นี่คือบทความแรกในซีรีส์สี่ตอนที่จะพาคุณสำรวจจุดตัดระหว่างคริปโตและ AI เราเริ่มด้วยคำถามที่น่าสนใจ: สถาปัตยกรรมแบบกระจายอำนาจของคริปโตสามารถต้านทานการรวมศูนย์ที่ดูเหมือนไม่มีใครหยุดยั้งของ AI ได้หรือไม่?
คริปโตมีจุดเด่นที่น่าสนใจ แม้ว่ามันจะมีรากฐานจากศาสตร์ของการเข้ารหัสและทฤษฎีเกมที่ดูแห้งแล้ง แต่มันกลับดึงดูดความสามารถด้านการเล่าเรื่องที่น่าทึ่งได้อย่างไม่น่าเชื่อ หากเรามองย้อนกลับไปในทศวรรษที่ผ่านมา คริปโตได้เปลี่ยนแปลงตัวเองผ่านเรื่องเล่าหลายรูปแบบ ตั้งแต่บิตคอยน์ในฐานะเครื่องมือป้องกันเงินเฟ้อ การสร้างความเท่าเทียมทางการเงิน ไปจนถึงการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) การบูมของ NFT ในอุตสาหกรรมศิลปะและครีเอทีฟ DAO, เมตาเวิร์ส และล่าสุดคือสเตเบิลคอยน์ที่แสดงให้เห็นว่าอาจเจอการจับคู่ผลิตภัณฑ์และตลาดที่เหมาะสมแล้ว
ความจริงก็คือ คริปโตเป็นเทคโนโลยีอเนกประสงค์ เช่นเดียวกับเครื่องจักรไอน้ำ ไฟฟ้า และอินเทอร์เน็ต ซึ่งต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะสร้างผลกระทบในเชิงลึกต่อเศรษฐกิจได้ แม้ว่าการเล่าเรื่องในคริปโตจะเกิดขึ้นเร็ว แต่การนำไปใช้จริงนั้นต้องอาศัยเวลา ความอดทน และการแก้ไขปัญหาเล็กๆ น้อยๆ ที่สำคัญ เช่น การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การยืนยันตัวตน และการจัดแนวกับกฎหมาย ในขณะที่เทคโนโลยีพร้อมแล้ว อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดคือการกำหนดกรอบกฎเกณฑ์จากรัฐบาล
เรื่องเล่าล่าสุดคือบทบาทสำคัญของคริปโตใน AI แม้ AI จะยังเน้นไปที่การพัฒนา AGI และการเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์ แต่การผสมผสานระหว่างคริปโตและ AI ก็ดูน่าสนใจ อย่างไรก็ตาม เมื่อเราประเมินจากหลักการพื้นฐาน เรื่องนี้อาจไม่งดงามอย่างที่คิดในระยะสั้น
ในซีรีส์นี้ เราจะสำรวจ 3 ด้านหลักของจุดตัดระหว่างคริปโตและ AI:
1) ใช้คริปโตเพื่อลดการรวมศูนย์ใน AI
2) ใช้คริปโตเพื่อจัดการผลกระทบจาก AI เช่น การสร้างความหายากในดิจิทัล การเพิ่มความน่าเชื่อถือ และระบบยืนยันตัวตน
3) วางรากฐานของคริปโตให้เป็นโครงสร้างชำระเงินสำหรับ AI
การกระจายอำนาจใน AI มีสามมิติหลัก: การประมวลผล การใช้ข้อมูล และโมเดลธุรกิจ แต่ด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบัน การทำให้สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นจริงยังคงเป็นเรื่องยาก
แม้ว่าแนวคิดของการใช้คริปโตเพื่อทำให้ AI กระจายอำนาจจะฟังดูดี แต่ความเป็นจริงคือบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ยังคงมีอำนาจเหนือกว่า ด้วยทรัพยากรที่มากมายและความสามารถในการดำเนินการอย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกัน อุปกรณ์ส่วนบุคคล เช่น สมาร์ทโฟนหรือรถยนต์ อาจสามารถทำงานประมวลผลบางอย่างได้ แต่ท้ายที่สุด บริษัทผู้ผลิตก็ยังมีสิทธิ์เข้าถึงทรัพยากรเหล่านี้ก่อนใคร
อีกแง่มุมหนึ่งคือความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูลส่วนตัว ผู้สนับสนุนคริปโตมักพูดถึงข้อดีเหล่านี้ แต่ผู้บริโภคส่วนใหญ่อาจไม่สนใจมากพอ หากต้องแลกกับความสะดวกสบายและการใช้งานที่ง่าย
สุดท้าย โมเดลธุรกิจแบบโอเพ่นซอร์สใน AI ที่มีโทเค็นคริปโตเฉพาะกลุ่มเพื่อสร้างแรงจูงใจในการพัฒนายังคงเป็นแนวคิดที่น่าสนใจ แต่การทำให้สำเร็จนั้นยังคงเป็นเรื่องท้าทาย ด้วยปัญหาที่ผ่านมาเกี่ยวกับการจัดลำดับความสำคัญระหว่างนักพัฒนาและนักเก็งกำไร
แม้ว่าแนวคิดของการรวมคริปโตและ AI จะยังไม่เกิดผลเชิงพาณิชย์ในวงกว้าง แต่ไม่ควรมองข้ามว่าพื้นที่นี้พัฒนาอย่างรวดเร็ว และวันหนึ่งเราอาจเห็นการเปลี่ยนแปลงที่พลิกโฉมแนวทางนี้
