Dalam pertukaran daring yang dikenal sebagai "Trench Talk" ini, banyak pelopor dari industri AI dan blockchain melakukan diskusi mendalam tentang status terkini teknologi agen kecerdasan buatan (AI), kombinasi DeFi dan AI, serta kebutuhan dan prospek pengembangan berbagai skenario aplikasi B2B dan B2C. Peserta utama dalam dialog ini meliputi:
Kunal: Dari Bangalore, India, dengan fokus menyediakan layanan pemasaran dan agensi AI untuk proyek Web3;
NFT (juga dikenal sebagai NFT2): Dengan berbagai pengalaman dalam industri AI dan kripto, saat ini berkomitmen untuk membangun platform pelatihan data terdesentralisasi untuk menyediakan pelatihan anotasi dan model skala besar bagi perusahaan AI;
Abdul: Bekerja di DecaSonic Fund, fokus pada investasi proyek awal di persimpangan Web3, blockchain, dan AI;
Peserta lain juga berbagi wawasan mereka tentang topik 'agen AI', 'keuangan DeFi', 'aplikasi B2B dan B2C', dll.
Tulisan ini akan membahas beberapa isu inti berikut, untuk merangkum dialog ini sekomprehensif dan sedetail mungkin.
Satu, Kemampuan dan evolusi masa depan agen AI saat ini
1. Batasan dan titik sakit agen AI yang ada
Para peserta umumnya percaya bahwa agen AI saat ini masih berada dalam fase iterasi cepat, kemampuan spesifiknya terutama berada pada dialog, pembuatan teks, beberapa tugas visual, dan dukungan keputusan yang relatif sederhana. Dibandingkan dengan algoritma 'terprogram' atau 'pohon keputusan' tradisional, agen AI modern memiliki pemahaman bahasa alami dan kemampuan penalaran yang lebih baik. Namun:
Kemampuan kreatif dan abstrak: Di tingkat 'kreativitas mendalam' yang sepenuhnya otonom, AI masih rentan terhadap 'siklus diri' atau penggunaan kembali data pelatihan yang ada, sulit untuk benar-benar melampaui 'inspirasi' atau 'jiwa' manusia.
Pengolahan multi-sumber data: Agar agen AI benar-benar dapat menangani keputusan kompleks atau eksekusi strategi, perlu terhubung dan memahami informasi kompleks dari berbagai bidang (termasuk panggilan API waktu nyata, kompatibilitas data dari industri yang berbeda, dll.), masih ada batasan teknis dan komputasi.
Masalah faktualitas dan 'ilusi': AI sering muncul 'ilusi' (hallucination) dalam pembuatan teks atau dialog, yaitu mengarang kasus, data, atau literatur yang tidak ada. Output yang sangat persuasif ini dapat berisiko dalam aplikasi nyata.
2. Menuju AGI: Penuh imajinasi dan tantangan
Pursuit of AGI (Kecerdasan Buatan Umum) terus diangkat:
Harapan pengguna: Banyak pengguna berharap suatu hari nanti, agen AI dapat berfungsi seperti 'otak manusia yang maha tahu', tidak hanya menunjukkan performa luar biasa di bidang tertentu tetapi juga menghubungkan berbagai bidang, bahkan menghasilkan ide dan teori baru.
Teknologi dan etika: Jalan menuju AGI tidak hanya perlu menyelesaikan iterasi komputasi, data, dan algoritma, tetapi juga harus memikirkan risiko moral dan keamanan, seperti bagaimana menjaga agen AI tetap dapat dikendalikan dan dapat dilacak dalam lingkungan sosial yang kompleks.
Dua, Aplikasi AI B2B dan B2C: Perbedaan fungsi dan titik sakit
1. B2B: Perusahaan ingin meningkatkan efisiensi dan otomatisasi
Dalam skenario perusahaan (B2B), agen AI terutama berfokus pada:
Otomatisasi proses: Menyerahkan proses yang paling rumit atau teratur dalam perusahaan kepada agen AI, seperti manajemen proyek, penyelesaian keuangan, pemeriksaan dokumen, dll., sangat meningkatkan efisiensi kerja dan mengurangi kesalahan manusia.
Penggabungan data profesional: Banyak perusahaan memiliki banyak data historis dan proprietary, jika dapat dilatih dan挖深kan dengan agen AI, dapat memperoleh dukungan keputusan atau fungsi prediksi yang lebih akurat, dan memenangkan keunggulan dalam persaingan global.
Inovasi skenario bisnis: seperti memberdayakan perusahaan game untuk menghasilkan dialog NPC yang lebih realistis dengan AI, atau membantu lembaga pemasaran untuk cepat menghasilkan konten berkualitas tinggi dalam jumlah besar. Beberapa perusahaan juga mengintegrasikan agen AI ke dalam sistem CRM, ERP, dan lainnya, untuk memungkinkan kolaborasi informasi internal perusahaan yang tinggi.
2. B2C: Konsumen membutuhkan pengalaman yang sederhana, mudah, dan 'pendamping'
Dibandingkan dengan kebutuhan kompleks di sisi perusahaan, konsumen biasa lebih langsung dan emosional saat berinteraksi dengan AI:
Pengganti pengambilan informasi dan pencarian: Banyak orang telah mulai beralih ke model dialog LLM seperti ChatGPT, Claude, untuk menggantikan mesin pencari tradisional. Umpan balik instan dari 'tanya jawab' memungkinkan orang tidak perlu mencari informasi di banyak tempat.
Bantuan kreasi dan hiburan: Alat pembuatan gambar AI, video AI, musik AI, memungkinkan pengguna non-profesional juga dapat dengan cepat menghasilkan karya yang relatif indah; beberapa pengguna juga merasakan potensi AI dalam pendidikan, pendampingan, dll.
Kedekatan emosional: Dalam konteks 'model besar AI + interaksi multimodal + metaverse' yang terus berkembang, AI mungkin menjadi 'teman virtual' atau 'pendamping digital' manusia, terutama ketika perasaan kesepian dan tekanan dalam masyarakat modern meningkat, AI dapat memenuhi sebagian kebutuhan pendampingan psikologis.
Tiga, Kebangkitan DeFAI: Makna penggabungan AI dan DeFi
1. Dari 'perdagangan kuantitatif' tradisional ke 'perencanaan investasi berbasis agen'
Dalam diskusi tentang penggabungan AI dan keuangan terdesentralisasi (DeFi), beberapa narasumber menyebutkan:
Perdagangan dan arbitrase: Dengan melatih agen AI untuk melakukan pencocokan cerdas, arbitrase lintas rantai, penambangan likuiditas, dan operasi lainnya di berbagai bursa terdesentralisasi (DEX), dapat secara signifikan meningkatkan hasil dan efisiensi modal.
Perencanaan keuangan otomatis: Jika investor biasa tidak akrab dengan kontrak kompleks dan kolam likuiditas, mereka dapat mempercayakan dana mereka kepada 'agen DeFAI', hanya perlu mengatur toleransi risiko atau target hasil, AI dapat terus-menerus 'menyesuaikan diri' untuk menginvestasikan dana secara terdiversifikasi atau terfokus, agar sesuai dengan harapan pengguna.
Diversifikasi portofolio dan pengendalian risiko: Agen AI dapat melacak berbagai indikator (ekonomi makro, data on-chain, dll.) secara real-time dan membuat pengaturan dinamis. Mereka juga dapat menemukan peluang investasi yang sulit terdeteksi di masa lalu atau potensi celah melalui model backtesting.
2. Peluang dan tantangan yang berdampingan
Keuangan inklusif: Jika setiap pengguna dapat memperoleh strategi investasi profesional melalui AI, DeFi mungkin benar-benar menuju masyarakat, memecahkan batasan keuangan tradisional;
Kepatuhan dan keamanan: 'Ilusi' dalam keputusan AI ketika menyebabkan kerugian finansial besar, tanggung jawab dan konsekuensi belum jelas; metode regulasi perilaku ekonomi AI dan batasan hukum juga masih perlu dieksplorasi.
Empat, Digantikan? Atau menyambut 'baju perang super'?
1. 'Kekhawatiran kehilangan pekerjaan' VS 'pembaruan alat'
Banyak narasumber menyebutkan, bahwa ketakutan tentang AI menggantikan tenaga kerja ada di semua sektor. Namun, mirip dengan ketika komputer mulai menggantikan sebagian pekerjaan administrasi, tetapi juga melahirkan lebih banyak pekerjaan baru terkait perangkat lunak dan internet, AI juga akan membawa lebih banyak model baru 'kolaborasi manusia dan mesin'.
Menyederhanakan pekerjaan berulang: Banyak proses mekanis seperti administrasi, HR, penandaan data atau penyaringan, layanan pelanggan dasar, memang mungkin secara bertahap diambil alih oleh AI.
Melepaskan kreativitas: Bagi mereka yang memiliki bakat teknis atau seni, dan tahu cara menggunakan AI untuk meningkatkan produktivitas, AI seperti 'baju perang super', memungkinkan efisiensi dan kreativitas pribadi meningkat beberapa kali lipat atau bahkan puluhan kali lipat.
2. Apakah manusia memiliki keunggulan 'emosi dan etika'?
Para peserta berpendapat bahwa saat ini AI masih sulit memahami 'emosi manusia' dan 'nilai-nilai mendalam', terutama dalam situasi yang memerlukan empati tinggi, keputusan kunci, atau menghadapi situasi darurat yang tidak terduga, intuisi, etika, dan pengalaman pengambil keputusan manusia menjadi sangat penting.
Bidang yang tidak mudah tergantikan: Perawatan medis, pendidikan anak usia dini, bidang seni tertentu, perencanaan kreatif, dll., mungkin masih memerlukan keterlibatan 'manusia'.
Ketergantungan pada AI juga dapat menyebabkan keterampilan manusia menurun: Seperti ketergantungan pada GPS yang membuat orang kehilangan arah, ketergantungan berlebihan pada AI untuk melakukan berbagai keterampilan juga akan mengakibatkan kemampuan manusia yang bersangkutan tereduksi.
Lima, Bagaimana mengikuti dinamika industri? 'Jalan cepat' untuk pembaruan pengetahuan
Menghadapi kecepatan pembaruan dan iterasi yang luar biasa di bidang AI, bagaimana mengikuti informasi terbaru menjadi topik besar lainnya:
Perhatikan tokoh kunci dan tim riset: Baik OpenAI, Anthropic, DeepMind, maupun DeepSeek yang baru muncul, semua perlu terus melacak tim, publikasi makalah, dan aktivitas komunitas mereka;
Manfaatkan media sosial dan jaringan industri: X (dulu Twitter) dianggap oleh banyak narasumber sebagai gudang informasi terbaru tentang perkembangan industri, banyak peneliti dan pengembang akan segera berbagi inspirasi atau hasil di Twitter; platform seperti Telegram, Discord, GitHub juga merupakan tempat yang baik untuk diskusi mendalam;
Periksa arah investasi VC: Melacak preferensi pasar modal, dapat memahami benih jalur baru dan situasi persaingan bidang yang sedang panas, secara tidak langsung mengonfirmasi konsep AI atau proyek mana yang lebih berpotensi.
Enam, Penutup: Peluang baru dan yang tidak diketahui di bawah gelombang AI
Dialog ini dimulai dari keadaan teknis dan potensi evolusi agen AI, meluas ke kebutuhan multidimensional perusahaan (B2B) dan individu (B2C), hingga ruang imajinasi 'DeFAI' yang dibawa oleh penggabungan mendalam antara DeFi dan AI.
Titik ledak berikutnya dari teknologi agen AI: di luar model besar dasar, bagaimana agen mendapatkan 'keahlian' dan dukungan 'multi-sumber data' akan menjadi kunci persaingan berikutnya, sekaligus juga harus fokus untuk menyelesaikan tantangan inti seperti 'ilusi'.
Resonansi B2B dan B2C: Ketika perusahaan mengadopsi AI secara besar-besaran, mereka perlu menangani data proprietary yang besar; individu lebih fokus pada 'interaksi sederhana' dan 'pengalaman yang dipersonalisasi'. Keduanya mungkin berbeda dalam skenario aplikasi, tetapi sangat berbagi kekuatan komputasi, terobosan teknologi, dan sumber daya manusia.
Prospek DeFAI: Memanfaatkan keunggulan otomatisasi AI dan keputusan cerdas untuk memberikan titik pertumbuhan baru dan cara pengendalian risiko bagi proyek DeFi, sehingga orang biasa dapat memperoleh layanan keuangan on-chain yang lebih nyaman, aman, dan efisien.
Era kolaborasi manusia dan mesin telah tiba: Kekhawatiran akan digantikan tidak sepenuhnya tanpa dasar, tetapi seperti yang dikatakan oleh narasumber, 'Orang yang tahu cara menggunakan AI' adalah tenaga kerja dan kekuatan inovasi yang tidak tergantikan di masa depan; mereka yang tahu memanfaatkan 'baju perang super' dapat terus unggul dalam persaingan.
Saat ini, kita berada di momen kunci di mana AI dan Web3 saling terintegrasi secara mendalam. Terobosan teknologi agen AI tidak hanya dapat membalikkan cara pencarian tradisional dan manajemen efisiensi, tetapi juga mendefinisikan kembali 'pembagian peran' dalam ekonomi digital. Dengan lebih banyak proyek AI, infrastruktur terdesentralisasi, dan permintaan perusahaan yang semua ikut serta dalam 'parit', gelombang AI dan blockchain mungkin akan memicu perubahan sosial yang belum pernah terjadi sebelumnya. Bagi orang biasa, bagaimana untuk mengikuti arus, terus belajar, dan membangun daya saing inti diri sendiri, mungkin adalah sikap terbaik dalam menghadapi perubahan luar biasa ini.
Lebih banyak informasi:
Game public chain Xai: Database Plaza Binance
