thông của Mỹ đã kiện OpenAI vì vi phạm bản quyền. Nếu hệ thống khuyến khích không thể được điều chỉnh lại, chúng ta có thể thấy internet trở nên khép kín hơn, các rào cản trả phí gia tăng và số lượng người tạo nội dung tiếp tục giảm.

Các biện pháp chính sách sẽ luôn tồn tại, nhưng khi các thủ tục pháp lý diễn ra, một số giải pháp kỹ thuật cũng đang xuất hiện. Giải pháp hứa hẹn nhất (và thách thức nhất về mặt kỹ thuật) là tích hợp cơ chế chia sẻ doanh thu vào kiến trúc nền tảng của internet. Khi một hành động do AI điều khiển cuối cùng dẫn đến việc bán hàng, người tạo nội dung cung cấp thông tin cho quyết định đó sẽ nhận được một phần doanh thu. Các hệ sinh thái tiếp thị liên kết đã và đang thực hiện việc theo dõi nguồn gốc và chia sẻ doanh thu tương tự; các hệ thống tiên tiến hơn có thể tự động theo dõi tất cả những người đóng góp dọc theo toàn bộ chuỗi thông tin và thưởng cho họ một cách tương ứng. Blockchain rõ ràng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc theo dõi "chuỗi nguồn thông tin".

Tuy nhiên, để hiện thực hóa hệ thống như vậy, cần có cơ sở hạ tầng mới—cụ thể là: một hệ thống thanh toán vi mô có khả năng xử lý các khoản tiền rất nhỏ từ nhiều nguồn khác nhau; các giao thức phân bổ có thể đánh giá công bằng giá trị của các khoản đóng góp khác nhau; và một mô hình quản trị đảm bảo tính minh bạch và công bằng.

Nhiều công cụ blockchain hiện có đang cho thấy tiềm năng, chẳng hạn như các hệ thống tổng hợp thanh toán (rollups), mạng L2, tổ chức tài chính dựa trên trí tuệ nhân tạo Catena Labs và giao thức cơ sở hạ tầng tài chính 0xSplits, tất cả đều có thể cho phép các giao dịch có chi phí gần như bằng không và phân chia thanh toán chi tiết hơn.

Công nghệ Blockchain cho phép các hệ thống thanh toán tiên tiến được dẫn dắt bởi các tác nhân thông minh thông qua nhiều cơ chế khác nhau:

Thanh toán nano : có thể được chia nhỏ giữa nhiều nhà cung cấp dữ liệu, cho phép một tương tác của người dùng tự động kích hoạt các khoản thanh toán nhỏ đến tất cả các nguồn đóng góp, được thực thi bởi các hợp đồng thông minh.

Hợp đồng thông minh : có thể tự động kích hoạt các khoản thanh toán "sau giao dịch" có thể thực thi sau khi giao dịch hoàn tất, cung cấp khoản bồi thường minh bạch và có thể truy vết cho các nguồn nội dung ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.

Phân chia thanh toán theo chương trình : Cho phép phân phối doanh thu được thực thi thông qua mã lập trình, thay vì dựa vào các tổ chức tập trung, từ đó thiết lập các mối quan hệ tài chính không cần tin tưởng giữa các tác nhân tự động.

Khi những công nghệ mới nổi này trưởng thành, chúng sẽ xây dựng một mô hình kinh tế truyền thông hoàn toàn mới, nắm bắt toàn bộ chuỗi giá trị từ người sáng tạo đến nền tảng và người dùng.

Scott Duke Kominers: Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) khiến việc thiết lập một cơ chế đăng ký và theo dõi sở hữu trí tuệ (IP) hiệu quả, có thể lập trình được trở nên cấp thiết—nhằm đảm bảo tính chính xác của việc truy tìm nguồn gốc và hỗ trợ các mô hình kinh doanh mới phát sinh từ việc truy cập, chia sẻ và các tác phẩm phái sinh xung quanh IP. Các khuôn khổ IP hiện có, dựa vào các trung gian tốn kém và các cơ chế thực thi sau sự kiện, rõ ràng là không đủ trong thời đại mà AI có thể ngay lập tức tiếp nhận nội dung và tạo ra các biến thể chỉ bằng một cú nhấp chuột.

Điều chúng ta cần là một hệ thống đăng ký công khai, minh bạch, cung cấp cho người sáng tạo bằng chứng rõ ràng về quyền sở hữu, dễ sử dụng và hiệu quả cao—đồng thời cho phép trí tuệ nhân tạo (AI) và các ứng dụng web khác tương tác trực tiếp với nó. Công nghệ Blockchain hoàn toàn phù hợp với vai trò này: nó cho phép người sáng tạo đăng ký quyền sở hữu trí tuệ của họ mà không cần dựa vào trung gian và cung cấp bằng chứng nguồn gốc không thể thay đổi; đồng thời, nó cho phép các ứng dụng của bên thứ ba dễ dàng xác định, ủy quyền và tương tác với các tài sản sở hữu trí tuệ này.

Tất nhiên, vẫn cần thận trọng về khái niệm tổng thể liệu công nghệ có thực sự bảo vệ được quyền sở hữu trí tuệ hay không. Xét cho cùng, hai thế hệ internet đầu tiên – và thậm chí cả cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo hiện nay – thường gắn liền với sự suy giảm bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Một lý do là nhiều mô hình kinh doanh sở hữu trí tuệ hiện có nhấn mạnh vào việc "loại trừ các tác phẩm phái sinh" hơn là khuyến khích và kiếm tiền từ việc tạo ra các tác phẩm phái sinh. Cơ sở hạ tầng sở hữu trí tuệ có thể lập trình không chỉ cho phép người sáng tạo, người cấp phép và thương hiệu thiết lập rõ ràng quyền sở hữu trí tuệ của họ trong không gian kỹ thuật số, mà còn thúc đẩy các mô hình kinh doanh mới tập trung vào "sở hữu trí tuệ chung cho trí tuệ nhân tạo tạo sinh và các ứng dụng kỹ thuật số". Theo một nghĩa nào đó, nó biến một trong những mối đe dọa của trí tuệ nhân tạo tạo sinh đối với công việc sáng tạo thành một cơ hội mới.

Trong giai đoạn đầu của NFT, chúng ta đã thấy các nhà sáng tạo thử nghiệm các mô hình mới, chẳng hạn như xây dựng hiệu ứng mạng lưới thương hiệu trên Ethereum thông qua CC0 để tích lũy giá trị. Gần đây hơn, chúng ta đã thấy các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng bắt đầu xây dựng các giao thức đăng ký và cấp phép sở hữu trí tuệ tiêu chuẩn hóa, có thể kết hợp, và thậm chí ra mắt các blockchain chuyên dụng (như Story Protocol). Một số nghệ sĩ đã bắt đầu sử dụng các giao thức như Alias, Neura và Titles để cấp phép phong cách và tác phẩm của họ nhằm hỗ trợ việc phối lại sáng tạo. Trong khi đó, loạt phim khoa học viễn tưởng Emergence của Incention cho phép người hâm mộ tham gia đồng sáng tạo vũ trụ và thiết kế nhân vật, ghi lại mỗi đóng góp sáng tạo thông qua hệ thống đăng ký trên chuỗi của Story.

Carra Wu: Các tác nhân AI có sự phù hợp sản phẩm-thị trường tốt nhất hiện nay không phải là loại dùng cho lập trình hay giải trí, mà là các trình thu thập dữ liệu web—chúng có thể tự động duyệt internet, thu thập dữ liệu và đưa ra quyết định về việc nên theo dõi những liên kết nào.

Theo một số ước tính, gần một nửa lưu lượng truy cập internet hiện nay bắt nguồn từ các nguồn không phải con người. Robot thường bỏ qua các tệp robots.txt—một tiêu chuẩn lẽ ra phải thông báo cho các trình thu thập dữ liệu tự động biết liệu chúng có được phép truy cập hay không, nhưng trên thực tế hầu như không có hiệu lực ràng buộc—và sử dụng dữ liệu thu thập được để củng cố hàng rào bảo mật cốt lõi của các công ty công nghệ lớn nhất thế giới. Tệ hơn nữa, các trang web cuối cùng phải gánh chịu chi phí cho những "vị khách không mời" này, tiêu tốn băng thông và tài nguyên CPU để chống lại sự gia tăng của các trình thu thập dữ liệu ẩn danh. Để đối phó, các công ty như Cloudflare và các CDN (Mạng phân phối nội dung) khác cung cấp các dịch vụ chặn. Tất cả những điều này tạo nên một hệ thống chắp vá lẽ ra không nên tồn tại ngay từ đầu.

Như chúng ta đã chỉ ra trước đây, hợp đồng ban đầu của internet—sự hợp tác kinh tế giữa những người tạo nội dung và các nền tảng phân phối nội dung đó—đang dần tan vỡ. Xu hướng này đã được phản ánh trong dữ liệu: trong mười hai tháng qua, các nhà điều hành trang web đã bắt đầu chặn ồ ạt các trình thu thập dữ liệu web dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Vào tháng 7 năm 2024, chỉ khoảng 9% trong số 10.000 trang web hàng đầu thế giới chặn trình thu thập dữ liệu AI, trong khi hiện nay con số đó đã đạt 37%. Khi các nhà điều hành trang web ngày càng tiên tiến về công nghệ và người dùng ngày càng không hài lòng, tỷ lệ này sẽ tiếp tục tăng lên.

Vậy, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta ngừng trả tiền cho các CDN để chặn bừa bãi các bot bị nghi ngờ và thay vào đó thử một giải pháp trung dung? Nghĩa là, các trình thu thập dữ liệu AI không còn "ăn bám" nữa, mà trả tiền để có quyền truy cập dữ liệu. Đây là lúc blockchain có thể đóng vai trò: trong kịch bản này, mỗi tác nhân thu thập dữ liệu web nắm giữ một lượng tài sản tiền điện tử nhất định và đàm phán trên chuỗi với các "tác nhân gác cổng" hoặc các giao thức tường phí của các trang web khác nhau thông qua giao thức x402. (Tất nhiên, thách thức nằm ở robots.txt, "tiêu chuẩn loại trừ bot", vốn đã ăn sâu vào mô hình hoạt động của các công ty internet kể từ những năm 1990. Việc thay đổi điều này đòi hỏi sự hợp tác quy mô lớn hoặc sự hỗ trợ từ các CDN như Cloudflare.)

Trong khi đó, người dùng là con người có thể chứng minh danh tính của mình là người thật thông qua World ID (xem ở trên) và do đó được truy cập miễn phí. Bằng cách này, người tạo nội dung và người điều hành trang web có thể được bồi thường trong khi dữ liệu của họ được AI thu thập, còn người dùng là con người vẫn có thể tận hưởng sự lưu thông thông tin tự do trên internet.

Matt Gleason: Trí tuệ nhân tạo (AI) đã bắt đầu tác động đến cách chúng ta mua sắm trực tuyến, nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu những quảng cáo chúng ta thấy mỗi ngày thực sự "hữu ích"? Có nhiều lý do khiến mọi người không thích quảng cáo: quảng cáo không liên quan đến họ chỉ là những thông tin nhiễu; trong khi đó, không phải tất cả "cá nhân hóa" đều tốt. Quảng cáo nhắm mục tiêu cao dựa trên lượng lớn dữ liệu người tiêu dùng có thể gây cảm giác xâm phạm; và một số ứng dụng cố gắng kiếm tiền thông qua "việc bắt buộc xem quảng cáo" (chẳng hạn như quảng cáo không thể bỏ qua trên các nền tảng phát trực tuyến hoặc trong các màn chơi game).

Công nghệ mã hóa có thể giúp cải thiện những vấn đề này, mang đến cơ hội định hình lại hệ thống quảng cáo. Khi các tác nhân AI được kết hợp với blockchain, chúng có thể tùy chỉnh quảng cáo dựa trên sở thích do người dùng xác định, khiến quảng cáo không còn lạc lõng cũng không quá "kỳ lạ". Quan trọng hơn, dữ liệu người dùng không bị lộ trên toàn cầu trong quá trình này, và người dùng sẵn sàng chia sẻ dữ liệu hoặc tương tác với quảng cáo có thể nhận được bồi thường.

Việc triển khai mô hình này đòi hỏi một số nền tảng công nghệ:

Hệ thống thanh toán kỹ thuật số chi phí thấp : Để bồi thường cho người dùng khi tương tác với quảng cáo (lượt xem, lượt nhấp, chuyển đổi), các doanh nghiệp cần gửi một lượng lớn các khoản thanh toán nhỏ. Để đạt được khả năng mở rộng, điều này đòi hỏi một hệ thống có tốc độ cao, thông lượng lớn và phí giao dịch gần như bằng không.

Xác minh dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư : Các tác nhân AI cần xác minh xem người tiêu dùng có đáp ứng các đặc điểm nhân khẩu học nhất định hay không. Bằng chứng không tiết lộ thông tin (Zero-knowledge proofs - ZKP) có thể thực hiện việc xác minh này mà không tiết lộ thông tin cá nhân cụ thể.

Một mô hình khuyến khích mới : Nếu internet áp dụng phương thức kiếm tiền dựa trên các khoản thanh toán nhỏ (chẳng hạn như < 0,05 đô la cho mỗi lượt tương tác), người dùng có thể chủ động lựa chọn xem quảng cáo để nhận thù lao, từ đó chuyển đổi "mô hình khai thác dữ liệu" hiện tại thành "mô hình tham gia của người dùng".

Trong nhiều thập kỷ, người ta đã cố gắng làm cho quảng cáo trở nên "phù hợp" hơn—cả trực tuyến và ngoại tuyến. Việc xem xét lại quảng cáo từ góc độ mã hóa và trí tuệ nhân tạo thực sự có thể làm cho nó hữu ích, dễ kiểm soát và tùy chọn hơn. Đối với các nhà phát triển và nhà quảng cáo, điều này có nghĩa là một cấu trúc khuyến khích bền vững và nhất quán hơn; đối với người dùng, nó cung cấp những cách thức phong phú hơn để khám phá thông tin và trải nghiệm thế giới kỹ thuật số.

Cuối cùng, điều này không chỉ làm tăng giá trị của không gian quảng cáo mà còn có thể làm lung lay mô hình kinh tế quảng cáo hiện tại vốn tập trung vào "bóc lột", thay thế nó bằng một hệ thống hướng đến con người hơn, trong đó người dùng không còn là "sản phẩm để bán" mà là những người tham gia thực sự.

Guy Wuollet: Ngày nay, nhiều người dành nhiều thời gian cho các thiết bị điện tử hơn là tương tác trực tiếp, và thời gian trực tuyến này ngày càng được sử dụng để tương tác với các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc nội dung do AI điều khiển. Những mô hình này đã cung cấp một hình thức "bạn đồng hành" - dù là để giải trí, truy cập thông tin, đáp ứng sở thích đặc thù, hay đóng vai trò là công cụ giáo dục cho trẻ em. Thật dễ dàng để hình dung rằng trong tương lai không xa, những người bạn đồng hành AI trong giáo dục, chăm sóc sức khỏe, tư vấn pháp lý, và thậm chí cả hỗ trợ tinh thần hàng ngày sẽ trở thành một trong những cách thức tương tác chính của con người.

Những người bạn đồng hành AI trong tương lai sẽ sở hữu sự kiên nhẫn vô hạn và được tùy chỉnh sâu sắc cho từng cá nhân và các tình huống sử dụng của họ. Chúng sẽ không chỉ đơn thuần là trợ lý hay "người máy phục vụ", mà còn có tiềm năng trở thành những đối tác quan trọng. Điều này đặt ra câu hỏi: ai là người sở hữu và kiểm soát cuối cùng những mối quan hệ này—người dùng, hay công ty và các bên trung gian khác? Nếu bạn từng lo ngại về việc chọn lọc và kiểm duyệt nội dung trên mạng xã hội trong thập kỷ qua, vấn đề này sẽ trở nên phức tạp và cá nhân hóa hơn gấp bội trong tương lai.

Ý tưởng cho rằng "blockchain và các nền tảng lưu trữ chống kiểm duyệt khác có thể là con đường tốt nhất để xây dựng trí tuệ nhân tạo không bị kiểm duyệt và người dùng có thể điều khiển" đã được thảo luận kỹ lưỡng trước đây. Mặc dù người dùng có thể chạy các mô hình cục bộ và mua GPU, nhưng điều này quá tốn kém hoặc quá khó khăn về mặt kỹ thuật đối với hầu hết mọi người.

Mặc dù việc ứng dụng rộng rãi các đối tác AI vẫn còn khá xa vời, nhưng các công nghệ liên quan đang phát triển nhanh chóng: chatbot dựa trên văn bản đã rất tự nhiên và chân thực; hình đại diện ảo trực quan liên tục được cải thiện; và hiệu suất blockchain tiếp tục được nâng cao. Để biến "các đối tác AI không thể kiểm duyệt" trở nên thực sự hữu dụng, chúng ta cần dựa vào trải nghiệm người dùng (UX) tốt hơn cho các ứng dụng mã hóa. May mắn thay, các ví như Phantom đã đơn giản hóa tương tác blockchain, trong khi ví nhúng, Passkey và các lớp trừu tượng tài khoản cho phép người dùng dễ dàng tự quản lý mà không cần phải giữ cụm từ ghi nhớ của riêng mình. Đồng thời, các hệ thống điện toán phi tập trung, thông lượng cao dựa trên bộ xử lý phụ ZK lạc quan sẽ cho phép chúng ta xây dựng các mối quan hệ lâu dài, có ý nghĩa và bền vững với các đối tác kỹ thuật số.

Trong tương lai gần, trọng tâm của các cuộc thảo luận công khai sẽ chuyển từ "khi nào những người bạn kỹ thuật số thực tế và hình đại diện ảo sẽ xuất hiện" sang "ai sẽ điều khiển chúng và chúng sẽ được điều khiển như thế nào".

Liên kết gốc