Інтеграція штучного інтелекту та Web3: можливості та виклики

В останні роки штучний інтелект (AI) і технології Web3 досягли значного прогресу, викликавши широкий інтерес у всьому світі. Штучний інтелект досяг значних проривів у галузях розпізнавання облич, обробки природної мови, машинного навчання тощо, що призвело до величезних змін у всіх сферах. У той же час Web3 як нова мережна модель змінює сприйняття та спосіб використання інтернету. У цій статті буде розглянуто стан інтеграції AI та Web3, проаналізовано їх потенційну цінність і виклики, з якими вони стикаються.

I. Стан розвитку AI та Web3

Ринок штучного інтелекту досягнув розміру 200 мільярдів доларів у 2023 році, з'явившись такими гігантами галузі, як OpenAI, Character.AI, Midjourney тощо. Ринкова вартість Web3 досягла 25 трильйонів доларів, проекти, такі як Bitcoin, Ethereum, Solana, процвітають. Співпраця штучного інтелекту та Web3 стала гарячою темою для фахівців і інвесторів з Сходу та Заходу.

Два, способи взаємодії штучного інтелекту та Web3

2.1 Виклики, з якими стикається AI-індустрія

Основними елементами індустрії штучного інтелекту є обчислювальна потужність, алгоритми та дані. Що стосується обчислювальної потужності, отримання та управління масштабними ресурсами є витратним. У плані алгоритмів, навчання моделей глибокого навчання вимагає величезних обсягів даних і обчислювальних ресурсів, а також існують проблеми з недостатньою інтерпретованістю. Що стосується даних, отримання високоякісних і різноманітних даних все ще стикається з викликами. Крім того, інтерпретованість і прозорість AI-моделей також є питаннями, які викликають занепокоєння в індустрії.

2.2 Виклики, з якими стикається індустрія Web3

У сфері Web3 ще є простір для вдосконалення в аналізі даних, користувацькому досвіді та безпеці смарт-контрактів. Технології штучного інтелекту можуть відігравати важливу роль у цих сферах, наприклад, забезпечуючи більш точний аналіз даних і прогнози, покращуючи користувацький досвід, зміцнюючи безпеку смарт-контрактів тощо.

Три, Аналіз поточного стану проектів AI+Web3

3.1 Web3 сприяє AI

3.1.1 Децентралізовані обчислення

Проекти, такі як Akash, Render, Gensyn та інші, залучають користувачів, які надають вільну обчислювальну потужність GPU, за допомогою механізму стимулювання токенами, щоб забезпечити підтримку обчислювальної потужності для AI-клієнтів. Ці проекти в основному поділяються на дві категорії: одна зосереджується на AI-інференції, інша підтримує навчання AI.

3.1.2 Децентралізована алгоритмічна модель

Проекти, такі як Bittensor, прагнуть створити децентралізований ринок послуг алгоритмів ШІ, з'єднуючи кілька моделей ШІ, щоб надати користувачам найкращі відповіді.

3.1.3 Децентралізований збір даних

Проекти, такі як PublicAI, реалізують децентралізований збір даних за допомогою токенних стимулів, щоб забезпечити більш різноманітні джерела даних для навчання ШІ.

3.1.4 ZK захист приватності користувачів у ШІ

Проекти, такі як BasedAI, використовують технологію нульових знань для захисту конфіденційності користувачів під час навчання та інференції моделей штучного інтелекту.

3.2 AI допомагає Web3

3.2.1 Аналіз даних та прогнозування

Проекти, такі як Pond та BullBear AI, використовують алгоритми штучного інтелекту для надання послуг з інвестиційних стратегій, ринкових прогнозів та інших послуг для користувачів Web3.

3.2.2 Персоналізовані послуги

Інструменти Wand від Dune, платформи такі як Followin інтегрують технології штучного інтелекту, щоб надати користувачам зручніші послуги з запиту даних та підсумування контенту.

3.2.3 AI аудит смарт-контрактів

Проекти, такі як 0x0.ai, використовують технології штучного інтелекту для аналізу смарт-контрактів, виявлення потенційних вразливостей та ризиків безпеки.

Чотири. Обмеження та виклики проектів AI+Web3

4.1 Реальні перешкоди для децентралізованих обчислень

Децентралізовані обчислювальні проекти стикаються з викликами, такими як продуктивність, стабільність та доступність. Для навчання великих моделей ШІ потрібні висока паралельність та пропускна здатність, наразі децентралізовані обчислення не можуть задовольнити ці вимоги.

4.2 AI+Web3 поєднання є відносно грубим

В даний час більшість проектів лише формально використовують ШІ, не досягнувши глибокої інтеграції та інновацій у поєднанні ШІ та криптовалют.

4.3 Токеноміка стає буфером для наративу AI проектів

Деякі проекти можуть надмірно покладатися на наратив токеноміки, а не на справжнє вирішення реальних потреб.

П'ять, висновок

Злиття AI+Web3 відкриває величезний потенціал для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку. Поєднуючи інтелектуальні аналітичні можливості AI з децентралізованими характеристиками Web3, можна створити більш розумні, відкриті та справедливі економічні та соціальні системи. Незважаючи на те, що наразі існує багато викликів, з постійним прогресом і інноваціями в технологіях, синергія AI+Web3 поступово проявиться, надаючи глибокий вплив на різні сфери.