การบันทึกที่ชัดเจนเป็นสิ่งสำคัญ ไม่ว่าคุณจะติดตามการประชุมทีม, ร่างบันทึกรายการพอดแคสต์, หรือรวบรวมข้อมูลจากการสัมภาษณ์เพื่อการวิจัย ที่ Cuckoo Network เรามุ่งมั่นที่จะสร้างเครื่องมือเพื่อเสริมศักยภาพให้กับผู้สร้างและนักพัฒนาอย่างต่อเนื่อง นั่นคือเหตุผลที่เรายินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะประกาศว่า ตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป Cuckoo Portal ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนไฟล์เสียงให้เป็นข้อความที่จัดรูปแบบอย่างเรียบร้อยได้ในไม่กี่คลิก

สิ่งที่คุณทำได้ด้วยการถอดเสียง​

ฟีเจอร์ใหม่ของเราได้รับการออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย ช่วยปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของคุณตั้งแต่ต้นจนจบ

การอัปโหลดแบบลากและวาง: การเริ่มต้นใช้งานนั้นง่ายดายเพียงแค่ลากไฟล์เสียงของคุณแล้ววางลงในพอร์ทัล เรารองรับรูปแบบไฟล์ทั่วไปที่หลากหลาย รวมถึง MP3, WAV, M4A และอื่นๆ อีกมากมาย เพื่อให้มั่นใจว่าคุณสามารถทำงานกับไฟล์ที่คุณมีอยู่แล้วได้

การแปลงเสียงเป็นข้อความที่รวดเร็วและรองรับหลายภาษา: หัวใจสำคัญของบริการถอดเสียงของเราคือ Whisper ของ OpenAI ซึ่งเป็นโมเดลที่ทันสมัยซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยไฟล์เสียงที่หลากหลายถึง 680,000 ชั่วโมง สิ่งนี้ช่วยให้มีประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในภาษา, สำเนียง และภาษาถิ่นต่างๆ มอบความแม่นยำสูงสำหรับการบันทึกของคุณ

สองผลลัพธ์ในครั้งเดียว: เพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน เรามีข้อความถอดเสียงให้คุณสองเวอร์ชันพร้อมกัน คุณจะได้รับข้อความถอดเสียงดิบที่ไม่ได้กรองจากเครื่อง ควบคู่ไปกับเวอร์ชันที่ปรับปรุงด้วย AI พร้อมการจัดรูปแบบและเครื่องหมายวรรคตอนที่สมบูรณ์แบบ สิ่งนี้เหมาะสำหรับการตรวจสอบอย่างรวดเร็ว หรือสำหรับเนื้อหาที่พร้อมเผยแพร่โดยตรง

การชำระเงินบนเชน: ด้วยจิตวิญญาณของระบบนิเวศที่โปร่งใสและกระจายศูนย์ งานถอดเสียงแต่ละงานมีค่าใช้จ่ายคงที่ 18 โทเค็น CAI ยอดคงเหลือ CAI ปัจจุบันของคุณจะแสดงให้เห็นเสมอที่มุมขวาบนของพอร์ทัล เพื่อให้คุณสามารถควบคุมได้ตลอดเวลา

วิธีการทำงาน​

เราทำให้กระบวนการนี้ง่ายอย่างเหลือเชื่อ:

1. ไปที่ “การถอดเสียงจากไฟล์เสียง” ในแถบด้านข้างซ้ายของ Cuckoo Portal
2. อัปโหลด ไฟล์ของคุณโดยการลากไฟล์ลงในช่องที่กำหนด หรือคลิกเพื่อเลือกจากคอมพิวเตอร์ของคุณ
3. รอ สักครู่ในขณะที่กระบวนการถอดเสียงเริ่มต้นโดยอัตโนมัติ
4. คัดลอกหรือดาวน์โหลด ข้อความที่ถูกจัดระเบียบแล้วสำหรับบันทึก, บล็อก, ชุดข้อมูล หรือกรณีการใช้งานอื่นๆ ของคุณ

ทำไมเราถึงสร้างสิ่งนี้​

ฟีเจอร์ใหม่นี้เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อความต้องการของชุมชนที่กำลังเติบโตของเรา

ขั้นตอนการทำงานของผู้สร้างที่ราบรื่นขึ้น: หลายท่านกำลังใช้ Cuckoo สำหรับงานศิลปะที่สร้างโดย AI และแชทบอทอยู่แล้ว การถอดเสียงที่แม่นยำทำให้การนำเนื้อหาเสียงไปใช้ในรูปแบบต่างๆ ง่ายขึ้นกว่าที่เคย เช่น คำบรรยายสำหรับวิดีโอ, บทความที่ค้นหาได้ง่าย, หรือข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับสำหรับโมเดล AI ของคุณเอง

ข้อมูลที่คุณควบคุมได้: เราให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของคุณอย่างจริงจัง ไฟล์เสียงของคุณจะไม่ออกจากโครงสร้างพื้นฐานของเรา ยกเว้นการประมวลผลผ่าน API ของ Whisper ผลลัพธ์ของการถอดเสียงของคุณจะแสดงเฉพาะในเซสชันพอร์ทัลของคุณเท่านั้นและจะไม่ถูกแบ่งปัน

เศรษฐกิจโทเค็นที่เรียบง่าย: การกำหนดราคาบริการนี้ด้วย CAI ช่วยให้เราคงโครงสร้างต้นทุนที่โปร่งใสและตรงไปตรงมา ซึ่งสอดคล้องกับการใช้งานแพลตฟอร์มของเรากับกิจกรรมโดยรวมของเครือข่าย

สิ่งที่เรากำลังพัฒนาต่อไป​

เราเพิ่งเริ่มต้น นี่คือการปรับปรุงบางส่วนที่เรากำลังสำรวจอยู่:

• การอัปโหลดแบบกลุ่ม สำหรับการจัดการโครงการวิจัยขนาดใหญ่และคลังไฟล์เสียงจำนวนมาก
• การแยกแยะผู้พูด เพื่อแยกแยะและระบุผู้พูดที่แตกต่างกันในการบันทึกเดียว
• การส่งออกโดยตรงไปยัง Cuckoo Chat ช่วยให้คุณสามารถเริ่มเซสชันถามตอบกับไฟล์เสียงที่ถอดเสียงของคุณได้ทันที

คุณมีแนวคิดหรือฟีเจอร์อื่นๆ ที่คุณอยากเห็นหรือไม่? เราขอเชิญคุณแบ่งปันข้อเสนอแนะของคุณในช่อง #feature-requests บน Discord ของเรา

พร้อมที่จะลองใช้แล้วหรือยัง? ไปที่ https://cuckoo.network/transcribe หรือแท็บ การถอดเสียงจากไฟล์เสียง ใน Cuckoo Portal และลองใช้งานไฟล์แรกของคุณ เช่นเคย ขอขอบคุณที่ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของ Cuckoo Network และช่วยเราสร้างระบบนิเวศที่มีประโยชน์และสร้างสรรค์มากขึ้นสำหรับทุกคน

ปัญญาประดิษฐ์กำลังพลิกโฉมโลกดิจิทัลของเรา ตั้งแต่ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพไปจนถึงเอนจินสร้างเนื้อหาอันทรงพลัง ศักยภาพของ AI เป็นที่ประจักษ์ อย่างไรก็ตาม ในขณะที่อินเทอร์เน็ตแบบเปิดกำลังถูกแทนที่ด้วย "กล่องข้อความพร้อมท์" (prompt boxes) ส่วนบุคคลทีละน้อย คำถามพื้นฐานก็เกิดขึ้นกับเรา: AI จะนำเราไปสู่อินเทอร์เน็ตที่เปิดกว้างมากขึ้น หรือไปสู่เขาวงกตที่ถูกควบคุมโดยยักษ์ใหญ่ไม่กี่รายและเต็มไปด้วยกำแพงการชำระเงินใหม่ๆ กันแน่?

การควบคุม—นั่นคือประเด็นหลัก โชคดีที่เมื่อมีพลังรวมศูนย์ที่ทรงอิทธิพลเกิดขึ้น พลังกระจายศูนย์อีกอย่างหนึ่งก็เติบโตเต็มที่เช่นกัน นี่คือจุดที่คริปโตเข้ามามีบทบาท

บล็อกเชนไม่ใช่แค่เรื่องของสกุลเงินดิจิทัลเท่านั้น แต่เป็นกระบวนทัศน์ทางสถาปัตยกรรมใหม่สำหรับการสร้างบริการอินเทอร์เน็ต—เครือข่ายที่เป็นกลางแบบกระจายศูนย์และไม่จำเป็นต้องพึ่งพาความเชื่อใจ ซึ่งผู้ใช้สามารถเป็นเจ้าของร่วมกันได้ มันมอบชุดเครื่องมืออันทรงพลังให้เราเพื่อตอบโต้แนวโน้มการรวมศูนย์ของโมเดล AI ที่เพิ่มขึ้น เจรจาเศรษฐศาสตร์ที่เป็นรากฐานของระบบในปัจจุบัน และท้ายที่สุดก็บรรลุอินเทอร์เน็ตที่เปิดกว้างและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น

แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ก็มักจะถูกนิยามอย่างคลุมเครือ เพื่อให้การสนทนามีความชัดเจนยิ่งขึ้น เราจะสำรวจสถานการณ์การใช้งาน 11 กรณีที่กำลังถูกสำรวจในทางปฏิบัติอยู่แล้ว สถานการณ์เหล่านี้มีรากฐานมาจากเทคโนโลยีที่กำลังถูกสร้างขึ้นในปัจจุบัน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าคริปโตสามารถจัดการกับความท้าทายเร่งด่วนที่สุดที่เกิดจาก AI ได้อย่างไร

ส่วนที่หนึ่ง: อัตลักษณ์—การปรับเปลี่ยน "การมีอยู่" ของเราในโลกดิจิทัล​

ในโลกดิจิทัลที่หุ่นยนต์และมนุษย์เริ่มแยกแยะได้ยากขึ้นเรื่อยๆ "คุณคือใคร" และ "สิ่งที่คุณสามารถพิสูจน์ได้" กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

1. บริบทที่คงอยู่ในการโต้ตอบกับ AI​

ปัญหา: เครื่องมือ AI ในปัจจุบันประสบปัญหา "ความจำเสื่อม" ทุกครั้งที่คุณเปิดเซสชัน ChatGPT ใหม่ คุณจะต้องบอกข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับงาน, ความชอบในการเขียนโปรแกรม, และรูปแบบการสื่อสารของคุณซ้ำอีกครั้ง บริบทของคุณถูกจำกัดอยู่ในแอปพลิเคชันที่แยกจากกันและไม่สามารถย้ายไปใช้ที่อื่นได้

โซลูชันบล็อกเชน: จัดเก็บบริบทของผู้ใช้ (เช่น ความชอบ, ฐานความรู้) ในรูปแบบสินทรัพย์ดิจิทัลที่คงอยู่บนบล็อกเชน ผู้ใช้เป็นเจ้าของและควบคุมข้อมูลนี้ และสามารถอนุญาตให้แอปพลิเคชัน AI ใด ๆ โหลดข้อมูลนี้ได้เมื่อเริ่มต้นเซสชัน สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ประสบการณ์ข้ามแพลตฟอร์มเป็นไปอย่างราบรื่น แต่ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างรายได้จากความเชี่ยวชาญของตนได้โดยตรง

2. ข้อมูลระบุตัวตนสากลสำหรับ AI Agents​

ปัญหา: เมื่อ AI agents เริ่มดำเนินการตามคำสั่งของเรา (เช่น การจอง, การซื้อขาย, การบริการลูกค้า) เราจะระบุตัวตน, ชำระเงิน, และตรวจสอบความสามารถและชื่อเสียงของพวกเขาได้อย่างไร? หากข้อมูลระบุตัวตนของแต่ละ agent ผูกติดอยู่กับแพลตฟอร์มเดียว มูลค่าของมันจะลดลงอย่างมาก

โซลูชันคริปโต: สร้าง "หนังสือเดินทางสากล" ที่ใช้บล็อกเชนสำหรับ AI agent แต่ละตัว หนังสือเดินทางนี้จะรวมกระเป๋าเงิน, การลงทะเบียน API, ประวัติเวอร์ชัน, และระบบชื่อเสียงเข้าไว้ด้วยกัน อินเทอร์เฟซใด ๆ (อีเมล, Slack, หรือ agent อื่น ๆ) สามารถวิเคราะห์และโต้ตอบกับมันได้ในลักษณะเดียวกัน ซึ่งจะสร้างระบบนิเวศของ agent ที่ไม่จำเป็นต้องได้รับอนุญาตและสามารถประกอบเข้าด้วยกันได้

3. การยืนยันความเป็นบุคคลที่รองรับอนาคต​

ปัญหา: ดีปเฟค, กองทัพบอทบนโซเชียลมีเดีย, บัญชีปลอมบนแอปหาคู่... การแพร่กระจายของ AI กำลังกัดกร่อนความไว้วางใจของเราในความถูกต้องแท้จริงทางออนไลน์

โซลูชันคริปโต: กลไก "การยืนยันความเป็นบุคคล" แบบกระจายศูนย์ (เช่น World ID) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพิสูจน์ได้ว่าตนเป็นมนุษย์ที่ไม่ซ้ำใคร พร้อมทั้งปกป้องความเป็นส่วนตัว การยืนยันนี้ถูกดูแลโดยผู้ใช้เอง สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ในหลายแพลตฟอร์ม และรองรับอนาคต สามารถแยกเครือข่ายมนุษย์ออกจากเครือข่ายเครื่องจักรได้อย่างชัดเจน วางรากฐานสำหรับประสบการณ์ดิจิทัลที่แท้จริงและปลอดภัยยิ่งขึ้น

ส่วนที่สอง: โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจ—การปูทางสำหรับ AI แบบเปิด​

ความฉลาดของ AI ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพและดิจิทัลที่อยู่เบื้องหลัง การกระจายอำนาจเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้มั่นใจว่าโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้จะไม่ถูกผูกขาดโดยคนเพียงไม่กี่คน

4. เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายศูนย์ (DePIN) สำหรับ AI​

ปัญหา: ความก้าวหน้าของ AI ถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดด้านพลังงานการประมวลผลและพลังงาน โดยทรัพยากรเหล่านี้ถูกควบคุมอย่างแน่นหนาโดยผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ไม่กี่ราย

โซลูชันคริปโต: DePIN รวบรวมทรัพยากรทางกายภาพที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์ทั่วโลกผ่านกลไกจูงใจ—ตั้งแต่คอมพิวเตอร์ของนักเล่นเกมสมัครเล่นไปจนถึงชิปที่ไม่ได้ใช้งานในศูนย์ข้อมูล ซึ่งสร้างตลาดการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ที่ไร้การอนุญาต ที่ช่วยลดอุปสรรคในการสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ได้อย่างมากและให้การต่อต้านการเซ็นเซอร์

5. โครงสร้างพื้นฐานและมาตรการป้องกันสำหรับการโต้ตอบของ AI Agent​

ปัญหา: งานที่ซับซ้อนมักต้องอาศัยความร่วมมือระหว่าง AI Agent เฉพาะทางหลายตัว อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่แล้ว AI Agent เหล่านี้มักทำงานในระบบปิด ขาดมาตรฐานการโต้ตอบแบบเปิดและตลาดกลาง

โซลูชันคริปโต: บล็อกเชนสามารถเป็น "ช่องทาง" แบบเปิดและมีมาตรฐานสำหรับการโต้ตอบของ AI Agent ตั้งแต่การค้นหาและการเจรจาไปจนถึงการชำระเงิน กระบวนการทั้งหมดสามารถดำเนินการบนเชนได้โดยอัตโนมัติผ่านสัญญาอัจฉริยะ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าพฤติกรรมของ AI สอดคล้องกับความตั้งใจของผู้ใช้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

6. การซิงค์แอปพลิเคชันที่สร้างด้วย AI​

ปัญหา: AI ช่วยให้ใครก็ตามสามารถสร้างซอฟต์แวร์ที่ปรับแต่งได้เองอย่างรวดเร็ว ("Vibe coding") แต่สิ่งนี้กลับนำมาซึ่งความวุ่นวายใหม่: เมื่อแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งเองจำนวนนับพันที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาจำเป็นต้องสื่อสารกัน เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าพวกมันยังคงเข้ากันได้?

โซลูชันคริปโต: สร้าง "เลเยอร์การซิงโครไนซ์" บนบล็อกเชน นี่คือโปรโตคอลที่ใช้ร่วมกันและอัปเดตแบบไดนามิก ซึ่งแอปพลิเคชันทั้งหมดสามารถเชื่อมต่อเพื่อรักษาความเข้ากันได้ระหว่างกัน ด้วยแรงจูงใจทางเศรษฐศาสตร์คริปโต นักพัฒนาและผู้ใช้ได้รับการส่งเสริมให้ร่วมกันบำรุงรักษาและปรับปรุงเลเยอร์การซิงค์นี้ ก่อให้เกิดระบบนิเวศที่เติบโตได้ด้วยตนเอง

ส่วนที่สาม: เศรษฐศาสตร์ใหม่และรูปแบบแรงจูงใจ—การปรับเปลี่ยนการสร้างและการกระจายมูลค่า​

AI กำลังเข้ามาพลิกโฉมเศรษฐกิจอินเทอร์เน็ตที่มีอยู่เดิม คริปโตมอบชุดเครื่องมือเพื่อปรับกลไกแรงจูงใจให้สอดคล้องกันใหม่ เพื่อให้มั่นใจถึงการชดเชยที่เป็นธรรมสำหรับผู้มีส่วนร่วมทั้งหมดในห่วงโซ่คุณค่า

7. การชำระเงินขนาดเล็กแบบแบ่งปันรายได้​

ปัญหา: โมเดล AI สร้างมูลค่าจากการเรียนรู้จากเนื้อหาอินเทอร์เน็ตจำนวนมหาศาล แต่ผู้สร้างเนื้อหาต้นฉบับไม่ได้รับสิ่งใดเลย เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้จะบั่นทอนความมีชีวิตชีวาในการสร้างสรรค์ของอินเทอร์เน็ตแบบเปิด

โซลูชันคริปโต: สร้างระบบการระบุแหล่งที่มาและการแบ่งปันรายได้แบบอัตโนมัติ เมื่อพฤติกรรมของ AI เกิดขึ้น (เช่น การสร้างรายงาน หรือการอำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรม) สัญญาอัจฉริยะสามารถชำระค่าธรรมเนียมเล็กน้อย (การชำระเงินขนาดเล็ก หรือ การชำระเงินระดับนาโน) ให้กับแหล่งข้อมูลทั้งหมดที่อ้างอิงถึง สิ่งนี้มีความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ เพราะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีบล็อกเชนที่มีต้นทุนต่ำ เช่น เลเยอร์ 2

8. ทะเบียนทรัพย์สินทางปัญญา (IP) และแหล่งที่มา​

ปัญหา: ในยุคที่ AI สามารถสร้างและผสมผสานเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว กรอบการทำงานทรัพย์สินทางปัญญาแบบดั้งเดิมดูเหมือนจะไม่เพียงพอ

โซลูชันคริปโต: ใช้บล็อกเชนเป็นทะเบียนทรัพย์สินทางปัญญาแบบสาธารณะและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ผู้สร้างสามารถสร้างความเป็นเจ้าของได้อย่างชัดเจนและกำหนดกฎสำหรับการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ การผสมผสาน และการแบ่งปันรายได้ผ่านสัญญาอัจฉริยะที่ตั้งโปรแกรมได้ สิ่งนี้เปลี่ยน AI จากภัยคุกคามต่อผู้สร้างให้กลายเป็นโอกาสใหม่สำหรับการสร้างและกระจายมูลค่า

9. การทำให้ Web Crawler จ่ายเงินสำหรับข้อมูล​

ปัญหา: Web Crawler ของบริษัท AI เก็บข้อมูลเว็บไซต์ได้อย่างอิสระ โดยใช้แบนด์วิดท์และทรัพยากรการประมวลผลของเจ้าของเว็บไซต์โดยไม่ได้รับการชดเชย เพื่อตอบโต้ เจ้าของเว็บไซต์จึงเริ่มบล็อก Web Crawler เหล่านี้เป็นจำนวนมาก

โซลูชันคริปโต: สร้างระบบสองทาง: Web Crawler ของ AI จ่ายค่าธรรมเนียมให้กับเว็บไซต์ผ่านการเจรจาบน On-chain เมื่อเก็บข้อมูล ในขณะเดียวกัน ผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์สามารถยืนยันตัวตนผ่าน "Proof of Personhood" และเข้าถึงเนื้อหาได้ฟรีต่อไป สิ่งนี้จะชดเชยผู้มีส่วนร่วมในการให้ข้อมูลและปกป้องประสบการณ์ของผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์

10. การโฆษณาที่ปรับแต่งได้ ไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว และไม่ "น่ากลัว"​

ปัญหา: การโฆษณาในปัจจุบันมักจะไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ก็สร้างความไม่สบายใจ เนื่องจากการติดตามข้อมูลผู้ใช้มากเกินไป

โซลูชันคริปโต: ผู้ใช้สามารถอนุญาตให้เอเจนต์ AI ของตนใช้เทคโนโลยีความเป็นส่วนตัว เช่น Zero-Knowledge Proofs (ZKP) เพื่อพิสูจน์คุณสมบัติบางอย่างแก่ผู้ลงโฆษณา โดยไม่เปิดเผยตัวตนส่วนบุคคล สิ่งนี้ทำให้การโฆษณามีความเกี่ยวข้องและมีประโยชน์อย่างมาก ในทางกลับกัน ผู้ใช้สามารถรับไมโครเพย์เมนต์สำหรับการแบ่งปันข้อมูลหรือการโต้ตอบกับโฆษณา ซึ่งเป็นการเปลี่ยนรูปแบบการโฆษณาแบบ "แสวงหาผลประโยชน์" ในปัจจุบันให้กลายเป็นรูปแบบ "การมีส่วนร่วม"

ส่วนที่สี่: การเป็นเจ้าของอนาคตของ AI—การรับรองว่าการควบคุมยังคงอยู่กับผู้ใช้​

เมื่อความสัมพันธ์ของเรากับ AI มีความเป็นส่วนตัวและลึกซึ้งมากขึ้นเรื่อย ๆ คำถามเรื่องความเป็นเจ้าของและการควบคุมจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

11. AI เพื่อนร่วมทางที่มนุษย์เป็นเจ้าของและควบคุม​

ปัญหา: ในอนาคตอันใกล้ เราจะมี AI เพื่อนร่วมทางที่อดทนอย่างไม่สิ้นสุดและปรับแต่งได้สูง (สำหรับการศึกษา, การดูแลสุขภาพ, การสนับสนุนทางอารมณ์) แต่ใครจะเป็นผู้ควบคุมความสัมพันธ์เหล่านี้? หากบริษัทเป็นผู้ควบคุม พวกเขาสามารถเซ็นเซอร์, บิดเบือน, หรือแม้กระทั่งลบ AI เพื่อนร่วมทางของคุณได้

โซลูชันคริปโต: โฮสต์ AI เพื่อนร่วมทางบนเครือข่ายกระจายอำนาจที่ทนทานต่อการเซ็นเซอร์ ผู้ใช้สามารถเป็นเจ้าของและควบคุม AI ของตนได้อย่างแท้จริงผ่านกระเป๋าเงินของตนเอง (ด้วยเทคโนโลยี Account Abstraction และเทคโนโลยีสำคัญอื่น ๆ อุปสรรคในการใช้งานจึงลดลงอย่างมาก) ซึ่งหมายความว่าความสัมพันธ์ของคุณกับ AI จะคงอยู่ถาวรและไม่สามารถโอนย้ายได้

บทสรุป: สร้างอนาคตที่เราต้องการ​

การบรรจบกันของ AI และคริปโตไม่ใช่แค่การรวมกันของสองเทคโนโลยีที่กำลังเป็นที่นิยมเท่านั้น แต่เป็นการตัดสินใจขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับรูปแบบอินเทอร์เน็ตในอนาคต: เราจะก้าวไปสู่ระบบปิดที่ควบคุมโดยไม่กี่บริษัท หรือจะก้าวไปสู่ระบบนิเวศแบบเปิดที่สร้างและเป็นเจ้าของร่วมกันโดยผู้เข้าร่วมทั้งหมด?

สถานการณ์การใช้งานทั้ง 11 รูปแบบนี้ไม่ใช่จินตนาการที่ห่างไกล แต่เป็นทิศทางที่ชุมชนนักพัฒนาทั่วโลกกำลังสำรวจอย่างจริงจัง ซึ่งรวมถึงนักพัฒนาหลายคนใน Cuckoo Network เส้นทางข้างหน้าเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่เครื่องมือก็อยู่ในมือของเราแล้ว ถึงเวลาที่จะเริ่มสร้างสรรค์ได้แล้ว

Generative AI กำลังเปลี่ยนจากแชทบอทที่แปลกใหม่ไปสู่ AI agent ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในขั้นตอนการทำงานจริงได้โดยตรง หลังจากได้เห็นการนำไปใช้งานหลายสิบครั้งในทีมดูแลสุขภาพ ความสำเร็จของลูกค้า และทีมข้อมูล พบว่ามีต้นแบบเจ็ดประเภทที่ปรากฏขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ตารางเปรียบเทียบด้านล่างนี้แสดงถึงสิ่งที่ AI agent เหล่านี้ทำ เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อน และมาตรการรักษาความปลอดภัยที่ผู้ซื้อคาดหวัง

🔧 ตารางเปรียบเทียบประเภท AI Agent ที่มีความต้องการสูง​

ประเภท	กรณีการใช้งานทั่วไป	เทคโนโลยีหลัก	สภาพแวดล้อม	บริบท	เครื่องมือ	ความปลอดภัย	โครงการตัวอย่าง
🏥 AI Agent ทางการแพทย์	การวินิจฉัย, คำแนะนำยา	กราฟความรู้ทางการแพทย์, RLHF	เว็บ / แอป / API	การปรึกษาหลายรอบ, เวชระเบียน	แนวทางการแพทย์, API ยา	HIPAA, การไม่ระบุตัวตนของข้อมูล	HealthGPT, K Health
🛎 AI Agent ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า	คำถามที่พบบ่อย, การคืนสินค้า, โลจิสติกส์	RAG, การจัดการบทสนทนา	วิดเจ็ตเว็บ / ปลั๊กอิน CRM	ประวัติการสอบถามของผู้ใช้, สถานะการสนทนา	ฐานข้อมูลคำถามที่พบบ่อย, ระบบตั๋ว	บันทึกการตรวจสอบ, การกรองคำที่ละเอียดอ่อน	Intercom, LangChain
🏢 ผู้ช่วยองค์กรภายใน	การค้นหาเอกสาร, คำถามและคำตอบด้าน HR	การดึงข้อมูลที่คำนึงถึงสิทธิ์, การฝังข้อมูล	Slack / Teams / Intranet	ข้อมูลประจำตัวการเข้าสู่ระบบ, RBAC	Google Drive, Notion, Confluence	SSO, การแยกสิทธิ์	Glean, GPT + Notion
⚖️ AI Agent ด้านกฎหมาย	การตรวจสอบสัญญา, การตีความกฎระเบียบ	การใส่คำอธิบายประกอบข้อความ, การดึงคำถามและคำตอบ	เว็บ / ปลั๊กอินเอกสาร	สัญญาปัจจุบัน, ประวัติการเปรียบเทียบ	ฐานข้อมูลกฎหมาย, เครื่องมือ OCR	การไม่ระบุตัวตนของสัญญา, บันทึกการตรวจสอบ	Harvey, Klarity
📚 AI Agent ด้านการศึกษา	การอธิบายปัญหา, การสอนพิเศษ	ชุดข้อมูลหลักสูตร, ระบบประเมินผล	แอป / แพลตฟอร์มการศึกษา	โปรไฟล์นักเรียน, แนวคิดปัจจุบัน	เครื่องมือแบบทดสอบ, เครื่องมือสร้างการบ้าน	การปฏิบัติตามข้อมูลเด็ก, ตัวกรองอคติ	Khanmigo, Zhipu
📊 AI Agent วิเคราะห์ข้อมูล	BI แบบสนทนา, รายงานอัตโนมัติ	การเรียกใช้เครื่องมือ, การสร้าง SQL	คอนโซล BI / แพลตฟอร์มภายใน	สิทธิ์ผู้ใช้, สคีมา	เอนจิน SQL, โมดูลแผนภูมิ	ACLs ข้อมูล, การปิดบังข้อมูล	Seek AI, Recast
🧑‍🍳 AI Agent ด้านอารมณ์และชีวิต	การสนับสนุนทางอารมณ์, ความช่วยเหลือในการวางแผน	บทสนทนาตามบุคลิก, หน่วยความจำระยะยาว	มือถือ, เว็บ, แอปแชท	โปรไฟล์ผู้ใช้, แชทรายวัน	ปฏิทิน, แผนที่, API เพลง	ตัวกรองความละเอียดอ่อน, การรายงานการละเมิด	Replika, MindPal

ทำไมต้องเจ็ดประเภทนี้?​

• ROI ที่ชัดเจน – AI agent แต่ละตัวเข้ามาแทนที่ศูนย์ต้นทุนที่วัดผลได้ เช่น เวลาคัดกรองของแพทย์, การจัดการการสนับสนุนระดับแรก, ผู้ช่วยทนายความด้านสัญญา, นักวิเคราะห์ BI เป็นต้น
• ข้อมูลส่วนตัวที่สมบูรณ์ – AI agent เหล่านี้เติบโตได้ดีในสภาพแวดล้อมที่บริบทของข้อมูลอยู่หลังการเข้าสู่ระบบ (EHRs, CRMs, อินทราเน็ต) ข้อมูลเดียวกันนี้ยังยกระดับมาตรฐานด้านวิศวกรรมความเป็นส่วนตัว
• โดเมนที่มีการควบคุม – อุตสาหกรรมดูแลสุขภาพ การเงิน และการศึกษา บังคับให้ผู้ขายต้องถือว่าการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นคุณสมบัติหลัก ซึ่งสร้างข้อได้เปรียบที่ป้องกันได้

โครงสร้างสถาปัตยกรรมทั่วไป​

• การจัดการหน้าต่างบริบท → ฝัง "หน่วยความจำระยะสั้น" (งานปัจจุบัน) และข้อมูลโปรไฟล์ระยะยาว (บทบาท, สิทธิ์, ประวัติ) เพื่อให้การตอบสนองยังคงเกี่ยวข้องโดยไม่เกิดการหลอน

• การประสานงานเครื่องมือ → LLM มีความโดดเด่นในการตรวจจับเจตนา; API เฉพาะทางจะทำงานหนัก ผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จจะรวมทั้งสองส่วนเข้าด้วยกันในขั้นตอนการทำงานที่สะอาด: ลองนึกถึง "ภาษาเข้า, SQL ออก"

• เลเยอร์ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย → AI agent ที่ใช้งานจริงมาพร้อมกับเอนจินนโยบาย: การปกปิดข้อมูล PHI, ตัวกรองคำหยาบคาย, บันทึกความสามารถในการอธิบาย, การจำกัดอัตรา คุณสมบัติเหล่านี้เป็นตัวตัดสินข้อตกลงระดับองค์กร

รูปแบบการออกแบบที่แยกผู้นำออกจากต้นแบบ​

• ขอบเขตแคบ, การผสานรวมที่ลึกซึ้ง – มุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงเพียงงานเดียว (เช่น ใบเสนอราคาต่ออายุ) แต่ผสานรวมเข้ากับระบบบันทึกเพื่อให้การนำไปใช้รู้สึกเป็นธรรมชาติ

• มาตรการป้องกันที่ผู้ใช้มองเห็นได้ – แสดงการอ้างอิงแหล่งที่มาหรือมุมมองความแตกต่างสำหรับการทำเครื่องหมายสัญญา ความโปร่งใสจะเปลี่ยนผู้ที่สงสัยในด้านกฎหมายและการแพทย์ให้กลายเป็นผู้สนับสนุน

• การปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง – รวบรวมข้อมูลป้อนกลับ (กดถูกใจ/ไม่ถูกใจ, SQL ที่แก้ไขแล้ว) เพื่อเสริมความแข็งแกร่งของโมเดลต่อกรณีพิเศษเฉพาะโดเมน

ผลกระทบต่อกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาด​

• แนวตั้งดีกว่าแนวนอน การขาย "ผู้ช่วย PDF ที่ใช้ได้กับทุกขนาด" เป็นเรื่องยาก "เครื่องมือสรุปบันทึกรังสีวิทยาที่เชื่อมต่อกับ Epic" จะปิดการขายได้เร็วกว่าและมี ACV สูงกว่า

• การผสานรวมคือปราการป้องกัน การเป็นพันธมิตรกับผู้จำหน่าย EMR, CRM หรือ BI จะช่วยป้องกันคู่แข่งได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าขนาดของโมเดลเพียงอย่างเดียว

• การปฏิบัติตามข้อกำหนดคือการตลาด การรับรอง (HIPAA, SOC 2, GDPR) ไม่ใช่แค่การทำเครื่องหมายในช่องสี่เหลี่ยม แต่กลายเป็นเนื้อหาโฆษณาและเครื่องมือในการเอาชนะข้อโต้แย้งสำหรับผู้ซื้อที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยง

เส้นทางข้างหน้า

เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของวงจร AI agent คลื่นลูกต่อไปจะทำให้หมวดหมู่ต่างๆ คลุมเครือ ลองจินตนาการถึงบอทพื้นที่ทำงานเดียวที่ตรวจสอบสัญญา ร่างใบเสนอราคาต่ออายุ และเปิดเคสสนับสนุนหากเงื่อนไขมีการเปลี่ยนแปลง จนกว่าจะถึงเวลานั้น ทีมที่เชี่ยวชาญในการจัดการบริบท การประสานงานเครื่องมือ และความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง จะสามารถคว้าส่วนแบ่งงบประมาณที่เติบโตขึ้นได้มากที่สุด

ตอนนี้เป็นเวลาที่จะเลือกแนวตั้งของคุณ ฝังตัวในที่ที่ข้อมูลอยู่ และส่งมอบมาตรการป้องกันเป็นคุณสมบัติ ไม่ใช่สิ่งที่คิดขึ้นภายหลัง

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาไป มีเพียงไม่กี่แนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงและเชื่อมโยงกันได้เท่ากับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Web3 ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทั้งบริษัทใหญ่และสตาร์ทอัพต่างพยายามผสมผสานเทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อเปลี่ยนแปลงไม่เพียงแค่โมเดลการเงินและการปกครอง แต่ยังรวมถึงภูมิทัศน์ของการผลิตสร้างสรรค์ด้วย ที่แกนกลางของมัน การบูรณาการ AI และ Web3 ท้าทายสถานะเดิม สัญญาประสิทธิภาพการดำเนินงาน ความปลอดภัยที่สูงขึ้น และโมเดลธุรกิจใหม่ที่คืนอำนาจกลับไปยังมือของผู้สร้างและผู้ใช้ รายงานนี้จะแยกแยะการบูรณาการตลาดในปัจจุบัน ตรวจสอบกรณีศึกษาที่สำคัญ และพูดถึงทั้งโอกาสและความท้าทายของการบรรจบกันนี้ ตลอดทั้งนี้ เรารักษามุมมองที่มุ่งไปข้างหน้า ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่ยังคงวิพากษ์วิจารณ์ ซึ่งจะสะท้อนกับผู้ตัดสินใจที่ชาญฉลาดและประสบความสำเร็จและผู้สร้างนวัตกรรม

บทนำ​

ยุคดิจิทัลถูกกำหนดโดยการสร้างใหม่อย่างต่อเนื่อง ด้วยการมาถึงของเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ (Web3) และการเร่งความเร็วของปัญญาประดิษฐ์ วิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีกำลังถูกสร้างใหม่อย่างรุนแรง คำมั่นสัญญาของ Web3 ในการควบคุมผู้ใช้และความไว้วางใจที่ได้รับการสนับสนุนจากบล็อกเชนตอนนี้พบว่าตัวเองได้รับการเสริมด้วยความสามารถในการวิเคราะห์และอัตโนมัติของ AI พันธมิตรนี้ไม่เพียงแค่เป็นเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นวัฒนธรรมและเศรษฐกิจที่กำหนดอุตสาหกรรมใหม่ตั้งแต่การเงินและบริการผู้บริโภคไปจนถึงศิลปะและประสบการณ์ดิจิทัลที่สมจริง

ที่ Cuckoo Network ซึ่งภารกิจของเราคือการขับเคลื่อนการปฏิวัติสร้างสรรค์ผ่านเครื่องมือ AI แบบกระจายศูนย์ การบูรณาการนี้เปิดประตูสู่ระบบนิเวศที่มีชีวิตชีวาสำหรับผู้สร้างและผู้สร้าง เรากำลังเป็นพยานถึงการเปลี่ยนแปลงที่เป็นธรรมชาติที่ความคิดสร้างสรรค์กลายเป็นการผสมผสานระหว่างศิลปะ โค้ด และระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ—ปูทางสู่อนาคตที่ใครๆ ก็สามารถใช้พลังดึงดูดของ AI แบบกระจายศูนย์ได้ ในสภาพแวดล้อมนี้ นวัตกรรมเช่นการสร้างศิลปะที่ขับเคลื่อนด้วย AI และทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนโครงสร้างของวัฒนธรรมดิจิทัลอีกด้วย

การบรรจบกันของ AI และ Web3: การร่วมมือและแรงกระตุ้นของตลาด​

โครงการริเริ่มที่สำคัญและความร่วมมือเชิงกลยุทธ์​

การพัฒนาล่าสุดเน้นแนวโน้มการเร่งความเร็วของการร่วมมือข้ามสาขาวิชา:

• ความร่วมมือระหว่าง Deutsche Telekom และ Fetch.ai Foundation: ในการเคลื่อนไหวที่เป็นสัญลักษณ์ของการผสมผสานระหว่างโทรคมนาคมแบบดั้งเดิมและสตาร์ทอัพเทคโนโลยีรุ่นใหม่ บริษัทลูก MMS ของ Deutsche Telekom ได้ร่วมมือกับ Fetch.ai Foundation ในต้นปี 2024 โดยการใช้ตัวแทนอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นผู้ตรวจสอบในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ พวกเขามุ่งหวังที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความสามารถในการขยายของบริการแบบกระจายศูนย์ โครงการนี้เป็นสัญญาณที่ชัดเจนต่อตลาด: การผสมผสาน AI กับบล็อกเชนสามารถปรับปรุงพารามิเตอร์การดำเนินงานและความไว้วางใจของผู้ใช้ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ เรียนรู้เพิ่มเติม

• ความร่วมมือระหว่าง Petoshi และ EMC Protocol: ในทำนองเดียวกัน Petoshi—แพลตฟอร์ม 'tap to earn' ได้ร่วมมือกับ EMC Protocol การร่วมมือของพวกเขามุ่งเน้นไปที่การทำให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ที่ใช้ AI (dApps) และพลังการประมวลผลที่มักจะท้าทายที่จำเป็นในการทำให้พวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเกิดขึ้นเป็นโซลูชันต่อความท้าทายด้านการขยายตัวในระบบนิเวศ dApp ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ความร่วมมือนี้เน้นว่าประสิทธิภาพเมื่อขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเพิ่มการดำเนินการสร้างสรรค์และเชิงพาณิชย์ได้อย่างมีนัยสำคัญ ค้นพบการบูรณาการ

• การสนทนาในอุตสาหกรรม: ในงานใหญ่เช่น Axios BFD New York 2024 ผู้นำในอุตสาหกรรมเช่นผู้ร่วมก่อตั้ง Ethereum Joseph Lubin ได้เน้นบทบาทที่เสริมกันของ AI และ Web3 การสนทนาเหล่านี้ได้ทำให้แนวคิดที่ว่าในขณะที่ AI สามารถขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมผ่านเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสมและการวิเคราะห์อัจฉริยะ Web3 มอบพื้นที่ที่ปลอดภัยและควบคุมโดยผู้ใช้สำหรับนวัตกรรมเหล่านี้ให้เจริญเติบโต ดูสรุปเหตุการณ์

แนวโน้มการลงทุนและการลงทุนร่วม​

แนวโน้มการลงทุนส่องสว่างการบรรจบกันนี้:

• การเพิ่มขึ้นของการลงทุนใน AI: ในปี 2023 สตาร์ทอัพ AI ได้รับการสนับสนุนอย่างมาก—ผลักดันให้การลงทุนร่วมในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 30% การระดมทุนรอบใหญ่สำหรับบริษัทเช่น OpenAI และ xAI ของ Elon Musk ได้เน้นความเชื่อมั่นของนักลงทุนในศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของ AI คาดว่าบริษัทเทคโนโลยีใหญ่จะผลักดันการใช้จ่ายด้านทุนเกินกว่า 200 พันล้านดอลลาร์ในโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI ในปี 2024 และต่อไป Reuters

• พลวัตการลงทุนใน Web3: ในทางกลับกัน ภาค Web3 ได้เผชิญกับการตกต่ำชั่วคราวโดยมีการลดลง 79% ในการลงทุนร่วมในไตรมาสแรกของปี 2023—การตกต่ำที่ถูกมองว่าเป็นการปรับตัวใหม่มากกว่าการลดลงในระยะยาว แม้จะมีสิ่งนี้ การลงทุนทั้งหมดในปี 2023 ถึง 9.043 พันล้านดอลลาร์ โดยมีการลงทุนจำนวนมากในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรและความปลอดภัยของผู้ใช้ การแสดงที่แข็งแกร่งของ Bitcoin รวมถึงการเพิ่มขึ้น 160% ต่อปี เป็นตัวอย่างเพิ่มเติมของความยืดหยุ่นของตลาดในพื้นที่บล็อกเชน RootData

ร่วมกัน แนวโน้มเหล่านี้วาดภาพของระบบนิเวศเทคโนโลยีที่แรงกระตุ้นกำลังเปลี่ยนไปสู่การบูรณาการ AI ภายในกรอบการทำงานแบบกระจายศูนย์—กลยุทธ์ที่ไม่เพียงแต่แก้ไขประสิทธิภาพที่มีอยู่ แต่ยังปลดล็อกแหล่งรายได้ใหม่และศักยภาพสร้างสรรค์ทั้งหมด

ประโยชน์ของการรวม AI และ Web3​

การเพิ่มความปลอดภัยและการจัดการข้อมูลแบบกระจายศูนย์​

หนึ่งในประโยชน์ที่น่าสนใจที่สุดของการรวม AI กับ Web3 คือผลกระทบที่ลึกซึ้งต่อความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของข้อมูล อัลกอริธึม AI—เมื่อฝังอยู่ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์—สามารถตรวจสอบและวิเคราะห์ธุรกรรมบล็อกเชนเพื่อระบุและขัดขวางกิจกรรมฉ้อโกงในเวลาจริง เทคนิคเช่นการตรวจจับความผิดปกติ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์พฤติกรรมถูกใช้เพื่อระบุความผิดปกติ เพื่อให้แน่ใจว่าทั้งผู้ใช้และโครงสร้างพื้นฐานยังคงปลอดภัย ตัวอย่างเช่น บทบาทของ AI ในการปกป้องสัญญาอัจฉริยะจากช่องโหว่เช่นการโจมตีซ้ำซ้อนและการจัดการบริบทได้พิสูจน์แล้วว่ามีคุณค่าในการปกป้องสินทรัพย์ดิจิทัล

ยิ่งไปกว่านั้น ระบบแบบกระจายศูนย์เจริญเติบโตบนความโปร่งใส บัญชีแยกประเภทที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ของ Web3 ให้เส้นทางการตรวจสอบสำหรับการตัดสินใจของ AI ซึ่งมีประสิทธิภาพในการทำให้ธรรมชาติ 'กล่องดำ' ของอัลกอริธึมหลายตัวเป็นที่เข้าใจได้ ความร่วมมือนี้มีความสำคัญโดยเฉพาะในแอปพลิเคชันสร้างสรรค์และการเงินที่ความไว้วางใจเป็นสกุลเงินที่สำคัญ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นด้วย AI

การปฏิวัติประสิทธิภาพการดำเนินงานและความสามารถในการขยาย​

AI ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือสำหรับความปลอดภัย—มันเป็นเครื่องยนต์ที่แข็งแกร่งสำหรับประสิทธิภาพการดำเนินงาน ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ ตัวแทน AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรการประมวลผล เพื่อให้แน่ใจว่าภาระงานมีความสมดุลและการใช้พลังงานลดลง ตัวอย่างเช่น โดยการทำนายโหนดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตรวจสอบธุรกรรม อัลกอริธึม AI จะเพิ่มความสามารถในการขยายของโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชน ประสิทธิภาพนี้ไม่เพียงแต่นำไปสู่ต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำลง แต่ยังปูทางสำหรับการปฏิบัติที่ยั่งยืนมากขึ้นในสภาพแวดล้อมบล็อกเชน

นอกจากนี้ เมื่อแพลตฟอร์มมองหาการใช้พลังการประมวลผลแบบกระจาย ความร่วมมือเช่นระหว่าง Petoshi และ EMC Protocol แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำให้การเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ของแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ได้อย่างไร ความสามารถนี้มีความสำคัญสำหรับการขยายตัวอย่างรวดเร็วและในการรักษาคุณภาพของบริการเมื่อการยอมรับของผู้ใช้เติบโต—ปัจจัยสำคัญสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่ต้องการสร้าง dApps ที่แข็งแกร่ง

แอปพลิเคชันสร้างสรรค์ที่เปลี่ยนแปลง: กรณีศึกษาในศิลปะ เกม และการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ​

บางทีขอบเขตที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงของการบรรจบกันของ AI และ Web3 ต่ออุตสาหกรรมสร้างสรรค์ ลองสำรวจกรณีศึกษาไม่กี่กรณี:

1. ศิลปะและ NFTs: แพลตฟอร์มเช่น "Eponym" ของ Art AI ได้สร้างความฮือฮาในโลกของศิลปะดิจิทัล เดิมเปิดตัวเป็นโซลูชันอีคอมเมิร์ซ Eponym ได้เปลี่ยนไปสู่โมเดล Web3 โดยให้นักศิลปะและนักสะสมสามารถสร้างงานศิลปะที่สร้างโดย AI เป็นโทเค็นที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ (NFTs) บนบล็อกเชน Ethereum ภายในเวลาเพียง 10 ชั่วโมง แพลตฟอร์มได้สร้างรายได้ 3 ล้านดอลลาร์และกระตุ้นให้เกิดปริมาณตลาดรองกว่า 16 ล้านดอลลาร์ ความก้าวหน้านี้ไม่เพียงแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ทางการเงินของศิลปะที่สร้างโดย AI แต่ยังทำให้การแสดงออกทางสร้างสรรค์เป็นประชาธิปไตยโดยการกระจายตลาดศิลปะ อ่านกรณีศึกษา

2. การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ: Thirdweb ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มนักพัฒนาชั้นนำ ได้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของ AI ในการขยายการผลิตเนื้อหา โดยการรวม AI เพื่อเปลี่ยนวิดีโอ YouTube เป็นคู่มือที่ปรับให้เหมาะสมกับ SEO สร้างกรณีศึกษาจากความคิดเห็นของลูกค้า และผลิตจดหมายข่าวที่น่าสนใจ Thirdweb ได้เพิ่มการผลิตเนื้อหาและประสิทธิภาพ SEO ขึ้นสิบเท่า โมเดลนี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะสำหรับมืออาชีพสร้างสรรค์ที่ต้องการขยายการแสดงตนทางดิจิทัลโดยไม่เพิ่มความพยายามด้วยตนเองตามสัดส่วน ค้นพบผลกระทบ

3. เกม: ในสาขาเกมที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การกระจายศูนย์และ AI กำลังสร้างโลกเสมือนที่สมจริงและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เกม Web3 เกมหนึ่งได้รวมระบบ AI หลายตัวเพื่อสร้างเนื้อหาในเกมใหม่โดยอัตโนมัติ—ตั้งแต่ตัวละครไปจนถึงสภาพแวดล้อมที่กว้างขวาง วิธีการนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มประสบการณ์การเล่นเกม แต่ยังลดการพึ่งพาการพัฒนามนุษย์อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่าเกมสามารถพัฒนาได้เองตามธรรมชาติเมื่อเวลาผ่านไป ดูการบูรณาการในทางปฏิบัติ

4. การแลกเปลี่ยนข้อมูลและตลาดการทำนาย: นอกเหนือจากแอปพลิเคชันสร้างสรรค์แบบดั้งเดิม แพลตฟอร์มที่เน้นข้อมูลเช่น Ocean Protocol ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชนที่แชร์ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและแจ้งการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในอุตสาหกรรมต่างๆ ในทำนองเดียวกัน ตลาดการทำนายเช่น Augur ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลายอย่างแข็งแกร่ง ปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์ของเหตุการณ์—ซึ่งจะช่วยเพิ่มความไว้วางใจในระบบการเงินแบบกระจายศูนย์ สำรวจตัวอย่างเพิ่มเติม

กรณีศึกษาเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นหลักฐานที่ชัดเจนว่าความสามารถในการขยายและศักยภาพนวัตกรรมของ AI แบบกระจายศูนย์ไม่ได้จำกัดอยู่ในภาคส่วนเดียว แต่กำลังมีผลกระทบต่ออุตสาหกรรมสร้างสรรค์ การเงิน และผู้บริโภค

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา​

แม้ว่าคำมั่นสัญญาของการบูรณาการ AI และ Web3 จะมีมาก แต่ก็มีความท้าทายหลายประการที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ:

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความซับซ้อนทางกฎระเบียบ​

Web3 ได้รับการยกย่องในเรื่องการเน้นความเป็นเจ้าของข้อมูลและความโปร่งใส อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของ AI ขึ้นอยู่กับการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมาก—ข้อกำหนดที่อาจขัดแย้งกับโปรโตคอลบล็อกเชนที่รักษาความเป็นส่วนตัว ความตึงเครียดนี้ยิ่งซับซ้อนขึ้นโดยกรอบการกำกับดูแลทั่วโลกที่กำลังพัฒนา เมื่อรัฐบาลพยายามสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับการคุ้มครองผู้บริโภค โครงการริเริ่มเช่นกรอบนวัตกรรม SAFE และความพยายามระหว่างประเทศเช่นปฏิญญา Bletchley กำลังปูทางสำหรับการดำเนินการด้านกฎระเบียบที่ระมัดระวังแต่ร่วมกัน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความพยายามด้านกฎระเบียบ

ความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ในโลกที่กระจายศูนย์​

หนึ่งในความท้าทายที่ขัดแย้งกันมากที่สุดคือการรวมศูนย์ที่อาจเกิดขึ้นของการพัฒนา AI แม้ว่าจริยธรรมของ Web3 คือการกระจายอำนาจ แต่การพัฒนานวัตกรรม AI ส่วนใหญ่อยู่ในมือของผู้เล่นเทคโนโลยีรายใหญ่เพียงไม่กี่ราย ศูนย์กลางการพัฒนาเหล่านี้อาจกำหนดโครงสร้างลำดับชั้นในเครือข่ายที่กระจายศูนย์โดยเนื้อแท้โดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งบ่อนทำลายหลักการหลักของ Web3 เช่นความโปร่งใสและการควบคุมของชุมชน การบรรเทาสิ่งนี้ต้องการความพยายามแบบโอเพ่นซอร์สและการจัดหาข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ยังคงยุติธรรมและไม่มีอคติ ค้นพบข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

ความซับซ้อนทางเทคนิคและการใช้พลังงาน​

การรวม AI เข้ากับสภาพแวดล้อม Web3 ไม่ใช่เรื่องง่าย การรวมระบบที่ซับซ้อนทั้งสองนี้ต้องการทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก ซึ่งจะทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการใช้พลังงานและความยั่งยืนต่อสิ่งแวดล้อม นักพัฒนาและนักวิจัยกำลังสำรวจโมเดล AI ที่ประหยัดพลังงานและวิธีการประมวลผลแบบกระจายอย่างแข็งขัน แต่สิ่งเหล่านี้ยังคงเป็นพื้นที่วิจัยที่เกิดขึ้นใหม่ กุญแจสำคัญคือการสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความยั่งยืน—ความท้าทายที่เรียกร้องให้มีการปรับปรุงเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและความร่วมมือในอุตสาหกรรม

อนาคตของ AI แบบกระจายศูนย์ในภูมิทัศน์สร้างสรรค์​

การบรรจบกันของ AI และ Web3 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดทางเทคนิค แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์—ซึ่งแตะต้องมิติทางวัฒนธรรม เศรษฐกิจ และสร้างสรรค์ ที่ Cuckoo Network ภารกิจของเราในการเติมเต็มความหวังด้วย AI แบบกระจายศูนย์ชี้ไปที่อนาคตที่มืออาชีพสร้างสรรค์จะได้รับประโยชน์ที่ไม่เคยมีมาก่อน:

การเสริมพลังเศรษฐกิจของผู้สร้าง​

ลองนึกภาพโลกที่ทุกคนที่มีความคิดสร้างสรรค์สามารถเข้าถึงเครื่องมือ AI ที่แข็งแกร่งซึ่งเป็นประชาธิปไตยเหมือนกับเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ที่สนับสนุนพวกเขา นี่คือคำมั่นสัญญาของแพลตฟอร์มเช่น Cuckoo Chain—โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์ที่ช่วยให้ผู้สร้างสามารถสร้างงานศิลปะ AI ที่น่าทึ่ง มีส่วนร่วมในประสบการณ์การสนทนาที่หลากหลาย และขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน Gen AI รุ่นต่อไปโดยใช้ทรัพยากรการประมวลผลส่วนบุคคล ในระบบนิเวศสร้างสรรค์แบบกระจายศูนย์ ศิลปิน นักเขียน และผู้สร้างไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์อีกต่อไป แต่พวกเขาดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมโดยชุมชนซึ่งนวัตกรรมได้รับการแบ่งปันและสร้างรายได้อย่างเท่าเทียมกันมากขึ้น

การเชื่อมช่องว่างระหว่างเทคโนโลยีและความคิดสร้างสรรค์​

การบูรณาการ AI และ Web3 กำลังลบขอบเขตดั้งเดิมระหว่างเทคโนโลยีและศิลปะ เมื่อโมเดล AI เรียนรู้จากชุดข้อมูลแบบกระจายศูนย์ขนาดใหญ่ พวกเขาจะเก่งขึ้นไม่เพียงแต่ในการทำความเข้าใจข้อมูลสร้างสรรค์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการสร้างผลลัพธ์ที่ผลักดันขอบเขตทางศิลปะแบบดั้งเดิมด้วย วิวัฒนาการนี้กำลังสร้างรูปแบบใหม่ของงานฝีมือดิจิทัล—ที่ความคิดสร้างสรรค์ได้รับการปรับปรุงโดยพลังการคำนวณของ AI และความโปร่งใสของบล็อกเชน เพื่อให้แน่ใจว่าการสร้างสรรค์ทุกชิ้นมีความแปลกใหม่และพิสูจน์ได้ว่าเป็นของแท้

บทบาทของมุมมองใหม่และการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล​

เมื่อเราสำรวจพรมแดนนี้ สิ่งสำคัญคือต้องประเมินความแปลกใหม่และประสิทธิผลของโมเดลและการบูรณาการใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง ผู้นำตลาด แนวโน้มการลงทุนร่วม และการวิจัยทางวิชาการล้วนชี้ไปที่ข้อเท็จจริงหนึ่ง: การบูรณาการ AI และ Web3 อยู่ในช่วงเริ่มต้นแต่ระเบิด การวิเคราะห์ของเราสนับสนุนมุมมองที่ว่า แม้จะมีความท้าทาย เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ แต่การระเบิดสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนโดย AI แบบกระจายศูนย์จะปูทางไปสู่โอกาสทางเศรษฐกิจและการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมที่ไม่เคยมีมาก่อน การก้าวนำหน้าต้องการการรวมข้อมูลเชิงประจักษ์ การตรวจสอบผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง และการทำให้แน่ใจว่ากรอบการกำกับดูแลสนับสนุนมากกว่าการขัดขวางนวัตกรรม

บทสรุป​

การผสานรวม AI และ Web3 เป็นหนึ่งในแนวโน้มที่มีแนวโน้มและก่อกวนมากที่สุดที่พรมแดนของเทคโนโลยี ตั้งแต่การเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพการดำเนินงานไปจนถึงการทำให้การผลิตสร้างสรรค์เป็นประชาธิปไตยและเสริมพลังให้กับช่างฝีมือดิจิทัลรุ่นใหม่ การบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังเปลี่ยนอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไรก็ตาม เมื่อเรามองไปยังอนาคต เส้นทางข้างหน้าไม่ปราศจากความท้าทาย การจัดการกับข้อกังวลด้านกฎระเบียบ เทคนิค และการรวมศูนย์จะมีความสำคัญต่อการใช้ศักยภาพเต็มที่ของ AI แบบกระจายศูนย์

สำหรับผู้สร้างและผู้สร้าง การบรรจบกันนี้เป็นการเรียกร้องให้ดำเนินการ—คำเชิญให้จินตนาการใหม่ถึงโลกที่ระบบกระจายศูนย์ไม่เพียงแต่เสริมพลังนวัตกรรมเท่านั้น แต่ยังขับเคลื่อนการรวมและความยั่งยืนอีกด้วย โดยการใช้ประโยชน์จากกระบวนทัศน์ใหม่ของการกระจายศูนย์ที่เพิ่มขึ้นด้วย AI เราสามารถสร้างอนาคตที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพพอๆ กับที่สร้างสรรค์และมีความหวัง

เมื่อตลาดยังคงพัฒนาด้วยกรณีศึกษาใหม่ ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ และหลักฐานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งหนึ่งยังคงชัดเจน: จุดตัดของ AI และ Web3 เป็นมากกว่าแนวโน้ม—มันเป็นรากฐานที่คลื่นลูกใหม่ของนวัตกรรมดิจิทัลจะถูกสร้างขึ้น ไม่ว่าคุณจะเป็นนักลงทุนที่มีประสบการณ์ ผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยี หรือผู้สร้างที่มีวิสัยทัศน์ เวลาที่จะยอมรับกระบวนทัศน์นี้คือขณะนี้

ติดตามต่อไปในขณะที่เรายังคงผลักดันไปข้างหน้า สำรวจทุกแง่มุมของการบูรณาการที่น่าตื่นเต้นนี้ ที่ Cuckoo Network เราทุ่มเทเพื่อทำให้โลกมีความหวังมากขึ้นผ่านเทคโนโลยี AI แบบกระจายศูนย์ และเราขอเชิญคุณเข้าร่วมกับเราในการเดินทางที่เปลี่ยนแปลงนี้

---

อ้างอิง:

• ความร่วมมือระหว่าง Deutsche Telekom & Fetch.ai
• ความร่วมมือระหว่าง Petoshi & EMC Protocol
• สรุป Axios BFD New York 2024
• Reuters เกี่ยวกับแนวโน้มการระดมทุน AI
• RootData เกี่ยวกับพลวัตตลาด Web3
• กรณีศึกษาของ Logicful เกี่ยวกับ Eponym ของ Art AI
• กรณีศึกษาของ Leap AI เกี่ยวกับ Thirdweb
• Uinno.io เกี่ยวกับการเล่นเกม Web3
• Plato AiStream เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลง AI ใน Web3

---

โดยการรับรู้ทั้งโอกาสและความท้าทายที่การบรรจบกันนี้ เราไม่เพียงแต่เตรียมตัวเองสำหรับอนาคต แต่ยังสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดการเคลื่อนไหวไปสู่ระบบนิเวศดิจิทัลที่กระจายศูนย์และสร้างสรรค์มากขึ้น