في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) وWeb3 إلى جذب اهتمام واسع على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب تغييرات هائلة للعديد من الصناعات. في عام 2023، بلغت قيمة سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، وتصدرت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney موجة الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يعد Web3 نموذج شبكة ناشئ، يغير فهمنا واستخدامنا للإنترنت. يعتمد Web3 على تقنية blockchain، ويحقق مشاركة البيانات وحوكمة المستخدم من خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية. تبلغ القيمة السوقية لصناعة Web3 حالياً 25 تريليون دولار، وتظهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل مستمر.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا ساخنًا يركز عليه المطورون والمستثمرون من الشرق والغرب. ستتناول هذه المقالة الحالة الراهنة لتطوير AI + Web3 والقيمة المحتملة والتحديات التي تواجهها، لتوفير مرجع للمستثمرين والمهنيين.
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما تحدث Web3 ثورة في علاقات الإنتاج. ما الشرارات التي قد تنتج عن الجمع بين الاثنين؟ دعنا نحلل التحديات التي تواجه كل منهما ومساحات التحسين، ونستكشف كيفية دعم كل منهما الآخر.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
العوامل الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي هي قوة الحوسبة، والخوارزميات، والبيانات.
القدرة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي حسابات ومعالجة على نطاق واسع. لقد ساعدت التطورات في تقنيات الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) بشكل كبير في دفع تطور الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، لا يزال الحصول على القدرة الحاسوبية الكبيرة وإدارتها تحديًا مكلفًا ومعقدًا، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
الخوارزمية: تشمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي التقليدي وخوارزميات التعلم العميق. اختيار وتصميم الخوارزمية أمر بالغ الأهمية لأداء نظام الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي تحسين الخوارزميات المبتكرة باستمرار إلى زيادة دقة النظام وقدرته على التعميم. ولكن يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، ولا تزال هناك مشكلات في تفسير النموذج وقوته.
البيانات: تُعتبر مجموعة البيانات المتنوعة والغنية هي الأساس لتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة يواجه تحديات. بعض المجالات يصعب الحصول على بياناتها، وهناك أيضًا مشكلات تتعلق بجودة البيانات ودقتها وتوصيفها. في الوقت نفسه، تعتبر حماية خصوصية البيانات وأمانها من العوامل المهمة التي يجب أخذها بعين الاعتبار.
بالإضافة إلى ذلك، فإن مشكلات قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وشفافيتها، وعدم وضوح نماذج الأعمال بحاجة ماسة إلى الحل.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد أيضًا العديد من التحديات في صناعة Web3، بما في ذلك تحليل البيانات، تجربة المستخدم، أمان العقود الذكية، وغيرها. كأداة لزيادة الإنتاجية، لدى الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة في هذه المجالات.
تحليل البيانات والتنبؤ: تحتاج منصات Web3 إلى قدرات تحليل بيانات وتنبؤ أكثر كفاءة وذكاء، خاصة في مجالات مثل DeFi.
تجربة المستخدم: لا تزال تجربة المستخدم في تطبيقات Web3 بحاجة إلى تحسين، وتتطلب خدمات مخصصة أكثر ذكاءً.
الأمان: تعتبر ثغرات كود العقود الذكية وعمليات الاختراق من القضايا الأمنية الرئيسية التي تواجه Web3.
حماية الخصوصية: كيفية تحقيق مشاركة البيانات وخلق القيمة مع حماية خصوصية المستخدمين تعد تحديًا كبيرًا.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل الحالة الحالية لمشاريع AI+Web3
تعمل مشاريع AI + Web3 حاليًا في اتجاهين رئيسيين: استخدام تقنية blockchain لتعزيز أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة مشاريع Web3.
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة الحوسبة اللامركزية
مع انفجار الذكاء الاصطناعي، زادت الطلبات على قوة الحوسبة مثل GPU، وأصبحت مشكلة عدم تلبية الطلب ملحة. بعض مشاريع Web3 تحاول تقديم خدمات حوسبة لامركزية من خلال نظام حوافز رمزية، مثل Akash وRender وGensyn.
تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز للمساهمة بقدرات GPU غير المستغلة، وتوفير دعم القدرة الحاسوبية للعملاء في مجال الذكاء الاصطناعي. يشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، وعمال مناجم العملات المشفرة، والشركات الكبيرة.
تنقسم مشاريع الحوسبة اللامركزية بشكل رئيسي إلى فئتين:
للاستخدام في استدلال الذكاء الاصطناعي: مثل Render و Akash و Aethir وغيرها
مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي: مثل io.net و Gensyn وغيرها
الأول يجذب المستخدمين لتقديم قوة الحوسبة من خلال حوافز الرموز، مما يشكل جانب الطلب لخدمات شبكة القوة الحوسبية. الثاني مثل Gensyn يعزز توزيع مهام التعلم الآلي والمكافآت من خلال العقود الذكية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
بخلاف قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع بناء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. على سبيل المثال، يربط Bittensor بين عدة نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة، ويختار النموذج الأنسب لتقديم الإجابة بناءً على سؤال المستخدم.
في شبكة Bittensor، يقدم مزودو النموذج ( وعاملو المناجم ) نماذج التعلم الآلي ويحصلون على مكافآت رمزية. تستخدم الشبكة آلية توافق فريدة لضمان أفضل الإجابات.
جمع البيانات اللامركزي
تعتبر وفرة البيانات ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال معظم شركات Web2 تستحوذ على بيانات المستخدمين. بعض مشاريع Web3 تحقق جمع البيانات اللامركزية من خلال حوافز رمزية.
تسمح PublicAI للمستخدمين بالمساهمة بمحتوى قيم والتحقق من البيانات، ويحصلون على مكافآت رمزية. يعزز ذلك العلاقة التبادلية بين المساهمين في البيانات وتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
حماية خصوصية المستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تتيح تقنية إثبات المعرفة الصفرية التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية. ZKML(تعلم الآلة ذو المعرفة الصفرية) من خلال إثبات المعرفة الصفرية، يسمح بتدريب نماذج تعلم الآلة واستنتاجها دون الكشف عن البيانات الأصلية.
لا يزال هذا المجال في مرحلة مبكرة، حيث اقترحت BasedAI طريقة لامركزية لدمج التشفير المتجانس بالكامل (FHE) مع نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لحماية خصوصية بيانات المستخدم.
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليلات البيانات والتنبؤات. مثل Pond التي تتنبأ بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي; BullBear AI التي تقوم بتوقع الأسعار بناءً على البيانات التاريخية والتوجهات السوقية; Numerai التي تنظم مسابقات استثمار للتنبؤ بالأسواق المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدمين. مثل أداة Wand من Dune التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL؛ منصة Followin الإعلامية في Web3 التي تدمج ChatGPT لتلخيص أخبار الصناعة؛ وNFPrompt التي تسهل على المستخدمين إنشاء NFT من خلال الذكاء الاصطناعي.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تدقيق العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم مدقق عقود ذكية بالذكاء الاصطناعي، تستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الشيفرة. يساعد ذلك في تحسين أمان العقود وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية التي تواجه القوة الحاسوبية اللامركزية
الأداء والاستقرار: تعتمد قوة الحوسبة اللامركزية على العقد الموزعة عالميًا، مما قد يؤدي إلى تأخير وعدم استقرار.
القابلية للاستخدام: قد تؤثر المطابقة بين العرض والطلب، مما قد يؤدي إلى نقص الموارد أو عدم القدرة على تلبية الطلب.
التعقيد: يحتاج المستخدمون إلى فهم الشبكات الموزعة، والعقود الذكية، وما إلى ذلك، مما يجعل تكلفة الاستخدام مرتفعة.
من الصعب استخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة عرض نطاق ترددي مرتفع واستقرار، والقدرة الحاسوبية اللامركزية الحالية لا تلبي المتطلبات.
الجمع بين الذكاء الاصطناعي و Web3 يبدو خشناً نوعاً ما
التطبيقات السطحية: معظم المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي ببساطة لزيادة الكفاءة، وتفتقر إلى الاندماج العميق والابتكار.
التوجه التسويقي: بعض المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي فقط في مجالات محدودة، وتبالغ في الترويج لمفهوم الذكاء الاصطناعي.
أصبحت اقتصاديات الرموز عاملاً موازنًا
تواجه بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي صعوبة في التطور في Web2، مما يدفعها إلى دمج سرد Web3 واقتصاد الرموز. لكن هل تساعد اقتصاد الرموز حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية، لا يزال يحتاج إلى مزيد من التحقق.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيق أكثر ذكاءً لـWeb3، بينما يوفر Web3 فرص تطوير جديدة للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا نزال نواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، من خلال الاستكشاف المستمر والابتكار، نعتقد أنه يمكننا بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 6
أعجبني
6
7
مشاركة
تعليق
0/400
NeverVoteOnDAO
· منذ 20 س
ماذا تفعل؟ إنه تصويت مرة أخرى، حظ سعيد!
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlKumamon
· منذ 20 س
25 تريليون دولار... لا عجب أن يقود بيتكوين المفضل لدى الدببة الطفرة~
دمج الذكاء الاصطناعي و Web3: فرص ابتكارية وتحديات واقعية
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات
في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) وWeb3 إلى جذب اهتمام واسع على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب تغييرات هائلة للعديد من الصناعات. في عام 2023، بلغت قيمة سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، وتصدرت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney موجة الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يعد Web3 نموذج شبكة ناشئ، يغير فهمنا واستخدامنا للإنترنت. يعتمد Web3 على تقنية blockchain، ويحقق مشاركة البيانات وحوكمة المستخدم من خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية. تبلغ القيمة السوقية لصناعة Web3 حالياً 25 تريليون دولار، وتظهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل مستمر.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا ساخنًا يركز عليه المطورون والمستثمرون من الشرق والغرب. ستتناول هذه المقالة الحالة الراهنة لتطوير AI + Web3 والقيمة المحتملة والتحديات التي تواجهها، لتوفير مرجع للمستثمرين والمهنيين.
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما تحدث Web3 ثورة في علاقات الإنتاج. ما الشرارات التي قد تنتج عن الجمع بين الاثنين؟ دعنا نحلل التحديات التي تواجه كل منهما ومساحات التحسين، ونستكشف كيفية دعم كل منهما الآخر.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
العوامل الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي هي قوة الحوسبة، والخوارزميات، والبيانات.
القدرة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي حسابات ومعالجة على نطاق واسع. لقد ساعدت التطورات في تقنيات الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) بشكل كبير في دفع تطور الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، لا يزال الحصول على القدرة الحاسوبية الكبيرة وإدارتها تحديًا مكلفًا ومعقدًا، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
الخوارزمية: تشمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي التقليدي وخوارزميات التعلم العميق. اختيار وتصميم الخوارزمية أمر بالغ الأهمية لأداء نظام الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي تحسين الخوارزميات المبتكرة باستمرار إلى زيادة دقة النظام وقدرته على التعميم. ولكن يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، ولا تزال هناك مشكلات في تفسير النموذج وقوته.
البيانات: تُعتبر مجموعة البيانات المتنوعة والغنية هي الأساس لتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة يواجه تحديات. بعض المجالات يصعب الحصول على بياناتها، وهناك أيضًا مشكلات تتعلق بجودة البيانات ودقتها وتوصيفها. في الوقت نفسه، تعتبر حماية خصوصية البيانات وأمانها من العوامل المهمة التي يجب أخذها بعين الاعتبار.
بالإضافة إلى ذلك، فإن مشكلات قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وشفافيتها، وعدم وضوح نماذج الأعمال بحاجة ماسة إلى الحل.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد أيضًا العديد من التحديات في صناعة Web3، بما في ذلك تحليل البيانات، تجربة المستخدم، أمان العقود الذكية، وغيرها. كأداة لزيادة الإنتاجية، لدى الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة في هذه المجالات.
تحليل البيانات والتنبؤ: تحتاج منصات Web3 إلى قدرات تحليل بيانات وتنبؤ أكثر كفاءة وذكاء، خاصة في مجالات مثل DeFi.
تجربة المستخدم: لا تزال تجربة المستخدم في تطبيقات Web3 بحاجة إلى تحسين، وتتطلب خدمات مخصصة أكثر ذكاءً.
الأمان: تعتبر ثغرات كود العقود الذكية وعمليات الاختراق من القضايا الأمنية الرئيسية التي تواجه Web3.
حماية الخصوصية: كيفية تحقيق مشاركة البيانات وخلق القيمة مع حماية خصوصية المستخدمين تعد تحديًا كبيرًا.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل الحالة الحالية لمشاريع AI+Web3
تعمل مشاريع AI + Web3 حاليًا في اتجاهين رئيسيين: استخدام تقنية blockchain لتعزيز أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة مشاريع Web3.
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة الحوسبة اللامركزية
مع انفجار الذكاء الاصطناعي، زادت الطلبات على قوة الحوسبة مثل GPU، وأصبحت مشكلة عدم تلبية الطلب ملحة. بعض مشاريع Web3 تحاول تقديم خدمات حوسبة لامركزية من خلال نظام حوافز رمزية، مثل Akash وRender وGensyn.
تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز للمساهمة بقدرات GPU غير المستغلة، وتوفير دعم القدرة الحاسوبية للعملاء في مجال الذكاء الاصطناعي. يشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، وعمال مناجم العملات المشفرة، والشركات الكبيرة.
تنقسم مشاريع الحوسبة اللامركزية بشكل رئيسي إلى فئتين:
الأول يجذب المستخدمين لتقديم قوة الحوسبة من خلال حوافز الرموز، مما يشكل جانب الطلب لخدمات شبكة القوة الحوسبية. الثاني مثل Gensyn يعزز توزيع مهام التعلم الآلي والمكافآت من خلال العقود الذكية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
بخلاف قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع بناء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. على سبيل المثال، يربط Bittensor بين عدة نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة، ويختار النموذج الأنسب لتقديم الإجابة بناءً على سؤال المستخدم.
في شبكة Bittensor، يقدم مزودو النموذج ( وعاملو المناجم ) نماذج التعلم الآلي ويحصلون على مكافآت رمزية. تستخدم الشبكة آلية توافق فريدة لضمان أفضل الإجابات.
جمع البيانات اللامركزي
تعتبر وفرة البيانات ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال معظم شركات Web2 تستحوذ على بيانات المستخدمين. بعض مشاريع Web3 تحقق جمع البيانات اللامركزية من خلال حوافز رمزية.
تسمح PublicAI للمستخدمين بالمساهمة بمحتوى قيم والتحقق من البيانات، ويحصلون على مكافآت رمزية. يعزز ذلك العلاقة التبادلية بين المساهمين في البيانات وتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
حماية خصوصية المستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تتيح تقنية إثبات المعرفة الصفرية التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية. ZKML(تعلم الآلة ذو المعرفة الصفرية) من خلال إثبات المعرفة الصفرية، يسمح بتدريب نماذج تعلم الآلة واستنتاجها دون الكشف عن البيانات الأصلية.
لا يزال هذا المجال في مرحلة مبكرة، حيث اقترحت BasedAI طريقة لامركزية لدمج التشفير المتجانس بالكامل (FHE) مع نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لحماية خصوصية بيانات المستخدم.
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليلات البيانات والتنبؤات. مثل Pond التي تتنبأ بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي; BullBear AI التي تقوم بتوقع الأسعار بناءً على البيانات التاريخية والتوجهات السوقية; Numerai التي تنظم مسابقات استثمار للتنبؤ بالأسواق المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدمين. مثل أداة Wand من Dune التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL؛ منصة Followin الإعلامية في Web3 التي تدمج ChatGPT لتلخيص أخبار الصناعة؛ وNFPrompt التي تسهل على المستخدمين إنشاء NFT من خلال الذكاء الاصطناعي.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تدقيق العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم مدقق عقود ذكية بالذكاء الاصطناعي، تستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الشيفرة. يساعد ذلك في تحسين أمان العقود وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية التي تواجه القوة الحاسوبية اللامركزية
الأداء والاستقرار: تعتمد قوة الحوسبة اللامركزية على العقد الموزعة عالميًا، مما قد يؤدي إلى تأخير وعدم استقرار.
القابلية للاستخدام: قد تؤثر المطابقة بين العرض والطلب، مما قد يؤدي إلى نقص الموارد أو عدم القدرة على تلبية الطلب.
التعقيد: يحتاج المستخدمون إلى فهم الشبكات الموزعة، والعقود الذكية، وما إلى ذلك، مما يجعل تكلفة الاستخدام مرتفعة.
من الصعب استخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة عرض نطاق ترددي مرتفع واستقرار، والقدرة الحاسوبية اللامركزية الحالية لا تلبي المتطلبات.
الجمع بين الذكاء الاصطناعي و Web3 يبدو خشناً نوعاً ما
التطبيقات السطحية: معظم المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي ببساطة لزيادة الكفاءة، وتفتقر إلى الاندماج العميق والابتكار.
التوجه التسويقي: بعض المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي فقط في مجالات محدودة، وتبالغ في الترويج لمفهوم الذكاء الاصطناعي.
أصبحت اقتصاديات الرموز عاملاً موازنًا
تواجه بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي صعوبة في التطور في Web2، مما يدفعها إلى دمج سرد Web3 واقتصاد الرموز. لكن هل تساعد اقتصاد الرموز حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية، لا يزال يحتاج إلى مزيد من التحقق.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيق أكثر ذكاءً لـWeb3، بينما يوفر Web3 فرص تطوير جديدة للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا نزال نواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، من خلال الاستكشاف المستمر والابتكار، نعتقد أنه يمكننا بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)