Keuangan terdesentralisasi (DeFi) telah merevolusi keuangan tradisional dengan memicu kisah pertumbuhan eksponensial melalui serangkaian primitif ekonomi yang sederhana namun kuat, mengubah jaringan blockchain menjadi pasar global tanpa izin. Dalam kebangkitan DeFi, beberapa metrik utama telah menjadi lingua franca nilai: nilai total terkunci (TVL), tingkat pengembalian tahunan (APY/APR), dan likuiditas. Metrik yang rapi ini menginspirasi keterlibatan dan kepercayaan. Misalnya, TVL DeFi (nilai dolar aset yang terkunci dalam protokol) melonjak 14x lipat pada tahun 2020 sebelum naik empat kali lipat lagi pada tahun 2021, memuncak di atas $112 miliar. Hasil tinggi (beberapa platform mengklaim APY hingga 3000% selama ledakan pertanian likuiditas) menarik likuiditas, sementara kedalaman kumpulan likuiditas menandakan selip yang lebih rendah dan pasar yang lebih efisien. Singkatnya, TVL memberi tahu kita "berapa banyak uang yang terlibat", APR memberi tahu kita "berapa banyak yang bisa Anda hasilkan", dan likuiditas menunjukkan "betapa mudahnya memperdagangkan aset". Terlepas dari kekurangannya, metrik ini telah membangun ekosistem keuangan multi-miliar dolar dari awal. Dengan mengubah keterlibatan pengguna menjadi peluang keuangan langsung, DeFi telah menciptakan roda gila adopsi yang memperkuat diri yang membuatnya sangat populer, mendorong partisipasi massal.
Saat ini, AI berada di persimpangan jalan yang sama. Namun tidak seperti DeFi, narasi AI saat ini didominasi oleh model tujuan umum besar yang dilatih pada kumpulan data internet besar-besaran. Model-model ini sering berjuang untuk memberikan hasil yang efektif dalam segmen, tugas khusus, atau kebutuhan individu. Model "satu ukuran untuk semua" mereka kuat tetapi rapuh, universal tetapi tidak selaras. Paradigma ini sangat membutuhkan pergeseran paradigma. Era AI berikutnya tidak boleh ditentukan oleh ukuran atau keserbagunaan model, tetapi harus fokus pada model yang lebih kecil dan sangat terspesialisasi dari bawah ke atas. AI yang disesuaikan semacam ini membutuhkan jenis data yang sama sekali baru: data berkualitas tinggi, selaras dengan manusia, dan spesifik domain. Tetapi mendapatkan data semacam ini tidak sesederhana perayapan web, itu membutuhkan kontribusi aktif dan sadar dari individu, pakar domain, dan komunitas.
Untuk mendorong era baru AI yang profesional dan selaras dengan manusia ini, kita perlu membangun roda insentif yang mirip dengan DeFi yang dirancang untuk keuangan. Ini berarti memperkenalkan primitif asli AI baru untuk mengukur kualitas data, kinerja model, keandalan agen, dan insentif keselarasan—metrik ini harus secara langsung mencerminkan nilai nyata data sebagai aset (bukan hanya sebagai input).
Artikel ini mengeksplorasi primitif baru yang membentuk tulang punggung ekonomi asli AI. Kami akan menjelaskan bagaimana AI dapat berkembang jika infrastruktur ekonomi yang tepat tersedia—yaitu, menghasilkan data berkualitas tinggi, memberi insentif pada pembuatan dan penggunaannya, dan menempatkan individu sebagai pusat. Kami juga akan melihat platform seperti LazAI sebagai contoh untuk menganalisis bagaimana mereka mempelopori kerangka kerja asli AI ini untuk memimpin paradigma baru dalam penetapan harga dan menghargai data untuk mendukung lompatan berikutnya dalam inovasi AI.
Roda Insentif DeFi: TVL, Tingkat Pengembalian dan Likuiditas — Tinjauan Cepat
Kebangkitan DeFi bukanlah kebetulan, desainnya membuat partisipasi baik menguntungkan maupun transparan. Total nilai terkunci (TVL), tingkat pengembalian tahunan (APY/APR), dan likuiditas adalah indikator kunci yang bukan hanya angka, tetapi juga adalah bahasa yang menyelaraskan perilaku pengguna dengan pertumbuhan jaringan. Indikator-indikator ini bersama-sama membentuk siklus positif yang menarik pengguna dan modal, yang pada gilirannya mendorong inovasi lebih lanjut.
Total Value Locked (TVL): TVL mengukur total modal yang disetorkan ke dalam protokol DeFi (misalnya, lending pool, liquidity pool) dan menjadi identik dengan "kapitalisasi pasar" proyek DeFi. Pertumbuhan TVL yang pesat dipandang sebagai tanda kepercayaan pengguna dan kesehatan protokol. Misalnya, pada ledakan DeFi 2020-2021, TVL melonjak dari kurang dari $10 miliar menjadi lebih dari $100 miliar, dan melampaui $150 miliar pada tahun 2023, menunjukkan skala nilai yang bersedia dikunci oleh peserta ke dalam aplikasi terdesentralisasi. TVL yang tinggi menciptakan efek gravitasi: lebih banyak modal berarti lebih banyak likuiditas dan stabilitas, menarik lebih banyak pengguna untuk mencari peluang. Sementara para kritikus menunjukkan bahwa mengejar TVL secara membabi buta dapat menyebabkan protokol menutupi inefisiensi dengan memberikan insentif yang tidak berkelanjutan (pada dasarnya "membeli" TVL), narasi DeFi awal tidak akan memiliki cara konkret untuk melacak tanpa TVL.
Tingkat Pengembalian Tahunan (APY/APR): Komitmen untuk mengubah partisipasi menjadi peluang nyata. Protokol DeFi mulai memberikan APR yang luar biasa bagi penyedia likuiditas atau dana. Misalnya, Compound meluncurkan token COMP pada pertengahan 2020, menciptakan model penambangan likuiditas - memberi penghargaan kepada penyedia likuiditas dengan token tata kelola. Inovasi ini memicu gelombang aktivitas. Menggunakan platform tidak lagi hanya sebagai layanan, tetapi menjadi investasi. APY yang tinggi menarik pencari penghasilan, semakin meningkatkan TVL. Mekanisme penghargaan ini mendorong pertumbuhan jaringan dengan secara langsung memberikan imbalan yang melimpah kepada para pengguna awal.
Likuiditas: Dalam keuangan, likuiditas mengacu pada kemampuan untuk memindahkan aset tanpa menyebabkan perubahan harga yang tajam – landasan pasar yang sehat. Likuiditas di DeFi sering dimulai melalui program penambangan likuiditas, di mana pengguna mendapatkan token untuk menyediakan likuiditas. Likuiditas yang mendalam dari bursa terdesentralisasi dan kumpulan pinjaman berarti bahwa pengguna dapat berdagang atau meminjam dengan gesekan rendah, meningkatkan pengalaman pengguna. Likuiditas yang tinggi mengarah pada volume perdagangan dan utilitas yang lebih tinggi, yang pada gilirannya menarik lebih banyak likuiditas – lingkaran umpan balik positif klasik. Ini juga mendukung komposabilitas: developer dapat membangun produk baru (derivatif, agregator, dll.) di atas marketplace likuid untuk mendorong inovasi. Akibatnya, likuiditas menjadi sumber kehidupan jaringan, mendorong adopsi dan munculnya layanan baru.
Bersama-sama, primitif ini membuat roda gila motivasi yang kuat. Peserta yang menciptakan nilai dengan mengunci aset atau menyediakan likuiditas segera dihargai (melalui hasil tinggi dan insentif token), mendorong lebih banyak partisipasi. Ini menerjemahkan keterlibatan individu menjadi peluang yang luas – penghasilan pengguna dan pengaruh tata kelola – yang pada gilirannya menghasilkan efek jaringan yang menarik ribuan pengguna untuk bergabung. Hasilnya mengesankan: DeFi memiliki lebih dari 10 juta pengguna pada tahun 2024, dan nilainya telah tumbuh hampir 30x lipat dalam beberapa tahun. Jelas, penyelarasan insentif skala besar – mengubah pengguna menjadi pemangku kepentingan – adalah kunci kenaikan eksponensial DeFi.
Kekurangan ekonomi AI saat ini
Jika DeFi menunjukkan bagaimana partisipasi dari bawah ke atas dan penyelarasan insentif dapat memicu revolusi keuangan, maka ekonomi AI saat ini masih kurang memiliki dasar-dasar yang mendukung perubahan serupa. Saat ini, AI didominasi oleh model umum besar yang dilatih berdasarkan kumpulan data yang sangat besar. Model dasar ini memiliki skala yang mengesankan, tetapi dirancang untuk menyelesaikan semua masalah, sering kali tidak mampu melayani siapa pun secara khusus dengan sangat efektif. Arsitektur "satu ukuran untuk semua" sulit beradaptasi dengan bidang khusus, perbedaan budaya, atau preferensi individu, yang mengakibatkan keluaran yang rapuh, memiliki titik buta, dan semakin tidak sesuai dengan kebutuhan nyata.
Definisi AI generasi berikutnya tidak akan lagi hanya tentang skala, tetapi juga akan mencakup kemampuan pemahaman konteks—yaitu kemampuan model untuk memahami dan melayani bidang tertentu, komunitas profesional, serta perspektif manusia yang beragam. Namun, kecerdasan dalam konteks ini membutuhkan input yang berbeda: data berkualitas tinggi yang selaras dengan manusia. Dan inilah yang saat ini hilang. Saat ini, belum ada mekanisme yang diakui secara luas untuk mengukur, mengenali, menilai, atau memprioritaskan data semacam itu, dan tidak ada proses terbuka bagi individu, komunitas, atau ahli bidang untuk memberikan perspektif mereka dan meningkatkan sistem cerdas yang semakin mempengaruhi kehidupan mereka. Oleh karena itu, nilai masih terkonsentrasi di tangan sedikit penyedia infrastruktur, sementara potensi pertumbuhan ekonomi AI bagi masyarakat terputus. Hanya dengan merancang primitif baru yang dapat menggali, memverifikasi, dan memberi penghargaan terhadap kontribusi yang bernilai tinggi (data, umpan balik, sinyal keselarasan), kita dapat membuka siklus pertumbuhan partisipatif yang diperlukan untuk kemakmuran DeFi.
Singkatnya, kita juga harus bertanya:
Bagaimana kita harus mengukur nilai yang diciptakan? Bagaimana membangun roda penerapan yang memperkuat diri sendiri untuk mendorong partisipasi data dari bawah ke atas yang berfokus pada individu?
Untuk mengunci "ekonomi asli AI" yang mirip DeFi, kita perlu mendefinisikan primitif baru yang mengubah partisipasi menjadi peluang AI, sehingga mengkatalisasi efek jaringan yang belum pernah terlihat di bidang ini.
Tumpukan Teknologi Asli AI: Bahasa Asli Ekonomi Baru
Kita tidak lagi hanya memindahkan token antar dompet, tetapi memasukkan data ke dalam model, output model diubah menjadi keputusan, dan agen AI mengambil tindakan. Ini memerlukan metrik dan istilah baru untuk mengkuantifikasi kecerdasan dan penyelarasan, sama seperti metrik DeFi mengkuantifikasi modal. Misalnya, LazAI sedang membangun jaringan blockchain generasi berikutnya dengan memperkenalkan standar aset baru untuk data AI, perilaku model, dan interaksi agen untuk mengatasi masalah penyelarasan data AI.
Berikut adalah beberapa istilah kunci yang mendefinisikan nilai ekonomi AI di blockchain:
Data yang dapat diverifikasi ("likuiditas" baru): Data bagi AI seperti likuiditas bagi DeFi – sumber kehidupan suatu sistem. Dalam AI, terutama model besar, sangat penting untuk memiliki data yang tepat. Tetapi data mentah bisa berkualitas buruk atau menyesatkan, dan kita membutuhkan data berkualitas tinggi yang dapat diverifikasi secara on-chain. Primitif yang mungkin di sini adalah "Bukti Data (PoD)/Bukti Nilai (PoDV)". Konsep ini akan mengukur nilai kontribusi data, tidak hanya berdasarkan kuantitas, tetapi juga pada kualitas dan dampaknya terhadap kinerja AI. Anggap saja sebagai mitra penambangan likuiditas: kontributor yang memberikan data yang berguna (atau tag/umpan balik) akan diberi imbalan berdasarkan nilai yang dibawa oleh data mereka. Desain awal untuk sistem semacam itu sudah terbentuk. Misalnya, konsensus proof-of-data (PoD) proyek blockchain memperlakukan data sebagai sumber daya utama untuk verifikasi (mirip dengan energi dalam proof-of-work atau modal dalam proof-of-stake). Dalam sistem ini, node dihargai berdasarkan kuantitas, kualitas, dan relevansi data yang mereka sumbangkan.
Menskalakan ini ke ekonomi AI umum, kita mungkin melihat "Total Data Value Locked (TDVL)" sebagai metrik: ukuran agregat dari semua data berharga di jaringan, ditimbang oleh verifikasi dan kegunaan. Kumpulan data terverifikasi bahkan dapat diperdagangkan seperti kumpulan likuiditas – misalnya, kumpulan gambar medis terverifikasi untuk AI diagnostik on-chain mungkin memiliki nilai dan pemanfaatan yang dapat diukur. Sumber data (memahami sumber data, riwayat modifikasi) akan menjadi bagian penting dari metrik ini untuk memastikan bahwa data yang dimasukkan ke dalam model AI tepercaya dan dapat dilacak. Pada dasarnya, jika likuiditas adalah tentang modal yang tersedia, data yang dapat diverifikasi adalah tentang pengetahuan yang tersedia. Metrik seperti Proof of Data Value (PoDV) menangkap jumlah pengetahuan berguna yang terkunci dalam jaringan, sementara penahan data on-chain melalui Data Anchoring Token (DAT) LazAI menjadikan likuiditas data sebagai lapisan ekonomi yang terukur dan diberi insentif.
Kinerja model (kelas aset baru): Dalam ekonomi AI, model terlatih (atau layanan AI) menjadi aset dengan sendirinya – atau bahkan kelas aset baru di samping token dan NFT. Model AI yang terlatih dengan baik sangat berharga karena kecerdasan yang dikemas dalam bobotnya. Tetapi bagaimana Anda mengkarakterisasi dan mengukur nilai on-chain ini? Kami mungkin memerlukan tolok ukur kinerja on-chain atau sertifikasi model. Misalnya, akurasi model pada kumpulan data standar, atau tingkat kemenangan pada tugas kompetitif, dapat dicatat secara on-chain sebagai skor kinerja. Anggap saja sebagai "peringkat kredit" on-chain atau KPI untuk model AI. Skor ini dapat disesuaikan saat model disesuaikan atau data diperbarui. Proyek seperti Oraichain telah mengeksplorasi menggabungkan API model AI dengan penilaian keandalan (memverifikasi bahwa output AI seperti yang diharapkan melalui kasus pengujian). Dalam DeFi asli AI ("AiFi"), staking berdasarkan kinerja model dapat dipertimbangkan – misalnya, token dapat dipertaruhkan jika pengembang yakin bahwa model mereka berkinerja baik; Jika audit on-chain independen mengkonfirmasi kinerjanya, itu akan dihargai (jika model tidak berkinerja baik, saham akan hilang). Ini akan memotivasi pengembang untuk melaporkan dengan jujur dan terus meningkatkan model. Ide lainnya adalah NFT model token yang membawa metadata kinerja – "harga dasar" NFT model dapat mencerminkan kegunaannya. Praktik seperti itu sudah muncul: beberapa pasar AI memungkinkan model jual beli untuk mengakses token, dan protokol seperti LayerAI (sebelumnya CryptoGPT) secara eksplisit menganggap data dan model AI sebagai kelas aset yang muncul dalam ekonomi AI global. Singkatnya, DeFi menanyakan "berapa banyak uang yang terkunci?" AI-DeFi akan bertanya "Berapa banyak kecerdasan yang terkunci?" —tidak hanya dalam hal daya komputasi (meskipun sama pentingnya), tetapi juga dalam hal kinerja dan nilai model yang berjalan di jaringan. Metrik baru dapat mencakup "bukti kualitas model" atau indeks deret waktu untuk peningkatan kinerja AI on-chain.
Proxy Behavior & Utility (On-Chain AI Agents): Salah satu tambahan yang paling menarik dan menantang untuk blockchain AI-native adalah agen AI otonom yang berjalan on-chain. Mereka bisa berupa bot perdagangan, kurator data, AI layanan pelanggan, atau gubernur DAO yang kompleks – pada dasarnya entitas perangkat lunak yang mampu merasakan, memutuskan, dan bertindak atas nama pengguna di jaringan atau bahkan sendiri. Dunia DeFi hanya memiliki "bot" dasar; Dan di dunia blockchain AI, agen dapat menjadi agen ekonomi kelas satu. Hal ini telah menciptakan kebutuhan akan metrik seputar perilaku agensi, kepercayaan, dan utilitas. Kita mungkin melihat mekanisme seperti "penilaian utilitas agen" atau sistem reputasi. Bayangkan bahwa setiap agen AI (mungkin direpresentasikan sebagai identitas NFT atau semi-fungible token (SFT)) mengakumulasi reputasi berdasarkan tindakannya (menyelesaikan tugas, berkolaborasi, dll.). Skor tersebut mirip dengan skor kredit atau peringkat pengguna, tetapi untuk AI. Kontrak lain dapat menggunakan ini untuk memutuskan apakah akan mempercayai atau menggunakan layanan proxy. Dalam konsep iDAO (Individual-Centric DAO) LazAI, setiap agen atau entitas pengguna memiliki domain on-chain dan aset AI sendiri. Bisa dibayangkan bahwa iDAO atau proxy ini membuat catatan yang terukur.
Platform-platform telah mulai tokenisasi agen AI dan memberikan indikator on-chain: contohnya, "Rome protocol" dari Rivalz menciptakan agen AI berbasis NFT (rAgents), yang indikator reputasi terbarunya tercatat di chain. Pengguna dapat mempertaruhkan atau meminjamkan agen-agen ini, dengan imbalan tergantung pada kinerja dan dampak agen dalam "kluster" AI kolektif. Ini pada dasarnya adalah DeFi untuk agen AI, dan menunjukkan pentingnya indikator utilitas agen. Di masa depan, kita mungkin akan membahas "agen AI aktif" seperti kita membahas alamat aktif, atau membahas "dampak ekonomi agen" seperti kita membahas volume transaksi.
Jejak perhatian mungkin menjadi bahasa asli lainnya—merekam apa yang diperhatikan agen selama proses pengambilan keputusan (data dan sinyal mana). Ini dapat membuat agen kotak hitam lebih transparan, dapat diaudit, dan mengaitkan keberhasilan atau kegagalan agen dengan input tertentu. Singkatnya, indikator perilaku agen akan memastikan tanggung jawab dan penyelarasan: untuk memungkinkan agen otonom mengelola sejumlah besar dana atau tugas penting, perlu untuk mengukur keandalannya. Skor utilitas agen yang tinggi mungkin menjadi syarat untuk pengelolaan dana besar oleh agen AI on-chain (mirip dengan bagaimana skor kredit yang tinggi merupakan ambang batas untuk pinjaman besar dalam keuangan tradisional).
Gunakan insentif untuk menyelaraskan metrik dengan AI: Terakhir, ekonomi AI perlu mempertimbangkan bagaimana memberi insentif pada penggunaan dan penyelarasan yang bermanfaat. DeFi memberi insentif kepada pertumbuhan melalui penambangan likuiditas, airdrop pengguna awal, atau pengembalian biaya; Dalam AI, pertumbuhan saja tidak cukup, kita perlu memberi insentif pada penggunaan hasil AI yang lebih baik. Pada titik ini, metrik yang terkait dengan penyelarasan AI sangat penting. Misalnya, loop umpan balik manusia (seperti pengguna menilai respons AI atau memberikan koreksi melalui iDAO, yang dijelaskan secara lebih rinci di bawah) dapat direkam, dan kontributor umpan balik mendapatkan "penghasilan penyelarasan". Atau bayangkan "Bukti Perhatian" atau "Bukti Keterlibatan", di mana pengguna yang menginvestasikan waktu untuk meningkatkan AI (dengan memberikan data preferensi, koreksi, atau kasus penggunaan baru) dihargai. Metrik dapat berupa lintasan perhatian, menangkap umpan balik berkualitas tinggi atau kekuatan perhatian manusia yang diinvestasikan dalam AI pengoptimalan.
Seperti halnya DeFi yang membutuhkan penjelajah blok dan dasbor (seperti DeFi Pulse, DefiLlama) untuk melacak TVL dan imbal hasil, ekonomi AI juga memerlukan penjelajah baru untuk melacak metrik terpusat AI ini—bayangkan sebuah dasbor "AI-llama" yang menampilkan total jumlah data yang diselaraskan, jumlah agen AI aktif, akumulasi imbal hasil utilitas AI, dan sebagainya. Ini memiliki kesamaan dengan DeFi, tetapi isinya benar-benar baru.
Menuju Flywheel AI DeFi
Kita perlu membangun roda insentif untuk AI - memandang data sebagai aset ekonomi utama, sehingga pengembangan AI beralih dari usaha tertutup menjadi ekonomi terbuka dan partisipatif, sama seperti DeFi mengubah keuangan menjadi arena likuiditas yang didorong oleh pengguna.
Eksplorasi awal dalam arah ini telah muncul. Misalnya, proyek seperti Vana mulai memberikan imbalan kepada pengguna yang berpartisipasi dalam berbagi data. Jaringan Vana memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan data pribadi atau komunitas ke DataDAO (kolam data terdesentralisasi), dan mendapatkan token eksklusif dataset (yang dapat ditukarkan dengan token asli jaringan). Ini adalah langkah penting menuju monetisasi kontributor data.
Namun, menghargai kontribusi saja tidak cukup untuk meniru roda gila DeFi yang eksplosif. Di DeFi, penyedia likuiditas tidak hanya dihargai untuk menyetorkan aset, tetapi aset yang mereka sediakan juga memiliki nilai pasar yang transparan, dan hasilnya mencerminkan penggunaan aktual (biaya transaksi, bunga pinjaman, ditambah token insentif). Dengan cara yang sama, ekonomi data AI perlu melampaui imbalan generik dan data harga secara langsung. Dengan tidak adanya penetapan harga ekonomis berdasarkan kualitas data, kelangkaan, atau sejauh mana model ditingkatkan, kita dapat jatuh ke dalam insentif yang dangkal. Cukup mendistribusikan token untuk menghargai partisipasi dapat mendorong kuantitas daripada kualitas, atau terhenti ketika token tidak memiliki patokan utilitas AI yang sebenarnya. Untuk benar-benar melepaskan inovasi, kontributor perlu melihat sinyal yang digerakkan oleh pasar yang jelas, memahami nilai data mereka, dan menuai hasil ketika data tersebut benar-benar digunakan dalam sistem AI.
Kita memerlukan infrastruktur yang lebih fokus pada estimasi langsung dan data penghargaan, untuk menciptakan siklus insentif yang terpusat pada data: semakin banyak data berkualitas tinggi yang disumbangkan orang, semakin baik modelnya, menarik lebih banyak penggunaan dan permintaan data, yang pada gilirannya meningkatkan imbalan bagi kontributor. Ini akan mengubah AI dari persaingan tertutup untuk big data menjadi pasar terbuka untuk data yang terpercaya dan berkualitas tinggi.
Bagaimana prinsip-prinsip ini tercermin dalam proyek nyata? Mengambil LazAI sebagai contoh—proyek ini sedang membangun jaringan blockchain generasi berikutnya dan dasar-dasar ekonomi AI terdesentralisasi.
LazAI Pengenalan — Menyelaraskan AI dengan Manusia
LazAI adalah jaringan dan protokol blockchain generasi berikutnya yang dirancang khusus untuk mengatasi masalah penyelarasan data AI, dengan membangun infrastruktur ekonomi AI terdesentralisasi melalui pengenalan standar aset baru untuk data AI, perilaku model, dan interaksi agen.
LazAl menyediakan salah satu pendekatan paling maju dengan memungkinkan data yang dapat diverifikasi, diinsentifkan, dan dapat diprogram di blockchain untuk menyelesaikan masalah penyelarasan AI. Berikut akan dijelaskan dengan kerangka LazAI bagaimana blockchain asli Al dapat menerapkan prinsip-prinsip di atas.
Masalah Inti - Dislokasi Data dan Kurangnya Insentif yang Adil
Penyelarasan AI sering kali bermuara pada kualitas data pelatihan, dan masa depan membutuhkan data baru yang selaras dengan manusia, tepercaya, dan diatur. Ketika industri AI bergerak dari model tujuan umum yang terpusat ke intelijen yang terkontekstual dan selaras, infrastruktur harus berkembang bersamaan. Era AI berikutnya akan ditentukan oleh keselarasan, akurasi, dan ketertelusuran. LazAI mengatasi penyelarasan data dan tantangan insentif secara langsung, mengusulkan solusi mendasar: menyelaraskan data di sumbernya dan secara langsung memberi penghargaan kepada data itu sendiri. Dengan kata lain, pastikan bahwa data pelatihan dapat diverifikasi mewakili perspektif manusia, denoise/debiased, dan dihargai berdasarkan kualitas data, kelangkaan, atau peningkatan model. Ini adalah pergeseran paradigma dari mengutak-atik model ke mengatur data.
LazAI tidak hanya memperkenalkan protokol asli, tetapi juga menawarkan paradigma baru untuk pengambilan data, penetapan harga, dan tata kelola. Konsep inti mencakup token data yang terikat (DAT) dan DAO yang berfokus pada individu (iDAO), keduanya bersama-sama mewujudkan penetapan harga, pelacakan, dan penggunaan data yang dapat diprogram.
Data yang dapat diverifikasi dan diprogram—Token data pengikat (DAT)
Untuk mencapai hal ini, LazAI telah memperkenalkan primitif on-chain baru, Data Anchor Token (DAT), standar token baru yang dirancang khusus untuk aset data AI. Setiap DAT mewakili sepotong data berlabuh on-chain dan garis keturunannya: identitas kontributor, evolusi dari waktu ke waktu, dan kasus penggunaan. Ini menciptakan riwayat yang dapat diverifikasi dari setiap bagian data – mirip dengan sistem kontrol versi untuk kumpulan data (seperti Git), tetapi diamankan oleh blockchain. Karena DAT ada on-chain, mereka dapat diprogram: kontrak pintar mengelola aturan untuk penggunaannya. Misalnya, kontributor data dapat menentukan bahwa DAT mereka, seperti sekumpulan gambar medis, dibatasi pada model AI tertentu, atau digunakan dalam kondisi tertentu (dengan menegakkan batasan privasi atau etika melalui kode). Insentifnya adalah bahwa DAT dapat diperdagangkan atau dipertaruhkan – model (atau pemiliknya) dapat membayar untuk mendapatkan akses ke data jika itu berharga bagi model. Pada dasarnya, LazAI telah membangun pasar tempat data ditokenisasi dan dilacak. Ini adalah gema langsung dari metrik "data yang dapat diverifikasi" yang dibahas sebelumnya: dengan memeriksa DAT, Anda dapat mengonfirmasi apakah telah divalidasi, berapa banyak model yang digunakan, dan peningkatan performa model apa yang ditimbulkannya. Data tersebut akan menerima penilaian yang lebih tinggi. Dengan menambatkan data on-chain dan mengikat insentif ekonomi dengan kualitas, LazAI memastikan bahwa AI dilatih pada data yang tepercaya dan terukur. Ini tentang memecahkan masalah dengan memberi insentif pada keselarasan – data berkualitas dihargai dan menjadi yang teratas.
kerangka DAO (iDAO) yang berfokus pada individu
Komponen kunci kedua adalah konsep iDAO (Individual-Centric DAO) LazAI, yang mendefinisikan ulang tata kelola dalam ekonomi AI dengan menempatkan individu, bukan organisasi, di jantung pengambilan keputusan dan kepemilikan data. DAO tradisional sering memprioritaskan tujuan organisasi kolektif, yang secara tidak sengaja melemahkan kemauan individu. iDAO menumbangkan logika ini. Mereka adalah unit tata kelola yang dipersonalisasi yang memungkinkan individu, komunitas, atau entitas khusus domain untuk secara langsung memiliki, mengontrol, dan memvalidasi data dan model yang mereka sumbangkan ke sistem AI. iDAO mendukung AI yang disesuaikan dan selaras: sebagai kerangka kerja tata kelola, mereka memastikan bahwa model selalu mengikuti nilai atau niat kontributor. Dari perspektif ekonomi, iDAO juga membuat perilaku AI dapat diprogram oleh komunitas—aturan dapat ditetapkan untuk membatasi bagaimana model dapat menggunakan data tertentu, siapa yang dapat mengakses model, dan bagaimana manfaat dari output model akan didistribusikan. Misalnya, iDAO dapat menetapkan bahwa setiap kali model AI mereka dipanggil, seperti permintaan atau tugas API selesai, sebagian dari hasil akan dikembalikan kepada pemegang DAT yang menyumbangkan data yang relevan. Ini membentuk lingkaran umpan balik langsung antara perilaku proxy dan imbalan kontributor – mirip dengan mekanisme di DeFi di mana pendapatan penyedia likuiditas dipatok ke penggunaan platform. Selain itu, iDAO dapat berinteraksi secara kompatibel satu sama lain melalui protokol: satu agen AI (iDAO) dapat memanggil data atau model iDAO lain di bawah persyaratan yang dinegosiasikan.
Dengan membangun primitif ini, kerangka kerja LazAI menghidupkan visi ekonomi AI yang terdesentralisasi. Data menjadi aset yang dapat dimiliki dan dimonetisasi pengguna, model berubah dari silo pribadi menjadi proyek kolaboratif, dan semua orang yang terlibat—mulai dari individu yang mengkurasi kumpulan data unik hingga pengembang yang membangun model kecil dan khusus—dapat menjadi pemangku kepentingan dalam rantai nilai AI. Penyelarasan insentif ini menjanjikan untuk mereplikasi pertumbuhan DeFi yang eksplosif: ketika orang menyadari bahwa terlibat dalam AI (kontribusi data atau keahlian) diterjemahkan langsung ke dalam peluang, mereka akan lebih aktif terlibat. Seiring bertambahnya jumlah peserta, efek jaringan muncul—lebih banyak data mengarah ke model yang lebih baik, lebih banyak pengguna yang tertarik, dan lebih banyak data dan persyaratan yang dihasilkan, menciptakan siklus positif.
Membangun Dasar Kepercayaan AI: Kerangka Perhitungan yang Dapat Diverifikasi
Dalam ekosistem ini, Kerangka Kerja Komputasi Terverifikasi LazAI adalah lapisan inti untuk membangun kepercayaan. Kerangka kerja ini memastikan bahwa ada rantai ketertelusuran yang dapat diverifikasi untuk setiap DAT yang dihasilkan, setiap keputusan iDAO (Organisasi Otonom Individual), dan setiap distribusi insentif, membuat kepemilikan data dapat ditegakkan, proses tata kelola dapat dipertanggungjawabkan, dan perilaku agen dapat diaudit. Dengan mengubah iDAO dan DAT dari konsep teoritis menjadi sistem yang andal dan dapat diverifikasi, kerangka kerja komputasi yang dapat diverifikasi memungkinkan pergeseran paradigma dalam kepercayaan—dari mengandalkan asumsi menjadi jaminan deterministik berdasarkan verifikasi matematis.
Realisasi nilai ekonomi AI terdesentralisasi
Pembangunan elemen dasar ini membuat visi ekonomi AI terdesentralisasi benar-benar terwujud:
Aset Data: Pengguna dapat memastikan kepemilikan aset data dan mendapatkan keuntungan
Kolaborasi Model: Model AI beralih dari pulau tertutup menjadi produk kolaboratif terbuka
Partisipasi dalam hak: Dari kontributor data hingga pengembang model vertikal, semua peserta dapat menjadi pemangku kepentingan dalam rantai nilai AI.
Desain insentif yang kompatibel ini diharapkan dapat mereproduksi momentum pertumbuhan DeFi: ketika pengguna menyadari bahwa berpartisipasi dalam pembangunan AI (melalui kontribusi data atau keahlian profesional) dapat langsung diterjemahkan menjadi peluang ekonomi, semangat untuk berpartisipasi akan dinyalakan. Seiring dengan meningkatnya jumlah peserta, efek jaringan pun muncul—lebih banyak data berkualitas tinggi menghasilkan model yang lebih baik, menarik lebih banyak pengguna untuk bergabung, sehingga menghasilkan lebih banyak permintaan data, membentuk roda pertumbuhan yang memperkuat diri.
Kesimpulan: Menuju Ekonomi AI yang Terbuka
Sejarah DeFi telah menunjukkan bahwa primitif yang tepat dapat melepaskan pertumbuhan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Kita berada di titik kritis terobosan serupa dalam ekonomi asli AI yang akan datang. Dengan mendefinisikan dan menerapkan primitif baru yang menghargai data dan penyelarasan, kita dapat mengubah pengembangan AI dari rekayasa terpusat menjadi perusahaan yang terdesentralisasi dan digerakkan oleh komunitas. Perjalanan ini tanpa tantangan: memastikan bahwa mekanisme ekonomi memprioritaskan kualitas daripada kuantitas, dan menghindari jebakan etika untuk mencegah insentif data merusak privasi atau keadilan. Tapi arahnya jelas. Praktik seperti DAT LazAI dan iDAO membuka jalan untuk menerjemahkan abstraksi "AI yang selaras dengan manusia" menjadi mekanisme konkret untuk kepemilikan dan tata kelola.
Sama seperti TVL, penambangan likuiditas, dan tata kelola yang dioptimalkan secara eksperimental DeFi awal, ekonomi AI akan mengulangi primitif barunya. Di masa depan, perdebatan dan inovasi seputar pengukuran nilai data, distribusi hadiah yang adil, serta penyelarasan dan manfaat agen AI pasti akan muncul. Artikel ini hanya menyentuh permukaan model insentif yang dapat mendorong demokratisasi AI, berharap dapat memicu diskusi terbuka dan penelitian mendalam: Bagaimana lebih banyak primitif ekonomi asli AI dapat dirancang? Apa kemungkinan konsekuensi atau peluang yang tidak diinginkan? Dengan partisipasi komunitas yang luas, kita lebih mungkin untuk membangun masa depan AI yang tidak hanya maju secara teknologi, tetapi juga inklusif secara ekonomi, dan selaras dengan nilai-nilai kemanusiaan.
Pertumbuhan eksponensial DeFi bukanlah sihir—itu didorong oleh penyelarasan insentif. Saat ini, kita memiliki kesempatan untuk mendorong kebangkitan AI melalui praktik sejawat data dan model. Mengubah partisipasi menjadi peluang, peluang menjadi efek jaringan, kita dapat meluncurkan roda gigi yang membentuk penciptaan dan distribusi nilai di era digital untuk AI.
Mari kita bersama-sama membangun masa depan ini—dari satu set data yang dapat diverifikasi, satu agen AI yang selaras, satu primitif baru.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
LazAI penelitian: Bagaimana ekonomi AI melampaui mitos TVL DeFi
Pendahuluan
Keuangan terdesentralisasi (DeFi) telah merevolusi keuangan tradisional dengan memicu kisah pertumbuhan eksponensial melalui serangkaian primitif ekonomi yang sederhana namun kuat, mengubah jaringan blockchain menjadi pasar global tanpa izin. Dalam kebangkitan DeFi, beberapa metrik utama telah menjadi lingua franca nilai: nilai total terkunci (TVL), tingkat pengembalian tahunan (APY/APR), dan likuiditas. Metrik yang rapi ini menginspirasi keterlibatan dan kepercayaan. Misalnya, TVL DeFi (nilai dolar aset yang terkunci dalam protokol) melonjak 14x lipat pada tahun 2020 sebelum naik empat kali lipat lagi pada tahun 2021, memuncak di atas $112 miliar. Hasil tinggi (beberapa platform mengklaim APY hingga 3000% selama ledakan pertanian likuiditas) menarik likuiditas, sementara kedalaman kumpulan likuiditas menandakan selip yang lebih rendah dan pasar yang lebih efisien. Singkatnya, TVL memberi tahu kita "berapa banyak uang yang terlibat", APR memberi tahu kita "berapa banyak yang bisa Anda hasilkan", dan likuiditas menunjukkan "betapa mudahnya memperdagangkan aset". Terlepas dari kekurangannya, metrik ini telah membangun ekosistem keuangan multi-miliar dolar dari awal. Dengan mengubah keterlibatan pengguna menjadi peluang keuangan langsung, DeFi telah menciptakan roda gila adopsi yang memperkuat diri yang membuatnya sangat populer, mendorong partisipasi massal.
Saat ini, AI berada di persimpangan jalan yang sama. Namun tidak seperti DeFi, narasi AI saat ini didominasi oleh model tujuan umum besar yang dilatih pada kumpulan data internet besar-besaran. Model-model ini sering berjuang untuk memberikan hasil yang efektif dalam segmen, tugas khusus, atau kebutuhan individu. Model "satu ukuran untuk semua" mereka kuat tetapi rapuh, universal tetapi tidak selaras. Paradigma ini sangat membutuhkan pergeseran paradigma. Era AI berikutnya tidak boleh ditentukan oleh ukuran atau keserbagunaan model, tetapi harus fokus pada model yang lebih kecil dan sangat terspesialisasi dari bawah ke atas. AI yang disesuaikan semacam ini membutuhkan jenis data yang sama sekali baru: data berkualitas tinggi, selaras dengan manusia, dan spesifik domain. Tetapi mendapatkan data semacam ini tidak sesederhana perayapan web, itu membutuhkan kontribusi aktif dan sadar dari individu, pakar domain, dan komunitas.
Untuk mendorong era baru AI yang profesional dan selaras dengan manusia ini, kita perlu membangun roda insentif yang mirip dengan DeFi yang dirancang untuk keuangan. Ini berarti memperkenalkan primitif asli AI baru untuk mengukur kualitas data, kinerja model, keandalan agen, dan insentif keselarasan—metrik ini harus secara langsung mencerminkan nilai nyata data sebagai aset (bukan hanya sebagai input).
Artikel ini mengeksplorasi primitif baru yang membentuk tulang punggung ekonomi asli AI. Kami akan menjelaskan bagaimana AI dapat berkembang jika infrastruktur ekonomi yang tepat tersedia—yaitu, menghasilkan data berkualitas tinggi, memberi insentif pada pembuatan dan penggunaannya, dan menempatkan individu sebagai pusat. Kami juga akan melihat platform seperti LazAI sebagai contoh untuk menganalisis bagaimana mereka mempelopori kerangka kerja asli AI ini untuk memimpin paradigma baru dalam penetapan harga dan menghargai data untuk mendukung lompatan berikutnya dalam inovasi AI.
Roda Insentif DeFi: TVL, Tingkat Pengembalian dan Likuiditas — Tinjauan Cepat
Kebangkitan DeFi bukanlah kebetulan, desainnya membuat partisipasi baik menguntungkan maupun transparan. Total nilai terkunci (TVL), tingkat pengembalian tahunan (APY/APR), dan likuiditas adalah indikator kunci yang bukan hanya angka, tetapi juga adalah bahasa yang menyelaraskan perilaku pengguna dengan pertumbuhan jaringan. Indikator-indikator ini bersama-sama membentuk siklus positif yang menarik pengguna dan modal, yang pada gilirannya mendorong inovasi lebih lanjut.
Bersama-sama, primitif ini membuat roda gila motivasi yang kuat. Peserta yang menciptakan nilai dengan mengunci aset atau menyediakan likuiditas segera dihargai (melalui hasil tinggi dan insentif token), mendorong lebih banyak partisipasi. Ini menerjemahkan keterlibatan individu menjadi peluang yang luas – penghasilan pengguna dan pengaruh tata kelola – yang pada gilirannya menghasilkan efek jaringan yang menarik ribuan pengguna untuk bergabung. Hasilnya mengesankan: DeFi memiliki lebih dari 10 juta pengguna pada tahun 2024, dan nilainya telah tumbuh hampir 30x lipat dalam beberapa tahun. Jelas, penyelarasan insentif skala besar – mengubah pengguna menjadi pemangku kepentingan – adalah kunci kenaikan eksponensial DeFi.
Kekurangan ekonomi AI saat ini
Jika DeFi menunjukkan bagaimana partisipasi dari bawah ke atas dan penyelarasan insentif dapat memicu revolusi keuangan, maka ekonomi AI saat ini masih kurang memiliki dasar-dasar yang mendukung perubahan serupa. Saat ini, AI didominasi oleh model umum besar yang dilatih berdasarkan kumpulan data yang sangat besar. Model dasar ini memiliki skala yang mengesankan, tetapi dirancang untuk menyelesaikan semua masalah, sering kali tidak mampu melayani siapa pun secara khusus dengan sangat efektif. Arsitektur "satu ukuran untuk semua" sulit beradaptasi dengan bidang khusus, perbedaan budaya, atau preferensi individu, yang mengakibatkan keluaran yang rapuh, memiliki titik buta, dan semakin tidak sesuai dengan kebutuhan nyata.
Definisi AI generasi berikutnya tidak akan lagi hanya tentang skala, tetapi juga akan mencakup kemampuan pemahaman konteks—yaitu kemampuan model untuk memahami dan melayani bidang tertentu, komunitas profesional, serta perspektif manusia yang beragam. Namun, kecerdasan dalam konteks ini membutuhkan input yang berbeda: data berkualitas tinggi yang selaras dengan manusia. Dan inilah yang saat ini hilang. Saat ini, belum ada mekanisme yang diakui secara luas untuk mengukur, mengenali, menilai, atau memprioritaskan data semacam itu, dan tidak ada proses terbuka bagi individu, komunitas, atau ahli bidang untuk memberikan perspektif mereka dan meningkatkan sistem cerdas yang semakin mempengaruhi kehidupan mereka. Oleh karena itu, nilai masih terkonsentrasi di tangan sedikit penyedia infrastruktur, sementara potensi pertumbuhan ekonomi AI bagi masyarakat terputus. Hanya dengan merancang primitif baru yang dapat menggali, memverifikasi, dan memberi penghargaan terhadap kontribusi yang bernilai tinggi (data, umpan balik, sinyal keselarasan), kita dapat membuka siklus pertumbuhan partisipatif yang diperlukan untuk kemakmuran DeFi.
Singkatnya, kita juga harus bertanya:
Bagaimana kita harus mengukur nilai yang diciptakan? Bagaimana membangun roda penerapan yang memperkuat diri sendiri untuk mendorong partisipasi data dari bawah ke atas yang berfokus pada individu?
Untuk mengunci "ekonomi asli AI" yang mirip DeFi, kita perlu mendefinisikan primitif baru yang mengubah partisipasi menjadi peluang AI, sehingga mengkatalisasi efek jaringan yang belum pernah terlihat di bidang ini.
Tumpukan Teknologi Asli AI: Bahasa Asli Ekonomi Baru
Kita tidak lagi hanya memindahkan token antar dompet, tetapi memasukkan data ke dalam model, output model diubah menjadi keputusan, dan agen AI mengambil tindakan. Ini memerlukan metrik dan istilah baru untuk mengkuantifikasi kecerdasan dan penyelarasan, sama seperti metrik DeFi mengkuantifikasi modal. Misalnya, LazAI sedang membangun jaringan blockchain generasi berikutnya dengan memperkenalkan standar aset baru untuk data AI, perilaku model, dan interaksi agen untuk mengatasi masalah penyelarasan data AI.
Berikut adalah beberapa istilah kunci yang mendefinisikan nilai ekonomi AI di blockchain:
Menskalakan ini ke ekonomi AI umum, kita mungkin melihat "Total Data Value Locked (TDVL)" sebagai metrik: ukuran agregat dari semua data berharga di jaringan, ditimbang oleh verifikasi dan kegunaan. Kumpulan data terverifikasi bahkan dapat diperdagangkan seperti kumpulan likuiditas – misalnya, kumpulan gambar medis terverifikasi untuk AI diagnostik on-chain mungkin memiliki nilai dan pemanfaatan yang dapat diukur. Sumber data (memahami sumber data, riwayat modifikasi) akan menjadi bagian penting dari metrik ini untuk memastikan bahwa data yang dimasukkan ke dalam model AI tepercaya dan dapat dilacak. Pada dasarnya, jika likuiditas adalah tentang modal yang tersedia, data yang dapat diverifikasi adalah tentang pengetahuan yang tersedia. Metrik seperti Proof of Data Value (PoDV) menangkap jumlah pengetahuan berguna yang terkunci dalam jaringan, sementara penahan data on-chain melalui Data Anchoring Token (DAT) LazAI menjadikan likuiditas data sebagai lapisan ekonomi yang terukur dan diberi insentif.
Platform-platform telah mulai tokenisasi agen AI dan memberikan indikator on-chain: contohnya, "Rome protocol" dari Rivalz menciptakan agen AI berbasis NFT (rAgents), yang indikator reputasi terbarunya tercatat di chain. Pengguna dapat mempertaruhkan atau meminjamkan agen-agen ini, dengan imbalan tergantung pada kinerja dan dampak agen dalam "kluster" AI kolektif. Ini pada dasarnya adalah DeFi untuk agen AI, dan menunjukkan pentingnya indikator utilitas agen. Di masa depan, kita mungkin akan membahas "agen AI aktif" seperti kita membahas alamat aktif, atau membahas "dampak ekonomi agen" seperti kita membahas volume transaksi.
Seperti halnya DeFi yang membutuhkan penjelajah blok dan dasbor (seperti DeFi Pulse, DefiLlama) untuk melacak TVL dan imbal hasil, ekonomi AI juga memerlukan penjelajah baru untuk melacak metrik terpusat AI ini—bayangkan sebuah dasbor "AI-llama" yang menampilkan total jumlah data yang diselaraskan, jumlah agen AI aktif, akumulasi imbal hasil utilitas AI, dan sebagainya. Ini memiliki kesamaan dengan DeFi, tetapi isinya benar-benar baru.
Menuju Flywheel AI DeFi
Kita perlu membangun roda insentif untuk AI - memandang data sebagai aset ekonomi utama, sehingga pengembangan AI beralih dari usaha tertutup menjadi ekonomi terbuka dan partisipatif, sama seperti DeFi mengubah keuangan menjadi arena likuiditas yang didorong oleh pengguna.
Eksplorasi awal dalam arah ini telah muncul. Misalnya, proyek seperti Vana mulai memberikan imbalan kepada pengguna yang berpartisipasi dalam berbagi data. Jaringan Vana memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan data pribadi atau komunitas ke DataDAO (kolam data terdesentralisasi), dan mendapatkan token eksklusif dataset (yang dapat ditukarkan dengan token asli jaringan). Ini adalah langkah penting menuju monetisasi kontributor data.
Namun, menghargai kontribusi saja tidak cukup untuk meniru roda gila DeFi yang eksplosif. Di DeFi, penyedia likuiditas tidak hanya dihargai untuk menyetorkan aset, tetapi aset yang mereka sediakan juga memiliki nilai pasar yang transparan, dan hasilnya mencerminkan penggunaan aktual (biaya transaksi, bunga pinjaman, ditambah token insentif). Dengan cara yang sama, ekonomi data AI perlu melampaui imbalan generik dan data harga secara langsung. Dengan tidak adanya penetapan harga ekonomis berdasarkan kualitas data, kelangkaan, atau sejauh mana model ditingkatkan, kita dapat jatuh ke dalam insentif yang dangkal. Cukup mendistribusikan token untuk menghargai partisipasi dapat mendorong kuantitas daripada kualitas, atau terhenti ketika token tidak memiliki patokan utilitas AI yang sebenarnya. Untuk benar-benar melepaskan inovasi, kontributor perlu melihat sinyal yang digerakkan oleh pasar yang jelas, memahami nilai data mereka, dan menuai hasil ketika data tersebut benar-benar digunakan dalam sistem AI.
Kita memerlukan infrastruktur yang lebih fokus pada estimasi langsung dan data penghargaan, untuk menciptakan siklus insentif yang terpusat pada data: semakin banyak data berkualitas tinggi yang disumbangkan orang, semakin baik modelnya, menarik lebih banyak penggunaan dan permintaan data, yang pada gilirannya meningkatkan imbalan bagi kontributor. Ini akan mengubah AI dari persaingan tertutup untuk big data menjadi pasar terbuka untuk data yang terpercaya dan berkualitas tinggi.
Bagaimana prinsip-prinsip ini tercermin dalam proyek nyata? Mengambil LazAI sebagai contoh—proyek ini sedang membangun jaringan blockchain generasi berikutnya dan dasar-dasar ekonomi AI terdesentralisasi.
LazAI Pengenalan — Menyelaraskan AI dengan Manusia
LazAI adalah jaringan dan protokol blockchain generasi berikutnya yang dirancang khusus untuk mengatasi masalah penyelarasan data AI, dengan membangun infrastruktur ekonomi AI terdesentralisasi melalui pengenalan standar aset baru untuk data AI, perilaku model, dan interaksi agen.
LazAl menyediakan salah satu pendekatan paling maju dengan memungkinkan data yang dapat diverifikasi, diinsentifkan, dan dapat diprogram di blockchain untuk menyelesaikan masalah penyelarasan AI. Berikut akan dijelaskan dengan kerangka LazAI bagaimana blockchain asli Al dapat menerapkan prinsip-prinsip di atas.
Masalah Inti - Dislokasi Data dan Kurangnya Insentif yang Adil
Penyelarasan AI sering kali bermuara pada kualitas data pelatihan, dan masa depan membutuhkan data baru yang selaras dengan manusia, tepercaya, dan diatur. Ketika industri AI bergerak dari model tujuan umum yang terpusat ke intelijen yang terkontekstual dan selaras, infrastruktur harus berkembang bersamaan. Era AI berikutnya akan ditentukan oleh keselarasan, akurasi, dan ketertelusuran. LazAI mengatasi penyelarasan data dan tantangan insentif secara langsung, mengusulkan solusi mendasar: menyelaraskan data di sumbernya dan secara langsung memberi penghargaan kepada data itu sendiri. Dengan kata lain, pastikan bahwa data pelatihan dapat diverifikasi mewakili perspektif manusia, denoise/debiased, dan dihargai berdasarkan kualitas data, kelangkaan, atau peningkatan model. Ini adalah pergeseran paradigma dari mengutak-atik model ke mengatur data.
LazAI tidak hanya memperkenalkan protokol asli, tetapi juga menawarkan paradigma baru untuk pengambilan data, penetapan harga, dan tata kelola. Konsep inti mencakup token data yang terikat (DAT) dan DAO yang berfokus pada individu (iDAO), keduanya bersama-sama mewujudkan penetapan harga, pelacakan, dan penggunaan data yang dapat diprogram.
Data yang dapat diverifikasi dan diprogram—Token data pengikat (DAT)
Untuk mencapai hal ini, LazAI telah memperkenalkan primitif on-chain baru, Data Anchor Token (DAT), standar token baru yang dirancang khusus untuk aset data AI. Setiap DAT mewakili sepotong data berlabuh on-chain dan garis keturunannya: identitas kontributor, evolusi dari waktu ke waktu, dan kasus penggunaan. Ini menciptakan riwayat yang dapat diverifikasi dari setiap bagian data – mirip dengan sistem kontrol versi untuk kumpulan data (seperti Git), tetapi diamankan oleh blockchain. Karena DAT ada on-chain, mereka dapat diprogram: kontrak pintar mengelola aturan untuk penggunaannya. Misalnya, kontributor data dapat menentukan bahwa DAT mereka, seperti sekumpulan gambar medis, dibatasi pada model AI tertentu, atau digunakan dalam kondisi tertentu (dengan menegakkan batasan privasi atau etika melalui kode). Insentifnya adalah bahwa DAT dapat diperdagangkan atau dipertaruhkan – model (atau pemiliknya) dapat membayar untuk mendapatkan akses ke data jika itu berharga bagi model. Pada dasarnya, LazAI telah membangun pasar tempat data ditokenisasi dan dilacak. Ini adalah gema langsung dari metrik "data yang dapat diverifikasi" yang dibahas sebelumnya: dengan memeriksa DAT, Anda dapat mengonfirmasi apakah telah divalidasi, berapa banyak model yang digunakan, dan peningkatan performa model apa yang ditimbulkannya. Data tersebut akan menerima penilaian yang lebih tinggi. Dengan menambatkan data on-chain dan mengikat insentif ekonomi dengan kualitas, LazAI memastikan bahwa AI dilatih pada data yang tepercaya dan terukur. Ini tentang memecahkan masalah dengan memberi insentif pada keselarasan – data berkualitas dihargai dan menjadi yang teratas.
kerangka DAO (iDAO) yang berfokus pada individu
Komponen kunci kedua adalah konsep iDAO (Individual-Centric DAO) LazAI, yang mendefinisikan ulang tata kelola dalam ekonomi AI dengan menempatkan individu, bukan organisasi, di jantung pengambilan keputusan dan kepemilikan data. DAO tradisional sering memprioritaskan tujuan organisasi kolektif, yang secara tidak sengaja melemahkan kemauan individu. iDAO menumbangkan logika ini. Mereka adalah unit tata kelola yang dipersonalisasi yang memungkinkan individu, komunitas, atau entitas khusus domain untuk secara langsung memiliki, mengontrol, dan memvalidasi data dan model yang mereka sumbangkan ke sistem AI. iDAO mendukung AI yang disesuaikan dan selaras: sebagai kerangka kerja tata kelola, mereka memastikan bahwa model selalu mengikuti nilai atau niat kontributor. Dari perspektif ekonomi, iDAO juga membuat perilaku AI dapat diprogram oleh komunitas—aturan dapat ditetapkan untuk membatasi bagaimana model dapat menggunakan data tertentu, siapa yang dapat mengakses model, dan bagaimana manfaat dari output model akan didistribusikan. Misalnya, iDAO dapat menetapkan bahwa setiap kali model AI mereka dipanggil, seperti permintaan atau tugas API selesai, sebagian dari hasil akan dikembalikan kepada pemegang DAT yang menyumbangkan data yang relevan. Ini membentuk lingkaran umpan balik langsung antara perilaku proxy dan imbalan kontributor – mirip dengan mekanisme di DeFi di mana pendapatan penyedia likuiditas dipatok ke penggunaan platform. Selain itu, iDAO dapat berinteraksi secara kompatibel satu sama lain melalui protokol: satu agen AI (iDAO) dapat memanggil data atau model iDAO lain di bawah persyaratan yang dinegosiasikan.
Dengan membangun primitif ini, kerangka kerja LazAI menghidupkan visi ekonomi AI yang terdesentralisasi. Data menjadi aset yang dapat dimiliki dan dimonetisasi pengguna, model berubah dari silo pribadi menjadi proyek kolaboratif, dan semua orang yang terlibat—mulai dari individu yang mengkurasi kumpulan data unik hingga pengembang yang membangun model kecil dan khusus—dapat menjadi pemangku kepentingan dalam rantai nilai AI. Penyelarasan insentif ini menjanjikan untuk mereplikasi pertumbuhan DeFi yang eksplosif: ketika orang menyadari bahwa terlibat dalam AI (kontribusi data atau keahlian) diterjemahkan langsung ke dalam peluang, mereka akan lebih aktif terlibat. Seiring bertambahnya jumlah peserta, efek jaringan muncul—lebih banyak data mengarah ke model yang lebih baik, lebih banyak pengguna yang tertarik, dan lebih banyak data dan persyaratan yang dihasilkan, menciptakan siklus positif.
Membangun Dasar Kepercayaan AI: Kerangka Perhitungan yang Dapat Diverifikasi
Dalam ekosistem ini, Kerangka Kerja Komputasi Terverifikasi LazAI adalah lapisan inti untuk membangun kepercayaan. Kerangka kerja ini memastikan bahwa ada rantai ketertelusuran yang dapat diverifikasi untuk setiap DAT yang dihasilkan, setiap keputusan iDAO (Organisasi Otonom Individual), dan setiap distribusi insentif, membuat kepemilikan data dapat ditegakkan, proses tata kelola dapat dipertanggungjawabkan, dan perilaku agen dapat diaudit. Dengan mengubah iDAO dan DAT dari konsep teoritis menjadi sistem yang andal dan dapat diverifikasi, kerangka kerja komputasi yang dapat diverifikasi memungkinkan pergeseran paradigma dalam kepercayaan—dari mengandalkan asumsi menjadi jaminan deterministik berdasarkan verifikasi matematis.
Realisasi nilai ekonomi AI terdesentralisasi Pembangunan elemen dasar ini membuat visi ekonomi AI terdesentralisasi benar-benar terwujud:
Desain insentif yang kompatibel ini diharapkan dapat mereproduksi momentum pertumbuhan DeFi: ketika pengguna menyadari bahwa berpartisipasi dalam pembangunan AI (melalui kontribusi data atau keahlian profesional) dapat langsung diterjemahkan menjadi peluang ekonomi, semangat untuk berpartisipasi akan dinyalakan. Seiring dengan meningkatnya jumlah peserta, efek jaringan pun muncul—lebih banyak data berkualitas tinggi menghasilkan model yang lebih baik, menarik lebih banyak pengguna untuk bergabung, sehingga menghasilkan lebih banyak permintaan data, membentuk roda pertumbuhan yang memperkuat diri.
Kesimpulan: Menuju Ekonomi AI yang Terbuka
Sejarah DeFi telah menunjukkan bahwa primitif yang tepat dapat melepaskan pertumbuhan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Kita berada di titik kritis terobosan serupa dalam ekonomi asli AI yang akan datang. Dengan mendefinisikan dan menerapkan primitif baru yang menghargai data dan penyelarasan, kita dapat mengubah pengembangan AI dari rekayasa terpusat menjadi perusahaan yang terdesentralisasi dan digerakkan oleh komunitas. Perjalanan ini tanpa tantangan: memastikan bahwa mekanisme ekonomi memprioritaskan kualitas daripada kuantitas, dan menghindari jebakan etika untuk mencegah insentif data merusak privasi atau keadilan. Tapi arahnya jelas. Praktik seperti DAT LazAI dan iDAO membuka jalan untuk menerjemahkan abstraksi "AI yang selaras dengan manusia" menjadi mekanisme konkret untuk kepemilikan dan tata kelola.
Sama seperti TVL, penambangan likuiditas, dan tata kelola yang dioptimalkan secara eksperimental DeFi awal, ekonomi AI akan mengulangi primitif barunya. Di masa depan, perdebatan dan inovasi seputar pengukuran nilai data, distribusi hadiah yang adil, serta penyelarasan dan manfaat agen AI pasti akan muncul. Artikel ini hanya menyentuh permukaan model insentif yang dapat mendorong demokratisasi AI, berharap dapat memicu diskusi terbuka dan penelitian mendalam: Bagaimana lebih banyak primitif ekonomi asli AI dapat dirancang? Apa kemungkinan konsekuensi atau peluang yang tidak diinginkan? Dengan partisipasi komunitas yang luas, kita lebih mungkin untuk membangun masa depan AI yang tidak hanya maju secara teknologi, tetapi juga inklusif secara ekonomi, dan selaras dengan nilai-nilai kemanusiaan.
Pertumbuhan eksponensial DeFi bukanlah sihir—itu didorong oleh penyelarasan insentif. Saat ini, kita memiliki kesempatan untuk mendorong kebangkitan AI melalui praktik sejawat data dan model. Mengubah partisipasi menjadi peluang, peluang menjadi efek jaringan, kita dapat meluncurkan roda gigi yang membentuk penciptaan dan distribusi nilai di era digital untuk AI.
Mari kita bersama-sama membangun masa depan ini—dari satu set data yang dapat diverifikasi, satu agen AI yang selaras, satu primitif baru.