Autor: CloudY, Jam
Střih: Vincero, YL
Recenzent: Yasmine
Koncem listopadu 2022 OpenAI spustila ChatGPT, inteligentní konverzační systém, který si získal celosvětovou pozornost a podnítil rozsáhlou diskuzi.
Akcie v sektoru AI zaznamenaly výrazný nárůst na trhu s akciemi A, na americkém akciovém trhu a v oblasti kryptoměn. Jak ChatGPT získal široké přijetí, stal se zřejmý jeho hluboký dopad na globální krajinu, což vedlo ke vzniku nových aplikačních scénářů a iterativních produktů podobné povahy.
Dokonce i akvizice OpenAI ze strany Microsoftu a následná integrace ChatGPT do ekosystému Bing a Office vyvolala prudká očekávání investorů, která se odrazila ve výrazném zvýšení ceny akcií. Představení ChatGPT4, předvádějící nadlidské schopnosti umělé inteligence, však zmírnilo počáteční nadšení a přimělo jednotlivce, aby uvažovali o transformačních účincích AI na jejich průmyslová odvětví a potenciálních rizicích spojených s dalším pokrokem v AI.
V tomto kontextu si tento článek klade za cíl prozkoumat a řešit tyto dotazy provedením komplexního výzkumu v odvětví AI i blockchainu, který se snaží poskytnout poznatky a řešení.
Současný stav vývoje odvětví umělé inteligence
Nástroje produktivity
Umělou inteligenci lze považovat za transformační nástroj produktivity, podobný dopadu historických technologických pokroků, jako jsou kamenné nástroje, parní stroje, spalovací motory, elektromotory, počítače a internet na lidskou společnost. Minimalizací překážek pro interakci člověka s počítačem a zvýšením efektivity opakujících se produkčních úkolů může umělá inteligence vyvolat podstatné posuny v produktivitě a produkčních vztazích. V důsledku toho se vliv AI rozšiřuje na zlepšení celkové kvality lidské existence a zmírnění překážek lidského pokroku.
Technologie umělé inteligence významně ovlivnila různá odvětví, včetně inteligentní výroby, zdravotnictví, financí, dopravy, vzdělávání atd. Tím, že umožňuje strojům získávat znalosti a autonomně provádět nekreativní úkoly, přispívá umělá inteligence ke zvýšené produktivitě a snižování nákladů v konkrétních odvětvích. Zejména ve farmaceutickém výzkumu nachází AI uplatnění v predikci struktury proteinů. Model ESMFold byl vyvinut týmem Meta AI, který efektivně předpovídal proteinové struktury z rozsáhlého souboru dat obsahujícího více než 600 milionů makrogenomů. Tento pozoruhodný úspěch odhaluje široký rozsah a rozmanitost přírodních proteinů, které překračují dosavadní hranice představivosti.
Prakticky řečeno, technologie AI umožňuje zpracování složitých programů prostřednictvím přirozeného jazyka. Odstraňuje nutnost porozumět složitému programování nebo ovládat kódování. Místo toho mohou uživatelé vyjádřit svůj požadovaný výsledek systému AI, který autonomně provede požadované mezikroky k dosažení zamýšleného výsledku. Tato zvýšená produktivita pramení ze schopnosti umělé inteligence překlenout rozdíly mezi lidskými záměry a prováděním úkolů, čímž se neguje požadavek na rozsáhlé programátorské znalosti nebo porozumění složitým algoritmům.
Technologie AIGC skrývá obrovský potenciál pro aplikace v různých oblastech, včetně inteligentních zákaznických služeb, virtuálních agentů a her. Využitím existujících jazykových datových sad umožňuje ChatGPT bezproblémovou a přirozenou konverzaci v systémech virtuálních agentů a herních platformách, čímž zvyšuje spokojenost uživatelů a konkurenceschopnost produktů. ChatGPT navíc efektivně nahrazuje lidi v opakujících se úlohách generování obsahu, jako je generování zpráv, shromažďování a sumarizace informací, překládání a vytváření podmíněných ilustrací. Tato augmentace AI osvobozuje lidskou produktivitu, umožňuje jednotlivcům soustředit se na poskytování základních pokynů a zapojit se do kreativních činností, čímž je osvobozuje od všedního provádění úkolů.
Průvodce technologickými trendy
Mezi převládající základní aplikace umělé inteligence patří obecná umělá inteligence, znalostní grafy, analýza a syntéza dat, autonomní řízení a obsah generovaný umělou inteligencí (AIGC).
Znalostní grafy: Grafické znázornění různých entit, vztahů a atributů ve znalostních grafech podporuje inteligentní aplikace pro vyhledávání, doporučení a zodpovídání otázek.
Syntetická data: Syntetická data generovaná strojovým učením a dalšími technikami umělé inteligence se používají k trénování a vyhodnocování modelů umělé inteligence a překonávají výzvy související s ochranou soukromí a zabezpečením při získávání nebo sdílení skutečných dat.
AIGC: Technologie AIGC, využívající hluboké učení a generativní modely, je široce diskutována a používána v oblastech, jako je generování textu, generování zvuku, generování obrázků, generování videa a další.
V roce 2022 zaznamenala společnost AIGC významný průlom v tržním financování a pozornosti médií. Je však nezbytné poznamenat, že AIGC je stále vznikající technologie a je v raných fázích průzkumu a vývoje.
Konkrétně lze vývojové fáze AIGC rozdělit do následujících kategorií:
Fáze výzkumu: Tato fáze se primárně zaměřuje na objasnění základních principů a algoritmů AIGC, zkoumání metodologií pro trénování a optimalizaci modelů a vytváření komplexních databází.
Fáze aplikace: AIGC zahajuje své nasazení v různých scénářích reálného světa a zkoumá efektivní integraci technologie AIGC do konkrétních domén.
Fáze industrializace: AIGC prochází širokým osvojením napříč mnoha průmyslovými odvětvími a obory, což dává vzniknout jeho odlišnému průmyslovému řetězci a komplementárnímu ekosystému.
Stručně řečeno, nedávno jsme přešli z fáze výzkumu do fáze aplikace, což naznačuje, že vývoj AIGC je stále ve fázi zrodu.
Klíčové komponenty
Data, algoritmy a výpočetní výkon jsou tři klíčové faktory, které pohánějí pokrok AI.
V oblasti dat doprovází pokračující vývoj technologie umělé inteligence rostoucí význam kvality a rozmanitosti dat. Kromě velkého množství dat specifických pro doménu je pro zlepšení přesnosti trénování algoritmů nezbytné efektivní čištění dat, předběžné zpracování a označování. Kromě toho je pro získávání vyšší hodnoty a inteligence rozhodující sloučení dat mezi různými druhy dopravy a mezi doménami.
Pokud jde o algoritmy, současný stav technologie AI vykazuje iterativní pokroky a neustálé zdokonalování. Budoucí trendy se soustředí na algoritmy hlubokého učení, které zahrnují multimodální a rozsáhlé modely spolu s inovacemi v autonomním učení, přenosu znalostí a přírůstkovém učení. Tento vývoj zvýší úroveň inteligence a rozšíří rozsah aplikací algoritmů AI, což usnadní široké přijetí technologie AI.
Pokud jde o výpočetní výkon, zrychlení a optimalizace výpočtů umělé inteligence pohání neustálé upgrady a vylepšení hardwaru. Specializované čipy, jako jsou GPU a TPU, se ukázaly jako zásadní přispěvatelé, kteří výrazně zesilují efektivitu a rychlost výpočtů AI. Pokroky v cloudu a edge computingu navíc nabízejí flexibilnější a rozmanitější výpočetní prostředí pro zpracování AI.
Současná fáze blockchainového průmyslu
Distribuovaná kniha
Blockchain je decentralizovaná distribuovaná účetní kniha.
Blockchain je decentralizovaná a distribuovaná účetní kniha s klíčovou vlastností neměnnosti odvozenou z jejího základního konsenzuálního mechanismu. Data v řetězci jsou zaznamenávána v blocích a ověřována těžaři/validátory, čímž tvoří souvislý řetězec. Jakmile se data zaznamenají do bloku, ať už jsou vygenerovány inteligentními smlouvami nebo účty, stanou se neměnnými.
Obtížnost a cena narušení konsenzu se zvyšuje s počtem uzlů, geografickou distribucí, výpočetním výkonem nebo hodnotou vsazených tokenů. V důsledku toho se změna zaznamenaného obsahu stává pro centralizované entity impozantním úkolem.
Navíc, v nezměnitelném prostředí, inteligentní smlouvy, vytvořené prostřednictvím kódu, umožňují uživatelům pracovat s nimi, aniž by se spoléhali na důvěru jakékoli třetí strany. Tyto inteligentní smlouvy provádějí předem určené cesty kódu, aby usnadnily příslušné operace a nakonec umožnily realizaci nedůvěryhodných transakcí na blockchainu.
Navíc k aktivům v rámci smart kontraktu lze přistupovat pouze prostřednictvím přidruženého účtu, což zabraňuje jiným účtům převádět aktiva z původního účtu prostřednictvím smart kontraktu. Každá operace původního účtu vyžaduje podpis k potvrzení identity, a dokonce i počáteční přenosová interakce vyžaduje předchozí schválení pro inteligentní smlouvu pro přístup k aktivům účtu. Tento návrh staví účet peněženky uživatele jako ideální prostředek pro jeho identitu (DID) a aktiva.
V rámci mechanismů konsenzu a chytrých smluv lze všechna aktiva a akce v řetězci přesně zaznamenávat a přiřazovat, což usnadňuje automatickou agregaci souvisejících výhod na účet oprávněného vlastníka. To účinně řeší problémy s padělaným majetkem a předstíráním identity, protože brání neoprávněným osobám v kopírování a vkládání za účelem krádeže majetku nebo uzurpování zájmů právoplatného vlastníka.
Konkrétně lze digitální aktiva jednoznačně definovat pomocí tokenizovaných adres inteligentních smluv. Například nezaměnitelné tokeny (NFT) mohou představovat digitální umělecká díla. Kromě toho lze akce jednotlivců ověřovat pomocí nepřenosných tokenů (SBT), které poskytují důkaz o jejich práci nebo přítomnosti v určitém čase a prostoru (Proof of Work/Proof of Attendance).
Průvodce technologickými trendy
Vrstvená struktura architektury technologie Blockchain je charakterizována vrstvou 0-2, přičemž řetězce konsorcií a soukromé řetězce představují odlišné typy scénářů aplikací Blockchain.
Vrstva 0 odkazuje na fyzickou infrastrukturu a síťovou architekturu blockchainu, která zahrnuje hardwarová zařízení, síťové protokoly a přenosová média. Slouží jako základní součást umožňující komunikaci napříč řetězci a řešení problémů souvisejících s aktivy. Významnými představiteli v této doméně jsou zejména přední technologie jako Cosmos, Polkadot a LayerZero.
Vrstva 1, známá také jako základní vrstva nebo veřejný řetězec, hraje zásadní roli v blockchainovém ekosystému. Mezi prominentní příklady vrstvy 1 patří široce uznávané platformy jako bitcoin a ethereum. Návrh protokolů a technologická implementace na vrstvě 1 mají významný vliv na základní výkon a funkčnost systému Blockchain. Kromě toho lze vrstvu 1 dále kategorizovat do různých typů, jako je EVM (Virtuální stroj Ethereum) a systémy nezaložené na EVM, na základě jejich specifických vlastností.
Vrstva 2 odkazuje na protokoly a řešení postavené na vrstvě 1 s cílem zvýšit výkon a rozšířit aplikační scénáře blockchainu. V současné době existuje šest typů protokolů vrstvy 2, přičemž hlavní proudy jsou ZK Rollup a Optimistic Rollup. Tyto protokoly umožňují blockchainu zpracovat větší počet transakcí, zlepšit TPS a snížit poplatky za plyn.
Řetězec konsorcia je kolaborativní blockchainová síť, kterou řídí několik organizací nebo institucí se společnými zájmy, jako jsou banky, pojišťovny a společnosti dodavatelského řetězce. Od veřejných řetězců se liší tím, že má omezený počet účastníků a uzlů, což vede k vyšší rychlosti a bezpečnosti transakcí.
Private Chain je povolená blockchainová síť patřící jedné organizaci nebo instituci, která obvykle umožňuje účast pouze internímu personálu.
Klíčové komponenty
Distribuované uzly, kryptografie, konsenzuální algoritmy, chytré smlouvy a kryptoměny představují základní prvky, které pohánějí pokrok technologie Blockchain.
Distribuované uzly tvoří základní podstatu technologie Blockchain a usnadňují decentralizované ukládání a přenos dat. Kryptografie slouží jako základní teoretický nástroj zajišťující bezpečnost a soukromí blockchainu. Kromě toho, konsenzuální algoritmy hrají klíčovou roli při vytváření distribuovaného konsenzu v rámci blockchainové sítě. Inteligentní smlouvy, které jsou samospouštěcími počítačovými programy, umožňují provádění různých logických instrukcí na blockchainu. A konečně, kryptoměny, podporované šifrovacími technikami, zajišťují bezpečnost a anonymitu transakcí.
Díky využití distribuovaných uzlů jsou všichni účastníci schopni udržovat komplexní repliku dat, čímž je zajištěna transparentnost i bezpečnost. Základní technologie v rámci Blockchainu, včetně hašovacích funkcí, digitálních podpisů a asymetrického šifrování, jsou kryptografické aplikace. Tyto technologie hrají klíčovou roli při ochraně integrity dat a ověřování identit, to vše při zachování soukromí uživatelů.
Prostřednictvím implementace konsenzuálních algoritmů včetně Proof of Work (PoW) a Proof of Stake (PoS) mohou všechny uzly dosáhnout jednomyslné shody a zajistit konzistenci a neměnnost dat. Chytré smlouvy usnadňují nedůvěryhodné transakce, eliminují potřebu zprostředkovatelů, a tím do určité míry zvyšují efektivitu a bezpečnost transakcí. Vznik kryptoměn, jako je Bitcoin a Ethereum, podnítil široké přijetí a pokrok technologie blockchain.
Průnik blockchainu a umělé inteligence
Uprostřed revoluce umělé inteligence je nezbytné zamyslet se nad tím, do jaké míry umělá inteligence proměnila Blockchain, a také nad dopadem decentralizace blockchainu a schopností důvěry na AI.
Za prvé, umělá inteligence, fungující jako nástroj produktivity, má potenciál zmenšit technické překážky, a následně tak snížit překážky v blockchainovém průmyslu a zvýšit jeho celkovou efektivitu.
Za druhé, hry a metaverze s umělou inteligencí se osvobodí od předem určených nastavení a přinesou nové příběhy a herní zážitky v oblasti blockchainu.
Inteligentní smlouvy blockchainu mohou stanovit domény a hranice, v nichž AI působí, nebo uvalit omezení na oprávnění AI, a tím zabránit jejímu neoprávněnému šíření.
Decentralizace blockchainu navíc může usnadnit sdílení a alokaci zdrojů, včetně základních dat a výpočetního výkonu, které jsou nezbytné pro trénink modelů umělé inteligence.
Navíc autentizační schopnosti blockchainu mohou poskytnout důkazy týkající se integrity dat, ověření identity a vlastnických práv, a tak zmírnit střety zájmů, které mohou vyplynout z aplikací AI.
Význam AI pro blockchain
Za prvé, umělá inteligence jako nástroj má potenciál snižovat překážky vytváření obsahu a umožňuje jedincům bez technických znalostí vyjádřit svou kreativitu a produkovat vysoce kvalitní obsah. To zahrnuje různé domény, jako je vytváření NFT, vývoj herních prostředků, modelování metaverse a generování kódu.
Současné využití AIGC v oblasti NFT je však převážně omezeno na generování jednoduchých obrázků, které postrádají zásadní odlišnosti od tradičního generativního umění. Aby bylo možné plně využít potenciál AIGC v prostoru NFT, je zapotřebí další průzkum, aby se rozšířily charakteristiky NFT, podobně jako Mirror World využívá AI k naplnění NFT zřetelnou podstatou.
Za druhé, došlo k výraznému snížení technických překážek souvisejících s vývojem kódu. Psaní kódu zahrnuje nasazení inteligentních smluv a hackerské nebo white-hat činnosti, které představují opačné konce spektra. Umělá inteligence může usnadnit nasazení chytrých kontraktů prostřednictvím programování v přirozeném jazyce, zatímco protivníci mohou využít AI k analýze kódu kontraktu a zahájení útoků. Využitím umělé inteligence je možné iterovat nasazený smluvní kód, podporovat vnitřní konkurenci a vytvořit robustnější a spolehlivější kódovou základnu v celém odvětví. Tato základna umožňuje zúčastněným stranám upřednostňovat optimalizaci architektury blockchainu, navrhování komplexních projektů a zlepšování hratelnosti, a tím podporovat inovace na obchodní úrovni.
Podobně zjednodušení technických bariér pomocí AI umožňuje široké uplatnění dříve složitých operací. Mezi příklady patří bleskové půjčky, optimální strategie těžby a automatizované získávání výnosů, odhad času odchodu hlavního těžaře, z nichž všechny lze dosáhnout pomocí AI. AI má schopnost autonomně programovat, vybírat cesty a přímo provádět tyto operace. To odpovídá použití karet dovedností ve hře Yu-Gi-Oh!, kde se karty dovedností aktivují a vstoupí v platnost automaticky. Tato dostupnost umožňuje běžným uživatelům zapojit se do operací, které byly dříve omezeny na osoby s vysokou technickou odborností. Například zachycení MEV obvykle vyžaduje naprogramování robota MEV. Když se však takové úkoly stanou dosažitelné běžnými jednotlivci, ziskové marže se s tím, jak se participace rozšíří, zmenšují. V důsledku toho následuje závod v plynu, kdy zvýšené poplatky za plyn narušují hodnotu MEV kvůli principům teorie her. V konečném důsledku to vede ke snížení ziskovosti a snížení dopadu MEV. Tento fenomén je příkladem formy technologického rozvoje, který stimuluje optimalizaci průmyslu.
AI usnadní široké přijetí technologie blockchain. V současné době je méně než 320 000 aktivních uživatelů Etherea, což podle údajů Footprint Analytics představuje malý zlomek z celkového počtu uživatelů internetu. Primární problém spočívá v nedostatečné poptávce uživatelů a složitosti interakcí v řetězci. Dříve vyžadovala integrace dat do blockchainu nebo používání lístků a přihlašovacích údajů založených na blockchainu vytvoření blockchainového systému nebo vysoké poplatky za plyn, což vedlo ke značným nákladům. Využití technologie AI však nyní umožňuje nízkonákladovou konstrukci blockchainu a optimalizaci využití dat v řetězci, což vede ke snížení poplatků za plyn. Díky tomu lze technologii blockchain použít a inteligentní smlouvy nasadit v různých doménách vyžadujících autentizaci a transparentnost. Zjednodušený interakční systém řízený umělou inteligencí nakonec přitáhne do blockchainového průmyslu značný počet uživatelů.
Vliv AI v kontextu blockchainu je primárně omezen na aplikační vrstvu. Uživatelé mohou využít AI k obejití složitosti psaní chytrých smluv a přímo nasazovat aplikace přizpůsobené jejich potřebám. V důsledku toho se důraz na vývoj projektů přesune z vydávání na inovace a provoz. Očekává se, že aplikační vrstva projde v budoucnu podstatnými transformačními změnami. Vliv AI se však nevztahuje na základní vrstvy, včetně prováděcích, konsenzuálních a datových vrstev, které vyžadují zásadní pokrok. Pouhá automatizace opakujících se úkolů nestačí k řízení kvalitativních transformací v těchto oblastech. Například implementace EIP1559 v upgradu Ethereum London posílila pokrok Etherea, zatímco dokončení upgradu v Šanghaji je klíčové pro zvýšení objemu sázek ETH, posílení bezpečnosti Etherea a oživení růstu sektoru LSD.
Role blockchainu v AI
Inherentní nepoměr mezi decentralizací blockchainu a centralizovanou technologií umělé inteligence paradoxně poskytuje příležitost čelit výzvám, se kterými se AI setkává.
Převládající centralizace moderních technologií AI a velkých dat pod kontrolou omezeného počtu výkonných subjektů s významnými technologickými schopnostmi a zdroji poskytuje vliv na trendy na trhu a chování uživatelů. V důsledku toho jsou jednotlivci nuceni důvěřovat věrnému provádění pokynů AI, což vede k inherentním rizikům, jako je narušení soukromí, algoritmické zkreslení a zneužití dat.
Distribuovaná a decentralizovaná povaha blockchainu poskytuje praktické řešení těchto výzev. Prostřednictvím inteligentních smluv lze omezit dostupnost dat a provozní hranice, čímž se sníží riziko škodlivého chování. Nasazení monitorovacích uzlů umožňuje penalizovat pochybení konfiskací výpočetních zdrojů AI. Tento rámec zajišťuje přímé zaměření umělé inteligence na lidský rozvoj a zabraňuje nadměrnému využívání a neoprávněným akcím.
Blockchain umožňuje anonymním uživatelům rozhodnout se, zda přispějí podkladovými nezbytnými daty pro trénink modelu AI. Technologie Zero-knowledge (zk) umožňuje zpřístupnění uživatelských dat při zachování osobního soukromí. Celý proces shromažďování, ukládání a sdílení dat funguje na decentralizovaných uzlech, což zajišťuje bezpečnost dat, dostupnost a ověření zdroje. V důsledku toho může být poměrný podíl na zisku generovaném modelem AI rozdělen jako dividendy vlastníkům dat. Vhodný motivační mechanismus může využít decentralizovanou povahu blockchainu s vysokou bezpečností dat.
Podobně mohou uživatelé, kteří vyzývají modely umělé inteligence, také získat částečné zisky na základě jejich vlastnictví výzev, když je využívají. Toto ujednání chrání zájmy vlastníků dat AI i rychlých poskytovatelů.
Výpočetní těžba je zásadním faktorem kvůli velkému množství dat a odpovídajícím požadavkům na výpočetní výkon. Současná globální nabídka výpočetních zdrojů však nedosahuje poptávky. K řešení tohoto problému mohou decentralizované cloud computing těžební fondy agregovat zdroje a poskytovat dotace přispěvatelům. Následně aukce výpočetního výkonu pro trénování modelu AI zajišťuje efektivní využití omezených zdrojů s výpočetní bezpečností a spolehlivostí. Kromě toho integrace dat, algoritmů a výpočetního výkonu umožňuje vývoj protokolu AI-as-a-Service. Tento protokol využívá decentralizaci a opětovnou použitelnost a nabízí uživatelům, kteří to potřebují, služby konstrukce modelů umělé inteligence, které zahrnují získávání dat, zpracování, výběr algoritmů a alokaci výpočetních zdrojů. Tento přístup založený na ekosystému zmírňuje rizika centralizace a zároveň zachovává výhody dodavatelského řetězce.
V oblasti aplikací umělé inteligence blockchain efektivně řeší problémy, jako je pirátství, plagiátorství a virtuální identity, které vyplývají z pozoruhodných schopností umělé inteligence učit se. Zaznamenáváním uměleckých děl jako NFT v řetězci ověřují jedinečné adresy inteligentních smluv jejich pravost. Hodnota uměleckých děl, kromě jejich přirozených uměleckých kvalit, závisí také na identitě jejich tvůrců, stejně jako napodobeniny Van Goghovy Slunečnice mají malou hodnotu. Zatímco blockchain může dokázat, který obraz slunečnice je skutečně vytvořen Van Goghovou rukou. Blockchain lze také použít k vytváření distribuovaných znalostních grafů, což zajišťuje integritu, stálost a dostupnost dat.
K řešení konstrukce virtuálních identit pomocí osobních údajů pomocí AI lze použít tokeny ověřené vlastníkem (OAT) nebo samosuverénní biometrické tokeny (SBT). Každá akce blockchainu je protokolována a odpovídající vytvořený OAT nebo SBT je odlišný, což umožňuje ověření identity na základě těchto tokenů. Nefalšovatelnost blockchainu zaručuje nemožnost vymýšlet neexistující události.
Stručně řečeno, umělá inteligence slouží jako nástroj produktivity, pohání přijetí blockchainu a zavádí nové příběhy pro metaverse. Umělá inteligence se však omezuje na nahrazování opakujících se úkolů a snižování technických překážek a není schopna podporovat inovace v kritických technologiích. V důsledku toho zůstává dopad AI na blockchainový průmysl omezen na aplikační vrstvu.
Na druhou stranu blockchain funguje jako kontrolor rizik a optimalizátor zdrojů v průmyslu AI. Omezuje nadměrný vývoj umělé inteligence a neautorizované operace, chrání práva na vlastnictví dat a aktiv a optimalizuje integraci dat a výpočetních zdrojů vyžadovaných umělou inteligencí. Jeho působnost se nicméně primárně zabývá podporou transparentnosti, decentralizace a vlastnictví dat v rámci AI.
Odkaz
[1]"Bitcoin: Peer-to-Peer elektronický hotovostní systém" od Satoshi Nakamota (2009.03)
[2]Zvládnutí bitcoinu od Andrease Antonopoulose (2016.03)
[3] „Výzvy a nedávné pokroky v sítích platebních kanálů založených na blockchainu“ (2021.07)
[4] „Beyond Web3: The Fantastic Drift of AIGC, the New Darling of Capital“ od 0xmin (2022.10)
[5] „Dilema AIGC a způsob, jak prolomit bariéry ve Web3“ od wheart.eth (2022.11)
[6] „AIGC: The Revolution of Content Productivity“ od Yang Renwen (2022.12)
[7] „Vznik a evoluční informace o velkých jazykových modelech: Zrychlující se predikce struktury proteinu“ od Zeming Lin (2023.03)
[8] „Jak AI může pomoci vybudovat Web3“ z crypto.com (2023.03)
[9] „Reflections: The Impact of AI Breakthroughs on Creators and NFTs“ od Sleepy (2023.04)
[10] „Ethereum White Paper“ od Vitalika Buterina (2023.05)
#OpenAI #chatGPT-4 #crypto2023 #Binance
