阻礙人工智慧擴展的因素已不再與智慧有關，根據 a16z

來源：Yellow 原標題：據a16z，阻礙AI擴展的原因已不再與智慧有關

原始連結： 人工智慧正進入一個階段，主要限制不再是模型的能力，而是經濟基礎設施和治理的缺乏，根據a16z crypto的說法。

在一系列前瞻性分析中，該公司研究與投資團隊的成員指出，AI系統已經能夠完成實質性工作，從學術研究到金融任務，但缺乏必要的身份、歸屬和補償機制，以便在規模上運作。

因此，a16z將基於區塊鏈的系統定位為基礎設施，而非投機性技術。

AI從協助轉向發現

Scott Kominers，a16z crypto的研究團隊成員兼哈佛商學院教授，表示過去一年來，AI模型取得了快速進展。

他描述了一個從難以處理抽象指令的系統，轉變為能夠就複雜問題進行推理的模型，這些模型的能力已接近高階研究生。

Kominers指出，AI越來越多地用於高推理負荷的領域，包括數學，在這些領域中，模型已展現出解決精英大學水平問題的能力。

這促使了一種新的研究風格，專注於猜想、合成和探索，即使中間結果並不完美。

然而，他指出這些工作流程常常依賴多層系統，其中多個模型評估並完善彼此的輸出，這引發了有關互操作性以及如何認可和獎勵貢獻的未解決問題。

從KYC到“認識你的代理人”

a16z強調的另一個挑戰是身份。

Sean Neville，Circle的聯合創始人兼Catena Labs的執行長，表示當前代理人經濟較少受到智慧的限制，而更多受到信任的影響。

Neville指出，非人類身份的數量已超過金融系統中的人類員工，但大多數在實務上仍然“未被銀行化”。

他認為，就像金融機構依賴客戶認識規範（KYC）來識別人類一樣，AI代理人也需要可加密驗證的憑證，一個他稱之為“認識你的代理人”的框架。

沒有這些系統，Neville表示，商業和平台將繼續阻止自主代理人在規模上進行交易。

AI對開放式網路的壓力

Liz Harkavy，a16z crypto團隊的投資者，警告說，AI代理人正向開放式網路徬加“無形稅”，在提取內容價值的同時，避開了基於廣告和訂閱的收入模型。

她指出，現有的許可協議已經顯示出不足，並認為網路需要基於使用的實時補償系統。

她表示，區塊鏈支持的微支付和歸屬標準，可能讓價值自動流向貢獻者。