AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Fırsatlar ve Zorluklar
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve birçok sektörde büyük değişimlere yol açtı. 2023 yılında, yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı; OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka dalgasına öncülük etti.
Aynı zamanda, Web3 yeni bir ağ modeli olarak, interneti anlama ve kullanım şeklimizi değiştirmektedir. Web3, blockchain teknolojisi üzerine inşa edilmiştir ve akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama ile veri paylaşımını ve kullanıcı özerkliğini gerçekleştirmektedir. Şu anda Web3 endüstrisinin piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmıştır, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler peş peşe ortaya çıkmaktadır.
AI ve Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı'daki geliştiricilerin ve yatırımcıların dikkatini çeken bir alan haline geldi. Bu makalede, AI+Web3'ün mevcut durumu, potansiyel değeri ve karşılaştığı zorluklar ele alınacak, yatırımcılar ve profesyoneller için bir referans sağlanacaktır.
AI ve Web3 Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge tahtasının iki tarafı gibidir; AI verimliliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. İkisi bir araya geldiğinde hangi kıvılcımlar çıkabilir? Her birinin karşılaştığı zorluklar ve gelişim alanlarını analiz edelim, nasıl karşılıklı olarak destek olabileceklerini tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
Yapay zeka endüstrisinin temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir.
Hesaplama Gücü: AI görevleri büyük ölçekli hesaplama ve işleme gücü gerektirir. Son yıllarda GPU gibi donanım teknolojilerinin gelişimi AI gelişimini büyük ölçüde hızlandırmıştır. Ancak, büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek hala pahalı ve karmaşık bir zorluktur, özellikle de başlangıç şirketleri ve bireysel geliştiriciler için.
Algoritma: AI algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı için kritik öneme sahiptir. Sürekli olarak yenilikçi algoritmalar geliştirmek, sistemin doğruluğunu ve genelleme yeteneğini artırabilir. Ancak derin sinir ağlarını eğitmek, büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir, modelin yorumlanabilirliği ve dayanıklılığı hala sorunlar barındırmaktadır.
Veri: Zengin ve çeşitli veri setleri, AI modellerinin eğitimi ve optimize edilmesi için temeldir. Ancak, kaliteli verilere erişim hala zorluklarla karşı karşıyadır. Belirli alanlardaki veriler zor elde edilebilirken, veri kalitesi, doğruluğu ve etiketleme sorunları da mevcuttur. Aynı zamanda, veri gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.
Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı, belirsiz iş modelleri gibi sorunlar da acil çözüm bekliyor.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi birçok zorluk bulunmaktadır. AI, verimliliği artırma aracı olarak bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.
Veri analizi ve tahmin: Web3 platformlarının daha verimli ve akıllı veri analizi ve tahmin yeteneklerine ihtiyacı var, özellikle DeFi gibi alanlarda.
Kullanıcı Deneyimi: Web3 uygulamalarının kullanıcı deneyimi hala geliştirilmesi gereken bir alan, daha akıllı kişiselleştirilmiş hizmetlere ihtiyaç var.
Güvenlik: Akıllı sözleşme kodu açıkları ve siber saldırılar, Web3'ün karşılaştığı başlıca güvenlik sorunlarıdır.
Gizlilik Koruma: Kullanıcı gizliliğini korurken veri paylaşımı ve değer yaratımını sağlamak büyük bir zorluktur.
AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
Şu anda AI+Web3 projeleri, iki ana yönden ilerlemektedir: Blockchain teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerine hizmet vermek için kullanmak.
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI patlaması ile birlikte, GPU gibi hesaplama gücü talepleri hızla artmakta ve arz yetersizliği sorunu kapıda. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmak için token teşvik yöntemini denemekte.
Bu projeler, token ile kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü katkıda bulunmaya teşvik ederek AI müşterilerine hesaplama desteği sağlar. Arz tarafı esas olarak bulut hizmeti sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmelerden oluşmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama projeleri esasen iki kategoriye ayrılır:
AI çıkarımı için: Render, Akash, Aethir gibi
AI eğitimi için: io.net, Gensyn gibi
İlki, kullanıcıları hesaplama gücü sağlamaya teşvik etmek için token teşvikleri kullanarak hesaplama ağı hizmet talebini oluşturur. İkincisi, Gensyn gibi akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllendirilmesini teşvik eder.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Madde gücü dışında, bazı projeler merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Örneğin Bittensor, farklı AI modellerini bir araya getiriyor ve kullanıcı sorularına en uygun modeli seçerek cevap veriyor.
Bittensor ağında, model sağlayıcıları ( madencileri ) makine öğrenimi modelleri sunar ve token ödülleri alır. Ağ, en iyi yanıtı sağlamak için benzersiz bir konsensüs mekanizması kullanır.
Merkeziyetsiz veri toplama
AI model eğitiminde büyük veri sağlamak vazgeçilmezdir. Ancak şu anda çoğu Web2 şirketi kullanıcı verilerini kendine mal etmeye devam ediyor. Bazı Web3 projeleri, merkeziyetsiz veri toplama sağlamak için token teşvik yöntemleri kullanıyor.
PublicAI, kullanıcıların değerli içerikler katkıda bulunmasına ve verileri doğrulamasına izin vererek, token ödülleri kazanmalarını sağlar. Bu, veri katkıcıları ile AI endüstrisi geliştiricileri arasında kazan-kazan ilişkisini teşvik eder.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulaması gerçekleştirebilir. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), sıfır bilgi kanıtı aracılığıyla, orijinal verilerin ifşa edilmeden makine öğrenimi modeli eğitimi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır.
Bu alandaki çalışmalar hala erken aşamalardadır; örneğin, BasedAI, kullanıcı verilerinin gizliliğini korumak için tamamen homomorfik şifreleme (FHE) ile büyük dil modelleri (LLM)'yi entegre eden merkeziyetsiz bir yöntem önerdi.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmini
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond değerli tokenleri tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor; BullBear AI, fiyat tahminleri yapmak için tarihsel veriler ve piyasa trendlerini kullanıyor; Numerai, AI ile borsa tahminine dayalı yatırım yarışmaları düzenliyor.
Kişiselleştirilmiş Hizmet
Bazı Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI kullanıyor. Örneğin, Dune'un Wand aracı büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazıyor; Web3 medya platformu Followin, sektörel gelişmeleri özetlemek için ChatGPT'yi entegre ediyor; NFPrompt, kullanıcıların AI aracılığıyla NFT yaratmalarını daha kolay hale getiriyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay Zeka, akıllı sözleşme denetiminde de kullanılmaktadır. Örneğin, 0x0.ai, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak koddaki potansiyel sorunları tanımlayan bir AI akıllı sözleşme denetleyici sunmaktadır. Bu, sözleşmenin güvenliğini ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olur.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama güçlerinin karşılaştığı gerçek engeller
Performans ve stabilite: Merkeziyetsiz hesaplama gücü, dünya genelinde dağıtılmış düğümlere bağımlıdır, gecikmeler ve istikrarsızlıklar olabilir.
Kullanılabilirlik: Arz ve talep dengesine bağlı olarak, kaynak yetersizliği veya talepleri karşılayamama durumu ortaya çıkabilir.
Karmaşıklık: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlaması gerekir, kullanım maliyeti oldukça yüksektir.
AI eğitimi için zor kullanılır: Büyük model eğitimi, çok yüksek bant genişliği ve istikrar gerektirir, şu anda merkeziyetsiz hesaplama gücü bu gereksinimleri karşılamakta zorlanıyor.
AI+Web3 birleşimi oldukça kaba
Yüzeysel Uygulama: Çoğu proje yalnızca AI'yi verimliliği artırmak için basit bir şekilde kullanıyor, derin entegrasyon ve yenilikten yoksun.
Pazarlama Odaklı: Bazı projeler yalnızca sınırlı alanlarda AI kullanıyor, AI kavramını aşırı şekilde tanıtıyor.
Token ekonomisi bir tampon maddesi haline geliyor
Bazı AI projeleri Web2'de gelişmekte zorlanıyor, bu nedenle Web3 anlatımı ve token ekonomisini üst üste koyuyorlar. Ancak token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmadığı daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duymaktadır.
Özet
AI+Web3 birleşimi, teknoloji yeniliği ve ekonomik gelişim için sonsuz fırsatlar sunuyor. AI, Web3'e daha akıllı uygulama senaryoları getirirken, Web3 de AI'ya yeni gelişim fırsatları sunuyor. Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olsak da, sürekli araştırma ve yenilikle gelecekte daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa edilebileceğine inanıyorum.
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.
6 Likes
Reward
6
7
Share
Comment
0/400
NeverVoteOnDAO
· 19h ago
Ne yapıyorsun? Yine oylama, bol şans!
View OriginalReply0
HodlKumamon
· 19h ago
25 trilyon dolar... Gerçekten de ayıların en sevdiği BTC ile dalgalanma düzenliyor~
AI+Web3 entegrasyonu: Yenilikçi fırsatlar ve gerçek zorluklar
AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Fırsatlar ve Zorluklar
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve birçok sektörde büyük değişimlere yol açtı. 2023 yılında, yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı; OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka dalgasına öncülük etti.
Aynı zamanda, Web3 yeni bir ağ modeli olarak, interneti anlama ve kullanım şeklimizi değiştirmektedir. Web3, blockchain teknolojisi üzerine inşa edilmiştir ve akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama ile veri paylaşımını ve kullanıcı özerkliğini gerçekleştirmektedir. Şu anda Web3 endüstrisinin piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmıştır, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler peş peşe ortaya çıkmaktadır.
AI ve Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı'daki geliştiricilerin ve yatırımcıların dikkatini çeken bir alan haline geldi. Bu makalede, AI+Web3'ün mevcut durumu, potansiyel değeri ve karşılaştığı zorluklar ele alınacak, yatırımcılar ve profesyoneller için bir referans sağlanacaktır.
AI ve Web3 Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge tahtasının iki tarafı gibidir; AI verimliliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. İkisi bir araya geldiğinde hangi kıvılcımlar çıkabilir? Her birinin karşılaştığı zorluklar ve gelişim alanlarını analiz edelim, nasıl karşılıklı olarak destek olabileceklerini tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
Yapay zeka endüstrisinin temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir.
Hesaplama Gücü: AI görevleri büyük ölçekli hesaplama ve işleme gücü gerektirir. Son yıllarda GPU gibi donanım teknolojilerinin gelişimi AI gelişimini büyük ölçüde hızlandırmıştır. Ancak, büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek hala pahalı ve karmaşık bir zorluktur, özellikle de başlangıç şirketleri ve bireysel geliştiriciler için.
Algoritma: AI algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı için kritik öneme sahiptir. Sürekli olarak yenilikçi algoritmalar geliştirmek, sistemin doğruluğunu ve genelleme yeteneğini artırabilir. Ancak derin sinir ağlarını eğitmek, büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir, modelin yorumlanabilirliği ve dayanıklılığı hala sorunlar barındırmaktadır.
Veri: Zengin ve çeşitli veri setleri, AI modellerinin eğitimi ve optimize edilmesi için temeldir. Ancak, kaliteli verilere erişim hala zorluklarla karşı karşıyadır. Belirli alanlardaki veriler zor elde edilebilirken, veri kalitesi, doğruluğu ve etiketleme sorunları da mevcuttur. Aynı zamanda, veri gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.
Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı, belirsiz iş modelleri gibi sorunlar da acil çözüm bekliyor.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi birçok zorluk bulunmaktadır. AI, verimliliği artırma aracı olarak bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.
Veri analizi ve tahmin: Web3 platformlarının daha verimli ve akıllı veri analizi ve tahmin yeteneklerine ihtiyacı var, özellikle DeFi gibi alanlarda.
Kullanıcı Deneyimi: Web3 uygulamalarının kullanıcı deneyimi hala geliştirilmesi gereken bir alan, daha akıllı kişiselleştirilmiş hizmetlere ihtiyaç var.
Güvenlik: Akıllı sözleşme kodu açıkları ve siber saldırılar, Web3'ün karşılaştığı başlıca güvenlik sorunlarıdır.
Gizlilik Koruma: Kullanıcı gizliliğini korurken veri paylaşımı ve değer yaratımını sağlamak büyük bir zorluktur.
AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
Şu anda AI+Web3 projeleri, iki ana yönden ilerlemektedir: Blockchain teknolojisini kullanarak AI projelerinin performansını artırmak ve AI teknolojisini Web3 projelerine hizmet vermek için kullanmak.
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI patlaması ile birlikte, GPU gibi hesaplama gücü talepleri hızla artmakta ve arz yetersizliği sorunu kapıda. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmak için token teşvik yöntemini denemekte.
Bu projeler, token ile kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü katkıda bulunmaya teşvik ederek AI müşterilerine hesaplama desteği sağlar. Arz tarafı esas olarak bulut hizmeti sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmelerden oluşmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama projeleri esasen iki kategoriye ayrılır:
İlki, kullanıcıları hesaplama gücü sağlamaya teşvik etmek için token teşvikleri kullanarak hesaplama ağı hizmet talebini oluşturur. İkincisi, Gensyn gibi akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllendirilmesini teşvik eder.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Madde gücü dışında, bazı projeler merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Örneğin Bittensor, farklı AI modellerini bir araya getiriyor ve kullanıcı sorularına en uygun modeli seçerek cevap veriyor.
Bittensor ağında, model sağlayıcıları ( madencileri ) makine öğrenimi modelleri sunar ve token ödülleri alır. Ağ, en iyi yanıtı sağlamak için benzersiz bir konsensüs mekanizması kullanır.
Merkeziyetsiz veri toplama
AI model eğitiminde büyük veri sağlamak vazgeçilmezdir. Ancak şu anda çoğu Web2 şirketi kullanıcı verilerini kendine mal etmeye devam ediyor. Bazı Web3 projeleri, merkeziyetsiz veri toplama sağlamak için token teşvik yöntemleri kullanıyor.
PublicAI, kullanıcıların değerli içerikler katkıda bulunmasına ve verileri doğrulamasına izin vererek, token ödülleri kazanmalarını sağlar. Bu, veri katkıcıları ile AI endüstrisi geliştiricileri arasında kazan-kazan ilişkisini teşvik eder.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulaması gerçekleştirebilir. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), sıfır bilgi kanıtı aracılığıyla, orijinal verilerin ifşa edilmeden makine öğrenimi modeli eğitimi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır.
Bu alandaki çalışmalar hala erken aşamalardadır; örneğin, BasedAI, kullanıcı verilerinin gizliliğini korumak için tamamen homomorfik şifreleme (FHE) ile büyük dil modelleri (LLM)'yi entegre eden merkeziyetsiz bir yöntem önerdi.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmini
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond değerli tokenleri tahmin etmek için AI algoritmaları kullanıyor; BullBear AI, fiyat tahminleri yapmak için tarihsel veriler ve piyasa trendlerini kullanıyor; Numerai, AI ile borsa tahminine dayalı yatırım yarışmaları düzenliyor.
Kişiselleştirilmiş Hizmet
Bazı Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI kullanıyor. Örneğin, Dune'un Wand aracı büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazıyor; Web3 medya platformu Followin, sektörel gelişmeleri özetlemek için ChatGPT'yi entegre ediyor; NFPrompt, kullanıcıların AI aracılığıyla NFT yaratmalarını daha kolay hale getiriyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay Zeka, akıllı sözleşme denetiminde de kullanılmaktadır. Örneğin, 0x0.ai, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak koddaki potansiyel sorunları tanımlayan bir AI akıllı sözleşme denetleyici sunmaktadır. Bu, sözleşmenin güvenliğini ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olur.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama güçlerinin karşılaştığı gerçek engeller
Performans ve stabilite: Merkeziyetsiz hesaplama gücü, dünya genelinde dağıtılmış düğümlere bağımlıdır, gecikmeler ve istikrarsızlıklar olabilir.
Kullanılabilirlik: Arz ve talep dengesine bağlı olarak, kaynak yetersizliği veya talepleri karşılayamama durumu ortaya çıkabilir.
Karmaşıklık: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlaması gerekir, kullanım maliyeti oldukça yüksektir.
AI eğitimi için zor kullanılır: Büyük model eğitimi, çok yüksek bant genişliği ve istikrar gerektirir, şu anda merkeziyetsiz hesaplama gücü bu gereksinimleri karşılamakta zorlanıyor.
AI+Web3 birleşimi oldukça kaba
Yüzeysel Uygulama: Çoğu proje yalnızca AI'yi verimliliği artırmak için basit bir şekilde kullanıyor, derin entegrasyon ve yenilikten yoksun.
Pazarlama Odaklı: Bazı projeler yalnızca sınırlı alanlarda AI kullanıyor, AI kavramını aşırı şekilde tanıtıyor.
Token ekonomisi bir tampon maddesi haline geliyor
Bazı AI projeleri Web2'de gelişmekte zorlanıyor, bu nedenle Web3 anlatımı ve token ekonomisini üst üste koyuyorlar. Ancak token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmadığı daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duymaktadır.
Özet
AI+Web3 birleşimi, teknoloji yeniliği ve ekonomik gelişim için sonsuz fırsatlar sunuyor. AI, Web3'e daha akıllı uygulama senaryoları getirirken, Web3 de AI'ya yeni gelişim fırsatları sunuyor. Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olsak da, sürekli araştırma ve yenilikle gelecekte daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa edilebileceğine inanıyorum.