Integrasi AI dan Web3: Analisis Situasi dan Prospek Masa Depan

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan besar bagi berbagai industri. Web3 sebagai model jaringan yang sedang berkembang, berdasarkan teknologi blockchain, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet.

Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang keadaan perkembangan AI+Web3, menganalisis nilai dan dampak potensial dari kombinasi keduanya, serta membahas tantangan yang dihadapi saat ini.

Cara AI Berinteraksi dengan Web3

Perkembangan AI dan Web3 seperti dua sisi timbangan, AI meningkatkan produktivitas, Web3 mengubah hubungan produksi. Kombinasi keduanya dapat saling melengkapi kekurangan masing-masing:

Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI

Elemen kunci dalam industri AI meliputi daya komputasi, algoritma, dan data.

1. Dari segi daya komputasi: Tugas AI membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, memperoleh dan mengelola daya komputasi dalam skala besar sangat mahal. Bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu, mendapatkan daya komputasi yang cukup merupakan tantangan besar.

2. Aspek algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar, masih ada masalah. Pelatihan model membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, kurangnya interpretabilitas dan kemampuan untuk dijelaskan, serta ketahanan dan kemampuan generalisasi yang perlu ditingkatkan.

3. Aspek data: Mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih sulit. Di beberapa bidang, data sulit diakses, dan kualitas serta penandaan data juga merupakan masalah. Pada saat yang sama, perlu mempertimbangkan privasi dan keamanan data.

4. Interpretabilitas dan transparansi: Ciri kotak hitam dari model AI menimbulkan perhatian publik, beberapa aplikasi memerlukan proses pengambilan keputusan yang dapat dijelaskan dan dilacak.

5. Model bisnis tidak jelas: Banyak proyek startup AI kesulitan untuk menemukan model profitabilitas yang berkelanjutan.

Tantangan yang Dihadapi Industri Web3

Industri Web3 juga menghadapi banyak tantangan, termasuk:

1. Kurangnya kemampuan analisis dan prediksi data
2. Pengalaman pengguna yang buruk
3. Kerentanan kode kontrak pintar dan risiko keamanan
4. Masalah Perlindungan Privasi

Teknologi AI diharapkan dapat membawa perbaikan untuk Web3 dalam aspek-aspek ini.

Analisis Status Proyek AI+Web3

Proyek AI+Web3 saat ini berkembang dari dua arah utama: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, dan menggunakan teknologi AI untuk melayani proyek Web3.

Web3 mendukung AI

Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi

Dengan permintaan AI yang meningkat pesat, masalah kekurangan pasokan GPU menjadi semakin jelas. Beberapa proyek Web3 mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi melalui insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya.

Proyek semacam ini mendorong pengguna global untuk menyediakan kekuatan komputasi GPU yang tidak terpakai melalui insentif token, untuk memberikan dukungan kekuatan komputasi kepada klien AI. Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar.

Saat ini dibagi menjadi dua kategori:

1. Jaringan komputasi terdesentralisasi untuk inferensi AI, seperti Render, Akash, dll.
2. Jaringan komputasi terdesentralisasi untuk pelatihan AI, seperti io.net, Gensyn, dan lain-lain

Model algoritma terdesentralisasi

Beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, seperti Bittensor. Model ini menghubungkan beberapa model AI, mencocokkan model yang paling sesuai berdasarkan kebutuhan pengguna.

Dibandingkan dengan model besar tunggal, jaringan algoritma terdesentralisasi memiliki potensi untuk menyediakan layanan yang lebih beragam.

Pengumpulan data terdesentralisasi

Untuk mengatasi masalah pengambilan data pelatihan AI, beberapa proyek menggunakan cara insentif token untuk mencapai pengumpulan data terdesentralisasi, seperti PublicAI. Pengguna dapat menyumbangkan data atau berpartisipasi dalam verifikasi data dan mendapatkan imbalan token.

Bukti Zero-Knowledge Melindungi Privasi Pengguna dalam AI

Teknologi bukti nol pengetahuan dapat melakukan verifikasi informasi sambil melindungi privasi. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin tanpa mengungkapkan data asli.

AI mendukung Web3

Analisis dan Prediksi Data

Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan AI sendiri, untuk memberikan layanan analisis data dan prediksi kepada pengguna, seperti strategi investasi, analisis di blockchain, prediksi harga, dan lainnya.

Layanan Personal

Teknologi AI digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna proyek Web3, seperti alat Wand dari Dune yang memanfaatkan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL, dan Followin yang mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum dinamika industri.

AI Audit Kontrak Cerdas

Teknologi AI digunakan untuk audit kode kontrak pintar, dengan lebih efisien dan akurat mengidentifikasi kerentanan kode. Seperti 0x0.ai yang menyediakan layanan auditor kontrak pintar berbasis AI.

Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3

Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi

1. Kinerja dan stabilitas mungkin tidak sebaik layanan komputasi terpusat.
2. Ketersediaan dipengaruhi oleh pencocokan penawaran dan permintaan
3. Menggunakan ambang batas yang lebih tinggi, pengguna perlu memahami lebih banyak rincian teknis

Saat ini, daya komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI dan bukan pelatihan, alasannya adalah:

1. Pelatihan AI memerlukan jumlah data yang sangat besar dan bandwidth komunikasi yang tinggi
2. Pelatihan model besar memerlukan stabilitas yang tinggi, gangguan akan menyebabkan kerugian yang besar.
3. Komunikasi paralel multi-kartu ( seperti NVLink ) memiliki batasan jarak fisik

Kombinasi AI+Web3 relatif kasar

Saat ini banyak proyek AI+Web3 hanya menggunakan AI di permukaan, tanpa mencapai integrasi yang mendalam:

1. Tidak ada perbedaan mendasar antara aplikasi AI proyek Web2
2. Beberapa proyek hanya memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, kurang memiliki inovasi yang substansial.

Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI

Beberapa proyek AI sulit untuk berkembang di Web2, beralih ke narasi Web3 dan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata, masih harus dilihat.

Ringkasan

Fusi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, sementara Web3 memberikan peluang baru untuk pengembangan AI. Meskipun saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, kombinasi keduanya juga membawa keunggulan yang unik.

Di masa depan, seiring dengan perkembangan teknologi dan lebih banyak praktik inovatif, AI dan Web3 diharapkan dapat terintegrasi lebih dalam, membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.