Inteligencja w łańcuchu: AI musi stać się tokenizowanym aktywem | Opinia

Ujawnienie: Poglądy i opinie wyrażone tutaj należą wyłącznie do autora i nie reprezentują poglądów i opinii redakcji crypto.news.

Obecny boom w sztucznej inteligencji tworzy problem, który nie został jeszcze rozwiązany: całkowity brak weryfikowalnej własności i struktury ekonomicznej. Firmy tworzą potężne, wyspecjalizowane systemy AI, które są dostępne jedynie jako ulotne usługi. Jednak ten model oparty na usługach jest niezrównoważony, ponieważ uniemożliwia jasną własność, utrudnia określenie pochodzenia wyników AI i nie zapewnia bezpośredniego sposobu finansowania i wyceny wyspecjalizowanej inteligencji. Same lepsze algorytmy nie rozwiążą problemu; zamiast tego wymagana jest nowa struktura własności, co oznacza, że AI musi zmienić się z usługi w aktyw tokenizowany on-chain. Konwergencja infrastruktury blockchain ze znaczącymi postępami w sztucznej inteligencji uczyniła tę zmianę technicznie możliwą.

Podsumowanie

• AI-jako-usługa nie ma własności, pochodzenia i ekonomii — bez weryfikowalnego pochodzenia lub jasnej struktury aktywów, wyspecjalizowana AI nie może być właściwie audytowana, wyceniona ani finansowana.
• Tokenizowane agenty AI rozwiązują problem zaufania i zgodności — własność on-chain, kryptograficzna weryfikacja wyników (np. ERC-7007) i natywna ekonomia tokenów przekształcają AI w aktywa podlegające audytowi i nadające się do inwestowania.
• AI klasy aktywów umożliwia odpowiedzialne przyjęcie — sektory takie jak opieka zdrowotna, prawo i inżynieria zyskują możliwość śledzenia, zarządzania i zrównoważonego finansowania, traktując inteligencję jako weryfikowalny zasób cyfrowy, a nie usługę działającą jak czarna skrzynka.

Weźmy ERC-7007 dla weryfikowalnej treści AI, poufne przetwarzanie dla prywatnych danych i zgodne ramy aktywów cyfrowych. Stos istnieje. Możesz teraz posiadać, handlować i audytować agenta AI on-chain, w tym jego możliwości, wyniki i przychody.

Filary tokenizowanego agenta AI

Przekształcenie AI w prawdziwy aktyw wymaga połączenia trzech elementów technicznych, które nadadzą mu zaufanie, prywatność i wartość. Po pierwsze, agent AI musi być skonstruowany przy użyciu architektury Retrieval-Augmented Generation. Umożliwia to trenowanie go na poufnej, zastrzeżonej bazie wiedzy, takiej jak akta sprawy kancelarii prawnej lub badania placówki medycznej, bez konieczności udostępniania danych dostawcy podstawowego modelu AI.

Dane pozostają w izolowanej, bezpiecznej, tokenizowanej wektorowej bazie danych kontrolowanej przez właściciela agenta, rozwiązując krytyczną kwestię suwerenności danych i umożliwiając prawdziwą specjalizację.

Po drugie, wszystkie wyniki tego agenta muszą być kryptograficznie weryfikowalne, do czego służą standardy takie jak ERC-7007. Umożliwiają one matematyczne powiązanie odpowiedzi AI zarówno z danymi, do których uzyskała dostęp, jak i jej konkretnym modelem. Oznacza to, że klauzula prawna lub zalecenie diagnostyczne nie jest już tylko tekstem; jest teraz certyfikowanym artefaktem cyfrowym z jasnym pochodzeniem.

Wreszcie, agent musi mieć natywny model ekonomiczny, co można umożliwić poprzez zgodną ofertę zabezpieczeń cyfrowych znaną jako Agent Token Offering (ATO). Dzięki niej twórcy mogą zbierać pieniądze, emitując tokeny, które dają ich posiadaczom prawa do usług tego agenta, udział w jego przychodach lub kontrolę nad jego rozwojem.

Tworzy to bezpośrednie dostosowanie między deweloperami, inwestorami i użytkownikami, wykraczając poza dotacje venture capital do modelu, w którym rynek bezpośrednio finansuje i wycenia użyteczność.

Od teorii do praktyki

Praktyczne znaczenie tych ram jest kluczowe, szczególnie w sektorach, w których nieodpowiedzialna automatyzacja już generuje koszty prawne i społeczne. W takich środowiskach ciągła integracja nietokenizowanej AI nie dotyczy ograniczeń technicznych, ale raczej niepowodzeń w zarządzaniu. Stawia to instytucje w sytuacji, w której nie są w stanie uzasadnić, w jaki sposób krytyczne decyzje są rozwiązywane lub finansowane.

Weźmy na przykład przypadek asystenta diagnostycznego używanego w placówce badań medycznych. Agent Token Offering dokumentuje wszystko: dane treningowe, wykorzystane zbiory danych i ramy regulacyjne. Wyniki zawierają weryfikację ERC-7007. Finansując agenta w ten sposób, otrzymujesz ścieżkę audytu: kto go wytrenował, z czego się uczył i jak działa. Większość systemów AI całkowicie to pomija.

To nie są już niejasne zalecenia. Są to rejestrowane i śledzone praktyki medyczne ze źródłem i kierunkiem, które można zbadać w celu potwierdzenia twierdzeń. Jednak nie jest to proces mający na celu ostateczne pozbycie się niepewności klinicznej, ale znacznie zmniejsza podatność instytucjonalną, zastępując nieweryfikowalne założenia udokumentowaną weryfikacją, jednocześnie kierując kapitał w kierunku narzędzi, których wartość jest wykazana i udowodniona poprzez regulowane użycie, a nie zakładaną innowację.

Praktycy prawa stają przed tym samym problemem strukturalnym. Większość dzisiejszych prawnych narzędzi AI zawodzi, gdy są badane pod kątem standardów zawodowych, ponieważ tworzą analizy, które są nieśledzone lub nieudokumentowane, czego nie można udowodnić podczas oceny. Tokenizacja prywatnej historii spraw kancelarii prawnej w tokenizowanego agenta AI zamiast tego zachowuje bazę wiedzy, którą firma może zarządzać pod kątem dostępności na podstawie określonych warunków. Dzięki temu każda kontrola umowy i odpowiedź prawna staje się śledzona, co pozwala firmie utrzymać podstawowe zasady prawne i wymagania zawodowe.

Podobnie firmy inżynieryjne stają przed tym samym problemem, ale z jeszcze wyższym ryzykiem, ponieważ błędy są często przeglądane wiele lat później. Jeśli system AI nie może pokazać ani udowodnić, jak doszedł do konkretnej decyzji, takie decyzje są trudne do obrony naukowo, szczególnie gdy dotyczą rzeczywistego świata. Tokenizowany agent wytrenowany na wewnętrznych projektach, przeszłych niepowodzeniach i zasadach bezpieczeństwa nie tylko pokazuje swoją pracę, ale także oferuje sprawdzone i poparte danymi zalecenia, które można później przejrzeć i wyjaśnić jako studium przypadku. W ten sposób firmy mogą śledzić operacje, aby stworzyć bronialne standardy. Firmy, które używają AI bez wdrożenia tego poziomu dowodu, są nieuchronnie narażone na ryzyko, którego mogą nie być w stanie wyjaśnić.

Imperatyw rynkowy dla AI klasy aktywów

Przejście w kierunku tokenizacji AI okazało się teraz koniecznością gospodarczą i nie jest już tylko imponującym postępem technologicznym. Klasyczny model SaaS dla AI już zaczyna się załamywać, ponieważ tworzy scentralizowaną kontrolę, niejasne dane treningowe i rozłączenie między twórcami, inwestorami a końcowymi użytkownikami wartości.

Nawet Światowe Forum Ekonomiczne stwierdziło, że istnieje potrzeba nowych modeli ekonomicznych, aby zapewnić, że rozwój AI jest sprawiedliwy i zrównoważony. Tokenizacja kieruje kapitał inaczej. Zamiast obstawiać laboratoria poprzez rundy venture, inwestorzy kupują określonych agentów z udokumentowanymi osiągnięciami. Własność znajduje się on-chain, więc możesz zweryfikować, kto czym kontroluje i handlować pozycjami bez pośredników.

Co najważniejsze, każdą interakcję można śledzić, co zmienia AI z „czarnej skrzynki" w „przejrzystą skrzynkę". Nie chodzi o to, aby uczynić szum wokół AI przedmiotem handlu; chodzi o zastosowanie dyscypliny weryfikowalnych aktywów do najważniejszej technologii naszych czasów.

Dzisiaj infrastruktura do budowania tej przyszłości, taka jak bezpieczne platformy aktywów cyfrowych, standardy weryfikacji i AI chroniąca prywatność, jest już na miejscu. Pytanie brzmi teraz „Dlaczego nie tokenizujemy inteligencji?" zamiast „Czy możemy?"

Branże, które traktują swoją wyspecjalizowaną AI nie jako centrum kosztów, ale jako tokenizowany aktyw w swoim bilansie, będą tymi, które określą kolejne etapy innowacji. Przejmą własność swojej inteligencji, wykażą jej skuteczność i sfinansują jej przyszłość za pośrednictwem otwartego, światowego rynku.

Davide Pizzo

Davide Pizzo jest liderem technologicznym Backend/AI w Brickken, z solidnym doświadczeniem w Big Data, generatywnej AI, rozwoju oprogramowania, architekturach chmurowych i technologiach blockchain. Obecnie kieruje inżynierią backend i AI w Brickken, gdzie projektuje skalowalne API, rozwiązania oparte na AI i infrastruktury danych do tokenizacji aktywów rzeczywistych. Z doświadczeniem w platformach danych na dużą skalę, Davide koncentruje się na budowaniu solidnych, wydajnych systemów na przecięciu AI, finansów i web3.