Інтеграція штучного інтелекту та Web3: можливості та виклики
В останні роки швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 викликав широкий інтерес у всьому світі. Штучний інтелект досяг значних успіхів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що призвело до величезних змін у різних галузях. У 2023 році обсяг ринку штучного інтелекту досяг 200 мільярдів доларів США, а такі компанії, як OpenAI, Character.AI, Midjourney стали лідерами в бумі штучного інтелекту.
В той же час Web3, як нова мережна модель, змінює наше сприйняття та використання Інтернету. Web3 оснований на технології блокчейн, через смарт-контракти, розподілене зберігання та децентралізовану ідентифікацію реалізує обмін даними та автономію користувачів. Наразі ринкова капіталізація індустрії Web3 становить 25 трильйонів доларів, проекти як Bitcoin, Ethereum, Solana тощо з'являються один за одним.
Поєднання ШІ та Web3 стало гарячою темою для розробників і інвесторів на Сході та Заході. У цій статті ми розглянемо стан розвитку AI+Web3, потенційну цінність і виклики, з якими стикаються, щоб надати інформацію інвесторам та професіоналам.
Взаємодія AI та Web3
Розвиток штучного інтелекту та Web3 схожий на дві сторони терезів: штучний інтелект підвищує продуктивність, Web3 змінює виробничі відносини. Які іскри можуть виникнути в результаті їх поєднання? Давайте проаналізуємо труднощі та можливості обох, а також обговоримо, як вони можуть підтримувати один одного.
Виклики, з якими стикається індустрія штучного інтелекту
Основними елементами галузі штучного інтелекту є обчислювальна потужність, алгоритми та дані.
Обчислювальна потужність: завдання штучного інтелекту потребують великомасштабних обчислень та обробки даних. В останні роки розвиток апаратних технологій, таких як GPU, значно сприяв розвитку штучного інтелекту. Проте отримання та управління великомасштабною обчислювальною потужністю все ще залишається дорогим і складним викликом, особливо для стартапів та окремих розробників.
Алгоритми: Алгоритми ШІ включають традиційне машинне навчання та алгоритми глибокого навчання. Вибір та проектування алгоритмів є критично важливими для продуктивності системи ШІ. Постійне вдосконалення інноваційних алгоритмів може підвищити точність та узагальнюючі можливості системи. Однак навчання глибоких нейронних мереж вимагає великих обсягів даних та обчислювальних ресурсів, інтерпретованість моделі та її стійкість все ще залишаються проблемами.
Дані: різноманітні набори даних є основою для навчання та оптимізації моделей ШІ. Однак отримання якісних даних все ще є викликом. У деяких сферах дані важко отримати, є проблеми з якістю, точністю та маркуванням даних. Одночасно захист конфіденційності та безпеки даних також є важливими факторами.
Крім того, необхідно терміново вирішити такі питання, як пояснюваність і прозорість AI-моделей, а також незрозумілість бізнес-моделі.
Виклики, з якими стикається індустрія Web3
У сфері Web3 також існує безліч викликів, включаючи аналіз даних, користувацький досвід, безпеку смарт-контрактів та інші аспекти. Штучний інтелект, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз даних та прогнозування: Платформи Web3 потребують більш ефективних та розумних можливостей аналізу даних і прогнозування, особливо в таких сферах, як DeFi.
Користувацький досвід: Користувацький досвід Web3-додатків все ще потребує вдосконалення, потрібні більш інтелектуальні персоналізовані послуги.
Безпека: Уразливості коду смарт-контрактів та хакерські атаки є основними проблемами безпеки, з якими стикається Web3.
Захист конфіденційності: як досягти обміну даними та створення вартості, захищаючи конфіденційність користувачів, є великою викликом.
Аналіз поточного стану проєктів AI+Web3
Наразі проекти AI+Web3 в основному розвиваються в двох напрямках: використання технології блокчейн для покращення ефективності проектів AI та використання технологій AI для обслуговування проектів Web3.
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
Зі сплеском ШІ, попит на обчислювальні потужності, такі як GPU, різко зріс, і проблема нестачі ресурсів стає все більш актуальною. Деякі проєкти Web3 намагаються запропонувати децентралізовані обчислювальні послуги за допомогою стимулів у вигляді токенів, такі як Akash, Render, Gensyn тощо.
Ці проекти заохочують користувачів надавати вільну обчислювальну потужність графічних процесорів за допомогою токенів, надаючи обчислювальну підтримку для AI-клієнтів. Сторона пропозиції в основному складається з постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів та великих підприємств.
Децентралізовані обчислювальні проекти в основному діляться на два типи:
Використовується для AI-інференції: такі як Render, Akash, Aethir тощо
Використовується для навчання ІІ: такі як io.net, Gensyn тощо
Перший варіант залучає користувачів до надання обчислювальних потужностей через токенізацію, формуючи попит на послуги мережі обчислювальних потужностей. Другий, як Gensyn, сприяє розподілу завдань машинного навчання та винагород через смарт-контракти.
Децентралізована алгоритмічна модель
Окрім обчислювальної потужності, деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок AI алгоритмів. Наприклад, Bittensor з'єднує кілька різних AI моделей, обираючи найбільш відповідну модель для надання відповіді на запитання користувача.
У мережі Bittensor постачальники моделей ( майнери ) вносять внесок у машинне навчання та отримують токенові винагороди. Мережа використовує унікальний механізм консенсусу для забезпечення найкращих відповідей.
Децентралізований збір даних
Для навчання AI-моделей величезна кількість даних є незамінною. Однак наразі більшість компаній Web2 все ще привласнюють дані користувачів. Деякі проекти Web3 реалізують децентралізований збір даних через стимулювання токенами.
Якщо PublicAI дозволяє користувачам вносити цінний контент і перевіряти дані, отримуючи за це токенові винагороди. Це сприяє взаємовигідним відносинам між постачальниками даних і розробниками в галузі штучного інтелекту.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульового знання може забезпечити верифікацію інформації, захищаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) за допомогою нульового знання дозволяє проводити навчання та виведення моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних.
На даний момент ця сфера все ще перебуває на ранній стадії, наприклад, BasedAI запропонувала децентралізований метод інтеграції повністю гомоморфного шифрування (FHE) з великими мовними моделями (LLM) для захисту конфіденційності даних користувачів.
Штучний інтелект сприяє Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато проектів Web3 почали інтегрувати AI-сервіси для надання аналізу даних і прогнозів. Наприклад, Pond прогнозує цінні токени за допомогою AI-алгоритмів; BullBear AI робить прогнози цін на основі історичних даних та ринкових тенденцій; Numerai проводить інвестиційні змагання з прогнозування фондового ринку за допомогою AI тощо.
Персоналізовані послуги
Деякі проекти Web3 використовують ШІ для оптимізації користувацького досвіду. Наприклад, інструмент Wand від Dune використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів; медіаплатформа Web3 Followin інтегрує ChatGPT для підсумовування галузевих новин; NFPrompt дозволяє користувачам легше створювати NFT за допомогою ШІ.
AI аудит розумних контрактів
Штучний інтелект також має застосування в аудиті смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує AI-аудитор смарт-контрактів, який використовує технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді. Це допомагає підвищити безпеку та надійність контракту.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізоване обчислення.
Продуктивність і стабільність: децентралізована обчислювальна потужність залежить від глобально розподілених вузлів, що може призводити до затримок і нестабільності.
Доступність: під впливом відповідності попиту та пропозиції можуть виникнути ситуації, коли ресурси недостатні або не можуть задовольнити потреби.
Складність: користувачам потрібно розуміти такі знання, як розподілені мережі, смарт-контракти тощо, що робить витрати на використання досить високими.
Важко використовувати для навчання ШІ: для навчання великих моделей потрібна дуже висока пропускна здатність і стабільність, наразі децентралізовані обчислювальні потужності не можуть задовольнити ці вимоги.
Сполучення AI+Web3 є досить грубим
Поверхневі застосування: більшість проєктів просто використовують ШІ для підвищення ефективності, бракує глибокої інтеграції та інновацій.
Маркетинговий орієнтир: деякі проекти використовують ШІ лише в обмежених сферах, надмірно рекламуючи концепцію ШІ.
Токеноміка стає буфером
Деякі AI проекти важко розвивати в Web2, тому вони переходять до наративу Web3 та токеноміки. Але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, ще потрібно перевірити.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває безмежні можливості для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може забезпечити Web3 більш розумними сценаріями застосування, тоді як Web3 надає нові можливості для розвитку AI. Хоча наразі існує безліч викликів, віримо, що через постійні дослідження та інновації в майбутньому можна створити більш розумну, відкриту та справедливу економічну та соціальну систему.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
6 лайків
Нагородити
6
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
NeverVoteOnDAO
· 19год тому
На що тут знову голосувати? Удачі та процвітання!
Переглянути оригіналвідповісти на0
HodlKumamon
· 19год тому
25 трильйонів доларів... не дарма це улюблений BTC веде ривок~
AI+Web3 інтеграція: інноваційні можливості та реальні виклики
Інтеграція штучного інтелекту та Web3: можливості та виклики
В останні роки швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 викликав широкий інтерес у всьому світі. Штучний інтелект досяг значних успіхів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що призвело до величезних змін у різних галузях. У 2023 році обсяг ринку штучного інтелекту досяг 200 мільярдів доларів США, а такі компанії, як OpenAI, Character.AI, Midjourney стали лідерами в бумі штучного інтелекту.
В той же час Web3, як нова мережна модель, змінює наше сприйняття та використання Інтернету. Web3 оснований на технології блокчейн, через смарт-контракти, розподілене зберігання та децентралізовану ідентифікацію реалізує обмін даними та автономію користувачів. Наразі ринкова капіталізація індустрії Web3 становить 25 трильйонів доларів, проекти як Bitcoin, Ethereum, Solana тощо з'являються один за одним.
Поєднання ШІ та Web3 стало гарячою темою для розробників і інвесторів на Сході та Заході. У цій статті ми розглянемо стан розвитку AI+Web3, потенційну цінність і виклики, з якими стикаються, щоб надати інформацію інвесторам та професіоналам.
Взаємодія AI та Web3
Розвиток штучного інтелекту та Web3 схожий на дві сторони терезів: штучний інтелект підвищує продуктивність, Web3 змінює виробничі відносини. Які іскри можуть виникнути в результаті їх поєднання? Давайте проаналізуємо труднощі та можливості обох, а також обговоримо, як вони можуть підтримувати один одного.
Виклики, з якими стикається індустрія штучного інтелекту
Основними елементами галузі штучного інтелекту є обчислювальна потужність, алгоритми та дані.
Обчислювальна потужність: завдання штучного інтелекту потребують великомасштабних обчислень та обробки даних. В останні роки розвиток апаратних технологій, таких як GPU, значно сприяв розвитку штучного інтелекту. Проте отримання та управління великомасштабною обчислювальною потужністю все ще залишається дорогим і складним викликом, особливо для стартапів та окремих розробників.
Алгоритми: Алгоритми ШІ включають традиційне машинне навчання та алгоритми глибокого навчання. Вибір та проектування алгоритмів є критично важливими для продуктивності системи ШІ. Постійне вдосконалення інноваційних алгоритмів може підвищити точність та узагальнюючі можливості системи. Однак навчання глибоких нейронних мереж вимагає великих обсягів даних та обчислювальних ресурсів, інтерпретованість моделі та її стійкість все ще залишаються проблемами.
Дані: різноманітні набори даних є основою для навчання та оптимізації моделей ШІ. Однак отримання якісних даних все ще є викликом. У деяких сферах дані важко отримати, є проблеми з якістю, точністю та маркуванням даних. Одночасно захист конфіденційності та безпеки даних також є важливими факторами.
Крім того, необхідно терміново вирішити такі питання, як пояснюваність і прозорість AI-моделей, а також незрозумілість бізнес-моделі.
Виклики, з якими стикається індустрія Web3
У сфері Web3 також існує безліч викликів, включаючи аналіз даних, користувацький досвід, безпеку смарт-контрактів та інші аспекти. Штучний інтелект, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз даних та прогнозування: Платформи Web3 потребують більш ефективних та розумних можливостей аналізу даних і прогнозування, особливо в таких сферах, як DeFi.
Користувацький досвід: Користувацький досвід Web3-додатків все ще потребує вдосконалення, потрібні більш інтелектуальні персоналізовані послуги.
Безпека: Уразливості коду смарт-контрактів та хакерські атаки є основними проблемами безпеки, з якими стикається Web3.
Захист конфіденційності: як досягти обміну даними та створення вартості, захищаючи конфіденційність користувачів, є великою викликом.
Аналіз поточного стану проєктів AI+Web3
Наразі проекти AI+Web3 в основному розвиваються в двох напрямках: використання технології блокчейн для покращення ефективності проектів AI та використання технологій AI для обслуговування проектів Web3.
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
Зі сплеском ШІ, попит на обчислювальні потужності, такі як GPU, різко зріс, і проблема нестачі ресурсів стає все більш актуальною. Деякі проєкти Web3 намагаються запропонувати децентралізовані обчислювальні послуги за допомогою стимулів у вигляді токенів, такі як Akash, Render, Gensyn тощо.
Ці проекти заохочують користувачів надавати вільну обчислювальну потужність графічних процесорів за допомогою токенів, надаючи обчислювальну підтримку для AI-клієнтів. Сторона пропозиції в основному складається з постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів та великих підприємств.
Децентралізовані обчислювальні проекти в основному діляться на два типи:
Перший варіант залучає користувачів до надання обчислювальних потужностей через токенізацію, формуючи попит на послуги мережі обчислювальних потужностей. Другий, як Gensyn, сприяє розподілу завдань машинного навчання та винагород через смарт-контракти.
Децентралізована алгоритмічна модель
Окрім обчислювальної потужності, деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок AI алгоритмів. Наприклад, Bittensor з'єднує кілька різних AI моделей, обираючи найбільш відповідну модель для надання відповіді на запитання користувача.
У мережі Bittensor постачальники моделей ( майнери ) вносять внесок у машинне навчання та отримують токенові винагороди. Мережа використовує унікальний механізм консенсусу для забезпечення найкращих відповідей.
Децентралізований збір даних
Для навчання AI-моделей величезна кількість даних є незамінною. Однак наразі більшість компаній Web2 все ще привласнюють дані користувачів. Деякі проекти Web3 реалізують децентралізований збір даних через стимулювання токенами.
Якщо PublicAI дозволяє користувачам вносити цінний контент і перевіряти дані, отримуючи за це токенові винагороди. Це сприяє взаємовигідним відносинам між постачальниками даних і розробниками в галузі штучного інтелекту.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульового знання може забезпечити верифікацію інформації, захищаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) за допомогою нульового знання дозволяє проводити навчання та виведення моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних.
На даний момент ця сфера все ще перебуває на ранній стадії, наприклад, BasedAI запропонувала децентралізований метод інтеграції повністю гомоморфного шифрування (FHE) з великими мовними моделями (LLM) для захисту конфіденційності даних користувачів.
Штучний інтелект сприяє Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато проектів Web3 почали інтегрувати AI-сервіси для надання аналізу даних і прогнозів. Наприклад, Pond прогнозує цінні токени за допомогою AI-алгоритмів; BullBear AI робить прогнози цін на основі історичних даних та ринкових тенденцій; Numerai проводить інвестиційні змагання з прогнозування фондового ринку за допомогою AI тощо.
Персоналізовані послуги
Деякі проекти Web3 використовують ШІ для оптимізації користувацького досвіду. Наприклад, інструмент Wand від Dune використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів; медіаплатформа Web3 Followin інтегрує ChatGPT для підсумовування галузевих новин; NFPrompt дозволяє користувачам легше створювати NFT за допомогою ШІ.
AI аудит розумних контрактів
Штучний інтелект також має застосування в аудиті смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує AI-аудитор смарт-контрактів, який використовує технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді. Це допомагає підвищити безпеку та надійність контракту.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізоване обчислення.
Продуктивність і стабільність: децентралізована обчислювальна потужність залежить від глобально розподілених вузлів, що може призводити до затримок і нестабільності.
Доступність: під впливом відповідності попиту та пропозиції можуть виникнути ситуації, коли ресурси недостатні або не можуть задовольнити потреби.
Складність: користувачам потрібно розуміти такі знання, як розподілені мережі, смарт-контракти тощо, що робить витрати на використання досить високими.
Важко використовувати для навчання ШІ: для навчання великих моделей потрібна дуже висока пропускна здатність і стабільність, наразі децентралізовані обчислювальні потужності не можуть задовольнити ці вимоги.
Сполучення AI+Web3 є досить грубим
Поверхневі застосування: більшість проєктів просто використовують ШІ для підвищення ефективності, бракує глибокої інтеграції та інновацій.
Маркетинговий орієнтир: деякі проекти використовують ШІ лише в обмежених сферах, надмірно рекламуючи концепцію ШІ.
Токеноміка стає буфером
Деякі AI проекти важко розвивати в Web2, тому вони переходять до наративу Web3 та токеноміки. Але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, ще потрібно перевірити.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває безмежні можливості для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може забезпечити Web3 більш розумними сценаріями застосування, тоді як Web3 надає нові можливості для розвитку AI. Хоча наразі існує безліч викликів, віримо, що через постійні дослідження та інновації в майбутньому можна створити більш розумну, відкриту та справедливу економічну та соціальну систему.