Злиття штучного інтелекту та Web3

Штучний інтелект та технології Web3 швидко розвиваються в останні роки, викликаючи широкий інтерес. ШІ досяг значних успіхів у таких сферах, як розпізнавання облич та обробка природної мови, що приносить зміни в різні галузі. Web3, в свою чергу, базується на блокчейні, забезпечуючи децентралізоване обмін даними та автономію користувачів. Поєднання обох технологій принесе величезний потенціал.

Взаємодія AI та Web3

Виклики, з якими стикається галузь штучного інтелекту

Основні елементи ШІ включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані. Що стосується обчислювальної потужності, отримання масштабних обчислювальних ресурсів є дорогою справою. Щодо алгоритмів, моделі глибокого навчання все ще стикаються з проблемами недостатньої інтерпретованості. Що стосується даних, отримання якісних даних та захист приватності є викликом. Крім того, інтерпретованість моделей ШІ та бізнес-моделі також є викликами.

Прогрес у сфері Web3

Web3 має простір для покращення в аналізі даних, досвіді користувачів, безпеці тощо. Штучний інтелект може допомогти підвищити здатність аналізу даних, оптимізувати досвід користувача, зміцнити безпеку. Наприклад, багато Web3 протоколів інтегрують ChatGPT та інші AI інструменти для покращення сервісу.

Аналіз стану проектів AI+Web3

Web3 допомагає AI

Децентралізовані обчислення

З ростом попиту на ШІ, GPU не вистачає. Деякі проекти Web3, такі як Akash, Render та інші, пропонують децентралізовані обчислювальні потужності, заохочуючи користувачів вносити невикористані обчислювальні ресурси через токени. Наразі вони в основному використовуються для інференції ШІ, важко підтримувати масштабне навчання.

Децентралізована алгоритмічна модель

Проекти, такі як Bittensor, створюють децентралізований ринок AI-алгоритмів, з'єднуючи різні AI-моделі та надаючи користувачам найбільш відповідні послуги.

Децентралізований збір даних

Проекти на зразок PublicAI заохочують користувачів надавати дані для навчання ШІ через токенізацію, сприяючи вигоді як постачальників даних, так і розробників ШІ.

ZK захист приватності користувачів в AI

Проекти, такі як BasedAI, використовують технології нульового знання для забезпечення захисту конфіденційності при спільному використанні даних та навчанні моделей штучного інтелекту.

Штучний інтелект сприяє Web3

Аналіз даних та прогнозування

Багато проектів Web3 інтегрують AI-сервіси для надання інвестиційних стратегій, аналізу в ланцюзі тощо. Наприклад, Pond використовує AI для прогнозування цінних токенів.

Персоналізовані послуги

Платформи, такі як Dune, використовують ШІ для покращення досвіду користувачів, наприклад, автоматично генеруючи SQL-запити. Деякі контент-платформи також інтегрують ШІ для підсумовування контенту.

AI аудит смарт-контрактів

Проекти, такі як 0x0.ai, використовують штучний інтелект для виявлення потенційних вразливостей у смарт-контрактах, підвищуючи безпеку.

Виклики, з якими стикаються проекти AI+Web3

1. Децентралізовані обчислювальні потужності все ще важко конкурувати з централізованими сервісами в аспектах продуктивності, стабільності тощо.

2. Більшість проєктів лише поверхнево поєднують ШІ, не досягаючи глибокої інтеграції інновацій.

3. Частина проєктів надмірно покладається на наратив токеноміки, практичність викликає сумніви.

Підсумок

Хоча інтеграція AI+Web3 стикається з викликами, перспективи є широкими. AI може надати Web3 інтелектуальні послуги, тоді як Web3 забезпечує новий простір для розвитку AI. У майбутньому очікується створення більш інтелектуальної, відкритої та справедливої економічної та соціальної системи.