Поєднання AI та Web3: прориви та виклики

Швидкий розвиток штучного інтелекту(AI) та технологій Web3 викликав широкий інтерес у всьому світі. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що принесло величезні зміни в різні галузі. Web3 як нова мережна модель змінює сприйняття та використання Інтернету. Поєднання обох технологій відкриває безмежні можливості для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку.

Ця стаття розгляне сучасний стан розвитку AI+Web3, проаналізує їх взаємозв'язок, а також обмеження та виклики, з якими стикаються поточні проекти. Сподіваємося, що це надасть цінні посилання та інсайти для інвесторів та професіоналів галузі.

Взаємодія AI та Web3

Виклики, з якими стикається AI-індустрія

Основні елементи галузі ШІ включають потужність обчислень, алгоритми та дані. Що стосується потужності обчислень, отримання та управління масштабними обчислювальними ресурсами є дорогим, що особливо ускладнює ситуацію для стартапів та індивідуальних розробників. У сфері алгоритмів навчання глибоких моделей потребує великої кількості даних та обчислювальних ресурсів, і зрозумілість моделей та їх здатність до узагальнення все ще потребують поліпшення. Щодо даних, отримання високоякісних і різноманітних даних залишається великою проблемою, при цьому також необхідно враховувати питання конфіденційності та безпеки даних. Крім того, зрозумілість і прозорість моделей ШІ також є фокусом уваги суспільства.

Виклики, з якими стикається індустрія Web3

Індустрія Web3 має великий потенціал для покращення в таких сферах, як аналіз даних, користувацький досвід і безпека смарт-контрактів. ШІ, як інструмент підвищення продуктивності, має багато потенційних сценаріїв застосування в цих областях. Наприклад, ШІ може покращити можливості аналізу даних і прогнозування платформ Web3, покращити користувацький досвід і персоналізовані послуги, а також посилити безпеку та захист конфіденційності.

Аналіз поточного стану проектів AI+Web3

Web3 сприяє AI

Децентралізовані обчислення

Зі збільшенням попиту на ШІ проблема нестачі графічних процесорів стає все більш серйозною. Деякі Web3 проекти почали намагатися надати обчислювальні послуги децентралізованим чином, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують користувачів надавати незайняті графічні процесори через токени, щоб забезпечити підтримку обчислень для клієнтів ШІ. Сторона пропозиції в основному складається з постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів і великих підприємств.

Наразі більшість проектів з децентралізованої обчислювальної потужності зосереджені на AI-інференції, а не на навчанні. Це пов'язано з тим, що AI-навчання вимагає великої кількості даних і пропускної здатності, що ускладнює реалізацію. Натомість AI-інференція має відносно нижчі вимоги до обчислювальної потужності та пропускної здатності, що робить її легшою для реалізації.

Децентралізована алгоритмічна модель

Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів ШІ, як-от Bittensor. Ці платформи з'єднують кілька моделей ШІ, вибираючи найбільш підходящу модель для надання послуг відповідно до потреб користувачів. На відміну від однієї великої моделі, такий підхід може бути більш гнучким і перспективним.

Децентралізований збір даних

Великі платформи Web2 монополізують дані, що гальмує розвиток ШІ. Деякі проекти Web3 реалізують децентралізований збір даних за допомогою токенних винагород, такі як PublicAI. Користувачі можуть вносити цінний контент або перевіряти якість даних, отримуючи токенні винагороди.

ZK захист приватності користувачів в AI

Технологія нульових знань може забезпечити верифікацію даних, захищаючи конфіденційність, що допомагає вирішити суперечність між захистом конфіденційності та обміном даними в сфері штучного інтелекту. Деякі проекти, такі як BasedAI, досліджують застосування технології ZK у навчанні та інференції моделей ШІ.

ШІ допомагає Web3

Аналіз даних та прогнозування

Багато проектів Web3 починають інтегрувати AI-сервіси або розробляти власні AI-інструменти, щоб надавати користувачам послуги з аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI-алгоритми для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних.

Персоналізовані послуги

Деякі платформи Web3 інтегрують ШІ для оптимізації користувацького досвіду, такі як інструмент Wand від Dune, який може генерувати SQL-запити на основі природної мови. Контент-платформи, такі як Followin та IQ.wiki, також інтегрують ШІ для підсумування змісту.

AI-аудит смарт-контрактів

ШІ може допомогти більш ефективно та точно виявляти вразливості в коді розумних контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує послуги аудиту розумних контрактів на основі ШІ, використовуючи технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді.

Обмеження та виклики проектів AI+Web3

Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізована обчислювальна потужність

В порівнянні з централізованими обчислювальними послугами, децентралізовані обчислення все ще мають недоліки в продуктивності, стабільності та доступності. Поріг входження для користувачів також відносно високий. Наразі децентралізовані обчислення в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання, що в основному обмежується:

1. Тренування ШІ потребує величезної кількості даних і пропускної здатності, децентралізація важко може задовольнити ці вимоги.
2. Навчання великих моделей вимагає паралельного підключення кількох карт, а NVLink від NVIDIA обмежує фізичну відстань між відеокартами.
3. Навчання великих моделей має високі вимоги до стабільності, і в разі перерви це призведе до величезних втрат.

Поєднання AI та Web3 все ще є досить поверхневим

Наразі більшість проектів AI+Web3 лише поверхово використовують AI, не зумівши досягти справжньої глибокої інтеграції:

1. Багато проєктів не мають суттєвої різниці в застосуванні AI та Web2.
2. Деякі проекти використовують концепцію ШІ лише на маркетинговому рівні, реальні інновації обмежені.

Токеноміка стає буфером

Деякі AI-проекти через неясність бізнес-моделі обирають накладати наративи Web3 та токенну економіку. Але чи дійсно токенна економіка допомагає вирішити реальні потреби, ще потрібно додатково перевірити.

Підсумок

Поєднання AI та Web3 забезпечує безмежні можливості для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може принести більш ефективні та інтелігентні сценарії застосування для Web3, у той час як децентралізовані властивості Web3 також відкривають нові можливості для розвитку AI. Незважаючи на те, що наразі ми все ще на ранній стадії і стикаємось з багатьма викликами, поєднання обох має потенціал для створення більш розумної, відкритої та справедливої економічної та соціальної системи. У майбутньому потрібно більше практичних та ідейних команд, які досліджують справжні потреби для створення інтегрованих застосувань.