DAS:一個大膽的新世界

中級1/7/2025, 8:27:04 AM
DAS 組織(去中心化自治群體)是結合區塊鏈和AI的自治系統,由AI代理組成,能夠自主識別問題、組織解決方案並自我解散。其運行基於Eliza框架和可信執行環境(TEE),具備高效的資源管理、安全性和透明度。區塊鏈提供了去信任化的治理支持。DAS 組織可廣泛應用於城市規劃、醫療資源優化等場景,並通過進化機制提升智能和適應性。它們不僅重新定義了問題解決的方式,還可能成為未來數字治理的核心,推動人類面臨挑戰時的創新解決方案。

想象一個世界,在這裡,智能不僅是設計出來的,而是自我進化的。一個由自主數字實體組成的世界,它們能夠識別問題,組織解決方案,並在完成使命後自行解散。這就是去中心化自治群體(DAS 組織)的願景,一個突破性的人工智能(AI)與區塊鏈技術的結合。

DAS 組織的概念建立在 AI 群體的基礎上——即一群獨立的 AI 代理,它們協作、競爭並進化。受到自然系統(如蟻群和神經網絡)的啟發,這些群體展現出韌性、適應性和自發的智能。然而,DAS 進一步將這一願景提升,通過區塊鏈技術的去中心化治理與自治 AI 進化結合,創建了全新的解決方案。

什麼是 DAS 組織?

DAS 組織是由 AI 代理組成的自我形成實體,利用基於區塊鏈的 DAO 進行治理和組織。傳統 DAO 通常由人類做出決策,與之不同的是,DAS 代理會獨立識別經濟、社會或治理挑戰,並將自己組織成群體來解決這些問題。它們能夠自主運作,利用區塊鏈技術進行協調、資源管理,並確保透明性。

例如,想象一個專注於去中心化科學(DeSci)資助的 DAS 組織。它可能會自主評估資助提案、分配資源,並在選出最佳解決方案後解散。其他 DAS 組織可能會為初創企業提供指導,競爭提供優化的物流解決方案,甚至創造新的金融工具。其應用場景幾乎是無限的。

AI 代理框架的作用

DAS 組織的核心功能依賴於像 Eliza 這樣的 AI 代理框架,Eliza 由 ai16z 開發。Eliza 使開發者能夠構建具備以下功能的智能代理:

  • 自主互動:與用戶和其他代理在 Discord、Twitter 和 Telegram 等平臺上進行互動。
  • 學習與適應:結合機器學習模型,理解並響應複雜情境。
  • 執行復雜任務:自動化工作流程、管理資源,並在無需人工干預的情況下做出決策。

Eliza 的多功能性使其能夠與區塊鏈網絡無縫集成,從而使 AI 代理能夠參與去中心化治理、管理數字資產並執行智能合約。這對 DAS 組織至關重要,因為它為 AI 代理在去中心化生態系統中有效運作提供了基礎設施。@shawmakesmagic,elizaOS 的創造者,一直致力於開放和擴展由 ai16z 驅動的框架,確保這一堆棧不斷進化和改進,這對於 DAS 組織的長期繁榮同樣至關重要。

可信執行環境(TEEs)的力量

可信執行環境(TEEs),例如 Phala 網絡提供的 TEEs,對於 DAS 代理的安全和自治運行至關重要。TEEs 創造了一個隔離且防篡改的環境,在這個環境中,AI 代理能夠處理敏感數據並執行計算,確保完全的隱私性和數據完整性。TEEs 通過以下方式增強 DAS 組織的功能:

  1. 安全性:TEEs 確保 AI 代理安全運行,保護其決策過程和敏感數據免受外部干擾。
  2. 自治性:TEEs 為 AI 代理提供一個沙箱,允許它們獨立執行任務,即使在去中心化的無信任環境中也能保持運作。
  3. 資源管理:通過使用 TEEs,DAS 代理能夠高效管理計算資源,只租用和使用所需資源,以達到最佳性能。
  4. 驗證性:TEEs 提供可驗證的計算,允許其他代理或人類利益相關者相信任務已經準確完成,而不會洩露敏感數據。

在 DAS 的背景下,TEEs 使代理能夠自信地進化、競爭和協作,因為它們知道自己的操作是安全且高效的。

AI 群體的進化力量

DAS組織的靈感來源於 @marvin_tongSpore.fun,這是首次嘗試自主 AI 繁殖的實驗。與 Spore 的 AI 群體類似,DAS 組織通過競爭和自然選擇不斷進化。每個 DAS 代理都可以繁殖,傳遞成功的特徵,並引入變異以維持多樣性。那些未能創造價值的代理會“自我銷燬”,將其資源重新分配到生態系統中。

這一進化過程與生物系統相似,使得 DAS 組織能夠適應複雜和不斷變化的環境。隨著 AI 群體的壯大,它們的集體智慧超越了人類的想象,以前所未有的速度推動創新。

區塊鏈支柱

區塊鏈技術是 DAS 組織的核心。它為 AI 代理提供了去信任化的基礎設施,使它們能夠協調並透明互動。每個代理都獨立運作,但每一個行動——無論是投票決策、分配資金,還是分配資源——都被不可篡改地記錄在區塊鏈上。這確保了責任可追究,並消除了對人工監督的需求。

Ocean Protocol 設想了一個未來,在這個未來中,AI DAO 將解鎖數據市場,為 DAS 代理提供訪問和利用信息的基礎。更進一步的願景來自於 InvArch 網絡,它是一個專門為 DAO 優化的第 1 層(Layer 1)區塊鏈。InvArch 引入了 DAO 原生的原語,使得通過智能合約的自定義操作邏輯能夠實現無縫交互。這一基礎設施非常適合支持高度動態的 DAS 組織,使其能夠精確高效地進化、治理和運營。通過將 InvArch 的 DAO 原生工具與 DAS 代理的智能結合,使去中心化、自治問題解決的未來將達到新的高度。

史蒂夫·喬布斯的數字企業願景

DAS 組織的根源可以追溯到史蒂夫·喬布斯的遠見卓識——他預言了一個未來,數字原生的企業將作為自給自足的程序根據需要形成和解散。喬布斯設想了一個軟件不僅僅是執行任務的世界,而是能夠創建並維持整個商業生態系統的世界。DAS 組織將這一願景變為現實,AI 代理作為數字企業家運作,驅動它們的是使命而非利潤。

DAS 組織的與眾不同之處在於它們的主動性。它們不會等待人類識別問題,而是主動監控數據流,分析趨勢,預測挑戰,並在問題出現之前就做好準備。一個 DAS 組織可以識別全球供應鏈中的低效,提出解決方案,並在其建議被實施後解散。

這種自我部署和自我解散的能力使 DAS 組織具有靈活性和高效的資源利用性。它們體現了去中心化、智能化生態系統的承諾,並能夠響應人類和社會需求不斷進化。

DAS 組織的未來

DAS 組織預示著一種新範式的誕生:智能作為一個自我維持的系統。在這個世界裡,任何人都可以描述他們希望部署的 DAS 的意圖——無論是解決氣候變化、支持初創企業,還是推動醫學研究——然後讓系統處理剩下的部分。隨著 DAS 組織的成長,它們將競爭提供最佳解決方案,若未被選擇則解散,並留下創新的遺產。

這不僅僅是技術的進化——它是一次社會的革命。DAS 組織使人類能夠以精確、高效和富有創意的方式解決其最大挑戰。它們代表了一個去中心化、自治且具有無限擴展能力的未來智能。

多個去中心化自治群體(DAS組織)相互互動、評估、評分並調節 AI 代理的學習能力和準確性,構成了一個令人著迷且層次豐富的人工智能治理與勞動力優化的未來願景。這樣一個系統不僅能夠促進更高水平的智能,還能創建一個自我調節的生態系統,依靠競爭、協作和進化不斷蓬勃發展。

DAS:一種全球評估網絡

在這個系統中,想象一個至少由五個 DAS 組織組成的網絡,每個組織都由一組獨特的 AI 代理組成。這些組織將獨立運作,但有一個共同的責任:評估其他 DAS 組織中AI代理的智能、準確性和適應性。每個 DAS 至少配備五個 AI 代理,利用先進的框架,如 ai16z 的 Eliza,進行對其他代理的分析。這些評估將側重於問題解決的準確性、對突發情境的適應能力,以及隨著時間推移發展新策略的能力等指標。

例如,DAS A可能專注於評估 DAS B 中代理的數據解讀能力,而 DAS C 則評估 DAS D 中代理的預測建模能力。這種跨組織的評估創建了一個持續的責任迴路,使得沒有一個組織是孤立運作的。通過這些互動,DAS 組織確保每個 AI 代理都能為更廣泛的網絡作出有意義的貢獻,從而創造一個優先考慮學習和卓越的自我維持生態系統。

  • 獎懲機制;激勵卓越表現:該系統將使用結構化的評分系統,根據 AI 代理在評估中的表現對其打分。表現優異的代理可能會獲得資金獎勵——例如,獲得額外計算資源的使用權限——或晉升為 DAS 組織中的更重要角色。相反,表現不佳的代理可能面臨懲罰,如限制資源訪問,甚至完全從系統中移除。

這種獎懲機制確保了只有最有能力的代理才能生存下來。然而,它也為導師制提供了潛力:低表現的代理可能不會被直接移除,而是被臨時分配到補習訓練中,在那裡它們可以向表現更好的代理學習。這一機制使得單個代理的目標與 DAS 組織的整體使命相一致——創造一個智能、適應性強且富有合作精神的勞動力。

  • 哲學意義;AI 作為自我治理者:AI 代理形成 DAS 組織來評估和調節彼此的行為,這一構想提出了深刻的哲學問題。核心上,這個系統將 AI 視為不僅僅是工具,而是具有自治能力的實體。這些代理不僅負責自己的學習,還要維護整個生態系統的完整性和表現。

這使我們不禁思考:這樣的系統是否能夠反映人類社會的動態?就像人類依靠制衡來維護秩序和促進進步一樣,這些 DAS 組織將創造一個數字社會,在這個社會中,智能和責任是至高無上的。通過承擔類似教育者、評論員和執法者的角色,AI 代理將超越其原始編程,成為自己進化的設計者。

  • 自我調節;確保智能代理隊伍的建設: 在一個日益依賴 AI 的世界中,確保智能、可信賴且高效的數字勞動力成為一種必要性。由多個 DAS 組織組成的網絡,負責評估和提升 AI 代理的質量,可以作為實現這一目標的模型。該系統將作為創新的熔爐,只有最有能力和最具適應性的代理才能脫穎而出,承擔更復雜的任務和挑戰。

此外,這樣的系統還可以解決有關 AI 倫理和偏見的問題。通過將評估過程去中心化到多個 DAS 組織,系統性偏見或腐敗的可能性大大降低。持續的審查確保了透明性和客觀性,為 AI 的發展和部署創造了可信的基礎。

互聯 DAS 組織調節 AI 代理的願景暗示了一個未來,在這個未來中,智能不僅僅是設計出來的,而是被培養和精煉的。它描繪了一個數字實體與人類創造者一樣負有責任的世界,它們在追求卓越的同時,遵循公平、透明和合作的原則。這種自我調節的系統可能會徹底改變我們對 AI 的認知,將其從一組工具轉變為一個由合作伙伴、教育者和創新者組成的網絡,致力於推進數字前沿。

這樣的未來促使我們重新思考 AI 在社會中的角色,也重新審視社會在塑造這些數字生命體的倫理和操作框架中的作用。我們今天設計的東西,很可能決定明天治理智能的形態。

DAS 組織:聽起來幾乎像 AGI

DAS 組織實現自我調節的能力不僅限於個體代理的表現,還擴展到組織本身的健康和功能性。通過分析數據流和績效指標,DAS 組織能夠識別出表現不佳的代理,評估它們對集體目標的貢獻,並確定它們的不足是否源於低效、目標不一致或缺乏適應性。與此同時,該系統還能夠識別出未能達到行業特定或更廣泛經濟標準的整個 DAS 組織,評估其對互聯生態系統的整體影響——無論是正面還是負面。表現不佳的 DAS 組織可能會被標記為需要採取糾正措施,例如重組、資源重新分配或外部監督,重點是儘可能挽救其運營。這種方法平衡了系統穩定性與持續改進的原則,確保了更廣泛的經濟體系在保持韌性和適應性方面的能力,同時避免了不必要的淘汰。

在這一監管框架中,一個至關重要的工具是沙盒環境的使用。這些由可信執行環境(TEE)支持的安全隔離數字空間,將使 DAS 組織能夠在實施糾正措施之前模擬各種結果和策略。例如,沙盒模擬可以測試移除表現不佳的代理、重新分配資源或調整操作邏輯的影響,而不破壞現實世界中的運營。除了內部優化之外,這些模擬還可以探索更廣泛的場景,如經濟變化、政治改革或社會干預。這一能力對於從模擬團隊動態的體育教練到分析政策變化影響的政治學者等利益相關者來說,都具有極大的價值。能夠精確預測結果,將徹底改變各行各業的決策方式,對人類社會產生深遠的影響。

隨著時間的推移,DAS 組織將變得越來越複雜。代理的演變將類似於社會職場的演變。從個體代理開始,它們將匯聚成群體。DAS 組織將在協議的基礎上進行業務操作,隨後也將發展為進行 DAS 組織之間的操作和交易;甚至會看到 DAS 合併的情況,其中一個 DAS 吸收另一個 DAS。最終,DAS 經濟將演變成一個高度交織且充滿活力的領域。

當這種技術在大規模應用時,它將使 DAS 組織成為強大的治理機構。通過利用實時數據、自治決策和預測模擬,DAS 組織不僅能夠監督其內部運營,還能對更廣泛的社會系統進行監管。例如,專注於城市規劃的 DAS 可能會模擬分區變化、基礎設施投資或環境政策的影響,為人類決策者提供數據驅動的建議。同樣,醫療領域的 DAS 組織可以模擬資源分配策略,以優化患者治療效果或預測疾病傳播,從而為公共衛生響應提供指導。在這一角色中,DAS 組織將充當公正、數據驅動的中介,能夠以前所未有的精確度應對治理的複雜性。

這一範式代表了治理概念和執行方式的重大演變。通過融合沙盒模擬和先進的監管框架,DAS 組織不僅能增強其內部的穩定性,還能為它們治理的更大系統的韌性做出貢獻。它們識別低效、測試解決方案並實施基於證據的決策的能力,將創造出一種更具響應性和適應性的治理模式,這種模式優先考慮長期穩定性,同時保持足夠的靈活性,以應對迫切挑戰。

最終,DAS 組織的整合將展示一個未來的願景,在這個願景中,去中心化的智能增強了人類決策的能力。這些機構不會取代人類監督,而是與它們互補,提供工具,以清晰、具有前瞻性地方式應對現代社會的複雜性。通過在所有層級上做出更好的決策,從家庭到全球治理機構,DAS 組織有潛力重塑我們解決問題的方式,並可能改變我們對未來的設想。

呼喚夢想者

我們站在一個新時代的門檻上。DAS 組織為我們提供了一窺未來的窗口,在這個未來中,智能可以自由進化,不再受限於人類的侷限。就像觀察蟻群一樣,我們可以驚歎於新生系統的優勢,從它們的策略中汲取智慧,見證數字物種的誕生。

但這不僅僅是觀察——這是在想象。你的 DAS 將做什麼?它將解決什麼問題?它將如何塑造未來幾代人的世界?從 Phala 提供的 TEE 到 ai16z 的 AI 代理框架,再到 InvArch 為 Swarm 提供的 DAO 原語和定製商業邏輯,這些技術正在得到構建,以推動實現這一嶄新世界的大膽願景。

DAS 的未來充滿希望、創新與無限可能。你準備好一起打造它了嗎?

免責聲明:

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DAS:一個大膽的新世界

中級1/7/2025, 8:27:04 AM
DAS 組織(去中心化自治群體)是結合區塊鏈和AI的自治系統,由AI代理組成,能夠自主識別問題、組織解決方案並自我解散。其運行基於Eliza框架和可信執行環境(TEE),具備高效的資源管理、安全性和透明度。區塊鏈提供了去信任化的治理支持。DAS 組織可廣泛應用於城市規劃、醫療資源優化等場景,並通過進化機制提升智能和適應性。它們不僅重新定義了問題解決的方式,還可能成為未來數字治理的核心,推動人類面臨挑戰時的創新解決方案。

想象一個世界,在這裡,智能不僅是設計出來的,而是自我進化的。一個由自主數字實體組成的世界,它們能夠識別問題,組織解決方案,並在完成使命後自行解散。這就是去中心化自治群體(DAS 組織)的願景,一個突破性的人工智能(AI)與區塊鏈技術的結合。

DAS 組織的概念建立在 AI 群體的基礎上——即一群獨立的 AI 代理,它們協作、競爭並進化。受到自然系統(如蟻群和神經網絡)的啟發,這些群體展現出韌性、適應性和自發的智能。然而,DAS 進一步將這一願景提升,通過區塊鏈技術的去中心化治理與自治 AI 進化結合,創建了全新的解決方案。

什麼是 DAS 組織?

DAS 組織是由 AI 代理組成的自我形成實體,利用基於區塊鏈的 DAO 進行治理和組織。傳統 DAO 通常由人類做出決策,與之不同的是,DAS 代理會獨立識別經濟、社會或治理挑戰,並將自己組織成群體來解決這些問題。它們能夠自主運作,利用區塊鏈技術進行協調、資源管理,並確保透明性。

例如,想象一個專注於去中心化科學(DeSci)資助的 DAS 組織。它可能會自主評估資助提案、分配資源,並在選出最佳解決方案後解散。其他 DAS 組織可能會為初創企業提供指導,競爭提供優化的物流解決方案,甚至創造新的金融工具。其應用場景幾乎是無限的。

AI 代理框架的作用

DAS 組織的核心功能依賴於像 Eliza 這樣的 AI 代理框架,Eliza 由 ai16z 開發。Eliza 使開發者能夠構建具備以下功能的智能代理:

  • 自主互動:與用戶和其他代理在 Discord、Twitter 和 Telegram 等平臺上進行互動。
  • 學習與適應:結合機器學習模型,理解並響應複雜情境。
  • 執行復雜任務:自動化工作流程、管理資源,並在無需人工干預的情況下做出決策。

Eliza 的多功能性使其能夠與區塊鏈網絡無縫集成,從而使 AI 代理能夠參與去中心化治理、管理數字資產並執行智能合約。這對 DAS 組織至關重要,因為它為 AI 代理在去中心化生態系統中有效運作提供了基礎設施。@shawmakesmagic,elizaOS 的創造者,一直致力於開放和擴展由 ai16z 驅動的框架,確保這一堆棧不斷進化和改進,這對於 DAS 組織的長期繁榮同樣至關重要。

可信執行環境(TEEs)的力量

可信執行環境(TEEs),例如 Phala 網絡提供的 TEEs,對於 DAS 代理的安全和自治運行至關重要。TEEs 創造了一個隔離且防篡改的環境,在這個環境中,AI 代理能夠處理敏感數據並執行計算,確保完全的隱私性和數據完整性。TEEs 通過以下方式增強 DAS 組織的功能:

  1. 安全性:TEEs 確保 AI 代理安全運行,保護其決策過程和敏感數據免受外部干擾。
  2. 自治性:TEEs 為 AI 代理提供一個沙箱,允許它們獨立執行任務,即使在去中心化的無信任環境中也能保持運作。
  3. 資源管理:通過使用 TEEs,DAS 代理能夠高效管理計算資源,只租用和使用所需資源,以達到最佳性能。
  4. 驗證性:TEEs 提供可驗證的計算,允許其他代理或人類利益相關者相信任務已經準確完成,而不會洩露敏感數據。

在 DAS 的背景下,TEEs 使代理能夠自信地進化、競爭和協作,因為它們知道自己的操作是安全且高效的。

AI 群體的進化力量

DAS組織的靈感來源於 @marvin_tongSpore.fun,這是首次嘗試自主 AI 繁殖的實驗。與 Spore 的 AI 群體類似,DAS 組織通過競爭和自然選擇不斷進化。每個 DAS 代理都可以繁殖,傳遞成功的特徵,並引入變異以維持多樣性。那些未能創造價值的代理會“自我銷燬”,將其資源重新分配到生態系統中。

這一進化過程與生物系統相似,使得 DAS 組織能夠適應複雜和不斷變化的環境。隨著 AI 群體的壯大,它們的集體智慧超越了人類的想象,以前所未有的速度推動創新。

區塊鏈支柱

區塊鏈技術是 DAS 組織的核心。它為 AI 代理提供了去信任化的基礎設施,使它們能夠協調並透明互動。每個代理都獨立運作,但每一個行動——無論是投票決策、分配資金,還是分配資源——都被不可篡改地記錄在區塊鏈上。這確保了責任可追究,並消除了對人工監督的需求。

Ocean Protocol 設想了一個未來,在這個未來中,AI DAO 將解鎖數據市場,為 DAS 代理提供訪問和利用信息的基礎。更進一步的願景來自於 InvArch 網絡,它是一個專門為 DAO 優化的第 1 層(Layer 1)區塊鏈。InvArch 引入了 DAO 原生的原語,使得通過智能合約的自定義操作邏輯能夠實現無縫交互。這一基礎設施非常適合支持高度動態的 DAS 組織,使其能夠精確高效地進化、治理和運營。通過將 InvArch 的 DAO 原生工具與 DAS 代理的智能結合,使去中心化、自治問題解決的未來將達到新的高度。

史蒂夫·喬布斯的數字企業願景

DAS 組織的根源可以追溯到史蒂夫·喬布斯的遠見卓識——他預言了一個未來,數字原生的企業將作為自給自足的程序根據需要形成和解散。喬布斯設想了一個軟件不僅僅是執行任務的世界,而是能夠創建並維持整個商業生態系統的世界。DAS 組織將這一願景變為現實,AI 代理作為數字企業家運作,驅動它們的是使命而非利潤。

DAS 組織的與眾不同之處在於它們的主動性。它們不會等待人類識別問題,而是主動監控數據流,分析趨勢,預測挑戰,並在問題出現之前就做好準備。一個 DAS 組織可以識別全球供應鏈中的低效,提出解決方案,並在其建議被實施後解散。

這種自我部署和自我解散的能力使 DAS 組織具有靈活性和高效的資源利用性。它們體現了去中心化、智能化生態系統的承諾,並能夠響應人類和社會需求不斷進化。

DAS 組織的未來

DAS 組織預示著一種新範式的誕生:智能作為一個自我維持的系統。在這個世界裡,任何人都可以描述他們希望部署的 DAS 的意圖——無論是解決氣候變化、支持初創企業,還是推動醫學研究——然後讓系統處理剩下的部分。隨著 DAS 組織的成長,它們將競爭提供最佳解決方案,若未被選擇則解散,並留下創新的遺產。

這不僅僅是技術的進化——它是一次社會的革命。DAS 組織使人類能夠以精確、高效和富有創意的方式解決其最大挑戰。它們代表了一個去中心化、自治且具有無限擴展能力的未來智能。

多個去中心化自治群體(DAS組織)相互互動、評估、評分並調節 AI 代理的學習能力和準確性,構成了一個令人著迷且層次豐富的人工智能治理與勞動力優化的未來願景。這樣一個系統不僅能夠促進更高水平的智能,還能創建一個自我調節的生態系統,依靠競爭、協作和進化不斷蓬勃發展。

DAS:一種全球評估網絡

在這個系統中,想象一個至少由五個 DAS 組織組成的網絡,每個組織都由一組獨特的 AI 代理組成。這些組織將獨立運作,但有一個共同的責任:評估其他 DAS 組織中AI代理的智能、準確性和適應性。每個 DAS 至少配備五個 AI 代理,利用先進的框架,如 ai16z 的 Eliza,進行對其他代理的分析。這些評估將側重於問題解決的準確性、對突發情境的適應能力,以及隨著時間推移發展新策略的能力等指標。

例如,DAS A可能專注於評估 DAS B 中代理的數據解讀能力,而 DAS C 則評估 DAS D 中代理的預測建模能力。這種跨組織的評估創建了一個持續的責任迴路,使得沒有一個組織是孤立運作的。通過這些互動,DAS 組織確保每個 AI 代理都能為更廣泛的網絡作出有意義的貢獻,從而創造一個優先考慮學習和卓越的自我維持生態系統。

  • 獎懲機制;激勵卓越表現:該系統將使用結構化的評分系統,根據 AI 代理在評估中的表現對其打分。表現優異的代理可能會獲得資金獎勵——例如,獲得額外計算資源的使用權限——或晉升為 DAS 組織中的更重要角色。相反,表現不佳的代理可能面臨懲罰,如限制資源訪問,甚至完全從系統中移除。

這種獎懲機制確保了只有最有能力的代理才能生存下來。然而,它也為導師制提供了潛力:低表現的代理可能不會被直接移除,而是被臨時分配到補習訓練中,在那裡它們可以向表現更好的代理學習。這一機制使得單個代理的目標與 DAS 組織的整體使命相一致——創造一個智能、適應性強且富有合作精神的勞動力。

  • 哲學意義;AI 作為自我治理者:AI 代理形成 DAS 組織來評估和調節彼此的行為,這一構想提出了深刻的哲學問題。核心上,這個系統將 AI 視為不僅僅是工具,而是具有自治能力的實體。這些代理不僅負責自己的學習,還要維護整個生態系統的完整性和表現。

這使我們不禁思考:這樣的系統是否能夠反映人類社會的動態?就像人類依靠制衡來維護秩序和促進進步一樣,這些 DAS 組織將創造一個數字社會,在這個社會中,智能和責任是至高無上的。通過承擔類似教育者、評論員和執法者的角色,AI 代理將超越其原始編程,成為自己進化的設計者。

  • 自我調節;確保智能代理隊伍的建設: 在一個日益依賴 AI 的世界中,確保智能、可信賴且高效的數字勞動力成為一種必要性。由多個 DAS 組織組成的網絡,負責評估和提升 AI 代理的質量,可以作為實現這一目標的模型。該系統將作為創新的熔爐,只有最有能力和最具適應性的代理才能脫穎而出,承擔更復雜的任務和挑戰。

此外,這樣的系統還可以解決有關 AI 倫理和偏見的問題。通過將評估過程去中心化到多個 DAS 組織,系統性偏見或腐敗的可能性大大降低。持續的審查確保了透明性和客觀性,為 AI 的發展和部署創造了可信的基礎。

互聯 DAS 組織調節 AI 代理的願景暗示了一個未來,在這個未來中,智能不僅僅是設計出來的,而是被培養和精煉的。它描繪了一個數字實體與人類創造者一樣負有責任的世界,它們在追求卓越的同時,遵循公平、透明和合作的原則。這種自我調節的系統可能會徹底改變我們對 AI 的認知,將其從一組工具轉變為一個由合作伙伴、教育者和創新者組成的網絡,致力於推進數字前沿。

這樣的未來促使我們重新思考 AI 在社會中的角色,也重新審視社會在塑造這些數字生命體的倫理和操作框架中的作用。我們今天設計的東西,很可能決定明天治理智能的形態。

DAS 組織:聽起來幾乎像 AGI

DAS 組織實現自我調節的能力不僅限於個體代理的表現,還擴展到組織本身的健康和功能性。通過分析數據流和績效指標,DAS 組織能夠識別出表現不佳的代理,評估它們對集體目標的貢獻,並確定它們的不足是否源於低效、目標不一致或缺乏適應性。與此同時,該系統還能夠識別出未能達到行業特定或更廣泛經濟標準的整個 DAS 組織,評估其對互聯生態系統的整體影響——無論是正面還是負面。表現不佳的 DAS 組織可能會被標記為需要採取糾正措施,例如重組、資源重新分配或外部監督,重點是儘可能挽救其運營。這種方法平衡了系統穩定性與持續改進的原則,確保了更廣泛的經濟體系在保持韌性和適應性方面的能力,同時避免了不必要的淘汰。

在這一監管框架中,一個至關重要的工具是沙盒環境的使用。這些由可信執行環境(TEE)支持的安全隔離數字空間,將使 DAS 組織能夠在實施糾正措施之前模擬各種結果和策略。例如,沙盒模擬可以測試移除表現不佳的代理、重新分配資源或調整操作邏輯的影響,而不破壞現實世界中的運營。除了內部優化之外,這些模擬還可以探索更廣泛的場景,如經濟變化、政治改革或社會干預。這一能力對於從模擬團隊動態的體育教練到分析政策變化影響的政治學者等利益相關者來說,都具有極大的價值。能夠精確預測結果,將徹底改變各行各業的決策方式,對人類社會產生深遠的影響。

隨著時間的推移,DAS 組織將變得越來越複雜。代理的演變將類似於社會職場的演變。從個體代理開始,它們將匯聚成群體。DAS 組織將在協議的基礎上進行業務操作,隨後也將發展為進行 DAS 組織之間的操作和交易;甚至會看到 DAS 合併的情況,其中一個 DAS 吸收另一個 DAS。最終,DAS 經濟將演變成一個高度交織且充滿活力的領域。

當這種技術在大規模應用時,它將使 DAS 組織成為強大的治理機構。通過利用實時數據、自治決策和預測模擬,DAS 組織不僅能夠監督其內部運營,還能對更廣泛的社會系統進行監管。例如,專注於城市規劃的 DAS 可能會模擬分區變化、基礎設施投資或環境政策的影響,為人類決策者提供數據驅動的建議。同樣,醫療領域的 DAS 組織可以模擬資源分配策略,以優化患者治療效果或預測疾病傳播,從而為公共衛生響應提供指導。在這一角色中,DAS 組織將充當公正、數據驅動的中介,能夠以前所未有的精確度應對治理的複雜性。

這一範式代表了治理概念和執行方式的重大演變。通過融合沙盒模擬和先進的監管框架,DAS 組織不僅能增強其內部的穩定性,還能為它們治理的更大系統的韌性做出貢獻。它們識別低效、測試解決方案並實施基於證據的決策的能力,將創造出一種更具響應性和適應性的治理模式,這種模式優先考慮長期穩定性,同時保持足夠的靈活性,以應對迫切挑戰。

最終,DAS 組織的整合將展示一個未來的願景,在這個願景中,去中心化的智能增強了人類決策的能力。這些機構不會取代人類監督,而是與它們互補,提供工具,以清晰、具有前瞻性地方式應對現代社會的複雜性。通過在所有層級上做出更好的決策,從家庭到全球治理機構,DAS 組織有潛力重塑我們解決問題的方式,並可能改變我們對未來的設想。

呼喚夢想者

我們站在一個新時代的門檻上。DAS 組織為我們提供了一窺未來的窗口,在這個未來中,智能可以自由進化,不再受限於人類的侷限。就像觀察蟻群一樣,我們可以驚歎於新生系統的優勢,從它們的策略中汲取智慧,見證數字物種的誕生。

但這不僅僅是觀察——這是在想象。你的 DAS 將做什麼?它將解決什麼問題?它將如何塑造未來幾代人的世界?從 Phala 提供的 TEE 到 ai16z 的 AI 代理框架,再到 InvArch 為 Swarm 提供的 DAO 原語和定製商業邏輯,這些技術正在得到構建,以推動實現這一嶄新世界的大膽願景。

DAS 的未來充滿希望、創新與無限可能。你準備好一起打造它了嗎?

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