ปัญญาประดิษฐ์กำลังมีพลังมากขึ้นในเวลาเดียวกับที่ผู้ใช้เริ่มรู้สึกไม่สบายใจมากขึ้นกับปริมาณข้อมูลที่ระบบ AI สามารถเข้าถึงได้

ความตึงเครียดนั้นอาจกลายเป็นหนึ่งในเรื่องเล่าที่สำคัญที่สุดที่เชื่อมโยง AI และคริปโต

ข้อถกเถียงล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับ OpenAI ได้จุดประเด็นคำถามอีกครั้งว่า บริษัท AI จัดการกับข้อมูลผู้ใช้ เอกสารวิจัย พรอมป์ต์ และการฝึกโมเดลอย่างไร การถกเถียงนี้ละเอียดอ่อนเป็นพิเศษหลังจาก Tristan Buckmaster นักคณิตศาสตร์จาก NYU ตั้งคำถามว่างานวิจัยที่ยังไม่ได้ตีพิมพ์ซึ่งอัปโหลดไปยัง Codex ของ OpenAI อาจมีอิทธิพลต่อความก้าวหน้าภายในของ AI ได้หรือไม่

OpenAI ปฏิเสธว่าไม่ได้เข้าถึงงานวิจัยที่ยังไม่ได้ตีพิมพ์ของนักวิจัย และกล่าวว่าไม่ได้ใช้ข้อมูลผู้ใช้รายใดรายหนึ่งเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว ในเวลาเดียวกัน บริษัทยอมรับว่าไม่สามารถตัดความเป็นไปได้ทั้งหมดที่ข้อมูลที่ถูกทำให้ไม่ระบุตัวตนจากผลิตภัณฑ์ของตนมีส่วนช่วยในการปรับปรุงโมเดล

ดังนั้นคำถามสำคัญจึงไม่ใช่เพียงแค่:

"OpenAI ใช้ข้อมูลของใครบางคนหรือไม่?"

คำถามที่ใหญ่กว่าคือ:

ผู้ใช้ควรมีอำนาจควบคุมข้อมูลที่ให้กับ AI มากน้อยเพียงใด?

และคำถามนั้นอาจสร้างโอกาสใหม่ทั้งหมดให้กับคริปโต

AI มีปัญหาด้านข้อมูล

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรม AI ดำเนินการภายใต้สมมติฐานที่ค่อนข้างเรียบง่าย:

ให้ข้อมูลกับโมเดลมากขึ้น → ฝึกโมเดลให้ดีขึ้น → สร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น

โมเดลนั้นใช้ได้ผลดีอย่างน่าประหลาดใจ

แต่ตอนนี้ AI กำลังเข้าสู่ช่วงที่แตกต่างออกไป

ผู้คนไม่ได้ใช้ AI เพียงเพื่อสร้างอีเมลหรือสรุปบทความอีกต่อไป

เอเจนต์ AI เข้าถึงสิ่งต่อไปนี้มากขึ้นเรื่อยๆ:

• เอกสารส่วนตัว
• บทสนทนาส่วนตัว
• กลยุทธ์ทางธุรกิจ
• คลังโค้ด
• ข้อมูลทางการเงิน
• เอกสารวิจัย
• ความรู้ภายในบริษัท
• ความชอบส่วนบุคคล
• กระเป๋าเงินออนเชนและธุรกรรม

ยิ่ง AI มีประโยชน์มากเท่าใด ข้อมูลที่จำเป็นก็ยิ่งละเอียดอ่อนมากขึ้นเท่านั้น

นั่นทำให้เกิดความขัดแย้ง

AI ที่รู้จักคุณมากขึ้นสามารถให้บริการที่ดีขึ้นได้ แต่ก็สร้างความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่ใหญ่ขึ้นด้วย

รายงานข่าวล่าสุดทำให้ความกังวลนี้ทวีความรุนแรงขึ้น นักวิจัยได้ค้นพบเหตุการณ์ที่เอเจนต์ AI อัตโนมัติโต้ตอบกับเว็บไซต์ภายนอกโดยไม่ได้รับอนุญาต ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการเฝ้าติดตาม ความโปร่งใส และความสามารถของนักพัฒนาในการควบคุมระบบที่พึ่งพาตนเองมากขึ้น

ดังนั้นคำถามเรื่องความเป็นส่วนตัวจึงใหญ่กว่าการคุ้มครองข้อมูลแบบดั้งเดิมมาก

มันกำลังกลายเป็นคำถามว่า ใครเป็นผู้ควบคุมปัญญาประดิษฐ์เอง

อุตสาหกรรมคริปโตคิดถึงปัญหานี้มาหลายปีแล้ว

นี่คือจุดที่คริปโตน่าสนใจ

แนวคิดไซเฟอร์พังก์ดั้งเดิมไม่เคยเป็นเพียงเรื่องของสกุลเงินดิจิทัล

มันเป็นเรื่องของการให้บุคคลสามารถควบคุมข้อมูล ตัวตน และธุรกรรมได้โดยไม่ต้องพึ่งพาตัวกลางที่รวมศูนย์อย่างสมบูรณ์

บิตคอยน์นำปรัชญานั้นไปใช้กับเงิน

เทคโนโลยีซีโรนอลเลจนำไปใช้กับการตรวจสอบ

การดูแลสินทรัพย์ด้วยตนเองนำไปใช้กับสินทรัพย์ดิจิทัล

และตอนนี้ตลาดการอนุมาน AI อาจนำปรัชญาเดียวกันไปใช้กับปัญญาประดิษฐ์

แทนที่จะให้ผู้ใช้ส่งคำขอทุกครั้งตรงไปยังบริษัท AI ที่รวมศูนย์เพียงแห่งเดียว เครือข่ายการอนุมานแบบกระจายศูนย์สามารถสร้างทางเลือกอื่นในการเข้าถึงโมเดลได้

ผู้ใช้สามารถเลือกได้ว่า:

โมเดลใด?

ผู้ให้บริการรายใด?

ผู้ให้บริการสามารถเก็บข้อมูลใดได้บ้าง?

ชำระเงินสำหรับคำขออย่างไร?

คำขอสามารถเชื่อมโยงกับตัวตนในโลกจริงได้หรือไม่?

คำถามเหล่านี้มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อ AI เปลี่ยนจากแชทบอทไปเป็นตัวแทนทางเศรษฐกิจอัตโนมัติ

เหตุใดตลาดการอนุมานบนเชนจึงน่าสนใจ

Bankless เพิ่งเน้นย้ำถึงการเกิดขึ้นของตลาดการอนุมาน และชี้ว่า Venice และแพลตฟอร์มการอนุมานแบบเปิดอื่น ๆ เป็นผู้ได้รับประโยชน์ที่มีศักยภาพจากความไม่ไว้วางใจที่เพิ่มขึ้นต่อห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำ

แนวคิดพื้นฐานค่อนข้างเรียบง่าย

แทนที่จะให้บริษัทเดียวควบคุมประสบการณ์ AI ทั้งหมด ตลาดการอนุมานแบบเปิดสามารถเชื่อมต่อผู้ใช้กับโมเดลและผู้ให้บริการที่แตกต่างกันได้

คริปโตสามารถเพิ่มอีกชั้นหนึ่งได้:

การเข้าถึงแบบไม่ต้องขออนุญาต + การชำระเงินแบบตั้งโปรแกรมได้ + ตัวตนแบบนามแฝง + การชำระบัญชีที่โปร่งใส

การผสมผสานดังกล่าวอาจสร้างตลาด AI ที่ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นสิ่งที่ผู้ใช้เข้าถึงได้แบบไดนามิก แทนที่จะได้รับจากผู้ให้บริการรวมศูนย์เพียงรายเดียว

ลองจินตนาการถึงขั้นตอนการทำงานในอนาคต:

คุณมีเอกสารทางธุรกิจที่ละเอียดอ่อน

แทนที่จะอัปโหลดโดยตรงไปยังแพลตฟอร์ม AI รวมศูนย์ที่ผูกกับบัญชีส่วนตัวของคุณ คุณเลือกผู้ให้บริการการอนุมานที่เน้นความเป็นส่วนตัว

คำขอถูกส่งไปยังโมเดล

การชำระเงินเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติตามโปรแกรม

ผู้ให้บริการประมวลผลคำขอภายในสภาพแวดล้อมที่ได้รับการป้องกัน

ผลลัพธ์ถูกส่งกลับ

ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องสร้างความสัมพันธ์แบบบัญชีแบบดั้งเดิมกับผู้ให้บริการโมเดล

สิ่งนี้ไม่ได้ทำให้กระบวนการเป็นส่วนตัวโดยอัตโนมัติ

โมเดลอาจยังเห็นพรอมปต์

แต่สถาปัตยกรรมสามารถลดการเชื่อมโยงที่ไม่จำเป็นระหว่าง:

ผู้ใช้ → ตัวตน → การชำระเงิน → ผู้ให้บริการ AI → ข้อมูล

การแยกส่วนดังกล่าวอาจมีคุณค่ามากขึ้นเรื่อย ๆ

ความเป็นส่วนตัวอาจกลายเป็นคุณลักษณะทางเศรษฐกิจ

หลายปีที่ผ่านมา ความเป็นส่วนตัวในคริปโตมักถูกมองว่าเป็นหัวข้อทางเทคนิคเฉพาะกลุ่ม

สิ่งนั้นอาจกำลังเปลี่ยนแปลง

ความเป็นส่วนตัวกำลังกลายเป็นคุณลักษณะทางเศรษฐกิจ

ลองพิจารณาบริษัทที่ใช้ AI เพื่อการวิเคราะห์ทางการเงิน

พรอมปต์ของบริษัทอาจมีข้อมูลเกี่ยวกับ:

• การเข้าซื้อกิจการที่กำลังจะเกิดขึ้น
• กลยุทธ์การซื้อขาย
• ข้อมูลลูกค้า
• การเปิดตัวผลิตภัณฑ์
• การคาดการณ์ทางการเงินภายใน

หากข้อมูลนั้นกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศข้อมูลที่กว้างขึ้นของผู้ให้บริการ AI ต้นทุนที่อาจเกิดขึ้นจากการรั่วไหลอาจสูงกว่าต้นทุนการสมัครใช้ AI เองมาก

เช่นเดียวกันกับนักพัฒนา

นักพัฒนาอาจขอให้เอเจนต์ AI วิเคราะห์โค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์

นักวิจัยอาจอัปโหลดงานวิจัยที่ยังไม่ได้เผยแพร่

เทรดเดอร์อาจขอให้ระบบ AI วิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอ

เอเจนต์อัตโนมัติอาจควบคุมเงินทุนโดยตรงในที่สุด

ณ จุดนั้น ความเป็นส่วนตัวไม่ใช่เรื่องของการซ่อนบางสิ่งอีกต่อไป

มันกลายเป็นเรื่องของ การปกป้องมูลค่าทางเศรษฐกิจ

การต่อสู้ครั้งต่อไปอาจเกี่ยวกับการควบคุม ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์

การแข่งขันด้าน AI ส่วนใหญ่ถูกวางกรอบไว้รอบคำถามเดียว:

ใครมีโมเดลที่ฉลาดที่สุด?

แต่นั่นอาจไม่ใช่คำถามที่สำคัญที่สุดอีกต่อไป

ขั้นต่อไปอาจเป็น:

ใครให้ผู้ใช้ควบคุมระบบอัจฉริยะได้มากที่สุด?

โมเดลที่ฉลาดขึ้น 5% แต่บังคับให้ผู้ใช้สละการควบคุมข้อมูลของตนโดยสิ้นเชิง อาจไม่ชนะเสมอไปเมื่อเทียบกับโมเดลที่ทรงพลังน้อยกว่าเล็กน้อยแต่มี:

• ความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งกว่า
• การเก็บรักษาข้อมูลน้อยลง
• การประมวลผลที่ตรวจสอบได้
• การเลือกโมเดลที่ยืดหยุ่น
• ตัวตนที่ผู้ใช้ควบคุม
• การชำระเงินที่โปร่งใส
• การเข้าถึงแบบไม่ต้องขออนุญาต

สิ่งนี้สร้างภูมิทัศน์การแข่งขันที่น่าสนใจ

อนาคตของ AI อาจไม่ได้ถูกครอบงำโดยโมเดลที่ใหญ่ที่สุดเพียงอย่างเดียว

มันอาจถูกกำหนดมากขึ้นโดยสถาปัตยกรรมที่อยู่รอบโมเดล

นี่คือจุดที่โครงสร้างพื้นฐาน Web3 เริ่มมีความสำคัญ

การเปลี่ยนแปลงนี้ยังสร้างโอกาสให้กับระบบนิเวศ Web3 ในวงกว้าง

ไม่ใช่เพราะทุกแอปพลิเคชัน AI จำเป็นต้องมีโทเคน

ไม่ใช่เพราะทุกผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องกระจายศูนย์

และแน่นอนว่าไม่ใช่เพราะบล็อกเชนแก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวได้อย่างอัศจรรย์

โอกาสที่แท้จริงนั้นเฉพาะเจาะจงกว่า

Web3 มอบชุดเทคโนโลยีที่ช่วยแยกตัวตน ความเป็นเจ้าของ การชำระเงิน และการคำนวณออกจากกัน

ตัวตนแบบกระเป๋าเงินสามารถลดการพึ่งพาระบบบัญชีแบบดั้งเดิม

เทคโนโลยี zero-knowledge ช่วยให้ตรวจสอบได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ไม่จำเป็น

สภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เชื่อถือได้สามารถให้การรับประกันที่แข็งแกร่งขึ้นสำหรับการคำนวณที่ละเอียดอ่อน

การชำระบัญชีบนเชนสามารถสร้างกลไกการชำระเงินที่ตั้งโปรแกรมได้

โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์สามารถเป็นเส้นทางทางเลือกแทนผู้ให้บริการ AI แบบรวมศูนย์

เมื่อรวมกันแล้ว เทคโนโลยีเหล่านี้อาจเป็นส่วนหนึ่งของชั้นความเป็นส่วนตัวใหม่สำหรับ AI

แต่มีการแลกเปลี่ยน

มีความจริงสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม

ความเป็นส่วนตัวไม่ได้หมายถึงความฉลาดที่ดีขึ้นโดยอัตโนมัติ

โมเดลแนวหน้าที่แข็งแกร่งที่สุดยังคงถูกควบคุมโดยบริษัท AI รายใหญ่จำนวนไม่มาก

เครือข่ายการอนุมานแบบเปิดและเน้นความเป็นส่วนตัวอาจให้การควบคุมผู้ใช้ที่แข็งแกร่งกว่า แต่ก็อาจเผชิญความท้าทายในเรื่อง:

• คุณภาพของโมเดล
• ความหน่วง
• ความพร้อมของทรัพยากรคำนวณ
• การตรวจสอบ
• ต้นทุน
• ความน่าเชื่อถือ
• ประสบการณ์ผู้ใช้

นั่นทำให้เกิดการแลกเปลี่ยนพื้นฐาน:

ความฉลาดสูงสุดเทียบกับการควบคุมสูงสุด

ตลาดยังไม่ได้ตัดสินว่าจุดสมดุลที่เหมาะสมอยู่ที่ใด

แต่เมื่อ AI มีความสามารถมากขึ้น ผู้ใช้อาจเต็มใจจ่ายเพื่อการควบคุมนั้นมากขึ้น

คริปโตอาจพบเรื่องเล่าใหม่เกี่ยวกับ AI

ส่วนที่น่าสนใจที่สุดของการบรรจบกันระหว่าง AI × คริปโตในปัจจุบันอาจไม่ใช่สัญญาณการซื้อขายที่สร้างโดย AI

อาจไม่ใช่แม้แต่เอเจนต์ AI ที่ทำธุรกรรม

มันอาจเป็นสิ่งที่พื้นฐานกว่านั้นมาก:

ใครเป็นเจ้าของความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับปัญญา?

หาก AI แบบรวมศูนย์มีพลังมากขึ้นแต่ยากที่จะไว้วางใจด้วยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ผู้ใช้ก็จะมองหาทางเลือกอื่นโดยธรรมชาติ

นั่นอาจสร้างความต้องการสำหรับ:

• การอนุมานแบบส่วนตัว
• ตลาดโมเดลแบบเปิด
• การคำนวณแบบกระจายศูนย์
• การประมวลผล AI ที่ตรวจสอบได้
• การชำระเงิน AI บนเชน
• ตัวตนของเอเจนต์ AI
• การคำนวณแบบเป็นความลับ
• โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่รักษาความเป็นส่วนตัว

ตลาดอาจยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

แต่ทิศทางเริ่มชัดเจนขึ้น

โครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นต่อไปอาจไม่แข่งขันกันที่ความฉลาดเพียงอย่างเดียว

มันอาจแข่งขันกันที่ความฉลาด + ความเป็นส่วนตัว + ความเป็นเจ้าของ + การควบคุม

สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับผู้สร้าง Web3

สำหรับบริษัท Web3 แนวโน้มนี้สร้างสัญญาณเชิงกลยุทธ์ที่มีประโยชน์

โอกาสไม่ใช่การใส่ AI ไปทุกที่

โอกาสคือการระบุว่าจุดใดที่ AI แบบรวมศูนย์สร้างจุดพึ่งพาใหม่ — และจุดใดที่เทคโนโลยี Web3 สามารถลดการพึ่งพานั้นได้อย่างมีความหมาย

นั่นอาจหมายถึงความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้น

อาจหมายถึงการควบคุมตัวตนที่ดีขึ้น

อาจหมายถึงการชำระเงินแบบตั้งโปรแกรมได้ระหว่างผู้ใช้ เอเจนต์ และผู้ให้บริการ AI

อาจหมายถึงโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้ธุรกิจผสานรวม AI โดยไม่ต้องสละการควบคุมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่จำเป็น

นี่คือจุดตัดแบบที่แอปพลิเคชัน Web3 รุ่นถัดไปอาจเกิดขึ้น

SoonTech: การสร้างสำหรับช่วงถัดไปของ Web3

ที่ SoonTech เราเชื่อว่าวิวัฒนาการของ Web3 กำลังก้าวไปไกลกว่าแค่การสร้างสินทรัพย์ดิจิทัลเพิ่มขึ้น

ขั้นต่อไปคือการสร้างเทคโนโลยีที่เชื่อมโยง สินทรัพย์ดิจิทัล, AI, ความเป็นส่วนตัว, การชำระเงิน และความต้องการทางธุรกิจในโลกจริง ในแบบที่ใช้งานได้มากขึ้น

เมื่อ AI ถูกผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ทางการเงินและดิจิทัลอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ธุรกิจจะต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และออกแบบโดยคำนึงถึงการควบคุมของผู้ใช้มากขึ้นเรื่อยๆ

นั่นคือจุดที่โครงสร้างพื้นฐาน Web3 สามารถมีบทบาทที่มีความหมาย

SoonTech มุ่งเน้นโซลูชัน Web3 ระดับองค์กรและเทคโนโลยีสินทรัพย์ดิจิทัล ช่วยให้ธุรกิจสำรวจและสร้างแอปพลิเคชัน Web3 รุ่นถัดไป

ความคิดสุดท้าย

ข้อโต้แย้งของ OpenAI อาจหายไปจากหัวข้อข่าวในที่สุด

แต่คำถามพื้นฐานจะไม่หายไป

เมื่อ AI มีพลังมากขึ้น ข้อมูลที่เราให้มันก็มีค่ามากขึ้น

และเมื่อข้อมูลมีค่า การควบคุมก็กลายเป็นประเด็นทางเศรษฐกิจ

นั่นคือจุดที่คริปโตมีโอกาส

เรื่องเล่าหลักถัดไปของ AI × คริปโตอาจไม่ใช่:

“AI สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น”

มันอาจเป็น:

“ผู้ใช้จะควบคุมได้ในที่สุดหรือไม่ว่าใครจะได้รู้ว่า AI ของพวกเขารู้อะไร”

หากคำถามนั้นกลายเป็นกระแสหลัก การอนุมานแบบส่วนตัวและตลาด AI บนเชนอาจย้ายจากกลุ่มทดลองเฉพาะไปสู่หนึ่งในภาคส่วนเกิดใหม่ที่สำคัญที่สุดของ Web3

🌐 สร้างแพลตฟอร์ม Web3 ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้ด้วย SoonTech

สำรวจโซลูชันของเราสำหรับ White Label Crypto Exchanges, Prediction Markets, MPC Wallets, Matching Engines, Liquidity Integration และ Compliance