AI ve Web3'ün Entegre Gelişimi: Fırsatlar ve Zorluklar

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojileri önemli ilerlemeler kaydetti ve geniş bir dikkat çekti. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda atılımlar gerçekleştirdi ve çeşitli sektörlerde devrim yarattı. Web3 ise blok zincirine dayanarak, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama gibi yöntemlerle veri paylaşımı ve kullanıcı özerkliği sağladı. İkisi arasındaki birleşim yeni olasılıklar yaratıyor.

AI+Web3 Gelişimi Durumu

Web3, AI'yi destekliyor

1. Merkeziyetsiz Hesaplama Ağı

Bazı projeler, Akash, Render gibi, token teşvikleri ile merkeziyetsiz hesaplama ağları kurmaya çalışıyor ve AI'ye hesaplama desteği sağlıyor. Bu ağlar esas olarak AI çıkarımı için kullanılmaktadır, büyük modellerin eğitimi için değil.

2. Merkeziyetsiz Algoritma Modeli Pazarları

Bittensor gibi projeler, farklı AI modellerini bağlayarak kullanıcılara en uygun hizmeti sunan merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı inşa ediyor.

3. Merkeziyetsiz Veri Toplama

PublicAI gibi projeler, kullanıcıları veri katkısında bulunmaya teşvik etmek için token ödülleri sunarak, AI eğitimi için daha çeşitli veri kaynakları sağlamaktadır.

4. Sıfır bilgi kanıtları kullanarak gizliliği koruma

BasedAI gibi projeler, veri gizliliğini korurken makine öğrenimi yapmak için sıfır bilgi kanıtı teknolojisini keşfetmektedir.

AI'nin Web3'e katkısı

1. Veri Analizi ve Tahmin

Birçok Web3 projesi, kullanıcılara yatırım stratejileri, zincir üzerindeki analizler, fiyat tahminleri gibi hizmetler sunmak için AI hizmetlerini entegre ediyor.

2. Kişiselleştirilmiş hizmet

Dune gibi platformlar, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI kullanıyor, örneğin otomatik SQL sorguları oluşturma. Bazı içerik platformları da içerik özetlemek için AI kullanıyor.

3. Akıllı Sözleşme Denetimi

0x0.ai gibi projeler, akıllı sözleşmeleri analiz etmek, potansiyel açıkları ve güvenlik risklerini tanımak için AI teknolojisini kullanıyor.

Karşılaşılan Zorluklar

1. Merkeziyetsiz hesaplama ağı büyük model eğitimini desteklemekte zorluk çekiyor.

Yüksek stabilite, çoklu kart bağlantısı gibi gereksinimler nedeniyle, günümüzde merkeziyetsiz hesaplama esas olarak AI çıkarımı için kullanılmakta, büyük model eğitimini desteklemesi zor olmaktadır.

2. AI ve Web3 birleşimi henüz kaba görünüyor.

Birçok proje yalnızca yüzeysel olarak AI kullanıyor, derin entegrasyon ve yenilik gerçekleştirmiyor. Bazı projeler daha çok pazarlama nedenleriyle AI kavramını getiriyor.

3. Token ekonomik modeli geliştirilmelidir.

Bazı projelerin token ekonomi modelini benimsemesi daha çok finansman sağlamak ve tanıtım yapmak içindir, gerçek ihtiyaçları çözmek için değil.

Gelecek Perspektifi

Zorluklarla karşılaşılmasına rağmen, AI+Web3 entegrasyonu hala büyük bir potansiyel barındırıyor. AI, Web3'e akıllı yetenekler sağlarken, Web3 de AI'ya merkeziyetsiz avantajlar sunuyor. Gelecekte veri paylaşımı, gizlilik koruma, hesaplama gücü sağlama gibi alanlarda yenilikçi atılımlar gerçekleştirilmesi ve daha akıllı, açık, adil sistemlerin inşa edilmesi bekleniyor. Anahtar, her iki avantajın derinlemesine entegrasyonunda yatıyor, basit bir üst üste koyma değil. Teknolojik ilerlemeler ve derinlemesine keşiflerle, daha fazla yenilikçi uygulamanın ortaya çıkacağına inanıyorum.