Ang AI-Powered Court System ay Paparating na sa Crypto Gamit ang GenLayer

Paano kung mayroong isang Crypto protocol na dalubhasa sa pag-arbitrasyon sa mga on-chain na hindi pagkakaunawaan?

Isipin kung, sa tuwing ang mga Markets ng hula tulad ng Polymarket ay naayos sa isang kontrobersyal na paraan, ang mga user ay may pormal na paraan upang umapela sa pamamagitan ng isang uri ng neutral na on-chain na sistema ng hukuman. O kung ang mga desentralisadong autonomous na organisasyon (DAO) ay maaaring umasa sa isang mahusay, may kaalamang third party upang tulungan silang gumawa ng mga desisyon. O kung ang mga kontrata ng insurance ay maaaring awtomatikong magsagawa ng mga payout kapag naganap ang mga partikular Events sa totoong mundo.

Iyan talaga ang itinatayo ni Albert Castellana Lluís at ng kanyang koponan kasama ang GenLayer, isang Crypto project na Markets sa sarili nito bilang isang sistema ng paggawa ng desisyon, o imprastraktura ng tiwala.

"Gumagamit kami ng isang blockchain na may maraming AI na coordinate at umabot sa kasunduan sa mga subjective na desisyon, na para bang sila ay isang hukom," sinabi ni Castellana, co-founder at CEO ng GenLayer Labs sa CoinDesk sa isang panayam. "Kami ay karaniwang bumubuo ng isang pandaigdigang sintetikong hurisdiksyon na may naka-embed na sistema ng hukuman na T natutulog, iyon ay sobrang mura, at iyon ay napakabilis."

Ang pangangailangan para sa naturang proyekto ng arbitrasyon ay maaaring tumaas sa mga darating na taon sa pagbuo ng mga ahente ng AI — mga sopistikadong programa na pinapagana ng artificial intelligence na may kakayahang magsagawa ng mga kumplikadong gawain sa isang autonomous na paraan.

Pagdating sa mga Markets ng Crypto , mga ahente ng AI maaaring gamitin sa lahat ng uri ng paraan: para sa pangangalakal ng mga memecoin, arbitraging Bitcoin sa mga palitan, pagsubaybay sa seguridad ng mga protocol ng DeFi, o pagbibigay ng mga insight sa merkado sa pamamagitan ng malalim na pagsusuri, upang banggitin lamang ang ilang mga kaso ng paggamit. Mga ahente ng AI ay makakapag-hire din ng iba pang mga ahente ng AI upang makumpleto ang mas kumplikadong mga takdang-aralin.

Ang mga naturang ahente ay maaaring dumami sa hindi inaasahang rate, sabi ni Castellana. Sa kanyang pananaw, karamihan sa mga kalahok sa Crypto market ay maaaring namamahala ng ilan sa kanila sa pagtatapos ng 2025.

"Itong mga ahente, super bilis magtrabaho, T natutulog, T nakulong. T mo alam kung nasaan sila. Ipapasa ba nila ang anti-money laundering rules? Magkakaroon ba sila ng bank account? Puwede ba silang gumamit ng Visa card?" Sabi ni Castellana. "Paano natin mapapagana ang mabilis na transaksyon sa pagitan nila? At paano mangyayari ang pagtitiwala sa mundong tulad nito?"

Salamat sa kakaibang arkitektura nito, maaaring magbigay ng solusyon ang GenLayer sa pamamagitan ng pagpayag sa mga entity — Human o AI — na makakuha ng maaasahan at neutral Opinyon upang timbangin ang anumang desisyon sa talaan ng oras. "Saanman kung saan karaniwan kang magkakaroon ng third party na binubuo ng isang grupo ng mga tao... Pinapalitan namin sila ng isang pandaigdigang network na nagbibigay ng consensus sa pagitan ng iba't ibang AI, isang network na maaaring gumawa ng mga desisyon sa paraang tama at walang kinikilingan hangga't maaari," sabi ni Castellana.

Sintetikong sistema ng hukuman

T hinahangad ng GenLayer na makipagkumpitensya sa iba pang mga blockchain tulad ng Bitcoin, Ethereum o Solana — o kahit na mga DeFi protocol gaya ng Uniswap o Compound. Sa halip, ang ideya ay para sa anumang umiiral Crypto protocol na makakonekta sa GenLayer at magamit ang imprastraktura nito.

Ang chain ng GenLayer ay pinapagana ng ZKsync, isang Ethereum layer 2 na solusyon. Ang network nito ay nagbibilang ng 1,000 validator, bawat ONE ay konektado sa isang malaking modelo ng wika (LLM) tulad ng OpenAI's ChatGPT, Google's Gemini o Meta's Llama.

Sabihin nating ang isang merkado sa Polymarket ay naaayos sa isang kontrobersyal na paraan. Kung nakakonekta ang Polymarket sa GenLayer, ang mga user ng prediction market ay may kakayahang itaas ang isyu (o, gaya ng sinabi ni Castellana, upang lumikha ng isang "transaksyon") kasama ang sintetikong sistema ng hukuman nito.

Sa sandaling pumasok ang transaksyon, pipili ang GenLayer ng limang validator nang random upang mamuno dito. Ang limang validator na ito ay nagtatanong ng isang LLM na kanilang pinili upang makahanap ng impormasyon sa paksang nasa kamay, at pagkatapos ay bumoto sa isang solusyon. Nagbubunga iyon ng desisyon.

Ngunit ang mga gumagamit ng Polymarket, sa aming halimbawa, ay T kinakailangang masiyahan sa desisyon: maaari silang magpasya na iapela ang desisyon. Kung saan, pipili ang GenLayer ng isa pang hanay ng mga validator — maliban sa pagkakataong ito, ang kanilang bilang ay tumalon sa 11. Katulad ng dati, ang mga validator ay naglalabas ng desisyon batay sa impormasyong kanilang nakolekta mula sa mga LLM. Ang desisyong iyon ay maaari ding iapela, kung kaya't pumili ang GenLayer ng 23 validator para sa isa pang desisyon, pagkatapos ay 47 validator, pagkatapos ay 95, at iba pa at iba FORTH.

Ang ideya ay umasa sa Condorcet's Jury Theorem, na ayon sa pitch deck ng GenLayer ay nagsasaad na "kapag ang bawat kalahok ay mas malamang kaysa sa hindi gumawa ng tamang desisyon, ang posibilidad ng isang tamang resulta ng karamihan ay tumataas nang malaki habang lumalaki ang grupo." Sa madaling salita, nakakahanap ng karunungan ang GenLayer sa karamihan. Kung mas maraming validator ang kasangkot, mas malamang na mag-zero in sila sa isang tumpak na sagot.

"Ang ibig sabihin nito ay maaari tayong magsimula sa maliit at napakahusay, ngunit maaari rin tayong umakyat sa isang punto kung saan ang isang bagay na napaka, nakakalito, maaari pa rin silang makakuha ng tama," sabi ni Castellana.

Ang average na transaksyon ay tumatagal ng humigit-kumulang 100 segundo upang maproseso, sabi ni Castellana, at ang desisyon ng korte ay nagiging pinal pagkatapos ng 30 minuto - isang timeframe na maaaring pahabain kung maraming apela ang nangyari. Ngunit nangangahulugan iyon na ang protocol ay maaaring magdesisyon sa mga pangunahing isyu sa isang napakaikling panahon, araw o gabi, sa halip na dumaan sa mahirap na proseso ng paglilitis sa totoong mundo na maaaring tumagal ng mga buwan o kahit na taon.

Tinitingnan ang mga insentibo

Ang misyon ng GenLayer ay natural na nagtataas ng isang katanungan: posible bang laro ang system? Halimbawa, paano kung pipiliin ng lahat ng validator ang parehong AI (sabihin, ChatGPT) para lutasin ang isang ibinigay na panukala? Hindi T iyon nangangahulugan na ang ChatGPT ay talagang naglabas ng desisyon?

Sa tuwing magtatanong ka ng isang LLM, bumubuo ka ng bagong binhi, sabi ni Castellana, upang makakuha ka ng ibang sagot. Higit pa rito, may kalayaan ang mga validator na pumili kung aling LLM ang gagamitin batay sa paksang nasa kamay. Kung ito ay isang medyo madaling tanong, marahil ay hindi na kailangang gumamit ng isang mamahaling LLM; sa kabilang banda, kung ang tanong ay partikular na kumplikado, ang validator ay maaaring mag-opt para sa isang mas mataas na kalidad na modelo ng AI.

Maaaring mapunta ang mga validator sa isang sitwasyon kung saan pakiramdam nila ay nakakita sila ng isang partikular na uri ng tanong nang napakaraming beses na maaari nilang paunang sanayin ang isang maliit na modelo para sa isang partikular na layunin. "Sa tingin namin, sa paglipas ng panahon, magkakaroon lamang ng walang katapusang mga bagong modelo," sabi ni Castellana.

May malakas na insentibo para sa mga validator na maging panalong bahagi ng proseso ng paggawa ng desisyon, dahil pinansiyal silang ginagantimpalaan para dito — habang ang natatalo ay nauuwi sa mga gastos na nauugnay sa paggamit ng pagtutuos, nang hindi nangongolekta ng anumang mga gantimpala.

Sa madaling salita, ang tanong ay hindi kung ang validator ng isang tao ay nagbibigay ng tamang sagot, ngunit kung ito ay namamahala na pumanig sa karamihan.

Dahil walang ideya ang mga validator kung ano ang iboboto ng iba pang validator, ang layunin ay para sa kanila na gamitin ang mga kinakailangang mapagkukunan upang magbigay ng tumpak na impormasyon na may pag-asa na ang ibang mga validator ay magsasama rin sa impormasyong iyon — dahil ang pagdating sa parehong maling sagot ay malamang na mangangailangan ng mahigpit na koordinasyon.

At kung ang sugal na iyon ay T gagana, ang sistema ng apela ay handa nang magsimula.

“Kung alam kong gumagamit ulit ako ng magandang LLM, at sa palagay ko ay gumagamit ng hindi magandang LLM ang ibang tao at kaya ako natalo, malaki ang insentibo kong umapela, dahil alam ko na sa mas maraming tao, magkakaroon sila ng insentibo para gumamit din sila ng mas mahuhusay na LLM” dahil gugustuhin ng ibang validator na makuha ang mga gantimpala mula sa isang matagumpay na apela, sinabi ni Castellana.

Pinahihirapan ng system ang mga validator na makipagsabwatan, dahil mayroon lang silang 100 segundo para magdesisyon, at T nila alam kung sila ay pipiliin upang ayusin ang mga partikular na tanong. Kakailanganin ng isang entity na kontrolin sa pagitan ng 33% at 50% ng network upang ma-atake ito, sabi ni Castellana.

Tulad ng Ethereum, gagamit ang GenLayer ng katutubong token para sa mga pinansiyal na insentibo nito. Sa isang testnet na inilunsad na, ang proyekto ay dapat na maging live sa pagtatapos ng taon, ayon kay Castellana. "Magkakaroon ng napakalaking insentibo para sa mga tao na pumunta at bumuo ng mga bagay sa itaas," sabi niya.

PAGWAWASTO (Abril 30, 20:50 UTC): Ang artikulo ay na-update upang ipakita na ang YeagerAI ay tinatawag na ngayong GenLayer Labs. Bukod pa rito, ang AI ng Google ay Gemini na ngayon, hindi si Bard.