AI ve Web3'ün Kesişimi: Yeni Teknolojilerin Birleşimi ve Yeniliklerin Keşfi

Yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, ikisinin birleşimi giderek daha fazla ilgi çekmektedir. Yapay zeka teknolojisi yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirmiştir ve her sektörde büyük dönüşümler getirmiştir. Web3 ise merkeziyetsiz blok zinciri teknolojisi temelinde veri paylaşımı, kullanıcı özerkliği ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır; bu da interneti algılama ve kullanım şeklimizi değiştirmektedir.

Bu makale, AI ve Web3'ün kesişim alanını derinlemesine inceleyecek, mevcut gelişim durumu, potansiyel değerler ve karşılaşılan zorlukları analiz edecektir. Öncelikle AI ve Web3'ün temel kavramlarını tanıtacağız, ardından aralarındaki karşılıklı ilişkiyi ele alacağız. Daha sonra, AI+Web3 projelerinin durumunu analiz edecek ve karşılaştıkları sınırlamalar ve zorlukları derinlemesine tartışacağız. Bu tür bir araştırma ile ilgili sektörlerde çalışanlar ve yatırımcılara değerli içgörüler sunmayı umuyoruz.

AI ve Web3'ün Etkileşim Biçimleri

AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazi gibi iki yanına benziyor; AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağlıyor. İkisi arasındaki kombinasyon nasıl bir kıvılcım yaratabilir? Öncelikle AI ve Web3'ün karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim, ardından bu sorunları çözmek için nasıl birbirlerine yardımcı olabileceklerini tartışalım.

AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI endüstrisinin çekirdeği, üç unsurdan oluşur: hesaplama gücü, algoritmalar ve veriler.

1. Hesaplama Gücü: AI görevleri büyük ölçekli hesaplama ve işleme gücü gerektirir. Yüksek performanslı donanımlar, örneğin GPU'lar ve özel AI çipleri, AI'nın gelişimini desteklemektedir, ancak büyük ölçekli hesaplama gücüne erişmek ve yönetmek hala pahalı ve karmaşık bir zorluktur.

2. Algoritma: AI algoritması sistemin kalbidir, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritmaların sürekli olarak geliştirilmesi, AI sisteminin doğruluğunu ve genelleme yeteneğini artırabilir, ancak en iyi algoritmayı seçme zorluğu ile karşı karşıya kalmaya devam etmektedir.

3. Veri: Büyük ölçekli yüksek kaliteli veriler, AI modellerini eğitmenin temelidir. Ancak, çeşitli veri setlerine erişim sağlamak, veri kalitesini garanti etmek ve veri gizliliğini korumak hala zorluklar içermektedir.

Bunun yanı sıra, AI projeleri açıklanabilirlik, şeffaflık ve belirsiz iş modelleri gibi sorunlarla da karşı karşıya.

Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar

Web3 sektöründe çözülmesi gereken birçok sorun da bulunmaktadır, bunlar arasında:

• Veri analizi yeteneği yetersiz
• Kullanıcı deneyiminin geliştirilmesi gerekiyor
• Akıllı sözleşme kodunda güvenlik açığı riski var
• Etkili bir güvenlik koruma mekanizması eksik

AI teknolojisi, üretkenliği artırma aracı olarak bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, AI, Web3 platformlarının veri analizi ve tahmin yeteneklerini artırabilir, kullanıcı deneyimini ve kişiselleştirilmiş hizmetleri geliştirebilir, güvenlik ve gizlilik korumasını güçlendirebilir.

AI+Web3 Projeleri Durum Analizi

Şu anda, AI+Web3 projeleri esas olarak iki yönden gelişmektedir: blok zinciri teknolojisinin AI projelerinin performansını artırmak için kullanılması ve AI teknolojisinin Web3 projelerinin geliştirilmesine hizmet etmesi. Bu iki açıdan mevcut gelişmeleri analiz edeceğiz.

Web3, AI'yi destekliyor

Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

AI'nın hızlı gelişimi ile birlikte, hesaplama gücüne olan talep hızla artmaktadır. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz bir şekilde hesaplama hizmetleri sunmayı denemeye başladı. Bu projeler, kullanıcıları atıl GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmek için token teşvik mekanizmaları kullanarak, AI müşterilerine hesaplama desteği sağlamaktadır.

Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve işletmelerden oluşmaktadır. Mevcut projeler esasen iki kategoriye ayrılmaktadır: birincisi AI çıkarımına odaklanan projeler (, örneğin Render, Akash ); diğeri ise AI eğitimi için kullanılan projeler (, örneğin io.net, Gensyn ).

Merkeziyetsiz hesaplama ağının çekirdeği, token teşvikleri aracılığıyla arz ve talep döngüsü oluşturarak daha fazla katılımcıyı çekmek ve böylece projenin genişlemesi ve gelişimini sağlamaktır.

Merkeziyetsiz algoritma modeli

Sadece hesaplama gücü değil, bazı projeler de merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Bittensor'u örnek olarak alırsak, algoritma modeli sağlayıcılarının modellerini ağa katkıda bulunmalarına izin veriyor ve benzersiz bir konsensüs mekanizması aracılığıyla cevap kalitesini güvence altına alıyor. Bu yöntem, daha açık ve şeffaf bir AI model ekosistemi yaratma umudu taşıyor.

Merkeziyetsiz veri toplama

Veri, AI eğitiminin en önemli unsurlarından biridir. Bazı Web3 projeleri, merkeziyetsiz veri toplama sürecini token teşvikleri ile gerçekleştirmektedir. Örneğin, PublicAI kullanıcıların AI eğitim verilerini katkıda bulunmalarına ve doğrulamalarına olanak tanır ve token ödülleri kazandırır. Bu yöntem, veri katkıcıları ile AI geliştiricileri arasında kazançlı bir ilişkiyi teşvik etmeye yardımcı olur.

ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur

Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, AI'daki gizlilik koruma sorunlarını çözmek için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve çıkarımı yapılmasına olanak tanır. Bu teknolojinin sağlık, finans gibi hassas veri alanlarında önemli bir rol oynaması beklenmektedir.

AI, Web3'e destek oluyor

Veri analizi ve tahmin

Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin yetenekleri sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmalarını kullanıyor, BullBear AI ise tarihsel verilere dayalı fiyat trendlerini tahmin ediyor. Numerai ise AI tabanlı bir yatırım yarışması platformudur. Bu uygulamalar, kullanıcıların daha bilinçli yatırım kararları vermesine yardımcı oluyor.

Kişiselleştirilmiş hizmet

Yapay zeka teknolojisi, Web3 projelerinin kullanıcı deneyimini optimize etmek için kullanılmaktadır. Örneğin, veri analizi platformu Dune, kullanıcıların doğal dil kullanarak SQL sorguları oluşturmasına yardımcı olan büyük dil modellerine dayalı Wand aracını tanıttı. Bazı Web3 içerik platformları, içerikleri özetlemek ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için ChatGPT gibi yapay zeka araçlarını entegre etmeye de başladı.

AI denetimi akıllı sözleşme

Akıllı sözleşmelerin güvenliği, Web3 alanında önemli bir konudur. AI teknolojisi, potansiyel açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlamak için akıllı sözleşmelerin kod denetiminde kullanılmaktadır. Örneğin, 0x0.ai, kodu analiz etmek ve potansiyel sorunları işaretlemek için makine öğrenimi tekniklerini kullanan AI tabanlı akıllı sözleşme denetim araçları sunmaktadır.

AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

AI+Web3 birleşiminin büyük bir potansiyel sergilemesine rağmen, şu anda bazı sınırlamalar ve zorluklarla karşı karşıyadır:

merkeziyetsiz hesaplama için gerçek engeller

Merkezi olmayan hesaplama ürünleri, merkezi hizmetlere kıyasla performans, stabilite ve kullanılabilirlik açısından hâlâ farklar göstermektedir. Şu anda çoğu merkezi olmayan hesaplama projesi yalnızca AI çıkarımı için kullanılabilirken, büyük ölçekli AI eğitimi desteklemekte zorluk yaşamaktadır. Bu, esasen şu nedenlerden kaynaklanmaktadır:

1. Büyük model eğitiminin hesap gücü istikrarı için yüksek gereksinimleri vardır.
2. Çoklu kart paralel iletişim fiziksel mesafe için katı kısıtlamalara sahiptir.
3. Yazılım ekosistemi ve çoklu kart iletişim teknolojisinin engelleri ( gibi CUDA ve NVLink )

Bu nedenle, merkezi olmayan hesaplama gücünün uygulama alanları muhtemelen AI çıkarımı, küçük ve orta ölçekli model eğitimi veya kenar hesaplama gibi alanlar için daha uygundur.

AI+Web3 birleşimi yeterince derin değil

Şu anda birçok AI+Web3 projesi sadece yüzeysel uygulama aşamasında kalıyor ve gerçek derin entegrasyonu sağlamıyor. Bazı projeler, AI teknolojisini veri analizi, öneri gibi senaryolara basit bir şekilde uyguluyor ve Web2 projeleri ile özünde bir fark göstermiyor. Diğer bazı projeler ise AI kavramı pazarlamasına aşırı derecede bağımlı, somut yenilikten yoksun.

token ekonomisi sorunları

Bazı AI projeleri yatırım ve kullanıcı çekmek için Web3 anlatımını ve token ekonomik modelini üst üste bindirmeyi seçiyor. Ancak, token ekonomisinin tanıtımı gerçekten AI projelerinin pratik ihtiyaçlarını çözmeye yardımcı mı oluyor, yoksa sadece kısa vadeli bir spekülasyon mu, üzerinde düşünmeye değer.

Özet

AI+Web3 entegrasyonu, teknolojik yenilik ve ekonomik gelişim için geniş bir perspektif sunmaktadır. AI teknolojisi, Web3'e daha akıllı ve verimli uygulama senaryoları sağlayabilirken, Web3'ün merkeziyetsiz özellikleri de AI'nın gelişimi için yeni yollar açmaktadır. Şu anda birçok zorlukla karşılaşılmasına rağmen, sürekli keşif ve yenilik yoluyla gelecekte daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistemin inşa edileceğine inanıyorum.

Anahtar, gerçek uygulamalarda faydaları ve zararları dengelemek, zorlukların üstesinden gelmek için uygun yönetim ve teknik önlemleri almaktır. Gelecekte, AI ile Web3 özelliklerinin daha derinlemesine entegrasyonunu sağlayan yenilikçi projelerin ortaya çıkmasını umuyoruz ve bu yeni alanı canlandırmak için katkıda bulunacaktır.