دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات موجودة
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب تغييرات هائلة للعديد من الصناعات. Web3 كنموذج إنترنت ناشئ، يقوم بتغيير كيفية إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 محور اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب، وكيفية دمج الاثنين بشكل جيد هو سؤال يستحق الاستكشاف العميق.
ستركز هذه المقالة على حالة تطوير AI+Web3، وتحليل الوضع الحالي للمشاريع، ومناقشة التحديات والقيود التي تواجهها. نأمل أن نقدم مرجعًا قيمًا للمهنيين والمستثمرين المعنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث جاء الذكاء الاصطناعي بزيادة الإنتاجية، بينما جلب Web3 تغييرات في علاقات الإنتاج. فما هي الشرارات التي يمكن أن تنشأ من تفاعل الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ دعونا نبدأ بتحليل الصعوبات التي يواجهها كل من قطاعي الذكاء الاصطناعي وWeb3، فضلاً عن مجالات التحسين، ثم نناقش كيف يمكن لكل منهما المساعدة في حل هذه الصعوبات.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن فصل جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن ثلاثة عناصر: القوة الحسابية، والخوارزميات، والبيانات.
من حيث القدرة الحاسوبية: تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية كبيرة لتدريب النماذج واستنتاجها، خاصة نماذج التعلم العميق. الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع هو تحدٍ مكلف ومعقد، حيث تعتبر تكاليف الأجهزة الحاسوبية عالية الأداء واستهلاك الطاقة والصيانة جميعها مشكلات. قد يكون من الصعب على الشركات الناشئة والمطورين الأفراد الحصول على قدرة حاسوبية كافية.
في جانب الخوارزميات: على الرغم من أن خوارزميات التعلم العميق حققت نجاحًا كبيرًا، إلا أنه لا تزال هناك بعض الصعوبات. يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، مما يؤدي إلى نقص تفسير النماذج لبعض المهام. تعتبر قوة الخوارزمية وقدرتها على التعميم أيضًا من القضايا المهمة، حيث قد يكون أداء النماذج غير مستقر على البيانات غير المرئية.
الجانب البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة تحديًا. بعض المجالات تكون البيانات فيها صعبة الحصول عليها، مثل بيانات الصحة الطبية. كما أن هناك مشكلات تتعلق بجودة البيانات ودقتها وتوسيمها، حيث أن البيانات غير الكاملة أو المتحيزة يمكن أن تؤدي إلى سلوك خاطئ للنماذج. في الوقت نفسه، فإن حماية خصوصية البيانات وأمانها هي أيضًا عوامل اعتبارات مهمة.
علاوة على ذلك، فإن الخصائص الشبيهة بالصندوق الأسود لنماذج الذكاء الاصطناعي أثارت قضايا تتعلق بالقدرة على التفسير والشفافية. بالنسبة لبعض التطبيقات مثل المالية والرعاية الصحية، فإن عملية اتخاذ القرار للنموذج تحتاج إلى أن تكون قابلة للتفسير وقابلة للتتبع، في حين أن نماذج التعلم العميق الحالية غالبًا ما تفتقر إلى الشفافية.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد في صناعة Web3 العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل، بما في ذلك:
ضعف القدرة على تحليل البيانات: تحتاج منصات Web3 إلى تحسين قدرات تحليل البيانات لفهم سلوك المستخدمين، وتوقع اتجاهات السوق، وغيرها.
تجربة المستخدم غير جيدة: العديد من منتجات Web3 تعاني من واجهات مستخدم وتجارب تفاعل سيئة، مما يؤثر على اعتماد المستخدمين.
مشاكل أمان العقود الذكية: لا تزال ثغرات كود العقود الذكية وهجمات القراصنة تمثل تحديًا كبيرًا.
حماية الخصوصية: كيف يمكن تحقيق مشاركة البيانات وخلق القيمة مع حماية خصوصية المستخدم.
قابلية التوسع: لا يزال من الضروري تحسين سعة شبكة البلوكشين وسرعة المعاملات.
الذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية لديه مساحة كبيرة من الإمكانيات في هذه المجالات.
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
تستند المشاريع التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل رئيسي إلى اتجاهين رئيسيين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع الذكاء الاصطناعي، واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لخدمة تعزيز مشاريع Web3.
Web3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة حوسبة لامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، زادت الطلبات على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بشكل كبير، مما أدى إلى حالة من عدم التوازن بين العرض والطلب. لحل هذه المشكلة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات حسابية لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn. هذه المشاريع تحفز المستخدمين على تقديم وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة من خلال الرموز، لتصبح جزءًا من جانب العرض للقوة الحاسوبية، وتقديم الدعم الحاسوبي لعملاء الذكاء الاصطناعي.
يشمل جانب العرض بشكل رئيسي ثلاث فئات: مزودو خدمات السحابة، عمال مناجم العملات المشفرة، والشركات التي تمتلك عددًا كبيرًا من وحدات معالجة الرسوميات. يتم تقسيم المشاريع بشكل عام إلى فئتين، واحدة مخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، والأخرى مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ).
ظهور شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية قدم إمكانيات جديدة لتوفير قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن القوة الحاسوبية اللامركزية لا تزال تواجه تحديات من حيث استقرار الأداء، والتوافر، وتعقيد الاستخدام مقارنة بخدمات القوة الحاسوبية المركزية. لا تزال معظم المشاريع محصورة حاليًا في الاستدلال بالذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب، وذلك بسبب المتطلبات المختلفة للقوة الحاسوبية والنطاق الترددي.
نموذج خوارزمية لامركزية
بعض المشاريع تحاول إنشاء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل Bittensor. تربط هذه المنصات بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، حيث يتمتع كل نموذج بمجاله الخاص الذي يتفوق فيه. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، تختار المنصة النموذج الأنسب للإجابة.
بالمقارنة مع نموذج كبير واحد، فإن منصة نماذج الخوارزميات اللامركزية لديها القدرة على تقديم خدمات أكثر تنوعًا. ومع ذلك، لا يزال ضمان جودة النموذج وتنسيق التعاون بين النماذج المختلفة يمثل تحديًا.
جمع البيانات اللامركزية
البيانات هي المفتاح لتطوير الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع Web3 مثل PublicAI تحقق جمع البيانات اللامركزية من خلال التحفيز بالرموز. يمكن للمستخدمين المساهمة بالبيانات أو المشاركة في التحقق من البيانات للحصول على مكافآت رمزية. تساعد هذه الطريقة في الحصول على بيانات أكثر تنوعًا، بينما تتيح للمستخدمين مشاركة قيمة البيانات.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية ( ZK ) إمكانيات جديدة لحماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML ( التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب واستدلال نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. وهذا يساعد في حل الصراع بين حماية الخصوصية ومشاركة البيانات، خاصة في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير تحليل البيانات والتنبؤات. مثل Pond التي تتنبأ بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي؛ وBullBear AI التي تتنبأ باتجاهات الأسعار استنادًا إلى البيانات التاريخية؛ وNumerai التي تنظم مسابقات لتنبؤ الأسواق المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي؛ وArkham التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات السلسلة.
خدمات مخصصة
توسعت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث والتوصية أيضًا إلى مجال Web3. مثل أداة Wand التي أطلقتها Dune، والتي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL؛ منصة الوسائط Web3 Followin و IQ.wiki التي تدمج ChatGPT لتلخيص المحتوى؛ Kaito التي تسعى لتكون محرك بحث Web3 يعتمد على نماذج LLM.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تظهر الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة في تدقيق العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم مدقق العقود الذكية بالذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الشفرة. يساعد ذلك في تحسين أمان العقود الذكية وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
عوائق الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
الأداء والاستقرار: تعتمد قوة الحوسبة اللامركزية على العقد الموزعة عالميًا، مما قد يؤدي إلى تأخير وعدم استقرار.
القابلية للاستخدام: قد تحدث حالات نقص في الموارد أو عدم القدرة على تلبية الطلب بسبب درجة التوافق بين العرض والطلب.
تعقيد الاستخدام: قد يحتاج المستخدمون إلى فهم المزيد من التفاصيل الفنية، مما يزيد من تكلفة الاستخدام.
صعوبة التدريب: يتم استخدام قوة الحوسبة اللامركزية حاليًا بشكل رئيسي في استدلال الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب تلبية المتطلبات العالية لقوة الحوسبة وعرض النطاق الترددي لتدريب النماذج الكبيرة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 ليس عميقًا بما فيه الكفاية
العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي على السطح فقط، دون تحقيق دمج حقيقي وعميق:
قيود سيناريو التطبيق: معظم التطبيقات مثل تحليل البيانات، والبحث التوصي، وما إلى ذلك، لا تختلف جوهريًا عن مشاريع Web2.
التسويق أكبر من الجوهر: بعض المشاريع تستفيد أكثر من مفهوم الذكاء الاصطناعي على المستوى التسويقي، والابتكار الفعلي محدود.
مشكلة اقتصاديات التوكن
بعض المشاريع قد تعتمد بشكل زائد على الاقتصاد الرمزي، متجاهلةً تلبية الاحتياجات الفعلية. كيف يمكن تصميم نموذج رمزي معقول لضمان التنمية المستدامة على المدى الطويل، لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات جديدة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً لـWeb3، مثل تحليل البيانات، وتدقيق العقود الذكية، وما إلى ذلك. بينما يوفر Web3 للذكاء الاصطناعي منصة لامركزية لمشاركة القوة الحاسوبية والبيانات والخوارزميات.
على الرغم من أننا لا نزال نواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، إلا أن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 لديه إمكانيات هائلة. في المستقبل، مع تقدم التكنولوجيا والمزيد من الممارسات الابتكارية، نتوقع رؤية اندماج أعمق، وبناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
الذكاء الاصطناعي و Web3: عصر جديد مليء بالفرص والتحديات
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات موجودة
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب تغييرات هائلة للعديد من الصناعات. Web3 كنموذج إنترنت ناشئ، يقوم بتغيير كيفية إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 محور اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب، وكيفية دمج الاثنين بشكل جيد هو سؤال يستحق الاستكشاف العميق.
ستركز هذه المقالة على حالة تطوير AI+Web3، وتحليل الوضع الحالي للمشاريع، ومناقشة التحديات والقيود التي تواجهها. نأمل أن نقدم مرجعًا قيمًا للمهنيين والمستثمرين المعنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث جاء الذكاء الاصطناعي بزيادة الإنتاجية، بينما جلب Web3 تغييرات في علاقات الإنتاج. فما هي الشرارات التي يمكن أن تنشأ من تفاعل الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ دعونا نبدأ بتحليل الصعوبات التي يواجهها كل من قطاعي الذكاء الاصطناعي وWeb3، فضلاً عن مجالات التحسين، ثم نناقش كيف يمكن لكل منهما المساعدة في حل هذه الصعوبات.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن فصل جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن ثلاثة عناصر: القوة الحسابية، والخوارزميات، والبيانات.
من حيث القدرة الحاسوبية: تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية كبيرة لتدريب النماذج واستنتاجها، خاصة نماذج التعلم العميق. الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع هو تحدٍ مكلف ومعقد، حيث تعتبر تكاليف الأجهزة الحاسوبية عالية الأداء واستهلاك الطاقة والصيانة جميعها مشكلات. قد يكون من الصعب على الشركات الناشئة والمطورين الأفراد الحصول على قدرة حاسوبية كافية.
في جانب الخوارزميات: على الرغم من أن خوارزميات التعلم العميق حققت نجاحًا كبيرًا، إلا أنه لا تزال هناك بعض الصعوبات. يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، مما يؤدي إلى نقص تفسير النماذج لبعض المهام. تعتبر قوة الخوارزمية وقدرتها على التعميم أيضًا من القضايا المهمة، حيث قد يكون أداء النماذج غير مستقر على البيانات غير المرئية.
الجانب البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة تحديًا. بعض المجالات تكون البيانات فيها صعبة الحصول عليها، مثل بيانات الصحة الطبية. كما أن هناك مشكلات تتعلق بجودة البيانات ودقتها وتوسيمها، حيث أن البيانات غير الكاملة أو المتحيزة يمكن أن تؤدي إلى سلوك خاطئ للنماذج. في الوقت نفسه، فإن حماية خصوصية البيانات وأمانها هي أيضًا عوامل اعتبارات مهمة.
علاوة على ذلك، فإن الخصائص الشبيهة بالصندوق الأسود لنماذج الذكاء الاصطناعي أثارت قضايا تتعلق بالقدرة على التفسير والشفافية. بالنسبة لبعض التطبيقات مثل المالية والرعاية الصحية، فإن عملية اتخاذ القرار للنموذج تحتاج إلى أن تكون قابلة للتفسير وقابلة للتتبع، في حين أن نماذج التعلم العميق الحالية غالبًا ما تفتقر إلى الشفافية.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد في صناعة Web3 العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل، بما في ذلك:
ضعف القدرة على تحليل البيانات: تحتاج منصات Web3 إلى تحسين قدرات تحليل البيانات لفهم سلوك المستخدمين، وتوقع اتجاهات السوق، وغيرها.
تجربة المستخدم غير جيدة: العديد من منتجات Web3 تعاني من واجهات مستخدم وتجارب تفاعل سيئة، مما يؤثر على اعتماد المستخدمين.
مشاكل أمان العقود الذكية: لا تزال ثغرات كود العقود الذكية وهجمات القراصنة تمثل تحديًا كبيرًا.
حماية الخصوصية: كيف يمكن تحقيق مشاركة البيانات وخلق القيمة مع حماية خصوصية المستخدم.
قابلية التوسع: لا يزال من الضروري تحسين سعة شبكة البلوكشين وسرعة المعاملات.
الذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية لديه مساحة كبيرة من الإمكانيات في هذه المجالات.
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
تستند المشاريع التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل رئيسي إلى اتجاهين رئيسيين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع الذكاء الاصطناعي، واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لخدمة تعزيز مشاريع Web3.
Web3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة حوسبة لامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، زادت الطلبات على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بشكل كبير، مما أدى إلى حالة من عدم التوازن بين العرض والطلب. لحل هذه المشكلة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات حسابية لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn. هذه المشاريع تحفز المستخدمين على تقديم وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة من خلال الرموز، لتصبح جزءًا من جانب العرض للقوة الحاسوبية، وتقديم الدعم الحاسوبي لعملاء الذكاء الاصطناعي.
يشمل جانب العرض بشكل رئيسي ثلاث فئات: مزودو خدمات السحابة، عمال مناجم العملات المشفرة، والشركات التي تمتلك عددًا كبيرًا من وحدات معالجة الرسوميات. يتم تقسيم المشاريع بشكل عام إلى فئتين، واحدة مخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، والأخرى مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ).
ظهور شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية قدم إمكانيات جديدة لتوفير قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن القوة الحاسوبية اللامركزية لا تزال تواجه تحديات من حيث استقرار الأداء، والتوافر، وتعقيد الاستخدام مقارنة بخدمات القوة الحاسوبية المركزية. لا تزال معظم المشاريع محصورة حاليًا في الاستدلال بالذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب، وذلك بسبب المتطلبات المختلفة للقوة الحاسوبية والنطاق الترددي.
نموذج خوارزمية لامركزية
بعض المشاريع تحاول إنشاء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل Bittensor. تربط هذه المنصات بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، حيث يتمتع كل نموذج بمجاله الخاص الذي يتفوق فيه. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، تختار المنصة النموذج الأنسب للإجابة.
بالمقارنة مع نموذج كبير واحد، فإن منصة نماذج الخوارزميات اللامركزية لديها القدرة على تقديم خدمات أكثر تنوعًا. ومع ذلك، لا يزال ضمان جودة النموذج وتنسيق التعاون بين النماذج المختلفة يمثل تحديًا.
جمع البيانات اللامركزية
البيانات هي المفتاح لتطوير الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع Web3 مثل PublicAI تحقق جمع البيانات اللامركزية من خلال التحفيز بالرموز. يمكن للمستخدمين المساهمة بالبيانات أو المشاركة في التحقق من البيانات للحصول على مكافآت رمزية. تساعد هذه الطريقة في الحصول على بيانات أكثر تنوعًا، بينما تتيح للمستخدمين مشاركة قيمة البيانات.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية ( ZK ) إمكانيات جديدة لحماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML ( التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب واستدلال نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. وهذا يساعد في حل الصراع بين حماية الخصوصية ومشاركة البيانات، خاصة في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير تحليل البيانات والتنبؤات. مثل Pond التي تتنبأ بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي؛ وBullBear AI التي تتنبأ باتجاهات الأسعار استنادًا إلى البيانات التاريخية؛ وNumerai التي تنظم مسابقات لتنبؤ الأسواق المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي؛ وArkham التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات السلسلة.
خدمات مخصصة
توسعت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث والتوصية أيضًا إلى مجال Web3. مثل أداة Wand التي أطلقتها Dune، والتي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL؛ منصة الوسائط Web3 Followin و IQ.wiki التي تدمج ChatGPT لتلخيص المحتوى؛ Kaito التي تسعى لتكون محرك بحث Web3 يعتمد على نماذج LLM.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تظهر الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة في تدقيق العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم مدقق العقود الذكية بالذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الشفرة. يساعد ذلك في تحسين أمان العقود الذكية وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
عوائق الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
الأداء والاستقرار: تعتمد قوة الحوسبة اللامركزية على العقد الموزعة عالميًا، مما قد يؤدي إلى تأخير وعدم استقرار.
القابلية للاستخدام: قد تحدث حالات نقص في الموارد أو عدم القدرة على تلبية الطلب بسبب درجة التوافق بين العرض والطلب.
تعقيد الاستخدام: قد يحتاج المستخدمون إلى فهم المزيد من التفاصيل الفنية، مما يزيد من تكلفة الاستخدام.
صعوبة التدريب: يتم استخدام قوة الحوسبة اللامركزية حاليًا بشكل رئيسي في استدلال الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب تلبية المتطلبات العالية لقوة الحوسبة وعرض النطاق الترددي لتدريب النماذج الكبيرة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 ليس عميقًا بما فيه الكفاية
العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي على السطح فقط، دون تحقيق دمج حقيقي وعميق:
قيود سيناريو التطبيق: معظم التطبيقات مثل تحليل البيانات، والبحث التوصي، وما إلى ذلك، لا تختلف جوهريًا عن مشاريع Web2.
التسويق أكبر من الجوهر: بعض المشاريع تستفيد أكثر من مفهوم الذكاء الاصطناعي على المستوى التسويقي، والابتكار الفعلي محدود.
مشكلة اقتصاديات التوكن
بعض المشاريع قد تعتمد بشكل زائد على الاقتصاد الرمزي، متجاهلةً تلبية الاحتياجات الفعلية. كيف يمكن تصميم نموذج رمزي معقول لضمان التنمية المستدامة على المدى الطويل، لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات جديدة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً لـWeb3، مثل تحليل البيانات، وتدقيق العقود الذكية، وما إلى ذلك. بينما يوفر Web3 للذكاء الاصطناعي منصة لامركزية لمشاركة القوة الحاسوبية والبيانات والخوارزميات.
على الرغم من أننا لا نزال نواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، إلا أن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 لديه إمكانيات هائلة. في المستقبل، مع تقدم التكنولوجيا والمزيد من الممارسات الابتكارية، نتوقع رؤية اندماج أعمق، وبناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)