Web3 ve AI'nin Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkezi olmayan, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altında tutulmakta, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi çoklu zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, paylaşılmış hesaplama gücü ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlık karşıtı algoritmalar gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını oluşturmak, veri ve hesaplama gücü değerlerini serbest bırakmak için kritik öneme sahiptir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişimini destekleyen temel güçtür, motorun yakıtı gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetçi AI veri toplama ve kullanma modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunun altından kalkmakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi, veri adaları oluştu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskleriyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine boşta kalan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak, temizleyip dönüştürerek AI model eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşviki ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme sürecine katılmasını sağlamak, küresel uzmanlıkları bir araya getirmek ve veri analizi yeteneklerini artırmak.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır, örneğin veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentez veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyonuna dayalı olarak, sentez veriler gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentez veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline gelmiştir; Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin ortaya çıkması, bireysel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansıma olmuştur. Ancak bu aynı zamanda zorluklar da getirmiştir: bazı hassas veriler gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamamakta ve bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.

FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir ve şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, bu da verilerin deşifre edilmesine gerek olmadan mümkündür ve hesaplama sonuçları, açık metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamasına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj getirir. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML, veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artıyor, bu da hesaplama gücü talebinin fırlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor ve bu, tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu üst düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmakta, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde kalmış durumda: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acilen talep üzerine, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine ihtiyaç duyuyorlar.

Bir merkezi olmayan AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar; doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'i çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin ki, cep telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada. Bu, hesaplamaların verilerin üretildiği noktada gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süreleri ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda kullanılmaktadır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımında tercih edilen kamu zinciri platformlarından biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştirildikten ve piyasaya sürüldükten sonra geliştiricilerin, modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır ve bu durumdan gelir elde etmesi neredeyse imkânsız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve sonuçları genellikle şeffaflık eksikliği taşır, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşabilirler. Belirli bir protokol, iki ERC standardını kullanarak, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri için heyecan duymalıyız.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyimi için Yeni Bir Çağ

AI Ajan, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yeteneğine sahip olabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemler gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajan yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme sürecini planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak görev alabilirler. Açık talimat olmadan, AI Ajan kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini özelleştirmesine ve dış bilgi havuzlarına bağlanmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Amacı, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmek için adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmaktır. Bu platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir, ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir ve ses klonlama sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Ajansı kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ile AI'nın birleşiminde, şu anda daha fazla altyapı katmanının keşfine odaklanılmakta; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar üzerine çalışılmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nın birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.