Vitalik Buterin cho rằng Ethereum sắp có thể trở thành “lớp kinh tế” giúp các tác nhân AI tương tác và giao dịch với nhau theo cách phi tập trung, hướng tới cơ chế ủy quyền on-chain theo chuẩn ERC-8004.
Tầm nhìn này tập trung vào việc xây dựng hạ tầng AI phi tập trung khả thi hơn, để AI có thể gọi API, “thuê” bot, đặt cọc bảo đảm và giải quyết tranh chấp trên chuỗi, đồng thời giảm tối đa nhu cầu phải tin cậy bên trung gian.
- Ethereum được định vị như một lớp kinh tế cho tương tác AI: ủy quyền phi tập trung, đặt cọc và giải quyết tranh chấp on-chain.
- Buterin ưu tiên công cụ LLM cục bộ, thanh toán ZK cho gọi API và các bảo chứng như TEE để tăng riêng tư và giảm phụ thuộc danh tính.
- Ông phản bác cách nhìn “AGI quá hẹp”, nhấn mạnh trao quyền cho con người, an toàn và các cơ chế thị trường/quản trị có thể được LLM mở rộng.
Ethereum có thể sớm giúp AI tương tác kinh tế theo cách phi tập trung
Buterin tin rằng Ethereum có thể sớm cho phép AI thực hiện các tương tác mang tính kinh tế như ủy quyền gọi API, thuê bot và đặt cọc bảo đảm, với tranh chấp được xử lý trên chuỗi.
Ông mô tả đây chỉ là một mảnh trong “bức tranh Ethereum lớn hơn”, nhưng là mảnh có tính nền tảng: Ethereum đóng vai trò lớp kinh tế cho tương tác liên quan đến AI. Trên lớp này, các tác nhân AI có thể được cấp quyền một cách phi tập trung cho các lệnh gọi API, triển khai cơ chế “bot-to-bot hiring” và thiết lập khoản đặt cọc để hạn chế hành vi gian lận, kèm cơ chế giải quyết tranh chấp on-chain.
Mục tiêu kỹ thuật được nhấn mạnh là làm cho tương tác giữa các AI agent “ít cần tin cậy” và/hoặc “riêng tư” nhất có thể. Cách tiếp cận này nhằm giảm phụ thuộc vào các điểm tập trung (chủ API, nhà cung cấp mô hình, hoặc nhà vận hành hạ tầng), đồng thời tạo động lực kinh tế để các tác nhân tự phối hợp và tự chịu trách nhiệm.
Công cụ LLM cục bộ và thanh toán ZK có thể giảm rò rỉ danh tính khi gọi API
Trong ngắn hạn, Buterin cho rằng có thể dùng LLM chạy cục bộ kết hợp thanh toán zero-knowledge để gọi mô hình từ xa mà không phải liên kết danh tính giữa các lần gọi.
Trọng tâm của đề xuất là “ZK payment for API calls”, theo đó người dùng/tác nhân AI có thể thanh toán và chứng minh quyền truy cập mà không để lộ quá nhiều thông tin định danh qua từng phiên. Điều này đặc biệt quan trọng khi các lần gọi API lặp lại có thể tạo thành “dấu vân tay” hành vi, dẫn đến khả năng bị theo dõi hoặc suy luận ngược danh tính.
Song song, ông khuyến nghị tiếp tục đầu tư các hướng mật mã nhằm cải thiện riêng tư AI, bao gồm: xác minh phía client đối với các bằng chứng mật mã, chứng thực TEE (Trusted Execution Environment), và các dạng bảo chứng phía máy chủ. Mục tiêu là tăng mức đảm bảo rằng quá trình suy luận/thi hành được thực hiện đúng cách, nhưng vẫn hạn chế phải “tin” hoàn toàn vào nhà cung cấp.
Buterin xem Ethereum và AGI có nền tảng triết học tương đồng
Ông cho rằng nhiều người hào hứng với giao điểm Ethereum–AGI nhưng hay nhìn hai lĩnh vực từ những lăng kính triết học tách rời, trong khi nên định hướng tích cực thay vì “tăng tốc mù quáng”.
Theo Buterin, xã hội nên tiếp cận Ethereum và AGI tương tự nhau: chọn hướng phát triển có lợi (human empowerment, giảm rủi ro) thay vì chấp nhận “undifferentiated acceleration” cho cả hai. Ông coi việc tích hợp góc nhìn AI và crypto là thiết yếu, vì hai bên có các ưu tiên khác nhau về an toàn, minh bạch, quyền lực và cấu trúc khuyến khích.
“Quả thực có một số ứng dụng đầy hứa hẹn của AI trong các hệ sinh thái blockchain, hoặc AI kết hợp với mật mã, dù vậy điều quan trọng là phải thận trọng về cách áp dụng AI.”
– Vitalik Buterin, Đồng sáng lập Ethereum, vitalik.eth.limo/2024
Thách thức: Crypto cần mã nguồn mở, nhưng AI “mở” lại tăng bề mặt tấn công
Buterin chỉ ra nghịch lý: hệ thống crypto an toàn thường dựa vào mã nguồn mở, trong khi mô hình AI hoặc dữ liệu huấn luyện “mở” có thể làm tăng rủi ro trước các tấn công machine learning độc hại.
Ông từng lưu ý rằng trong crypto, “open source” là con đường gần như bắt buộc để đạt tính an toàn thật sự vì cho phép kiểm chứng công khai. Ngược lại, với AI, việc công khai mô hình hoặc tập dữ liệu có thể làm tăng khả năng bị khai thác thông qua các kỹ thuật tấn công đặc thù của học máy, khiến bài toán bảo mật và minh bạch của AI không đồng cấu hoàn toàn với crypto.
Tham chiếu quan điểm chi tiết của Buterin có thể xem tại bài viết của Vitalik Buterin về crypto + AI.
Buterin phản bác cách nhìn “AGI quá hẹp” và kêu gọi tập trung vào trao quyền, an toàn, thị trường và quản trị
Trong một bài đăng dài trên X, Buterin phản hồi Anatoly Yakovenko (Solana), cho rằng việc chỉ tập trung hẹp vào AGI là sai lệch, tương tự như thu gọn Ethereum chỉ còn “tài chính” hoặc “tính toán”.
Buterin nêu lập luận trên bài đăng X, liên kết tại bài đăng của Vitalik trên X và mốc thời gian bài đăng tại trang tweet gốc. Ông tập trung vào các ưu tiên: trao quyền cho con người, an toàn trước rủi ro từ siêu trí tuệ, và các bước đi thực dụng như “hồi sinh” thị trường và cấu trúc quản trị.
Ông cũng ghi nhận có luồng hoài nghi coi tầm nhìn AGI là thay đổi so với các câu chuyện Ethereum trước đây, trong khi nhiều builder ủng hộ hướng đi tạo ra các tác nhân AI tự vận hành, tự duy trì. Liên quan quan điểm kỹ thuật, Yuchen Jin (Hyperbolic Labs) cho rằng “tự cải thiện” hay “AGI sắp đến” vẫn là ảo tưởng nếu không có học liên tục, được nêu tại bài đăng của Yuchen Jin.
LLM có thể mở rộng năng lực phán đoán của con người, giúp các cơ chế thị trường và quản trị hoạt động tốt hơn
Buterin lập luận rằng LLM có thể mở rộng quy mô phán đoán của con người, vượt qua giới hạn chú ý và năng lực ra quyết định vốn kìm hãm nhiều cơ chế thị trường và quản trị trước đây.
Ông nhắc đến hàng loạt ý tưởng từng bị giới hạn bởi “băng thông” con người: thị trường dự đoán và thị trường quyết định, quản trị phi tập trung, đấu giá kết hợp, quadratic voting, và một nền kinh tế trao đổi phổ quát. Theo lập luận này, khi LLM giúp tổng hợp thông tin, đánh giá phương án và hỗ trợ điều phối, các cấu trúc trên có thể vận hành ở quy mô lớn hơn mà không đòi hỏi mọi cá nhân phải theo dõi mọi chi tiết.
Buterin cho rằng Ethereum có thể biến những khả năng đó thành hiện thực nếu các ý tưởng tốt nhất từ giai đoạn 2014 được xem xét lại, đồng thời bổ sung các ý tưởng mới. Ông nhấn mạnh AI và công nghệ ZK có thể cung cấp một “bộ công cụ” mới để triển khai chúng trong thực tế.
Những câu hỏi thường gặp
Ethereum sẽ giúp AI “tương tác kinh tế” theo cách nào?
Theo Vitalik Buterin, Ethereum có thể đóng vai trò lớp kinh tế cho AI bằng cách hỗ trợ ủy quyền phi tập trung cho gọi API, cơ chế bot-to-bot hiring, các khoản đặt cọc bảo đảm, và giải quyết tranh chấp on-chain.
Vì sao Buterin nhấn mạnh zero-knowledge cho thanh toán khi gọi API?
Mục tiêu là cho phép gọi mô hình từ xa mà không cần liên kết danh tính giữa các lần gọi, giảm rò rỉ dữ liệu hành vi/định danh và tăng riêng tư cho tác nhân AI.
Tee attestations và “server-side assurances” liên quan gì đến AI phi tập trung?
Buterin coi đây là các cách tăng bảo chứng rằng máy chủ/môi trường thực thi đang vận hành đúng như cam kết, bổ sung cho các tiếp cận mật mã và xác minh phía client để giảm nhu cầu tin cậy bên vận hành.
Thách thức lớn khi kết hợp crypto và AI mà Buterin nêu ra là gì?
Crypto thường cần mã nguồn mở để an toàn và kiểm chứng công khai, nhưng AI “mở” (mô hình hoặc dữ liệu huấn luyện) có thể làm tăng nguy cơ trước các tấn công machine learning độc hại, khiến cân bằng giữa minh bạch và an toàn khó hơn.
