Web3 ve AI Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet biçimi olarak, AI ile doğal bir birleşim noktası taşımaktadır. Geleneksel merkezi mimari altında, AI'nın hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kısıtlanmakta, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtılmış teknolojiler temelinde, paylaşımcı hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yöntemler aracılığıyla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir; örneğin, akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlık önleyici algoritmalar gibi, ekosisteminin gelişimine katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerlerini serbest bırakmak için önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişiminin temel unsuru olup, motor için yakıt gibidir. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

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

• Veri edinme maliyeti yüksek, KOBİ'ler bunu karşılayamıyor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adaları oluşuyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, bu acı noktaları yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir ve temizleyip dönüştürdükten sonra AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "Etiketleme ile Kazanma" modeli benimsenerek, küresel çalışanların veri etiketleme çalışmalarına katılmaları için token teşvikleri sunulmakta, küresel uzmanlık bir araya getirilmekte ve veri analiz yetenekleri güçlendirilmektedir.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak gerçek dünya veri elde etmenin bazı sorunları da vardır; veri kalitesi değişken, işleme zorluğu yüksek, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentezlenmiş veriler, Web3 veri alanında geleceğin öne çıkan unsuru olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayanan sentezlenmiş 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 sentezlenmiş veriler, olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemeler, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına olan bağlılığı yansıtmaktadır. Ancak bu durum bazı zorluklar da getirmektedir: Bazı hassas veriler gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamamakta ve bu da yapay zeka modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına izin verir; verilerin şifresini çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık metin verileriyle aynı sonuçları verir. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere erişmeden model eğitimi ve çıkarım yapmasına olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj getirir; ticari sırlarını korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır. ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde gerçekleştirildiğini kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veri üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması

Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektiriyor ve bu da tek bir cihazın 355 yıl süren eğitim süresine eşdeğer. Bu hesaplama gücü kıtlığı sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey 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 çip kıtlığına yol açması, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI uzmanları bir ikilemle karşı karşıya: ya donanım satın alacaklar, ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaçları olan şey ise talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.

Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı sağlayan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alırlar. Bu çözüm, kaynak verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarının çözülmesine yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağı dışında, AI eğitimi ve çıkarımı üzerinde yoğunlaşan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi merkeziyetsiz uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte ilerletmede kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Kenar AI'yi Güçlendirme

Hayal et ki telefonun, akıllı saatin ve hatta evdeki akıllı cihazların AI'yi çalıştırma yeteneğine sahip. İşte kenar AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplama, verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşiyor, düşük gecikme ve gerçek zamanlı işleme sağlarken kullanıcı gizliliğini koruyor. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz isim DePIN'dir. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3'e özgü token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımı için tercih edilen platformlardan biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek işlem hacmi, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO:AI model yayınlama yeni paradigma

IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından icat edilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini amaçlamaktadır. Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştiricileri, modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorlanmaktadır; özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi ve gelir elde etmesi zorlaşmaktadır. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği göstermekte, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorlanmakta, bu da modelin pazar kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'lerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği kazançlardan pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin kazançları paylaşabilmesi için özel bir teknik standart kullanmakta ve AI oracle ile OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırır, açık kaynaklı iş birliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazarın kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçi yapısı ve potansiyel değeri beklentileri artırmaktadır.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için eyleme geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle AI Ajanı, sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihler öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirgin bir talimat olmadan da AI Ajanı, sorunları kendi başına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir açık AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzları ile bağlantılarını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamakta ve jeneratif AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi hedeflemektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir. Ses klonlama işlemi yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.

Web3 ile AI'nin birleşimi konusunda, mevcut keşifler daha çok altyapı katmanında yoğunlaşmaktadır; yüksek kaliteli verilerin elde edilmesi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerinde model barındırma, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımı ve büyük dil modellerinin doğrulanması gibi kritik sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapılar kademeli olarak geliştirildikçe, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.