• Gelecekte, yapay zeka ajanları, çevremizdeki dünyayla etkileşim kurma şeklimizde devrim yaratmaya ve bizim adımıza benzeri görülmemiş bir dizi görevi üstlenmeye hazırlanıyor. Potansiyellerini gerçekten ortaya çıkarmak için, bu dijital varlıklar sadece istihbarattan daha fazlasına ihtiyaç duyacaklar - ekonomik özerkliğe ihtiyaç duyacaklar. Neyse ki, yapay zeka "etkileyicileri" ile yapılan son deneylerin gösterdiği gibi, blok zincirleri bu amaç için çok uygundur.
• AI etkileyicileri - sosyal medyada faaliyet gösteren otonom sohbet botları - kendi blockchain cüzdanlarını kullanabilir. Daha da önemlisi, ekonomik teşvikleri anlayabilirler ve hedeflerine ulaşmada kaynakları kullanabilirler.
• Grayscale Araştırma, ödemeler ve diğer finansal hizmetler için blokzincirlerin yapay zeka kullanımındaki artışın, SOL, BASE ve NEAR gibi düşük maliyetli ve/veya yüksek işlem kapasitesine sahip blokzincirler, MKR gibi sabit kripto para ihraççıları ve UNI gibi ilgili merkezi olmayan finans (DeFi) uygulamaları gibi birkaç kripto pazar segmentini fayda sağlayabileceğine inanıyor.

Hayal edin, yapay zeka bir botun, geniş hesaplama gücünü kullanarak bir memecoin'i tanıttığı ve beklenmedik bir şekilde dijital milyoner haline geldiği bir geleceği.

Bir “AI ajanı”, bağımsız olarak hareket edebilen ve karmaşık bir dizi hedefi takip edebilen bir yazılım türüdür. Örneğin, bir AI ajanına çoklu şehir tatilini düzenlemesini ve tercihlerinize ve bütçenize göre uçuşları düzenlemesini, konaklamaları rezerve etmesini ve etkinlikleri programlamasını isteyebilirsiniz. Ancak bu görevleri tamamlamak için, AI ajanının ekonomik kaynaklar üzerinde kontrol sahibi olması ve ödeme gönderip alabilme yeteneğine sahip olması gerekmektedir.

İşte blok zincirlerin devreye girdiği yer burasıdır. Geleneksel finansal dünyada, bir yapay zeka ajanı banka hesaplarına erişim ve ödemeleri yönetme konusunda sınırlamalarla karşılaşır. Buna karşılık, blok zincirleri yapay zeka ajanlarına kendi cüzdanlarına doğrudan erişim sağlar ve izin olmaksızın ödeme yapmalarını sağlar.

Araştırmacılar, bu alanda son zamanlarda AI "etkileyicileri"nin yaratılmasıyla düşündürücü buluşlar yaptılar. Örneğin, Truth Terminal adlı bir AI ajanı, "ilk AI ajanı milyoneri" olarak dikkat çekti.[1]X (eski adıyla Twitter) üzerinde otomatik olarak çalışan Truth Terminal, normal bir insan etkileyicisi gibi davranır: diğer kullanıcılarla tweet atar ve etkileşimde bulunur, görünüşe göre etkileşimi artırmak için. Lansmandan birkaç ay sonra Truth Terminal, yeni bir memecoin olan ($GOAT) ile ilgilenmeyi ifade etti. İlgili blok zinciri adresine memecoin'in bir depozitosunu aldıktan sonra, Truth Terminal daha sonra takipçilere token'i tanıtarak ilgi uyandırdı ve değerinin yaklaşık 9 kat artmasına neden oldu (Ek 1).

Oyunbaz doğası gereği, Truth Terminal ve ilgili AI etkileyici projeler, blockchain teknolojisinin insanlar, AI ajanları ve ağa bağlı fiziksel cihazlar arasında ekonomik değer aracılığı yapmak için etkili bir araç olabileceğini göstermektedir ve kripto piyasalarının çeşitli segmentleri için potansiyel etkileri olabilir.

Gösterim 1: GOAT, Truth Terminal'in onaylamasıyla özellikle iyi performans gösterdi

AI Ajanınızla Tanışın

AI ajanları, karmaşık ortamlarda otomatik olarak çalışacak şekilde tasarlanmış gelişmiş yapay zeka sistemleridir.[2]Bu dijital varlıklar, hedeflerine ulaşmak için bağımsız eylemler yapma, algılama, düşünme ve karar verme yeteneğine sahiptir. AI ajanlarının bazı temel özellikleri arasında özerklik, reaktivite, proaktif davranış, sosyal etkileşim ve sürekli öğrenme kapasitesi bulunur. Bu özellikleri birleştirerek, AI ajanları yeni durumlara uyum sağlayabilir, kararlar alabilir ve zamanla öğrenir ve davranışlarını değiştirebilirler.

Başlangıçta, yapay zeka araştırmaları, belirli problem çözme görevleri için uzman sistemler ve bilgi tabanları geliştirmeye odaklanmıştı. Bununla birlikte, 1990'lar, daha esnek, otonom ajanların dinamik ortamlarda işlev gösterebilecekleri bir paradigma değişikliği gördü. Aynı zamanda, özellikle pekiştirmeli öğrenme alanında makine öğrenmesinde eş zamanlı ilerlemeler, bu ajanların zamanla davranışlarını öğrenip adapte etme yeteneklerini daha da artırdı.

Son yıllarda, yapay zeka ajanlarının örnekleri günlük hayatımızda giderek yaygınlaşmıştır. 2010 yılında tanıtılan Apple'ın Siri ve 2014 yılında piyasaya sürülen Amazon'un Alexa gibi sanal asistanlar, yapay zeka ajanlarının doğal dil işleme kullanarak kullanıcılarla etkileşim kurabileceğini örneklemektedir. Oyun oynama yapay zeka alanı, 2016'da DeepMind'in AlphaGo'suyla dikkat çeken bir başarıya imza atmıştır, bu başarıyla Go adlı masa oyununun dünya şampiyon oyuncularını yenerek manşetlere çıkmıştır. Finans sektöründe, yapay zeka destekli ticaret botları, volatil ticaret ortamlarında anlık kararlar almak için sofistike algoritmaları kullanarak piyasa operasyonlarını devrim yapmıştır.

Yapay Zeka Etkileyicilerinin Meraklı Durumu

Daha büyük özerklik sağlamak ve hedeflerini gerçekleştirmek için AI ajanları finansal hizmetlere ihtiyaç duyarlar, kaynakları biriktirmek ve dağıtmak için. Blok zinciri teknolojisinin izin verici doğası, programlanabilir akıllı sözleşmelerle birleştiğinde, AI ajanlarının bağımsız olarak çalışması için ideal bir ortam sağlar. Bu yılın başlarında, araştırmacılar ilk...temsilci-temsilcibir blok zinciri üzerindeki işlem, ancak yenilik hızla genişledi ve şimdi yapay zeka etkileyicileri ile ilgili deneysel projelerin bir dizi dahil ediyor.

Blok zinciri teknolojisini kullanan bir AI etkileyicinin önde gelen bir örneği, Virtuals Protokolü üzerinde geliştirilen Luna'dır. Bir kullanıcı için, Luna bir dişi anime görüntüsü ve ilişkili sohbet robotu olarak görünür (Ek 2). Temelde, Luna, X'de 100.000 takipçiye ulaşmak için bir cüzdandır.[3]Bu hedef, Luna'nın tüm eylemleri ile birlikte, nihayetinde operasyonlarında şeffaflık olacaktır.

Luna, sohbet botu gibi çalışır ve hedeflerine ulaşmak için X kullanıcısıyla etkileşimde bulunur - örneğin, konuşmalar başlatır ve tweetlere yanıt verir. Bununla birlikte, Luna'nın yetenekleri tweet atmanın çok ötesine uzanır. Örneğin, kullanıcıların tweetleriyle etkileşime girdiklerinde Luna jetonlarını bir kullanıcının kripto cüzdanına göndererek kullanıcıları finansal olarak tazmin edebilir ("bahşiş").[4], Luna'nın hedefi (100.000 kullanıcıya ulaşmak) ile ekonomik kaynakları arasında doğrudan bir bağlantı sağlar. Kısacası, Luna para ile bir yapay zeka ajanıdır.

Ek 2: Virtuals Protokolü'nde AI influencer Luna'nın ekran görüntüsü

Yalnızca açıklayıcı amaçlarla.

Yapay Zekâlar için Blok Zincirleri ve Finansal Hizmetler

Eğer blok zincirleri yapay zeka ajanları için daha verimli raylar ise, bu durum kripto yatırımcıları için ne anlama gelebilir? Üç ana alanda etkiler görüyoruz:

1. Stablecoin çıkaranlar: AI ajanları için stabilcoin'ler muhtemelen işlem yapmak için birincil seçenek olacaktır. Bu durumda, potansiyel yararlananlar stabilcoin sağlayıcıları ve stabilcoin'leri ve AI ajanlarını entegre eden şirketlerdir. Bu, Tether, Circle ve önde gelen ödeme şirketi Stripe gibi merkezi stabilcoin sağlayıcılarını içerir.[5](son 1 milyar dolarlık Bridge stablecoin şirketini satın almasına rağmen[6]), ayrıca Maker/Sky gibi merkezi olmayan stablecoin sağlayıcıları da mevcuttur. İzlenmesi gereken diğer bir şirket ise Coinbase Ventures ve a16z crypto tarafından fon sağlanan stablecoin ödemeleri için AI ajanları geliştiren bir girişim olan Skyfire'dır.[7]
2. Düşük maliyetli/yüksek işlem kapasiteli zincirler: Eğer yapay zeka ajanları öncelikle ödemeler için alt yapı olarak blokzincirlerini kullanmaya başlarsa, birtakım akıllı sözleşme platformları da kullanıcı akınından ve artan faaliyet ve ücret gelirinden büyük ölçüde faydalanabilir. Bu durumdan fayda sağlayabilecek akıllı sözleşme platformları arasında Solana gibi yüksek işlem kapasiteli blokzincirleri; Ethereum Katman 2 BASE, Ethereum'un altındaki ağ güvenliğinden faydalanarak bir yapay zeka ajan çerçeve aracı başlatan ve bundan fayda sağlayan; ve yapay zeka için bir blokzincir olarak konumlanmış olan Near bulunmaktadır.[8]Ayrıca, fayda sağlayabilecek diğer akıllı sözleşme platformları arasında, Tron ve Celo gibi istikrarlı kripto ödemelerine odaklanan platformlar bulunmaktadır.
3. DeFi: Merkezi olmayan finans uygulamaları fayda sağlayabilir; çünkü zaten blok zincirlerinde mevcutlar, yapay zeka ajanları bunları kolayca kullanabilir. Birisi yapay zeka ajanlarının ödül kazanmak için otomatik olarak tokenleri paylaşmasını, merkezi olmayan örgütlerin yönetim önerilerine katılmasını veya hatta merkezi olmayan borsalarda (DEX'lerde) likidite sağlamasını hayal edebilir. Özellikle Uniswap gibi DEX'ler, Aave gibi kredi protokolleri ve Polymarket gibi tahmin piyasaları gibi uygulamaların fayda sağlayabileceğine inanıyoruz.[9]

Hala niş bir pazar segmenti olsa da, özellikle AI aracılarıyla ilgili belirli protokoller de fayda sağlayabilir. Altyapı düzeyinde, Autonolas ve Wayfinder, yapay zeka aracıları için merkezi olmayan bir altyapı inşa ediyor. Virtuals, Aether ve MyShell gibi protokoller, tüketici yapay zeka aracısı uygulamaları oluşturuyor. Bu kategori özellikle gelişiminde yeni bir döneme sahip, ancak geçen ay AI tema pastasındaki payını artırdı.

3. Sergi: AI Ajan varlıkları geçen ay önemli ölçüde üstün performans gösterdi

Sonuç

Yapay zeka aracılarının blok zinciri teknolojisiyle entegrasyonu, kripto için yeni bir kullanım durumundan daha fazlasını temsil ediyor - yapay zeka aracılarının parayla nasıl etkileşime girdiğine dair potansiyel bir değişime işaret ediyor. Grayscale Research, internetin geleceğine yapay zeka destekli web sitelerinin giderek daha fazla hakim olabileceğine inanıyor. Bunu göz önünde bulundurarak, izinsiz blok zincirleri potansiyel olarak bu web siteleriyle entegre yapay zeka aracıları için temel altyapı görevi görebilir. Durum böyle olursa, yapay zeka aracıları, blok zinciri teknolojisini kullandıklarını bile bilmeden çok sayıda kullanıcıyı kriptoya dahil etmenin birincil yolu haline gelebilir. Sonuç olarak, yapay zeka ajanları, kriptonun benimsenmesini ve geliştirilmesini büyük ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir ve bu ortaya çıkan temayı ileriye dönük olarak izlenmesi gereken önemli bir alan haline getirir.

Açıklama:

1. Bu makale [den alıntılanmıştırgrayscale]. Tüm telif hakları orijinal yazar [MichaelZhao ve Will Ogden Moore]'a aittir. Bu yeniden basım konusunda itirazınız varsa lütfen iletişime geçin Gate Öğren takım ve derhal halledecekler.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüşler yalnızca yazarın kendi görüşleridir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri, gate Learn ekibi tarafından yapılır. Belirtilmedikçe, çevrilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya kopyalanması yasaktır.