Пересечение ИИ и Web3: исследование слияния и инноваций новых технологий

С быстрым развитием искусственного интеллекта (AI) и технологий Web3 их сочетание вызывает все большее внимание. Технологии ИИ достигли значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что принесло огромные изменения в различные отрасли. Web3, основываясь на децентрализованной технологии блокчейн, реализует обмен данными, автономию пользователей и создание механизмов доверия, меняя наше восприятие и использование Интернета.

В данной статье мы подробно рассмотрим пересечение областей ИИ и Web3, проанализируем текущее состояние развития, потенциальную ценность и возникающие вызовы. Сначала мы введем основные концепции ИИ и Web3, затем обсудим их взаимосвязь. Далее мы проанализируем текущее состояние проектов ИИ+Web3 и углубленно обсудим их ограничения и вызовы. В результате такого исследования мы надеемся предоставить ценные идеи для профессионалов и инвесторов в соответствующих отраслях.

Взаимодействие ИИ и Web3

Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, а Web3 приносит изменения в производственные отношения. Какое взаимодействие может возникнуть при их объединении? Сначала давайте проанализируем проблемы и возможности, с которыми сталкиваются ИИ и Web3, а затем обсудим, как они могут помочь друг другу в решении этих вопросов.

Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия

Ядро AI-индустрии состоит из трех элементов: вычислительной мощности, алгоритмов и данных:

1. Мощность: AI-задания требуют масштабных вычислений и обработки. Высокопроизводительное оборудование, такое как GPU и специализированные AI-чипы, способствовали развитию AI, но получение и управление масштабной мощностью по-прежнему остается дорогим и сложным вызовом.

2. Алгоритм: AI-алгоритмы являются ядром системы и включают в себя традиционное машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. Постоянное улучшение алгоритмов может повысить точность и обобщающую способность AI-системы, но по-прежнему существует проблема выбора наилучшего алгоритма.

3. Данные: Масштабные высококачественные данные являются основой для обучения моделей ИИ. Тем не менее, по-прежнему существуют трудности с получением разнообразных наборов данных, обеспечением качества данных и защитой конфиденциальности данных.

Кроме того, AI-проекты сталкиваются с проблемами объяснимости, прозрачности и неясности бизнес-модели.

Проблемы, с которыми сталкивается отрасль Web3

В индустрии Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить, включая:

• Недостаточные возможности анализа данных
• Пользовательский опыт нуждается в улучшении
• В коде смарт-контракта существуют риски уязвимости.
• Отсутствие эффективного механизма безопасности

Технологии ИИ, как инструменты повышения производительности, имеют большой потенциал в этих областях. Например, ИИ может улучшить анализ данных и предсказательные способности на платформах Web3, улучшить пользовательский опыт и персонализированные услуги, усилить безопасность и защиту конфиденциальности и т.д.

Анализ текущего состояния проектов AI+Web3

В настоящее время проекты AI+Web3 развиваются в основном в двух направлениях: использование технологий блокчейн для повышения эффективности AI-проектов и использование технологий AI для улучшения Web3-проектов. Мы проанализируем текущее состояние развития в этих двух аспектах.

Web3 помогает AI

Децентрализованная вычислительная мощность

С быстрым развитием ИИ резко возрос спрос на вычислительные мощности. Некоторые проекты Web3 начали пытаться предоставить услуги вычислительной мощности децентрализованным образом, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты привлекают пользователей, предлагая токены в качестве стимула для предоставления неиспользуемых GPU мощностей, чтобы поддержать клиентов ИИ.

Сторона предложения в основном включает в себя облачных провайдеров, майнеров криптовалют и предприятия. Текущие проекты в основном делятся на две категории: одна категория сосредоточена на AI-выводах (, таких как Render, Akash ), другая категория предназначена для AI-обучения (, такие как io.net, Gensyn ).

Основой децентрализованной вычислительной сети является создание циклов спроса и предложения через стимулы в виде токенов, что привлекает больше участников и способствует расширению и развитию проекта.

! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)

Децентрализованная алгоритмическая модель

Помимо вычислительной мощности, некоторые проекты также пытаются создать децентрализованный рынок алгоритмов ИИ. Например, Bittensor позволяет поставщикам алгоритмических моделей вносить свои модели в сеть и обеспечивает качество ответов с помощью уникального механизма консенсуса. Этот подход обещает создать более открытое и прозрачное экосистему моделей ИИ.

Децентрализованный сбор данных

Данные являются одним из ключевых элементов обучения ИИ. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов и стимулов. Например, PublicAI позволяет пользователям вносить и проверять данные для обучения ИИ и получать за это токеновые вознаграждения. Этот подход способствует развитию взаимовыгодных отношений между поставщиками данных и разработчиками ИИ.

Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK

Технология нулевых знаний предоставляет новые подходы к решению проблем защиты конфиденциальности в AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет обучать и делать выводы на модели машинного обучения без раскрытия исходных данных. Эта технология обещает сыграть важную роль в таких чувствительных областях, как здравоохранение и финансы.

ИИ способствует Web3

Анализ данных и прогнозирование

Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления анализа данных и функций прогнозирования. Например, Pond использует алгоритмы AI для прогнозирования ценных токенов, BullBear AI предсказывает ценовые тренды на основе исторических данных. Numerai - это платформа для инвестиционных конкурсов на основе AI. Эти приложения помогают пользователям принимать более обоснованные инвестиционные решения.

Персонализированные услуги

Технологии ИИ используются для оптимизации пользовательского опыта в проектах Web3. Например, аналитическая платформа Dune запустила инструмент Wand на основе крупных языковых моделей, который помогает пользователям генерировать SQL-запросы на естественном языке. Некоторые платформы контента Web3 также начали интегрировать такие инструменты ИИ, как ChatGPT, для обобщения контента и предоставления персонализированных рекомендаций.

AI аудит умных контрактов

Безопасность смарт-контрактов является важной темой в области Web3. Технологии искусственного интеллекта применяются для аудита кода смарт-контрактов, чтобы более эффективно и точно выявлять потенциальные уязвимости. Например, 0x0.ai предлагает инструменты аудита смарт-контрактов на основе ИИ, использующие технологии машинного обучения для анализа кода и маркировки потенциальных проблем.

Ограничения и вызовы проектов AI+Web3

Хотя сочетание AI и Web3 демонстрирует огромный потенциал, в настоящее время оно по-прежнему сталкивается с некоторыми ограничениями и вызовами:

Реальные препятствия децентрализованной вычислительной мощности

Децентрализованные вычислительные продукты по-прежнему имеют разрыв по производительности, стабильности и удобству использования по сравнению с централизованными сервисами. В настоящее время большинство децентрализованных вычислительных проектов могут использоваться только для вывода AI, но трудно поддерживать крупномасштабное обучение AI. Это в основном ограничено:

1. Обучение больших моделей требует высокой стабильности вычислительной мощности
2. Многокартовая параллельная связь имеет строгие ограничения по физическому расстоянию
3. Барьеры программной экосистемы и технологий многокартной связи (, таких как CUDA и NVLink )

Таким образом, применение децентрализованных вычислительных мощностей может быть более подходящим для таких областей, как ИИ-вывод, обучение малых и средних моделей или крайние вычисления.

AI+Web3 сочетание недостаточно глубокое

В настоящее время многие проекты AI+Web3 остаются на уровне поверхностных приложений и не достигают истинной глубокой интеграции. Некоторые проекты просто применяют технологии AI в таких сценариях, как анализ данных, рекомендации и т. д., не имея принципиальных отличий от проектов Web2. Другие проекты слишком полагаются на маркетинг концепции AI и не обладают существенными инновациями.

Проблемы токеномики

Некоторые AI-проекты, чтобы привлечь инвестиции и пользователей, выбирают наложение нарратива Web3 и модели токенов. Однако действительно ли введение токеномики помогает решить реальные потребности AI-проектов или это всего лишь краткосрочная спекуляция, стоит поразмышлять.

! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)

Резюме

Слияние AI и Web3 открывает широкие перспективы для технологических инноваций и экономического развития. Технологии AI могут предложить более умные и эффективные сценарии применения для Web3, в то время как децентрализованный характер Web3 открывает новые пути для развития AI. Несмотря на то, что в настоящее время мы все еще сталкиваемся с множеством вызовов, я верю, что благодаря постоянным исследованиям и инновациям в будущем мы сможем создать более умные, открытые и справедливые экономические и социальные системы.

Ключевым моментом является взвешивание преимуществ и недостатков в реальном применении, принятие соответствующих управленческих и технических мер для преодоления вызовов. В будущем мы надеемся увидеть больше инновационных проектов, глубоко интегрирующих характеристики ИИ и Web3, которые придадут жизнь этой новой области.