Об'єднання AI та Web3: можливості та виклики

Останніми роками штучний інтелект (AI ) та технології Web3 досягли значного прогресу, викликавши широкий інтерес. Штучний інтелект досяг проривів у таких сферах, як розпізнавання облич і обробка природної мови, що призвело до змін у багатьох галузях. Web3, в свою чергу, базується на блокчейні та реалізує обмін даними та автономію користувачів через смарт-контракти, розподілене зберігання тощо. Поєднання обох технологій створює нові можливості.

Стан розвитку AI+Web3

Web3 сприяє AI

1. Децентралізована обчислювальна мережа

Деякі проекти, такі як Akash, Render та інші, намагаються створити децентралізовану мережу обчислювальної потужності за допомогою токенів, щоб надати підтримку обчислювальної потужності для ШІ. Ці мережі в основному використовуються для інференції ШІ, а не для навчання великих моделей.

2. Ринок децентралізованих алгоритмічних моделей

Проекти, такі як Bittensor, створюють децентралізований ринок сервісів AI-алгоритмів, з'єднуючи різні AI-моделі та надаючи користувачам найбільш підходящі послуги.

3. Децентралізоване збирання даних

Проекти, такі як PublicAI, заохочують користувачів вносити дані через токенізацію, забезпечуючи більш різноманітні джерела даних для навчання ШІ.

4. Використання нульових знань для захисту приватності

Проекти, такі як BasedAI, досліджують використання технології нульових знань для проведення машинного навчання при захисті конфіденційності даних.

AI допомагає Web3

1. Аналіз та прогнозування даних

Багато Web3 проектів інтегрують AI-сервіси, щоб надавати користувачам стратегії інвестування, аналізи в ланцюгу, прогнози цін та інші функції.

2. Персоналізовані послуги

Платформи на кшталт Dune використовують ШІ для оптимізації досвіду користувача, наприклад, для автоматичного генерування SQL-запитів. Деякі контент-платформи також використовують ШІ для підсумовування контенту.

3. Аудит смарт-контрактів

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

Виклики, з якими стикаємося

1. Децентралізована обчислювальна мережа важко підтримує навчання великих моделей.

Через високі вимоги до стабільності, паралельної роботи кількох карт, наразі децентралізовані обчислення в основному використовуються для AI-інференції, важко підтримувати навчання великих моделей.

2. Поєднання штучного інтелекту та Web3 поки що виглядає не зовсім відшліфованим

Багато проєктів лише поверхнево використовують ШІ, не досягаючи глибокої інтеграції та інновацій. Деякі проєкти більше вносять концепцію ШІ з маркетингових міркувань.

3. Модель токеноміки потребує вдосконалення

Деякі проекти впроваджують токенну економічну модель більше для фінансування та створення ажіотажу, а не для вирішення реальних потреб.

Перспективи майбутнього

Попри виклики, злиття AI+Web3 все ще містить величезний потенціал. AI може надати Web3 інтелектуальні можливості, тоді як Web3 приносить для AI переваги децентралізації. У майбутньому очікуються інноваційні прориви в таких сферах, як обмін даними, захист приватності, забезпечення обчислювальних потужностей, що дозволить створити більш розумні, відкриті та справедливі системи. Ключовим є глибоке злиття переваг обох технологій, а не просте накладення. З розвитком технологій та поглибленням досліджень, віримо, що з’явиться більше інноваційних застосувань.