Tôi luôn bị cuốn hút bởi thí nghiệm bóng bay đỏ của DARPA nhưng chỉ gần đây mới nhận ra rằng những bài học từ đó có thể định hình sâu sắc thiết kế sản phẩm crypto. Hóa ra, câu trả lời nằm ở giao điểm của các tác nhân có thể xác minh, việc ghi lại phương tiện thực tế có thể xác minh, và các thị trường dự đoán truyền thống. ---------------------------------- Tóm tắt lịch sử nhanh: DARPA đã giấu 10 quả bóng bay đỏ trên khắp nước Mỹ và thách thức các đội tìm chúng trước. Hàng ngàn tình nguyện viên đã tham gia qua các mạng xã hội hỗn loạn đầy hình ảnh giả, troll và thông tin sai lệch. Thách thức thực sự không phải là tìm bóng bay, mà là trích xuất sự thật dưới tiếng ồn. Đội MIT chiến thắng đã sử dụng các động lực để thu hút báo cáo, nhưng thiết kế của họ có những rủi ro đối tác nghiêm trọng: > Mỗi bức ảnh bóng bay có thật hay đã được chỉnh sửa? > Liệu các tình nguyện viên có thực sự được trả tiền nếu thông tin của họ là đúng? Thí nghiệm bóng bay đã phơi bày sự mong manh của việc phối hợp quy mô lớn khi cả sự thật và niềm tin đều không chắc chắn. Nghe quen không? ---------------------------------- Trong kỷ nguyên tác nhân, các tác nhân phải đối mặt với cùng một vấn đề cơ bản: làm thế nào để thu hút thông tin thật, từ thế giới vật lý từ con người và cảm biến trong các môi trường đối kháng. Đây là vấn đề DARPA được phát lại nhưng lần này, những người phối hợp không phải là con người, mà là các tác nhân. Ethereum đã giải quyết một nửa của câu đố đó với việc thanh toán có thể xác minh các động lực. Nửa còn lại, nguồn cung cấp phương tiện thực tế có thể xác minh và xử lý nó một cách có thể xác minh, giờ đây có thể thực hiện được với @roc_camera + eigencloud. Cùng nhau, chúng cho phép phối hợp có thể xác minh giữa các tác nhân và con người ở quy mô toàn cầu. Để làm cho điều này cụ thể, hãy xem xét hai ví dụ ---------------------------------- 1️⃣ Phối hợp người ảnh hưởng AI Các tác nhân người ảnh hưởng AI sẽ có thể phối hợp với “người hâm mộ” con người trong thế giới thực với sự minh bạch và trách nhiệm. Người hâm mộ đăng tải các bức ảnh hoặc video có thể xác minh chứng minh việc lan truyền meme hoặc các nhiệm vụ trong thế giới thực, được ghi lại qua các camera roc với các chứng thực mật mã. Hãy tưởng tượng một người ảnh hưởng thời trang AI phát hành token để thưởng cho những người hâm mộ mặc quần áo được quảng bá, hoặc một nhạc sĩ AI thưởng cho những người hâm mộ phát lại bài hát của mình ở nơi công cộng. Tác nhân người ảnh hưởng, chạy trên eigencloud, sử dụng suy diễn xác định (từ eigenai) để đánh giá phương tiện có thể xác minh và thanh toán trên ethereum. Lần đầu tiên, một nền kinh tế có thể xác minh từ đầu đến cuối cho các người ảnh hưởng AI. Mong chờ @lilmiquela sẽ đi ảnh hưởng có thể xác minh brrr ---------------------------------- 2️⃣ Thị trường dự đoán công nghiệp hóa Các thị trường dự đoán ngày nay tại @Polymarket và @Kalshi chủ yếu bao gồm các sự kiện lớn như bầu cử, các sự kiện thể thao lớn, các kết quả vĩ mô. Nhưng hầu hết sự thật của thế giới vật lý nằm trong cái đuôi dài khổng lồ của các giải đấu trường học địa phương, các cuộc tranh luận ở thị trấn nhỏ, các sự kiện hiếm khi được ghi lại hoặc giải quyết kỹ thuật số. Với việc ghi lại phương tiện có thể xác minh + phân xử tác nhân, bất kỳ sự kiện nào trong thế giới vật lý giờ đây có thể trở thành một thị trường được giải quyết tự động 24/7, mà không có nút thắt cổ chai từ con người. Người tham gia ghi lại các bức ảnh hoặc video có thể xác minh (không ai đề nghị video cho đến nay theo như tôi biết, hy vọng sớm thôi) làm bằng chứng. Các tác nhân AI-judge (trên eigencloud) sử dụng suy diễn xác định để xem xét, lý luận và giải quyết các kết quả một cách có thể xác minh. Mỗi sự kiện địa phương trở thành một thị trường sự thật nguyên tử. Đây là sự công nghiệp hóa của các thị trường dự đoán: mở rộng việc khám phá sự thật đến mọi ngóc ngách của thực tế. ---------------------------------- Vấn đề DARPA năm 2009, “làm thế nào để phối hợp con người để thu hút sự thật”, sẽ được phát lại trong kỷ nguyên tác nhân. Nhưng lần này, những người phối hợp không phải là con người. Họ là các tác nhân.