Сравнительный анализ путей развития искусственного интеллекта и криптоактивов

Недавно возникло мнение, что стратегия многослойного масштабирования Эфириума, похоже, столкнулась с препятствиями, и у людей есть свои замечания по поводу этой модели с несколькими уровнями. Интересно, что за последний год развитие в области искусственного интеллекта также прошло через аналогичную многослойную эволюцию. Так в чем же заключаются различия между этими двумя областями в процессе их развития?

Во-первых, иерархическое развитие в области ИИ следует логике прогрессирующих возможностей. Основные большие языковые модели (LLM) являются первым уровнем и решают основные проблемы понимания и генерации языка, но имеют недостатки в логическом выводе и математических вычислениях. Второй уровень, модели вывода, сосредоточены на устранении этих недостатков, например, некоторые модели уже могут решать сложные математические задачи и проблемы отладки кода, эффективно дополняя когнитивные слепые зоны LLM. На этой основе третий уровень, ИИ-агенты, интегрируют возможности первых двух уровней, позволяя ИИ переходить от пассивного реагирования к активному выполнению, самостоятельно планируя задачи, вызывая инструменты и обрабатывая сложные рабочие процессы.

Эта иерархическая структура демонстрирует явное повышение возможностей: первый уровень закладывает основу, второй уровень восполняет недостатки, третий уровень реализует интеграцию. Развитие каждого уровня происходит на основе предыдущего, достигая качественного скачка, и пользователи могут ощутить, что ИИ становится более умным и практичным.

Сравнительно, кажется, что многослойное развитие в области криптоактивов попало в цикл переноса проблем. Изначально, чтобы решить проблему недостаточной производительности публичных блокчейнов, отрасль предложила решения по расширению второго уровня. Однако, несмотря на то что эти решения в определенной степени снизили расходы на газ и увеличили скорость обработки транзакций, они также привели к новым проблемам, таким как рассеяние ликвидности и нехватка экологических приложений. Чтобы справиться с этими вызовами, возникла концепция вертикальных цепочек приложений третьего уровня, но это только усугубило фрагментацию пользовательского опыта, затрудняя получение экосистемного синергетического эффекта, который приносит универсальная инфраструктура.

Эта модель развития на самом деле представляет собой перемещение проблемы: на первом уровне существуют узкие места, второй уровень пытается решить, но вводит новые проблемы, третий уровень снова порождает больше хаоса и децентрализации. Каждое решение на уровне, похоже, всего лишь перемещает проблему из одной области в другую, не решая при этом основную проблему.

Основная причина этой разницы может заключаться в том, что иерархическое развитие в сфере ИИ в основном движимо технической конкуренцией, и все крупные компании стремятся повысить возможности своих моделей. В то время как иерархическое развитие в области Криптоактивов в большей степени зависит от токеномики, и различные проекты больше сосредоточены на таких показателях, как объем замороженных средств и цена токена.

Это сравнение выявляет различия в акцентах развития двух областей: одна сосредоточена на решении технических задач, другая больше ориентирована на проектирование финансовых продуктов. Что касается преимуществ и недостатков этих двух путей развития, возможно, нет однозначного ответа, это зависит от личной точки зрения и оценок.

Важно отметить, что это абстрактное сравнение не является абсолютным, а всего лишь интересным наблюдением и размышлением о развитии двух областей.