Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Gelecek Nesil İnternet Ekosisteminin İnşası

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet modeli olarak, AI ile doğal bir birleşim noktası taşımaktadır. Geleneksel merkezi yapı altında, AI'nın hesaplama ve veri kaynakları katı sınırlamalara tabidir ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü ağlarının paylaşımı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, hile karşıtı algoritmalar gibi birçok katkı sağlayarak ekosistem gelişimini teşvik edebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücünün değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi işlemesi gerekmektedir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri edinme maliyeti yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya.

Web3, bu acıları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunuyor:

• Kullanıcılar, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplamak için AI şirketlerine kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir, temizlenmiş ve dönüştürülmüş verileri AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak üzere kullanabilir.
• "Etiketleme ile Kazanma" modelini benimseyerek, token teşvikleri aracılığıyla dünya genelindeki çalışanların veri etiketlemesine katılımını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve verilerin analiz yeteneklerini artırmak.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliği ve paylaşımını teşvik eder.

Yine de, gerçek dünya verilerini elde etme konusunda bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesi tutarsız, işlenmesi zor, çeşitlilik ve temsiliyet yetersiz gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızları olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Bazı hassas veriler, gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamıyor ve bu, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlıyor.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına olanak tanır, verilerin şifresini çözmeden, ve hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, GPU hesaplama gücünün orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir; ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetleri açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin şifrelenmiş işlenmesini sağlıyor, bu sayede hassas bilgilerin güvenliğini temin ediyor ve veri sızıntısı risklerini önlüyor. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendiriyor ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunuyor.

FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde gerçekleştirilmesini kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağdaki AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu yüksek düzeydeki AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynaklarını kiralıyorlar, ihtiyaçları olan şey ise talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.

Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki boşta kalan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine odaklanan bazı platformlar ve AI çıkarımına yönelik özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik etmede kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Edge AI, verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme, gerçek zamanlı işlem olanağı sunar ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var---DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir. Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, bazı halka açık blockchain ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu halka açık blockchain üzerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni paradigmayı yayımlaması

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerildi ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağladı.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizması eksik olduğundan, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zordur; bununla birlikte, gelir elde etmek daha da zordur. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkinliği genellikle şeffaflık eksikliği gösterdiğinden, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorlanır; bu da modelin pazar kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunuyor; yatırımcılar, modelin gelecekteki kazançlarını paylaşmak için IMO token'ı satın alabiliyor. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesini temin etmek için iki ERC standardını kullanıyor.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik ederek, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlayarak ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırarak önemli bir rol oynamaktadır. IMO şu anda başlangıç aşamasındadır, ancak pazarın kabul oranının artması ve katılımın genişlemesi ile birlikte, yenilikçi doğası ve potansiyel değeri için heyecanlanmalıyız.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajansı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce gerçekleştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri alabilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak da görev alabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı açık AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantı kurmasını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araçları sunmaktadır. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamaktadır ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi hedeflemektedir. Bu platformlar, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini büyük ölçüde azaltabilir, ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika sürmektedir. Bu platformlar aracılığıyla özelleştirilen AI Agent'lar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün nasıl verimli kullanılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesi ile birlikte, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler ortaya çıkaracağına inanmak için nedenlerimiz var.