Останнім часом швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 привернув широке увагу в усьому світі. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що принесло величезні зміни в різні галузі. Web3, як нова модель Інтернету, змінює уявлення людей про Інтернет та способи його використання. Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало центром уваги розробників і інвесторів на Сході та Заході, і питання про те, як добре інтегрувати обидва елементи, є темою для глибшого дослідження.
Ця стаття зосередиться на розвитку AI+Web3, проаналізує поточну ситуацію з проектами та детально обговорить обмеження і виклики, з якими вони стикаються. Сподіваємося, що це надасть цінні посилання для відповідних фахівців та інвесторів.
Способи взаємодії AI та Web3
Розвиток AI та Web3 нагадує дві сторони терезів: AI приніс підвищення продуктивності, а Web3 – зміну виробничих відносин. Які іскри можуть виникнути від зіткнення AI та Web3? Спочатку розглянемо труднощі та можливості покращення, з якими стикаються індустрії AI та Web3, а потім обговоримо, як вони можуть допомогти вирішити ці труднощі.
Виклики, з якими стикається AI-індустрія
Ядром AI-індустрії є три основні елементи: обчислювальна потужність, алгоритми та дані.
Щодо обчислювальної потужності: Завдання AI потребують значних обчислювальних ресурсів для навчання і виведення моделей, особливо моделей глибокого навчання. Отримання та управління масштабною обчислювальною потужністю є дорогою та складною задачею, вартість, енергоспоживання та обслуговування високопродуктивних обчислювальних пристроїв є проблемами. Для стартапів та індивідуальних розробників отримати достатню обчислювальну потужність може бути важко.
Щодо алгоритмів: хоча алгоритми глибокого навчання досягли величезного успіху, все ж існують деякі труднощі. Навчання глибоких нейронних мереж вимагає великої кількості даних та обчислювальних ресурсів, а також для деяких завдань моделі мають недостатню інтерпретованість. Робастність алгоритму та його здатність до узагальнення також є важливими питаннями, оскільки модель може демонструвати нестабільні результати на невідомих даних.
Дані: отримання високоякісних, різноманітних даних все ще є викликом. У деяких сферах дані важко отримати, такі як дані про медичне здоров'я. Якість, точність і маркування даних також є проблемою, неповні або упереджені дані можуть призвести до помилкової поведінки моделі. Одночасно захист конфіденційності та безпеки даних також є важливими аспектами.
Крім того, чорна скринька характеристик моделей штучного інтелекту викликає питання щодо пояснювальності та прозорості. Для деяких застосувань, таких як фінанси, медицина тощо, процес прийняття рішень моделей має бути пояснювальним і відстежуваним, тоді як існуючі моделі глибокого навчання, як правило, відрізняються відсутністю прозорості.
Проблеми, з якими стикається індустрія Web3
В індустрії Web3 також існує безліч проблем, які потрібно вирішити, зокрема:
Недостатня здатність до аналізу даних: Платформи Web3 потребують кращої здатності до аналізу даних для розуміння поведінки користувачів, прогнозування ринкових тенденцій тощо.
Неприємний користувацький досвід: багато продуктів Web3 мають поганий інтерфейс і досвід взаємодії, що впливає на прийняття користувачами.
Проблеми безпеки смарт-контрактів: вразливості в коді смарт-контрактів та хакерські атаки залишаються великою проблемою.
Захист конфіденційності: як здійснити обмін даними та створення вартості, захищаючи при цьому конфіденційність користувачів.
Масштабованість: Пропускна спроможність та швидкість транзакцій блокчейн-мережі все ще потребують покращення.
Штучний інтелект як інструмент підвищення продуктивності має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз стану проектів AI+Web3
Проекти, які поєднують AI та Web3, головним чином ґрунтуються на двох великих напрямах: використання технології блокчейн для покращення виконання AI проектів, а також використання технології AI для підвищення Web3 проектів.
Web3 допомагає AI
Децентралізовані обчислення
З розвитком штучного інтелекту швидко зростає попит на графічні процесори (GPU), внаслідок чого виникає ситуація, коли попит перевищує пропозицію. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти Web3 почали намагатися надати децентралізовані обчислювальні послуги, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують широке коло користувачів надавати незайняті обчислювальні потужності GPU за допомогою токенів, ставши стороною пропозиції потужності, щоб забезпечити підтримку обчислювальних ресурсів для клієнтів AI.
Сторона пропозиції складається в основному з трьох категорій: постачальники хмарних послуг, майнери криптовалюти та підприємства, що мають велику кількість GPU. Проекти умовно діляться на дві категорії: одна для AI-інференції (, такі як Render, Akash ), а інша для AI-навчання (, такі як io.net, Gensyn ).
Поява децентралізованої обчислювальної мережі відкрила нові можливості для постачання обчислювальної потужності для ШІ. Однак у порівнянні з централізованими обчислювальними сервісами, децентралізовані обчислення все ще стикаються з викликами в стабільності продуктивності, доступності та складності використання. Наразі більшість проєктів все ще обмежені інференцією ШІ, а не навчанням, що в основному пов'язано з різними вимогами до обчислювальної потужності та пропускної здатності.
Децентралізовані алгоритмічні моделі
Деякі проєкти намагаються створити децентралізований ринок сервісів алгоритмів ШІ, наприклад, Bittensor. Ці платформи з'єднують кілька моделей ШІ, кожна з яких має свою специфіку. Коли користувач задає питання, платформа вибирає найвідповіднішу модель для відповіді.
На відміну від єдиного великого моделі, децентралізовані алгоритмічні моделі платформи мають потенціал для надання більш різноманітних послуг. Однак, як забезпечити якість моделі та координувати співпрацю між різними моделями, залишається викликом.
Децентралізований збір даних
Дані є ключем до розвитку ШІ. Деякі проекти Web3, такі як PublicAI, реалізують децентралізований збір даних через токенізовані стимули. Користувачі можуть вносити дані або брати участь у перевірці даних, отримуючи винагороди у токенах. Цей підхід допомагає отримати різноманітніші дані, одночасно дозволяючи користувачам ділитися вартістю даних.
ZK захист користувацької приватності в AI
Нульові знання ( ZK ) технологія пропонує нові можливості для захисту конфіденційності в AI. ZKML ( Нульові знання машинного навчання ) дозволяє навчати та робити висновки з моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних. Це допомагає вирішити конфлікт між захистом конфіденційності та обміном даними, особливо в чутливих сферах, таких як охорона здоров'я та фінанси.
Штучний інтелект допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато проектів Web3 почали інтегрувати AI-сервіси для надання аналізу даних та прогнозів. Наприклад, Pond використовує AI-алгоритми для прогнозування цінних токенів; BullBear AI прогнозує цінові тренди на основі історичних даних; Numerai проводить конкурси прогнозування фондового ринку за допомогою AI; Arkham використовує AI для аналізу даних на блокчейні тощо.
Персоналізовані послуги
Застосування ШІ в сфері пошуку та рекомендацій також розширилося до сфери Web3. Наприклад, Dune випустила інструмент Wand, що використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів; медіаплатформи Web3 Followin та IQ.wiki інтегрували ChatGPT для підсумовування контенту; Kaito прагне стати пошуковою системою Web3 на основі LLM.
AI-аудит смарт-контрактів
Штучний інтелект демонструє величезний потенціал у сфері аудиту смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує AI-інструмент для аудиту смарт-контрактів, що використовує технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді. Це допомагає покращити безпеку та надійність смарт-контрактів.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди децентралізованих обчислень
Продуктивність і стабільність: децентралізована обчислювальна потужність залежить від глобально розподілених вузлів, що може призвести до затримок та нестабільності.
Доступність: залежно від рівня відповідності попиту та пропозиції можуть виникати ситуації нестачі ресурсів або неможливості задовольнити запит.
Складність використання: користувачам можливо знадобиться дізнатися більше технічних деталей, що збільшує витрати на використання.
Складність навчання: наразі децентралізовані обчислення в основному використовуються для AI-інференції, і їм важко задовольнити високі вимоги до обчислювальної потужності та пропускної здатності для навчання великих моделей.
Поєднання AI та Web3 недостатньо глибоке
Багато проектів лише на поверхні використовують ШІ, не досягаючи справжньої глибокої інтеграції:
Обмеженість сфери застосування: більшість застосунків, таких як аналіз даних, рекомендовані пошуки тощо, не мають суттєвої різниці з проектами Web2.
Маркетинг важливіший за сутність: деякі проекти більше орієнтовані на маркетинг, використовуючи концепцію ШІ, реальні інновації обмежені.
питання токеноміки
Деякі проєкти можуть надмірно покладатися на токеноміку, ігноруючи вирішення реальних потреб. Як розробити розумну модель токенів, щоб забезпечити довгострокову стійкість, залишається великою проблемою.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває нові можливості для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 більш розумні сценарії застосування, такі як аналіз даних, аудит смарт-контрактів тощо. Web3, в свою чергу, забезпечує AI децентралізованою обчислювальною потужністю, платформою для обміну даними та алгоритмами.
Хоча наразі ми все ще стикаємось з багатьма викликами, але потенціал поєднання AI та Web3 є величезним. У майбутньому, з розвитком технологій та більшою кількістю інноваційних практик, ми сподіваємося побачити більш глибоку інтеграцію, яка побудує більш розумні, відкриті та справедливі економічні та соціальні системи.
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.
Злиття AI та Web3: нова епоха, де існують як можливості, так і виклики
Інтеграція AI та Web3: можливості та виклики
Останнім часом швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 привернув широке увагу в усьому світі. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що принесло величезні зміни в різні галузі. Web3, як нова модель Інтернету, змінює уявлення людей про Інтернет та способи його використання. Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало центром уваги розробників і інвесторів на Сході та Заході, і питання про те, як добре інтегрувати обидва елементи, є темою для глибшого дослідження.
Ця стаття зосередиться на розвитку AI+Web3, проаналізує поточну ситуацію з проектами та детально обговорить обмеження і виклики, з якими вони стикаються. Сподіваємося, що це надасть цінні посилання для відповідних фахівців та інвесторів.
Способи взаємодії AI та Web3
Розвиток AI та Web3 нагадує дві сторони терезів: AI приніс підвищення продуктивності, а Web3 – зміну виробничих відносин. Які іскри можуть виникнути від зіткнення AI та Web3? Спочатку розглянемо труднощі та можливості покращення, з якими стикаються індустрії AI та Web3, а потім обговоримо, як вони можуть допомогти вирішити ці труднощі.
Виклики, з якими стикається AI-індустрія
Ядром AI-індустрії є три основні елементи: обчислювальна потужність, алгоритми та дані.
Щодо обчислювальної потужності: Завдання AI потребують значних обчислювальних ресурсів для навчання і виведення моделей, особливо моделей глибокого навчання. Отримання та управління масштабною обчислювальною потужністю є дорогою та складною задачею, вартість, енергоспоживання та обслуговування високопродуктивних обчислювальних пристроїв є проблемами. Для стартапів та індивідуальних розробників отримати достатню обчислювальну потужність може бути важко.
Щодо алгоритмів: хоча алгоритми глибокого навчання досягли величезного успіху, все ж існують деякі труднощі. Навчання глибоких нейронних мереж вимагає великої кількості даних та обчислювальних ресурсів, а також для деяких завдань моделі мають недостатню інтерпретованість. Робастність алгоритму та його здатність до узагальнення також є важливими питаннями, оскільки модель може демонструвати нестабільні результати на невідомих даних.
Дані: отримання високоякісних, різноманітних даних все ще є викликом. У деяких сферах дані важко отримати, такі як дані про медичне здоров'я. Якість, точність і маркування даних також є проблемою, неповні або упереджені дані можуть призвести до помилкової поведінки моделі. Одночасно захист конфіденційності та безпеки даних також є важливими аспектами.
Крім того, чорна скринька характеристик моделей штучного інтелекту викликає питання щодо пояснювальності та прозорості. Для деяких застосувань, таких як фінанси, медицина тощо, процес прийняття рішень моделей має бути пояснювальним і відстежуваним, тоді як існуючі моделі глибокого навчання, як правило, відрізняються відсутністю прозорості.
Проблеми, з якими стикається індустрія Web3
В індустрії Web3 також існує безліч проблем, які потрібно вирішити, зокрема:
Недостатня здатність до аналізу даних: Платформи Web3 потребують кращої здатності до аналізу даних для розуміння поведінки користувачів, прогнозування ринкових тенденцій тощо.
Неприємний користувацький досвід: багато продуктів Web3 мають поганий інтерфейс і досвід взаємодії, що впливає на прийняття користувачами.
Проблеми безпеки смарт-контрактів: вразливості в коді смарт-контрактів та хакерські атаки залишаються великою проблемою.
Захист конфіденційності: як здійснити обмін даними та створення вартості, захищаючи при цьому конфіденційність користувачів.
Масштабованість: Пропускна спроможність та швидкість транзакцій блокчейн-мережі все ще потребують покращення.
Штучний інтелект як інструмент підвищення продуктивності має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз стану проектів AI+Web3
Проекти, які поєднують AI та Web3, головним чином ґрунтуються на двох великих напрямах: використання технології блокчейн для покращення виконання AI проектів, а також використання технології AI для підвищення Web3 проектів.
Web3 допомагає AI
Децентралізовані обчислення
З розвитком штучного інтелекту швидко зростає попит на графічні процесори (GPU), внаслідок чого виникає ситуація, коли попит перевищує пропозицію. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти Web3 почали намагатися надати децентралізовані обчислювальні послуги, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують широке коло користувачів надавати незайняті обчислювальні потужності GPU за допомогою токенів, ставши стороною пропозиції потужності, щоб забезпечити підтримку обчислювальних ресурсів для клієнтів AI.
Сторона пропозиції складається в основному з трьох категорій: постачальники хмарних послуг, майнери криптовалюти та підприємства, що мають велику кількість GPU. Проекти умовно діляться на дві категорії: одна для AI-інференції (, такі як Render, Akash ), а інша для AI-навчання (, такі як io.net, Gensyn ).
Поява децентралізованої обчислювальної мережі відкрила нові можливості для постачання обчислювальної потужності для ШІ. Однак у порівнянні з централізованими обчислювальними сервісами, децентралізовані обчислення все ще стикаються з викликами в стабільності продуктивності, доступності та складності використання. Наразі більшість проєктів все ще обмежені інференцією ШІ, а не навчанням, що в основному пов'язано з різними вимогами до обчислювальної потужності та пропускної здатності.
Децентралізовані алгоритмічні моделі
Деякі проєкти намагаються створити децентралізований ринок сервісів алгоритмів ШІ, наприклад, Bittensor. Ці платформи з'єднують кілька моделей ШІ, кожна з яких має свою специфіку. Коли користувач задає питання, платформа вибирає найвідповіднішу модель для відповіді.
На відміну від єдиного великого моделі, децентралізовані алгоритмічні моделі платформи мають потенціал для надання більш різноманітних послуг. Однак, як забезпечити якість моделі та координувати співпрацю між різними моделями, залишається викликом.
Децентралізований збір даних
Дані є ключем до розвитку ШІ. Деякі проекти Web3, такі як PublicAI, реалізують децентралізований збір даних через токенізовані стимули. Користувачі можуть вносити дані або брати участь у перевірці даних, отримуючи винагороди у токенах. Цей підхід допомагає отримати різноманітніші дані, одночасно дозволяючи користувачам ділитися вартістю даних.
ZK захист користувацької приватності в AI
Нульові знання ( ZK ) технологія пропонує нові можливості для захисту конфіденційності в AI. ZKML ( Нульові знання машинного навчання ) дозволяє навчати та робити висновки з моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних. Це допомагає вирішити конфлікт між захистом конфіденційності та обміном даними, особливо в чутливих сферах, таких як охорона здоров'я та фінанси.
Штучний інтелект допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато проектів Web3 почали інтегрувати AI-сервіси для надання аналізу даних та прогнозів. Наприклад, Pond використовує AI-алгоритми для прогнозування цінних токенів; BullBear AI прогнозує цінові тренди на основі історичних даних; Numerai проводить конкурси прогнозування фондового ринку за допомогою AI; Arkham використовує AI для аналізу даних на блокчейні тощо.
Персоналізовані послуги
Застосування ШІ в сфері пошуку та рекомендацій також розширилося до сфери Web3. Наприклад, Dune випустила інструмент Wand, що використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів; медіаплатформи Web3 Followin та IQ.wiki інтегрували ChatGPT для підсумовування контенту; Kaito прагне стати пошуковою системою Web3 на основі LLM.
AI-аудит смарт-контрактів
Штучний інтелект демонструє величезний потенціал у сфері аудиту смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує AI-інструмент для аудиту смарт-контрактів, що використовує технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді. Це допомагає покращити безпеку та надійність смарт-контрактів.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди децентралізованих обчислень
Продуктивність і стабільність: децентралізована обчислювальна потужність залежить від глобально розподілених вузлів, що може призвести до затримок та нестабільності.
Доступність: залежно від рівня відповідності попиту та пропозиції можуть виникати ситуації нестачі ресурсів або неможливості задовольнити запит.
Складність використання: користувачам можливо знадобиться дізнатися більше технічних деталей, що збільшує витрати на використання.
Складність навчання: наразі децентралізовані обчислення в основному використовуються для AI-інференції, і їм важко задовольнити високі вимоги до обчислювальної потужності та пропускної здатності для навчання великих моделей.
Поєднання AI та Web3 недостатньо глибоке
Багато проектів лише на поверхні використовують ШІ, не досягаючи справжньої глибокої інтеграції:
Обмеженість сфери застосування: більшість застосунків, таких як аналіз даних, рекомендовані пошуки тощо, не мають суттєвої різниці з проектами Web2.
Маркетинг важливіший за сутність: деякі проекти більше орієнтовані на маркетинг, використовуючи концепцію ШІ, реальні інновації обмежені.
питання токеноміки
Деякі проєкти можуть надмірно покладатися на токеноміку, ігноруючи вирішення реальних потреб. Як розробити розумну модель токенів, щоб забезпечити довгострокову стійкість, залишається великою проблемою.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває нові можливості для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 більш розумні сценарії застосування, такі як аналіз даних, аудит смарт-контрактів тощо. Web3, в свою чергу, забезпечує AI децентралізованою обчислювальною потужністю, платформою для обміну даними та алгоритмами.
Хоча наразі ми все ще стикаємось з багатьма викликами, але потенціал поєднання AI та Web3 є величезним. У майбутньому, з розвитком технологій та більшою кількістю інноваційних практик, ми сподіваємося побачити більш глибоку інтеграцію, яка побудує більш розумні, відкриті та справедливі економічні та соціальні системи.