Trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng trở thành một tính năng tiêu chuẩn trong công nghệ tiêu dùng. Ngày nay, các nền tảng như ChatGPT, Apple Intelligence và Google’s Gemini xử lý mọi thứ từ truy vấn tìm kiếm đến nhắc nhở cá nhân. Mặc dù hứa hẹn bảo mật mạnh mẽ hơn, hầu hết việc xử lý vẫn diễn ra trên các máy chủ đám mây.
Sự đánh đổi giữa tiện lợi và bảo mật này đặt ra câu hỏi: Liệu người dùng có thực sự kiểm soát được cuộc sống số của mình nếu họ phụ thuộc vào các máy chủ bên ngoài? Trong một cuộc phỏng vấn với BeInCrypto, Sydney Lai, Đồng sáng lập của Gaia, đã trình bày cách công ty đang xây dựng hướng tới ‘chủ quyền dữ liệu’ thực sự, đưa người dùng trở lại kiểm soát cuộc sống số của họ.
Nơi Gaia vượt trội hơn các trợ lý đám mây
Gaia là một hệ sinh thái AI phi tập trung được thiết kế để mang lại cho người dùng chủ quyền dữ liệu và quyền sở hữu AI của họ. Mạng lưới này có nhiều sản phẩm, bao gồm Gaia Domain, Gaia Agents, Gaia AI Chat, một chiếc điện thoại AI mới ra mắt, Edge OSS, một giải pháp hạ tầng dành riêng cho các nhà sản xuất điện thoại thông minh, và nhiều hơn nữa.
Nhưng điều gì làm cho Gaia nổi bật so với các lãnh đạo thị trường như Apple hay Google, cũng cung cấp các nền tảng AI trên thiết bị? Theo Lai, sự khác biệt của Gaia là cam kết xử lý cục bộ, đảm bảo rằng tất cả các hoạt động AI diễn ra trên thiết bị của người dùng mà không cần truyền tải qua đám mây.
Sponsored“Sự khác biệt chính là chủ quyền dữ liệu hoàn toàn thay vì khả năng trên thiết bị một phần. Ngoài ra, người dùng trở thành các bên liên quan trong một mạng lưới phi tập trung, kiếm phần thưởng trong khi đóng góp vào khả năng suy luận AI tập thể, thay vì chỉ tiêu thụ dịch vụ AI,” cô nói với BeInCrypto.
Cô giải thích rằng Gaia giải quyết ‘vấn đề sở hữu’ vốn có trong các nền tảng như Siri hay Gemini, nơi người dùng chỉ có quyền truy cập vào các hệ thống AI đa người thuê, chung chung.
“Các nền tảng hiện tại sử dụng những gì chúng tôi gọi là mô hình ‘một kích cỡ phù hợp cho tất cả’. Chúng có thể học một số sở thích, nhưng về cơ bản chúng vẫn là trợ lý AI giống nhau nói chuyện với mọi người. Gaia Edge cho phép bạn chạy một phiên bản AI cá nhân hóa của riêng bạn, học hỏi cụ thể về ngữ cảnh, quy trình làm việc và dữ liệu của bạn – mà không cần thông tin đó rời khỏi thiết bị của bạn,” cô nói.
Lai lưu ý rằng từ góc độ kiến trúc, Gaia Edge khác biệt với Apple và Android bằng cách hoạt động như một lớp khả năng thay vì là một phần của hệ điều hành, cho phép suy luận AI thực sự trên thiết bị. Theo cô,
“Trong khi Apple và Android đang tiến bộ trong xử lý trên thiết bị, chúng vẫn chủ yếu là hệ điều hành có tích hợp các tính năng AI.”
Hơn nữa, việc tích hợp Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một ‘hào cạnh tranh’. Điều này tạo điều kiện cho các tự động hóa dựa trên ngữ cảnh từ các tác nhân AI cá nhân, như thanh toán hóa đơn được thông báo bởi vị trí và sở thích, mà các nền tảng chính thống hiện tại thiếu.
Tất cả những tính năng này nghe có vẻ ấn tượng, nhưng Lai nhấn mạnh rằng điều đặc biệt đáng chú ý về Gaia Chat là khả năng hoạt động ngoại tuyến của nó.
“Gaia Chat hoạt động trong chế độ máy bay, khi kết nối kém, và xử lý ngữ cảnh cá nhân nhạy cảm mà không cần phụ thuộc vào internet. AI của bạn duy trì đầy đủ kiến thức về sở thích, thói quen và ngữ cảnh của bạn ngay cả khi ngoại tuyến. Không giống như các trợ lý đám mây, nó có thể xử lý các cuộc thảo luận tài chính cá nhân, câu hỏi về sức khỏe và suy nghĩ riêng tư mà không gửi dữ liệu đó đến các máy chủ bên ngoài,” giám đốc điều hành cho biết.
Cô đã nêu ra một số trường hợp sử dụng mà nó vượt trội hơn các trợ lý dựa trên đám mây.
- Gaia Chat giữ lại toàn bộ lịch sử hội thoại và kiến thức cá nhân ngay cả khi không có kết nối, không giống như các trợ lý đám mây mất ngữ cảnh khi ngoại tuyến.
- Tích hợp MCP cho phép tự động hóa tức thì các nhiệm vụ cá nhân trực tiếp trên thiết bị, không cần dựa vào API hay đám mây.
- Các chuyên gia trong các lĩnh vực nhạy cảm (chăm sóc sức khỏe, luật, trị liệu) có thể sử dụng Gaia một cách an toàn vì dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị, tránh rủi ro tuân thủ.
- Xử lý cục bộ hỗ trợ các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp như dịch ngôn ngữ theo thời gian thực, tương tác giọng nói và thực tế tăng cường (AR), mà các hệ thống đám mây gặp khó khăn do độ trễ mạng.
Điện thoại AI Gaia và kinh tế mạng
Một trong những đổi mới táo bạo nhất của Gaia là điện thoại Gaia AI. Ra mắt đầu tháng này, điện thoại không chỉ hoạt động như một thiết bị cá nhân mà còn hoạt động như một nút đầy đủ trong mạng lưới AI phi tập trung. Người dùng có thể kiếm được GAIA token, tạo ra động lực kinh tế để hỗ trợ hệ thống.
Tuy nhiên, cách tiếp cận của Gaia không chỉ dừng lại ở việc thưởng cho sức mạnh tính toán thô. Lai mô tả rằng các nút được bồi thường dựa trên sự kết hợp của các yếu tố: chất lượng dịch vụ, tính sẵn sàng, cơ sở kiến thức chuyên biệt và cấu hình mô hình độc đáo.
Trong thực tế, điều này có nghĩa là một chiếc điện thoại chạy AI y tế chuyên biệt có thể kiếm được nhiều hơn một máy tính để bàn mạnh mẽ chạy mô hình chung. Sự chuyên môn hóa, không chỉ là sức mạnh thô, được định vị là động lực chính của giá trị trong mạng lưới.
Sponsored Sponsored“Hệ thống hợp đồng thông minh ký quỹ sử dụng ‘Tiền Ràng Buộc Mục Đích’ tạo ra các động lực kinh tế thú vị. Khi giá token giảm, các nhà cung cấp dịch vụ nhận được nhiều token hơn cho mỗi đơn vị điện và tính toán, tự nhiên khuyến khích người tham gia mới tham gia và làm loãng sự tập trung hiện có. Ngược lại, khi nhu cầu tăng và giá token tăng, người dùng thực sự trả mức giá cao, tạo ra cơ chế cân bằng cung cầu,” cô bổ sung.
Thêm vào đó, Gaia sử dụng cấu trúc miền trong đó các nút phải đáp ứng các yêu cầu LLM và kiến thức cụ thể trước khi tham gia, với việc cân bằng tải được phân bổ đều giữa các người tham gia đủ điều kiện.
Tuy nhiên, Lai thừa nhận rằng vẫn còn những thách thức. Bao gồm tỷ lệ chuyển đổi thấp và chi phí xác minh liên tục.
“Về cơ bản hơn, mô hình kinh tế tiền điện tử phụ thuộc nhiều vào cơ chế staking và slashing chưa được kiểm tra căng thẳng ở quy mô lớn. Hệ thống xác thực AVS yêu cầu ‘các nút chủ yếu trung thực’, nhưng các động lực kinh tế trong thời kỳ suy thoái thị trường có thể thay đổi tỷ lệ này một cách khó lường,” cô đề cập với BeInCrypto.
Gaia làm thế nào để đối phó với rủi ro tập trung hóa?
Các mạng lưới phi tập trung đôi khi có nguy cơ tái tạo sự tập trung thông qua các nút thắt kinh tế hoặc kỹ thuật. Tuy nhiên, Lai nhấn mạnh rằng kiến trúc của Gaia được thiết kế để chống lại những xu hướng này từ đầu.
Cô nhấn mạnh rằng GaiaNet áp dụng chiến lược phi tập trung đa lớp, nơi các nút cá nhân giữ quyền kiểm soát hoàn toàn đối với các mô hình, dữ liệu và cơ sở kiến thức của họ.
“Các nhà điều hành miền cung cấp dịch vụ tin cậy và khám phá nhưng không thể kiểm soát hoạt động hoặc dữ liệu của các nút cơ bản. Lớp quản trị DAO đảm bảo không có thực thể nào có thể đơn phương thay đổi quy tắc mạng lưới,” đồng sáng lập Gaia nhận xét.
Về mặt kinh tế, Gaia tích hợp các động lực phi tập trung vào tokenomics của mình. Hơn nữa, quá trình staking phân phối xác minh cho nhiều người nắm giữ. Doanh thu cũng chảy trực tiếp từ các miền đến các nút thông qua hợp đồng thông minh, hạn chế việc ‘chiếm đoạt trung gian’.
Về mặt kỹ thuật, mỗi nút chạy trên môi trường WasmEdge với các API tiêu chuẩn, tương thích với OpenAI. Điều này cho phép di chuyển liền mạch giữa các miền và giảm nguy cơ bị khóa bởi nhà cung cấp.
Sponsored“Các cơ sở tri thức và mô hình tinh chỉnh vẫn thuộc về các nhà điều hành nút như tài sản dựa trên NFT, tạo ra quyền sở hữu kỹ thuật số có thể di chuyển,” Lai bình luận.
Cuối cùng, ‘Tiền có mục đích’ ngăn chặn các trung gian chiếm đoạt giá trị mà không cung cấp dịch vụ.
Gaia có thể hoạt động trong khu vực pháp lý của bạn không?
Vượt qua thách thức tập trung hóa, tuân thủ quy định địa phương từ lâu đã là điểm yếu của tiền điện tử và AI. Lai cũng nhấn mạnh rằng đây vẫn là một ‘lĩnh vực đang phát triển’ đối với Gaia.
“Các kịch bản xuyên biên giới nơi một người dùng Pháp truy cập vào một nút của Đức tạo ra các câu hỏi pháp lý phức tạp,” cô ấy nói.
Tuy nhiên, Lai lập luận rằng suy luận địa phương thay đổi bối cảnh bằng cách cho phép mỗi nút thích ứng với quy định của riêng mình.
“Mỗi nút Gaia có thể được cấu hình với các tham số tuân thủ cụ thể theo khu vực. Ví dụ, các nút hoạt động ở California có thể thực hiện các chính sách lưu giữ dữ liệu cụ thể theo CCPA, trong khi các nút châu Âu có thể có yêu cầu ẩn danh nghiêm ngặt hơn. Môi trường WasmEdge cung cấp các môi trường thực thi cách ly có thể thực thi các quy tắc tuân thủ này ở cấp độ phần cứng,” cô tiết lộ.
Lai chỉ ra rằng lợi thế cốt lõi của Gaia nằm ở ‘chủ quyền dữ liệu theo thiết kế’. Vì dữ liệu không bao giờ rời khỏi nút địa phương, một người dùng ở Đức chạy Gaia với suy luận địa phương giữ tất cả dữ liệu cá nhân và cuộc trò chuyện trong phạm vi pháp lý của Đức.
Cách tiếp cận này tự nhiên giải quyết nhiều yêu cầu của GDPR liên quan đến nơi lưu trữ dữ liệu và chuyển giao xuyên biên giới. Hơn nữa, giám đốc điều hành đã trích dẫn bài báo nghiên cứu, lưu ý rằng EigenLayer AVS có thể xác minh rằng các nút đang chạy các mô hình và cơ sở tri thức đúng.
Cô ấy bổ sung rằng cơ chế này cũng có thể mở rộng đến các kiểm tra tuân thủ, với các trình xác thực định kỳ kiểm tra các nút để xác nhận tuân thủ các yêu cầu cụ thể theo khu vực như xử lý dữ liệu, ghi nhật ký và chính sách lưu giữ.
Sponsored Sponsored“Trong khi các cuộc trò chuyện vẫn ở địa phương, các nút có thể tạo ra các nhật ký tuân thủ được ký mã hóa chứng minh sự tuân thủ quy định mà không tiết lộ dữ liệu người dùng. Các nhật ký này có thể chứng minh quản lý sự đồng ý, mục đích xử lý dữ liệu và tuân thủ lưu giữ cho các cơ quan quản lý trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư,” Lai giải thích.
Rào cản đạo đức: Giảm thiểu lạm dụng trong hệ sinh thái không cần cấp phép
Trong khi trao cho người dùng toàn quyền kiểm soát AI và dữ liệu của họ giúp cá nhân hóa, nó cũng có nguy cơ bị lạm dụng, chẳng hạn như chạy các mô hình thiên vị hoặc có hại tại địa phương. Như Lai đã làm rõ, Gaia điều phối rủi ro thông qua:
- Quản trị cấp miền: Các nhà điều hành đặt ra yêu cầu cho các mô hình chấp nhận được trong miền của họ, hạn chế các mô hình có hại hoặc thiên vị khỏi việc kiếm phần thưởng hoặc thu hút sự chú ý.
- Xác thực AVS: Nghiên cứu EigenLayer AVS cho thấy cách mạng lưới có thể xác minh rằng các nút chạy các mô hình đã quảng cáo của họ. Về lý thuyết, nó cũng có thể xác định các mô hình có hại, mặc dù phạm vi vẫn còn hạn chế hiện tại.
- Động lực kinh tế: Staking và slashing trừng phạt các hoạt động độc hại, tạo áp lực tài chính hướng tới hành vi có trách nhiệm.
Mặc dù vậy, Lai thừa nhận rằng vẫn còn một số khoảng trống quan trọng trong khung hiện tại.
“Tài liệu tiết lộ một số hạn chế đáng lo ngại. Hệ thống cho phép rõ ràng các phản hồi ‘không chính trị’ và các mô hình có thể ‘trả lời yêu cầu theo một phong cách cụ thể (ví dụ: để bắt chước một người)’, các khả năng có thể dễ dàng cho phép quấy rối hoặc mạo danh. Tính chất không cần phép có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể chạy các nút với bất kỳ mô hình nào họ chọn, bất kể các cân nhắc đạo đức.”
Cô ấy nhấn mạnh rằng hệ thống xác minh chỉ xác nhận liệu các nút có vận hành các mô hình mà họ tuyên bố hay không, mà không đánh giá chất lượng đạo đức của chúng. Kết quả là, ngay cả một nút công khai chạy một mô hình thiên vị cũng có thể vượt qua tất cả các kiểm tra xác minh.
Gaia sẽ ra mắt giao diện triển khai AI Agent vào mùa đông 2025
Mặc dù có tất cả các đột phá công nghệ, Gaia vẫn chưa hoàn thành. Lai tiết lộ rằng mạng lưới đang chuẩn bị ra mắt giao diện người dùng để triển khai các AI agent vào mùa đông 2025. Cô cũng mô tả triết lý thiết kế và cách tiếp cận với BeInCrypto.
“Cách tiếp cận của chúng tôi tập trung vào trò chuyện như giao diện chính – không phải vì chúng tôi đang xây dựng ‘một bản sao ChatGPT khác’, mà vì tương tác hội thoại là cách trực quan nhất để người dùng truyền đạt ý định đến các hệ thống AI. Sự phức tạp của việc triển khai agent được trừu tượng hóa đằng sau các tương tác ngôn ngữ tự nhiên. Việc khởi chạy tự động hóa quy trình làm việc được thực hiện thông qua giao diện Chat với MCP,” cô tiết lộ với BeInCrypto.
Công ty cũng đang áp dụng mô hình ‘tiết lộ tiến bộ’. Thay vì làm người dùng choáng ngợp với các tùy chọn cấu hình ngay từ đầu, phần mềm giới thiệu các điều khiển nâng cao hơn chỉ khi cá nhân cảm thấy thoải mái với hệ thống. Trong khi đó, việc giới thiệu được điều chỉnh theo từng thiết bị và môi trường người dùng, cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa thay vì các hướng dẫn chung.
Cuối cùng, Gaia đang xử lý sự phức tạp kỹ thuật đằng sau hậu trường thông qua Edge OSS. Phân bổ tài nguyên, triển khai mô hình và bảo vệ an ninh được quản lý một cách minh bạch. Vì vậy, người dùng có thể giữ quyền kiểm soát cách AI của họ hoạt động mà không cần hiểu phần cứng cơ bản.
Tầm nhìn của Gaia, như Lai đã trình bày, tái định hình AI từ tiện ích doanh nghiệp thành quyền lực cá nhân, có khả năng định hình lại sự cân bằng giữa đổi mới và quyền tự chủ cá nhân trong một thế giới ngập tràn dữ liệu. Thành công của nó sẽ phụ thuộc vào việc kết nối lời hứa kỹ thuật với khả năng phục hồi kinh tế và đạo đức khi việc áp dụng mở rộng.
