แรงงานเป็นเจ้าของ AI ที่มาแทนที่ตนเองได้หรือไม่ โมเดล Action ทดลองแนวทางใหม่การถือครองระบบอัตโนมัติ

บริษัท AI ต่างเร่งพัฒนาเพื่อทำให้ทุกอย่างเป็นระบบอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นการเขียนโค้ด สร้างภาพ จัดเวลาลงโฆษณา สรุปประชุม และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม เมื่อระบบเหล่านี้พัฒนาขึ้น ผลกระทบต่อแรงงานมนุษย์กลับยิ่งเห็นได้ชัดมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญบางรายจึงเตือนว่า generative AI อาจก่อให้เกิดคลื่นของ การแทนที่งาน ครั้งใหญ่ ที่จะเกิดขึ้นเร็วกว่าที่เศรษฐกิจส่วนใหญ่จะพร้อมรับมือ

แต่แทนที่จะขัดขืนต่ออนาคต แพลตฟอร์มคริปโตเนทีฟแห่งหนึ่งกลับเลือกทางเลือกที่แตกต่าง หากระบบอัตโนมัติเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ การเป็นเจ้าของก็ควรเป็นสิ่งที่มาควบคู่กันด้วยเช่นกัน

Action Model เปิดตัวส่วนขยาย Chrome แบบรับเชิญเท่านั้น ที่ให้ผู้ใช้ฝึกฝนระบบ AI ด้วยการแชร์พฤติกรรมการใช้งานเบราว์เซอร์จริง เช่น การคลิก เส้นทางการนำทาง การพิมพ์ และลำดับการทำงาน แพลตฟอร์มเรียกมันว่า Large Action Model (LAM) ที่สามารถเรียนรู้การทำงานดิจิทัล ไม่ใช่แค่สร้างเนื้อหาเท่านั้น ในทางกลับกัน ผู้มีส่วนร่วมจะได้รับคะแนนที่อาจแปลงเป็นโทเคนครอบครองสิทธิ์ $LAM สำหรับการมีส่วนร่วมในการพัฒนาระบบ

หาก AI จะมาแทนแรงงานดิจิทัล ผู้ใช้ควรได้เป็นเจ้าของเครื่องจักรที่มาแทนที่เขาเหล่านั้น ตามที่ผู้ก่อตั้ง Action Model คุณ Sina Yamani กล่าว

ฝึก AI ที่ทำงานแทน

แตกต่างจากโมเดลแชทบอทที่สร้างเนื้อหา LAM ถูกออกแบบมาเพื่อควบคุมซอฟต์แวร์โดยตรง แนวคิดก็เรียบง่าย ถ้ามนุษย์ทำงานดิจิทัลผ่านเมาส์กับคีย์บอร์ดได้ AI agent ที่ฝึกฝนมาอย่างดีก็ควรทำได้เช่นกัน

ไม่กี่ปีที่ผ่านมาเป็นยุคของแชทบอท ตอนนี้เข้าสู่ยุคอัตโนมัติ ยามานิกล่าว มีผู้คนราวหนึ่งพันล้านคนที่ใช้คอมพิวเตอร์ทำงาน หากบริษัทได้เครื่องมือที่ทำงานต่อเนื่องในต้นทุนต่ำกว่า เขาย่อมนำมาใช้งาน

ส่วนขยายของ Action Model รวบรวมข้อมูลพฤติกรรมที่ผู้ใช้อนุมัติ เพื่อฝึก AI งานอย่างการยื่นเงินเดือน จัดการข้อมูล CRM หรือดำเนินงานพื้นฐาน สามารถบันทึกครั้งเดียวแล้วให้โมเดลทำซ้ำได้ ผู้มีส่วนร่วมยังสามารถเผยแพร่ระบบอัตโนมัติลงใน marketplace สาธารณะ ติดตามการใช้งานและรับรางวัลภายใต้โมเดลแรงจูงใจของแพลตฟอร์ม

การเติบโตของระบบ AI แบบตัวแทนถูกพูดถึงอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมนี้ เพราะโมเดลพัฒนาไปจากการสร้างเนื้อหา สู่การปฏิบัติภารกิจแบบอัตโนมัติ ระบบเหล่านี้ อ้างอิงจาก คำอธิบายนี้ จะรวบรวมและใช้ข้อมูลผู้ใช้จริง เรียนรู้วิธีปฏิบัติในสภาพแวดล้อมดิจิทัลโดยอัตโนมัติ

แพลตฟอร์มนี้มีผู้สนใจมากกว่า 40,000 รายแล้ว ผ่านระบบรอคิว การแนะนำเพื่อน และชุมมิตรพันธมิตร โดยยังคงจำกัดสิทธิ์เข้าใช้งานด้วยการเชิญ เพื่อรักษาคุณภาพและให้รางวัลแก่ผู้เริ่มต้นก่อน

จุดเด่นแตกต่างจากเครื่องมืออัตโนมัติที่มีอยู่ในปัจจุบันอย่างไร

เครื่องมือระบบอัตโนมัติส่วนใหญ่มักพึ่งพา API หรือการเชื่อมต่อที่ตายตัว แต่การทำงานดิจิทัลในชีวิตจริงจำนวนมากกลับเกิดขึ้นในระบบเก่าหรือแดชบอร์ดภายใน และเครื่องมือที่ไม่ได้ออกแบบมาให้ทำงานอัตโนมัติได้เลย

Zapier สร้างระบบอัตโนมัติให้ซอฟต์แวร์ ส่วนเราทำให้งานทั้งหมดเป็นระบบอัตโนมัติ ยามานิกล่าว มีเพียง 2 เปอร์เซ็นต์ของอินเทอร์เน็ตที่เชื่อมต่อผ่าน API อีก 98 เปอร์เซ็นต์ยังต้องใช้มนุษย์

กับ Action Model ผู้ใช้ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือเชื่อมต่อการทำงานใดๆ เพียงแค่บันทึกวิธีทำงาน ระบบ AI ก็เรียนรู้จากเส้นทางการใช้งานจริงและจะทำซ้ำได้เอง

ทั้งนี้ Action Model มีความยืดหยุ่นมากพอ ที่จะจับกรณีขอบหรือขั้นตอนที่ระบบทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงได้

ความเป็นส่วนตัวล่ะ

การฝึกฝนทั้งหมดจะเป็นแบบสมัครใจ และผู้ใช้สามารถควบคุมได้ว่าจะเลือกแชร์ข้อมูลใด ไซต์ที่มีข้อมูลอ่อนไหว เช่น อีเมล การดูแลสุขภาพ หรือธนาคาร จะถูกบล็อกไว้โดยอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถหยุดการฝึกฝน ชาบล็อกโดเมนเฉพาะ หรือจะลบสิ่งที่เคยมีส่วนร่วมได้ทั้งหมด

หลักการแรกนั้นเข้าใจง่าย ดิฉันไม่ได้ต้องการข้อมูลของคุณ ดิฉันต้องการเพียงแค่รูปแบบเท่านั้น Yamani กล่าว ข้อมูลฝึกฝนจะถูกประมวลผลบนเครื่องและทำให้ไม่สามารถระบุตัวตนได้ ก่อนจะนำไปใช้กับโมเดล

ข้อมูลที่ลบจะถูกนำออกถาวรและไม่สามารถกู้คืนได้ แม้แต่บริษัทเองก็ไม่สามารถกู้คืนได้ สิ่งที่ผู้ใช้มีส่วนร่วมจะถูกรวมกับข้อมูลของผู้ใช้อื่นๆ โดยใช้หลัก k-anonymity เพื่อป้องกันการระบุบุคคล ระบบแดชบอร์ดจะช่วยให้ผู้มีส่วนร่วมสามารถดูและจัดการประวัติฝึกฝนและรางวัลของตนได้ตลอดเวลา

ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่เก็บข้อมูลเหล่านี้โดยไม่ได้รับความยินยอมจริงๆ แต่เรามีความโปร่งใส ให้ผู้ใช้ควบคุม และให้รางวัลกับคนที่ฝึก AI จริงๆ Yamani กล่าว

แล้วบอทสามารถโกงระบบได้ไหม

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่เคยเกิดกับระบบรางวัลคริปโตก่อนหน้านี้ Action Model ใช้วิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อตรวจสอบการป้อนข้อมูลจากผู้ใช้จริง ระบบจะพิจารณาโครงสร้าง ช่วงเวลา ความแตกต่าง และสัญญาณการตัดสินใจ ซึ่งบอทหรือ click farm เลียนแบบได้ยาก

การคลิกแบบไร้จุดหมายนั้นแทบไม่มีประโยชน์เลย Yamani กล่าว กิจกรรมการทำงานจริงต้องมีจุดมุ่งหมาย การหยุด การแก้ไข การลองใหม่ และการตัดสินใจ คุณไม่สามารถปลอมสิ่งเหล่านี้ในปริมาณมากได้

โครงการอื่นๆ ที่ให้รางวัลกับการมีส่วนร่วมบนโซเชียลหรือโพสต์ ถูก แบนเมื่อไม่นานมานี้ จากแพลตฟอร์มรายใหญ่ หลังสร้าง spam AI จำนวนมาก บอทตอบกลับ และปฏิสัมพันธ์ปลอมๆ ส่งผลให้ทาง API ถูกปิดใช้งาน และระบบโทเค็นพังลงเพราะกิจกรรมที่ไม่มีคุณภาพ

ActionFi เครื่องยนต์รางวัลของแพลตฟอร์ม ถูกออกแบบมาเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้โดยสิ้นเชิง โดยไม่จ่ายเงินให้กับทวีตหรือคลิก แต่จะให้รางวัลสำหรับกระบวนงานที่ยืนยันได้และสะท้อนแรงงานดิจิทัลที่มีโครงสร้างจริง

เราไม่จ่ายเงินกับสิ่งที่ไร้คุณค่า เราจ่ายสำหรับเส้นทางที่มีประโยชน์ Yamani เสริม

ใครเป็นเจ้าของระบบจริง

ปัจจุบัน Action Model ควบคุมส่วนขยายตรรกะการฝึก และระบบรางวัล แต่โครงการมีแผนโอนกรรมสิทธิ์ให้กับผู้ถือเหรียญ USDLAM เมื่อเวลาผ่านไป โครงสร้าง DAO จะเปิดโอกาสให้ผู้มีส่วนร่วมร่วมดูแลการตัดสินใจบนแพลตฟอร์ม กลไกจูงใจ และการปรับใช้โมเดล

ระบบในช่วงเริ่มต้นต้องการการประสานงาน สิ่งสำคัญคือระบบจะถูกกระจุกตัวโดยการออกแบบหรือไม่ Yamani กล่าว

ถ้าดำเนินการได้ตามที่อธิบายไว้ การเป็นเจ้าของจะทำให้ผู้ถือโทเค็นมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่แต่ละคนมีส่วนสร้างขึ้น

หาก AI เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ การเป็นเจ้าของจะเป็นเช่นนั้นด้วยหรือไม่

รุ่นถัดไปของ AI จะไม่ได้ถูกสร้างขึ้นแค่ด้วยภาษา แต่ด้วยแรงงาน ไม่ว่าจะเป็นงานออฟฟิศหรืองานปฏิบัติการ งานมากมายที่เกิดหลังหน้าจอคอมพิวเตอร์กำลังกลายเป็นงานของเอเจนต์อัจฉริยะ

คุณคงเคยได้ยินมาว่างานหน้าจอนับล้านจะถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ เรื่องนี้ไม่ได้อยู่ไกลเป็นทศวรรษ มันเกิดขึ้นแล้วตอนนี้ Yamani กล่าว ถ้าข้อมูลของคุณช่วยฝึก AI คุณควรมีสิทธิในสิ่งที่ถูกสร้างขึ้น

ไม่ว่า Action Model จะสามารถขยายขนาด รักษาความโปร่งใส และสร้างเศรษฐกิจที่ยั่งยืนได้หรือไม่ นี่คือสิ่งที่เราจะติดตามอย่างใกล้ชิดในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้านี้ แต่จุดยืนของแพลตฟอร์มนั้นชัดเจนมาก เพราะการต่อสู้ที่สำคัญของ AI ไม่ได้มีแค่เรื่องความสามารถว่า AI จะทำอะไรได้บ้าง แต่หมายถึง ใคร ที่ AI ทำงานให้ด้วย

เมื่อ AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลกของการทำงาน อนาคตจะเป็นของแพลตฟอร์มหรือของคนกันแน่