Fusion de l'IA et du Web3 : analyse de la situation actuelle et perspectives d'avenir

Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité un large intérêt à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. Le Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, basé sur la technologie blockchain, est en train de changer la perception et l'utilisation d'Internet par les gens.

Cet article explorera en profondeur l'état actuel du développement de l'IA et du Web3, analysera la valeur et l'impact potentiels résultant de la combinaison des deux, et discutera des défis actuels.

Interaction entre l'IA et le Web3

Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux côtés d'une balance : l'IA améliore la productivité, le Web3 transforme les relations de production. La combinaison des deux peut compenser les lacunes de chacun.

Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée

Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données.

1. En termes de puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent d'importantes ressources de calcul, et l'acquisition et la gestion de puissances de calcul à grande échelle sont coûteuses. Pour les start-ups et les développeurs individuels, obtenir une puissance de calcul suffisante est un grand défi.

2. En ce qui concerne les algorithmes : bien que les algorithmes d'apprentissage en profondeur aient connu un grand succès, des problèmes subsistent. L'entraînement des modèles nécessite de grandes quantités de données et de ressources de calcul, et il y a un manque d'interprétabilité et d'explicabilité, ainsi qu'une robustesse et une capacité de généralisation à améliorer.

3. En ce qui concerne les données : obtenir des données de haute qualité et diversifiées reste difficile. Dans certains domaines, les données sont difficiles à obtenir, et la qualité et l'annotation des données posent également des problèmes. Il est également nécessaire de prendre en compte la confidentialité et la sécurité des données.

4. Interprétabilité et transparence : Les caractéristiques de boîte noire des modèles d'IA suscitent des préoccupations publiques, certaines applications nécessitant des processus de décision explicables et traçables.

5. Modèle commercial peu clair : de nombreux projets de startups en IA ont du mal à trouver un modèle de profit durable.

Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée

Le secteur Web3 fait également face à de nombreux défis, notamment :

1. Capacité d'analyse et de prévision des données insuffisante
2. Mauvaise expérience utilisateur
3. Vulnérabilités du code des contrats intelligents et risques de sécurité
4. Problèmes de protection de la vie privée

La technologie AI devrait apporter des améliorations à Web3 dans ces domaines.

Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3

Les projets AI+Web3 actuels se développent principalement dans deux directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI pour servir les projets Web3.

Web3 aide l'IA

Puissance de calcul décentralisée

Avec la demande croissante d'IA, le problème de la pénurie de GPU se fait sentir. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de puissance de calcul décentralisés par le biais d'incitations en tokens, comme Akash, Render, Gensyn, etc.

Ces projets incitent les utilisateurs du monde entier à fournir de la puissance de calcul GPU inutilisée grâce à des tokens, offrant un soutien en puissance de calcul aux clients de l'IA. L'offre principale comprend des fournisseurs de services cloud, des mineurs de cryptomonnaies et de grandes entreprises.

Actuellement, il est principalement divisé en deux catégories :

1. Réseau de puissance de calcul décentralisé pour l'inférence AI, tel que Render, Akash, etc.
2. Réseau de puissance décentralisé pour l'entraînement de l'IA, tel que io.net, Gensyn, etc.

Modèle d'algorithme décentralisé

Certains projets tentent de créer un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ce modèle connecte plusieurs modèles d'IA et associe le modèle le plus adapté en fonction des besoins des utilisateurs.

Comparé à un modèle unique, un réseau d'algorithmes décentralisés a le potentiel d'offrir des services plus diversifiés.

collecte de données décentralisée

Pour résoudre le problème de l'acquisition de données d'entraînement pour l'IA, certains projets mettent en œuvre une collecte de données décentralisée grâce à des incitations par des jetons, comme PublicAI. Les utilisateurs peuvent contribuer des données ou participer à la validation des données pour recevoir des récompenses en jetons.

La preuve à divulgation nulle de connaissance protège la vie privée des utilisateurs dans l'IA

La technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance permet de valider des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet de former et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données brutes.

L'IA aide le Web3

Analyse et prévision des données

De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer leur propre IA, offrant aux utilisateurs des services d'analyse de données et de prévision, tels que des stratégies d'investissement, des analyses sur la chaîne et des prévisions de prix, etc.

Services personnalisés

La technologie AI est utilisée pour optimiser l'expérience utilisateur des projets Web3, comme l'outil Wand de Dune qui utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL, et Followin qui intègre ChatGPT pour résumer les tendances du secteur.

Audit AI des contrats intelligents

La technologie AI est utilisée pour l'audit des codes de contrats intelligents, permettant d'identifier les vulnérabilités du code de manière plus efficace et précise. Par exemple, 0x0.ai propose un service d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA.

Limites et défis des projets AI+Web3

Les obstacles réels auxquels est confronté le calcul décentralisé

1. Les performances et la stabilité peuvent ne pas être aussi bonnes que celles des services de calcul centralisés.
2. La disponibilité est affectée par l'équilibre entre l'offre et la demande.
3. Le seuil d'utilisation est élevé, les utilisateurs doivent comprendre plus de détails techniques

Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour le raisonnement AI plutôt que pour l'entraînement, pour la raison suivante :

1. L'entraînement de l'IA nécessite une énorme quantité de données et une bande passante de communication à haute vitesse.
2. L'entraînement des grands modèles nécessite une grande stabilité, les interruptions entraîneront des pertes énormes.
3. Communication en parallèle multi-cartes ( comme NVLink ) a des limitations de distance physique.

L'association de l'IA et du Web3 est assez rudimentaire

Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une véritable intégration.

1. Il n'y a pas de différence essentielle avec les applications d'IA des projets Web2.
2. Certains projets n'utilisent le concept d'IA qu'au niveau marketing, sans véritable innovation.

L'économie des jetons devient un tampon pour la narration des projets d'IA

Certains projets d'IA ont du mal à se développer sur Web2, se tournant plutôt vers une narration Web3 et une économie de jetons. Mais il reste à voir si l'économie de jetons aide réellement à répondre aux besoins pratiques.

Résumé

La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tandis que le Web3 offre de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien que nous soyons encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, la combinaison des deux présente également des avantages uniques.

À l'avenir, avec le développement technologique et davantage de pratiques innovantes, l'IA et le Web3 devraient réaliser une intégration plus profonde, construisant un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable.