A integração da IA com o Web3: análise do estado atual e perspetivas futuras

Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 chamou a atenção global. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo uma grande transformação para diversos setores. O Web3, como um novo modelo de rede, baseado na tecnologia blockchain, está mudando a forma como as pessoas percebem e utilizam a Internet.

Este artigo irá explorar em profundidade o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisando o valor potencial e o impacto que a combinação de ambos traz, e discutindo os desafios que se enfrentam atualmente.

A forma como a IA interage com o Web3

O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança: a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. A combinação de ambos pode compensar as limitações um do outro:

Os desafios enfrentados pela indústria de IA

Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados.

1. Em termos de poder computacional: as tarefas de IA requerem uma grande quantidade de recursos computacionais, e obter e gerenciar poder computacional em grande escala é bastante caro. Para startups e desenvolvedores individuais, obter poder computacional suficiente é um grande desafio.

2. Em termos de algoritmos: embora os algoritmos de aprendizado profundo tenham alcançado um grande sucesso, ainda existem problemas. O treinamento de modelos requer uma grande quantidade de dados e recursos computacionais, a interpretabilidade e a explicabilidade são insuficientes, e a robustez e a capacidade de generalização precisam ser melhoradas.

3. Em termos de dados: obter dados de alta qualidade e diversificados ainda é difícil. Em certos domínios, os dados são difíceis de obter, e a qualidade e a rotulagem dos dados também são problemas. Ao mesmo tempo, é necessário considerar a privacidade e a segurança dos dados.

4. Interpretabilidade e transparência: As características de caixa-preta dos modelos de IA levantam preocupações públicas, e algumas aplicações exigem processos de decisão que sejam explicáveis e rastreáveis.

5. Modelo de negócio pouco claro: muitos projetos de startups de IA têm dificuldade em encontrar um modelo de lucro sustentável.

Dilemas enfrentados pela indústria Web3

A indústria Web3 também enfrenta vários desafios, incluindo:

1. Capacidade de análise de dados e previsão insuficiente
2. A experiência do usuário é bastante insatisfatória
3. Vulnerabilidades de código de contrato inteligente e riscos de segurança
4. Questões de proteção da privacidade

A tecnologia de IA promete trazer melhorias para o Web3 nessas áreas.

Análise do estado atual dos projetos AI+Web3

Os atuais projetos de AI+Web3 estão a desenvolver-se principalmente em duas direções: usar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de AI e utilizar a tecnologia AI para servir projetos de Web3.

Web3 impulsiona a IA

Poder de computação descentralizado

Com a crescente demanda por IA, a escassez de GPU tornou-se evidente. Alguns projetos Web3 tentam oferecer serviços de computação descentralizados através de incentivos em tokens, como Akash, Render e Gensyn.

Este tipo de projeto incentiva globalmente os usuários a fornecerem poder computacional ocioso de GPU por meio de tokens, oferecendo suporte de poder computacional para clientes de IA. O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e grandes empresas.

Atualmente, é principalmente dividido em duas categorias:

1. Rede de computação descentralizada para inferência de IA, como Render, Akash, etc.
2. Rede de computação descentralizada para treinamento de IA, como io.net, Gensyn, entre outros

Modelo de algoritmo descentralizado

Alguns projetos tentam estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Este modelo conecta múltiplos modelos de IA, correspondendo o modelo mais adequado às necessidades dos utilizadores.

Comparado a um único grande modelo, redes de algoritmos descentralizados têm o potencial de oferecer serviços mais diversificados.

Coleta de dados descentralizada

Para resolver o problema da obtenção de dados de treinamento de IA, alguns projetos implementaram a coleta descentralizada de dados através de um sistema de incentivos em tokens, como o PublicAI. Os usuários podem contribuir com dados ou participar da validação de dados, recebendo recompensas em tokens.

Prova de conhecimento zero protege a privacidade do usuário na IA

A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais.

AI ajuda Web3

Análise e Previsão de Dados

Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou desenvolver IA internamente, oferecendo aos usuários serviços de análise de dados e previsões, como estratégias de investimento, análise on-chain, previsões de preços, entre outros.

Serviços personalizados

A tecnologia AI está a ser aplicada para otimizar a experiência do utilizador em projetos Web3, como a ferramenta Wand da Dune que utiliza grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL, e o Followin que integra o ChatGPT para resumir as dinâmicas do setor.

Auditoria de Contratos Inteligentes com IA

A tecnologia de IA é utilizada na auditoria de códigos de contratos inteligentes, identificando vulnerabilidades de forma mais eficiente e precisa. Como o 0x0.ai oferece serviços de auditoria de contratos inteligentes com IA.

Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3

Os obstáculos reais que a computação descentralizada enfrenta

1. O desempenho e a estabilidade podem não ser tão bons quanto os serviços de poder computacional centralizados.
2. A disponibilidade é afetada pela correspondência entre oferta e procura
3. A barreira de entrada é alta, os usuários precisam entender mais detalhes técnicos.

Atualmente, a computação descentralizada é utilizada principalmente para inferência de IA e não para treinamento, devido a:

1. O treinamento de IA requer uma grande quantidade de dados e largura de banda de comunicação de alta velocidade
2. O treinamento de grandes modelos requer alta estabilidade; interrupções causarão grandes perdas.
3. Comunicação em paralelo de múltiplas placas( como NVLink) tem limitações de distância física.

A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar

Atualmente, muitos projetos de AI+Web3 usam a IA apenas superficialmente, sem uma fusão profunda.

1. Não há diferença essencial entre a aplicação de IA em projetos Web2
2. Alguns projetos apenas utilizam o conceito de IA a nível de marketing, sem inovação substancial.

A economia dos tokens torna-se um amortecedor para a narrativa do projeto de IA

Alguns projetos de IA têm dificuldade em se desenvolver no Web2, passando a sobrepor a narrativa do Web3 e a economia de tokens. Mas se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas, ainda está por observar.

Resumo

A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A AI pode proporcionar cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, enquanto o Web3 oferece novas oportunidades para o desenvolvimento da AI. Embora atualmente ainda estejamos em uma fase inicial, enfrentando vários desafios, a combinação de ambos também traz vantagens únicas.

No futuro, com o desenvolvimento da tecnologia e mais práticas inovadoras, espera-se que a IA e o Web3 se fundam de forma mais profunda, construindo sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.