В последние месяцы тема Crypto x AI (пересечение крипты и ИИ) или Crypto + AI (криптовая инфраструктура, усиленная ИИ) была в центре внимания. Многие люди в сообществе блокчейна взволнованы этим, некоторые скептически настроены или еще не убеждены, а некоторые занимаются разработкой. Живые проекты в области пересечения блокчейна и ИИ претерпели пересмотр, и появилось множество новых проектов.

За последний год я занимался исследованиями в этой области, в частности, исследовал искусственных интеллектов, работающих на блокчейн-инфраструктуре. У нас есть исследовательская группа вместе с некоторыми коллегами из Ethereum Foundation, Flashbots и DeepMind, среди прочих. Мы продолжаем расширять границы прикладных исследований, чтобы понять и протестировать, какие типы приложений искусственного интеллекта лучше всего подходят для блокчейнов, и какую новую инфраструктуру нам нужно для их поддержки.

В этом посте я продемонстрирую, что интеграция блокчейн-инфраструктуры и искусственных интеллектуальных агентов желательна и приведет к возникновению Интернета агентов:

Обновление текущей парадигмы взаимосвязи, дополненное стимулами и современной криптографией, которое позволит нам получить выгоду от экономики, управляемой искусственным интеллектом с беспрецедентным уровнем безопасности, эффективности и потенциала для совместной работы.

Затем я обсужу путь к достижению этой цели. Я сосредоточусь на краткосрочных случаях использования и приложениях, некоторые из которых уже проектируются и разрабатываются. Я обсужу их ограничения и потенциальные улучшения, а также исследования, необходимые в области искусственного интеллекта и блокчейна для разблокировки новых случаев использования в среднесрочной перспективе.

Блокчейны как фонд для Интернета агентов

Давайте начнем с того, что стиль этого аргумента будет спекулятивным, но практичным. Блокчейн и искусственный интеллект - две технологии, которые продвигались наиболее быстрыми темпами за последние десять лет. Обе оказывают далеко идущее влияние на структуру интернета и человеческое общество в целом. Таким образом, чтобы нарисовать значимое видение того, как эти технологии будут развиваться и взаимодействовать, требуется некоторая спекуляция. Однако, даже еслизаконы масштабированияЯсно указывает на направление быстрого улучшения, я буду держаться подальше от долгосрочных спекуляций об AGI. (Несмотря на недавний ажиотаж, я считаю, что автономные самоулучшающиеся AGI относительно далеки в будущем, и пока неясно, в какой форме они будут существовать.)

Я сосредоточусь на краткосрочном и среднесрочном будущем, в котором искусственный интеллект принимает форму человеческих помощников и агентов. В этой форме ИИ являются инструментами, обслуживающими людей, облегчая выполнение человеческих действий или выполняя новые действия во благо людей.

Рисунок 1. Слева: концептуальная временная шкала эволюции искусственного интеллекта с увеличением производительности. Справа: блок-схема деятельности для людей и различных форм искусственного интеллекта.

Помощники существуют уже несколько десятилетий в различных формах, в то время как последние достижения в области LLMs говорят о том, что новое поколение искусственного интеллекта будет гораздо более способным и быстро улучшающимся, чем раньше. Вот рабочее определение того, что я имею в видуAI агент:

Программа компьютера, взаимодействующая с внешним миром. Она воспринимает окружающую среду с помощью датчиков (входные данные), автономно обрабатывает данные (прогнозирование и планирование) и предпринимает действия для достижения целей (действие).

Агенты могут быть подвергнуты ограничениям и также могут учиться от окружающей среды. Сегодня агенты обычно специализируются на определенном типе ввода и определенном типе действий. Например, чат-боты, такие как ChatGPT, получают на вход текстовую подсказку, могут использовать некоторые инструменты для создания ответов и отвечают текстовым выводом. Торговый бот, с другой стороны, получает на вход прошлые рыночные состояния, предсказывает будущие рыночные состояния и оптимальные действия, и совершает сделку. Агенты могут быть разных типов (например, чат-бот - это LLM, в то время как трейдербот - небольшой агент RL) и они также могутсоставить, чтобы выполнить задачу. В будущем мы можем обнаружить общую архитектуру, которая может быть обучена обрабатывать большинство случаев использования.

Блокчейны обладают уникальными и желанными особенностями

Публичные блокчейны имеют уникальный набор особенностей, которые делают их очень хорошей инфраструктурой для общения и взаимодействия искусственных интеллектуальных агентов. Позже мы утверждаем, что они являются лучшей инфраструктурой для поддержки агентного ИИ, но сначала вот особенности на высоком уровне.

Децентрализация: хорошо разработанные протоколы блокчейн децентрализованы. Более того, децентрализация является частью этоса сообществ, которые изначально их создали и улучшили. Она встроена в протоколы и обеспечивается с помощью управления.

Мотивация: хорошо спроектированные блокчейны имеют звучные механизмы стимулирования, которые обеспечивают экономическую безопасность с помощью собственного актива (например, ETH в случае Ethereum). Кроме того, программируемые смарт-контракты позволяют создавать приложения, которые могут (1) использовать собственный актив, (2) выпускать новые цифровые активы с необходимыми свойствами и (3) определять собственный собственный актив и механизмы стимулирования для их участников.

Открытость и Композиционность: блокчейн-платформы открыты для доступа пользователей, а также разработчиков приложений. Кроме того, приложения, основанные на смарт-контрактах, развернутых на блокчейнах, наследуют те же свойства открытости и безупречной композиционности.

Криптографические гарантии: блокчейны используют современную криптографию для обеспечения уникального уровня безопасности, проверяемости и программной конфиденциальности. В результате они являются минимизированными в доверии и гораздо безопаснее, чем устаревшие системы. Обратите внимание, что хакерские атаки на блокчейн происходят из ошибок в смарт-контрактах, которые неизбежны на ранних этапах технологии. По мере зрелости стек становится более надежным и безопасным, в то время как традиционные системы, основанные на человеческом доверии, не обладают этим свойством.

Мы можем противопоставить это легаси-интернету, который имеет только децентрализацию. Протоколы базового уровня, такие как TCP/IP или SMTP, открыты, но практически все приложения, построенные поверх них, являются собственностью. Это делает интернет плохо компонуемым, свойство, которое, на наш взгляд, является ключевым при проектировании протоколов для взаимодействия агентов. Более того, в интернете полностью отсутствуют стимулы и современная криптография на уровне протокола.

Далее мы представляем идеальную модель экономики, в которой люди и агенты сотрудничают, и показываем, что для этого требуется полный набор функций, которые предлагают протоколы блокчейна.

Рисунок 2. Концептуальный рисунок устаревшего интернета (слева) и интернета агентов (справа) согласно ChatGPT.

Преимущества блокчейнов для искусственного интеллекта

Через несколько лет. Представьте, что мы находимся на том этапе, когда искусственные интеллектуальные агенты могут выполнять широкий спектр человеческих действий и обладают достаточными способностями к принятию решений и планированию. Они также могут выполнять задачи автономно, возможно, сотрудничая с другими агентами. Агенты широко развернуты в обществе и осуществляют деятельность, которая потенциально имеет высокую ценность для людей, как социальную, так и финансовую.

Вот несколько свойств/желаемых характеристик, которыми мы бы хотели, чтобы обладали эти агентные ИИ-системы и их взаимодействие с людьми, и как блокчейны их обеспечивают.

Требования к агентской системе

• Выравнивание: некоторые аспекты выравнивания агента, такие как обучение ценностям, интерпретируемость и управляемость, зависят от процессов проектирования и обучения ИИ, которые в основном не используют блокчейн непосредственно. Однако открытость и комбинируемость блокчейн-приложений могут предложить уникальные возможности в том, чтобы сделать активность агента понятной, автоматически мониторимой и приписываемой, что является ключевым для распределения стимулов и выравнивания агентных систем.
• Безопасность: блокчейны разработаны для обеспечения надежности и безопасности с минимальными доверительными предположениями в адверсальных средах, где ставится на кону много ценности. Агенты, взаимодействующие через приложения смарт-контрактов, наследуют эти сильные свойства. Более того, прогресс в современной криптографии, такой как доказательства с нулевым разглашением, усиливают приложения смарт-контрактов. Например, приложения могут требовать доказательств чувствительных вычислений, в то время как вес агента и входные данные могут оставаться в тайне. Доверенные смарт-контракты также являются идеальным инструментом для ограничения пространства действий агентов и установления стандартных и условных разрешений.
• Открытие: открытость среды между приложениями позволяет гораздо шире маршрутизировать запросы, зависящие от состояния приложения, а также от прошлой производительности агентов, которую можно полностью наблюдать. Легко представить, что агенты надежно накапливают репутацию на основе своей истории действий, которую затем можно программно использовать для ранжирования и поиска лучших агентов для данной задачи.
• Эффективность: блокчейн-инфраструктура повышает автономию агентов, позволяя им принимать последствия решений, включая платежи, без прямого вмешательства человека и по низкой стоимости.

Человеческие желания

• Контроль и программируемая конфиденциальность: блокчейны позволяют людям владеть и контролировать своих агентов напрямую, без посредников. Личные данные могут быть конфиденциальными, и доступ к ним может быть условно ограничен с использованием криптографических гаджетов, от полностью конфиденциальных вычислений (TEE/FHE) до программируемого распределения выбранных свойств с помощью zk-доказательств.
• Собственность и справедливость: люди могут создавать протоколы для коллективного владения и управления агентами. Награды за работу агентов могут быть программно распределены буквально до самой маленькой доли цента. Справедливость можно измерять и улучшать с помощью обновлений протоколов и демократического управления. Инфраструктура блокчейна в сочетании с современными решениями в области идентификации, которые в настоящее время разрабатываются, также могут поддерживать и автоматизировать амбициозные программы распределения, такие как Универсальный базовый доход (или UBI), что является важным долгосрочным применением.

Краткое замечание о цепочке поставок искусственного интеллекта

Важно отметить, что помимо коммуникации и взаимодействия, инфраструктура блокчейн может принести пользу всей цепочке поставок производства модели (сбор данных, курирование данных, обучение, настройка). В настоящее время разрабатывается ряд приложений, включая несколько протоколов сбора данных ирынки вычислений. Они являются важной частью децентрализованного стека искусственного интеллекта, но мы не будем обсуждать их здесь.

Figure 3. AI цепочка поставок (белый) и Интернет агентов (зеленый).

Глобальное регулирование и управление

Блокчейны предлагают универсальные протоколы, где можно убедительно соблюдать широкий спектр правил и проверок. Это, по моему мнению, уникальная возможность для глобального регулирования рынков и приложений искусственного интеллекта, которые можно легко проверить на соответствие и проаудитировать. Прозрачность протоколов также позволяет очень легко выявлять отклонения в реальном времени и внедрять корректирующие меры, что невозможно в устаревших системах.

Риски и затраты на блокчейн-инфраструктуру

Открытость не всегда желательна при обучении искусственного интеллекта, принимающего чувствительные и важные решения. Например, развертывание открытой модели весов, принимающей решения по страхованию, может выявить уязвимости модели и увеличить вероятность эксплуатации/атак.

Один из способов обойти это может быть использование современной криптографии для сохранения частных агентов, но их действия будут публичными. Однако,атаки черного ящика на адверсивное машинное обучениевозможны, и в целом криптографические схемы для безопасных, но проверяемых вычислений машинного обучения дорого стоят внедрения, что добавляет накладные расходы к уже дорогому процессу обучения. Это одна из самых важных областей исследований на пересечении безопасности ИИ и блокчейнов. Нам нужно сделать это технически и экономически целесообразным на практике. Одним из недавних инноваций являются оптимистичные доказательства для вычислений МО, о которых я обсуждаю ниже.

Еще один риск, которыйбыло обсужденоэто оракулы на основе LLM снижают планку для развертывания, которые могут правильно назначать стимулы к физическим, потенциально вредным, действиям в реальном мире. Это до сих пор невозможно сегодня, но больше исследований следует сосредоточить на том, как обеспечить положительные случаи использования и как обнаружить и предотвратить вредное поведение.

Системы на основе блокчейна могут расти, чтобы удовлетворить спрос

Одним из вопросов, который часто беспокоит людей, не знакомых с текущим состоянием блокчейн-систем, является готовность они перенести нагрузку, которая возникнет с увеличением активности пользователей.

Это было фокусом исследований и разработок в области блокчейна по крайней мере за последние пять лет, и сегодня мы находимся в переломный момент, когда на рынок поступает множество решений, значительно увеличивающих масштабируемость. Например, Ethereum со своими блокчейнами второго уровня, которые наследуют полную экономическую безопасность, и масштабируемыми решениями доступности данных вскоре смогут обрабатывать десятки тысяч транзакций в секунду (TPS). На рынок выходят новые цепи, использующие параллелизацию для обработки сотен тысяч транзакций в секунду. Общие решения по упорядочиванию и безопасные мосты позволят приложениям, развернутым в различных доменах, взаимодействовать безопасно и эффективно. Продвижения в агрегировании доказательств нулевого знания сделают транзакции еще более дешевыми, а также позволят создавать новый тип вычислений вне цепи и гибридных систем, способных делать более эффективные компромиссы в области безопасности.

Со всеми этими инновациями инфраструктуры, которые станут реальностью в ближайшие годы, нет сомнения в том, что зрелая экосистема блокчейна сможет поддерживать очень высокую пропускную способность – от десятков тысяч транзакций в секунду сегодня до миллионов транзакций в секунду за крошечную долю цента за транзакцию.

Путь к Интернету агентов

Фигура выше - это сокровищная карта, представляющая три основных шага на пути к Интернету агентов.

Давайте пройдемся по ним по порядку.

Расширение текущих децентрализованных приложений

Первый шаг - это расширение текущих приложений блокчейна с помощью искусственного интеллекта. ИИ уже используется в децентрализованной финансовой сфере (DeFi), которая является категорией приложений с наибольшим уровнем принятия на сегодняшний день. Это принимает форму специализированных моделей, которые постоянно мониторят состояние рынка для выполнения определенных действий. Например: торговые боты, ликвидационные боты, маршрутизационные боты, статистические арбитражные боты и, в общем, боты, выполняющие стратегии, направленные наизвлечение прибыли(также известный как MEV) от потока пользовательских транзакций.

С ростом блокчейн-экономики на основе текущих основ DeFi естественно начать с этого момента и обсудить возможности использования искусственного интеллекта.

Децентрализованное финансирование Увеличение

Протоколы блокчейна в настоящее время автоматизированы, но интерфейс с ними является очень ручным, иногда неуклюжим и часто неэффективным. ИИ имеет потенциал стать новым интерфейсом, который соединяет людей с ончейн-рынками с посредничеством умных агентов. Существуют конкретные возможности для улучшения текущих протоколов по крайней мере в трех областях.

• Сопоставление намерений пользователей: пользователи взаимодействуют с агентом ИИ, чтобы сообщить, иногда сконструировать/уточнить свое намерение, и ИИ сопоставляет его с последовательностью действий в цепочке, которые пользователь делегирует ему. Намерение принимает форму цели и ряда ограничений, а действие может быть одной транзакцией или структурированным планом, выполняемым в течение более длительного периода времени. Один простой пример намерения:

  • “Я хочу X единиц токена Y по цене не выше $Z”, или
  • “Я хочу инвестировать $Z в месяц в течение следующих шести месяцев в проекты Ethereum Layer 2”, или
  • “Я хочу заново разместить мои $ETH с EigenLayer и делегировать их AVSs, с APR не менее X% и уровнем риска не более Y%”.

• В то время как для первого требуется всего лишь пара транзакций, другие примеры требуют разработки плана, выполнения плана с несколькими транзакциями в течение планируемого периода, использования нескольких источников цен, прогностических моделей риска и доходности, а также контекстуальной информации.

• Планирование действий и маршрутизация: инфраструктура для отправки транзакций в блокчейне Ethereum становится более зрелой и сложной. Теперь существуют разные маршруты, оптимизирующие различные желаемые цели: безопасность, скорость, ценностно-эффективность, конфиденциальность. Существует даже протокол, направленный насделать более простым развертывание новых маршрутов. Аналогично тому, что делают агрегаторы DEX сегодня с отдельными свопами, можно разработать более продвинутые алгоритмы маршрутизации, которые также учитывают более широкий контекст цепочки поставок транзакций для различных приложений. Особенно при планировании стратегии на более длительный срок от имени пользователя или приложения уровня 2, которое покупает услуги у протокола уровня 1, пространство действий довольно велико и расширяется с развертыванием новых механизмов. Например, оптимальный план для оптимизации портфеля пользователя может заключаться в частичном переразмещении их средств на более дешевом уровне 2 и осуществлении инвестиций там. \

• Общие фонды и активные пулы: создание и управление фондами, в которых множество людей объединяют ресурсы, соглашаются на цели, а затем делегируют выполнение агентам ИИ. Это требует как аспектов соответствия намерений, так и планирования действий, а также механизмов совместного владения, которые могут предложить уникальные возможности блокчейн. Например, современная версия агента по сбору цифрового искусства потребует всех этих возможностей, а также использования гораздо более богатого контекста, доступного последнему поколению LLMs, как для синтеза предпочтений сообщества, так и для определения активов, соответствующих им.

Во всех этих случаях у нас есть основной человек или сообщество, которые передают высокооцененные ончейн-действия некоторым агентам, которые работают оффчейн. Поэтому существует большая потребность в гарантиях вывода. Это можно достичь двумя способами:

• Запустите сеть агентов вне цепи собственных предположений о безопасности. Например, используяэкономическая безопасность от активов на якорной цепиилиЭкономическая безопасность ETH через повторное ставкиилизапуск L1сспециально разработанные стимулы.
• Разработать протокол оркестрации агентов с использованием смарт-контрактов на цепи, требующих доказательства вывода для действительности действия. Это можно достичь с помощьюzkML(zk-proofs) илиopML(оптимистические доказательства). Обе области развиваются быстро, но opML - очень интересное решение, которое позволяет экономически обеспечить выполнение больших LLM, что сегодня невозможно или чрезвычайно дорого с криптографически надежными zk-доказательствами.

Сервисы искусственного интеллекта для протоколов

Связанная категория - это увеличение инфраструктуры протокола, в отличие от розничных приложений, с автономными агентами. Здесь большинство приложений аналогичны продуктам на основе агентов, которые создаются для традиционных бизнес-услуг, но эти агенты могут использовать открытость, живучесть и изобилие данных блокчейнов.

Примеры - это агенты какаудиторы/тестеры безопасностидля умных контрактов, аналитических агентов иавтоматизированные услуги казначейства и управления рисками. Различные варианты этого типа услуг предлагаются компаниями, сосредоточенными на Web3, но прогрессы в автономии агентов и доказательствах вывода теперь предоставляют возможность децентрализации иудалите доверие от ключевых служб до операций протокола.

Новая область применения - это курация контента. С появлением децентрализованных социальных медиа, таких как Farcaster и Lens, появляются новые возможности для автоматизированной/посреднической курации агентов. Однако для этого необходимо создание новых механизмов для координации сотрудничества агентов, о которых мы сейчас расскажем.

Создание новых механизмов для услуг агентов

Мы можем использовать суперсилу блокчейна в создании надежных устройств обязательств для реализации новых приложений и новых рыночных механизмов, которые напрямую используют агентов пользователей. Именно здесь мы начнем наблюдать мощь координации многих агентов для предоставления новых услуг. Мы обсуждали эту тему вдоль и поперек.наша недавняя статья, здесь я хочу сосредоточиться на нескольких конкретных применениях.

Искусственный интеллект рынки прогнозирования

Самое захватывающее и конкретное применение в ближайшей перспективе - это рынки прогнозирования искусственного интеллекта. DeFi разблокировал возможность торговать долгими активами на блокчейне, такими как токены утилиты малых протоколов, которые нельзя торговать на традиционных рынках из-за высоких затрат на обслуживание инфраструктуры для их поддержки. Рынки прогнозирования искусственного интеллекта имеют потенциал сделать то же самое сгипер-длинный хвостактивы. Результаты самых малых событий, которые волнуют людей, могут быть токенизированы и торговаться. Для работы этих рынков им нужно:

• Эффективное обнаружение цен: включая значимую ликвидность и значительный объем торгов для агрегации информации.
• Достоверное решение рынка:рынки должны быть разрешены надежно и эффективно.

AIs могут автоматизировать эти операции, имеяспециализированные трейдеры обращаются к LLM, чтобы получить оценки вероятности событий и затем делать ставки, как показано в недавнемкрупномасштабное соревнование. Также было предложено, чтопротоколы многократных споров могут быть использованы для автоматизации разрешения рыночных конфликтовс LLM в начальных раундах и привлекать людей только в случаях, которые эскалируются до более поздних раундов.

Как только эти рынки заработают, они станут новым примитивом для оценки малых неопределенностей в полностью автономном режиме, без необходимости полагаться на центральный орган, который может быть подвержен угрозам безопасности или предвзятости. На их основе можно создавать различные виды приложений: микрострахование, финансовые продукты, модерация контента в децентрализованных социальных медиа, фильтрация спама и т. д.

Надежная и эффективная маршрутизация к специализированным моделям

Сегодня большинство взаимодействий между людьми и искусственным интеллектом ограничено собственными средами с общими моделями, либо закрытыми моделями "фронтового" (тяжелыми моделями), либо открытыми моделями весов (легкими моделями). Однако ранний успехМагазин GPT, и изаналогичные агрегаторы, указывает на мир, где вышеупомянутый способ взаимодействия - лишь вход в огромное предложение GPT с агентными способностями и специализированными навыками (то есть, мы вскоре перейдем от объяснения правил покера к игре в покер, от планирования маршрутов поездок к бронированию полных поездок).

В этом мире существует явная необходимость в эффективной маршрутизации сеансов пользователей к лучшей специализированной модели, которая может удовлетворить их намерения наилучшим образом. Когда агенты совершают транзакции от имени пользователя, значительная ценность может быть извлечена из обслуживания пользователей. Существуют стимулы для извлечения ценности как с стороны маршрутизатора/посредника (извлечение арендной платы), так и с стороны конечной модели (неправильное сообщение о результатах/производительности для получения большего потока). Поэтому существует явная необходимость в надежных механизмах маршрутизации и рынках, где поставщики услуг будут конкурировать, чтобы удовлетворить предпочтения пользователей. Это перспективная область применения, о которой я очень волнуюсь.

Строительные блоки для новых рынков

Поскольку на блокчейне развертываются и накапливаются данные о все большем количестве агентов с специализированными навыками, становятся доступны строительные блоки для развития более мощной инфраструктуры. Например, протоколы поиска агентов, включающие репутацию на основе прошлых результатов и ранжирование агентов, автоматическая ставка на микросервисы на основе прогнозируемых результатов и многое другое.

Это итеративный процесс, который займет годы для полной реализации, с новыми итерациями этой инфраструктуры коммуникации, репутации и обмена, развивающимися с каждой новой волной создания протоколов обслуживания агентов. Конечная цель - это наиболее эффективная система цифровых координационных механизмов, крайне дешевая и свободная от аренды, которая будет являться основой все более значительной части мировой экономики. В конечном итоге, по мере увеличения возможностей агентов и автоматизации все большего числа реальных активностей, мы можем ожидать, что большинство экономических обменов в обществе будет осуществляться на этой инфраструктуре.

Масштабирование совместной собственности и управления

Решение проблем совместной собственности, равного распределения стоимости и управления производственными системами интеллектуальных агентов станет первостепенной задачей, как только они будут масштабированы. Блокчейны предлагают основу для реализации этих решений. Сегодня мы находимся на ранней стадии экспериментов, но появляются интересные модели. На двух крайностях у нас есть:

• Прямая собственность и минимизация управления: тЭто модель, в которой управление протоколом минимизировано, аналогично Bitcoin. Протокол минимален и относительно закреплен. Механизмы владения активами/ресурсами агентов просты, активы агентов принадлежат непосредственно их создателям и накапливают стоимость пропорционально их использованию. Существует собственный сетевой токен, который служит просто в качестве полезности, оплачивая услуги, и как ценный капитальный актив для вознаграждения вклада.
• Совместная собственность и управление DAO:на другом краю есть более богатые протоколы, которые больше напоминают приложения, которые мы видим поверх Ethereum сегодня. Существует богатая спецификация протокола с параметрами, которые могут быть изменены с помощью явных процессов управления. Местный токен может быть использован в управлении и имеет более богатые инцентивные механизмы, которые обеспечивают совместное владение различными компонентами системы.

Первое похоже на то, что сейчас экспериментируют сМорфейи второйПривет, две ранние попытки создания экономики автономных агентов. Мы все еще находимся на раннем этапе развития этих новых типов протоколов, основанных на агентах, и вероятно, появятся новые приложения и новые возможности, которые, скорее всего, изменят способ, которым разрабатываются стимулы и модели владения. Это всего лишь два очень разных примера, показывающих, что у протокольных дизайнеров есть широкий спектр решений в распоряжении. Наконец, стоит отметить, что помимо экономик агентов, аналогичные проблемы присутствуют на других уровнях стека искусственного интеллекта, и аналогичные решения могут быть использованы для стимулирования обучения искусственного интеллекта, данных и инфраструктурных услуг.

Заявление:

1. Эта статья взята из [GateПонятие], оригинальное название "Интернет агентов", авторские права принадлежат оригинальному автору [Давиде Крапис], если у вас есть возражения против воспроизведения, пожалуйста, свяжитесь Команда Gate Learnи команда разберется с этим как можно быстрее в соответствии с соответствующими процедурами.

2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются исключительно мнением автора и не являются инвестиционными советами.

3. Статьи на других языках переводятся командой Gate Learn и не могут быть воспроизведены, распространены или использованы в качестве перевода без ссылки на Gate.io.