Sự giao thoa giữa AI và Web3: Khám phá sự kết hợp và đổi mới của công nghệ mới nổi

Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3, sự kết hợp của cả hai đang thu hút ngày càng nhiều sự chú ý. Công nghệ AI đã đạt được những bước đột phá quan trọng trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và học máy, mang lại những biến đổi lớn cho nhiều ngành nghề. Web3, dựa trên công nghệ blockchain phi tập trung, đã hiện thực hóa việc chia sẻ dữ liệu, tự trị người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của chúng ta.

Bài viết này sẽ đi sâu vào lĩnh vực giao thoa giữa AI và Web3, phân tích tình hình phát triển hiện tại, giá trị tiềm năng cũng như những thách thức mà nó đang phải đối mặt. Chúng tôi sẽ đầu tiên giới thiệu các khái niệm cơ bản về AI và Web3, sau đó khám phá mối quan hệ giữa chúng. Tiếp theo, chúng tôi sẽ phân tích tình trạng của các dự án AI+Web3, và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức mà chúng đang gặp phải. Thông qua nghiên cứu này, chúng tôi hy vọng sẽ cung cấp những hiểu biết quý giá cho các chuyên gia và nhà đầu tư trong ngành.

Cách tương tác giữa AI và Web3

Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của một cái cân, AI nâng cao năng suất, trong khi Web3 mang lại sự biến đổi trong quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của cả hai có thể tạo ra những tia lửa nào? Chúng ta hãy phân tích những khó khăn và không gian cải thiện mà AI và Web3 đang phải đối mặt, sau đó khám phá cách chúng có thể hỗ trợ lẫn nhau để giải quyết những vấn đề này.

Những thách thức mà ngành AI đang phải đối mặt

Cốt lõi của ngành công nghiệp AI được cấu thành từ ba yếu tố: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

1. Công suất tính toán: Các nhiệm vụ AI cần một khối lượng lớn khả năng tính toán và xử lý. Phần cứng hiệu suất cao như GPU và chip AI chuyên dụng đã thúc đẩy sự phát triển của AI, nhưng việc thu thập và quản lý công suất tính toán quy mô lớn vẫn là một thách thức tốn kém và phức tạp.

2. Thuật toán: Thuật toán AI là cốt lõi của hệ thống, bao gồm các thuật toán học máy truyền thống và học sâu. Cải thiện thuật toán liên tục có thể nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát của hệ thống AI, nhưng vẫn phải đối mặt với thách thức về cách chọn thuật toán tốt nhất.

3. Dữ liệu: Dữ liệu chất lượng cao quy mô lớn là nền tảng để đào tạo mô hình AI. Tuy nhiên, việc thu thập bộ dữ liệu đa dạng, đảm bảo chất lượng dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu vẫn còn gặp khó khăn.

Ngoài ra, các dự án AI còn phải đối mặt với các vấn đề như khả năng giải thích, tính minh bạch và mô hình kinh doanh không rõ ràng.

Những thách thức mà ngành Web3 đang phải đối mặt

Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết, bao gồm:

• Khả năng phân tích dữ liệu không đủ
• Trải nghiệm người dùng cần được cải thiện
• Mã hợp đồng thông minh có nguy cơ bị lỗi
• Thiếu cơ chế bảo vệ an ninh hiệu quả

Công nghệ AI như một công cụ nâng cao năng suất có rất nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này. Ví dụ, AI có thể nâng cao khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu của các nền tảng Web3, cải thiện trải nghiệm người dùng và dịch vụ cá nhân hóa, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư.

Phân tích tình trạng hiện tại của dự án AI+Web3

Hiện tại, các dự án AI+Web3 chủ yếu phát triển từ hai hướng: sử dụng công nghệ blockchain để cải thiện hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ cho việc nâng cao các dự án Web3. Chúng ta sẽ phân tích tình hình phát triển hiện tại từ hai khía cạnh này.

Web3 hỗ trợ AI

Sức mạnh tính toán phi tập trung

Với sự phát triển nhanh chóng của AI, nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt. Một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán theo cách phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này thu hút người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, nhằm cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI.

Cung cấp bên chủ yếu bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử và doanh nghiệp. Các dự án hiện tại chủ yếu được chia thành hai loại: một loại tập trung vào suy diễn AI ( như Render, Akash ), loại còn lại dành cho đào tạo AI ( như io.net, Gensyn ).

Cốt lõi của mạng lưới tính toán phi tập trung nằm ở việc tạo ra vòng cung cầu thông qua việc khuyến khích bằng token, thu hút nhiều người tham gia hơn, từ đó đạt được sự mở rộng và phát triển của dự án.

Mô hình thuật toán phi tập trung

Ngoài sức mạnh tính toán, một số dự án cũng đang cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung. Lấy Bittensor làm ví dụ, nó cho phép các nhà cung cấp mô hình thuật toán đóng góp mô hình cho mạng và đảm bảo chất lượng câu trả lời thông qua cơ chế đồng thuận độc đáo. Cách tiếp cận này hứa hẹn sẽ tạo ra một hệ sinh thái mô hình AI mở hơn và minh bạch hơn.

Thu thập dữ liệu phi tập trung

Dữ liệu là một trong những yếu tố chính trong việc đào tạo AI. Một số dự án Web3 đang thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách thức khuyến khích bằng token. Ví dụ, PublicAI cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu đào tạo AI, đồng thời nhận thưởng bằng token. Cách thức này giúp thúc đẩy mối quan hệ cùng có lợi giữa những người đóng góp dữ liệu và các nhà phát triển AI.

Bảo vệ quyền riêng tư người dùng trong AI bằng ZK

Công nghệ chứng minh không có kiến thức (ZKP) cung cấp một hướng đi mới để giải quyết vấn đề bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML(Học máy không có kiến thức) cho phép đào tạo và suy diễn mô hình máy học mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Công nghệ này có thể đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm như y tế, tài chính.

AI hỗ trợ Web3

Phân tích và dự đoán dữ liệu

Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI để cung cấp chức năng phân tích và dự đoán dữ liệu. Chẳng hạn, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các mã thông báo có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử. Numerai thì là một nền tảng thi đấu đầu tư dựa trên AI. Những ứng dụng này giúp người dùng đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.

Dịch vụ cá nhân hóa

Công nghệ AI đang được sử dụng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng của các dự án Web3. Ví dụ, nền tảng phân tích dữ liệu Dune đã ra mắt công cụ Wand dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, giúp người dùng tạo ra các truy vấn SQL bằng ngôn ngữ tự nhiên. Một số nền tảng nội dung Web3 cũng bắt đầu tích hợp các công cụ AI như ChatGPT để tóm tắt nội dung, cung cấp các gợi ý cá nhân hóa.

Kiểm toán hợp đồng thông minh AI

An ninh của hợp đồng thông minh là một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực Web3. Công nghệ AI đang được áp dụng trong việc kiểm toán mã hợp đồng thông minh, nhằm phát hiện các lỗ hổng tiềm ẩn một cách hiệu quả và chính xác hơn. Ví dụ, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh dựa trên AI, sử dụng công nghệ học máy để phân tích mã và đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn.

Giới hạn và thách thức của các dự án AI+Web3

Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 thể hiện tiềm năng lớn, nhưng hiện tại vẫn đang phải đối mặt với một số hạn chế và thách thức:

Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung

Sản phẩm tính toán phi tập trung vẫn còn thiếu sót về hiệu suất, tính ổn định và dễ sử dụng so với dịch vụ tập trung. Hiện tại, hầu hết các dự án tính toán phi tập trung chỉ có thể được sử dụng cho suy diễn AI, nhưng khó hỗ trợ đào tạo AI quy mô lớn. Điều này chủ yếu bị hạn chế bởi:

1. Đào tạo mô hình lớn yêu cầu tính ổn định của sức mạnh tính toán cao
2. Giao tiếp song song nhiều thẻ có giới hạn nghiêm ngặt về khoảng cách vật lý.
3. Rào cản của hệ sinh thái phần mềm và công nghệ giao tiếp đa thẻ ( như CUDA và NVLink )

Do đó, các trường hợp ứng dụng của sức mạnh tính toán phi tập trung có thể phù hợp hơn cho suy diễn AI, đào tạo mô hình quy mô nhỏ và vừa hoặc tính toán biên.

Sự kết hợp giữa AI và Web3 chưa đủ sâu.

Hiện nay, nhiều dự án AI + Web3 chỉ dừng lại ở bề mặt ứng dụng, chưa thực sự đạt được sự kết hợp sâu sắc. Một số dự án chỉ đơn giản áp dụng công nghệ AI vào phân tích dữ liệu, gợi ý và các tình huống khác, không có sự khác biệt cơ bản với các dự án Web2. Một số dự án khác lại quá phụ thuộc vào marketing khái niệm AI, thiếu đổi mới thực chất.

Vấn đề kinh tế token

Một số dự án AI để thu hút đầu tư và người dùng, đã chọn lồng ghép câu chuyện Web3 và mô hình kinh tế token. Tuy nhiên, việc giới thiệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay chỉ đơn thuần là một sự thổi phồng ngắn hạn, điều này đáng để suy ngẫm.

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang lại triển vọng rộng lớn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. Công nghệ AI có thể cung cấp các ứng dụng thông minh và hiệu quả hơn cho Web3, trong khi tính phi tập trung của Web3 cũng mở ra những con đường mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng thông qua việc khám phá và đổi mới không ngừng, hy vọng rằng trong tương lai có thể xây dựng được một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.

Chìa khóa là cân nhắc lợi ích và bất lợi trong ứng dụng thực tế, thực hiện các biện pháp quản lý và kỹ thuật phù hợp để vượt qua những thách thức. Trong tương lai, chúng tôi mong đợi thấy nhiều dự án đổi mới tích hợp sâu sắc các đặc tính AI và Web3 xuất hiện, mang lại sức sống cho lĩnh vực mới nổi này.