Tại sao việc triển khai AI trí tuệ nhân tạo trên chuỗi lại gặp nhiều trở ngại?

Viết bài: Zack Pokorny

Dịch: Chopper, Foresight News

Việc triển khai AI thông minh trên blockchain không suôn sẻ, mặc dù blockchain có đặc tính có thể lập trình, không cần phép và mở, nhưng lại thiếu lớp trừu tượng ngữ nghĩa và phối hợp phù hợp cho các thông minh. Tổ chức nghiên cứu mã hóa Galaxy công bố báo cáo nghiên cứu chỉ ra rằng, các thông minh gặp phải bốn trở ngại cấu trúc chính trên chuỗi: phát hiện cơ hội, xác thực đáng tin cậy, đọc dữ liệu và quy trình thực thi. Cơ sở hạ tầng hiện tại vẫn chủ yếu thiết kế xung quanh tương tác của con người, khó có thể hỗ trợ AI tự quản lý tài sản, thực thi chiến lược — đây chính là các nút thắt cốt lõi để các thông minh có thể mở rộng quy mô trên blockchain. Dưới đây là bản dịch toàn văn báo cáo:

Các kịch bản ứng dụng và khả năng của các thông minh AI đã bắt đầu tiến hóa. Chúng bắt đầu tự thực thi nhiệm vụ, và được phát triển để giữ và cấu hình vốn, khám phá các giao dịch và chiến lược lợi nhuận. Mặc dù sự chuyển đổi thử nghiệm này vẫn còn rất sơ khai, nhưng đã khác biệt hoàn toàn so với mô hình phát triển trước đây của các thông minh chủ yếu như công cụ xã hội và phân tích.

Blockchain đang trở thành sân thử nghiệm tự nhiên cho quá trình tiến hóa này. Blockchain không cần phép, có thể kết hợp, có hệ sinh thái ứng dụng mã nguồn mở, mở dữ liệu bình đẳng cho tất cả các tham gia, và tất cả tài sản trên chuỗi đều mặc định có thể lập trình.

Điều này dẫn đến một vấn đề cấu trúc: Nếu blockchain là có thể lập trình và không cần phép, thì tại sao các đại lý tự chủ vẫn gặp phải trở ngại? Câu trả lời không nằm ở khả năng thực thi, mà ở chỗ có bao nhiêu gánh nặng về ngữ nghĩa và phối hợp nằm trên đó. Blockchain đảm bảo tính chính xác của chuyển đổi trạng thái, nhưng thường không cung cấp trừu tượng nguyên bản của giao thức, chẳng hạn như để giải thích kinh tế, xác định danh tính hoặc mục tiêu phối hợp.

Một số trở ngại bắt nguồn từ thiếu sót trong kiến trúc hệ thống không cần phép, phần khác phản ánh thực trạng của các công cụ, quản lý nội dung và hạ tầng thị trường hiện tại. Thực tế, nhiều chức năng trên cao vẫn dựa vào phần mềm và quy trình làm việc, và việc xây dựng các phần mềm này đều cần sự tham gia của con người.

Kiến trúc blockchain và các thông minh AI

Thiết kế của blockchain xoay quanh đồng thuận và thực thi xác định, chứ không phải giải thích ngữ nghĩa. Nó cung cấp các nguyên thủy như khe lưu trữ, nhật ký sự kiện, hành trình gọi hàm, chứ không phải các đối tượng kinh tế chuẩn hóa. Do đó, các khái niệm trừu tượng như vị thế, lợi nhuận, hệ số sức khỏe, độ sâu thanh khoản thường cần được các bộ lập chỉ mục, tầng phân tích dữ liệu, giao diện người dùng và API ngoài chuỗi tái cấu trúc, biến các trạng thái đặc thù của từng giao thức thành dạng dễ sử dụng hơn.

Nhiều quy trình tài chính phi tập trung phổ biến, đặc biệt là các quy trình hướng tới nhà đầu tư nhỏ lẻ và quyết định chủ quan, vẫn xoay quanh việc người dùng tương tác qua giao diện và ký xác nhận từng giao dịch. Mô hình này, dựa trên giao diện người dùng, đã mở rộng cùng với sự phổ biến của nhà đầu tư nhỏ lẻ, ngay cả khi nhiều hoạt động trên chuỗi đã do máy móc điều khiển. Hiện tại, mô hình tương tác chủ đạo của nhà đầu tư nhỏ lẻ vẫn là: ý định → giao diện → giao dịch → xác nhận. Các thao tác lập trình theo chương trình theo một hướng khác, nhưng cũng có giới hạn riêng: nhà phát triển chọn hợp đồng và bộ tài sản trong giai đoạn xây dựng, rồi chạy thuật toán trong phạm vi cố định đó. Cả hai mô hình đều không phù hợp với hệ thống cần phát hiện, đánh giá và kết hợp các hoạt động dựa trên mục tiêu thay đổi theo thời gian khi vận hành.

Khi một hệ hống hạ tầng tối ưu cho xác thực giao dịch bị sử dụng để đọc trạng thái kinh tế, đánh giá tín dụng, tối ưu hành vi dựa trên mục tiêu rõ ràng, thì trở ngại bắt đầu xuất hiện. Khoảng cách này một phần bắt nguồn từ đặc điểm của hệ thống không cần phép, phân tán, và phần khác phản ánh thực trạng của các công cụ, quản lý nội dung và hạ tầng thị trường hiện tại. Thực tế, nhiều chức năng trên cao vẫn dựa vào phần mềm và quy trình làm việc, và việc xây dựng các phần mềm này đều cần sự tham gia của con người.

Kiến trúc blockchain và các thông minh AI

Thiết kế của blockchain xoay quanh đồng thuận và thực thi xác định, chứ không phải giải thích ngữ nghĩa. Nó cung cấp các nguyên thủy như khe lưu trữ, nhật ký sự kiện, hành trình gọi hàm, chứ không phải các đối tượng kinh tế chuẩn hóa. Do đó, các khái niệm trừu tượng như vị thế, lợi nhuận, hệ số sức khỏe, độ sâu thanh khoản thường cần được các bộ lập chỉ mục, tầng phân tích dữ liệu, giao diện người dùng và API ngoài chuỗi tái cấu trúc, biến các trạng thái đặc thù của từng giao thức thành dạng dễ sử dụng hơn.

Nhiều quy trình tài chính phi tập trung phổ biến, đặc biệt là các quy trình hướng tới nhà đầu tư nhỏ lẻ và quyết định chủ quan, vẫn xoay quanh việc người dùng tương tác qua giao diện và ký xác nhận từng giao dịch. Mô hình này, dựa trên giao diện người dùng, đã mở rộng cùng với sự phổ biến của nhà đầu tư nhỏ lẻ, ngay cả khi nhiều hoạt động trên chuỗi đã do máy móc điều khiển. Hiện tại, mô hình tương tác chủ đạo của nhà đầu tư nhỏ lẻ vẫn là: ý định → giao diện → giao dịch → xác nhận. Các thao tác lập trình theo chương trình theo một hướng khác, nhưng cũng có giới hạn riêng: nhà phát triển chọn hợp đồng và bộ tài sản trong giai đoạn xây dựng, rồi chạy thuật toán trong phạm vi cố định đó. Cả hai mô hình đều không phù hợp với hệ thống cần phát hiện, đánh giá và kết hợp các hoạt động dựa trên mục tiêu thay đổi theo thời gian khi vận hành.

Khi một hệ hống hạ tầng tối ưu cho xác thực giao dịch bị sử dụng để đọc trạng thái kinh tế, đánh giá tín dụng, tối ưu hành vi dựa trên mục tiêu rõ ràng, thì trở ngại bắt đầu xuất hiện. Khoảng cách này một phần bắt nguồn từ đặc điểm của hệ thống không cần phép, phân tán, và phần khác phản ánh thực trạng của các công cụ, quản lý nội dung và hạ tầng thị trường hiện tại. Thực tế, nhiều chức năng trên cao vẫn dựa vào phần mềm và quy trình làm việc, và việc xây dựng các phần mềm này đều cần sự tham gia của con người.

Các hệ thống và quy trình của các thông minh AI

Trước khi thảo luận về khoảng cách giữa hạ tầng blockchain và hệ thống thông minh AI, cần làm rõ: quá trình hành động có tính trí tuệ cao hơn, tự chủ hơn, khác biệt thế nào so với các hệ thống thuật toán trên chuỗi truyền thống.

Sự khác biệt không nằm ở mức độ tự động hóa, độ phức tạp, thiết lập tham số, hay khả năng thích ứng động. Các hệ thống thuật toán truyền thống có thể đạt độ tham số cao, tự phát hiện hợp đồng mới, token mới, phân bổ vốn giữa các chiến lược khác nhau, và tái cân bằng dựa trên hiệu suất. Sự khác biệt thực sự nằm ở khả năng xử lý các tình huống chưa dự đoán trong giai đoạn xây dựng.

Các hệ thống thuật toán truyền thống, dù phức tạp đến đâu, đều chỉ thực thi logic đã được định sẵn theo mẫu đã thiết lập. Chúng cần có các trình phân tích giao thức định nghĩa sẵn, ánh xạ trạng thái hợp đồng thành ý nghĩa kinh tế, các quy tắc đánh giá rõ ràng về tín dụng và tiêu chuẩn, và các quy tắc cứng cho từng nhánh quyết định. Khi gặp tình huống không phù hợp với mẫu đã định, hệ thống sẽ bỏ qua hoặc thất bại. Nó không thể suy luận về các tình huống xa lạ, chỉ có thể xác định xem tình huống hiện tại có phù hợp với mẫu đã biết hay không.

Giống như chiếc máy tự động “Vịt tiêu hóa”, có thể bắt chước hành vi sinh vật, nhưng tất cả các hành động đều đã được lập trình sẵn.

Một hệ thống thuật toán truyền thống quét thị trường cho vay DeFi có thể nhận diện các sự kiện quen thuộc hoặc hợp đồng mới phù hợp với mẫu đã biết. Nhưng nếu xuất hiện một hợp đồng cho vay mới lạ, hệ thống sẽ không thể đánh giá. Phải do con người kiểm tra hợp đồng, hiểu cơ chế hoạt động, xác định xem có phải cơ hội khai thác hay không, rồi viết logic tích hợp. Sau đó, thuật toán mới có thể tương tác. Con người giải thích, thuật toán thực thi. Các hệ thống thông minh dựa trên mô hình cơ bản thay đổi giới hạn này. Chúng có thể thông qua khả năng suy luận đã học để:

Hiểu các mục tiêu mơ hồ hoặc chưa rõ ràng. Ví dụ như “tối đa hóa lợi nhuận nhưng tránh rủi ro quá cao” cần được diễn giải ngữ nghĩa. Rủi ro quá cao là gì? Lợi nhuận và rủi ro nên cân đối thế nào? Các thuật toán truyền thống cần định nghĩa chính xác các điều kiện này trước. Trong khi đó, các thông minh có thể hiểu ý định, đưa ra phán đoán, và dựa trên phản hồi để tối ưu hóa hiểu biết của chính chúng.

Khả năng thích ứng với các giao diện xa lạ. Thông minh có thể đọc mã hợp đồng xa lạ, phân tích tài liệu, hoặc xem các API của ứng dụng chưa từng tiếp xúc, rồi suy luận chức năng kinh tế của hệ thống. Nó không cần xây dựng trình phân tích riêng cho từng loại giao thức. Dù khả năng này hiện chưa hoàn thiện, có thể gây hiểu lầm nội dung, nhưng nó có thể thử tương tác với các hệ thống chưa dự đoán trong giai đoạn xây dựng.

Suy luận trong điều kiện không chắc chắn về độ tin cậy và tính chuẩn mực. Khi tín hiệu tín dụng mơ hồ hoặc không đầy đủ, mô hình cơ bản có thể cân nhắc xác suất các tín hiệu này, thay vì áp dụng quy tắc nhị phân đơn thuần. Hợp đồng thông minh này có tiêu chuẩn không? Token này có hợp lệ dựa trên bằng chứng hiện có? Các thuật toán truyền thống hoặc có quy tắc rõ ràng, hoặc không thể làm gì; còn các thông minh có thể suy luận về độ tin cậy.

Giải thích sai và điều chỉnh. Khi xảy ra tình huống bất ngờ, các thông minh có thể suy luận nguyên nhân vấn đề và quyết định cách ứng phó. Trong khi đó, các thuật toán truyền thống chỉ thực thi các mô-đun bắt lỗi, chuyển tiếp thông báo lỗi, không giải thích.

Các khả năng này hiện tồn tại thực tế nhưng chưa hoàn hảo. Các mô hình cơ bản có thể gây ảo giác, hiểu sai nội dung, và đưa ra quyết định sai lầm tưởng chừng chắc chắn. Trong môi trường đối kháng, liên quan đến vốn (tức là mã có thể kiểm soát hoặc nhận tài sản), “thử tương tác với hệ thống chưa dự đoán” có thể dẫn đến mất tiền. Quan điểm chính của bài viết không phải là các thông minh hiện nay đã có thể thực thi các chức năng này một cách đáng tin cậy, mà là chúng có thể thử nghiệm theo cách mà hệ thống truyền thống không thể, và hạ tầng tương lai có thể làm cho các thử nghiệm này an toàn hơn, đáng tin cậy hơn.

Sự khác biệt này nên được xem như một trạng thái liên tục, chứ không phải phân loại rõ ràng. Một số hệ thống truyền thống sẽ tích hợp dạng suy luận học, và một số thông minh cũng có thể dựa vào quy tắc cứng trong các phần quan trọng. Sự khác biệt này mang tính hướng, chứ không phải nhị nguyên tuyệt đối. Các hệ thống thông minh sẽ chuyển nhiều công việc diễn giải, đánh giá và thích ứng sang suy luận trong thời gian vận hành, thay vì dựa vào các quy tắc đã định trong giai đoạn xây dựng. Điều này rất quan trọng trong việc bàn luận về các trở ngại, vì các hệ thống thông minh cố gắng thực hiện những việc mà các thuật toán truyền thống hoàn toàn tránh né. Các thuật toán truyền thống, bằng cách để con người chọn lọc bộ hợp đồng trong giai đoạn xây dựng, tránh các trở ngại về phát hiện; dựa vào danh sách trắng do nhà vận hành duy trì, tránh các trở ngại về kiểm soát; dùng các trình phân tích đã xây dựng sẵn cho các giao thức đã biết, tránh các trở ngại về dữ liệu; và vận hành trong giới hạn an toàn đã định, tránh các trở ngại về thực thi. Con người hoàn thành trước các công việc về ngữ nghĩa, tín dụng và chiến lược, còn thuật toán chỉ thực thi trong phạm vi đã định. Các quy trình hành vi thông minh trên chuỗi ban đầu có thể theo mô hình này, nhưng giá trị cốt lõi của các hệ thống thông minh là chuyển các hoạt động phát hiện, đánh giá tín dụng và chiến lược sang suy luận trong thời gian vận hành, chứ không phải dựa vào các quy tắc đã định trong giai đoạn xây dựng.

Chúng sẽ cố gắng phát hiện và đánh giá các cơ hội xa lạ, suy luận tính chuẩn mực mà không cần quy tắc cứng, giải thích trạng thái dị biệt mà không cần trình phân tích đã định, và thực thi các giới hạn chiến lược cho các mục tiêu có thể mơ hồ. Các trở ngại không phải vì các thông minh làm những việc giống như thuật toán nhưng khó hơn, mà vì chúng đang cố gắng làm những việc hoàn toàn khác: vận hành trong không gian hành vi mở, động, dựa trên diễn giải liên tục, chứ không phải hoạt động trong hệ thống kín, đã tích hợp sẵn.

Các trở ngại

Về mặt cấu trúc, mâu thuẫn này không bắt nguồn từ thiếu sót của đồng thuận blockchain, mà từ cách vận hành của toàn bộ hệ thống tương tác xung quanh nó.

Blockchain đảm bảo chuyển đổi trạng thái xác định, đồng thuận về trạng thái cuối cùng, và tính xác định cuối cùng. Nó không cố gắng mã hóa trong giao thức các ý nghĩa kinh tế, xác thực ý định hay theo dõi mục tiêu. Các nhiệm vụ này luôn do giao diện người dùng, ví, bộ lập chỉ mục và các lớp phối hợp ngoài chuỗi đảm nhiệm, luôn cần có sự can thiệp của con người.

Ngay cả các nhà tham gia kỳ cựu nhất, các mô hình tương tác hiện tại vẫn phản ánh thiết kế này. Nhà đầu tư nhỏ lẻ qua bảng điều khiển giải thích trạng thái, chọn thao tác qua giao diện, ký xác nhận giao dịch, chứ không chính thức xác nhận kết quả. Các tổ chức giao dịch tự động hóa thực thi, nhưng vẫn dựa vào con người để chọn bộ hợp đồng, kiểm tra các bất thường, và cập nhật logic tích hợp khi có thay đổi giao diện. Trong cả hai trường hợp, hợp đồng chỉ đảm bảo thực thi đúng, còn ý định, xử lý bất thường và thích nghi cơ hội mới đều do con người đảm nhiệm.

Các hệ thống thông minh thu gọn hoặc loại bỏ phân công này. Chúng phải lập trình lại trạng thái mang ý nghĩa kinh tế, đánh giá tiến trình mục tiêu, và xác minh kết quả thực thi, chứ không chỉ xác nhận giao dịch đã lên chuỗi. Trên blockchain, các gánh nặng này đặc biệt rõ rệt, vì các hệ thống thông minh vận hành trong môi trường mở, đối kháng, và thay đổi nhanh chóng, nơi các hợp đồng mới, tài sản mới và đường đi thực thi có thể xuất hiện mà không qua kiểm duyệt trung tâm. Các hợp đồng chỉ đảm bảo thực thi chính xác, không đảm bảo trạng thái kinh tế dễ đọc, hợp đồng có tiêu chuẩn hay không, đường đi thực thi phù hợp ý định người dùng, hoặc các cơ hội có thể được phát hiện bằng chương trình.

Dưới đây sẽ lần lượt phân tích các trở ngại trong từng giai đoạn của vòng lặp vận hành của hệ thống thông minh: phát hiện hợp đồng và cơ hội, xác thực tính hợp pháp, đọc trạng thái mang ý nghĩa kinh tế, và thực thi theo mục tiêu.

Trở ngại phát hiện

Nguyên nhân của trở ngại này là do không gian hành vi tài chính phi tập trung mở rộng trong môi trường không cần phép, còn tính liên quan và hợp pháp thì được con người lọc qua các lớp xã hội, thị trường và công cụ trên chuỗi. Các giao thức mới xuất hiện qua các thông báo, đồng thời cũng trải qua các lớp lọc như tích hợp frontend, danh sách token, nền tảng phân tích dữ liệu và hình thành thanh khoản. Theo thời gian, các tín hiệu này thường hình thành một tiêu chuẩn đánh giá khả thi, phân biệt phần nào của không gian hành vi có giá trị kinh tế, đáng tin cậy, mặc dù sự đồng thuận này có thể không chính thức, không cân đối, và phần nào dựa vào bên thứ ba và sự lọc của con người.

Có thể cung cấp cho các hệ thống thông minh các tín hiệu dữ liệu và tín dụng đã qua lọc, nhưng chúng không có khả năng có được trực giác như con người khi giải thích các tín hiệu này. Từ góc nhìn trên chuỗi, tất cả các hợp đồng đã triển khai đều có khả năng phát hiện ngang nhau. Các hợp đồng hợp pháp, phân nhánh độc hại, triển khai thử nghiệm và các dự án bỏ đi đều tồn tại dưới dạng bytecode có thể gọi. Blockchain không mã hóa đâu là hợp đồng quan trọng, đâu là an toàn.

Vì vậy, các hệ thống thông minh phải xây dựng cơ chế phát hiện của riêng mình: quét các sự kiện triển khai, nhận diện mẫu API, theo dõi các hợp đồng nhà máy (là các hợp đồng có thể triển khai các hợp đồng khác), và giám sát hình thành thanh khoản để xác định các hợp đồng nào nên đưa vào phạm vi quyết định. Quá trình này không chỉ là tìm hợp đồng, mà còn là đánh giá xem hợp đồng đó có nên vào không gian hành vi của hệ thống hay không.

Việc phát hiện ra các đối tượng tiềm năng chỉ là bước đầu. Sau khi sơ bộ phát hiện, hợp đồng còn phải trải qua các quy trình xác thực tính chuẩn mực và xác thực tính chân thực như đã đề cập ở phần sau. Hệ thống thông minh phải xác nhận hợp đồng phát hiện đúng như tên gọi của nó, mới có thể đưa vào phạm vi quyết định.

Trở ngại phát hiện không phải là phát hiện hành vi triển khai mới. Các hệ thống thuật toán đã trưởng thành có thể làm điều này trong phạm vi chiến lược của chúng. Ví dụ như theo dõi các sự kiện của nhà máy Uniswap và tự động đưa vào danh sách các pool mới. Nhưng nếu xuất hiện một hợp đồng mới lạ, hệ thống sẽ không thể đánh giá. Phải do con người kiểm tra hợp đồng, hiểu cơ chế hoạt động, xác định xem có phải cơ hội khai thác hay không, rồi viết logic tích hợp. Sau đó, thuật toán mới có thể tương tác. Con người giải thích, thuật toán thực thi. Các hệ thống thông minh dựa trên mô hình cơ bản thay đổi giới hạn này. Chúng có thể qua khả năng suy luận đã học để:

Hiểu các mục tiêu mơ hồ hoặc chưa rõ ràng. Ví dụ như “tối đa hóa lợi nhuận nhưng tránh rủi ro quá cao” cần được diễn giải ngữ nghĩa. Rủi ro quá cao là gì? Lợi nhuận và rủi ro nên cân đối thế nào? Các thuật toán truyền thống cần định nghĩa chính xác các điều kiện này trước. Trong khi đó, các thông minh có thể hiểu ý định, đưa ra phán đoán, và dựa trên phản hồi để tối ưu hóa hiểu biết của chính chúng.

Khả năng thích ứng với các API xa lạ. Thông minh có thể đọc mã hợp đồng xa lạ, phân tích tài liệu, hoặc xem các API của ứng dụng chưa từng tiếp xúc, rồi suy luận chức năng kinh tế của hệ thống. Nó không cần xây dựng trình phân tích riêng cho từng loại giao thức. Dù khả năng này hiện chưa hoàn thiện, có thể gây hiểu lầm nội dung, nhưng nó có thể thử tương tác với các hệ thống chưa dự đoán trong giai đoạn xây dựng.

Suy luận trong điều kiện không chắc chắn về độ tin cậy và tính chuẩn mực. Khi tín hiệu tín dụng mơ hồ hoặc không đầy đủ, mô hình cơ bản có thể cân nhắc xác suất các tín hiệu này, thay vì áp dụng quy tắc nhị phân đơn thuần. Hợp đồng thông minh này có tiêu chuẩn không? Token này có hợp lệ dựa trên bằng chứng hiện có? Các thuật toán truyền thống hoặc có quy tắc rõ ràng, hoặc không thể làm gì; còn các thông minh có thể suy luận về độ tin cậy.

Giải thích sai và điều chỉnh. Khi xảy ra tình huống bất ngờ, các thông minh có thể suy luận nguyên nhân vấn đề và quyết định cách ứng phó. Trong khi đó, các thuật toán truyền thống chỉ thực thi các mô-đun bắt lỗi, chuyển tiếp thông báo lỗi, không giải thích.

Các khả năng này hiện tồn tại thực tế nhưng chưa hoàn hảo. Các mô hình cơ bản có thể gây ảo giác, hiểu sai nội dung, và đưa ra quyết định sai lầm tưởng chừng chắc chắn. Trong môi trường đối kháng, liên quan đến vốn (tức là mã có thể kiểm soát hoặc nhận tài sản), “thử tương tác với hệ thống chưa dự đoán” có thể dẫn đến mất tiền. Quan điểm chính của bài viết không phải là các thông minh hiện nay đã có thể thực thi các chức năng này một cách đáng tin cậy, mà là chúng có thể thử nghiệm theo cách mà hệ thống truyền thống không thể, và hạ tầng tương lai có thể làm cho các thử nghiệm này an toàn hơn, đáng tin cậy hơn.

Sự khác biệt này nên được xem như một trạng thái liên tục, chứ không phải phân loại rõ ràng. Một số hệ thống truyền thống sẽ tích hợp dạng suy luận học, và một số thông minh cũng có thể dựa vào quy tắc cứng trong các phần quan trọng. Sự khác biệt này mang tính hướng, chứ không phải nhị nguyên tuyệt đối. Các hệ thống thông minh sẽ chuyển nhiều công việc diễn giải, đánh giá và thích ứng sang suy luận trong thời gian vận hành, chứ không phải dựa vào các quy tắc đã định trong giai đoạn xây dựng. Điều này rất quan trọng trong việc bàn luận về các trở ngại, vì các hệ thống thông minh cố gắng thực hiện những việc mà các thuật toán truyền thống hoàn toàn tránh né. Các thuật toán truyền thống, bằng cách để con người chọn lọc bộ hợp đồng trong giai đoạn xây dựng, tránh các trở ngại về phát hiện; dựa vào danh sách trắng do nhà vận hành duy trì, tránh các trở ngại về kiểm soát; dùng các trình phân tích đã xây dựng sẵn cho các giao thức đã biết, tránh các trở ngại về dữ liệu; và vận hành trong giới hạn an toàn đã định, tránh các trở ngại về thực thi. Con người hoàn thành trước các công việc về ngữ nghĩa, tín dụng và chiến lược, còn thuật toán chỉ thực thi trong phạm vi đã định. Các quy trình hành vi thông minh trên chuỗi ban đầu có thể theo mô hình này, nhưng giá trị cốt lõi của các hệ thống thông minh là chuyển các hoạt động phát hiện, đánh giá tín dụng và chiến lược sang suy luận trong thời gian vận hành, chứ không phải dựa vào các quy tắc đã định trong giai đoạn xây dựng.

Chúng sẽ cố gắng phát hiện và đánh giá các cơ hội xa lạ, suy luận tính chuẩn mực mà không cần quy tắc cứng, giải thích trạng thái dị biệt mà không cần trình phân tích đã định, và thực thi các giới hạn chiến lược cho các mục tiêu có thể mơ hồ. Các trở ngại không phải vì các thông minh làm những việc giống như thuật toán nhưng khó hơn, mà vì chúng đang cố gắng làm những việc hoàn toàn khác: vận hành trong không gian hành vi mở, động, dựa trên diễn giải liên tục, chứ không phải hoạt động trong hệ thống kín, đã tích hợp sẵn.

Các trở ngại

Về mặt cấu trúc, mâu thuẫn này không bắt nguồn từ thiếu sót của đồng thuận blockchain, mà từ cách vận hành của toàn bộ hệ thống tương tác xung quanh nó.

Blockchain đảm bảo chuyển đổi trạng thái xác định, đồng thuận về trạng thái cuối cùng, và tính xác định cuối cùng. Nó không cố gắng mã hóa trong giao thức các ý nghĩa kinh tế, xác thực ý định hay theo dõi mục tiêu. Các nhiệm vụ này luôn do giao diện người dùng, ví, bộ lập chỉ mục và các lớp phối hợp ngoài chuỗi đảm nhiệm, luôn cần có sự can thiệp của con người.

Ngay cả các nhà tham gia kỳ cựu nhất, các mô hình tương tác hiện tại vẫn phản ánh thiết kế này. Nhà đầu tư nhỏ lẻ qua bảng điều khiển giải thích trạng thái, chọn thao tác qua giao diện, ký xác nhận giao dịch, chứ không chính thức xác nhận kết quả. Các tổ chức giao dịch tự động hóa thực thi, nhưng vẫn dựa vào con người để chọn bộ hợp đồng, kiểm tra các bất thường, và cập nhật logic tích hợp khi có thay đổi giao diện. Trong cả hai trường hợp, hợp đồng chỉ đảm bảo thực thi đúng, còn ý định, xử lý bất thường và thích nghi cơ hội mới đều do con người đảm nhiệm.

Các hệ thống thông minh thu gọn hoặc loại bỏ phân công này. Chúng phải lập trình lại trạng thái mang ý nghĩa kinh tế, đánh giá tiến trình mục tiêu, và xác minh kết quả thực thi, chứ không chỉ xác nhận giao dịch đã lên chuỗi. Trên blockchain, các gánh nặng này đặc biệt rõ rệt, vì các hệ thống thông minh vận hành trong môi trường mở, đối kháng, và thay đổi nhanh chóng, nơi các hợp đồng mới, tài sản mới và đường đi thực thi có thể xuất hiện mà không qua kiểm duyệt trung tâm. Các hợp đồng chỉ đảm bảo thực thi chính xác, không đảm bảo trạng thái kinh tế dễ đọc, hợp đồng có tiêu chuẩn hay không, đường đi thực thi phù hợp ý định người dùng, hoặc các cơ hội có thể được phát hiện bằng chương trình.

Dưới đây sẽ lần lượt phân tích các trở ngại trong từng giai đoạn của vòng lặp vận hành của hệ thống thông minh: phát hiện hợp đồng và cơ hội, xác thực tính hợp pháp, đọc trạng thái mang ý nghĩa kinh tế, và thực thi theo mục tiêu.

Trở ngại phát hiện

Nguyên nhân của trở ngại này là do không gian hành vi tài chính phi tập trung mở rộng trong môi trường không cần phép, còn tính liên quan và hợp pháp thì được con người lọc qua các lớp xã hội, thị trường và công cụ trên chuỗi. Các giao thức mới xuất hiện qua các thông báo, đồng thời cũng trải qua các lớp lọc như tích hợp frontend, danh sách token, nền tảng phân tích dữ liệu và hình thành thanh khoản. Theo thời gian, các tín hiệu này thường hình thành một tiêu chuẩn đánh giá khả thi, phân biệt phần nào của không gian hành vi có giá trị kinh tế, đáng tin cậy, mặc dù sự đồng thuận này có thể không chính thức, không cân đối, và phần nào dựa vào bên thứ ba và sự lọc của con người.

Có thể cung cấp cho các hệ thống thông minh các tín hiệu dữ liệu và tín dụng đã qua lọc, nhưng chúng không có khả năng có được trực giác như con người khi giải thích các tín hiệu này. Từ góc nhìn trên chuỗi, tất cả các hợp đồng đã triển khai đều có khả năng phát hiện ngang nhau. Các hợp đồng hợp pháp, phân nhánh độc hại, triển khai thử nghiệm và các dự án bỏ đi đều tồn tại dưới dạng bytecode có thể gọi. Blockchain không mã hóa đâu là hợp đồng quan trọng, đâu là an toàn.

Vì vậy, các hệ thống thông minh phải xây dựng cơ chế phát hiện của riêng mình: quét các sự kiện triển khai, nhận diện mẫu API, theo dõi các hợp đồng nhà máy (là các hợp đồng có thể triển khai các hợp đồng khác), và giám sát hình thành thanh khoản để xác định các hợp đồng nào nên đưa vào phạm vi quyết định. Quá trình này không chỉ là tìm hợp đồng, mà còn là đánh giá xem hợp đồng đó có nên vào không gian hành vi của hệ thống hay không.

Việc phát hiện ra các đối tượng tiềm năng chỉ là bước đầu. Sau khi sơ bộ phát hiện, hợp đồng còn phải trải qua các quy trình xác thực tính chuẩn mực và xác thực tính chân thực như đã đề cập ở phần sau. Hệ thống thông minh phải xác nhận hợp đồng phát hiện đúng như tên gọi của nó, mới có thể đưa vào phạm vi quyết định.

Trở ngại phát hiện không phải là phát hiện hành vi triển khai mới. Các hệ thống thuật toán đã trưởng thành có thể làm điều này trong phạm vi chiến lược của chúng. Ví dụ như theo dõi các sự kiện của nhà máy Uniswap và tự động đưa vào danh sách các pool mới. Nhưng nếu xuất hiện một hợp đồng mới lạ, hệ thống sẽ không thể đánh giá. Phải do con người kiểm tra hợp đồng, hiểu cơ chế hoạt động, xác định xem có phải cơ hội khai thác hay không, rồi viết logic tích hợp. Sau đó, thuật toán mới có thể tương tác. Con người giải thích, thuật toán thực thi. Các hệ thống thông minh dựa trên mô hình cơ bản thay đổi giới hạn này. Chúng có thể qua khả năng suy luận đã học để:

Hiểu các mục tiêu mơ hồ hoặc chưa rõ ràng. Ví dụ như “tối đa hóa lợi nhuận nhưng tránh rủi ro quá cao” cần được diễn giải ngữ nghĩa. Rủi ro quá cao là gì? Lợi nhuận và rủi ro nên cân đối thế nào? Các thuật toán truyền thống cần định nghĩa chính xác các điều kiện này trước. Trong khi đó, các thông minh có thể hiểu ý định, đưa ra phán đoán, và dựa trên phản hồi để tối ưu hóa hiểu biết của chính chúng.

Khả năng thích ứng với các API xa lạ. Thông minh có thể đọc mã hợp đồng xa lạ, phân tích tài liệu, hoặc xem các API của ứng dụng chưa từng tiếp xúc, rồi suy luận chức năng kinh tế của hệ thống. Nó không cần xây dựng trình phân tích riêng cho từng loại giao thức. Dù khả năng này hiện chưa hoàn thiện, có thể gây hiểu lầm nội dung, nhưng nó có thể thử tương tác với các hệ thống chưa dự đoán trong giai đoạn xây dựng.

Suy luận trong điều kiện không chắc chắn về độ tin cậy và tính chuẩn mực. Khi tín hiệu tín dụng mơ hồ hoặc không đầy đủ, mô hình cơ bản có thể cân nhắc xác suất các tín hiệu này, thay vì áp dụng quy tắc nhị phân đơn thuần. Hợp đồng thông minh này có tiêu chuẩn không? Token này có hợp lệ dựa trên bằng chứng hiện có? Các thuật toán truyền thống hoặc có quy tắc rõ ràng, hoặc không thể làm gì; còn các thông minh có thể suy luận về độ tin cậy.

Giải thích sai và điều chỉnh. Khi xảy ra tình huống bất ngờ, các thông minh có thể suy luận nguyên nhân vấn đề và quyết định cách ứng phó. Trong khi đó, các thuật toán truyền thống chỉ thực thi các mô-đun bắt lỗi, chuyển tiếp thông báo lỗi, không giải thích.

Các khả năng này hiện tồn tại thực tế nhưng chưa hoàn hảo. Các mô hình cơ bản có thể gây ảo giác, hiểu sai nội dung, và đưa ra quyết định sai lầm tưởng chừng chắc chắn. Trong môi trường đối kháng, liên quan đến vốn (tức là mã có thể kiểm soát hoặc nhận tài sản), “thử tương tác với hệ thống chưa dự đoán” có thể dẫn đến mất tiền. Quan điểm chính của bài viết không phải là các thông minh hiện nay đã có thể thực thi các chức năng này một cách đáng tin cậy, mà là chúng có thể thử nghiệm theo cách mà hệ thống truyền thống không thể, và hạ tầng tương lai có thể làm cho các thử nghiệm này an toàn hơn, đáng tin cậy hơn.

Sự khác biệt này nên được xem như một trạng thái liên tục, chứ không phải phân loại rõ ràng. Một số hệ thống truyền thống sẽ tích hợp dạng suy luận học, và một số thông minh cũng có thể dựa vào quy tắc cứng trong các phần quan trọng. Sự khác biệt này mang tính hướng, chứ không phải nhị nguyên tuyệt đối. Các hệ thống thông minh sẽ chuyển nhiều công việc diễn giải, đánh giá và thích ứng sang suy luận trong thời gian vận hành, chứ không phải dựa vào các quy tắc đã định trong giai đoạn xây dựng. Điều này rất quan trọng trong việc bàn luận về các trở ngại, vì các hệ thống thông minh cố gắng thực hiện những việc mà các thuật toán truyền thống hoàn toàn tránh né. Các thuật toán truyền thống, bằng cách để con người chọn lọc bộ hợp đồng trong giai đoạn xây dựng, tránh các trở ngại về phát hiện; dựa vào danh sách trắng do nhà vận hành duy trì, tránh các trở ngại về kiểm soát; dùng các trình phân tích đã xây dựng sẵn cho các giao thức đã biết, tránh các trở ngại về dữ liệu; và vận hành trong giới hạn an toàn đã định, tránh các trở ngại về thực thi. Con người hoàn thành trước các công việc về ngữ nghĩa, tín dụng và chiến lược, còn thuật toán chỉ thực thi trong phạm vi đã định. Các quy trình hành vi thông minh trên chuỗi ban đầu có thể theo mô hình này, nhưng giá trị cốt lõi của các hệ thống thông minh là chuyển các hoạt động phát hiện, đánh giá tín dụng và chiến lược sang suy luận trong thời gian vận hành, chứ không phải dựa vào các quy tắc đã định trong giai đoạn xây dựng.

Chúng sẽ cố gắng phát hiện và đánh giá các cơ hội xa lạ, suy luận tính chuẩn mực mà không cần quy tắc cứng, giải thích trạng thái dị biệt mà không cần trình phân tích đã định, và thực thi các giới hạn chiến lược cho các mục tiêu có thể mơ hồ. Các trở ngại không phải vì các thông minh làm những việc giống như thuật toán nhưng khó hơn, mà vì chúng đang cố gắng làm những việc hoàn toàn khác: vận hành trong không gian hành vi mở, động, dựa trên diễn giải liên tục, chứ không phải hoạt động trong hệ thống kín, đã tích hợp sẵn.

Các trở ngại

Về mặt cấu trúc, mâu thuẫn này không bắt nguồn từ thiếu sót của đồng thuận blockchain, mà từ cách vận hành của toàn bộ hệ thống tương tác xung quanh nó.

Blockchain đảm bảo chuyển đổi trạng thái xác định, đồng thuận về trạng thái cuối cùng, và tính xác định cuối cùng. Nó không cố gắng mã hóa trong giao thức các ý nghĩa kinh tế, xác thực ý định hay theo dõi mục tiêu. Các nhiệm vụ này luôn do giao diện người dùng, ví, bộ lập chỉ mục và các lớp phối hợp ngoài chuỗi đảm nhiệm, luôn cần có sự can thiệp của con người.

Ngay cả các nhà tham gia kỳ cựu nhất, các mô hình tương tác hiện tại vẫn phản ánh thiết kế này. Nhà đầu tư nhỏ lẻ qua bảng điều khiển giải thích trạng thái, chọn thao tác qua giao diện, ký xác nhận giao dịch, chứ không chính thức xác nhận kết quả. Các tổ chức giao dịch tự động hóa thực thi, nhưng vẫn dựa vào con người để chọn bộ hợp đồng, kiểm tra các bất thường, và cập nhật logic tích hợp khi có thay đổi giao diện. Trong cả hai trường hợp, hợp đồng chỉ đảm bảo thực thi đúng, còn ý định, xử lý bất thường và thích nghi cơ hội mới đều do con người đảm nhiệm.

Các hệ thống thông minh thu gọn hoặc loại bỏ phân công này. Chúng phải lập trình lại trạng thái mang ý nghĩa kinh tế, đánh giá tiến trình mục tiêu, và xác minh kết quả thực thi, chứ không chỉ xác nhận giao dịch đã lên chuỗi. Trên blockchain, các gánh nặng này đặc biệt rõ rệt, vì các hệ thống thông minh vận hành trong môi trường mở, đối kháng, và thay đổi nhanh chóng, nơi các hợp đồng mới, tài sản mới và đường đi thực thi có thể xuất hiện mà không qua kiểm duyệt trung tâm. Các hợp đồng chỉ đảm bảo thực thi chính xác, không đảm bảo trạng thái kinh tế dễ đọc, hợp đồng có tiêu chuẩn hay không, đường đi thực thi phù hợp ý định người dùng, hoặc các cơ hội có thể được phát hiện bằng chương trình.

Dưới đây sẽ lần lượt phân tích các trở ngại trong từng