Перетин AI та Web3: дослідження злиття та інновацій нових технологій

З швидким розвитком штучного інтелекту (AI) та технології Web3, їхнє поєднання викликає все більше уваги. Технології штучного інтелекту досягли значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що призвело до величезних змін у різних галузях. Web3 базується на децентралізованій технології блокчейн, реалізуючи обмін даними, автономію користувачів та створення механізмів довіри, і змінює наше уявлення та способи використання Інтернету.

Ця стаття глибоко досліджує перехрестя AI та Web3, аналізуючи сучасний стан розвитку, потенційну цінність та виклики, з якими вони стикаються. Спочатку ми представимо основні концепції AI та Web3, а потім розглянемо їх взаємозв'язок. Після цього ми проаналізуємо стан проектів AI+Web3 та глибше обговоримо обмеження і виклики, з якими вони стикаються. Завдяки цьому дослідженню ми сподіваємося надати цінну інформацію для професіоналів та інвесторів у відповідних галузях.

Взаємодія AI та Web3

Розвиток AI та Web3 нагадує дві сторони терезів: AI підвищує продуктивність, а Web3 приносить зміну виробничих відносин. Які іскри можуть виникнути від їх поєднання? Спочатку проаналізуємо труднощі та можливості підвищення, з якими стикаються AI та Web3, а потім обговоримо, як вони можуть допомогти один одному вирішити ці проблеми.

Виклики, з якими стикається AI-індустрія

Ядро AI-індустрії складається з трьох елементів: обчислювальної потужності, алгоритмів і даних:

1. Потужність: AI завдання потребують масштабних обчислень та обробки даних. Високопродуктивне обладнання, таке як GPU та спеціалізовані чіпи для AI, сприяє розвитку AI, але отримання та управління масштабною потужністю все ще є дорогим і складним викликом.

2. Алгоритм: AI-алгоритми є ядром системи, включаючи традиційне машинне навчання та алгоритми глибокого навчання. Постійне вдосконалення алгоритмів може підвищити точність та узагальнюючу здатність AI-системи, але ще існує виклик у виборі найкращого алгоритму.

3. Дані: Великомасштабні високоякісні дані є основою для навчання моделей штучного інтелекту. Проте отримання різноманітних наборів даних, забезпечення якості даних та захист конфіденційності даних все ще становлять труднощі.

Крім того, проєкти штучного інтелекту стикаються з проблемами інтерпретованості, прозорості та неясності бізнес-моделей.

Виклики, з якими стикається індустрія Web3

У сфері Web3 існує безліч проблем, які потрібно вирішити, зокрема:

• Нестача аналітичних можливостей
• Досвід користувачів потребує покращення
• В коді смарт-контракту існує ризик вразливості
• Відсутність ефективних механізмів захисту безпеки

Технології штучного інтелекту, як інструмент підвищення продуктивності, мають великий потенціал у цих сферах. Наприклад, штучний інтелект може покращити аналітику даних та прогнозування на платформах Web3, покращити досвід користувачів і персоналізовані послуги, зміцнити безпеку та захист конфіденційності тощо.

Аналіз стану проектів AI+Web3

Наразі проекти AI+Web3 розвиваються в основному в двох напрямках: використання технології блокчейн для підвищення продуктивності AI-проектів, а також використання технологій AI для покращення Web3-проектів. Ми проаналізуємо поточний стан розвитку з цих двох аспектів.

Web3 допомагає AI

Децентралізована обчислювальна потужність

З розвитком штучного інтелекту швидко зростає попит на обчислювальну потужність. Деякі проекти Web3 почали намагатися надати послуги обчислювальної потужності через децентралізований підхід, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти залучають користувачів надавати невикористану обчислювальну потужність GPU за допомогою механізму стимулювання токенами, надаючи підтримку обчислювальної потужності для клієнтів AI.

Сторона пропозиції в основному включає постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів та підприємства. Поточні проекти в основному поділяються на два типи: один тип зосереджується на AI-інференції (, такі як Render, Akash ), інший тип призначений для навчання AI (, такі як io.net, Gensyn ).

Ядром децентралізованої мережі обчислювальної потужності є формування циклу попиту та пропозиції через токенізовані стимули, що приваблює більше учасників до приєднання, таким чином досягаючи розширення та розвитку проекту.

Децентралізована алгоритмічна модель

Окрім обчислювальної потужності, деякі проекти також намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів штучного інтелекту. Наприклад, Bittensor дозволяє постачальникам алгоритмічних моделей вносити свої моделі до мережі та забезпечує якість відповідей за допомогою унікального механізму консенсусу. Цей підхід має потенціал створити більш відкриту та прозору екосистему моделей штучного інтелекту.

Децентралізований збір даних

Дані є одним із ключових елементів навчання ШІ. Деякі Web3 проекти реалізують децентралізований збір даних за допомогою стимулів у вигляді токенів. Наприклад, PublicAI дозволяє користувачам вносити та перевіряти дані для навчання ШІ та отримувати винагороди у вигляді токенів. Цей підхід сприяє зміцненню вигідних відносин між постачальниками даних та розробниками ШІ.

ZK захист користувацької конфіденційності в AI

Технологія нульового знання пропонує нові підходи до вирішення проблеми захисту приватності в ШІ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє проводити навчання та інференцію моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних. Ця технологія має перспективи для важливих застосувань у чутливих сферах, таких як охорона здоров'я та фінанси.

Штучний інтелект допомагає Web3

Аналіз даних та прогнозування

Багато Web3 проектів починають інтегрувати AI послуги для надання функцій аналізу даних і прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI алгоритми для прогнозування цінних токенів, BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних. Numerai, в свою чергу, є платформою для інвестиційних змагань на основі AI. Ці додатки допомагають користувачам приймати більш обґрунтовані інвестиційні рішення.

Персоналізовані послуги

Технології штучного інтелекту використовуються для оптимізації користувацького досвіду в проектах Web3. Наприклад, платформа аналітики даних Dune запустила інструмент Wand на основі великих мовних моделей, який допомагає користувачам генерувати SQL-запити за допомогою природної мови. Деякі платформи контенту Web3 також почали інтегрувати інструменти штучного інтелекту, такі як ChatGPT, для підсумовування контенту та надання персоналізованих рекомендацій.

AI-аудит смарт-контрактів

Безпека смарт-контрактів є важливою темою в сфері Web3. Технології штучного інтелекту застосовуються для аудиту коду смарт-контрактів, щоб ефективніше та точніше виявляти потенційні вразливості. Наприклад, 0x0.ai пропонує інструменти аудиту смарт-контрактів на основі штучного інтелекту, які використовують технології машинного навчання для аналізу коду та позначення потенційних проблем.

Обмеження та виклики проектів AI+Web3

Хоча поєднання AI та Web3 демонструє величезний потенціал, наразі воно все ще стикається з деякими обмеженнями та викликами:

Реальні перешкоди для децентралізованих обчислень

Децентралізовані продукти обчислювальної потужності все ще відстають від централізованих послуг за продуктивністю, стабільністю та зручністю використання. Наразі більшість децентралізованих проектів обчислювальної потужності можуть бути використані лише для AI-інференції, а не для підтримки масового AI-навчання. Це, в основному, обмежено:

1. Великі моделі навчання мають високі вимоги до стабільності обчислювальної потужності.
2. Комунікація між декількома картами в паралельному режимі має суворе обмеження за фізичною відстанню
3. Бар'єри програмного екосистеми та технології багатокартної комунікації ( як CUDA та NVLink )

Отже, сценарії застосування децентралізованих обчислювальних потужностей можуть бути більш придатними для таких сфер, як AI-інференція, навчання малих і середніх моделей або обчислення на краю.

AI+Web3 поєднання недостатньо глибоке

Наразі багато проектів AI+Web3 залишаються лише на поверхневому рівні застосування, не досягаючи справжньої глибокої інтеграції. Деякі проекти просто застосовують AI технології в аналізі даних, рекомендаціях та інших сценаріях, без суттєвих відмінностей від проектів Web2. Інші проекти надто покладаються на маркетинг концепцій AI, що є браком суттєвих інновацій.

питання токеноміки

Деякі AI-проекти, щоб залучити інвестиції та користувачів, вибирають накладення наративів Web3 та токеноміки. Однак, чи дійсно введення токеноміки допомагає вирішити реальні потреби AI-проектів, чи це лише короткострокова спекуляція, варто добре обміркувати.

Підсумок

Поєднання AI та Web3 відкриває широкі перспективи для технологічних інновацій та економічного розвитку. Технології AI можуть надати Web3 більш розумні та ефективні сценарії застосування, тоді як децентралізований характер Web3 відкриває нові шляхи для розвитку AI. Незважаючи на те, що наразі існує багато викликів, вірю, що завдяки постійному дослідженню та інноваціям у майбутньому зможемо побудувати більш розумну, відкриту та справедливу економічну та соціальну системи.

Ключовим є зважування переваг і недоліків у практичному застосуванні, вжиття відповідних управлінських і технічних заходів для подолання викликів. У майбутньому ми сподіваємося побачити більше інноваційних проектів, які глибоко інтегрують характеристики AI і Web3, щоб надати енергію цій новій галузі.