Persimpangan AI dan Web3: Menjelajahi Integrasi dan Inovasi Teknologi Baru

Dengan cepatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3, kombinasi keduanya semakin menarik perhatian. Teknologi AI telah mencapai terobosan signifikan dalam pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan bidang lainnya, membawa perubahan besar bagi berbagai industri. Sementara itu, Web3 berbasis pada teknologi blockchain yang terdesentralisasi, mewujudkan berbagi data, otonomi pengguna, dan pembentukan mekanisme kepercayaan, yang sedang mengubah cara kita memahami dan menggunakan internet.

Artikel ini akan menggali lebih dalam bidang persimpangan AI dan Web3, menganalisis keadaan perkembangan saat ini, nilai potensial, serta tantangan yang dihadapi. Kami akan pertama-tama memperkenalkan konsep dasar AI dan Web3, kemudian membahas hubungan antara keduanya. Selanjutnya, kami akan menganalisis keadaan proyek AI+Web3 dan mendalami keterbatasan serta tantangan yang mereka hadapi. Melalui penelitian ini, kami berharap dapat memberikan wawasan yang berharga bagi para profesional dan investor di industri terkait.

Interaksi AI dan Web3

Perkembangan AI dan Web3 seperti dua sisi timbangan, AI meningkatkan produktivitas, sedangkan Web3 membawa perubahan dalam hubungan produksi. Apa yang mungkin terjadi ketika keduanya digabungkan? Mari kita analisis terlebih dahulu tantangan dan ruang peningkatan yang dihadapi oleh AI dan Web3 masing-masing, kemudian kita akan membahas bagaimana keduanya saling membantu untuk menyelesaikan masalah tersebut.

Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI

Inti industri AI terdiri dari tiga elemen: daya komputasi, algoritma, dan data.

1. Daya komputasi: Tugas AI memerlukan kemampuan komputasi dan pemrosesan dalam skala besar. Perangkat keras berkinerja tinggi seperti GPU dan chip AI khusus telah mendorong perkembangan AI, tetapi memperoleh dan mengelola daya komputasi dalam skala besar tetap merupakan tantangan yang mahal dan kompleks.

2. Algoritma: Algoritma AI adalah inti dari sistem, termasuk algoritma pembelajaran mesin tradisional dan algoritma pembelajaran mendalam. Peningkatan algoritma secara terus-menerus dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi sistem AI, tetapi masih menghadapi tantangan dalam memilih algoritma terbaik.

3. Data: Data berkualitas tinggi dalam jumlah besar adalah dasar untuk melatih model AI. Namun, masih ada kesulitan dalam mendapatkan kumpulan data yang beragam, memastikan kualitas data, dan melindungi privasi data.

Selain itu, proyek AI juga menghadapi masalah seperti keterjelasan, transparansi, dan ketidakjelasan model bisnis.

Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3

Industri Web3 juga memiliki banyak masalah yang perlu diselesaikan, termasuk:

• Kemampuan analisis data tidak mencukupi
• Pengalaman pengguna perlu ditingkatkan
• Risiko kerentanan dalam kode kontrak pintar
• Kurangnya mekanisme perlindungan keamanan yang efektif

Teknologi AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas memiliki banyak ruang untuk berkembang dalam aspek-aspek ini. Misalnya, AI dapat meningkatkan kemampuan analisis data dan prediksi platform Web3, memperbaiki pengalaman pengguna dan layanan yang dipersonalisasi, serta memperkuat keamanan dan perlindungan privasi.

Analisis Status Proyek AI+Web3

Saat ini, proyek AI+Web3 terutama berkembang dari dua arah: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, dan menggunakan teknologi AI untuk meningkatkan proyek Web3. Kami akan menganalisis situasi perkembangan saat ini dari kedua aspek ini.

Web3 membantu AI

Kekuatan komputasi terdesentralisasi

Dengan perkembangan AI yang cepat, permintaan akan daya komputasi meningkat tajam. Beberapa proyek Web3 mulai mencoba menyediakan layanan daya komputasi dengan cara terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini menarik pengguna untuk menyediakan daya komputasi GPU yang tidak terpakai melalui mekanisme insentif token, untuk memberikan dukungan daya komputasi kepada pelanggan AI.

Pihak penyedia utama termasuk penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan. Proyek saat ini terutama dibagi menjadi dua kategori: satu berfokus pada inferensi AI ( seperti Render, Akash ), dan yang lainnya untuk pelatihan AI ( seperti io.net, Gensyn ).

Inti dari jaringan komputasi terdesentralisasi adalah membentuk siklus permintaan dan penawaran melalui insentif token, menarik lebih banyak peserta untuk bergabung, sehingga mewujudkan ekspansi dan pengembangan proyek.

Model algoritma terdesentralisasi

Selain kekuatan komputasi, beberapa proyek juga mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi. Contohnya Bittensor, yang memungkinkan penyedia model algoritma untuk menyumbangkan model ke jaringan, dan memastikan kualitas jawaban melalui mekanisme konsensus yang unik. Cara ini diharapkan dapat menciptakan ekosistem model AI yang lebih terbuka dan transparan.

Pengumpulan data terdesentralisasi

Data adalah salah satu elemen kunci dalam pelatihan AI. Beberapa proyek Web3 sedang mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui insentif token. Misalnya, PublicAI memungkinkan pengguna untuk menyumbang dan memverifikasi data pelatihan AI, dan mendapatkan imbalan token. Cara ini membantu memfasilitasi hubungan saling menguntungkan antara kontributor data dan pengembang AI.

Perlindungan ZK dalam AI untuk privasi pengguna

Teknologi bukti nol pengetahuan memberikan pemikiran baru untuk mengatasi masalah perlindungan privasi dalam AI. ZKML( Zero-Knowledge Machine Learning ) memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin tanpa mengungkapkan data asli. Teknologi ini diharapkan dapat memainkan peran penting di bidang data sensitif seperti kesehatan medis dan keuangan.

AI mendukung Web3

Analisis dan Prediksi Data

Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan fungsi prediksi. Misalnya, Pond menggunakan algoritma AI untuk memprediksi token yang berharga, BullBear AI memprediksi tren harga berdasarkan data historis. Numerai adalah platform kompetisi investasi berbasis AI. Aplikasi ini membantu pengguna membuat keputusan investasi yang lebih cerdas.

Layanan Personalisasi

Teknologi AI sedang digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna proyek Web3. Misalnya, platform analisis data Dune meluncurkan alat Wand berbasis model bahasa besar, yang membantu pengguna menghasilkan kueri SQL menggunakan bahasa alami. Beberapa platform konten Web3 juga mulai mengintegrasikan alat AI seperti ChatGPT untuk merangkum konten dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Audit AI Kontrak Pintar

Keamanan kontrak pintar merupakan isu penting di bidang Web3. Teknologi AI sedang diterapkan dalam audit kode kontrak pintar, untuk mengidentifikasi potensi kerentanan dengan lebih efisien dan akurat. Contohnya, 0x0.ai menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis AI, yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk menganalisis kode dan menandai masalah potensial.

Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3

Meskipun kombinasi AI + Web3 menunjukkan potensi besar, saat ini masih menghadapi beberapa batasan dan tantangan:

Hambatan nyata dalam kekuatan komputasi terdesentralisasi

Produk daya komputasi terdesentralisasi masih memiliki kesenjangan dalam hal kinerja, stabilitas, dan kemudahan penggunaan dibandingkan dengan layanan terpusat. Saat ini, sebagian besar proyek daya komputasi terdesentralisasi hanya dapat digunakan untuk inferensi AI, sementara sulit untuk mendukung pelatihan AI skala besar. Ini terutama dibatasi oleh:

1. Pelatihan model besar memiliki tuntutan tinggi terhadap stabilitas komputasi.
2. Komunikasi paralel multi-kartu memiliki batasan ketat pada jarak fisik
3. Ekosistem perangkat lunak dan hambatan teknologi komunikasi multi-kartu ( seperti CUDA dan NVLink )

Oleh karena itu, aplikasi dari kekuatan komputasi terdesentralisasi mungkin lebih cocok untuk bidang seperti inferensi AI, pelatihan model kecil dan menengah, atau komputasi tepi.

Kombinasi AI+Web3 tidak cukup mendalam

Saat ini, banyak proyek AI+Web3 hanya sebatas pada permukaan aplikasi, tanpa mewujudkan integrasi yang benar-benar mendalam. Beberapa proyek hanya menerapkan teknologi AI pada analisis data, rekomendasi, dan skenario lain, tanpa perbedaan mendasar dibandingkan proyek Web2. Proyek lain terlalu bergantung pada pemasaran konsep AI, kurang inovasi yang substansial.

masalah ekonomi token

Beberapa proyek AI memilih untuk menggabungkan narasi Web3 dan model ekonomi token untuk menarik investasi dan pengguna. Namun, apakah pengenalan ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata proyek AI, atau hanya sekadar spekulasi jangka pendek, patut untuk dipikirkan.

Ringkasan

Perpaduan AI+Web3 memberikan prospek luas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. Teknologi AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas dan efisien untuk Web3, sementara karakteristik desentralisasi Web3 juga membuka jalur baru untuk pengembangan AI. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, melalui eksplorasi dan inovasi yang terus-menerus, kami yakin di masa depan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.

Kuncinya adalah menyeimbangkan pro dan kontra dalam aplikasi nyata, serta mengambil langkah-langkah manajemen dan teknologi yang tepat untuk mengatasi tantangan. Di masa depan, kami berharap melihat lebih banyak proyek inovatif yang menggabungkan kecerdasan buatan dan karakteristik Web3 muncul, untuk memberikan energi baru bagi bidang yang sedang berkembang ini.