В последние годы быстрый рост технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлек широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что принесло огромные изменения в различные отрасли. Web3, как новая модель интернета, меняет восприятие и способы использования интернета. Сочетание AI и Web3 стало центром внимания разработчиков и инвесторов с Востока и Запада, и вопрос о том, как хорошо интегрировать оба направления, заслуживает глубокого изучения.
В данной статье будет основное внимание уделено текущему состоянию развития AI+Web3, анализу ситуации с текущими проектами и глубокому обсуждению ограничений и вызовов, с которыми они сталкиваются. Надеемся, что это предоставит ценную справку для соответствующих специалистов и инвесторов.
Способы взаимодействия ИИ и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ принес повышение производительности, а Web3 привел к изменению производственных отношений. Так какие искры могут возникнуть при столкновении ИИ и Web3? Сначала давайте проанализируем, с какими трудностями и возможностями улучшения сталкиваются каждая из отраслей ИИ и Web3, а затем обсудим, как они могут помочь друг другу решить эти проблемы.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия ИИ
Ключевые элементы индустрии ИИ неразрывно связаны с тремя факторами: вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
В аспекте вычислительной мощности: AI-задачи требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и вывода моделей, особенно моделей глубокого обучения. Получение и управление крупномасштабной вычислительной мощностью является дорогостоящей и сложной задачей, стоимость, энергопотребление и обслуживание высокопроизводительных вычислительных устройств представляют собой проблемы. Для стартапов и индивидуальных разработчиков получение достаточной вычислительной мощности может быть затруднительным.
В области алгоритмов: хотя алгоритмы глубокого обучения добились огромного успеха, все еще существуют некоторые проблемы. Обучение глубоких нейронных сетей требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, а для некоторых задач модели имеют недостаточную интерпретируемость. Робустность и обобщающая способность алгоритмов также являются важными проблемами, так как модели могут показывать нестабильные результаты на невиданных данных.
В области данных: получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему является вызовом. Некоторые области данных трудно получить, такие как данные о здравоохранении. Качество, точность и аннотация данных также представляют собой проблемы; неполные или предвзятые данные могут привести к ошибочному поведению модели. В то же время защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, черные ящики AI-моделей вызывают проблемы с объяснимостью и прозрачностью. Для некоторых приложений, таких как финансы и здравоохранение, процесс принятия решений модели должен быть понятным и прослеживаемым, в то время как существующие модели глубокого обучения часто не обладают прозрачностью.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В отрасли Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить, включая:
Недостаточные возможности анализа данных: платформам Web3 необходимы более эффективные инструменты для анализа данных, чтобы понимать поведение пользователей, предсказывать рыночные тренды и так далее.
Плохой пользовательский опыт: многие интерфейсы и взаимодействие в продуктах Web3 оставляют желать лучшего, что влияет на принятие пользователями.
Проблемы безопасности смарт-контрактов: уязвимости в коде смарт-контрактов и хакерские атаки по-прежнему представляют собой большую проблему.
Защита конфиденциальности: как осуществить совместное использование данных и создание ценности, защищая при этом конфиденциальность пользователей.
Масштабируемость: пропускная способность блокчейн-сети и скорость транзакций все еще нуждаются в улучшении.
Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большой потенциал в этих областях.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Проекты, сочетающие ИИ и Web3, в основном исходят из двух крупных направлений: использование технологий блокчейн для повышения производительности ИИ проектов и использование технологий ИИ для улучшения проектов Web3.
Web3 помогает AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С быстрым развитием ИИ спрос на GPU резко возрос, что привело к дефициту. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты Web3 начали пытаться предложить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью токенов, становясь стороной предложения вычислительных ресурсов и предоставляя поддержку вычислительных мощностей клиентам ИИ.
Сторона предложения в основном включает три категории: облачные сервисные компании, криптовалютные шахтеры и предприятия, обладающие большим количеством GPU. Проекты в основном делятся на две категории: одна предназначена для ИИ-выводов (, такие как Render, Akash ), другая предназначена для обучения ИИ (, такие как io.net, Gensyn ).
Появление децентрализованных вычислительных сетей открыло новые возможности для поставки вычислительных ресурсов для ИИ. Однако, по сравнению с централизованными вычислительными услугами, децентрализованные вычисления все еще сталкиваются с проблемами стабильности производительности, доступности и сложности использования. В настоящее время большинство проектов по-прежнему ограничено ИИ-инференцией, а не обучением, в основном из-за различий в требованиях к вычислительной мощности и пропускной способности.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты пытаются создать децентрализованный рынок сервисов AI-алгоритмов, такие как Bittensor. Эти платформы соединяют несколько AI-моделей, каждая из которых имеет свою область квалификации. Когда пользователь задает вопрос, платформа выбирает наиболее подходящую модель для ответа.
В отличие от единого большого модели, децентрализованные платформы алгоритмических моделей имеют потенциал для предоставления более разнообразных услуг. Однако обеспечение качества моделей и координация сотрудничества между различными моделями остаются проблемами.
Децентрализованный сбор данных
Данные являются ключом к развитию ИИ. Некоторые проекты Web3, такие как PublicAI, реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов. Пользователи могут вносить данные или участвовать в проверке данных, получая токеновые вознаграждения. Этот подход помогает получить более разнообразные данные и позволяет пользователям делиться ценностью данных.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Доказательства с нулевым знанием ( ZK ) технология предоставляют новые возможности для защиты конфиденциальности в AI. ZKML ( Обучение с нулевым знанием машин ) позволяет проводить обучение и вывод моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных. Это помогает решить конфликт между защитой конфиденциальности и обменом данными, особенно в таких чувствительных областях, как медицина и финансы.
Искусственный интеллект способствует Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует алгоритмы AI для прогнозирования ценных токенов; BullBear AI прогнозирует тенденции цен на основе исторических данных; Numerai проводит конкурсы по прогнозированию фондового рынка с помощью AI; Arkham использует AI для анализа данных в блокчейне и т.д.
Персонализированные услуги
Применение ИИ в области поиска и рекомендаций также распространилось на сферу Web3. Например, Dune запустила инструмент Wand, который использует большие языковые модели для написания SQL-запросов; медиа-платформы Web3 Followin и IQ.wiki интегрировали ChatGPT для суммирования контента; Kaito стремится стать поисковой системой Web3 на базе LLM.
AI-аудит умного контракта
ИИ демонстрирует огромный потенциал в области аудита смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предоставляет AI-аудитор смарт-контрактов, использующий технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде. Это помогает повысить безопасность и надежность смарт-контрактов.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия децентрализованной вычислительной мощности
Производительность и стабильность: Децентрализованная вычислительная мощность зависит от узлов, распределенных по всему миру, что может привести к задержкам и нестабильности.
Доступность: в зависимости от степени соответствия спроса и предложения могут возникнуть ситуации нехватки ресурсов или невозможности удовлетворения需求.
Сложность использования: пользователю может потребоваться узнать больше технических деталей, что увеличивает стоимость использования.
Уровень сложности обучения: в настоящее время децентрализованные вычислительные мощности в основном используются для вывода ИИ, и они не могут удовлетворить высокие требования к вычислительной мощности и пропускной способности для обучения больших моделей.
AI+Web3 сочетание недостаточно глубокое
Многие проекты лишь на поверхности используют ИИ, не достигнув истинной глубокой интеграции:
Ограниченные области применения: Большинство приложений, таких как анализ данных, рекомендательные поиски и т.д., по сути не отличаются от проектов Web2.
Маркетинг важнее сути: некоторые проекты больше сосредоточены на маркетинговом уровне, используя концепцию ИИ, при этом реальных инноваций мало.
Вопросы токеномики
Некоторые проекты могут чрезмерно полагаться на токеномику, игнорируя решение реальных потребностей. Как разработать разумную модель токенов, чтобы обеспечить долгосрочное устойчивое развитие, все еще остается большой проблемой.
Итог
Слияние AI и Web3 предоставляет новые возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может обеспечить Web3 более интеллектуальными приложениями, такими как анализ данных, аудит смарт-контрактов и т. д. Web3 же предоставляет AI децентрализованную вычислительную мощность, платформу для обмена данными и алгоритмами.
Несмотря на то, что в настоящее время перед нами стоят многочисленные вызовы, комбинация AI и Web3 обладает огромным потенциалом. В будущем, с развитием технологий и внедрением новых инновационных практик, мы можем ожидать более глубокую интеграцию, создающую более умные, открытые и справедливые экономические и социальные системы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Слияние ИИ и Web3: новая эпоха с возможностями и вызовами
Слияние AI и Web3: возможности и вызовы
В последние годы быстрый рост технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлек широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что принесло огромные изменения в различные отрасли. Web3, как новая модель интернета, меняет восприятие и способы использования интернета. Сочетание AI и Web3 стало центром внимания разработчиков и инвесторов с Востока и Запада, и вопрос о том, как хорошо интегрировать оба направления, заслуживает глубокого изучения.
В данной статье будет основное внимание уделено текущему состоянию развития AI+Web3, анализу ситуации с текущими проектами и глубокому обсуждению ограничений и вызовов, с которыми они сталкиваются. Надеемся, что это предоставит ценную справку для соответствующих специалистов и инвесторов.
Способы взаимодействия ИИ и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ принес повышение производительности, а Web3 привел к изменению производственных отношений. Так какие искры могут возникнуть при столкновении ИИ и Web3? Сначала давайте проанализируем, с какими трудностями и возможностями улучшения сталкиваются каждая из отраслей ИИ и Web3, а затем обсудим, как они могут помочь друг другу решить эти проблемы.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия ИИ
Ключевые элементы индустрии ИИ неразрывно связаны с тремя факторами: вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
В аспекте вычислительной мощности: AI-задачи требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и вывода моделей, особенно моделей глубокого обучения. Получение и управление крупномасштабной вычислительной мощностью является дорогостоящей и сложной задачей, стоимость, энергопотребление и обслуживание высокопроизводительных вычислительных устройств представляют собой проблемы. Для стартапов и индивидуальных разработчиков получение достаточной вычислительной мощности может быть затруднительным.
В области алгоритмов: хотя алгоритмы глубокого обучения добились огромного успеха, все еще существуют некоторые проблемы. Обучение глубоких нейронных сетей требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, а для некоторых задач модели имеют недостаточную интерпретируемость. Робустность и обобщающая способность алгоритмов также являются важными проблемами, так как модели могут показывать нестабильные результаты на невиданных данных.
В области данных: получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему является вызовом. Некоторые области данных трудно получить, такие как данные о здравоохранении. Качество, точность и аннотация данных также представляют собой проблемы; неполные или предвзятые данные могут привести к ошибочному поведению модели. В то же время защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, черные ящики AI-моделей вызывают проблемы с объяснимостью и прозрачностью. Для некоторых приложений, таких как финансы и здравоохранение, процесс принятия решений модели должен быть понятным и прослеживаемым, в то время как существующие модели глубокого обучения часто не обладают прозрачностью.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В отрасли Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить, включая:
Недостаточные возможности анализа данных: платформам Web3 необходимы более эффективные инструменты для анализа данных, чтобы понимать поведение пользователей, предсказывать рыночные тренды и так далее.
Плохой пользовательский опыт: многие интерфейсы и взаимодействие в продуктах Web3 оставляют желать лучшего, что влияет на принятие пользователями.
Проблемы безопасности смарт-контрактов: уязвимости в коде смарт-контрактов и хакерские атаки по-прежнему представляют собой большую проблему.
Защита конфиденциальности: как осуществить совместное использование данных и создание ценности, защищая при этом конфиденциальность пользователей.
Масштабируемость: пропускная способность блокчейн-сети и скорость транзакций все еще нуждаются в улучшении.
Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большой потенциал в этих областях.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Проекты, сочетающие ИИ и Web3, в основном исходят из двух крупных направлений: использование технологий блокчейн для повышения производительности ИИ проектов и использование технологий ИИ для улучшения проектов Web3.
Web3 помогает AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С быстрым развитием ИИ спрос на GPU резко возрос, что привело к дефициту. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты Web3 начали пытаться предложить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью токенов, становясь стороной предложения вычислительных ресурсов и предоставляя поддержку вычислительных мощностей клиентам ИИ.
Сторона предложения в основном включает три категории: облачные сервисные компании, криптовалютные шахтеры и предприятия, обладающие большим количеством GPU. Проекты в основном делятся на две категории: одна предназначена для ИИ-выводов (, такие как Render, Akash ), другая предназначена для обучения ИИ (, такие как io.net, Gensyn ).
Появление децентрализованных вычислительных сетей открыло новые возможности для поставки вычислительных ресурсов для ИИ. Однако, по сравнению с централизованными вычислительными услугами, децентрализованные вычисления все еще сталкиваются с проблемами стабильности производительности, доступности и сложности использования. В настоящее время большинство проектов по-прежнему ограничено ИИ-инференцией, а не обучением, в основном из-за различий в требованиях к вычислительной мощности и пропускной способности.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты пытаются создать децентрализованный рынок сервисов AI-алгоритмов, такие как Bittensor. Эти платформы соединяют несколько AI-моделей, каждая из которых имеет свою область квалификации. Когда пользователь задает вопрос, платформа выбирает наиболее подходящую модель для ответа.
В отличие от единого большого модели, децентрализованные платформы алгоритмических моделей имеют потенциал для предоставления более разнообразных услуг. Однако обеспечение качества моделей и координация сотрудничества между различными моделями остаются проблемами.
Децентрализованный сбор данных
Данные являются ключом к развитию ИИ. Некоторые проекты Web3, такие как PublicAI, реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов. Пользователи могут вносить данные или участвовать в проверке данных, получая токеновые вознаграждения. Этот подход помогает получить более разнообразные данные и позволяет пользователям делиться ценностью данных.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Доказательства с нулевым знанием ( ZK ) технология предоставляют новые возможности для защиты конфиденциальности в AI. ZKML ( Обучение с нулевым знанием машин ) позволяет проводить обучение и вывод моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных. Это помогает решить конфликт между защитой конфиденциальности и обменом данными, особенно в таких чувствительных областях, как медицина и финансы.
Искусственный интеллект способствует Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует алгоритмы AI для прогнозирования ценных токенов; BullBear AI прогнозирует тенденции цен на основе исторических данных; Numerai проводит конкурсы по прогнозированию фондового рынка с помощью AI; Arkham использует AI для анализа данных в блокчейне и т.д.
Персонализированные услуги
Применение ИИ в области поиска и рекомендаций также распространилось на сферу Web3. Например, Dune запустила инструмент Wand, который использует большие языковые модели для написания SQL-запросов; медиа-платформы Web3 Followin и IQ.wiki интегрировали ChatGPT для суммирования контента; Kaito стремится стать поисковой системой Web3 на базе LLM.
AI-аудит умного контракта
ИИ демонстрирует огромный потенциал в области аудита смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предоставляет AI-аудитор смарт-контрактов, использующий технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде. Это помогает повысить безопасность и надежность смарт-контрактов.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия децентрализованной вычислительной мощности
Производительность и стабильность: Децентрализованная вычислительная мощность зависит от узлов, распределенных по всему миру, что может привести к задержкам и нестабильности.
Доступность: в зависимости от степени соответствия спроса и предложения могут возникнуть ситуации нехватки ресурсов или невозможности удовлетворения需求.
Сложность использования: пользователю может потребоваться узнать больше технических деталей, что увеличивает стоимость использования.
Уровень сложности обучения: в настоящее время децентрализованные вычислительные мощности в основном используются для вывода ИИ, и они не могут удовлетворить высокие требования к вычислительной мощности и пропускной способности для обучения больших моделей.
AI+Web3 сочетание недостаточно глубокое
Многие проекты лишь на поверхности используют ИИ, не достигнув истинной глубокой интеграции:
Ограниченные области применения: Большинство приложений, таких как анализ данных, рекомендательные поиски и т.д., по сути не отличаются от проектов Web2.
Маркетинг важнее сути: некоторые проекты больше сосредоточены на маркетинговом уровне, используя концепцию ИИ, при этом реальных инноваций мало.
Вопросы токеномики
Некоторые проекты могут чрезмерно полагаться на токеномику, игнорируя решение реальных потребностей. Как разработать разумную модель токенов, чтобы обеспечить долгосрочное устойчивое развитие, все еще остается большой проблемой.
Итог
Слияние AI и Web3 предоставляет новые возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может обеспечить Web3 более интеллектуальными приложениями, такими как анализ данных, аудит смарт-контрактов и т. д. Web3 же предоставляет AI децентрализованную вычислительную мощность, платформу для обмена данными и алгоритмами.
Несмотря на то, что в настоящее время перед нами стоят многочисленные вызовы, комбинация AI и Web3 обладает огромным потенциалом. В будущем, с развитием технологий и внедрением новых инновационных практик, мы можем ожидать более глубокую интеграцию, создающую более умные, открытые и справедливые экономические и социальные системы.