Trong thế giới blockchain, điều nguy hiểm nhất thường không phải là những vụ sụp đổ lớn gây chấn động, mà là những rò rỉ âm thầm không rõ ràng. Một sai lệch nhỏ về dấu chấm thập phân, một lần xác nhận chậm trễ, hoặc thậm chí một nguồn dữ liệu đột nhiên mất hiệu lực — những vấn đề tưởng chừng nhỏ nhặt này lại có thể gây ra thảm họa lớn. Về bản chất, tất cả rắc rối đều bắt nguồn từ một điểm chung: thế giới logic hoàn hảo của hợp đồng thông minh và môi trường bên ngoài hỗn loạn của thực tế không thể kết nối được với nhau.

Điểm kết nối này chính là trách nhiệm của oracles.

Vấn đề cốt lõi mà oracles cần giải quyết, nói một cách đơn giản, chỉ có một chữ: Tin. Công nghệ blockchain giúp bạn thoát khỏi sự phụ thuộc vào đối tác giao dịch, nhưng bạn vẫn phải tin tưởng vào dữ liệu mà chúng cung cấp cho hợp đồng. Mỗi dữ liệu giá cả, mỗi chứng minh tài sản, dù trông có vẻ là dữ liệu gốc trên chuỗi, thực ra đều âm thầm mang lại sự tin tưởng trở lại. Giải pháp truyền thống là đặt cược vào một số nhà cung cấp dữ liệu, nhưng rủi ro tập trung quá cao. Hiện nay, một số hướng đi mới đã chọn con đường khác: thu thập dữ liệu đa bên ngoài chuỗi, kết hợp các phương pháp kỹ thuật để xác thực chéo, rồi cuối cùng mới cố định kết quả trên chuỗi. Ưu điểm của cách làm này là, không dám nói là loại bỏ hoàn toàn rủi ro, nhưng ít nhất làm cho rủi ro từ bóng tối chuyển sang rõ ràng hơn, và làm tăng chi phí cho những kẻ xấu.

Xét về logic của việc đẩy dữ liệu, cũng có thể cảm nhận được thái độ thực dụng này. Có dự án sử dụng phương pháp đẩy liên tục, như nhịp đập của trái tim, cập nhật định kỳ; có dự án thì lấy theo yêu cầu, người dùng cần thì mới truy vấn. Có vẻ là chi tiết nhỏ, nhưng thực ra đã thừa nhận một sự thật: nhu cầu trong các tình huống khác nhau rất khác biệt, cố gắng áp dụng một phương pháp duy nhất cho tất cả các trường hợp sẽ chỉ gây lãng phí mạng lưới.

Điều thú vị nhất là hiện nay có dự án bắt đầu đưa AI vào quá trình xác thực. Bạn nghĩ xem, dữ liệu đưa lên chuỗi giờ đây không chỉ là số thuần túy nữa, mà còn có các báo cáo, chứng minh, tài liệu, đủ loại. Những dữ liệu phi cấu trúc này lại chính là thế mạnh của AI. Nhưng vấn đề là — AI có thể mắc lỗi, và lỗi của AI lại rất tinh vi, đôi khi bạn còn không nhận ra được. Điều này lại quay về vấn đề cũ: làm thế nào để bạn tin tưởng chính người xác thực?