Anndy Lian, “Web4: The Age of Autonomous Intelligence” के लेखक – साक्षात्कार श्रृंखला

Anndy Lian नई प्रकाशित Web4: The Age of Autonomous Intelligence के लेखक हैं, एक पुस्तक जो यह जांचती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता, ब्लॉकचेन और विकेंद्रीकृत नेटवर्क कैसे मिलकर इंटरनेट का अगला विकास बना रहे हैं। अपने बेस्टसेलर Blockchain Revolution 2030 में प्रस्तुत थीम्स पर आधारित, Lian स्वायत्त AI एजेंटों, डिजिटल संप्रभुता, और अधिक विकेंद्रीकृत और बुद्धिमान डिजिटल भविष्य के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे की जांच करते हैं।

लेखक और विचारशील नेता के रूप में अपने कार्य के अलावा, Lian मंगोलिया प्रोडक्टिविटी ऑर्गेनाइजेशन के मुख्य डिजिटल सलाहकार के रूप में कार्य करते हैं और Passion Venture Capital Pte. Ltd. के लिए ब्लॉकचेन निवेशों की देखरेख करने वाले साझेदार और फंड मैनेजर हैं। एक प्रारंभिक ब्लॉकचेन अपनाने वाले, निवेशक और उद्यमी के रूप में, उन्होंने एशिया भर में सरकारों, सार्वजनिक कंपनियों और संगठनों को डिजिटल संपत्तियों, उभरती तकनीकों और नवाचार रणनीति पर सलाह दी है। पहले वे बिगONE एक्सचेंज के चेयरमैन और Hyundai Motor Group की ब्लॉकचेन शाखा Hyundai DAC के सलाहकार बोर्ड सदस्य थे।

आपका करियर शुरुआती बिटकॉइन निवेश और ब्लॉकचेन वकालत से लेकर एशिया में सरकारों, नियामकों और उद्यमों को सलाह देने तक गया है। पिछले 15 वर्षों को देखते हुए, कौन से अनुभवों ने उन विचारों को सबसे अधिक प्रभावित किया जो अंततः Web4: The Age of Autonomous Intelligence बन गए?

जब मैंने 2012 में पहली बार बिटकॉइन से मुलाकात की, तो लोग इसे एक क्षणिक जिज्ञासा मानते थे। लेकिन शुरुआती तकनीकी पायनियर्स के साथ कमरों में बैठकर, मैंने विकेंद्रीकृत भरोसे की सुंदर उत्पत्ति देखी। बाद में, उस जंगली सीमा और संस्थागत स्थिरता के बीच अंतर को पाटते हुए, चाहे एशियन प्रोडक्टिविटी ऑर्गेनाइजेशन, थिंक टैंक्स, या एशिया के विभिन्न मंत्रालयों को सलाह दे रहा हूँ, मुझे वास्तविकता की ठंडी सच्चाई का सामना करना पड़ा।

मैंने नियामकों को क्रिप्टो की अराजकता पर घबराते देखा, जबकि तकनीकी शुद्धतावादी इस स्पष्ट तथ्य को नज़रअंदाज़ कर रहे थे कि स्वतंत्र स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कार्यात्मक रूप से कठोर होते हैं और वास्तविक बुद्धिमत्ता की कमी रखते हैं। Web4 का प्रमुख ट्रिगर इस विशाल विभाजन को प्रत्यक्ष देखना था। मैंने DAOs की अध्यक्षता की जहाँ एक ही धनी व्हेल का वोट आसानी से हजारों उत्साही समुदाय सदस्यों को ओवरराइड कर देता था। मैंने प्रतिभाशाली सामान्य लोगों को Web3 इंटरफ़ेस को ऐसे देखते देखा जैसे वे विदेशी चित्रलिपि को डिकोड करने की कोशिश कर रहे हों। यह मेरे लिए स्पष्ट हो गया कि यदि सिस्टम का संज्ञानात्मक बोझ पूरी तरह से एक थके हुए मानव उपयोगकर्ता पर रहता है तो आप सच्ची डिजिटल संप्रभुता हासिल नहीं कर सकते। वही घर्षण Web4 के बीज को बोया।

पुस्तक में, आप तर्क देते हैं कि Web1 ने हमें जानकारी दी, Web2 ने हमें कनेक्टिविटी दी, और Web3 ने हमें स्वामित्व दिया, फिर भी इन तीनों ने डिजिटल संप्रभुता की समस्या को पूरी तरह हल नहीं किया। आज के इंटरनेट आर्किटेक्चर में मूलभूत दोष क्या है जिसे Web4 संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है?

आज की आर्किटेक्चर में मूलभूत दोष वह है जिसे मैं “केन्द्रीकरण विरोधाभास” कहता हूँ। Web2 मूलतः इतिहास का सबसे बड़ा बाइट-एंड-स्विच था; हमने खुशी-खुशी अपने अंतरंग व्यवहार डेटा को “मुफ़्त” टूल्स की सुविधा के लिए बदला, खुद को कॉरपोरेट मक़ान मालिकों के लिए उत्पाद बना दिया। Web3 डिजिटल मुक्ति का झंडा लहराते हुए आया, चिल्लाते हुए कि अब हम अपने डिजिटल संपत्तियों का स्वामित्व रख सकते हैं।

लेकिन चमकदार मार्केटिंग को छोड़कर देखें : Web3 मूल रूप से विफल रहा क्योंकि उसकी बुनियादी बुनियादी ढांचा फिर से विशेषीकृत अभिजात्य, वेंचर कैपिटल फर्मों और केंद्रित वैलिडेटर नेटवर्कों के हाथों में चला गया। यदि आपको एक “विकेंद्रीकृत” नेटवर्क के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक केंद्रीकृत एक्सचेंज या औद्योगिक क्लाउड प्रदाता की आवश्यकता है, तो आप संप्रभु नहीं हैं; आप बस किसी अन्य मक़ान मालिक से जगह किराए पर ले रहे हैं। Web3 ने हमें स्वामित्व के लिए अपरिवर्तनीय लेज़र दिया लेकिन दंडात्मक संज्ञानात्मक बोझ पूरी तरह उपयोगकर्ता पर छोड़ दिया। Web4 इस संरचनात्मक क्षय को एक संज्ञानात्मक परत जोड़कर ठीक करता है, जिससे स्वचालित सिस्टम इस भारी संरचनात्मक घर्षण को हमारी ओर से प्रोसेस कर सकें जबकि सब कुछ ऑन-चेन कड़ाई से सत्यापित रहे।

पुस्तक का एक केंद्रीय विषय यह है कि Web4 कृत्रिम बुद्धिमत्ता और ब्लॉकचेन के संगम से उभरता है। आप क्यों मानते हैं कि ये तकनीकें अलग-अलग की तुलना में साथ में अधिक शक्तिशाली हैं, और जब AI संज्ञानात्मक परत के रूप में और ब्लॉकचेन भरोसे की परत के रूप में कार्य करता है तो कौन सी नई क्षमताएँ संभव हो जाती हैं?

बहुत समय तक, तकनीकी दुनिया ने AI और ब्लॉकचेन को अलग-अलग, प्रतिस्पर्धी सिलोज़ की तरह माना। AI डेवलपर्स ने ब्लॉकचेन को धीमा और कठोर होने के लिए मज़ाक बनाया, जबकि ब्लॉकचेन शुद्धतावादी ने AI को अविश्वसनीय, हेरफेर करने वाला ब्लैक बॉक्स माना। दोनों ही पूरी तरह सही थे, लेकिन दोनों ही बड़े वास्तुशिल्प चित्र को नहीं देख पाए।

जब आप इन्हें जोड़ते हैं, तो वे एक पूरी नई इंटरनेट पैरेडाइम के मस्तिष्क और रीढ़ बन जाते हैं। AI संज्ञानात्मक एजेंसी प्रदान करता है, वह अनुकूलनीय मस्तिष्क जो प्राकृतिक भाषा पढ़ सकता है, गंदे डेटा को समझ सकता है, और निरंतर निर्णय ले सकता है। ब्लॉकचेन भरोसे की अडिग रीढ़ प्रदान करता है, अपरिवर्तनीय ऑडिट ट्रेल जो उस मस्तिष्क को दुष्ट या कॉरपोरेट लाभ के लिए काम करने से रोकता है। साथ में, वे एक सहजीवी फीडबैक लूप बनाते हैं। आपको शानदार नई क्षमताएँ मिलती हैं जैसे पूरी तरह स्वायत्त AI आर्थिक अभिनेता जो वित्त प्रबंधित कर सकते हैं या क्रॉस-चेन समझौतों को बिना मानव ऑपरेटर के निष्पादित कर सकते हैं, फिर भी क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से साबित कर सकते हैं कि उन्होंने उपयोगकर्ता के स्पष्ट पैरामीटर के भीतर पूरी तरह कार्य किया। यह बुद्धिमत्ता है, पूरी तरह सत्यापित।

आप लिखते हैं कि उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा में इरादा व्यक्त करने में सक्षम होना चाहिए जबकि स्वायत्त AI एजेंट उनके behalf पर कार्य निष्पादित करें। इस दृष्टिकोण को रोज़मर्रा के उपभोक्ताओं और व्यवसायों के लिए व्यावहारिक बनने से पहले कौन सी तकनीकी प्रगति अभी भी आवश्यक है?

वर्तमान में, एक चैटबॉट को “मेरे वित्तीय पोर्टफ़ोलियो को अनुकूलित करो” कहना एक सुंदर निबंध देता है, न कि निष्पादन। प्राकृतिक मानव इरादा को ऑन-चेन वास्तविकता से जोड़ने के लिए, हमें प्रतिक्रियात्मक, प्रॉम्प्ट-आधारित चैटबॉट्स से सच्ची, स्थायी स्वायत्त एजेंट लेयर आर्किटेक्चर की ओर एक विशाल तकनीकी बदलाव की आवश्यकता है।

पहले, हमें निर्धारकता (determinism) की बाधा को पूरी तरह हल करना होगा। ब्लॉकचेन को प्रत्येक नोड पर पूर्ण, गणितीय निश्चितता चाहिए, जबकि AI मॉडल इनफ़रेंस भारी रूप से संभाव्य अनुमान और तरल संख्याओं पर कार्य करता है। इन दो विदेशी गणनात्मक तर्क प्रणालियों को मिलाने के लिए गहरी क्रिप्टोग्राफ़िक प्रगति आवश्यक है। आगे, ज़ीरो-नॉलेज मशीन लर्निंग (ZKML) प्रमाण उत्पन्न करना, जो एक एजेंट को यह साबित करने देता है कि उसका निर्णय‑निर्माण तर्क बिना छेड़छाड़ के रहा, वर्तमान में बहुत अधिक समय लेता है। हमें हार्डवेयर एक्सेलेरेशन और सर्किट ऑप्टिमाइज़ेशन की सख्त जरूरत है ताकि प्रमाण‑उत्पादन विलंबता को मिलीसेकंड में घटाया जा सके। अंत में, हमें सार्वभौमिक क्रॉस‑चेन इरादा मानक चाहिए, जैसे ERC‑7683, ताकि विशेषीकृत एजेंट एक गंदे, विभाजित मल्टी‑चेन ब्रह्मांड में सहजता से लेन‑देनों का समन्वय कर सकें बिना साइलो नेटवर्क में फँसे।

पुस्तक AI आर्थिक अभिनेताओं की अवधारणा प्रस्तुत करती है जो स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं, पूंजी आवंटित कर सकते हैं, और यहाँ तक कि व्यवसाय चला सकते हैं। वह भविष्य कितना यथार्थवादी है, और कौन सी प्रमुख शासन और जवाबदेही चुनौतियाँ हैं जिन्हें समाज को इस रास्ते में हल करना होगा?

यह विज्ञान‑कथा अनुमान नहीं है; यह आर्थिक अनिवार्यता है। पुस्तक में, मैं अनुमान लगाता हूँ कि 2035 तक, पूरी तरह स्वायत्त AI लगभग 50% सभी डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म निर्णय‑निर्माण को नियंत्रित करेगा, जो आज के 15% से एक विस्फोटक वृद्धि है। हम देखेंगे कि स्वायत्त व्यवसाय पूरी तरह स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स पर चलेंगे, टोकनोमिक्स को गतिशील रूप से समायोजित करेंगे, मानव ठेकेदारों को नियुक्त करेंगे, और बिना मानव CEO के लाभ को अनुकूलित करेंगे।

वास्तविक समस्या यह नहीं है कि तकनीक काम करती है या नहीं, बल्कि इसे हम कैसे शासित करेंगे। यदि एक स्वायत्त इकाई एक शोषक, एल्गोरिदमिक रणनीति खोजती है जो प्रोटोकॉल लाभ को अधिकतम करती है जबकि स्थानीय समुदाय की तरलता को पूरी तरह खत्म कर देती है, तो किस पर मुकदमा होगा? वर्तमान कॉरपोरेट कानून पूरी तरह टूट जाता है जब कोई कानूनी रूप से बाध्यकारी लेन‑देना के पीछे मानव ऑपरेटर नहीं होता। हमें तटस्थ, बहु‑एजेंट वैधता फ्रेमवर्क और सख्त, हार्डवेयर‑एन्फोर्स्ड थ्रेशहोल्ड सुरक्षा उपाय डिजाइन करने होंगे ताकि मशीन इंटेलिजेंस मानव नीति की सेवा करे न कि ठंडी, असंगत अनुकूलन फ़ंक्शन की।

गोपनीयता Web4 में एक बार‑बार आने वाला विषय है। ज़ीरो‑नॉलेज मशीन लर्निंग, फेडरेटेड लर्निंग, और होमॉर्फिक एन्क्रिप्शन जैसी तकनीकें आपके ढाँचे में प्रमुख भूमिका निभाती हैं। इन नवाचारों में से कौन सी को आप मानते हैं कि AI को उपयोगी और गोपनीयता‑सुरक्षित बनाने पर सबसे बड़ा प्रभाव डालेगी?

इन तीनों में से प्रत्येक ढाँचे के आवश्यक स्तंभ हैं, लेकिन ज़ीरो‑नॉलेज मशीन लर्निंग (ZKML) Web4 भरोसे आर्किटेक्चर का पूर्णतम मुकुट रत्न है। फेडरेटेड लर्निंग बिना कच्चा डेटा ले जाए विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण के लिए उत्कृष्ट है, और होमॉर्फिक एन्क्रिप्शन गणितीय रूप से अडिग सुरक्षा प्रदान करता है लेकिन इसका गणनात्मक दंड बहुत भारी है जो गति को अत्यंत धीमा कर देता है।

ZKML स्वायत्त वेब की बुनियादी समस्या‑—ब्लैक‑बॉक्स समस्या—को हल करता है। यह या तो एक कॉरपोरेट AI प्रदाता पर अंधविश्वास या पूरे स्वामित्व वाले मॉडल को डाउनलोड करने के बीच विषाक्त द्विआधारी विकल्प को समाप्त करता है। ZKML के साथ, एक एजेंट अत्यधिक संवेदनशील व्यक्तिगत इनपुट, जैसे आपका निजी मेडिकल डेटा या संस्थागत कोष रिकॉर्ड, का विश्लेषण कर सकता है और क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से साबित कर सकता है कि परिणाम सटीक, अपरिवर्तित प्रमाणित मॉडल द्वारा उत्पन्न हुआ, बिना मॉडल के गुप्त वज़न को उजागर किए या उपयोगकर्ता के डेटा संप्रभुता का उल्लंघन किए। यह भरोसे को एक अंधविश्वास से सत्यापनीय, गणितीय प्रमाण में बदल देता है।

आपने उल्लेख किया कि इस पुस्तक को पूरा करने में तीन साल लगे और प्रकाशन से पहले 23 संस्करणों से गुज़री। इस प्रक्रिया के दौरान आपके विचारों में सबसे बड़े बदलाव क्या थे, और AI के तेज़ विकास ने पुस्तक के अंतिम संस्करण को कैसे प्रभावित किया?

इस पुस्तक को लिखना एक कठोर अभ्यास था जिसमें एक सुपरसोनिक लक्ष्य का पीछा करना पड़ा। जब मैंने 2021 में Web4 अवधारणाओं को मानचित्रित करना शुरू किया, तो पाठ मुख्य रूप से Web3 की संरचनात्मक केंद्रीकरण और दर्दनाक UI बाधाओं को हल करने पर केंद्रित एक तीखा, तकनीकी आलोचना था। तब यह बहुत सरल था।

लेकिन जब जनरेटिव AI और बड़े भाषा मॉडल तेज़ी से मुख्यधारा में आए, तो मेरा पूरा सिद्धांत उलट गया। मैंने तकनीकी परिदृश्य को स्थिर, प्रतिक्रियात्मक चैटबॉट्स से जटिल, लक्ष्य‑उन्मुख एजेंटिक व्यवहारों की ओर तेज़ी से बदलते देखा। मैं लगातार अध्याय हटाता रहा क्योंकि वास्तविक‑विश्व तकनीक स्याही सूखने से भी तेज़ी से आगे बढ़ रही थी। मैंने व्यावहारिक और मानव‑केंद्रित आर्किटेक्चर ब्लूप्रिंट को बनाए रखने के लिए 140 पृष्ठों से अधिक काटे। यह तेज़ बदलाव मुझे एहसास दिलाया कि Web4 केवल क्रिप्टो वॉलेट्स के लिए एक साधारण तकनीकी पैच नहीं है; यह एक वैश्विक दौड़ है कि हम बुद्धिमत्ता के लिए विकेंद्रीकृत आधारभूत संरचना बनाएं, इससे पहले कि कॉरपोरेट मोनोपॉली हमें एक अपरिहार्य निगरानी पूंजीवाद के युग में बंद कर दे।

आपने नीति निर्माताओं और नियामकों के साथ काफी समय बिताया है। जैसे-जैसे स्वायत्त AI सिस्टम अधिक सक्षम और विकेंद्रीकृत नेटवर्क अधिक बुद्धिमान होते जा रहे हैं, सरकारें नवाचार और निगरानी के बीच संतुलन कैसे बनाए रखें बिना उन गलतियों को दोहराए जो पहले की तकनीकों को अपनाने में धीमी कर गईं?

सरकारें हमेशा वही गलती दोहराती हैं : तकनीकों के लिए औद्योगिक‑युग के कठोर नियम लिखने की कोशिश करती हैं जो हर हफ़्ते बदलती रहती हैं। यदि आप एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क पर भारी‑हाथ, पुरानी लाइसेंसिंग अनुपालन मॉडल लागू करते हैं, तो नवाचार बस अपना सामान पैक करके एक मित्रवत अधिकार क्षेत्र में रातोंरात स्थानांतरित हो जाता है।

आधुनिक नियमन की कुंजी मानव कागज़ी कार्य को लागू करने से प्रोग्रामेबल, स्वचालित पैरामीटर का उपयोग करने की मानसिकता बदलने में है। नियामकों को समझना चाहिए कि Web4 की भरोसे की आर्किटेक्चर वास्तव में उनका सबसे बड़ा सहयोगी है। बैकडोर या केंद्रीकृत निगरानी की मांग करने के बजाय, सरकारों को सत्यापनीय ऑडिट ट्रेल और ZK‑प्रूफ़ वैधता जैसे खुले तकनीकी मानकों पर सहयोग करना चाहिए। अनुपालन दिशानिर्देशों को सीधे प्रोटोकॉल के कंसेंसस पाइपलाइन में एन्कोड करके, आप वास्तविक‑समय विसंगति पहचान और पारदर्शी, तटस्थ ट्रैकिंग की अनुमति देते हैं बिना डेवलपर्स को लालफ़ीता से दबाए। लक्ष्य है कि प्रतिकूल, भारी‑हाथ कानूनी दंड से निरंतर, क्रिप्टोग्राफ़िक नीति‑निर्माण की ओर सुगमता से स्थानांतरित किया जाए।

डिजिटल सिक्योरिटीज को ब्लॉकचेन के सबसे आशाजनक उपयोग मामलों में से एक माना गया है, फिर भी अपनाना कई लोगों की अपेक्षा से धीमा रहा है। आप अगले दशक में डिजिटल सिक्योरिटीज के विकास को कैसे देखते हैं, और AI अनुपालन, जारी करना, ट्रेडिंग, और निवेशक संरक्षण जैसे क्षेत्रों में क्या भूमिका निभा सकता है?

डिजिटल सिक्योरिटीज का अपनाना एक संरचनात्मक ईंट की दीवार से टकरा गया क्योंकि पारंपरिक वित्त को गतिशील, वास्तविक‑समय जोखिम प्रबंधन और जटिल अनुपालन तर्क की आवश्यकता होती है जो बुनियादी, स्थिर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स नहीं संभाल सकते।

आगे के दशक में, AI का एकीकरण इस जमे हुए क्षेत्र में विशाल तरलता लाएगा। AI एजेंट डिजिटल सिक्योरिटीज को स्थिर डिजिटल आवरण से जीवंत, बुद्धिमान संपत्तियों में बदल देंगे। कल्पना करें एक जारी ढांचा जहाँ AI ओरैकल निरंतर असंरचित वैश्विक समाचार फ़ीड, आपूर्ति श्रृंखला बदलाव, और बदलते नियामक पाठ को पार्स करते हैं, तुरंत अंतर्निहित सिक्योरिटी पैरामीटर को अपडेट करते हैं या सीमा‑पार अनुपालन रूटिंग नियमों को ऑन‑द‑फ़्लाई बदलते हैं। निवेशक संरक्षण के लिए, विशेषीकृत बहु‑एजेंट स्वॉर्म ऑन‑चेन लेन‑देनों के पैटर्न को निरंतर मॉनिटर करेंगे, तुरंत दुर्भावनापूर्ण स्पूफ़िंग या फ्रंट‑रनिंग प्रयासों का पता लगाएंगे और खुदरा पूंजी को नष्ट होने से पहले हार्डवेयर‑स्तर पर फ्रीज़ करेंगे। AI अंततः डिजिटल सिक्योरिटीज को एक तकनीकी नवाचार से एंटरप्राइज़‑तैयार संस्थागत वित्तीय बुनियादी ढांचे में बदल देगा।

यदि हम 2035 तक तेज़ी से आगे बढ़ें और आपका Web4 का विज़न वास्तविक हो जाए, तो लोग इंटरनेट के साथ कैसे इंटरैक्ट करने में सबसे अधिक आश्चर्यचकित होंगे, और आज के डिजिटल अनुभव के कौन से पहलू पूरी तरह से पुरानी लगेंगे?

2035 तक, इंटरनेट को मैन्युअल रूप से “ब्राउज़” करने या कठोर ऐप्स के माध्यम से क्लिक करने की अवधारणा डायल‑अप मोडेम या फैक्स मशीन की तरह दर्दनाक रूप से प्राचीन महसूस होगी। लोग डिजिटल मध्यस्थ के पूर्ण गायब होने से पूरी तरह चकित होंगे। आप कॉरपोरेट वेबसाइटों पर उड़ान टिकट खरीदने, कार किराए पर लेने, या निवेश पोर्टफ़ोलियो प्रबंधित करने के लिए नहीं जाएंगे; आप बस अपनी इरादा को अपने संप्रभु AI एजेंट को साधारण, रोज़मर्रा की भाषा में कहेंगे।

हमारा वर्तमान डिजिटल दुःस्वप्न, जहाँ हम लगातार विषाक्त क्लिकबेट से बमबारी होते हैं, लत‑लगाने वाले एल्गोरिदमिक डोपामिन लूप में फँसे होते हैं, और दर्जनों जटिल पासवर्ड और सीड फ़्रेज़ याद रखने के लिए मजबूर होते हैं, पूरी तरह मध्ययुगीन लगेंगे। आज, हम कॉरपोरेट मशीनों के लिए निकाला गया ईंधन हैं; 2035 में, वेब एक विकेंद्रीकृत, गहराई से व्यक्तिगत विस्तार होगा मानव इरादा का। हम मध्य‑2020 के दशक को देखेंगे और हँसेंगे कि हमने वास्तव में कुछ केंद्रीकृत तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म को हमारे निजी जीवन को प्रोफ़ाइल करने और हमारी ध्यान को वापस हमें बेचने की अनुमति दी।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठकों को भी Web4: The Age of Autonomous Intelligence पढ़ने पर विचार करना चाहिए।