Vitalik Buterin is trying to fix crypto’s biggest blind spot: ‘The goal is to…’

ambcryptoXuất bản vào 2026-02-23Cập nhật gần nhất vào 2026-02-23

Tóm tắt

Vitalik Buterin, co-founder of Ethereum, is shifting the focus of crypto conversations from price and performance to a more fundamental issue: the gap between user intent and a system's actual behavior. He argues that true security is about minimizing this divergence, as even simple actions involve complex human assumptions that are difficult to encode. Buterin extends this concern to the broader internet and AI, noting that the core challenge is not the ability to generate content or execute code, but the need for quality, judgment, and context. He envisions Ethereum evolving into a neutral coordination layer where AI agents can transact, prove actions, and build verifiable trust on-chain. This framework aims to create systems that don't just execute commands blindly but safely interpret human intent, making trustless and private interactions possible in an increasingly automated world.

Most conversations in crypto focus on price, performance, and security. The common belief is that once the technology becomes secure enough, everything else will fall into place.

But recently, Ethereum co-founder Vitalik Buterin has been bringing the discussion back to a more basic question.

Are these systems actually working in the user’s best interest?

Security is about intent

In his latest X post, Buterin noted that security is about reducing the gap between what users want and what the system actually does.

As he puts it,

“The goal is to minimize the divergence between the user’s intent, and the actual behavior of the system.”

Source: X

That sounds obvious, but it also moves the conversation in an important way. Security today is about understanding that human intent is often impossible to fully encode.

Even a simple action like sending an Ether [ETH] involves hidden assumptions. Is the address correct? Is it really controlled by the right person? If there’s a fork, which version of ETH is the “real” one?

Much of what we rely on falls under common sense. That’s not so easily done by machines, is it? However, there are limits too.

Buterin made sure to note that,

“‘Perfect security’ is impossible… because ‘the user’s intent’ is fundamentally an extremely complex object.”

The internet has the same problem

Buterin sees a similar issue in today’s creator economy. AI can generate unlimited content. Publishing is easy. Execution is easy. The bottleneck is judgment.

“The problem is quality. And so your goal is not incentivizing content, it’s surfacing good content.”

This is the same problem he identified in crypto security. The internet publishes everything; crypto executes everything. Neither inherently understands context.

This is why platforms like Substack stand out to him. Their value comes from elevating the right content through curation, judgment, and alignment.

Increasingly, the challenge is building systems that understand what is worth working on.

This question of intent…

…becomes far more serious in the age of AI. It acts, decides, and interacts on its own.

Buterin recently mentioned that the real issue is not how powerful AI becomes, but who controls it and how its behavior is verified. The goal is to shape its direction.

Warning against systems that concentrate power or operate beyond human oversight, he wrote,

“I want an AI future where we foster human freedom and empowerment…”

Source: X

This is where Ethereum fits in, as infrastructure around it. A neutral layer where AI systems can make payments, prove actions, and build reputation transparently.

Think of this.  AI agents could pay for services, interact with other agents, or post security deposits on-chain. These actions create accountability, the behavior of which, becomes traceable. Trust, in turn, becomes verifiable.

As Buterin explained, the goal is to make “trustless and/or private interaction with AIs possible.”

AMBCrypto previously reported that Buterin has proposed personal AI agents to address DAO voting fatigue.

Instead of users manually voting on every proposal, private AI models trained on their preferences could vote on their behalf.

He noted that “the usual solution, delegation, is disempowering,” especially when participation drops and power concentrates with large holders.

As AI expands what machines can do, who ensures they act the way users actually would?

When systems optimize the wrong things

Here’s a different example of the same vein.

Prediction markets were supposed to solve a very specific problem. They were designed to aggregate collective intelligence and help make better decisions. But Buterin now worries they are drifting away from that purpose.

Instead of helping people manage real-world risk, many prediction markets are dominated by short-term bets on crypto prices, sports, and viral events. These markets generate activity, but not necessarily insight.

As he put it, 

“(teams often) capitulate to these things because they bring in large revenue during a bear market where people are desperate.”

The system is working… but towards the wrong goal.

This is the same problem in crypto and the internet. Systems focus on what they can easily measure and not on what actually matters, like accuracy or real usefulness.

Buterin is of the belief that prediction markets could help. He suggests using them to track real-world costs like housing, food, or healthcare. AI tools could then help people automatically protect themselves against those rising costs.

“You have price indices on all major categories of goods and services… and prediction markets on each category…”

In that model, prediction markets become a tool for protection. The difference, again, comes down to intent.

From executing code to protecting intent

All of Buterin’s recent ideas describe a blueprint for how the future internet itself may work.

His core principle is that no single signal should be trusted completely. Not a signature, an AI agent, or even a user’s click. Systems should rely on multiple overlapping checks to approximate what a person actually meant to do.

This is how humans already build trust.

Crypto, in its early days, focused on “trustless” execution. But Buterin seems to recognize that code can execute perfectly and still produce the wrong outcome if intent is misunderstood.

The next phase is trust-minimized interpretation. Systems that don’t blindly execute commands, but interpret them safely. In that world, Ethereum could ideally be a coordination layer.

In an internet run increasingly by machines, the scarcest resource will be the certainty that systems do what humans actually mean.


Final Summary

  • Vitalik Buterin says crypto’s biggest risk is the growing gap between what users intend and what systems actually execute.
  • Ethereum could evolve into a coordination layer where AI agents vote, transact, and act.
Next: Dollar stablecoin for Gaza? Trump advisers’ proposal draws scrutiny
Share
  • Share
  • Tweet

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the core issue that Vitalik Buterin is trying to address in crypto systems according to the article?

AHe is addressing the growing gap between what users intend to do and what the system actually executes, moving the focus beyond just price, performance, and security.

QHow does Buterin define the goal of security in his X post?

AHe defines it as 'to minimize the divergence between the user's intent, and the actual behavior of the system.'

QWhat role does Buterin propose for Ethereum in the future of AI, as mentioned in the article?

AHe proposes Ethereum as a neutral coordination layer where AI agents can make payments, prove actions, build reputation transparently, and enable trustless and/or private interactions.

QWhat problem does Buterin identify with current prediction markets, and what alternative does he suggest?

AHe identifies that they have drifted from their purpose of aggregating collective intelligence and are dominated by short-term bets. He suggests using them to track real-world costs like housing and food, so AI tools can help people automatically protect themselves against rising costs.

QWhat does the article state is the 'scarcest resource' in an internet increasingly run by machines?

AThe scarcest resource is the certainty that systems do what humans actually mean.

Nội dung Liên quan

Ghi chép 8 năm khởi nghiệp của đối tác định hướng AI tại a16z

Tác giả, một doanh nhân tiên phong trong lĩnh vực AI generative, đã chia sẻ hành trình 8 năm xây dựng Rosebud AI và những suyết định quan trọng trước khi chuyển sang vai trò mới với tư cách đối tác tại a16z, tập trung đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI. Bắt đầu từ năm 2018 khi AI generative còn được gọi là "truyền thông tổng hợp", ông tin tưởng vào tiềm năng biến việc sáng tạo trở nên dễ dàng như chơi game. Các sản phẩm ban đầu như TokkingHeads đã thu hút hàng triệu người dùng bằng cách thiết kế trải nghiệm đơn giản, che đi những hạn chế của mô hình AI thời kỳ đầu. Sự ra mắt của GPT-4 vào năm 2023 là bước ngoặt, khi khả năng tạo mã đủ mạnh để phát triển công cụ trò chơi cho người sáng tạo không chuyên. Ông nhấn mạnh rằng giai đoạn chứng minh khả năng của AI generative đã kết thúc, và cuộc cạnh tranh tiếp theo sẽ xoay quanh việc tổ chức, sản phẩm hóa và thương mại hóa các khả năng này. Trong vai trò mới tại a16z, ông sẽ tập trung vào đầu tư vào frontier model stack, cơ sở hạ tầng và các công cụ phát triển xung quanh mô hình AI. Ông cũng bày tỏ sự lạc quan về những đột phá mà AI mang lại trong lĩnh vực toán học và khoa học.

marsbit13 phút trước

Ghi chép 8 năm khởi nghiệp của đối tác định hướng AI tại a16z

marsbit13 phút trước

Thị trường tiền mã hóa biến động, ai đang mua vào ngược xu hướng?

Bài viết phân tích dòng tiền tổ chức trên thị trường crypto trong quý 1/2026, thời điểm thị trường điều chỉnh mạnh (BTC giảm 25%, ETH giảm 35%), nhưng nhiều tổ chức vẫn mua vào mạnh mẽ. Các điểm chính: - **Mua ròng từ quỹ ETF và doanh nghiệp:** ETF Bitcoin vẫn ghi nhận dòng tiền ròng dương, dẫn đầu là IBIT của BlackRock (84 tỷ USD dòng vào). Nhiều ETF mới được phê duyệt, đặc biệt là loại hình staking. Công ty Strategy (MSTR) mua thêm 100 tỷ USD Bitcoin. - **Tổ chức tích cực mua vào:** Quỹ đầu tư quốc gia (như Mubadala của Abu Dhabi), ngân hàng (Morgan Stanley, UBS), và quỹ tài sản (Harvard) tăng mua, trong khi các quỹ phòng hộ và công ty khai thác bán ra. - **Đầu tư mạo hiểm (VC):** Tổng giá trị giao dịch VC ~50-68 tỷ USD, nhưng tập trung vào 3 thương vụ lớn (BVNK, Kalshi, Polymarket) chiếm một nửa. Các lĩnh vực được đầu tư chuyển dịch sang Thanh toán, Stablecoin và Thị trường Dự đoán, thay vì DeFi hay GameFi. - **Xu hướng:** Dòng tiền tổ chức phân hóa rõ rệt giữa các nhà đầu tư dài hạn và ngắn hạn, phản ánh sự chuyển đổi từ các câu chuyện crypto thuần túy sang mô hình fintech được quản lý.

marsbit2 giờ trước

Thị trường tiền mã hóa biến động, ai đang mua vào ngược xu hướng?

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 658Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.3kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2025.03.21

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片