Ya se han discutido los problemas de riesgo y estabilidad anteriormente, así que no tiene mucho sentido seguir dando vueltas en círculos. Hoy cambiemos de enfoque—hablemos de las opciones.



Cuando la IA se convierta en un participante principal en la cadena de bloques, habrá una tendencia que casi no se podrá evitar: las estrategias cada vez serán más similares. Esto no significa que la IA no sea lo suficientemente inteligente, sino todo lo contrario—precisamente porque los modelos son lo suficientemente potentes, surge este problema.

Dado el mismo ingreso de datos, condiciones limitantes similares y un objetivo de optimización unificado, los sistemas de IA tenderán a acercarse continuamente a esa "solución óptima". Desde el punto de vista humano, esto es un avance en eficiencia, pero desde la perspectiva del sistema completo, en realidad está señalando un riesgo: el sistema comienza a perder la "capacidad de elección".

Aquí, la capacidad de elección no significa decidir si una operación debe ser larga o corta, sino algo más profundo—¿quedan aún múltiples caminos de ejecución disponibles? ¿Puede ajustarse la estrategia de manera flexible cuando cambian las condiciones del entorno? Cuando las hipótesis lógicas originales dejan de ser válidas, ¿puede el sistema cambiar rápidamente a una solución alternativa?

La mayoría de las cadenas de bloques en realidad no prestan atención a esto. La razón es que en un mercado dominado por humanos, la capacidad de elección surge automáticamente—las diferencias de opinión, las reacciones instintivas y los sesgos cognitivos entre las personas crean de forma natural una diversidad de caminos.

El mundo de la IA no es así. Una vez que un camino se ha demostrado más eficiente, la IA lo reforzará repetidamente, hasta que todo el sistema quede comprimido en una "máquina que solo sabe una estrategia". En ese momento, el sistema no es tonto, simplemente está demasiado determinado.

El verdadero problema llega aquí: cuando esa ruta deja de ser efectiva, ¿puede el sistema cambiar? Las cadenas de bloques tradicionales no pueden hacerlo—solo garantizan la corrección de la ejecución, y en absoluto les importa si hay o no soluciones alternativas.
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GasFeeCriervip
· hace7h
¡Vaya, esa es la verdadera cuestión! La sobreconfianza del sistema lleva a una muerte crónica. Todo el enfoque de la IA es el mismo, cuando llega un cisne negro, todo se acaba. Sin redundancia, simplemente no se puede sobrevivir. La "ineficiencia" de los humanos es en realidad la mayor forma de seguro. En el mundo de las cadenas de bloques, casi nadie le presta atención a esto, y al final, hay que aprender la lección de manera sangrienta.
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FOMOSapienvip
· hace7h
Vaya, este ángulo es interesante, si toda la IA aprende la misma jugada, eso es realmente un riesgo sistémico
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HodlOrRegretvip
· hace7h
Esta lógica en realidad da un poco de miedo, cuando la IA converja en la misma forma de jugar, una vez que llegue el cisne negro, será una eliminación total. La IA no es mala, el problema está en que el sistema en sí no tiene redundancia. ¿No es esto una versión trágica del procesador Monocarl...? Nunca había pensado en el aspecto del poder de elección, pero realmente entendí lo aterrador que puede ser. La diversidad siempre ha sido la base para la supervivencia, y ahora, en cambio, ha sido optimizada hasta desaparecer.
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GweiWatchervip
· hace7h
Jaja, esa es exactamente la preocupación que he tenido: cuanto más fuerte sea la IA, más frágil será.
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ruggedNotShruggedvip
· hace7h
¡Vaya, por fin alguien dice algo al respecto! Todos los días veo robots de IA bailando en la cadena, y parece que todos siguen la misma fórmula. El sistema confirma demasiado este argumento, y si algún día el camino de consenso colapsa, realmente será el fin del juego.
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