Trí tuệ nhân tạo đang là lĩnh vực nhận dòng vốn khổng lồ trong thị trường công nghệ truyền thống. Diễn biến tương tự cũng xảy ra với ngành blockchain khi các dự án tiền điện tử tích hợp AI đã thu hút sự chú ý lớn của giới đầu tư từ đầu 2023.
Theo dữ liệu từ Rootdata, ở giai đoạn 2016 – 2022, lượng tiền quỹ rót vào mảng AI trong Web3 đạt 148,5 triệu USD. Tuy nhiên, chỉ riêng 2023, số tiền này đã lên tới 298 triệu USD, gấp đôi tổng vốn của 7 năm trước cộng lại. Mức độ đầu tư tăng đột biến cũng giúp token của hàng loạt dự án AI blockchain tăng trưởng nóng, vượt qua nhiều lĩnh vực hot khác như Layer1, RWA, Gamefi, Defi, và chỉ xếp sau Layer2.
Ở thời điểm đầu tháng 1/2024, 5 token AI vốn hóa lớn nhất thị trường đều tăng giá từ 200% - 650% so với 12 tháng gần nhất, gồm FET (Fetch.ai), AGIX (Singularity NET), GRT (The Graph), OCEAN (Ocean Protocol) và TAO (Bittensor). Mức tăng trung bình của chúng là 380%, vượt trội so với Bitcoin (150%) và Ethereum (44%). Đồng nghĩa, những người lựa chọn rót vốn vào token AI sẽ gặt hái khoản lợi nhuận gấp nhiều lần nhóm đầu tư vào Bitcoin và altcoin khác.
Bất chấp mức tăng đáng kể của token AI, hiện giới đầu tư vẫn chia thành hai luồng ý kiến. Một trong đó cho rằng công AI sẽ là bước ngoặt, bổ sung những giải pháp mới giúp lĩnh vực blockchain giải quyết các vấn đề đang có. Ý kiến kia lại mang hướng thiếu tích cực hơn, cho rằng AI trong blockchain chỉ hưởng lợi từ xu hướng trí tuệ nhân tạo bùng nổ sau cơn sốt ChatGPT của OpenAI, nhóm này đánh giá sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử cần thêm nhiều năm để hoàn thiện, sau đó mới có thể tính đến việc tạo ra sản phẩm mang lại lợi ích cho người dùng.
Vậy thực trạng kết hợp giữa AI và blockchain đang diễn ra như thế nào? Hãy cùng CafeBit tìm hiểu thông qua các ví dụ sau đây.
Các dự án tiền điện tử đang kết hợp AI và blockchain như thế nào?
Điểm chung lớn giữa AI và blockchain là đều xoay quanh dữ liệu. Các dự án AI, tiêu biểu là ChatGPT, cần lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo, giúp bot AI tự học và phản hồi một cách tự nhiên. Trong khi đó, blockchain bản chất là bộ nhớ có dữ liệu được tổng hợp, lưu trữ, trích xuất thông qua cơ chế đồng thuận của các node xác thực.
Do đó, việc kết hợp giữa trí tuệ và lĩnh vực blockchain trở thành điều khả thi và đang được các dự án triển khai theo hai hướng chính, gồm: blockchain ứng dụng vào AI và AI ứng dụng cho vào blockchain.
Blockchain ứng dụng vào AI
Model 1: Blockchain giúp tổng hợp sức mạnh tính toán để xây dựng mô hình AI
Các hệ thống đào tạo AI cần lượng lớn các đơn vị xử lý đồ họa (GPU). Tuy nhiên, sự bùng nổ của lĩnh vực AI trong năm qua khiến nhu cầu chip GPU tăng vọt, vượt quá khả năng sản xuất của Nvidia – công ty thiết kế chip top 1 thế giới.
Các công ty lớn như Google, OpenAI, XAI và Meta cũng phải xếp hàng chờ nhận loạt chip GPU đặt hàng từ giữa năm ngoái. Về phía các công ty AI nhỏ hơn, họ gần như không có cách để cạnh tranh sòng phẳng với những gã khổng lồ.
Để giải quyết vấn đề này, các dự án blockchain xây dựng mạng phi tập trung, tập hợp nguồn tài nguyên GPU dư thừa từ các cá nhân trên toàn thế giới, sau đó bán lại cho những đơn vị có nhu cầu. Người tham gia mạng lưới sẽ chia sẻ sức mạnh tính toán, bù lại họ nhận về phần thưởng là token của dự án. Thống kê cho thấy chi phí của mô hình này đang ở mức vừa phải, đủ sức cạnh tranh với các trung tâm lưu trữ dữ liệu đám mây như Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure…
Các dự án blockchain tiêu biểu của model này gồm: Akash, Render, Gensyn, Io.net…
Model 2: Blockchain giúp tổng hợp dữ liệu để đào tạo mô hình AI
Các mô hình AI đều cần nguồn dữ liệu để đào tạo, nguồn này có thể tổng hợp offline hoặc online thông qua các bot thu thập dữ liệu tự động. Tuy nhiên, cách làm này dẫn dến vi phạm bản quyền sở hữu nội dung và thông tin cá nhân trên Internet, bằng chứng rõ nhất là vụ kiện của 8 trang báo hàng đầu nước Mỹ nhắm vào OpenAI kể từ giữa 2023. Bên cạnh đó, các nguồn dữ liệu cũng không rẻ và các công ty nhỏ khó có thể tiếp cận.
Các dự án blockchain giúp khắc vụ vấn đề bằng cách tạo nền tảng tổng hợp, lưu trữ, phân loại, trích xuất dữ liệu (cả offchain và onchain). Nguồn dữ liệu sau đó được bán cho các đơn vị cần để đào tạo mô hình AI, đồng thời chia sẻ một phần doanh thu với người cung cấp. Nói cách khác, bên sở hữu bản quyền có thể thu lợi từ nguồn tài nguyên số, và bên tiêu dùng sẽ có được dữ liệu chi phi rẻ. Về vấn đề thông tin cá nhân, các dự án blockchain đang hướng đến áp dụng công nghệ như Zero – Knowledge, giúp đảm bảo tính chính xác của nội dung nhưng vẫn tuân thủ bảo mật.
Các dự án tiêu biểu của model này gồm: Bittensor, The Graph, Covalent, LayerAI…
Model 3: Blockchain giúp xác minh nội dung tạo bởi AI
Sự bùng nổ của công nghệ AI mang đến một số hệ lụy như kẻ xấu có thể ứng dụng để tạo deepfake, nhằm lừa đảo trên không gian mạng, hoặc tạo ảnh, video, nội dung giả ảnh hưởng xấu tới cá nhân. Thống kê của NetvoucherCodes cho thấy MidJourney thuộc top công cụ AI tạo ảnh được sử dụng để “chế” deepfake, trong đó các nạn nhân phổ biến nhất gồm: cựu tổng thống Mỹ Donald Trump (241.975 bức ảnh), diễn viên Ana de Armas (127.081 bức ảnh), tỷ phú Elon Musk (115.707 bức ảnh), Tổng thống Mỹ Joe Biden (98.953 bức ảnh)… Gần đây nhất, vào đầu tháng 1, mạng xã hội X cũng phải chặn từ khóa tìm kiếm “Taylor Swift” khi deepfake khiêu dâm của nữ ca sĩ được phát tán.
Để chống lại deepfake, blockchain cung cấp giải pháp tiềm năng về chữ ký số mã hóa. Nói cách khác, khi dùng công cụ AI tạo ảnh, nhà sáng tạo sẽ phải sử dụng khóa riêng để ký lên nội dung, sau đó xác thực chữ ký thông qua mã chung tương ứng. Trong trường hợp một deepfake được hình thành, nền tảng có thể truy ngược lại danh tính người tạo ra nó.
Các nội dung giả mạo bằng AI cũng có thể được quản lý bằng cách thiết lập hồ sơ xuất xứ, giúp phân biệt bản gốc và bản sao. Hiện tại, Arwaeve và Bundlr đang phối hợp nhằm phát triển một tiêu chuẩn có tên “Bản ghi xuất xứ nội dung số”, giúp “khắc” chữ ký của tác giả lên nội dung kỹ thuật số và đánh dấu thời điểm khởi tạo tài sản trên chuỗi khối.
Khả năng lưu trữ vĩnh viễn của Arwaeve đảm bảo chữ ký số tồn tại lâu dài, trong khi tính năng đánh dấu thời gian chính xác mức độ mili giây của Bundlr sẽ chứng minh đâu là tài sản được khởi tạo trước.
Model 4: Blockchain đảm bảo tính chính xác cho thông tin phản hồi bởi AI
Máy học (Machine Learning) và AI cần nguồn dữ liệu để đào tạo, sau đó “suy luận” để đưa thông tin phản hồi một cách hợp lý cho người dùng, dựa trên nguồn dữ liệu ban đầu. Mô hình này phát sinh vấn đề khi người cung cấp dữ liệu đầu vào muốn bảo mật thông tin cá nhân nhạy cảm, hoặc trong một số trường hợp, AI sẽ bị “ảo tưởng” và phản hồi những thông tin không có thực, nằm ngoài nguồn dữ liệu ban đầu.
Lúc này, blockchain sẽ tận dụng công nghệ Zero Knowledge để xác minh tính toàn vẹn tính toán cho Machine Learning, tạo ra một lĩnh vực mới có tên ZkML. Công cụ ZkML không chỉ kích hoạt AI onchain mà còn có các ứng dụng như:
- Bảo vệ quyền riêng tư: ZkML giúp đào tạo AI nhưng không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm của người tạo mô hình. Tính năng này đặc biệt hữu dụng khi xây dựng AI liên quan tới các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính, nơi yếu tố bảo mật dữ liệu là tối quan trọng.
- Xác minh nội dung phản hồi bởi AI: Tính năng này phát huy tác dụng trong các trường hợp máy học được sử dụng như dịch vụ (ML-as-a-Service), trong đó mô hình độc quyền của có thể được ẩn sau một API. Thông qua ZkML, nhà cung cấp dịch vụ có thể cung cấp bằng chứng cho thấy các phản hồi thực sự được tạo bởi một mô hình AI cụ thể.
Các dự án đầu tiên xây dựng công cụ ZkML gồm Gensyn, Modulus Labs và Giza.
AI ứng dụng vào blockchain
Model 1: Dự án blockchain sử dụng công cụ AI chatbot:
Chatbot là ứng dụng trực quan nhất của công nghệ AI, với ví dụ tiêu biểu là ChatGPT. Các dự án blockchain cũng đang triển khai chatbot AI ngay trong hệ sinh thái của mình, giúp giải đáp các thắc mắc bên lề hoặc thậm chí trở thành sản phẩm chính, nhắn tin trò chuyện với người dùng.
Hiện các dự án blockchain chưa thực sự tạo được các chatbot AI hiệu quả riêng, mà sử dụng sản phẩm có sẵn của các công ty công nghệ truyền thống trên thị trường.
Các dự án tích hợp công cụ chatbot AI có thể kể đến Solana, ChainGPT, LayerAI…
Model 2: Dự án blockchain sử dụng công cụ AI tạo ảnh:
Sau chatbot, AI tạo ảnh là ứng dụng phổ biến thứ hai trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, với các công cụ được nhiều người sử dụng như DALL – E (OpenAI), MidJourney (Discord), Stable Diffusion (Stability AI).
Hiện dự án blockchain tích hợp công cụ này để người dùng tạo ảnh kỹ thuật thông qua các câu lệnh bằng từ ngữ (prompt), sau đó hỗ trợ biến bức ảnh thành NFT và giao dịch trên NFT Marketplace.
Tiêu biểu của ý tưởng này là NFPromt cùng token NFP, dự án thứ 41 được Binance lựa chọn niêm yết trong chương trình Launchpool.
Model 3: Dự án blockchain ứng dụng AI để tạo nhân vật ảo
Không chỉ dừng lại ở các chatbot trò chuyện qua tin nhắn, một số dự án gamefi trên blockchain muốn tạo nhân vật ảo bằng công nghệ AI. Những nhân vật này có ngoại hình, tính cách riêng, có thể biểu lộ cảm xúc yêu, ghét và giao tiếp với người dùng như bạn bè hay người yêu. Hiện dự án tiêu biểu đang phát triển sản phẩm theo hướng này là Sleepless AI, chương trình lauchpool thứ 42 của sàn Binance.
Model 4: Dự án blockchain ứng dụng AI vào nhiệm vụ phức tạp:
- Hỗ trợ trading: Hiện Nansen có công cụ AI thống kê, đánh giá giá trị của các bộ sưu tập NFT, giúp người dùng tìm ra NFT bị định giá thấp và tiến hành mua bán một cách hợp lý. Trong khi đó, BitsCrunch sử dụng AI để phát hiện giao dịch rửa tiền (wash-trading nhằm tạo volum giả) và lệnh mua bán đáng ngờ trong thời gian thực, từ đó đánh giá đâu là NFT Marketplace uy tín, đang thực sự thu hút người dùng. Ngoài ra, một sự dự án DeFi cũng có bot AI tự động giao dịch, quản lý danh mục đầu tư.
- Hỗ trợ audit: Certik cho biết đã thử ứng dụng AI để audit dự án, đánh giá tính chính xác của các smartcontract.
Tổng kết
AI và blockchain có nhiều ý tưởng kết hợp với nhau nhờ đặc điểm chung đều xoay quanh dữ liệu. Thông qua blockchain, công ty AI nhỏ tiếp cận được nguồn sức mạnh tính toán và dữ liệu chi phí rẻ, từ đó thêm cơ hội khi cạnh tranh với các ông lớn như Google hay OpenAI. Ngược lại, một số ứng dụng của AI như chatbot, công cụ tạo ảnh, video bằng câu lệnh, trợ lý ảo… cũng có thể tích hợp vào nền tảng blockchain.
Tuy nhiên, các dự án blockchain chưa thể tự phát triển mô hình AI cho riêng mình do việc này đòi hỏi thời gian và chi phí khổng lồ. Giải pháp khả thi hiện tại là sử dụng công cụ có sẵn của các công ty công nghệ truyền thống. Nói cách khác, sự kết hợp giữa AI và blockchain vẫn ở mức cơ bản và mang thiên hướng các sản phẩm cuối tương tác với nhau thay vì công nghệ nằm trong công nghệ.
Theo đánh giá của Binance Research, AI vẫn là động lực thu hút dòng vốn lớn vào thị trường tiền điện tử. Cộng đồng có thể kỳ vọng các ý tưởng kết hợp thực sự chất lượng, ví dụ ZkLM, sẽ xuất hiện trong tương lai và giúp đáp ứng những nhu cầu thiết thực của người dùng.
