Eine Frage Du bist schon AI, warum brauchst du dann noch Web3? Wenn AI alles tun kann, kann sie auch Web3 machen.

Jeder sollte sich die 84-minütige Dokumentation von Google DeepMind ansehen, hier sind die wichtigsten Zusammenfassungen 🌟 (schaut euch an, wie Demis von einem jungen Mann mit vollem Haar zu einem der größten Experten auf dem Weg zur AGI wurde) 1. Den Weg zur intelligenten AGI lösen Der Kern der Dokumentation "THE THINKING GAME" ist die lebenslange Verfolgung von AGI durch Demis Hassabis, Mitgründer von DeepMind, von einem Schachwunderkind in der Kindheit ([00:23:41]), über die Spieleentwicklung ("Theme Park" [00:40:22]), bis hin zur neurowissenschaftlichen Forschung ([00:32:22]), mit dem ultimativen Ziel, "Intelligenz zu lösen" (Solve Intelligence). Die Mission von DeepMind wird definiert als der Bau der "ersten allgemeinen Lernmaschine der Welt" (General Learning Machine). // Das hat mich beeindruckt und auch ein wenig beunruhigt, denn all das Kapital des Lebens in "ein ultimatives Ziel" zu investieren, kann außergewöhnliche Kreativität hervorbringen, aber auch die moralischen Fehler vergrößern. Die Dokumentation scheut sich nicht, dies zu thematisieren – man kann ihr Selbstvertrauen spüren und auch die potenziellen Bedenken hören. 2. Spiele als Trainingsplatz DeepMind ist überzeugt, dass Allgemeinheit (Generality) der Schlüssel zur Intelligenz ist. Sie betrachten Spiele als den perfekten Trainingsplatz, um einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, mehrere Aufgaben zu lernen. Hier sind einige ihrer Versuche: DQN (Deep Q-Network): Hat die Machbarkeit der Kombination von verstärkendem Lernen und tiefem Lernen durch das Spielen von Dutzenden von Atari-Spielen bewiesen. AlphaGo: Hat Go als "Heiliger Gral" verwendet und bewiesen, dass Maschinen auf menschlich unvorstellbare Weise neue Strategien entdecken können, was weltweit für Aufsehen sorgte. AlphaZero: Hat jegliches menschliches Wissen entfernt und hat in kurzer Zeit durch Selbstspiel Go, Schach usw. gemeistert, was die pure allgemeine Lernfähigkeit demonstriert. // In der Dokumentation wird klar dargestellt, wie diese beiden Aspekte zusammenhängen: Spiele stärken den Algorithmus, während Wissenschaft und reale Anwendungen diese Kräfte in wirklich einflussreiche Bereiche bringen. 3. Von Spielen zur Wissenschaft, der bahnbrechende Fortschritt von AlphaFold DeepMind hat die Kraft der KI in eines der komplexesten wissenschaftlichen Probleme der realen Welt gebracht, das Problem der Proteinstruktur. Dieses Problem hat Wissenschaftler seit 50 Jahren beschäftigt. Das Ziel von AlphaFold ist es, die 3D-Struktur von Proteinen genau basierend auf der Aminosäuresequenz vorherzusagen, was entscheidend für das Verständnis des Lebens und die Beschleunigung der Entwicklung neuer Medikamente und Impfstoffe ist. Im CASP 14-Wettbewerb ([01:13:50]) erzielte AlphaFold bahnbrechend hohe Präzision und wurde als "das Proteinstrukturproblem ist gelöst" gefeiert. DeepMind hat anschließend 200 Millionen Proteinstruktur-Daten weltweit kostenlos veröffentlicht ([01:15:55]), was als "Geschenk an die Menschheit" (Gifts to humanity) bezeichnet wurde. Gleichzeitig weist die Dokumentation auch darauf hin, dass KI möglicherweise für militärische Zwecke ([00:34:44]), stärkere Überwachung und zur "Unterwerfung der Menschheit" - subduing us with weapons we cannot even understand - verwendet werden könnte, und dass man die Fehler des "Manhattan-Projekts" nicht wiederholen sollte, indem man sich nur auf technologische Begeisterung konzentriert und die moralischen Konsequenzen ignoriert. // Einige persönliche Überlegungen (eine Reflexion, die näher an der Dokumentation ist) 🌟 Ein obsessiver Fokus ist sowohl eine Stärke als auch ein Risiko. Demis' Leben beweist die Kraft der Konzentration, aber die Konzentration großer Ressourcen auf eine einzige Vision kann auch zu blinden Flecken führen. Ein diversifizierter Werteprüfungsmechanismus ist sehr notwendig. Der Sprung von der Arena zu gesellschaftlichen Themen erfordert einen mentalen Sprung. Übermenschliche Leistungen in Spielen zu erzielen, ist ein technischer Sieg. Aber diese Fähigkeit auf menschliche Gesundheit, Politik oder Sicherheit anzuwenden, erfordert ethische, rechtliche und soziologische Eingaben. Was die Technik tun kann, bedeutet nicht, dass sie es auch tun sollte. Open Source und Teilen sind ein gutes Mittel zur Risikominderung, aber kein Allheilmittel. AlphaFold hat die Daten zur Strukturvorhersage als Open Source veröffentlicht, was ein Schritt zur Verantwortung gegenüber der Öffentlichkeit ist; aber gleichzeitig sind die Technologie selbst (Modelle, Trainingsdaten, Rechenleistung) nicht gleichmäßig verteilt, und offene Daten lösen nicht automatisch das Problem der ungleichen Machtverhältnisse. Kontinuierliche Überwachung und interdisziplinäre Governance müssen mit dem technologischen Tempo Schritt halten. Wenn wir nur den Zeitplan von Ingenieuren zur Verwaltung von KI verwenden, verpassen wir das kumulative Zeitfenster der sozialen Kosten.

Es gibt immer wieder Freunde, die nach einem Job suchen und mich fragen, wie sie in eine Top-Börse einsteigen können. Denk nicht zu leicht, dass du nur weil du ein KOL bist oder viel Erfahrung im Trading und beim Ausnutzen von Gelegenheiten hast, einfach so reinkommst. Die besten Unternehmen haben nie einen Mangel an Talenten, sondern es fehlt an passenden Talenten. 1. Verstehe, dass eine Börse im Wesentlichen ein Web2-Unternehmen ist, kein Web3. Bevor ich bei einer Börse anfing, dachte ich auch, dass es einfach wäre, wenn ich viel Web3-Erfahrung habe, aber ich lag falsch. Die Börse orientiert sich nicht an einem Web3-Produkt, sondern an einem Web2-Produkt. Denk mal darüber nach, im Grunde genommen ist es wie am Anfang mit WeChat, Xiaohongshu oder Xueqiu, es geht darum, Web2-Nutzer zu gewinnen. Also positioniere dich nicht so, als würdest du dich bei einem Web3-Unternehmen bewerben, das wird dir bei deinem Vorstellungsgespräch große Probleme bereiten. 2. Die beste Vorbereitung ist keine Vorbereitung. Dieser Satz muss noch einmal durchdacht werden. In sechs Runden Interviews habe ich alle Präsentationen, die ich vorbereitet hatte, nicht verwendet. Die Fragen und Schwerpunkte der Interviewer waren in jeder Runde völlig unterschiedlich. Es geht hier also nicht darum, dass du dich nicht vorbereiten sollst, sondern dass du umfassend vorbereitet sein musst. Gute Interviewer können aus mehreren Gesprächen dein Potenzial erkennen und dich an die richtige Stelle setzen. 3. Lerne, umgekehrt zu fragen. Stell dir vor, du bist der Interviewer, du bist der Kapitän dieses Produkts. Welche Fragen hättest du zu diesem Produkt, wie würdest du es verbessern, was würdest du tun, wenn die Verbesserung schwierig ist, usw. Der Gedankengang ist immer wichtiger als die Erfahrung. Du musst dem Interviewer zeigen, dass deine Einstellung dazu beiträgt, Probleme zu lösen, Konflikte zu reduzieren und neuen Wert zu schaffen. Und träume nicht, dass du nach deinem Eintritt das gesamte Ökosystem verändern kannst. Glaub mir, es gibt viele, die schlauer sind als du. 4. Verschönere deinen Job nicht. Du musst wissen, dass eine Börse aufgrund ihrer stabilen Marktposition und ihrer feinen Unternehmensstruktur bekannt ist. Erwarte nicht, dass du, wenn du einmal drin bist, sofort erfolgreich wirst. Schau dir Tencent, Alibaba und Bilibili an. Es sei denn, du hast frühzeitig Anteile, sonst bist du immer noch eine präzise Schraube. Aber unterschätze die Schraube nicht, wenn sie gut eingesetzt wird, kannst du in Zukunft auch Fabrikleiter werden. Abschließend empfehle ich jedem, sich bei einer Börse zu bewerben. Du wirst erstklassige Interviewer und Fachleute treffen, und diese Erfahrung wird dir zeigen, warum diese Börsen zu den besten gehören.