Tôi đã nhận thấy rằng hầu hết các cuộc thảo luận về công nghệ blockchain cuối cùng đều quay trở lại các cơ chế đồng thuận. Bằng chứng công việc, bằng chứng cổ phần, các mô hình ủy quyền, các cách tiếp cận lai. Các hệ thống này xác định cách các mạng phi tập trung đồng ý về tính hợp lệ của các giao dịch. Đối với các sổ cái tài chính, vấn đề khá đơn giản. Các nút cần đồng ý về giao dịch nào đã xảy ra và theo thứ tự nào. Nhưng ngay khi trí tuệ nhân tạo tham gia vào cuộc trò chuyện, bản chất của sự đồng thuận bắt đầu trông khác đi. Sự chuyển đổi đó chính là điều khiến tôi tò mò về cách tiếp cận của Mira Network, đặc biệt là khái niệm thường được mô tả là Bằng chứng xác minh.
Các hệ thống đồng thuận truyền thống được thiết kế cho hoạt động kinh tế.
Trong các mạng như Bitcoin hoặc các nền tảng blockchain khác, các nhà xác minh xác nhận rằng một giao dịch là hợp pháp và rằng người gửi có đủ tiền. Khi đạt được sự đồng thuận, giao dịch trở thành một phần của sổ cái chung. Quá trình này hoạt động vì các sự kiện đang được xác minh là xác định. Một chuyển nhượng hoặc đã xảy ra hoặc không xảy ra. Các quy tắc điều chỉnh hệ thống là rõ ràng và có thể dự đoán.
Hệ thống AI giới thiệu một loại môi trường rất khác.
Các mô hình học máy hoạt động thông qua các quy trình xác suất. Các đầu ra của chúng phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, trọng số mô hình nội bộ và các quy trình suy diễn phức tạp. Khi một hệ thống AI tạo ra một kết quả, việc xác định liệu kết quả đó có được tạo ra trong các điều kiện cụ thể hay không có thể phức tạp hơn việc xác minh một giao dịch tài chính.
Đó là nơi ý tưởng về Chứng minh xác minh bắt đầu trở nên có ý nghĩa.
Thay vì yêu cầu các thành viên trong mạng đồng ý về kết quả của một phép toán đơn thuần, quy trình xác minh tập trung vào việc xác nhận rằng phép toán đã xảy ra trong các tham số định nghĩa. Các đầu vào, ràng buộc, môi trường thực hiện và đầu ra có thể được ghi lại và xác minh thông qua hạ tầng phi tập trung. Nói cách khác, mạng cố gắng xác minh hành vi của hệ thống thay vì chỉ đơn giản là kết quả cuối cùng.
Từ quan điểm của tôi, điều này đại diện cho một sự thay đổi tinh tế trong cách mà đồng thuận được áp dụng.
Các cơ chế đồng thuận blockchain truyền thống nhằm đồng ý về một chuỗi các giao dịch. Cách tiếp cận của Mira cố gắng đồng ý về các bản ghi hoạt động của máy. Nếu một hệ thống AI tuyên bố rằng nó đã thực hiện một mô hình trong các điều kiện nhất định, mạng sẽ xác minh tuyên bố đó bằng cách sử dụng các đầu vào đã ghi lại và các bằng chứng mật mã.
Tôi thấy ý tưởng đó thú vị vì nó thừa nhận một giới hạn của các mô hình đồng thuận thông thường.
Kết quả của AI không phải lúc nào cũng có thể được đánh giá là đúng hoặc sai theo nghĩa nhị phân đơn giản. Hai mô hình khác nhau có thể sản xuất ra những câu trả lời hơi khác nhau ngay cả khi xử lý cùng một dữ liệu. Kỳ vọng các nhà xác minh quyết định câu trả lời nào là đúng có thể trở nên không thực tiễn. Chứng minh xác minh tránh được vấn đề đó bằng cách tập trung vào việc xác nhận tính toàn vẹn của quá trình thay vì đánh giá trí tuệ của kết quả.
Tuy nhiên, tôi cố gắng không giả định rằng cách tiếp cận này tự động giải quyết vấn đề xác minh.
Việc triển khai xác minh phi tập trung cho hoạt động AI giới thiệu một tập hợp các thách thức riêng. Các nhà xác minh phải có quyền truy cập vào đủ thông tin để xác nhận rằng một mô hình đã được thực hiện trong các điều kiện cụ thể, nhưng họ cũng phải tôn trọng các ràng buộc về quyền riêng tư liên quan đến dữ liệu và các thuật toán sở hữu. Cân bằng giữa sự minh bạch và tính bảo mật không phải là điều đơn giản.
Một câu hỏi khác mà tôi thường quay lại là khả năng mở rộng.
Các hệ thống AI tạo ra khối lượng hoạt động khổng lồ. Các sự kiện huấn luyện, các hoạt động suy diễn và tương tác của đại lý có thể tạo ra các bản ghi xác minh ở quy mô lớn hơn nhiều so với các giao dịch tài chính điển hình. Các mạng được thiết kế để theo dõi những sự kiện này phải duy trì hiệu suất trong khi đảm bảo rằng việc xác minh vẫn đáng tin cậy.
Các hệ thống đồng thuận truyền thống đã gặp khó khăn với việc mở rộng dưới tải giao dịch nặng. Liệu một mô hình dựa trên xác minh có thể xử lý hoạt động ở cấp độ AI một cách hiệu quả vẫn là điều tôi tiếp tục theo dõi.
Tích hợp cũng quan trọng.
Các nhà phát triển xây dựng hệ thống AI đã dựa vào công cụ phong phú để giám sát, ghi chép, và kiểm toán hành vi của mô hình. Để Chứng minh xác minh trở thành cơ sở hạ tầng có ý nghĩa, nó cần tích hợp một cách tự nhiên với những quy trình làm việc đó. Nếu quá trình trở nên quá phức tạp hoặc tốn kém, các nhà phát triển có thể tiếp tục dựa vào các phương pháp xác minh nội bộ thay thế.
Mặc dù có những bất định này, hướng kiến trúc mà Mira đang khám phá dường như ngày càng phù hợp.
Khi các hệ thống AI trở nên tự chủ hơn và bắt đầu tương tác với các nền tảng tài chính, mạng lưới logistics, và dịch vụ kỹ thuật số, nhu cầu về các bản ghi đáng tin cậy về hoạt động của chúng có thể sẽ gia tăng. Các cơ chế đồng thuận chỉ được thiết kế cho các giao dịch tài chính có thể không đủ để xác minh hành vi phức tạp của máy.
Đó là nơi mà các mô hình thay thế như Chứng minh xác minh bắt đầu trở nên hữu ích.
Hiện tại, tôi thấy lợi thế kỹ thuật của Mira ít hơn như một sự thay thế hoàn chỉnh cho đồng thuận truyền thống và nhiều hơn như một thí nghiệm trong việc thích ứng xác minh phi tập trung với thực tế của các hệ thống điều khiển bởi AI. Nếu trí tuệ nhân tạo tiếp tục mở rộng vào các lĩnh vực mà quyết định mang lại hậu quả kinh tế hoặc hoạt động, khả năng xác nhận cách mà các hệ thống đó đã hoạt động có thể trở nên quan trọng như các cơ chế đồng thuận ban đầu bảo vệ các mạng blockchain.