Katalizowanie edukacji, inspiracji i iteracji
Oryginalna analiza badań Web3.com Ventures
0xFishylosopher
Wstęp
Podobnie jak wielu innych, mój umysł był całkowicie zachwycony możliwościami ChatGPT. Chociaż bawiłem się już wcześniej interfejsem API placów zabaw GPT-3 i pisałem już wcześniej o nowszych modelach obrazu, takich jak DALLE 2 , nie byłem przygotowany na szerokość, głębię i płynność odpowiedzi GPT-3. Od sonetów po Solidity, od filozofii po fizykę, jakość treści była po prostu oszałamiająca.
ChatGPT, który jest jeszcze w powijakach, jest niewątpliwie potencjalnie destrukcyjną siłą dla każdej branży, w tym Web3. W tym eseju postaram się przedstawić niektóre sposoby, w jakie moim zdaniem ChatGPT przyspieszy ewolucję branży, katalizując procesy edukacji, inspiracji i iteracji w Web3.
Edukacja
Po pierwsze, systemy AI, takie jak ChatGPT, są niezwykle przydatne w edukowaniu i pomaganiu użytkownikom w poruszaniu się po rozległym świecie Web 3. Jako branża, która łączy najnowocześniejszą technologię z nieprzejrzystymi modelami finansowymi, Web 3 ma szczególnie wyraźny problem edukacyjny. Aby dokonać pojedynczej transakcji na zdecentralizowanej giełdzie (DEX), takiej jak Uniswap v3, użytkownik musi wiedzieć o portfelach, frazach początkowych, skoncentrowanej płynności, pulach płynności itp. Wszystko to sprawia, że wdrażanie jest piekielne dla nowego użytkownika i jest obecnie głównym wąskim gardłem dla masowej adopcji Web 3 [1].
Oczywiście można argumentować, że w sieci jest niezliczona ilość zasobów — blogów, filmów, kursów, gier — których celem jest wprowadzenie użytkowników do branży. Ale jest jeden ogromny problem bootstrappingowy w tym wszystkim: od czego zacząć? Wyszukanie w Google „Co to jest Web3” daje mnóstwo reklam, a następnie stronę Wikipedii zawierającą żargon [2]:
Web3 (znany również jako Web 3.0) to pomysł na nową wersję sieci World Wide Web, która obejmuje takie koncepcje jak decentralizacja, technologie blockchain i ekonomia oparta na tokenach. — Wikipedia
Czym są „technologie blockchain”, „ekonomia oparta na tokenach” i dlaczego potrzebujemy „nowej iteracji World Wide Web”? Dla zupełnego nowicjusza nic z tego nie ma sensu. Musisz wykonać wiele dodatkowych zapytań i kliknąć wiele różnych linków, zanim znajdziesz coś, co rozumiesz. Zasadniczo wynika to z faktu, że wyszukiwarka taka jak Google jest agregatorem informacji i indeksatorem treści, a nie producentem tej treści. Mówiąc prościej, Google jest zasadniczo bibliotekarzem cyfrowym. Nie wie, jak dokładnie odpowiedzieć na Twoje pytanie i może jedynie wskazać Ci zasoby, które jego zdaniem mogą Ci pomóc. Jeśli treści, które Google selekcjonuje, nie odpowiadają Twoim potrzebom, to trudno. Nawet wszystkie spersonalizowane informacje, które Google o Tobie zbiera, nie pomagają w tym: wszystko, co robi, to próbuje wskazać Ci lepsze zasoby, które jego zdaniem mogą Ci bardziej pomóc [3].
Z drugiej strony ChatGPT jest paradygmatycznie inny: jest oryginalnym producentem treści, a nie prostym indeksatorem treści. Zamiast działać jako bibliotekarz, który wskazuje Ci zasoby, ChatGPT jest bardziej jak mentor lub nauczyciel, który faktycznie próbuje nauczyć Cię, co wszystko oznacza, przedstawiając to w sposób, w jaki mu to powiesz: poprzez podawanie analogii, poprzez kierowanie Cię do odpowiednich blogów lub zasobów lub poprzez pisanie o tym sonetu [4]. Jako oryginalny twórca treści, ChatGPT nie polega na ustalonym korpusie już utworzonych odpowiedzi, ale raczej tworzy nową dla Twoich konkretnych okoliczności. Dlatego ChatGPT może działać jako skuteczny punkt kompleksowej obsługi dla absolutnych nowicjuszy.
Oczywiście edukacja wykracza poza absolutnych nowicjuszy; jest to przydatne narzędzie dla każdego, kto chce zrozumieć nowy zakątek Web3, czy to zk-SNARKs, czy protokoły komunikacji między blockchainami. Ponieważ Web3 jest zarówno zróżnicowaną, jak i technicznie trudną branżą, zawsze są nowe aspekty, pomysły i koncepcje, które trzeba zrozumieć. I dlatego wyrafinowane narzędzie edukacyjne, takie jak ChatGPT, jest bardzo potrzebne w Web3.
Inspiracja
ChatGPT nie tylko może nauczyć Cię zasad technologii; może również dać Ci pomysły na to, jak stosować technologię w praktyce. Zasadniczo ChatGPT może również działać jako „świeży zestaw oczu”, który może wywołać lawinę innowacji. Oto przykład:
P: Jakie są przykłady zdecentralizowanych aplikacji, które ChatGPT może włączyć lub ulepszyć?
A: Oto kilka przykładów zdecentralizowanych aplikacji (dApps), które ChatGPT może włączyć lub udoskonalić:
DApps w mediach społecznościowych — ChatGPT można wykorzystać do generowania odpowiedzi w języku naturalnym na posty użytkowników, co zapewni użytkownikom bardziej angażujące i realistyczne wrażenia.
Aplikacje zdecentralizowane w grach — ChatGPT może być używany do generowania odpowiedzi przypominających te wywoływane przez człowieka u postaci w grze, co pozwoli na stworzenie bardziej wciągającego doświadczenia w grach.
Aplikacje zdecentralizowane do zarządzania łańcuchem dostaw — ChatGPT można wykorzystać do automatycznego generowania inteligentnych kontraktów służących do śledzenia i zarządzania przepływem towarów i usług w łańcuchu dostaw.
DApps do głosowania — ChatGPT może być używany do automatycznego generowania podsumowań w języku naturalnym wyników głosowania i innych danych z łańcucha bloków, dzięki czemu użytkownicy będą mogli łatwiej zrozumieć i śledzić wyniki wyborów oraz innych procesów głosowania.
Aplikacje zdecentralizowanej analityki predykcyjnej — ChatGPT można wykorzystać do generowania prognoz i spostrzeżeń w języku naturalnym na podstawie danych z łańcucha bloków, zapewniając użytkownikom bardziej dostępne i intuicyjne sposoby analizowania i rozumienia złożonych danych. — OpenAI ChatGPT
Niektóre z pomysłów dApp przedstawionych tutaj to te, o których myślałem już wcześniej, mianowicie (1) chatboty mediów społecznościowych i (3) generowanie inteligentnych kontraktów. Chociaż (2) wydaje się oczywiście sensowne z perspektywy czasu, tak naprawdę nie pomyślałem o tym od razu. (4) i (5) to kolejne zastosowania ChatGPT w dziedzinie analityki, których zupełnie nie zauważyłem.
Ważniejsze jest to, że ChatGPT ma zdolność inspirowania: daje ci pomysły na to, jakie projekty możesz stworzyć, używając konkretnej technologii w konkretnej dziedzinie. Ponieważ jest szkolony w zasadzie na całym Internecie, może wyciągać paralele i wnioski między różnymi dziedzinami, aby stworzyć kombinatoryczną eksplozję możliwości pomysłów. Wyobraź sobie moc, jaką ChatGPT może przynieść zespołowi hackathonu gotowemu pobrudzić sobie ręce po nauczeniu się konkretnego stosu technologicznego lub założycielowi, który ma tylko mgliste pojęcie o tym, co chce rozwiązać.
Chociaż moc inspiracji ChatGPT zmienia zasady gry w każdej dziedzinie lub branży, jest ona szczególnie potężna dla potencjalnych twórców w Web3. Zasadniczo Web3 jest wciąż rozwijającą się dziedziną, która wymaga potoku nowych pomysłów, nowych modeli i nowych koncepcji, aby popchnąć ją w stronę dojrzałości i masowej adopcji. Na tym wczesnym etapie, ponieważ nie ma ustalonej formuły sukcesu, każdy eksperyment i pomysł liczy się w tej branży. Ponieważ ChatGPT jest w stanie dostarczyć Ci oryginalne treści, jest również o wiele lepszym źródłem inspiracji niż „lista 10 pomysłów na projekty, które możesz zrealizować, aby ulepszyć swojego Pythona” online, które są często szablonowe i przyziemne. Web3 jest również wyjątkowy, ponieważ dziedzina ta oferuje ogromne zachęty finansowe, takie jak granty i nagrody za hackathony, za taką eksperymentalną innowację [5]. Tak więc ChatGPT może potencjalnie być ogromnym katalizatorem, pozwalając ludziom odkrywać i eksplorować nowe kierunki projektów, zapewniając przewodnie źródło inspiracji, które uruchamia koło zamachowe przełomowej innowacji.
Iteracja
Niemniej jednak, prawdopodobnie jedną z najbardziej imponujących możliwości ChatGPT jest jego zdolność do uczestniczenia w iteracyjnym procesie samego tworzenia. Zasadniczo ChatGPT nie tylko edukuje i inspiruje, ale pozwala na konkretne urzeczywistnienie pomysłu w kodzie na dwa ważne sposoby: jako oryginalny twórca kodu i jako kontrola poprawności pod kątem luk w zabezpieczeniach.
Oto przykład pierwszego przypadku:
P: Napisz inteligentny kontrakt, który tworzy token ERC-20 o nazwie GPToken z symbolem GPT, korzystając z OpenZeppelin z funkcją disable_mint, która jest wyzwalana po wybiciu 1 miliona tokenów
A:
Chociaż ten inteligentny kontrakt ma pewien potencjał stylistyczny i optymalizacyjny, taki jak usunięcie użycia miejsc dziesiętnych (ponieważ liczba tokenów zawsze będzie liczbą całkowitą) i dodanie instrukcji if, aby sprawdzić, czy liczba tokenów jest równa 1 milionowi i jeśli tak, disable_mint, uzyskuje podstawową istotę kodu inteligentnego kontraktu i działa jako świetny punkt wyjścia. Biorąc pod uwagę, że duża część czasu rozwoju jest poświęcona na budowanie tych szablonów, ChatGPT może drastycznie zwiększyć tempo rozwoju. Jego możliwości są szczególnie imponujące, gdy weźmiemy pod uwagę, że jego dane wyjściowe można dostosować do różnych przypadków użycia (takich jak 1 milion tokenów disable-mint tutaj), których tradycyjne internetowe instrukcje i przewodniki po kodowaniu nie mogą zapewnić. W dziedzinie tworzenia ChatGPT znacznie redukuje zatem odpowiednik „bloku pisarza” dla programisty, w którym masz mgliste pojęcie, jak może wyglądać kod, ale nie wiesz, od czego zacząć.
Drugim przypadkiem użycia ChatGPT z rzeczywistym kodem inteligentnego kontraktu jest wykrywanie luk w kodzie inteligentnego kontraktu. Nawet jeśli ChatGPT twierdzi, że nie audytuje konkretnie inteligentnych kontraktów, gdy wprowadzasz podatny inteligentny kontrakt, jest w stanie zapewnić przyzwoitą informację zwrotną na temat potencjalnych luk w kontrakcie.
Podobnie jak w przypadku tworzenia kodu przez ChatGPT, surowy wynik systemu może nie być idealny i może błędnie wykrywać niektóre błędy w procesie. Dlatego też, chociaż nie jest niezawodny jako całkowity zamiennik ludzkiego audytora, stanowi on przyzwoity pierwszy kontroler, który wyszukuje oczywiste luki [6].
Wniosek
W jakim stopniu ChatGPT może naprawdę zautomatyzować proces rozwoju dla Web3? Uważam, że Vitalik podsumowuje to dość dobrze:
W tym momencie AI jest jeszcze daleka od bycia substytutem dla ludzkich programistów… Mimo to zapoznała mnie z pewnymi wzorcami kodowania, których wcześniej nie widziałem, i napisała konwerter bazowy szybciej, niż zrobiłbym to sam… Mimo to AI szybko się rozwija i spodziewam się, że będzie się dalej rozwijać i z czasem usuwać błędy tego typu. [7]
Sednem zaawansowanej sztucznej inteligencji, takiej jak ChatGPT, jest to, że przyspiesza ona fazy uczenia się, myślenia i kodowania innowacji Web3, redukując ilość „martwego czasu” spędzanego na myśleniu o tym, jak przejść od zera do jedynki i wielokrotnym pisaniu szablonowego kodu. Podczas gdy w przyszłości, zwłaszcza dzięki dostrajaniu specyficznemu dla domeny, możemy być w stanie zobaczyć znacznie bardziej wyrafinowane, dokładne automatyzatory kodu, nadal nie ma sposobu, aby wykluczyć ludzi z procesu tworzenia.
🐦 @0xfishylosopher
📅 28 grudnia 2022
Odniesienia
[1] Aby uzyskać więcej informacji na temat problemu z wdrażaniem, zobacz: https://moralis.io/how-to-boost-web3-user-onboarding-success-rates/
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Web3
[3] https://www.nytimes.com/2022/12/21/technology/ai-chatgpt-google-search.html
[4] https://www.cnbc.com/2022/12/15/google-vs-chatgpt-what-happened-when-i-swapped-services-for-a-day.html
[5] https://www.decentralised.co/p/grants-and-web3
[6] https://beosin.com/resources/can-chatgpt-the-"most-powerful-ai"-detect-vulnerabilities
[7] https://vitalik.ca/general/2022/12/06/gpt3.html