Tiêu đề gốc: (Six AI Themes to Consider)

Tác giả: Lyn Alden

Tổng hợp: GaryMa, Wu nói blockchain

Lưu ý: Các đoạn trích sau đây là từ bản tin về chủ đề trí tuệ nhân tạo do Lyn Alden xuất bản vào tháng 8, trong đó có các phần liên quan đến Bitcoin. Do giới hạn về không gian hoặc vì lý do khác, một số chi tiết hoặc thông tin có thể không được dịch hoặc xóa hoàn toàn. Chúng tôi khuyên độc giả nên tham khảo văn bản gốc khi đọc bài viết này để có được thông tin toàn diện hơn.

Loại tiền tệ tốt nhất cho AI là gì?

Hình thức tiền tệ nào là tốt nhất cho đại lý AI? Dựa trên những gì tôi đã thấy cho đến nay, tôi nghĩ Bitcoin là câu trả lời hàng đầu.

Trong một thế giới tương lai, nơi các khoản thanh toán giữa con người và máy móc sẽ diễn ra với số lượng lớn, các loại tiền tệ kỹ thuật số nguồn mở đương nhiên là phù hợp.

Các tác nhân AI có thể tạo ví Bitcoin/tiền điện tử, kiếm tiền và chi tiêu số tiền đó.

AI có thể bắt đầu lại từ đầu, được giao một nhiệm vụ hoặc đơn giản là “quyết định” hoàn thành một nhiệm vụ. Vì nó đánh giá cách tốt nhất để hoàn thành một nhiệm vụ nên nó xác định rằng một số dịch vụ phải trả phí nhất định là có lợi hoặc quan trọng đối với nhiệm vụ đó. Vì vậy, nó tạo ra một ví Bitcoin/Lightning (không giống như tài khoản ngân hàng, không cần sự cho phép vì nó là nguồn mở), sau đó thuyết phục người tạo ra nó cấp tiền cho nó hoặc kiếm tiền trực tuyến (có thể nó Đăng một số nội dung thông minh trên Nostr và kiếm tiền boa). Bây giờ, với số tiền đó, nó có thể chi trả cho những gì nó cần.

Tiền tệ kỹ thuật số nguồn mở hiệu quả có thể được sử dụng nhanh hơn mà không cần được phép và có thể thực hiện các giao dịch nhỏ hơn (giao dịch vi mô) so với các loại tiền hợp pháp hiện có, do đó mang lại nhiều khả năng hơn cho thanh toán máy-máy và thanh toán con người-máy. Đây là một dạng tiền tệ tự nhiên được sử dụng bởi các tác nhân AI.

Xu hướng này đã tiếp tục. Vào cuối tháng 6, các công ty Bitcoin Fedi và Stak đã hợp tác để tổ chức một cuộc thi hackathon AI. Fedi và Stak kêu gọi tất cả các nhà phát triển, nhà xây dựng và những người tiên phong tin tưởng vào việc trao quyền công nghệ cho mọi người và cộng đồng thông qua Bitcoin, Lightning và Fedimint: Hãy tham gia cùng chúng tôi và giúp dân chủ hóa AI bằng Bitcoin, Lightning và Fedimint.

Vào đầu tháng 7, Lightning Labs (nhà cung cấp cơ sở hạ tầng Lightning Network chính) đã công bố ra mắt một bộ công cụ dành cho nhà phát triển mới để hỗ trợ giao điểm bitcoin + AI mới nổi này.

Nói một cách đơn giản, các công cụ của Lightning Labs chủ yếu có hai khía cạnh:

1) Việc xây dựng các tác nhân AI có thể nắm giữ và sử dụng Bitcoin để hoàn thành nhiệm vụ sẽ dễ dàng hơn;

2) Việc sử dụng Lightning Network và mã trạng thái "Yêu cầu thanh toán HTTP 402" lâu đời giúp việc thanh toán cho việc tính toán sử dụng nhiều tài nguyên cho mỗi lần sử dụng trở nên dễ dàng hơn.

Để xem cách thứ hai hoạt động, bạn có thể xem video dài hai phút này được chia sẻ bởi CTO Olaoluwa Osuntokun của Lightning Labs.

Liên kết:

https://twitter.com/roasbeef/status/1677037020156399616

Trong video này, một người dùng (Kody Low, nhà phát triển và trưởng nhóm hỗ trợ sản phẩm tại Fedi) cấp mã GPT-4 cho anh ta và trả tiền cho mỗi vấn đề bằng Lightning (khoảng 0,01 USD cho mỗi vấn đề). Trớ trêu thay, mã mà anh ấy yêu cầu AI viết chính xác là những gì anh ấy đã chứng minh như một dịch vụ đang hoạt động: khả năng thanh toán cho các lệnh gọi API bằng Lightning Network.

Cụ thể, Kody đã hỏi AI: "Làm cách nào để tạo proxy ngược để thanh toán các lệnh gọi API của tôi bằng Lightning Network? Hãy sử dụng chương trình phụ trợ LND và viết proxy ngược cho tôi bằng golang". Sau đó, anh ta thanh toán yêu cầu thanh toán qua Lightning Network. AI đã hiểu yêu cầu, nhận được khoản thanh toán và cung cấp mã được tổ chức tốt và có chú thích để trả lời các câu hỏi. Sau đó, Kody yêu cầu viết lại mã bằng ngôn ngữ lập trình Rust thay vì golang và trả tiền lại. AI viết lại mã và giải thích chi tiết hơn bằng tiếng Anh những phần của mã đang thực hiện và làm rõ phác thảo cơ bản của chương trình, nhưng đối với một phiên bản được triển khai đầy đủ, nó sẽ cần bao gồm nhiều thao tác xử lý lỗi hơn và các chi tiết khác, nhưng đây là điều cơ bản đề cương của chương trình. Kody sau đó đã cảm ơn và nói rằng AI và Lightning là một sự kết hợp tuyệt vời và trả tiền một lần nữa. AI cho biết Kody Không có gì, đồng ý rằng cả AI và Lightning Network đều là những công nghệ mạnh mẽ có thể cùng nhau tạo ra các giải pháp tiên tiến.

Cá nhân tôi đã thử nghiệm một trong những chương trình này và tôi có thể sử dụng ChatGPT trên điện thoại của mình mà không cần đăng ký và đặt câu hỏi bằng cách thanh toán bằng Lightning với số tiền tương đương một hoặc hai xu, giá dao động linh hoạt dựa trên từng câu hỏi, có thể Phụ thuộc vào một số nguồn cung và yêu cầu thuật toán chạy ở chế độ nền.

Để giải trí, tôi đã hỏi ChatGPT về một số ví dụ về các tình huống mà đặc vụ AI có thể cần phải trả tiền cho con người. Đây là câu trả lời của nó:

Câu hỏi tuyệt vời! Các tác nhân AI có thể cần phải trả tiền cho con người trong quá trình hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau. Dưới đây là một số kịch bản tiềm năng:

1. Nền kinh tế biểu diễn và các tác vụ vi mô: AI có thể được yêu cầu tìm con người để hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ, chẳng hạn như gắn nhãn hình ảnh hoặc phiên âm âm thanh, thường xảy ra trên nền tảng biểu diễn. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, AI có thể gửi khoản thanh toán đã thỏa thuận cho người lao động.

2. Giao dịch thương mại điện tử: Nếu AI quản lý nền tảng thương mại điện tử hoặc thị trường trực tuyến, nó có thể cần gửi thanh toán cho người bán hoặc nhà cung cấp dịch vụ. Điều này có thể nhằm đáp lại việc bán sản phẩm, hoàn tiền hoặc phí dịch vụ.

3. Người tạo nội dung và người có ảnh hưởng trực tuyến: Tác nhân AI có thể quản lý các nền tảng hoặc kênh nơi mọi người xuất bản nội dung hoặc gây ảnh hưởng đến người khác. Chúng có thể được lập trình để phân phối các khoản thanh toán hoặc phần thưởng cho những người sáng tạo này dựa trên lượt xem, lượt thích, lượt chia sẻ hoặc các số liệu khác.

4. Nguồn lực cộng đồng và tạo ý tưởng: Các công ty có thể sử dụng AI để quản lý các hoạt động đổi mới hoặc tạo ý tưởng, khuyến khích mọi người gửi ý tưởng. Sau khi ý tưởng được chọn, AI có thể gửi khoản thanh toán hoặc phần thưởng cho người gửi ý tưởng.

5. Hoàn tiền cho khách hàng: Nếu AI xử lý dịch vụ khách hàng cho một công ty, thì công ty đó có thể phải hoàn lại tiền cho các sản phẩm bị trả lại, dịch vụ bị hủy hoặc bất kỳ sự bất tiện nào do công ty gây ra.

6. Tham gia khảo sát: AI có thể quản lý các cuộc khảo sát cho mục đích nghiên cứu thị trường hoặc các mục đích thu thập dữ liệu khác. Những người tham gia được đền bù cho thời gian và đầu vào của họ.

7. Đóng góp từ thiện: AI có thể được sử dụng để quản lý các khoản thanh toán từ các tổ chức từ thiện cho người thụ hưởng.

8. Thanh toán cho người làm việc tự do: AI có thể được thuê để quản lý nhân viên làm việc tự do hoặc theo hợp đồng, trả tiền cho họ sau khi hoàn thành công việc.

9. Tiền thưởng và phần thưởng: Nếu AI quản lý một cuộc thi hoặc trò chơi, nó có thể cần gửi tiền thưởng hoặc phần thưởng cho người chiến thắng.

Đây chỉ là ví dụ về nhiều ứng dụng tiềm năng. Chủ đề chung là bất kỳ nhiệm vụ nào yêu cầu trả thù lao cho một người khi cung cấp dịch vụ hoặc giá trị đều có khả năng được quản lý bởi AI.

Sau đó, tôi hỏi nó một số ví dụ về cách một tác nhân AI có thể cần phải trả tiền cho một tác nhân AI khác trong quá trình hoàn thành các nhiệm vụ được giao và nó trả lời:

Thực sự có nhiều tình huống tiềm ẩn trong đó một tác nhân AI có thể cần giao dịch với một tác nhân AI khác. Điều này có thể xảy ra khi hệ thống được thiết kế để tương tác và trao đổi tài nguyên hoặc dịch vụ một cách tự động, ví dụ:

1. Xe tự lái: Trong tương lai xe tự lái, các tác nhân AI điều khiển các phương tiện cá nhân có thể trả quyền hoặc đảm bảo chỗ đậu xe cho các phương tiện điều khiển các AI khác.

2. Thị trường AI: Trong thị trường AI, một AI có thể trả tiền cho một AI khác cho một dịch vụ cụ thể, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, đào tạo mô hình học máy hoặc tối ưu hóa các tác vụ phức tạp.

3. Thu thập nội dung hoặc dữ liệu: Một AI có thể trả tiền cho AI khác để có dữ liệu hoặc nội dung độc quyền, chẳng hạn như nghiên cứu độc quyền, phân tích thị trường hoặc tài sản kỹ thuật số.

4. Tài nguyên điện toán đám mây: Một AI quản lý máy chủ hoặc tài nguyên đám mây có thể trả tiền cho một AI khác để sử dụng sức mạnh tính toán hoặc dung lượng lưu trữ dư thừa của nó.

5. Quảng cáo kỹ thuật số: AI quản lý chiến dịch quảng cáo có thể trả tiền cho AI khác để đặt quảng cáo của nó ở vị trí hoặc thời gian tốt nhất trên nền tảng kỹ thuật số.

6. Đấu giá qua trung gian AI: Trong hệ thống đặt giá thầu thời gian thực quảng cáo trực tuyến, một tác nhân AI có thể thanh toán cho một tác nhân AI khác cho một vùng quảng cáo được nhắm mục tiêu đến một đối tượng cụ thể.

7. Chơi game: Trong kịch bản chơi trò chơi trực tuyến, một AI có thể cần phải trả tiền cho một AI khác để mua hàng hóa, dịch vụ ảo hoặc tiến trình trò chơi.

8. Internet of Things (IoT): Trong một ngôi nhà thông minh hoặc thành phố thông minh, một thiết bị IoT (do AI quản lý) có thể trả tiền cho một thiết bị khác để ưu tiên các nhiệm vụ của nó. Ví dụ, một chiếc tủ lạnh thông minh có thể trả tiền cho một lò nướng thông minh để trì hoãn chu trình làm mát tiêu tốn năng lượng của nó cho đến khi tủ lạnh hoàn thành chu trình làm mát tiêu tốn năng lượng.

Những ví dụ này mang tính suy đoán và phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng phức tạp cho phép thực hiện các giao dịch giữa AI với AI một cách an toàn. Nhưng khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể thấy nhiều hệ thống được thiết kế để cho phép loại tương tác tự động này.

Bây giờ, một câu hỏi mang tính hoài nghi chính đáng mà độc giả của bài viết này có thể đặt ra khi họ xem phần này là “Tại sao lại sử dụng thanh toán Lightning Network cho việc sử dụng AI thay vì chỉ thanh toán bằng USD?”

Câu trả lời là Bitcoin/Lightning Network là cách phù hợp duy nhất để làm việc với AI vì nhiều lý do:

Không thể trả lại: Không giống như nhiều ứng dụng phần mềm, AI sử dụng rất nhiều phần cứng trên cơ sở mỗi lần sử dụng. Khi bạn sử dụng AI, bạn đang sử dụng phần cứng GPU rất ngốn điện. Sau khi được phát triển, bản thân phần mềm có giá rẻ nhưng mỗi lần sử dụng phần mềm sẽ phát sinh chi phí tài nguyên phần cứng/nguồn điện thực tế, không giống như hầu hết các loại phần mềm. Nếu API được mở để thanh toán bằng các phương tiện thông thường (ví dụ: thẻ tín dụng), thì người bán sẽ trở thành mục tiêu của gian lận. Người dùng có thể gửi hàng chục nghìn lượt sử dụng tới GPU và được hoàn lại khoản thanh toán của họ. Trong trường hợp này, người bán chịu chi phí về nguồn điện/phần cứng nhưng sau đó mất khoản thanh toán. Mặt khác, Lightning là một phương thức thanh toán cuối cùng đối với tài sản vô danh.

Giao dịch vi mô: Hầu hết các phương thức thanh toán đều có giới hạn về quy mô của một giao dịch. Ví dụ: bạn không thể trả 0,03 USD bằng thẻ Visa. Phí cố định thấp nhất của PayPal dành cho người bán là 0,49 USD cho mỗi giao dịch. Điều gần nhất bạn có thể làm là nạp tiền trước vào tài khoản của mình và sau đó thực hiện các khoản thanh toán vi mô mỗi khi bạn sử dụng nó trong tài khoản của mình. Điều này trở nên phức tạp hơn trên toàn cầu, xuyên biên giới và tiền tệ; nếu ai đó ở Malaysia muốn trả tiền cho ai đó ở California để sử dụng AI, họ nên sử dụng phương thức thanh toán nào? Ngay cả trong văn phòng hỗ trợ thanh toán đăng ký trên trang web của tôi, người quản lý hoạt động của tôi và tôi đôi khi gặp vấn đề khi chấp nhận thẻ tín dụng nước ngoài và ở nhiều quốc gia, họ sử dụng dịch vụ thanh toán di động thay vì thẻ tín dụng. Lightning Network có thể xử lý các giao dịch vi mô trên quy mô toàn cầu. Người dùng có thể trả xu cho mỗi lần sử dụng từ mọi nơi mà không cần đăng ký và không cần ủy quyền trước. Điều này rất phù hợp với thanh toán giữa các máy, trong đó các đăng ký có thể không lý tưởng và chúng chỉ cần tương tác với nhau trên cơ sở thời gian thực.

Không cần cấp phép và có thể lập trình: Tác nhân AI có thể được tạo ra để thực hiện nhiều hoạt động khác nhau. Là một thực thể không có danh tính pháp lý, tác nhân AI sẽ dễ dàng nắm giữ và sử dụng loại tiền có thể lập trình nguồn mở hơn là sử dụng tài khoản ngân hàng hoặc sản phẩm thanh toán ngân hàng. Các tác nhân AI có thể không có quyền truy cập vào tài khoản ngân hàng nhưng họ có thể chạy các nút Lightning hoặc vận hành ví Lightning Network. Tính chất tức thời có thể lập trình và theo thời gian thực của Lightning Network cho phép định giá linh hoạt. Nói cách khác, giá của mỗi lệnh gọi API có thể được lập trình để thay đổi mỗi giây tùy thuộc vào số lượng yêu cầu API đến mà chúng nhận được cùng lúc.

Ngăn chặn thư rác bằng bằng lượng công việc

Ngày nay, do trí tuệ nhân tạo gần như đã giảm chi phí tạo ra hình ảnh, video, văn bản, chương trình... nên việc phân biệt nội dung nào là thật và nội dung nào là video giả chất lượng cao hay nhân cách ảo ngày càng khó khăn. Khi chúng ta nhìn thấy một hình ảnh hoặc video có thể quan trọng từ góc độ công ty, xã hội, chính trị hoặc địa chính trị, làm sao chúng ta có thể chắc chắn rằng đó là sản phẩm của cảnh quay thực chứ không phải giả mạo kỹ thuật số do trí tuệ nhân tạo tạo ra? Bây giờ hãy tưởng tượng nó sẽ như thế nào trong năm hoặc mười năm nữa khi công nghệ được cải thiện.

Điều đáng lo ngại hơn nữa là mức độ thuyết phục của robot. Bất cứ khi nào tôi sử dụng Twitter (bây giờ được gọi là "X"), các bài đăng của tôi đều tràn ngập bot. May mắn thay, chúng là những bot chất lượng thấp, được lập trình kém và rõ ràng. Tuy nhiên, cũng có những kẻ mạo danh con người tạo một tài khoản tương tự như tài khoản của tôi theo cách thủ công và bắt đầu cố gắng lừa đảo mọi người. Điều gì sẽ xảy ra nếu các bot AI trên mạng xã hội thực sự khá thuyết phục? Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng có thể tồn tại với số lượng không thể đếm được, liên tục được tạo ra, cũng như chúng có thể được xác định và ngăn chặn?

Ngoài việc bot gửi thư rác cho mọi người như một hình thức lừa đảo, một chiến lược bot phức tạp có thể liên quan đến việc xây dựng toàn bộ cộng đồng giả mạo để quảng bá một ý tưởng và làm cho nó trở nên phổ biến. Nhiều tính cách AI khác nhau có thể hoạt động trực tuyến và thuyết phục được nhiều người. Hãy tưởng tượng ai đó đã viết một chương trình tạo ra một đội quân bot, mỗi robot đều độc đáo và tiên tiến hơn ChatGPT hiện tại vài năm và họ phối hợp để quảng bá cho một ứng cử viên chính trị nhất định, một quan điểm xã hội nhất định hoặc chỉ Tăng lượng khán giả của một người có ảnh hưởng. Bây giờ hãy tưởng tượng rằng chương trình này là nguồn mở và có sẵn cho bất kỳ ai muốn sử dụng nó. Chiếc hộp Pandora đã được mở ra.

Hãy tưởng tượng, khi tương tác trực tuyến:

1) Hầu hết các thực thể trông giống con người đều không phải là con người;

2) Rất khó để xác định đâu là người thật.

Một cách để giải quyết vấn đề này là các nền tảng truyền thông xã hội thực thi xác thực khi đăng ký. Trong trường hợp này, người mới đăng ký cần cung cấp đầy đủ bằng chứng chứng minh họ là người thật. Twitter/X của Elon Musk dường như đang đi theo hướng này, cũng như một số nền tảng khác. Mặc dù điều này thực sự có thể hiệu quả đối với một số nền tảng, nhưng nhược điểm rõ ràng của phương pháp này là trong nhiều trường hợp, tính ẩn danh là một thành phần quan trọng của bảo mật và tính xác thực. Những người ở một số ngành nghề nhất định không có quyền tự do trực tuyến và sử dụng các tài khoản ẩn danh để thư giãn trong giao tiếp xã hội. Hơn nữa, ở nhiều nước, một số kiểu phát ngôn nhất định là bất hợp pháp. Các nhà lãnh đạo không thể bị chỉ trích một cách công khai, một số chủ đề nhất định bị cấm thảo luận, v.v. Trên thực tế, một số Người sáng lập nước Mỹ ban đầu sử dụng bút danh để được bảo vệ khi họ công bố những lời chỉ trích mang tính cách mạng đối với chế độ quân chủ Anh. Những người theo chủ nghĩa toàn trị thích xác thực bắt buộc để tham gia vào mạng xã hội và một vấn đề nghiêm trọng về bot sẽ giúp họ có lý do chính đáng để thực hiện các biện pháp này. Hơn nữa, họ có thể dễ dàng buộc các nền tảng khác nhau cung cấp dữ liệu cho họ.

Ngoài ra, phương tiện truyền thông xã hội có thể vẫn mở và ẩn danh, nhưng hãy sử dụng một số loại bằng chứng về sự kiên trì hoặc kiểm tra thanh toán để ngăn chặn vô số bot. Trở lại những năm 1990, nhà mật mã học Adam Barker đã phát minh ra một dạng bằng chứng công việc gọi là Hashcash để ngăn chặn nhiều loại tấn công spam hoặc từ chối dịch vụ. Cuối cùng, Satoshi Nakamoto đã sử dụng nó trong phần cốt lõi của giao thức Bitcoin, nhưng nó không được triển khai rộng rãi trên mạng xã hội hoặc các phần khác của internet.

Sổ cái của Bitcoin có một lịch sử gần như không thể giả mạo. Mỗi khi một khối được cập nhật trên blockchain, năng lượng sẽ được yêu cầu và lịch sử đầy đủ của sổ cái chứa một lượng lớn năng lượng được mã hóa trong đó, gây khó khăn cho việc giả mạo. Ngoài việc được sử dụng như một tài sản tiền tệ, chuỗi khối Bitcoin hiện còn tồn tại dưới dạng một khối thời gian bất biến, mã nguồn mở, toàn cầu, trong đó dữ liệu tùy ý (bao gồm tài liệu, hình ảnh, sách, bài hát hoặc thời gian từ các hệ thống khác) có thể được chèn vào. tem) và có thể chứng minh rằng dữ liệu được chèn không bị sửa đổi kể từ ngày đó. Không có máy chủ nguồn đóng, mờ đục hoặc tập trung nào có thể sao chép chức năng này.

Bằng chứng công việc của Bitcoin có thể được sử dụng để bảo vệ các loại hệ thống khác khỏi thư rác như Adam Barker đã tạo ra Hashcash ban đầu không? Có một số con đường đã được khám phá theo hướng này và có thể ngày càng trở nên quan trọng trong những năm tới.

Thanh toán: Bitcoin hiện được Stacker News sử dụng như một hình thức khuyến khích xuất bản và ngăn chặn thư rác. Người dùng phải trả một lượng nhỏ bitcoin để đăng và có thể tip cho nhau một lượng nhỏ bitcoin. Vấn đề với các phương thức thanh toán truyền thống như Visa là chúng xác định danh tính con người, trong khi Bitcoin là bằng chứng thanh toán nhưng không yêu cầu phải biết danh tính, điều này có thể chấp nhận được để ngăn chặn thư rác. Điều này có thể được điều chỉnh theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: nếu Twitter/X triển khai một tính năng tương tự, thì tôi có thể thiết lập để chỉ cho phép những người có mối liên hệ chi phí vi mô nào đó với danh tính của họ nhận xét về bài đăng của tôi để ngăn chặn thư rác.

Nhận dạng bằng chi phí: Ai đó có thể tạo cặp khóa công khai/riêng tư (như trên Nostr), nhưng sau đó tiến xa hơn và nhúng khóa chung vào chuỗi khối Bitcoin, phát sinh chi phí trong thế giới thực do phí giao dịch Chi phí tài nguyên, nhiều cách khác nhau để xác minh với mọi người rằng khóa này thực sự là của họ và sau đó sử dụng khóa riêng khớp với khóa chung đó để ký bất kỳ nội dung kỹ thuật số nào họ tạo hoặc ủy quyền. Điều này cũng đúng với bất kỳ tổ chức tin tức lớn nào có tiêu chuẩn liêm chính được biết đến. Nền tảng có thể kiểm tra cặp khóa nào được nhúng hay không. Kể từ thời điểm đó, điều này cho phép mọi người phân biệt nội dung giả mạo với nội dung xác thực (được tạo ra, ít nhất một phần, bởi cá nhân hoặc tổ chức đó và không được sửa đổi kể từ khi xuất bản, không nhất thiết là đúng về mặt khách quan) và cho phép hàng trăm Kẻ mạo danh không thể sử dụng các cặp khóa tương tự đã được nhúng vào chuỗi khối Bitcoin và phải chịu phí trong thế giới thực.

Mặc dù chúng ta chưa đạt đến giai đoạn này, nhưng trong một thế giới mà trí tuệ nhân tạo đủ tiên tiến để việc bắt chước hoặc giả mạo hầu như không tốn kém, chúng ta có thể học cách yêu cầu bằng chứng về tính liên tục (cặp khóa công khai/riêng được mã hóa) và bằng chứng công việc (bằng chứng về tính xác thực Các tài nguyên của thế giới được sử dụng để tăng tầm quan trọng của cặp khóa công khai/riêng tư nhất định hoặc danh tính trực tuyến) trước khi một số loại nội dung kỹ thuật số nhất định được xem xét nghiêm túc.

Trong thế giới tương lai tiềm năng mà tôi đã mô tả trước đó:

1) Hầu hết các thực thể trông giống con người đều không phải là con người;

2) Rất khó để xác định thực thể nào thực sự là con người và sau đó chúng tôi cần nhiều phương pháp khác nhau để phân loại thực thể nào có một số loại hữu hình hoặc chi phí trong thế giới thực liên quan đến chúng, để tìm tín hiệu trong biển nhiễu gần như vô tận.

Kiểm tra danh tính hoặc sử dụng chi phí tài nguyên thực là hai hướng chính mà nền tảng có thể thực hiện.