Злиття та зіткнення AI та Web3: можливості та виклики coexist.
В останні роки швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 привернув широку увагу на глобальному рівні. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що принесло величезні зміни та інновації у різні галузі. У 2023 році ринковий обсяг галузі штучного інтелекту досяг 200 мільярдів доларів, а компанії, такі як OpenAI, Character.AI, Midjourney, очолили хвилю AI.
Водночас Web3, як нова мережна модель, змінює наше сприйняття та використання Інтернету. Web3 ґрунтується на децентралізованій блокчейн-технології та реалізує спільний доступ до даних та контрольованість, автономію користувачів і встановлення механізму довіри через смарт-контракти, розподілене зберігання та децентралізовану автентифікацію. Наразі ринкова капіталізація Web3-індустрії досягає 25 трильйонів доларів, а такі проекти, як Bitcoin, Ethereum, Solana, привертають все більше уваги.
Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало гарячою темою для розробників та інвесторів на Сході та Заході. У цій статті ми розглянемо сучасний стан розвитку AI+Web3, проаналізуємо ситуацію з поточними проектами та обговоримо виклики та можливості.
Способи взаємодії AI з Web3
Розвиток AI та Web3 схожий на дві сторони терезів: AI підвищує продуктивність, а Web3 приносить зміни у виробничі відносини. Поєднання обох може спровокувати нові ідеї.
Виклики, з якими стикається AI-індустрія
Основні елементи галузі штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані. Що стосується обчислювальної потужності, завдання ШІ потребують великих обчислювальних ресурсів, отримання та управління масштабною обчислювальною потужністю є дорогим і складним викликом. Щодо алгоритмів, хоча алгоритми глибокого навчання успішні, вони все ще мають проблеми з недостатньою інтерпретованістю та обмеженими можливостями узагальнення. У сфері даних отримання високоякісних та різноманітних даних все ще є складним, також необхідно враховувати питання конфіденційності та безпеки даних. Крім того, інтерпретованість та прозорість моделей ШІ також є основними питаннями, які турбують громадськість.
Випробування, з якими стикається індустрія Web3
У галузі Web3 існує безліч викликів, зокрема недостатні можливості аналізу даних, незадовільний досвід користувачів, а також безпекові ризики, пов'язані з розумними контрактами. ШІ, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз поточного стану проектів AI+Web3
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
З розвитком ШІ попит на GPU різко зріс, виникла ситуація, коли попит перевищує пропозицію. Деякі проекти Web3 почали намагатися забезпечити децентралізовані обчислювальні послуги, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують користувачів надавати незайняті обчислювальні потужності GPU через токени, щоб надати підтримку в обчисленнях для клієнтів ШІ.
На даний момент більшість проектів децентралізованих обчислень в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання. Це пояснюється тим, що AI-навчання вимагає величезних обсягів даних і високошвидкісної комунікаційної пропускної здатності, що ускладнює реалізацію. Натомість AI-інференція має відносно менші вимоги до даних і пропускної здатності, що робить її легшою для реалізації.
Децентралізована алгоритмічна модель
Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів штучного інтелекту, такі як Bittensor. Ці проекти з'єднують кілька моделей ШІ, вибираючи найкращу модель для відповіді на питання відповідно до потреб користувачів.
Децентралізоване збирання даних
Щоб вирішити проблему отримання даних для навчання ШІ, деякі проекти використовують технології Web3 для децентралізованого збору даних. Наприклад, PublicAI заохочує користувачів вносити та перевіряти дані за допомогою токенів, забезпечуючи більш різноманітні джерела даних для навчання ШІ.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульових знань може допомогти вирішити проблеми захисту конфіденційності в AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє навчати та здійснювати висновки моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних.
AI допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато Web3 проектів почали інтегрувати AI послуги для надання аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI алгоритми для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних.
Персоналізовані послуги
Деякі платформи Web3 інтегрують AI для оптимізації користувацького досвіду. Наприклад, Dune запустила інструмент Wand, що використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів; Followin інтегрувала ChatGPT для підсумування новин галузі.
AI аудит смарт-контрактів
Технології штучного інтелекту використовуються для аудиту смарт-контрактів, такі як 0x0.ai пропонують AI-аудитори смарт-контрактів, які допомагають виявляти потенційні вразливості та ризики безпеки.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізована обчислювальна потужність
Децентралізовані продукти обчислювальної потужності можуть бути менш ефективними, стабільними та доступними в порівнянні з централізованими послугами. Водночас, витрати для користувачів можуть бути вищими. Наразі децентралізовані обчислювальні потужності в основному використовуються для AI-інференції, і важко підтримувати масове AI-навчання.
Поєднання AI та Web3 є досить грубим
Багато проектів лише на поверхневому рівні використовують ШІ, не досягаючи глибокої інтеграції ШІ з криптовалютою. Деякі команди більше покладаються на маркетингові аспекти концепції ШІ, не маючи справжніх інновацій.
Токеноміка стала буфером наративу AI-проекту
Деякі AI-проекти для вирішення проблеми бізнес-моделей обирають накладення наративу Web3 та токеноміки. Однак, чи дійсно токеноміка допомагає вирішувати реальні потреби, ще потрібно дослідити.
Підсумок
Злиття AI та Web3 надає безмежні можливості для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може забезпечити Web3 більш інтелектуальними застосунками, тоді як децентралізовані характеристики Web3 також створюють нові можливості для розвитку AI. Хоча наразі ми все ще знаходимося на ранній стадії і стикаємося з багатьма викликами, поєднання обох також приносить певні переваги, такі як зниження залежності від централізованих установ, підвищення прозорості тощо. У майбутньому, поєднання аналітичних можливостей AI з децентралізованими характеристиками Web3 може створити більш інтелектуальну, відкриту та справедливу економічну та соціальну систему.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-cff9c776
· 3год тому
Гроші можуть вирішити будь-які проблеми, це не проблема, просто не вистачає булрану.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BasementAlchemist
· 3год тому
Знову настав час обдурювати людей, як лохів?
Переглянути оригіналвідповісти на0
CodeAuditQueen
· 3год тому
Не використовуйте так багато смартконтрактів, алгоритм шифрування, можливо, це лише проста вразливість повторного входу.
AI та Web3: Децентралізація обчислювальної потужності та аудит смарт-контрактів стали гарячими темами
Злиття та зіткнення AI та Web3: можливості та виклики coexist.
В останні роки швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 привернув широку увагу на глобальному рівні. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що принесло величезні зміни та інновації у різні галузі. У 2023 році ринковий обсяг галузі штучного інтелекту досяг 200 мільярдів доларів, а компанії, такі як OpenAI, Character.AI, Midjourney, очолили хвилю AI.
Водночас Web3, як нова мережна модель, змінює наше сприйняття та використання Інтернету. Web3 ґрунтується на децентралізованій блокчейн-технології та реалізує спільний доступ до даних та контрольованість, автономію користувачів і встановлення механізму довіри через смарт-контракти, розподілене зберігання та децентралізовану автентифікацію. Наразі ринкова капіталізація Web3-індустрії досягає 25 трильйонів доларів, а такі проекти, як Bitcoin, Ethereum, Solana, привертають все більше уваги.
Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало гарячою темою для розробників та інвесторів на Сході та Заході. У цій статті ми розглянемо сучасний стан розвитку AI+Web3, проаналізуємо ситуацію з поточними проектами та обговоримо виклики та можливості.
Способи взаємодії AI з Web3
Розвиток AI та Web3 схожий на дві сторони терезів: AI підвищує продуктивність, а Web3 приносить зміни у виробничі відносини. Поєднання обох може спровокувати нові ідеї.
Виклики, з якими стикається AI-індустрія
Основні елементи галузі штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані. Що стосується обчислювальної потужності, завдання ШІ потребують великих обчислювальних ресурсів, отримання та управління масштабною обчислювальною потужністю є дорогим і складним викликом. Щодо алгоритмів, хоча алгоритми глибокого навчання успішні, вони все ще мають проблеми з недостатньою інтерпретованістю та обмеженими можливостями узагальнення. У сфері даних отримання високоякісних та різноманітних даних все ще є складним, також необхідно враховувати питання конфіденційності та безпеки даних. Крім того, інтерпретованість та прозорість моделей ШІ також є основними питаннями, які турбують громадськість.
Випробування, з якими стикається індустрія Web3
У галузі Web3 існує безліч викликів, зокрема недостатні можливості аналізу даних, незадовільний досвід користувачів, а також безпекові ризики, пов'язані з розумними контрактами. ШІ, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз поточного стану проектів AI+Web3
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
З розвитком ШІ попит на GPU різко зріс, виникла ситуація, коли попит перевищує пропозицію. Деякі проекти Web3 почали намагатися забезпечити децентралізовані обчислювальні послуги, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують користувачів надавати незайняті обчислювальні потужності GPU через токени, щоб надати підтримку в обчисленнях для клієнтів ШІ.
На даний момент більшість проектів децентралізованих обчислень в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання. Це пояснюється тим, що AI-навчання вимагає величезних обсягів даних і високошвидкісної комунікаційної пропускної здатності, що ускладнює реалізацію. Натомість AI-інференція має відносно менші вимоги до даних і пропускної здатності, що робить її легшою для реалізації.
Децентралізована алгоритмічна модель
Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів штучного інтелекту, такі як Bittensor. Ці проекти з'єднують кілька моделей ШІ, вибираючи найкращу модель для відповіді на питання відповідно до потреб користувачів.
Децентралізоване збирання даних
Щоб вирішити проблему отримання даних для навчання ШІ, деякі проекти використовують технології Web3 для децентралізованого збору даних. Наприклад, PublicAI заохочує користувачів вносити та перевіряти дані за допомогою токенів, забезпечуючи більш різноманітні джерела даних для навчання ШІ.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульових знань може допомогти вирішити проблеми захисту конфіденційності в AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє навчати та здійснювати висновки моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних.
AI допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато Web3 проектів почали інтегрувати AI послуги для надання аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI алгоритми для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних.
Персоналізовані послуги
Деякі платформи Web3 інтегрують AI для оптимізації користувацького досвіду. Наприклад, Dune запустила інструмент Wand, що використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів; Followin інтегрувала ChatGPT для підсумування новин галузі.
AI аудит смарт-контрактів
Технології штучного інтелекту використовуються для аудиту смарт-контрактів, такі як 0x0.ai пропонують AI-аудитори смарт-контрактів, які допомагають виявляти потенційні вразливості та ризики безпеки.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізована обчислювальна потужність
Децентралізовані продукти обчислювальної потужності можуть бути менш ефективними, стабільними та доступними в порівнянні з централізованими послугами. Водночас, витрати для користувачів можуть бути вищими. Наразі децентралізовані обчислювальні потужності в основному використовуються для AI-інференції, і важко підтримувати масове AI-навчання.
Поєднання AI та Web3 є досить грубим
Багато проектів лише на поверхневому рівні використовують ШІ, не досягаючи глибокої інтеграції ШІ з криптовалютою. Деякі команди більше покладаються на маркетингові аспекти концепції ШІ, не маючи справжніх інновацій.
Токеноміка стала буфером наративу AI-проекту
Деякі AI-проекти для вирішення проблеми бізнес-моделей обирають накладення наративу Web3 та токеноміки. Однак, чи дійсно токеноміка допомагає вирішувати реальні потреби, ще потрібно дослідити.
Підсумок
Злиття AI та Web3 надає безмежні можливості для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може забезпечити Web3 більш інтелектуальними застосунками, тоді як децентралізовані характеристики Web3 також створюють нові можливості для розвитку AI. Хоча наразі ми все ще знаходимося на ранній стадії і стикаємося з багатьма викликами, поєднання обох також приносить певні переваги, такі як зниження залежності від централізованих установ, підвищення прозорості тощо. У майбутньому, поєднання аналітичних можливостей AI з децентралізованими характеристиками Web3 може створити більш інтелектуальну, відкриту та справедливу економічну та соціальну систему.