阻碍人工智能扩展的因素已不再与智能有关，来自a16z

来源：Yellow 原始标题：据a16z，阻碍AI扩展的因素已不再关乎智能

原始链接： 人工智能正进入一个阶段，主要限制不再是模型的能力，而是经济基础设施和治理的缺乏，据a16z crypto。

在一系列前瞻性分析中，该公司的研究与投资团队成员指出，AI系统已经能够完成实质性工作，从学术研究到金融任务，但缺乏必要的身份、归属和补偿机制以实现规模化运作。

因此，a16z将基于区块链的系统视为基础设施，而非投机性技术。

AI从辅助转向发现

Scott Kominers，a16z crypto的研究团队成员兼哈佛商学院教授，表示过去一年中，AI模型取得了快速进展。

他描述了从难以理解抽象指令的系统向能够对复杂问题进行推理、类似于高级研究生的模型的转变。

Kominers指出，AI在高推理负载的领域中的发现应用日益增加，包括数学领域，模型已展现出解决精英大学水平问题的能力。

这带来了以猜想、合成和探索为核心的新型研究方式，即使中间结果不完美。

但他也指出，这些工作流程通常依赖多层系统，其中多个模型评估和完善彼此的输出，这引发了关于互操作性以及贡献应如何被识别和奖励的尚未解决的问题。

从KYC到“了解你的代理”

a16z强调的另一个挑战是身份问题。

Sean Neville，Circle的联合创始人兼Catena Labs的CEO，表示当今代理经济的限制更多在于信任而非智能。

Neville指出，非人类身份的数量已超过金融系统中的人类员工，但大多数实际上仍“未被银行化”。

他认为，就像金融机构依赖客户身份验证规范一样，AI代理也需要可验证的加密凭证，他称之为“了解你的代理”。

没有这些系统，Neville指出，商家和平台将继续阻止自主代理进行大规模交易。

AI对开放网络的压力

Liz Harkavy，a16z crypto团队的投资者，警告说，AI代理正在对开放网络征收“隐形税”，通过提取内容价值，同时规避基于广告和订阅的收入模型。

她指出，现有的许可协议已被证明不足够，并认为网络需要基于使用的实时补偿系统。

她表示，区块链支持的微支付和归属标准，可能让价值自动流向贡献者。