Слияние ИИ и Web3: прорывы и вызовы

Быстрое развитие искусственного интеллекта(AI) и технологий Web3 привлекает широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что принесло огромные изменения в различные отрасли. Web3 как новая сеть меняет восприятие и способ использования интернета. Сочетание этих двух технологий открывает бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития.

В этой статье будет рассмотрено текущее состояние развития AI + Web3, проанализированы их взаимосвязи, а также ограничения и вызовы, с которыми сталкиваются текущие проекты. Надеемся, что это предоставит ценные рекомендации и инсайты для инвесторов и профессионалов в отрасли.

Способы взаимодействия AI и Web3

Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль

Ключевыми элементами в отрасли ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. В отношении вычислительной мощности получение и управление крупномасштабными вычислительными ресурсами обходятся дорого, что особенно затруднительно для стартапов и индивидуальных разработчиков. Что касается алгоритмов, обучение моделей глубокого обучения требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, а интерпретируемость и обобщающая способность моделей все еще требуют улучшения. В отношении данных получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему остается большой проблемой, при этом необходимо учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности данных. Кроме того, интерпретируемость и прозрачность моделей ИИ также являются центром общественного внимания.

Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3

В индустрии Web3 еще есть большой потенциал для улучшения в области анализа данных, пользовательского опыта и безопасности смарт-контрактов. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет множество потенциальных сценариев применения в этих областях. Например, ИИ может улучшить анализ данных и прогнозирование на платформах Web3, улучшить пользовательский опыт и персонализированные услуги, а также повысить безопасность и защиту конфиденциальности.

Анализ текущего состояния проектов AI+Web3

Web3 помогает AI

Децентрализованные вычисления

С ростом спроса на ИИ проблема нехватки графических процессоров становится все более серьезной. Некоторые Web3 проекты начинают пытаться предоставлять услуги вычислительной мощности децентрализованным образом, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность графических процессоров с помощью токенов, обеспечивая поддержку вычислительной мощности для клиентов ИИ. Сторона предложения в основном включает в себя облачных провайдеров услуг, майнеров криптовалют и крупные корпорации.

В настоящее время большинство проектов по децентрализованной вычислительной мощности сосредоточены на выводе ИИ, а не на обучении. Это связано с тем, что обучение ИИ требует огромного объема данных и пропускной способности, что затрудняет его реализацию. В то время как вывод ИИ требует относительно низкой вычислительной мощности и пропускной способности, его легче реализовать.

Децентрализованная алгоритмическая модель

Некоторые проекты пытаются создать рынок услуг децентрализованных AI-алгоритмов, такие как Bittensor. Эти платформы связывают несколько AI-моделей, выбирая наиболее подходящую модель для предоставления услуг в зависимости от потребностей пользователей. По сравнению с одной большой моделью, такой подход может быть более гибким и многообещающим.

Децентрализованный сбор данных

Монополия крупных платформ Web2 на данные препятствует развитию ИИ. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов, такие как PublicAI. Пользователи могут вносить ценный контент или проверять качество данных, получая за это токен-вознаграждение.

Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK

Технология нулевых знаний позволяет осуществлять верификацию данных при защите конфиденциальности, что помогает решить противоречие между защитой конфиденциальности и совместным использованием данных в области ИИ. Некоторые проекты, такие как BasedAI, исследуют применение технологии ZK в обучении и выводах моделей ИИ.

! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)

ИИ помогает Web3

Анализ данных и прогнозирование

Многие проекты Web3 начали интегрировать AI-сервисы или разрабатывать собственные AI-инструменты, чтобы предоставлять пользователям услуги по анализу данных и прогнозированию. Например, Pond использует алгоритмы AI для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI прогнозирует ценовые тренды на основе исторических данных.

Персонализированные услуги

Некоторые платформы Web3 интегрируют ИИ для оптимизации пользовательского опыта, такие как инструмент Wand от Dune, который может генерировать SQL-запросы на основе естественного языка. Контентные платформы, такие как Followin и IQ.wiki, также интегрируют ИИ для суммирования контента.

AI-аудит смарт-контрактов

ИИ может помочь более эффективно и точно выявлять уязвимости в коде смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает услуги аудита смарт-контрактов на основе ИИ, используя технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде.

Ограничения и вызовы проектов AI+Web3

Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность

По сравнению с централизованными вычислительными услугами, децентрализованные вычисления все еще имеют недостатки в производительности, стабильности и доступности. Порог входа для пользователей также относительно высок. В настоящее время децентрализованные вычисления в основном используются для вывода ИИ, а не для обучения, что в основном ограничивается:

1. Для обучения ИИ требуется огромное количество данных и пропускной способности, что затрудняет удовлетворение требований децентрализованных систем.
2. Обучение больших моделей требует подключения нескольких видеокарт, в то время как NVLink от NVIDIA ограничивает физическое расстояние между графическими картами.
3. Обучение больших моделей требует высокой стабильности, и в случае прерывания это приведет к огромным потерям.

Объединение AI и Web3 все еще поверхностное

В настоящее время большинство проектов AI+Web3 лишь поверхностно используют AI, не достигая настоящей глубокой интеграции:

1. Многие проекты не имеют принципиальных отличий в применении ИИ и Web2.
2. Некоторые проекты используют концепцию ИИ только на уровне маркетинга, фактические инновации ограничены.

Экономика токенов становится буфером

Некоторые AI-проекты из-за неясности бизнес-модели выбирают наложение повествования Web3 и токеномики. Но действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности, еще нужно проверить.

Итог

Слияние AI и Web3 открывает безграничные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может принести более эффективные и интеллектуальные сценарии применения в Web3, тогда как децентрализованный характер Web3 также предоставляет новые возможности для развития AI. Несмотря на то, что в настоящее время мы находимся на раннем этапе и сталкиваемся с множеством проблем, сочетание двух технологий обещает создать более умную, открытую и справедливую экономическую и социальную систему. В будущем потребуется больше серьезных и идейных команд для исследования действительно удовлетворяющих реальные потребности интеграционных приложений.