Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Ada
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) dan teknologi Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan besar bagi berbagai industri. Web3 sebagai model internet yang muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Kombinasi AI dan Web3 telah menjadi fokus perhatian para pengembang dan investor di Timur dan Barat, bagaimana menggabungkan keduanya dengan baik adalah suatu pertanyaan yang layak untuk dieksplorasi lebih dalam.
Artikel ini akan fokus pada situasi terkini pengembangan AI+Web3, menganalisis keadaan proyek saat ini, dan mendiskusikan secara mendalam keterbatasan dan tantangan yang dihadapi. Diharapkan dapat memberikan referensi yang berharga bagi para profesional dan investor terkait.
Cara AI Berinteraksi dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 ibarat dua sisi neraca, AI membawa peningkatan produktivitas, sementara Web3 membawa perubahan dalam hubungan produksi. Lalu, percikan apa yang dapat dihasilkan dari pertemuan AI dan Web3? Mari kita mulai dengan menganalisis kesulitan dan ruang untuk peningkatan yang dihadapi masing-masing industri, kemudian kita akan membahas bagaimana keduanya dapat saling membantu mengatasi kesulitan tersebut.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen: daya komputasi, algoritma, dan data.
Dalam hal daya komputasi: Tugas AI memerlukan sumber daya komputasi yang besar untuk pelatihan dan inferensi model, terutama model pembelajaran mendalam. Mendapatkan dan mengelola daya komputasi dalam skala besar adalah tantangan yang mahal dan kompleks, biaya perangkat komputasi berkinerja tinggi, konsumsi energi, dan pemeliharaan semuanya menjadi masalah. Bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu, mendapatkan daya komputasi yang cukup mungkin sangat sulit.
Dalam aspek algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar, masih ada beberapa tantangan. Melatih jaringan saraf dalam memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi, serta kurangnya interpretabilitas model untuk beberapa tugas. Ketahanan dan kemampuan generalisasi algoritma juga merupakan masalah penting, di mana model mungkin menunjukkan kinerja yang tidak stabil pada data yang belum pernah dilihat.
Aspek data: Mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih merupakan tantangan. Data di beberapa bidang sulit diperoleh, seperti data kesehatan. Kualitas, akurasi, dan penandaan data juga memiliki masalah, data yang tidak lengkap atau bias dapat menyebabkan perilaku model yang salah. Pada saat yang sama, melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, sifat kotak hitam dari model AI menimbulkan masalah dalam hal interpretabilitas dan transparansi. Untuk beberapa aplikasi seperti keuangan, kesehatan, dan lain-lain, proses pengambilan keputusan model perlu dapat dijelaskan dan dilacak, sementara model pembelajaran mendalam yang ada seringkali kurang transparan.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga memiliki banyak masalah yang perlu dipecahkan, termasuk:
Kemampuan analisis data yang kurang: Platform Web3 membutuhkan kemampuan analisis data yang lebih baik untuk memahami perilaku pengguna, memprediksi tren pasar, dll.
Pengalaman pengguna kurang baik: Banyak produk Web3 memiliki antarmuka dan pengalaman interaksi yang buruk, memengaruhi adopsi pengguna.
Masalah keamanan kontrak pintar: Kerentanan kode kontrak pintar dan serangan hacker masih menjadi tantangan besar.
Perlindungan Privasi: Bagaimana mewujudkan berbagi data dan penciptaan nilai sambil melindungi privasi pengguna.
Skalabilitas: Melalui blockchain, throughput dan kecepatan transaksi masih perlu ditingkatkan.
AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki banyak ruang potensi untuk berkembang di bidang-bidang ini.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Proyek yang menggabungkan AI dan Web3 terutama berfokus pada dua arah besar: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, serta menggunakan teknologi AI untuk mendukung peningkatan proyek Web3.
Web3 mendukung AI
Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi
Dengan perkembangan cepat AI, permintaan GPU melonjak, menyebabkan situasi ketidakcukupan pasokan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek Web3 mulai mencoba menyediakan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini mendorong pengguna untuk menyediakan daya GPU yang tidak terpakai melalui insentif token, menjadi sisi penyedia daya, dan memberikan dukungan daya komputasi kepada pelanggan AI.
Sisi pasokan terutama terdiri dari tiga kategori: penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan yang memiliki banyak GPU. Proyek secara umum dibagi menjadi dua kategori, satu untuk inferensi AI ( seperti Render, Akash ), dan yang lainnya untuk pelatihan AI ( seperti io.net, Gensyn ).
Munculnya jaringan komputasi terdesentralisasi memberikan kemungkinan baru untuk penyediaan daya komputasi AI. Namun, dibandingkan dengan layanan komputasi terpusat, komputasi terdesentralisasi masih menghadapi tantangan dalam hal stabilitas kinerja, ketersediaan, dan kompleksitas penggunaan. Saat ini, sebagian besar proyek masih terbatas pada inferensi AI bukan pelatihan, terutama karena perbedaan dalam tuntutan daya komputasi dan bandwidth.
model algoritma terdesentralisasi
Beberapa proyek sedang mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, seperti Bittensor. Platform semacam ini menghubungkan beberapa model AI, di mana setiap model memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, platform akan memilih model yang paling sesuai untuk menjawab.
Dibandingkan dengan model besar tunggal, platform model algoritma terdesentralisasi memiliki potensi untuk memberikan layanan yang lebih beragam. Namun, bagaimana memastikan kualitas model dan mengoordinasikan kolaborasi antara model yang berbeda masih merupakan tantangan.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Data adalah kunci pengembangan AI. Beberapa proyek Web3 seperti PublicAI sedang mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui insentif token. Pengguna dapat menyumbangkan data atau berpartisipasi dalam verifikasi data, dan mendapatkan imbalan token. Cara ini membantu mendapatkan data yang lebih beragam, sekaligus memungkinkan pengguna untuk berbagi nilai data.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Bukti tanpa pengetahuan ( ZK ) teknologi memberikan kemungkinan baru untuk perlindungan privasi dalam AI. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin tanpa mengungkapkan data asli. Ini membantu menyelesaikan konflik antara perlindungan privasi dan berbagi data, terutama dalam bidang data sensitif seperti kesehatan dan keuangan.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi. Seperti Pond yang menggunakan algoritma AI untuk memprediksi token yang berharga; BullBear AI yang memprediksi tren harga berdasarkan data historis; Numerai yang menyelenggarakan kompetisi prediksi pasar saham menggunakan AI; Arkham yang memanfaatkan AI untuk analisis data on-chain, dan sebagainya.
Layanan Personalisasi
Aplikasi AI dalam pencarian dan rekomendasi juga telah meluas ke bidang Web3. Seperti Dune yang meluncurkan alat Wand, memanfaatkan model bahasa besar untuk menulis query SQL; platform media Web3 Followin dan IQ.wiki mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten; Kaito berkomitmen untuk menjadi mesin pencari Web3 berbasis LLM.
AI audit kontrak pintar
AI menunjukkan potensi besar dalam audit kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI, yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode. Ini membantu meningkatkan keamanan dan keandalan kontrak pintar.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata dari kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kinerja dan stabilitas: Kekuatan komputasi terdesentralisasi bergantung pada node yang tersebar di seluruh dunia, yang mungkin menyebabkan keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: Dipengaruhi oleh tingkat kecocokan penawaran dan permintaan, kemungkinan akan terjadi kekurangan sumber daya atau ketidakmampuan untuk memenuhi permintaan.
Kompleksitas Penggunaan: Pengguna mungkin perlu memahami lebih banyak detail teknis, yang meningkatkan biaya penggunaan.
Tingkat Kesulitan Pelatihan: Saat ini, daya komputasi terdesentralisasi sebagian besar digunakan untuk inferensi AI, yang sulit memenuhi tuntutan tinggi daya komputasi dan bandwidth untuk pelatihan model besar.
Kombinasi AI+Web3 tidak cukup mendalam
Banyak proyek hanya menggunakan AI secara permukaan, tanpa mencapai integrasi yang benar-benar mendalam:
Keterbatasan skenario aplikasi: Sebagian besar aplikasi seperti analisis data, pencarian rekomendasi, dll., tidak memiliki perbedaan mendasar dengan proyek Web2.
Pemasaran lebih penting daripada substansi: Beberapa proyek lebih memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, dengan inovasi yang sebenarnya terbatas.
masalah ekonomi token
Beberapa proyek mungkin terlalu bergantung pada ekonomi token, sementara mengabaikan pemenuhan kebutuhan nyata. Bagaimana merancang model token yang rasional untuk memastikan keberlanjutan jangka panjang masih merupakan tantangan besar.
Ringkasan
Integrasi AI+Web3 memberikan kemungkinan baru untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, dan lainnya. Web3 memberikan platform berbagi daya komputasi, data, dan algoritma yang terdesentralisasi untuk AI.
Meskipun masih menghadapi banyak tantangan saat ini, kombinasi AI+Web3 memiliki potensi yang besar. Di masa depan, seiring dengan kemajuan teknologi dan lebih banyak praktik inovatif, kita berharap dapat melihat integrasi yang lebih dalam, membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Integrasi AI dan Web3: Era baru yang penuh dengan peluang dan tantangan
Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Ada
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) dan teknologi Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan besar bagi berbagai industri. Web3 sebagai model internet yang muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Kombinasi AI dan Web3 telah menjadi fokus perhatian para pengembang dan investor di Timur dan Barat, bagaimana menggabungkan keduanya dengan baik adalah suatu pertanyaan yang layak untuk dieksplorasi lebih dalam.
Artikel ini akan fokus pada situasi terkini pengembangan AI+Web3, menganalisis keadaan proyek saat ini, dan mendiskusikan secara mendalam keterbatasan dan tantangan yang dihadapi. Diharapkan dapat memberikan referensi yang berharga bagi para profesional dan investor terkait.
Cara AI Berinteraksi dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 ibarat dua sisi neraca, AI membawa peningkatan produktivitas, sementara Web3 membawa perubahan dalam hubungan produksi. Lalu, percikan apa yang dapat dihasilkan dari pertemuan AI dan Web3? Mari kita mulai dengan menganalisis kesulitan dan ruang untuk peningkatan yang dihadapi masing-masing industri, kemudian kita akan membahas bagaimana keduanya dapat saling membantu mengatasi kesulitan tersebut.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen: daya komputasi, algoritma, dan data.
Dalam hal daya komputasi: Tugas AI memerlukan sumber daya komputasi yang besar untuk pelatihan dan inferensi model, terutama model pembelajaran mendalam. Mendapatkan dan mengelola daya komputasi dalam skala besar adalah tantangan yang mahal dan kompleks, biaya perangkat komputasi berkinerja tinggi, konsumsi energi, dan pemeliharaan semuanya menjadi masalah. Bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu, mendapatkan daya komputasi yang cukup mungkin sangat sulit.
Dalam aspek algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar, masih ada beberapa tantangan. Melatih jaringan saraf dalam memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi, serta kurangnya interpretabilitas model untuk beberapa tugas. Ketahanan dan kemampuan generalisasi algoritma juga merupakan masalah penting, di mana model mungkin menunjukkan kinerja yang tidak stabil pada data yang belum pernah dilihat.
Aspek data: Mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih merupakan tantangan. Data di beberapa bidang sulit diperoleh, seperti data kesehatan. Kualitas, akurasi, dan penandaan data juga memiliki masalah, data yang tidak lengkap atau bias dapat menyebabkan perilaku model yang salah. Pada saat yang sama, melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, sifat kotak hitam dari model AI menimbulkan masalah dalam hal interpretabilitas dan transparansi. Untuk beberapa aplikasi seperti keuangan, kesehatan, dan lain-lain, proses pengambilan keputusan model perlu dapat dijelaskan dan dilacak, sementara model pembelajaran mendalam yang ada seringkali kurang transparan.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga memiliki banyak masalah yang perlu dipecahkan, termasuk:
Kemampuan analisis data yang kurang: Platform Web3 membutuhkan kemampuan analisis data yang lebih baik untuk memahami perilaku pengguna, memprediksi tren pasar, dll.
Pengalaman pengguna kurang baik: Banyak produk Web3 memiliki antarmuka dan pengalaman interaksi yang buruk, memengaruhi adopsi pengguna.
Masalah keamanan kontrak pintar: Kerentanan kode kontrak pintar dan serangan hacker masih menjadi tantangan besar.
Perlindungan Privasi: Bagaimana mewujudkan berbagi data dan penciptaan nilai sambil melindungi privasi pengguna.
Skalabilitas: Melalui blockchain, throughput dan kecepatan transaksi masih perlu ditingkatkan.
AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki banyak ruang potensi untuk berkembang di bidang-bidang ini.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Proyek yang menggabungkan AI dan Web3 terutama berfokus pada dua arah besar: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, serta menggunakan teknologi AI untuk mendukung peningkatan proyek Web3.
Web3 mendukung AI
Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi
Dengan perkembangan cepat AI, permintaan GPU melonjak, menyebabkan situasi ketidakcukupan pasokan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek Web3 mulai mencoba menyediakan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini mendorong pengguna untuk menyediakan daya GPU yang tidak terpakai melalui insentif token, menjadi sisi penyedia daya, dan memberikan dukungan daya komputasi kepada pelanggan AI.
Sisi pasokan terutama terdiri dari tiga kategori: penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan yang memiliki banyak GPU. Proyek secara umum dibagi menjadi dua kategori, satu untuk inferensi AI ( seperti Render, Akash ), dan yang lainnya untuk pelatihan AI ( seperti io.net, Gensyn ).
Munculnya jaringan komputasi terdesentralisasi memberikan kemungkinan baru untuk penyediaan daya komputasi AI. Namun, dibandingkan dengan layanan komputasi terpusat, komputasi terdesentralisasi masih menghadapi tantangan dalam hal stabilitas kinerja, ketersediaan, dan kompleksitas penggunaan. Saat ini, sebagian besar proyek masih terbatas pada inferensi AI bukan pelatihan, terutama karena perbedaan dalam tuntutan daya komputasi dan bandwidth.
model algoritma terdesentralisasi
Beberapa proyek sedang mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, seperti Bittensor. Platform semacam ini menghubungkan beberapa model AI, di mana setiap model memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, platform akan memilih model yang paling sesuai untuk menjawab.
Dibandingkan dengan model besar tunggal, platform model algoritma terdesentralisasi memiliki potensi untuk memberikan layanan yang lebih beragam. Namun, bagaimana memastikan kualitas model dan mengoordinasikan kolaborasi antara model yang berbeda masih merupakan tantangan.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Data adalah kunci pengembangan AI. Beberapa proyek Web3 seperti PublicAI sedang mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui insentif token. Pengguna dapat menyumbangkan data atau berpartisipasi dalam verifikasi data, dan mendapatkan imbalan token. Cara ini membantu mendapatkan data yang lebih beragam, sekaligus memungkinkan pengguna untuk berbagi nilai data.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Bukti tanpa pengetahuan ( ZK ) teknologi memberikan kemungkinan baru untuk perlindungan privasi dalam AI. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin tanpa mengungkapkan data asli. Ini membantu menyelesaikan konflik antara perlindungan privasi dan berbagi data, terutama dalam bidang data sensitif seperti kesehatan dan keuangan.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi. Seperti Pond yang menggunakan algoritma AI untuk memprediksi token yang berharga; BullBear AI yang memprediksi tren harga berdasarkan data historis; Numerai yang menyelenggarakan kompetisi prediksi pasar saham menggunakan AI; Arkham yang memanfaatkan AI untuk analisis data on-chain, dan sebagainya.
Layanan Personalisasi
Aplikasi AI dalam pencarian dan rekomendasi juga telah meluas ke bidang Web3. Seperti Dune yang meluncurkan alat Wand, memanfaatkan model bahasa besar untuk menulis query SQL; platform media Web3 Followin dan IQ.wiki mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten; Kaito berkomitmen untuk menjadi mesin pencari Web3 berbasis LLM.
AI audit kontrak pintar
AI menunjukkan potensi besar dalam audit kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI, yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode. Ini membantu meningkatkan keamanan dan keandalan kontrak pintar.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata dari kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kinerja dan stabilitas: Kekuatan komputasi terdesentralisasi bergantung pada node yang tersebar di seluruh dunia, yang mungkin menyebabkan keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: Dipengaruhi oleh tingkat kecocokan penawaran dan permintaan, kemungkinan akan terjadi kekurangan sumber daya atau ketidakmampuan untuk memenuhi permintaan.
Kompleksitas Penggunaan: Pengguna mungkin perlu memahami lebih banyak detail teknis, yang meningkatkan biaya penggunaan.
Tingkat Kesulitan Pelatihan: Saat ini, daya komputasi terdesentralisasi sebagian besar digunakan untuk inferensi AI, yang sulit memenuhi tuntutan tinggi daya komputasi dan bandwidth untuk pelatihan model besar.
Kombinasi AI+Web3 tidak cukup mendalam
Banyak proyek hanya menggunakan AI secara permukaan, tanpa mencapai integrasi yang benar-benar mendalam:
Keterbatasan skenario aplikasi: Sebagian besar aplikasi seperti analisis data, pencarian rekomendasi, dll., tidak memiliki perbedaan mendasar dengan proyek Web2.
Pemasaran lebih penting daripada substansi: Beberapa proyek lebih memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, dengan inovasi yang sebenarnya terbatas.
masalah ekonomi token
Beberapa proyek mungkin terlalu bergantung pada ekonomi token, sementara mengabaikan pemenuhan kebutuhan nyata. Bagaimana merancang model token yang rasional untuk memastikan keberlanjutan jangka panjang masih merupakan tantangan besar.
Ringkasan
Integrasi AI+Web3 memberikan kemungkinan baru untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, dan lainnya. Web3 memberikan platform berbagi daya komputasi, data, dan algoritma yang terdesentralisasi untuk AI.
Meskipun masih menghadapi banyak tantangan saat ini, kombinasi AI+Web3 memiliki potensi yang besar. Di masa depan, seiring dengan kemajuan teknologi dan lebih banyak praktik inovatif, kita berharap dapat melihat integrasi yang lebih dalam, membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.