ผู้เขียน: TinTinland
เมื่อ AI สามารถแทนที่งานบรรณารักษ์ที่ซับซ้อนได้อย่างสมบูรณ์แบบในต้นทุนต่ำมาก งานที่ต้องใช้ปัญญาอาจเผชิญกับผลกระทบอย่างรวดเร็วและรุนแรงกว่าการปฏิวัติอุตสาหกรรมใดๆ ก็ตาม
สำหรับคนทั่วไป คำถามที่ต้องพิจารณาอย่างจริงจังได้ปรากฏขึ้นแล้ว: ในยุค AI อาชีพใดบ้างที่กำลังหายไปอย่างรวดเร็ว? และผลกระทบครั้งนี้มีผลต่อตำแหน่งงานในอุตสาหกรรม Web3 อย่างไร?
อาชีพ Web3 ที่กำลังค่อยๆ จางหายไปภายใต้ผลกระทบของ AI
นักพัฒนา Solidity / สัญญาขั้นพื้นฐาน
ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างสัญญาอัจฉริยะแบบมาตรฐานได้ประมาณ 80% โครงการ Web3 หลายแห่งเริ่มใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้างสัญญาเวอร์ชันต้นฉบับ แล้วให้นักพัฒนาขั้นสูงตรวจสอบและปรับปรุง
นักวิจัยระดับเริ่มต้น / นักวิเคราะห์
หากงานของคุณคือ: จัดระเบียบข้อมูล เขียนคำอธิบายโครงการ แปลเอกสารขาว สร้างตารางเปรียบเทียบแบบครอบคลุม คุณกำลังทำในสิ่งที่ AI เชี่ยวชาญที่สุด
เอไอเอเจนต์สามารถเรียกใช้ API อัตโนมัติ จัดการข้อมูล สร้างกราฟ และให้ข้อมูลเชิงลึกได้แล้ว รายงานเชิงลึกที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องใช้เวลาสามวันในการทำเสร็จ ตอนนี้เอไอสามารถสร้างได้ภายในไม่กี่นาที
ผู้ดูแลชุมชน / ฝ่ายบริการลูกค้า
ปัจจุบัน AI แชทบอทสามารถตอบกลับแบบ 24/7 หลายภาษา กรองข้อความขยะอัตโนมัติ และให้คำตอบที่ปรับแต่งตามประวัติผู้ใช้
นักเทรดสกุลเงินดิจิทัล
การซื้อขายความถี่สูง การทำกำไรจากความต่างราคา และการเป็นผู้ให้สภาพคล่อง เคยเป็นข้อได้เปรียบหลักของนักเทรดคริปโต
ข้อได้เปรียบของ AI ในสาขาเหล่านี้นั้นทับถมอย่างท่วมท้น: ความเร็วในการตอบสนองที่เร็วขึ้น ความสามารถในการรับรู้รูปแบบที่แข็งแกร่งขึ้น การควบคุมความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้น และวินัยในการดำเนินการที่ไม่เคยเหนื่อยล้า
ศิลปิน NFT
เนื้อหาภาพที่สร้างโดย AI มีคุณภาพเทียบเท่าหรือแม้แต่เหนือกว่าศิลปินมนุษย์ และที่สำคัญกว่านั้นคือต้นทุนในการสร้างแทบจะเป็นศูนย์
อาชีพใหม่ใน Web3 ที่กำลังมาแรง
สถาปนิกโครงสร้างร่วมระหว่าง AI กับ Web3
เมื่อ AI Agent เริ่มมีส่วนร่วมโดยตรงในการโต้ตอบบนโซ่ โครงการจำเป็นต้องออกแบบวิธีการร่วมมือระหว่างสองระบบในระดับระบบ
บทบาทเหล่านี้รับผิดชอบในการแก้ไขปัญหาต่างๆ เช่น AI จะควบคุมกระเป๋าเงินแบบหลายลายเซ็นได้อย่างปลอดภัยอย่างไร ร่วมในการกำกับดูแล DAO อย่างไร และยืนยันผลการให้เหตุผลของ AI บนโซ่ได้อย่างไร โดยพื้นฐานแล้วกำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ “ระบบ Web3 ที่ AI สามารถมีส่วนร่วมได้”
ผู้ประสานงานการฝึกอบรม AI Agent
เมื่อโครงการหนึ่งดำเนินการ Agent หลายประเภทพร้อมกัน เช่น การซื้อขาย ชุมชน การควบคุมความเสี่ยง และข้อมูล จะทำให้พวกมันทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่สูญเสียการควบคุมได้อย่างไร?
ตำแหน่งนี้ต้องกำหนดขอบเขตหน้าที่ ระดับสิทธิ์ การจูงใจ และกลไกการควบคุมของตัวแทน เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการแข่งขัน การสูญเสียทรัพยากร หรือความเสี่ยงเชิงระบบระหว่างตัวแทน
นักวิศวกรรมคำสั่งขั้นสูง
ในบริบทของ Web3 พฤติกรรมของตัวแทนขึ้นอยู่กับบริบทและข้อจำกัดอย่างมาก มากกว่าคำสั่งเดียว บทบาทนี้กำลังพัฒนาจาก “การเขียน Prompt” เป็น “การออกแบบกรอบพฤติกรรมระยะยาว” ซึ่งรวมถึงการกำหนดบทบาท โครงสร้างความจำ สิทธิ์ในการเรียกใช้งาน และกลไกการรับมือเมื่อเกิดความล้มเหลว โดยส่งผลโดยตรงต่อความเสถียรและความสามารถในการควบคุมพฤติกรรมของ AI บนบล็อกเชน
นักออกแบบเศรษฐกิจพฤติกรรมบนบล็อกเชน
เมื่อ AI Agent กลายเป็นผู้มีส่วนร่วมสำคัญบนโซ่ แบบจำลองเศรษฐกิจโทเค็นที่อิงตามอารมณ์ของมนุษย์เริ่มล้มเหลว
นักออกแบบเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมบนบล็อกเชนจำเป็นต้องออกแบบกลไกการจูงใจที่ดึงดูดมนุษย์เข้าร่วม พร้อมต้านทานการแสวงหาผลประโยชน์และการจัดการโดย AI โดยการนำพารามิเตอร์ที่ปรับตัวได้และข้อจำกัดแบบไดนามิกมาใช้ รวมถึงรับมือกับความสามารถของ AI ในการระบุช่องโหว่อย่างรวดเร็ว
เจ้าหน้าที่ปฏิบัติตามกฎหมายและจริยธรรมของ Web3
เมื่อ AI Agent ถูกใช้ในการตัดสินใจด้านการกำกับดูแล การจัดการความเสี่ยง และการคัดกรองผู้ใช้ ความลำเอียงของอัลกอริทึมและการกำหนดความรับผิดจึงกลายเป็นปัญหาที่หลีกเลี่ยงไม่ได้
เจ้าหน้าที่ด้านการปฏิบัติตามกฎหมายและจริยธรรมของ Web3 ต้องเข้าใจทั้งกฎหมาย เทคโนโลยี และตรรกะการกำกับดูแล เพื่อค้นหาจุดสมดุลที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ระหว่างข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลกับหลักการแบบกระจายศูนย์
ผู้เชี่ยวชาญด้านความเป็นส่วนตัวและ Human Proof
ในยุคที่ AI Agent แพร่หลาย การแยกแยะระหว่าง “ตัวตนของมนุษย์” กับ “ตัวตนของเครื่องจักร” จะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจอย่างมหาศาล ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะใช้เทคโนโลยีการคำนวณความเป็นส่วนตัวและการระบุลักษณะทางชีวภาพ เพื่อให้บริการยืนยันตัวตนของมนุษย์ที่เชื่อถือได้ในสภาพแวดล้อม Web3
ข้อสรุป: ความยืดหยุ่นคือสิ่งเดียวที่แน่นอน
สำหรับผู้ประกอบการด้าน Web3 อาจถึงเวลาที่ควรเริ่มคิดว่า: สิ่งที่ฉันทำอยู่ตอนนี้ อีกสามปีข้างหน้ายังจำเป็นต้องให้คนทำอยู่ไหม
เข้าใจว่า AI ทำได้และทำไม่ได้บ้าง หาจุดเชื่อมต่อระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร — ที่นั่นไม่ใช่แค่ดินแดนที่อาชีพใหม่เติบโต แต่ยังเป็นบัตรเข้าสู่ยุคถัดไปอย่างแท้จริง