1. Triển Vọng của Các Agent AI Tập Trung
Các agent trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với internet và thực hiện các nhiệm vụ trực tuyến. Các công ty Web 2.0 hiện đang phát triển các agent chủ yếu dưới dạng trợ lý hoặc công cụ chuyên biệt, nhưng khả năng thực thi của chúng còn hạn chế do mô hình chưa trưởng thành và các vấn đề quy định.
Các tập đoàn công nghệ lớn như Apple và Google, cũng như các công ty AI như OpenAI và Anthropic, có lợi thế trong việc phát triển hệ thống agent nhờ vào hệ sinh thái thiết bị, dữ liệu mạng và công nghệ tiên tiến của họ. Ngoài các gã khổng lồ này, nhiều công ty khởi nghiệp ở Mỹ cũng đang làm việc trên các agent cho các ứng dụng cụ thể.
Tuy nhiên, các tập đoàn Web 2.0 phải đối mặt với “thách thức” của các nhà đổi mới, khi việc phát triển các agent tự chủ có thể lệch hướng khỏi mô hình kinh doanh hiện tại của họ và gặp thách thức lớn do sự không thể đoán trước của AI, rủi ro tài chính và vấn đề tin cậy của người dùng.
2. Thách thức của các Nhà Đổi Mới
Thách thức của các nhà đổi mới mô tả một nghịch lý, đó là các công ty thành công thường gặp khó khăn trong việc áp dụng công nghệ hoặc mô hình kinh doanh mới, ngay cả khi những đổi mới này cực kỳ quan trọng cho sự phát triển lâu dài. Vấn đề cốt lõi là các công ty hiện tại không muốn giới thiệu sản phẩm hoặc công nghệ mới mà trải nghiệm của người dùng ban đầu có thể không tốt bằng các sản phẩm tinh vi hiện tại của họ. Những công ty này lo ngại rằng việc áp dụng những đổi mới như vậy có thể làm xa lánh nhóm khách hàng hiện tại của họ, vì các khách hàng này đã quen với một mức độ tinh tế và độ tin cậy nhất định. Sự do dự này xuất phát từ nguy cơ có thể phá vỡ kỳ vọng lâu dài của người dùng.
2.1 Sự không dự đoán được của các agent và niềm tin của Người Dùng
Những công ty công nghệ lớn như Google, Apple và Microsoft đã xây dựng đế chế của họ trên các công nghệ và mô hình kinh doanh đã được kiểm chứng. Việc giới thiệu các agent hoàn toàn tự động đại diện cho một sự lệch lạc lớn so với các quy chuẩn đã được thiết lập. Các agent này, đặc biệt là trong giai đoạn đầu, không thể tránh khỏi những điểm không hoàn hảo và không thể dự đoán được. Bản chất không chắc chắn của các mô hình trí tuệ nhân tạo có nghĩa là ngay cả khi đã được kiểm tra rộng rãi, vẫn luôn tồn tại nguy cơ hành vi bất ngờ.
Đối với các công ty này, rủi ro là rất cao. Một sai lầm không chỉ có thể làm tổn hại danh tiếng của họ mà còn có thể khiến họ đối mặt với rủi ro pháp lý và tài chính nghiêm trọng. Điều này tạo ra một động lực mạnh mẽ để họ hành động cẩn thận, có thể dẫn đến việc bỏ lỡ lợi thế tiên phong trong lĩnh vực agent.
Đối với các nhà cung cấp tập trung đang cân nhắc triển khai các agent, rủi ro từ sự phản đối của khách hàng là rất lớn. Khác với các công ty khởi nghiệp có thể nhanh chóng chuyển hướng mà không gặp phải nhiều thiệt hại, các gã khổng lồ công nghệ đã thành lập có hàng triệu người dùng kỳ vọng vào dịch vụ đồng nhất và đáng tin cậy. Bất kỳ sai lầm lớn nào của agent cũng có thể dẫn đến cơn ác mộng truyền thông.
Hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó agent đại diện cho người dùng đưa ra một loạt các quyết định tài chính tồi tệ. Sự phản đối mạnh mẽ từ đó có thể làm suy yếu lòng tin đã được xây dựng một cách tỉ mỉ qua nhiều năm. Người dùng có thể không chỉ nghi ngờ agent mà còn nghi ngờ tất cả các dịch vụ dựa trên trí tuệ nhân tạo của công ty.
2.2 Tiêu Chuẩn Đánh Giá Mơ Hồ và Thách Thức Quy Định
Việc xác định “đáp án đúng” của các agent AI làm vấn đề thêm phức tạp. Trong nhiều trường hợp, chúng ta không rõ liệu phản hồi của agent có thực sự sai sót hay chỉ là sự cố ngoài ý muốn. Khu vực không rõ ràng này có thể dẫn đến tranh cãi và làm tổn hại thêm mối quan hệ với khách hàng.
Một trong những trở ngại lớn nhất mà các nhà cung cấp agent tập trung phải đối mặt là môi trường quy định đang phát triển và ngày càng phức tạp. Khi các agent trở nên tự chủ hơn và xử lý các nhiệm vụ nhạy cảm, chúng sẽ đối mặt với các thách thức lớn trong khu vực quy định không rõ ràng.
Các quy định tài chính đặc biệt phức tạp. Nếu agent đại diện cho người dùng trong việc đưa ra quyết định tài chính hoặc thực hiện giao dịch, nó có thể bị cơ quan quản lý tài chính giám sát. Hơn nữa, yêu cầu về sự tuân thủ có thể rất rộng và khác nhau đáng kể giữa các khu vực pháp lý.
Vấn đề trách nhiệm cũng là một yếu tố quan trọng. Nếu quyết định của agent dẫn đến tổn thất tài chính hoặc thiệt hại khác cho người dùng, ai sẽ phải chịu trách nhiệm? Người dùng? Công ty? Hay chính AI? Đây là những vấn đề mà các cơ quan quản lý và lập pháp mới bắt đầu giải quyết.
2.3 Thiên Kiến Mô Hình Có Thể Gây Tranh Cãi
Ngoài ra, khi các agent trở nên phức tạp hơn, chúng có thể vi phạm các quy định về chống độc quyền. Nếu agent của một công ty luôn thiên về sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty đó, điều này có thể bị coi là hành vi chống cạnh tranh. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các gã khổng lồ công nghệ đã bị xem xét vì vị thế thị trường của họ.
Sự không thể đoán trước của các mô hình AI làm tăng thêm độ phức tạp cho các thách thức quy định. Khi Web 2.0 không thể hoàn toàn dự đoán hoặc kiểm soát hành vi của AI, việc đảm bảo tuân thủ quy định trở nên khó khăn. Sự không thể đoán trước này có thể làm chậm sự đổi mới của các agent Web 2.0, trong khi các giải pháp Web 3.0 linh hoạt hơn có thể được hưởng lợi từ điều này.
3. Cơ Hội Trong Web3
Khi khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được cải thiện, các agent AI có cơ hội tiến vào một dạng thức mới với mức độ tự chủ cao hơn. Hiện tại, các công ty lớn có vẻ không dám mạo hiểm với lĩnh vực này, chỉ dừng lại ở những tác vụ đơn giản như đặt pizza cho người dùng. Các công ty khởi nghiệp có thể dám thử nghiệm, nhưng sẽ phải đối mặt với nhiều rào cản kỹ thuật, chẳng hạn như việc agent không có danh tính riêng và phải sử dụng danh tính và tài khoản của người dùng để thực hiện các thao tác. Ngay cả khi mượn danh tính, hệ thống truyền thống cũng không dễ dàng hỗ trợ agent thực hiện các hành động tự do.
Công nghệ Web3 cung cấp cơ hội độc đáo cho việc phát triển các agent AI, có thể giải quyết một số thách thức mà các nhà cung cấp tập trung đang gặp phải. Trong hệ sinh thái Web3, các agent có thể sử dụng ví để quản lý nhiều ID phân tán (DID), và cả việc thanh toán bằng tiền mã hóa hay sử dụng các giao thức không cần phép đều rất thân thiện với agent. Khi các agent bắt đầu thực hiện các hành vi kinh tế phức tạp, sự tương tác cao giữa các agent có thể xảy ra. Nếu không giải quyết được sự nghi ngờ lẫn nhau giữa các agent, hệ thống kinh tế của agent sẽ không hoàn chỉnh. Đây là một vấn đề mà công nghệ mã hóa có thể giải quyết.
Ngoài ra, các kích thích crypto-economic có thể khuyến khích việc phát hiện và cung cấp hình phạt nếu agent hành xử không đúng cách, chẳng hạn như giảm tài sản ký gửi hoặc phạt tiền. Điều này tạo ra một hệ thống tự điều chỉnh, trong đó hành vi tốt được thưởng, còn hành vi xấu bị trừng phạt, do đó có thể giảm bớt nhu cầu giám sát tập trung và mang lại sự yên tâm cho những người sớm áp dụng việc ủy thác giao dịch tài chính cho các agent hoàn toàn tự chủ.
Tài sản ký gửi crypto-economic có hai chức năng: cần phải giảm khi hành vi không đúng, đồng thời là tín hiệu thị trường quan trọng trong quá trình phát hiện agent. Càng nhiều tài sản ký gửi, thị trường càng tin tưởng vào hiệu suất của agent và tâm lý của người dùng sẽ càng ổn định. Điều này có thể tạo ra một hệ sinh thái agent năng động và phản ứng nhanh hơn, trong đó các agent hiệu quả và đáng tin cậy nhất sẽ tự nhiên nổi bật.
Web3 còn có thể tạo ra các thị trường agent mở. So với các nhà cung cấp tập trung, các thị trường này cho phép thử nghiệm và đổi mới ở mức độ cao hơn. Các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển độc lập có thể đóng góp vào hệ sinh thái, dẫn đến sự tiến bộ và chuyên môn hóa nhanh hơn của các agent.
Ngoài ra, các mạng phân tán như Grass và OpenLayer có thể cung cấp cho các agent quyền truy cập vào dữ liệu internet mở và thông tin cần xác thực. Quyền truy cập rộng rãi vào các nguồn dữ liệu đa dạng có thể giúp các agent Web3 đưa ra quyết định thông minh hơn và cung cấp dịch vụ toàn diện hơn.
4. Hạn Chế và Thách Thức của Agent AI Trong Web3
4.1 Sự Chấp Nhận Hạn Chế Của Thanh Toán Crypto
Một thách thức lớn mà Web3 phải đối mặt là việc áp dụng thanh toán bằng Crypto vẫn còn hạn chế. Hiện tại, chỉ có một số ít nền tảng trực tuyến chấp nhận thanh toán bằng tiền mã hóa, điều này hạn chế khả năng ứng dụng thực tế của các agent dựa trên crypto trong nền kinh tế thực. Nếu không có sự tích hợp sâu với nền kinh tế rộng lớn hơn, ảnh hưởng của các agent Web3 sẽ tiếp tục bị giới hạn.
4.2 Quy Mô Giao Dịch
Một thách thức khác là quy mô của các giao dịch tiêu dùng trực tuyến điển hình. Nhiều giao dịch này liên quan đến số tiền nhỏ, có thể không đủ để chứng minh nhu cầu về hệ thống không tin cậy cho phần lớn người dùng. Nếu có các giải pháp tập trung, người tiêu dùng bình thường có thể không thấy giá trị của việc sử dụng agent phân tán cho các mua sắm nhỏ lẻ và hàng ngày.
5. Kết Luận
Sự không thể đoán trước của các mô hình AI khiến các công ty công nghệ ngại cung cấp các agent AI hoàn toàn tự chủ, tạo cơ hội cho các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực crypto. Những công ty khởi nghiệp này có thể tận dụng thị trường mở và bảo mật crypto-economic để thu hẹp khoảng cách giữa tiềm năng của agent và thực tế triển khai.
Bằng cách sử dụng công nghệ blockchain và hợp đồng thông minh, agent AI dựa trên crypto có thể cung cấp mức độ minh bạch và bảo mật mà các hệ thống tập trung khó có thể đạt được, đặc biệt là cho các trường hợp cần sự tin cậy cao hoặc liên quan đến thông tin nhạy cảm.
Tóm lại, cả công nghệ Web2 và Web3 đều cung cấp các phương thức phát triển cho agent AI, nhưng mỗi phương pháp có những lợi ích và thách thức riêng. Tương lai của agent AI có thể phụ thuộc vào việc kết hợp và hoàn thiện các công nghệ này để tạo ra các trợ lý số đáng tin cậy, hữu ích và mạnh mẽ. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể thấy sự kết hợp của các phương pháp Web2 và Web3, khai thác những ưu điểm của từng phương pháp để tạo ra các agent AI mạnh mẽ và đa chức năng hơn.
