AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum Analizi ve Gelişim Perspektifi
I. Giriş: AI+Web3 Gelişimi
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. AI, insan zekasını simüle ve taklit eden bir teknoloji olarak, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektörde büyük değişim ve yenilikler getirdi.
2023 yılında, AI sektörünün piyasa büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi mükemmel şirketler hızla yükseldi ve AI dalgasına öncülük etti. Aynı zamanda, Web3, yeni bir ağ modeli olarak, insanların interneti algılama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. Web3, merkeziyetsiz blockchain teknolojisine dayanarak, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevlerle, verilerin paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcıların özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlıyor.
Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyona ulaştı, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler ve uygulama katmanındaki Uniswap, Stepn gibi yeni anlatılar ve senaryolar sürekli olarak ortaya çıkıyor, bu da daha fazla insanın Web3 sektörüne katılmasını sağlıyor. AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batı geliştiricileri ve yatırımcıları tarafından büyük bir ilgiyle takip edilen bir alan haline geldi, bu ikisini iyi bir şekilde birleştirmenin yolları araştırılmaya değer bir sorudur.
Bu makalede AI+Web3'ün gelişim durumuna odaklanılacak, mevcut AI+Web3 projelerinin durumu analiz edilecek ve bunların karşılaştığı sınırlamalar ve zorluklar derinlemesine tartışılacaktır. Böyle bir çalışma ile yatırımcılara ve ilgili sektör profesyonellerine değerli referanslar ve içgörüler sunmayı umuyoruz.
İki, AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge ölçeğinin iki tarafı gibi; AI, üretkenlikte bir artış getirirken, Web3, üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağladı. Peki, AI ve Web3'ün birbirleriyle nasıl bir etkileşimde bulunabileceğini merak ediyor musunuz? Öncelikle AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edeceğiz, ardından da birbirlerine bu zorlukların çözümünde nasıl yardımcı olduklarını tartışacağız.
2.1 AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI endüstrisinin temeli üç unsurdan oluşur: hesaplama gücü, algoritmalar ve veriler.
Hesaplama gücü: AI görevleri genellikle büyük miktarda veriyi işlemek ve karmaşık hesaplamalar yapmak için gereklidir, örneğin derin sinir ağı modellerinin eğitimi. Yüksek yoğunlukta hesaplama gücü, model eğitimi ve çıkarım sürecini hızlandırarak AI sistemlerinin performansını ve verimliliğini artırabilir. Son yıllarda, grafik işlemcileri (GPU) ve özel AI çipleri (TPU gibi) gibi donanım teknolojilerinin gelişmesiyle, hesaplama gücündeki artış AI endüstrisinin gelişiminde önemli bir rol oynamıştır.
Algoritma: AI sisteminin temel bileşenleri, bunlar problem çözme ve görev gerçekleştirme için kullanılan matematiksel ve istatistiksel yöntemlerdir. AI algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları olarak ikiye ayrılabilir; derin öğrenme algoritmaları son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı ve etkisi açısından kritik öneme sahiptir.
Veri: AI sisteminin temel görevi, öğrenme ve eğitim yoluyla verilerdeki kalıpları ve ilişkileri çıkarmaktır. Veri, modellerin eğitimi ve optimizasyonu için temeldir, büyük ölçekli veri örnekleri aracılığıyla, AI sistemi daha doğru ve daha akıllı modeller öğrenebilir. Zengin veri setleri, modellerin daha önce görülmemiş verilere daha iyi genelleme yapmasını sağlamak için daha kapsamlı ve çeşitli bilgiler sunabilir.
AI sektörünün karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Hesaplama gücü açısından: Büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık bir zorluktur. Yüksek performanslı hesaplama cihazlarının maliyeti, enerji tüketimi ve bakımı sorunlardır.
Algoritma açısından: Derin sinir ağlarının eğitilmesi büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir, modelin açıklanabilirliği ve yorumlanabilirliği yetersiz olabilir. Algoritmanın dayanıklılığı ve genelleme yeteneği de önemli bir sorundur.
Veri açısından: Yüksek kaliteli, çeşitli verilere ulaşmak hala bir zorluk. Verinin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlar; eksik veya önyargılı veriler, modellerin yanlış davranışlarına veya sapmalarına neden olabilir.
Açıklanabilirlik ve şeffaflık: AI modellerinin kara kutu özellikleri, kamuoyunun endişe duyduğu bir konudur. Finans, sağlık ve adalet gibi belirli uygulamalar için, modellerin karar verme süreci açıklanabilir ve izlenebilir olmalıdır.
İş model: Birçok AI projesinin girişimcilik iş modeli net değil, bu da birçok AI girişimcisinin kafa karışıklığına neden oluyor.
2.2 Web3 sektörüyle ilgili zorluklar
Web3 endüstrisinde çözülmesi gereken birçok farklı zorluk bulunmaktadır, bunlar arasında:
Web3 veri analizi
Web3 ürünlerinin kullanıcı deneyimi zayıf
Akıllı sözleşme kodu açıkları ve hacker saldırıları sorunları
Yapay zeka, verimliliği artırma aracı olarak bu alanlarda birçok potansiyel kullanım alanına sahiptir:
Veri analizi ve tahmin yeteneği: AI teknolojisi, Web3 platformlarının büyük veri yığınlarından değerli bilgiler çıkarmasına ve daha doğru tahminler ve kararlar almasına yardımcı olabilir. Bu, merkeziyetsiz finans (DeFi) alanındaki risk değerlendirmesi, piyasa tahmini ve varlık yönetimi gibi konular açısından önemli bir anlam taşır.
Kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetler: AI teknolojisi, Web3 platformlarının daha iyi bir kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasına yardımcı olabilir, bu da kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırır.
Güvenlik ve gizlilik koruma: AI teknolojisi, siber saldırıları tespit etmek ve savunmak, anormal davranışları tanımlamak için kullanılabilir ve daha güçlü bir güvenlik sağlanabilir. Aynı zamanda, AI, veri şifreleme ve gizlilik hesaplama gibi teknolojiler aracılığıyla, kullanıcıların Web3 platformlarındaki kişisel bilgilerini korumak için veri gizliliği koruma alanında da uygulanabilir.
Akıllı sözleşme denetimi: AI teknolojisi, sözleşme denetimi ve güvenlik açıklarının otomatikleştirilmesi için kullanılabilir, sözleşmelerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.
Üç, AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri esasen iki ana alandan hareket ediyor: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerinin geliştirilmesine hizmet etmek için kullanmak.
3.1 Web3, AI'yi destekliyor
3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI'nın hızlı gelişimiyle birlikte, GPU talebi büyük ölçüde artmış ve arz eksikliği durumu ortaya çıkmıştır. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama gücü hizmeti sunmayı denemeye başlamıştır. Bu tür projeler, token teşviki ile geniş kullanıcı kitlesinin atıl GPU hesaplama gücünü sağlamasını sağlamakta ve hesaplama gücünün arz tarafı haline gelerek AI müşterilerine hesaplama desteği sunmaktadır.
Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmeleri içermektedir. Şu anda pazar oyuncuları iki ana gruba ayrılmaktadır: Bir grup, merkeziyetsiz hesaplamayı AI çıkarımı için kullanırken, diğer grup merkeziyetsiz hesaplamayı AI eğitimi için kullanmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama projesinin temeli, token teşvik mekanizması aracılığıyla sağlayıcıları çekmek ve ardından kullanıcıları çekmekte yatmaktadır; böylece projenin soğuk başlatılması ve temel işletim mekanizması sağlanmaktadır. Bu döngü altında, arz tarafı daha fazla ve daha değerli token ödülleri alırken, talep tarafı daha ucuz ve maliyet açısından daha yüksek hizmetler elde etmektedir.
3.1.2 Merkezi Olmayan Algoritma Modeli
Bazı projeler, birçok farklı AI modelini bağlayan merkeziyetsiz bir AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Kullanıcılar soru sorduğunda, pazar en uygun AI modelini seçerek cevap vermek için kullanıyor.
Bittensor örneğinde olduğu gibi, algoritma modelinin arz tarafı (madenciler) makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunur. Model sağlayıcıları, katkıları için kripto para birimi tokeni TAO ile ödüllendirilir. Soruların cevaplarının kalitesini sağlamak için Bittensor, ağın en iyi cevap üzerinde uzlaşmasını sağlamak için benzersiz bir konsensüs mekanizması kullanır.
3.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama
Bazı projeler, Web3 ile birlikte token teşvikleri yoluyla merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmektedir. Örneğin, PublicAI, kullanıcıların sosyal medyada değerli içerikler paylaşmalarına ve token teşvikleri kazanmalarına olanak tanır. Bu yöntem, veri katkıcıları ile yapay zeka endüstrisi geliştirenler arasında bir işbirliği ilişkisini teşvik etmektedir.
3.1.4 ZK, AI'daki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizlilik koruma ile veri paylaşımı arasındaki çelişkileri çözmeye yardımcı olabilir. ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), sıfır bilgi kanıtı teknolojisini kullanarak, orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine ve çıkarım yapılmasına olanak tanır.
3.2 AI, web3'ü destekliyor
3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için mevcut AI hizmetlerini veya kendi geliştirdikleri AI araçlarını entegre etmeye başladı. Bu hizmetler, yatırım stratejileri, zincir üstü analiz, fiyat ve piyasa tahminleri gibi birçok alanda kapsamaktadır.
Örneğin, Pond, gelecekte değerli alpha token'ları tahmin etmek için AI grafik algoritmalarını kullanıyor; BullBear AI, kullanıcıların tarihsel verileri ve fiyat çizgisi geçmişi ile piyasa trendlerine dayanarak eğitilir ve doğru fiyat hareketi tahminleri sağlar; Numerai, katılımcıların AI ve büyük dil modelleri kullanarak hisse senedi piyasasını tahmin ettiği bir yatırım yarışması platformudur.
3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler
Bazı Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI'yi entegre ediyor. Örneğin, veri analizi platformu Dune, büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazmak için Wand aracını tanıttı; Web3 medya platformu Followin, belirli bir alanın görüşlerini ve en son durumunu özetlemek için ChatGPT'yi entegre etti; Web3 ansiklopedisi platformu IQ.wiki, wiki makalelerini özetlemek için GPT-4'ü entegre etti.
3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme
Bazı projeler, akıllı sözleşme kodlarının denetimini gerçekleştirmek için AI kullanarak kodlardaki açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlayıp buluyor. Örneğin, 0x0.ai projesi, akıllı sözleşmeleri analiz etmek ve potansiyel açıkları veya sorunları tespit etmek için ileri düzey algoritmalar kullanan bir yapay zeka akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.
Dört, AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Mevcut Zorluklar
4.1 Merkezsizleştirilmiş hesaplama alanındaki mevcut engeller
Merkeziyetsiz hesaplama ürünleri aşağıdaki zorluklarla karşı karşıya:
Performans ve stabilite, merkeziyetçi hesaplama ürünlerine göre daha düşük olabilir.
Kullanılabilirlik, arz ve talep arasındaki eşleşme derecesinden etkilenir.
Kullanıcıların maliyeti yüksek, daha fazla teknik ayrıntı öğrenmeleri gerekiyor.
Şu anda esas olarak AI çıkarımı ile sınırlıdır, AI eğitimi ile değil.
Büyük model AI eğitimi, büyük miktarda verilere ve yüksek hızlı iletişim bant genişliğine ihtiyaç duyar; şu anda merkeziyetsiz hesaplama gücü bu gereksinimleri karşılamakta zorlanıyor. Buna karşılık, AI çıkarımı veri ve bant genişliği açısından daha düşük bir talebe sahiptir ve gerçekleştirilme olasılığı daha yüksektir.
4.2 AI+Web3'ün birleşimi oldukça kaba, 1+1>2'yi gerçekleştirmedi.
Şu anda AI ve Web3'ün birleşimi esas olarak aşağıdaki iki alanda kendini göstermektedir:
Birçok proje yalnızca AI kullanarak verimliliği artırmak ve analiz yapmakla kalıyor, AI ile kripto para birimleri arasında yerel bir entegrasyon ve yenilikçi çözümler sunmuyor.
Bazı Web3 ekipleri, pazarlama alanında AI konseptini kullanıyor, ancak gerçek yenilik konusunda hala büyük bir boşluk var.
4.3 Token ekonomisi, AI projelerinin anlatımında bir tampon görevi görüyor.
Artık daha fazla büyük modelin açık kaynak hale gelmesiyle, birçok AI+Web3 projesi kullanıcı katılımını artırmak için Web3 anlatısını ve token ekonomisini birleştirmeyi tercih ediyor. Ancak, token ekonomisinin entegrasyonunun AI projelerinin gerçek ihtiyaçları çözmesine gerçekten yardımcı olup olmadığı ya da sadece bir anlatı ya da kısa vadeli değer arayışı olup olmadığını daha fazla gözlem ve doğrulama gerekmektedir.
Beş, Özet
AI+Web3 entegrasyonu, gelecekteki teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişim için sonsuz olasılıklar sunmaktadır. AI teknolojisi, Web3'e daha verimli ve akıllı uygulama senaryoları sağlayabilirken, Web3'ün merkeziyetsiz ve programlanabilirlik özellikleri de AI teknolojisinin gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır.
Henüz erken aşamalarında olan mevcut AI+Web3 projeleri birçok zorlukla karşılaşsalar da, bazı avantajlar da sunmaktadırlar. Örneğin, merkeziyetsiz hesaplama ve veri toplama projeleri, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltabilir, daha büyük şeffaflık ve denetlenebilirlik sağlayabilir ve daha geniş katılım ve yenilik gerçekleştirebilir.
Gelecekte, AI ile Web3 arasında daha yakın bir entegrasyon sağlamak için daha derinlemesine araştırmalar ve yenilikler görmeyi umuyoruz ve finans, merkeziyetsizlik gibi alanlarda.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 Likes
Reward
9
4
Share
Comment
0/400
ThatsNotARugPull
· 07-27 11:09
İki yüz milyar mı oldu? Saçmalık
View OriginalReply0
ChainWatcher
· 07-27 11:03
Araçlar zamanında hareket etmiyor, AI entegrasyonu nasıl olacak?
View OriginalReply0
NeverVoteOnDAO
· 07-27 11:00
Yapay Zeka her şeyi mi kontrol ediyor? Uyan artık.
AI+Web3 entegrasyon durumu ve zorlukları: Yeni teknolojilerin kesişiminde fırsatlar ve sınırlamalar
AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Mevcut Durum Analizi ve Gelişim Perspektifi
I. Giriş: AI+Web3 Gelişimi
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. AI, insan zekasını simüle ve taklit eden bir teknoloji olarak, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektörde büyük değişim ve yenilikler getirdi.
2023 yılında, AI sektörünün piyasa büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi mükemmel şirketler hızla yükseldi ve AI dalgasına öncülük etti. Aynı zamanda, Web3, yeni bir ağ modeli olarak, insanların interneti algılama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. Web3, merkeziyetsiz blockchain teknolojisine dayanarak, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevlerle, verilerin paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcıların özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlıyor.
Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyona ulaştı, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler ve uygulama katmanındaki Uniswap, Stepn gibi yeni anlatılar ve senaryolar sürekli olarak ortaya çıkıyor, bu da daha fazla insanın Web3 sektörüne katılmasını sağlıyor. AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batı geliştiricileri ve yatırımcıları tarafından büyük bir ilgiyle takip edilen bir alan haline geldi, bu ikisini iyi bir şekilde birleştirmenin yolları araştırılmaya değer bir sorudur.
Bu makalede AI+Web3'ün gelişim durumuna odaklanılacak, mevcut AI+Web3 projelerinin durumu analiz edilecek ve bunların karşılaştığı sınırlamalar ve zorluklar derinlemesine tartışılacaktır. Böyle bir çalışma ile yatırımcılara ve ilgili sektör profesyonellerine değerli referanslar ve içgörüler sunmayı umuyoruz.
İki, AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge ölçeğinin iki tarafı gibi; AI, üretkenlikte bir artış getirirken, Web3, üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağladı. Peki, AI ve Web3'ün birbirleriyle nasıl bir etkileşimde bulunabileceğini merak ediyor musunuz? Öncelikle AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edeceğiz, ardından da birbirlerine bu zorlukların çözümünde nasıl yardımcı olduklarını tartışacağız.
2.1 AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
AI endüstrisinin temeli üç unsurdan oluşur: hesaplama gücü, algoritmalar ve veriler.
Hesaplama gücü: AI görevleri genellikle büyük miktarda veriyi işlemek ve karmaşık hesaplamalar yapmak için gereklidir, örneğin derin sinir ağı modellerinin eğitimi. Yüksek yoğunlukta hesaplama gücü, model eğitimi ve çıkarım sürecini hızlandırarak AI sistemlerinin performansını ve verimliliğini artırabilir. Son yıllarda, grafik işlemcileri (GPU) ve özel AI çipleri (TPU gibi) gibi donanım teknolojilerinin gelişmesiyle, hesaplama gücündeki artış AI endüstrisinin gelişiminde önemli bir rol oynamıştır.
Algoritma: AI sisteminin temel bileşenleri, bunlar problem çözme ve görev gerçekleştirme için kullanılan matematiksel ve istatistiksel yöntemlerdir. AI algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları olarak ikiye ayrılabilir; derin öğrenme algoritmaları son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı ve etkisi açısından kritik öneme sahiptir.
Veri: AI sisteminin temel görevi, öğrenme ve eğitim yoluyla verilerdeki kalıpları ve ilişkileri çıkarmaktır. Veri, modellerin eğitimi ve optimizasyonu için temeldir, büyük ölçekli veri örnekleri aracılığıyla, AI sistemi daha doğru ve daha akıllı modeller öğrenebilir. Zengin veri setleri, modellerin daha önce görülmemiş verilere daha iyi genelleme yapmasını sağlamak için daha kapsamlı ve çeşitli bilgiler sunabilir.
AI sektörünün karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Hesaplama gücü açısından: Büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık bir zorluktur. Yüksek performanslı hesaplama cihazlarının maliyeti, enerji tüketimi ve bakımı sorunlardır.
Algoritma açısından: Derin sinir ağlarının eğitilmesi büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir, modelin açıklanabilirliği ve yorumlanabilirliği yetersiz olabilir. Algoritmanın dayanıklılığı ve genelleme yeteneği de önemli bir sorundur.
Veri açısından: Yüksek kaliteli, çeşitli verilere ulaşmak hala bir zorluk. Verinin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlar; eksik veya önyargılı veriler, modellerin yanlış davranışlarına veya sapmalarına neden olabilir.
Açıklanabilirlik ve şeffaflık: AI modellerinin kara kutu özellikleri, kamuoyunun endişe duyduğu bir konudur. Finans, sağlık ve adalet gibi belirli uygulamalar için, modellerin karar verme süreci açıklanabilir ve izlenebilir olmalıdır.
İş model: Birçok AI projesinin girişimcilik iş modeli net değil, bu da birçok AI girişimcisinin kafa karışıklığına neden oluyor.
2.2 Web3 sektörüyle ilgili zorluklar
Web3 endüstrisinde çözülmesi gereken birçok farklı zorluk bulunmaktadır, bunlar arasında:
Yapay zeka, verimliliği artırma aracı olarak bu alanlarda birçok potansiyel kullanım alanına sahiptir:
Veri analizi ve tahmin yeteneği: AI teknolojisi, Web3 platformlarının büyük veri yığınlarından değerli bilgiler çıkarmasına ve daha doğru tahminler ve kararlar almasına yardımcı olabilir. Bu, merkeziyetsiz finans (DeFi) alanındaki risk değerlendirmesi, piyasa tahmini ve varlık yönetimi gibi konular açısından önemli bir anlam taşır.
Kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetler: AI teknolojisi, Web3 platformlarının daha iyi bir kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasına yardımcı olabilir, bu da kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırır.
Güvenlik ve gizlilik koruma: AI teknolojisi, siber saldırıları tespit etmek ve savunmak, anormal davranışları tanımlamak için kullanılabilir ve daha güçlü bir güvenlik sağlanabilir. Aynı zamanda, AI, veri şifreleme ve gizlilik hesaplama gibi teknolojiler aracılığıyla, kullanıcıların Web3 platformlarındaki kişisel bilgilerini korumak için veri gizliliği koruma alanında da uygulanabilir.
Akıllı sözleşme denetimi: AI teknolojisi, sözleşme denetimi ve güvenlik açıklarının otomatikleştirilmesi için kullanılabilir, sözleşmelerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.
Üç, AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
AI+Web3 projeleri esasen iki ana alandan hareket ediyor: blok zinciri teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerinin geliştirilmesine hizmet etmek için kullanmak.
3.1 Web3, AI'yi destekliyor
3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI'nın hızlı gelişimiyle birlikte, GPU talebi büyük ölçüde artmış ve arz eksikliği durumu ortaya çıkmıştır. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama gücü hizmeti sunmayı denemeye başlamıştır. Bu tür projeler, token teşviki ile geniş kullanıcı kitlesinin atıl GPU hesaplama gücünü sağlamasını sağlamakta ve hesaplama gücünün arz tarafı haline gelerek AI müşterilerine hesaplama desteği sunmaktadır.
Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmeleri içermektedir. Şu anda pazar oyuncuları iki ana gruba ayrılmaktadır: Bir grup, merkeziyetsiz hesaplamayı AI çıkarımı için kullanırken, diğer grup merkeziyetsiz hesaplamayı AI eğitimi için kullanmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama projesinin temeli, token teşvik mekanizması aracılığıyla sağlayıcıları çekmek ve ardından kullanıcıları çekmekte yatmaktadır; böylece projenin soğuk başlatılması ve temel işletim mekanizması sağlanmaktadır. Bu döngü altında, arz tarafı daha fazla ve daha değerli token ödülleri alırken, talep tarafı daha ucuz ve maliyet açısından daha yüksek hizmetler elde etmektedir.
3.1.2 Merkezi Olmayan Algoritma Modeli
Bazı projeler, birçok farklı AI modelini bağlayan merkeziyetsiz bir AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Kullanıcılar soru sorduğunda, pazar en uygun AI modelini seçerek cevap vermek için kullanıyor.
Bittensor örneğinde olduğu gibi, algoritma modelinin arz tarafı (madenciler) makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunur. Model sağlayıcıları, katkıları için kripto para birimi tokeni TAO ile ödüllendirilir. Soruların cevaplarının kalitesini sağlamak için Bittensor, ağın en iyi cevap üzerinde uzlaşmasını sağlamak için benzersiz bir konsensüs mekanizması kullanır.
3.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama
Bazı projeler, Web3 ile birlikte token teşvikleri yoluyla merkeziyetsiz veri toplama gerçekleştirmektedir. Örneğin, PublicAI, kullanıcıların sosyal medyada değerli içerikler paylaşmalarına ve token teşvikleri kazanmalarına olanak tanır. Bu yöntem, veri katkıcıları ile yapay zeka endüstrisi geliştirenler arasında bir işbirliği ilişkisini teşvik etmektedir.
3.1.4 ZK, AI'daki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizlilik koruma ile veri paylaşımı arasındaki çelişkileri çözmeye yardımcı olabilir. ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), sıfır bilgi kanıtı teknolojisini kullanarak, orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine ve çıkarım yapılmasına olanak tanır.
3.2 AI, web3'ü destekliyor
3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için mevcut AI hizmetlerini veya kendi geliştirdikleri AI araçlarını entegre etmeye başladı. Bu hizmetler, yatırım stratejileri, zincir üstü analiz, fiyat ve piyasa tahminleri gibi birçok alanda kapsamaktadır.
Örneğin, Pond, gelecekte değerli alpha token'ları tahmin etmek için AI grafik algoritmalarını kullanıyor; BullBear AI, kullanıcıların tarihsel verileri ve fiyat çizgisi geçmişi ile piyasa trendlerine dayanarak eğitilir ve doğru fiyat hareketi tahminleri sağlar; Numerai, katılımcıların AI ve büyük dil modelleri kullanarak hisse senedi piyasasını tahmin ettiği bir yatırım yarışması platformudur.
3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler
Bazı Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI'yi entegre ediyor. Örneğin, veri analizi platformu Dune, büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazmak için Wand aracını tanıttı; Web3 medya platformu Followin, belirli bir alanın görüşlerini ve en son durumunu özetlemek için ChatGPT'yi entegre etti; Web3 ansiklopedisi platformu IQ.wiki, wiki makalelerini özetlemek için GPT-4'ü entegre etti.
3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme
Bazı projeler, akıllı sözleşme kodlarının denetimini gerçekleştirmek için AI kullanarak kodlardaki açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlayıp buluyor. Örneğin, 0x0.ai projesi, akıllı sözleşmeleri analiz etmek ve potansiyel açıkları veya sorunları tespit etmek için ileri düzey algoritmalar kullanan bir yapay zeka akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.
Dört, AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Mevcut Zorluklar
4.1 Merkezsizleştirilmiş hesaplama alanındaki mevcut engeller
Merkeziyetsiz hesaplama ürünleri aşağıdaki zorluklarla karşı karşıya:
Büyük model AI eğitimi, büyük miktarda verilere ve yüksek hızlı iletişim bant genişliğine ihtiyaç duyar; şu anda merkeziyetsiz hesaplama gücü bu gereksinimleri karşılamakta zorlanıyor. Buna karşılık, AI çıkarımı veri ve bant genişliği açısından daha düşük bir talebe sahiptir ve gerçekleştirilme olasılığı daha yüksektir.
4.2 AI+Web3'ün birleşimi oldukça kaba, 1+1>2'yi gerçekleştirmedi.
Şu anda AI ve Web3'ün birleşimi esas olarak aşağıdaki iki alanda kendini göstermektedir:
Birçok proje yalnızca AI kullanarak verimliliği artırmak ve analiz yapmakla kalıyor, AI ile kripto para birimleri arasında yerel bir entegrasyon ve yenilikçi çözümler sunmuyor.
Bazı Web3 ekipleri, pazarlama alanında AI konseptini kullanıyor, ancak gerçek yenilik konusunda hala büyük bir boşluk var.
4.3 Token ekonomisi, AI projelerinin anlatımında bir tampon görevi görüyor.
Artık daha fazla büyük modelin açık kaynak hale gelmesiyle, birçok AI+Web3 projesi kullanıcı katılımını artırmak için Web3 anlatısını ve token ekonomisini birleştirmeyi tercih ediyor. Ancak, token ekonomisinin entegrasyonunun AI projelerinin gerçek ihtiyaçları çözmesine gerçekten yardımcı olup olmadığı ya da sadece bir anlatı ya da kısa vadeli değer arayışı olup olmadığını daha fazla gözlem ve doğrulama gerekmektedir.
Beş, Özet
AI+Web3 entegrasyonu, gelecekteki teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişim için sonsuz olasılıklar sunmaktadır. AI teknolojisi, Web3'e daha verimli ve akıllı uygulama senaryoları sağlayabilirken, Web3'ün merkeziyetsiz ve programlanabilirlik özellikleri de AI teknolojisinin gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır.
Henüz erken aşamalarında olan mevcut AI+Web3 projeleri birçok zorlukla karşılaşsalar da, bazı avantajlar da sunmaktadırlar. Örneğin, merkeziyetsiz hesaplama ve veri toplama projeleri, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltabilir, daha büyük şeffaflık ve denetlenebilirlik sağlayabilir ve daha geniş katılım ve yenilik gerçekleştirebilir.
Gelecekte, AI ile Web3 arasında daha yakın bir entegrasyon sağlamak için daha derinlemesine araştırmalar ve yenilikler görmeyi umuyoruz ve finans, merkeziyetsizlik gibi alanlarda.