Web3 ve Yapay Zeka'nın Bütünleşmesi: İnternetin Yeni Bir Çağını Başlatmak

Web3, yeni nesil internet paradigması olarak, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf özellikleri ile yapay zeka ile doğal bir uyum içindedir. Geleneksel merkezi yapı, AI gelişiminde hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali ve algoritma şeffaflığı gibi birçok zorlukla karşılaşmaktadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayalı olarak, hesaplama gücü ağlarını paylaşma, açık veri pazarları ve gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'ye yeni bir enerji katabilir. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemine güç katabilir, örneğin akıllı sözleşmeleri ve hileye karşı algoritmaları optimize ederek. İkisi arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişimini yönlendiren temel güçtür. Yüksek kaliteli büyük ölçekli veriler, AI modellerinin derin bir anlayışa ve güçlü akıl yürütme yeteneğine sahip olmasının temelidir ve doğrudan modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini belirler.

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

• Veri edinme maliyeti yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları az sayıda dev tarafından tekelleştiriliyor ve veri adaları oluşturuyor.
• Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, bu ağrı noktalarını çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması önerdi:

• Kullanıcılar, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplamak için AI şirketlerine atıl ağ kaynaklarını satabilir.
• "Emek karşılığı kazanç" modeli benimsenerek, küresel çalışanları veri etiketlemeye katılmaları için token teşvikleri ile motive edilir.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlar.

Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesi, kalite farklılıkları ve işleme zorluğu gibi sorunlarla karşı karşıya kalmaktadır. Sentetik veriler, gelecekte önemli bir tamamlayıcı haline gelebilir. Üretken AI teknolojisine dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve otonom sürüş, finansal işlemler, oyun geliştirme gibi alanlarda uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: Homomorfik Şifrelemenin Önemi

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma global bir ilgi odağı haline geldi. Ancak, aşırı koruma bazı hassas verilerin yeterince kullanılmasını engelleyerek AI modellerinin potansiyelini kısıtladı.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplamalara izin verir; verileri çözmeden, düz metin hesaplamalarıyla aynı sonucu elde edilebilir. Bu, AI gizlilik hesaplamalarına güçlü bir güvence sağlar ve GPU'ların orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım gerçekleştirmesine olanak tanır.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. FHEML, sıfır bilgi makine öğrenimini tamamlayıcı bir unsurdur; bu, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, ilki ise gizliliği korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya odaklanır.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz AI Hesaplama Ağı

Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı her çeyrekte iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin fırlamasına neden olmakta ve mevcut kaynak tedarikini aşmaktadır. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi, tek bir cihazın 355 yıllık hesaplama gücüne eşdeğer bir gereksinim duymaktadır. Bu kıtlık, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmamakta, aynı zamanda ileri düzey modellerin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale gelmesine yol açmaktadır.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca çip performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri sorunları, hesaplama gücü tedarikini daha da zorlaştırıyor. AI çalışanları, kendi donanımlarını satın almak veya bulut kaynaklarını kiralamak arasında zor bir seçimle karşı karşıya ve talebe dayalı, ekonomik açıdan verimli bir hesaplama hizmetine acil ihtiyaç duyuyorlar.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunar. Talep edenler ağda görev yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler bunları madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu yaklaşım, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazlarının çözülmesine yardımcı olur.

Genel hesaplama ağının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel platformlar da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, tekelleri kırarak, engelleri azaltarak ve verimliliği artırarak adil ve şeffaf bir pazar sunar, Web3 ekosisteminde kritik bir rol oynayacaktır.

Kenar AI: Web3 Akıllı Cihazları Güçlendiriyor

Hayal edin, telefonlar, akıllı saatler ve hatta ev aletleri AI çalıştırma yeteneğine sahip; işte bu, kenar AI'nın cazibesidir. Hesaplamayı veri kaynağının yanına taşır, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işleme gerçekleştirir ve aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda kullanılmaktadır.

Web3 alanında, merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı (DePIN) ile kenar AI arasında benzerlikler vardır. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı veri egemenliğini vurgularken, DePIN yerel veri işleme ile gizlilik korumayı artırır; Web3'e özgü token ekonomi mekanizması, düğümlerin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik eder ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, belirli bir yüksek performanslı kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu zincirdeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

İlk Modelin Yayını: AI Modeli Yayınlama Yeni Paradigması

İlk modelin dağıtımı ( IMO ) kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez ortaya konmuştur ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlar. Geleneksel modelde, AI modeli geliştiricileri, sonradan kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanmaktadır ve modelin performansı ile etkililiği konusunda şeffaflık eksikliği, pazar kabulünü ve ticari potansiyeli sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sağladı. Yatırımcılar, modelin sonraki kazançlarından faydalanmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli teknik standartların, AI oracle'larının ve zincir üzerindeki makine öğreniminin birleştirilmesiyle, AI modellerinin gerçekliği ve token sahiplerinin kazanç paylaşımı güvence altına alınır.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto piyasa trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. Şu anda erken deneme aşamasında olmasına rağmen, piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentiyi hak ediyor.

AI Akıllı Varlık: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem

Yapay zeka ajanları, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için eyleme geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilirler. Yapay zeka ajanları, etkileşim yoluyla kullanıcı tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak görev alabilir. Açık bir talimat olmasa bile, sorunları bağımsız olarak çözebilir, verimliliği artırabilir ve değer yaratabilirler.

Bir açık AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot fonksiyonlarını, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantıyı yapılandırmasını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürmekte ve sadece 1 dakikada gerçekleştirmektedir. Bu platform üzerinde özelleştirilmiş AI akıllı ajanlar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Günümüzde Web3 ile AI entegrasyonu, daha çok altyapı düzeyindeki keşiflere odaklanmaktadır; bu, yüksek kaliteli veri toplama, veri gizliliği koruma, zincir üzerindeki model barındırma, merkeziyetsiz hesaplama verimli kullanımı, büyük dil modellerinin doğrulanması gibi kritik sorunları içermektedir. Bu altyapılar yavaş yavaş geliştirildikçe, Web3 ile AI'nın entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet yaratacağına inanmak için nedenlerimiz var.