A interseção da IA e do Web3: explorando a fusão e a inovação de tecnologias emergentes

Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3, a combinação de ambas está atraindo cada vez mais atenção. A tecnologia de IA alcançou grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo uma enorme transformação para diversos setores. A Web3, por sua vez, baseia-se na tecnologia de blockchain descentralizada, permitindo o compartilhamento de dados, a autonomia do usuário e o estabelecimento de mecanismos de confiança, mudando a nossa percepção e forma de uso da internet.

Este artigo irá explorar profundamente a interseção entre AI e Web3, analisando o estado atual do desenvolvimento, o valor potencial e os desafios enfrentados. Primeiro, vamos introduzir os conceitos básicos de AI e Web3, e depois discutir a relação entre eles. Em seguida, vamos analisar o estado atual dos projetos AI+Web3 e discutir em profundidade as limitações e desafios que eles enfrentam. Através desta pesquisa, esperamos fornecer insights valiosos para os profissionais e investidores do setor.

A interação entre AI e Web3

O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 traz uma transformação nas relações de produção. Que tipo de faísca pode surgir da combinação de ambos? Vamos primeiro analisar as dificuldades e as áreas de melhoria que cada um enfrenta, e depois discutir como eles podem ajudar-se mutuamente a resolver esses problemas.

Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA

O núcleo da indústria de IA é composto por três elementos: poder computacional, algoritmos e dados.

1. Poder computacional: As tarefas de IA requerem uma enorme capacidade de cálculo e processamento. Hardware de alto desempenho, como GPUs e chips de IA dedicados, impulsionaram o desenvolvimento da IA, mas adquirir e gerenciar poder computacional em grande escala continua a ser um desafio caro e complexo.

2. Algoritmo: O algoritmo de IA é o núcleo do sistema, incluindo algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo. A melhoria contínua dos algoritmos pode aumentar a precisão e a capacidade de generalização do sistema de IA, mas ainda enfrenta o desafio de como escolher o melhor algoritmo.

3. Dados: grandes volumes de dados de alta qualidade são a base para treinar modelos de IA. No entanto, ainda existem dificuldades em obter conjuntos de dados diversificados, garantir a qualidade dos dados e proteger a privacidade dos dados.

Além disso, os projetos de IA também enfrentam problemas de interpretabilidade, transparência e modelos de negócios pouco claros.

Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3

A indústria Web3 também enfrenta vários problemas que precisam ser resolvidos, incluindo:

• Capacidade analítica de dados insuficiente
• A experiência do usuário precisa de melhorias
• O código do contrato inteligente apresenta risco de vulnerabilidades.
• Falta de mecanismos de proteção de segurança eficazes

A tecnologia de IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para se desenvolver nessas áreas. Por exemplo, a IA pode melhorar a capacidade de análise de dados e previsão das plataformas Web3, aprimorar a experiência do usuário e os serviços personalizados, além de reforçar a segurança e a proteção da privacidade.

Análise do estado atual dos projetos AI+Web3

Atualmente, os projetos de AI+Web3 estão a desenvolver-se principalmente em duas direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de AI, e utilizar a tecnologia AI para apoiar a melhoria dos projetos Web3. Vamos analisar a situação atual de desenvolvimento sob esses dois aspectos.

Web3 ajuda a IA

Poder de cálculo descentralizado

Com o rápido desenvolvimento da IA, a demanda por poder de computação aumentou drasticamente. Alguns projetos Web3 começaram a tentar fornecer serviços de poder de computação de forma descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos atraem usuários a fornecer poder de computação GPU ocioso por meio de um mecanismo de incentivo baseado em tokens, oferecendo suporte de poder de computação para clientes de IA.

O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas. Os projetos atuais estão principalmente divididos em duas categorias: uma se concentra na inferência de IA ( como Render, Akash ), enquanto a outra é usada para treinamento de IA ( como io.net, Gensyn ).

O núcleo da rede de computação descentralizada está na formação de um ciclo de oferta e demanda através de incentivos em tokens, atraindo mais participantes a se juntarem, assim garantindo a expansão e o desenvolvimento do projeto.

Modelo de algoritmo descentralizado

Além do poder computacional, alguns projetos também estão tentando construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, ele permite que os provedores de modelos de algoritmos contribuam com modelos para a rede e garantam a qualidade das respostas por meio de um mecanismo de consenso exclusivo. Essa abordagem promete criar um ecossistema de modelos de IA mais aberto e transparente.

Coleta de dados descentralizada

Os dados são um dos elementos-chave para o treinamento de IA. Alguns projetos Web3 estão a implementar a coleta descentralizada de dados através de incentivos em tokens. Por exemplo, o PublicAI permite que os usuários contribuam e verifiquem dados de treinamento de IA, recebendo recompensas em tokens. Esta abordagem ajuda a promover uma relação mutuamente benéfica entre os contribuidores de dados e os desenvolvedores de IA.

Proteção ZK da privacidade do usuário em IA

A tecnologia de prova de conhecimento zero oferece novas perspectivas para resolver problemas de proteção de privacidade na IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de revelar os dados originais. Essa tecnologia promete desempenhar um papel importante em áreas de dados sensíveis, como saúde e finanças.

AI ajuda Web3

Análise e Previsão de Dados

Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e funcionalidades de previsão. Por exemplo, a Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, enquanto a BullBear AI prevê a tendência de preços com base em dados históricos. A Numerai é uma plataforma de competições de investimento baseada em IA. Essas aplicações ajudam os usuários a tomar decisões de investimento mais informadas.

Serviços personalizados

A tecnologia de IA está sendo utilizada para otimizar a experiência do usuário em projetos Web3. Por exemplo, a plataforma de análise de dados Dune lançou a ferramenta Wand, baseada em grandes modelos de linguagem, que ajuda os usuários a gerar consultas SQL em linguagem natural. Algumas plataformas de conteúdo Web3 também começaram a integrar ferramentas de IA como o ChatGPT para resumir conteúdo e fornecer recomendações personalizadas.

Auditoria AI de contratos inteligentes

A segurança dos contratos inteligentes é um tema importante no campo do Web3. A tecnologia de IA está sendo aplicada na auditoria de códigos de contratos inteligentes, para identificar potenciais vulnerabilidades de forma mais eficiente e precisa. Por exemplo, 0x0.ai oferece ferramentas de auditoria de contratos inteligentes baseadas em IA, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para analisar o código e sinalizar problemas potenciais.

Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3

Apesar de a combinação de AI + Web3 mostrar um enorme potencial, ainda enfrenta algumas limitações e desafios atualmente:

Os obstáculos reais da computação descentralizada

Os produtos de computação descentralizada ainda têm lacunas em desempenho, estabilidade e facilidade de uso em comparação com serviços centralizados. Atualmente, a maioria dos projetos de computação descentralizada só pode ser usada para inferência de IA, e é difícil suportar treinamento em larga escala de IA. Isso é principalmente limitado por:

1. O treinamento de grandes modelos exige alta estabilidade de computação.
2. A comunicação em paralelo com múltiplas placas tem limitações rigorosas de distância física
3. Barreiras da ecologia de software e da tecnologia de comunicação multi-cartão ( como CUDA e NVLink )

Assim, os cenários de aplicação de poder computacional descentralizado podem ser mais adequados para raciocínio de IA, treinamento de modelos de pequeno e médio porte ou áreas como computação de borda.

A combinação de AI+Web3 não é suficientemente profunda

Atualmente, muitos projetos de AI+Web3 estão apenas na superfície da aplicação, sem alcançar uma verdadeira fusão profunda. Alguns projetos apenas aplicam a tecnologia de AI em cenários de análise de dados, recomendações, etc., sem diferença essencial em relação aos projetos Web2. Outros projetos dependem excessivamente do marketing do conceito de AI, carecendo de inovação substancial.

problemas de economia de tokens

Alguns projetos de IA, para atrair investimentos e usuários, optam por sobrepor narrativas de Web3 e modelos de economia de tokens. No entanto, a introdução da economia de tokens realmente ajuda a resolver as necessidades práticas dos projetos de IA, ou é apenas uma especulação de curto prazo? Isso merece reflexão.

Resumo

A fusão de AI+Web3 oferece vastas perspectivas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A tecnologia AI pode fornecer cenários de aplicação mais inteligentes e eficientes para o Web3, enquanto as características de descentralização do Web3 também abrem novos caminhos para o desenvolvimento da AI. Embora ainda enfrente muitos desafios, através da exploração e inovação contínuas, acredita-se que no futuro será possível construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.

A chave é pesar os prós e contras na aplicação prática, adotando medidas de gestão e técnicas apropriadas para superar os desafios. No futuro, esperamos ver mais projetos inovadores que integrem profundamente características de IA e Web3, trazendo vitalidade a este campo emergente.