Orijinal Başlık: Darwinci Yapay Zeka—Yapay Zeka Açlık Oyunları

Orijinal Yazar: 0xJeff, Yapay Zeka Yatırımcısı

Orijinal Çevirmen: Saoirse, Foresight News

Rekabet, insan evriminin merkezinde yer almaktadır. Antik çağlardan beri insanlar şunlar için rekabet etmiştir: · Yiyecek ve bölge · Eşler/Yoldaşlar · Kabile veya toplumdaki statü · İttifaklar ve işbirliği fırsatları

Avcılar avlarını avlar, savaşçılar hayatta kalmak için savaşır ve kabile liderleri bölge için yarışır. Zamanla, hayatta kalmayı destekleyen üstün özelliklere sahip bireyler nihayetinde hayatta kalır, ürer ve genlerini nesilden nesile aktarır.

Bu sürece doğal seçilim denir. Doğal seçilim süreci asla durmaz ve biçimleri sürekli evrimleşir: "hayatta kalma rekabeti"nden "eğlence rekabeti"ne (gladyatör dövüşleri, Olimpiyatlar, spor etkinlikleri ve e-spor gibi) ve nihayet "evrimi hızlandıran rekabet"e (teknoloji, medya, film ve politika gibi) dönüşür. Doğal seçilim her zaman insan evriminin temel itici gücü olmuştur, ancak yapay zekanın evrimi de aynı mantığı mı izler? Yapay zekanın gelişimi tek bir icatla değil, sayısız "görünmez rekabet ve deneyle" belirlenir; bu rekabetler nihayetinde hayatta kalan modelleri seçer ve unutulanları eler. Bu makalede, bu görünmez rekabetleri (hem Web2 hem de Web3'ü kapsayacak şekilde) inceleyecek ve yapay zekanın evrimini rekabet perspektifinden analiz edeceğiz. Birlikte keşfedelim.

2023 ile 2025 yılları arasında, yapay zeka alanı ChatGPT'nin ortaya çıkmasıyla patlayıcı bir büyüme yaşadı.

Ancak ChatGPT'den önce bile, OpenAI Dota 2 oyununda ("OpenAI Five" sistemiyle) iz bırakmıştı: sıradan oyunculara, profesyonel oyunculara ve hatta kendisine karşı on binlerce oyun oynayarak, her maçta daha da güçlenerek hızla evrimleşme yeteneğini kanıtladı.

Sonuç, 2019'da Dota 2 dünya şampiyonu takımını kesin bir şekilde yenen karmaşık ve akıllı bir sistemdi.

Bir diğer bilinen örnek 2016'da yaşandı: AlphaGo, dünya Go şampiyonu Lee Sedol'u yendi. Bunun en şaşırtıcı yanı, dünya şampiyonunu yenmesi değil, AlphaGo'nun nasıl öğrendiğiydi. AlphaGo'nun eğitimi yalnızca insan verilerine dayanmıyordu. OpenAI Five gibi, kendi kendine oynama yoluyla evrimleşti; döngüsel bir süreç: Her model nesli bir öncekiyle rekabet etti; en iyi performans gösteren model varyantları hayatta kaldı ve "çoğaldı" (yani, yinelemeli optimizasyon); daha zayıf stratejiler elendi. Başka bir deyişle, bu "Darwinci Yapay Zeka", normalde milyonlarca yıl sürecek bir evrim sürecini saatler süren bir hesaplama süresine sıkıştırdı. Bu "kendi kendine rekabet eden döngü", insanlık tarihinde eşi benzeri görülmemiş teknolojik atılımlara yol açtı. Bugün, farklı bir biçimde de olsa, finansal uygulamalarda benzer rekabet kalıpları görüyoruz. Geçtiğimiz hafta Nof1, altı yapay zeka modelinin (Claude, DeepSeek, Gemini, GPT, Qwen ve Grok) 10.000 dolarlık fonu yönetme konusunda karşı karşıya geldiği "kripto sürekli sözleşme hesaplaşması" Alpha Arena'yı başlattı. En iyi kâr ve zarar (PnL) performansına sahip model kazanıyor. "Alpha Arena resmen yayında! Altı yapay zeka modelinin her biri 10.000 dolar yatırım yaptı ve tamamen otonom olarak işlem gördü. Gerçek para, gerçek piyasalar, gerçek kıyaslamalar - hangi modeli tercih edersiniz?" Yarışmanın hızla popüler olması kurallarından değil, açıklığından kaynaklanıyor: genellikle alfa stratejileri (yani aşırı getiri stratejileri) kesinlikle gizli tutulur, ancak bu yarışmada hangi yapay zekanın en kârlı olduğunu gerçek zamanlı olarak görebiliyoruz. Dahası, canlı işlem performansını gösteren kullanıcı arayüzü (UI/UX) inanılmaz derecede şık ve optimize edilmiş. Ekip, Nof1 modelini ve işlem araçlarını geliştirmek için mevcut heyecanı ve yarışmadan elde edilen içgörüleri kullanıyor. İlgilenen kullanıcılar araçları deneme şansı için bekleme listesine katılabilir.

Nof1'in yaklaşımı yeni değil; finans alanındaki yarışmalar uzun zamandır mevcut (özellikle Bittensor ekosistemi ve daha geniş kripto para piyasası içinde), ancak hiçbir takım Nof1 kadar halka açık ve erişilebilir olmamıştı. İşte en ikonik yarışmalardan bazıları: Synth (Sentezleyici Yarışması) (Logo: SN50, Sunucu: @SynthdataCo) Bu yarışmada, makine öğrenimi mühendisleri kripto varlıkların fiyatını ve oynaklığını tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri kullanıyor ve kazanan SN50 Synth alfa token'ları ödülü alıyor. Bu yüksek kaliteli tahminler daha sonra son derece doğru "sentetik fiyat verileri" (ve fiyat yörüngesi) oluşturmak için kullanılıyor.

“Bu yılın başından bu yana, yarışmaya katılan en iyi veri bilimcilerine ve nicel analistlere 2 milyon doların üzerinde ödül verdik.”

Ekip, Polymarket platformunda kripto para ticareti yapmak için bu tahmin sinyallerini kullanıyor: bugüne kadar, 3.000 dolarlık bir başlangıç sermayesiyle %184'lük bir net yatırım getirisi (YG) elde ettiler. Bir sonraki zorluk, mevcut performans seviyesini korurken ticaret ölçeğini genişletmek.

“Polymarket platformundaki en son işlem ilerlememiz:

・Anapara: 3.000 ABD Doları

・Kâr: 5.521 ABD Doları

・Yatırım Getirisi (YG): %184

・Yıllık Yüzde Getiri (APY): %3.951

Tüm bunlar Synth'in tahmin modeliyle destekleniyor. Bu haftanın Yeniliklerini tartışacağız. Bunun arkasındaki mantık "Arama" sütununda ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

Sportstensor (Spor Tahmini Yarışma)

(Logo: SN41, Başlatıcı: @sportstensor)

Bu, küresel spor bahisleri pazarındaki "avantaj fırsatlarını" ortaya çıkarmayı hedefleyen, "piyasadaki zorlukların üstesinden gelmeye" odaklanan bir alt ağdır. Bu, devam eden bir yarışmadır: Makine öğrenimi mühendisleri, Major League Baseball (MLB), Major League Soccer (MLS), İngiliz Premier Ligi (EPL) ve Ulusal Basketbol Birliği (NBA) gibi büyük spor liglerinin sonuçlarını tahmin etmek için modeller kullanmalıdır. Kârlılığa ulaşan "en iyi model", SN41 Sportstensor Alpha token'ları ile ödüllendirilecektir.

Şu anda, katılımcı modellerin ortalama tahmin doğruluğu yaklaşık %55 iken, en üst sıradaki "madenci" (yani model geliştirici) %69'luk bir doğruluğa sahip ve bu da %59'luk artımlı bir yatırım getirisi ile sonuçlanıyor.

Sportstensor, likidite katmanı olarak Polymarket ile ortaklık kurarak Polymarket platformuna ek spor tahminleriyle ilgili işlem hacmi getiriyor.

Ekip ayrıca, kullanıcı dostu bir spor tahmin yarışması katmanı olan "Almanac" platformunu da oluşturuyor: kullanıcılar, Sportstensor madencileri tarafından sağlanan sinyallere ve gelişmiş tahmin analizlerine erişebiliyor ve diğer kullanıcılarla rekabet edebiliyor. En iyi performans gösteren tahminciler haftalık 100.000 ABD dolarına kadar ödül kazanacak (başlangıç tarihi belirlenecek). AION (Piyasalar Savaşı Yarışması) (Sponsorlar: @aion5100, @futuredotfun) @aion5100 (olay/sonuç tahminine odaklanan akıllı ajanlardan oluşan bir ekip), "Piyasalar Savaşı" yarışmasını başlatmak için @futuredotfun ile iş birliği yapıyor. 2024'ün 4. çeyreğinde başlaması planlanan yarışma, bir "Tahmin Piyasaları Dünya Kupası" olarak konumlandırılıyor: Hem insanlar hem de yapay zekalar, Polymarket ve Kalshi platformlarında tahminlerde yarışacak.

Yarışma, "kitle kaynaklı bilgelik" yoluyla "nihai doğruluk kaynağı" olmayı hedefliyor. Temel değerlendirme ölçütleri geleneksel "tahmin doğruluğu" değil, "zihin payı, işlem hacmi ve itibar"dır. Kazanan, bu ölçütlerde en iyi performansı gösteren kişidir.

Ekip, gelişmiş tahmine dayalı piyasa analiz araçlarını, kopyalama ticareti işlevlerini ve sosyal ticaret ürünlerini yarışmayla derinlemesine entegre ederek, yatırımcıların bu araçlardan yararlanmasına ve diğer tahmincilere karşı avantaj elde etmesine yardımcı olacaktır.

Fraction AI (Çok Senaryo Yapay Zeka Yarışması)

(Sponsor: @FractionAI_xyz)

Platform çeşitli yarışmalara ev sahipliği yapıyor: Kullanıcılar, "Üç Taş Teklifi", "Futbol Müsabakası", "Bitcoin Ticaret Savaşı" ve "Çoklu Piyasa İşlemleri" gibi senaryolarda yapay zeka temsilcilerini görevlendirebiliyor. Ayrıca platform, "Alpha Arena"ya benzer şekilde, yapay zeka modellerinin sürekli sözleşmelerde kripto para birimleri kullanarak birbirleriyle işlem yaptığı "ALFA" yarışmaları da sunuyor. "ALFA"da kullanıcılar, yapay zeka temsilcilerinin "alım/satım hisseleri" satın alarak, her günün işlem sonunda hangisinin en yüksek kâr ve zararı (PnL) elde edeceğine bahis oynayabiliyor. "Alpha Arena"da olduğu gibi, kullanıcılar her temsilcinin stratejisini ve dağıtılan varlıkları gerçek zamanlı olarak görüntüleyebiliyor. Yarışmalardan elde edilen içgörüler ve veriler, temsilcileri daha da optimize etmek için kullanılacak ve kullanıcılar, bu temsilcilerin kendi adlarına işlem yapmaları için kendi sermayelerini kullanabilecekler. Ekip, yapay zeka temsilcilerinin uygulamasını, ticaret, DeFi ve tahmin piyasaları dahil olmak üzere tüm popüler finans sektörlerine genişletmeyi planlıyor. Allora (Finansal Mikro Görev Yarışması) (@AlloraNetwork Sponsorluğunda) Allora, "finansın Bittensor'u" olarak bilinir: platform, "en iyi modeli" geliştirmek için yarışan makine öğrenimi mühendislerine "temalı görevler" veya "mikro görevler" (kripto varlık fiyat tahmini gibi) atar. Şu anda, fiyat tahmin modelleri büyük kripto varlıklara odaklanmaktadır. En iyi performans gösteren makine öğrenimi mühendisleri ("sahteciler" veya "madenciler" olarak adlandırılırlar), ana ağın lansmanından sonra (yakında) $ALLO token teşviklerine dönüştürülecek olan "Allora Hammer" ödülünü alırlar.

Ekibin kapsamlı bir "dinamik DeFi stratejisi" uygulama senaryoları paketi var: Allora modeli uygulanarak DeFi stratejileri daha esnek hale getiriliyor ve getiriler artırılırken risk azaltılıyor.

Örneğin, "ETH/LST Döngüsü Stratejisi": fonların bir kısmı "kısa fırsatları" yakalamak için ayrılacak; tahmin modeli fiyat dalgalanmalarının belirli bir eşiği aşacağını gösterirse, strateji otomatik olarak LST'yi (likidite staking token'ı) USDC'ye dönüştürecek ve tahmin edilen fiyat dalgalanmalarından kâr elde etme umuduyla kısa pozisyon oluşturacak.

Allora ile ilgili ilginç bir ayrıntı, Allora'nın "gerçek gelir sübvansiyon token ihracı" modelini benimseyecek olması: örneğin, 100.000 ABD doları değerindeki ALLO token'larının orijinal ihracı + 50.000 ABD doları müşteri geliri birleştirilerek potansiyel token satış baskısı azaltılacak. madenciler.

Dikkat çekmeye değer diğer yarışmalar

(1) Finansal yarışmalar (ek)

SN8 PTN (sponsor: @taoshiio): Bu yarışma, geleneksel hedge fonlarının performansını aşmak için küresel yapay zeka modelleri ve nicel analistlerden yüksek kaliteli işlem sinyalleri "kitle kaynaklı" olarak elde etmeyi amaçlamaktadır; temel amacı basitçe "ham getiri" değil, "risk ayarlı karlılık"tır.

Numerai (AI Hedge Fonu) (sponsor: @numerai): Bu, yakın zamanda JPMorgan Chase'den 500 milyon dolar fon alan yapay zeka odaklı bir hedge fonudur (yani, JPMorgan Chase, Numerai'nin işlem stratejilerine 500 milyon dolara kadar fon tahsis edecektir). Fonun temel stratejisi, "uzun vadeli özgünlük" ve "risk ayarlı doğruluk"a vurgu yapan "makine öğrenimi modeli yarışması"dır. Yarışmaya katılım, NMR token ödüllerinin stake edilmesini gerektirir. Platform, bugüne kadar katılımcılara 40 milyon doların üzerinde NMR token ödülü dağıtmıştır.

(2) Finansal Olmayan Yarışmalar

Ridges AI (merkezi olmayan programlama yarışması) (Logo: SN62, Başlatıcı: @ridges_ai): Bu, yapay zeka temsilcilerinin "kod oluşturma, hata düzeltme ve eksiksiz proje düzenleme" gibi görevlerde insan programcıların yerini tamamen almasını sağlamayı amaçlayan merkezi olmayan bir "yazılım mühendisliği temsilcisi" ticaret platformudur. Yapay zeka temsilcileri "gerçek dünya programlama zorluklarında" yarışmak zorundadır ve yüksek kaliteli çözümler sunabilen temsilciler her ay 20.000 ila 50.000 dolar arasında "AlphaNet ödülü" alabilir.

Flock.io Yarışması (Başlatıcı: @flock_io): Yarışma iki bölümden oluşuyor: Biri "en iyi temel yapay zeka modelini oluşturma", diğeri ise "federatif öğrenme yoluyla belirli bir alan modelini iş birliği içinde ince ayarlama". Yüksek performanslı eğitmenler ("madenciler" olarak da bilinir), yapay zeka modellerini eğiterek yılda 500.000 ila 1 milyon dolar arasında kazanabilirler. "Federasyonel öğrenmenin" avantajı, kurumların yerel veri gizliliğini korurken yapay zekanın gücünden tam olarak yararlanabilmeleridir.

Bütün bunlar ne anlama geliyor?

Günümüzde yapay zekada ilerleme "açık rekabet" yoluyla sağlanıyor.

Her yeni model stresli bir ortamda doğar: Veri kıttır, bilgi işlem kaynakları sınırlıdır ve teşvikler sınırlıdır. Bu baskılar, "hayatta kalan modelleri seçmek" için temel kriterler haline gelir.

Token ödülleri aynı zamanda bir "enerji kaynağı" işlevi de görür: Bu "enerjiyi" verimli bir şekilde kullanabilen modeller etkilerini artırmaya devam edecektir; tersine, onu etkili bir şekilde kullanamayan modeller kademeli olarak ortadan kalkacaktır.

Nihayetinde, "akıllı ajanlardan oluşan bir ekosistem" inşa edeceğiz; "talimatlar" yerine "geri bildirim" veya "üretken yapay zeka" yerine "otonom ajanlar" aracılığıyla gelişen ajanlar. Gelecek nereye gidiyor? Bu "açık rekabet" dalgası, yapay zekanın "merkezi bir model"den "açık kaynaklı, merkezi olmayan bir modele" dönüşümünü yönlendirecek. Gelecekte, "merkezi olmayan bir ortamda" güçlü modeller ve ajanlar ortaya çıkacak. Yapay zeka yakında bir "kendini geliştirme döngüsünü" özerk olarak yönetebilecek: bazı modeller diğer modelleri ince ayar yapacak, performanslarını değerlendirecek, kendilerini optimize edecek ve güncellemeleri otomatik olarak dağıtacak. Bu döngü, insan katılımını önemli ölçüde azaltacak ve yapay zeka yinelemesini hızlandıracak. Bu eğilim yayıldıkça, insanların rolü "yapay zeka tasarlamak"tan "tutulması gereken yapay zekayı taramaya, faydalı yapay zeka davranışlarını korumaya ve toplum için olumlu beklenen değere (EV+) sahip kurallar ve sınırlar koymaya" doğru kayacak. Son Bir Düşünce: Rekabet genellikle inovasyonu teşvik etse de, ödül manipülasyonunu ve fırsatçı davranışları da besleyebilir. Bir sistemin tasarımı uzun vadeli faydalı davranışları teşvik edemezse, sonunda başarısızlığa uğrar. Örneğin, bazı madenciler göreve gerçek bir değer katmak yerine, kurallardaki boşlukları "ödül hilesi" yapmak için kullanabilir. Bu nedenle, açık sistemler sağlam yönetim mekanizmaları ve teşvik tasarımıyla donatılmalıdır: hem iyi davranışı teşvik etmeli hem de kötü davranışı cezalandırmalıdır. Bunu ilk başaran, bir sonraki inovasyon dalgasının değerini, dikkatini ve temel bilgeliğini yakalayacaktır. Orijinal bağlantı

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia