AI ve Web3'ün birleşimi ve çarpışması: Fırsatlar ve zorluklar bir arada
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir dikkat çekti. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektöre büyük bir dönüşüm ve yenilik getirdi. 2023 yılında, yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı ve OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka dalgasına öncülük etti.
Bu arada, Web3, yeni bir internet modeli olarak, interneti anlama ve kullanma şeklimizi değiştirmektedir. Web3, merkeziyetsiz blockchain teknolojisine dayanarak, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevler aracılığıyla verilerin paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcı özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır. Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmış olup, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler giderek daha fazla ilgi çekmektedir.
AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batı geliştiricileri ile yatırımcılarının dikkatini çeken bir sıcak alan haline geldi. Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişim durumunu inceleyecek, mevcut projelerin durumunu analiz edecek ve karşılaşılan zorluklar ile fırsatları tartışacaktır.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazinin iki tarafı gibi; AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağlıyor. İkisi arasındaki birleşim yeni kıvılcımlar yaratabilir.
AI sektörüyle ilgili zorluklar
AI endüstrisinin temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir. Hesaplama gücü açısından, AI görevleri büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar, büyük ölçekli hesaplama gücünü edinmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık bir zorluktur. Algoritmalar açısından, derin öğrenme algoritmaları başarılı olmasına rağmen, hâlâ açıklanabilirlik eksikliği ve genelleme yeteneği sınırlılığı gibi sorunlar bulunmaktadır. Veri açısından, yüksek kaliteli ve çeşitli veriler elde etmek hâlâ zordur ve ayrıca veri gizliliği ve güvenliği sorunları da dikkate alınmalıdır. Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı da kamuoyunun dikkatini çeken önemli bir konudur.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe veri analizi yeteneklerinin yetersizliği, kullanıcı deneyiminin zayıf olması, akıllı sözleşmelerin güvenlik açıkları gibi birçok zorluk da bulunmaktadır. Verimliliği artıran bir araç olarak AI, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.
AI+Web3 Projeleri Durum Analizi
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI gelişimiyle birlikte, GPU talebi patladı ve arz talebi karşılayamaz hale geldi. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmaya başlamıştır. Bu projeler, kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmek için tokenler aracılığıyla ödüller vererek, AI müşterilerine hesaplama desteği sunmaktadır.
Şu anda, çoğu merkeziyetsiz hesaplama projesi, eğitimden ziyade AI çıkarımı için kullanılmaktadır. Bunun nedeni, AI eğitimine büyük miktarda veri ve yüksek hızlı iletişim bant genişliği gerektiği, bu nedenle gerçekleştirilmesinin daha zor olmasıdır. Öte yandan, AI çıkarımının veri ve bant genişliği gereksinimleri görece daha küçüktür ve bu nedenle gerçekleştirilmesi daha kolaydır.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritması hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Bu tür projeler, birden fazla AI modelini bir araya getirir ve kullanıcı ihtiyaçlarına göre en uygun modeli seçerek soruları yanıtlar.
Merkeziyetsiz veri toplama
AI eğitim verilerinin elde edilmesi sorununu çözmek için bazı projeler, merkeziyetsiz veri toplama amacıyla Web3 teknolojisini kullanmaktadır. Örneğin, PublicAI, kullanıcıları veri katkısı ve doğrulaması için token ile ödüllendirerek, AI eğitimi için daha çeşitli veri kaynakları sağlamaktadır.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, yapay zeka alanında gizlilik koruma sorunlarını çözmeye yardımcı olabilir. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve çıkarımı yapılmasına olanak tanır.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond, değerli token'leri tahmin etmek için AI algoritmalarını kullanırken, BullBear AI, fiyat hareketlerini geçmiş verilere dayanarak tahmin ediyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Bazı Web3 platformları, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegre ediyor. Örneğin, Dune, SQL sorguları yazmak için büyük dil modellerini kullanan Wand aracını tanıttı; Followin, sektör dinamiklerini özetlemek için ChatGPT'yi entegre etti.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka teknolojisi, akıllı sözleşme denetiminde kullanılmaktadır; örneğin, 0x0.ai, potansiyel açıkları ve güvenlik risklerini tanımlamaya yardımcı olan bir AI akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
Merkeziyetsiz hesaplama güçlerinin karşılaştığı gerçek engeller
Dağıtık hesaplama ürünleri, performans, istikrar ve kullanılabilirlik açısından merkezi hizmetler kadar iyi olmayabilir. Aynı zamanda, kullanıcı maliyetleri daha yüksek olabilir. Şu anda, dağıtık hesaplama genellikle AI çıkarımı için kullanılmakta olup, büyük ölçekli AI eğitimini desteklemede zorluk yaşamaktadır.
AI+Web3 entegrasyonu oldukça kaba
Birçok proje yalnızca yüzeysel olarak AI kullanıyor, AI ile kripto paranın derin bir birleşimini gerçekleştirmiyor. Bazı ekipler daha çok pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek bir yenilikten yoksun.
Token ekonomisi, AI projelerinin anlatısında bir tampon görevi görüyor.
Bazı AI projeleri, iş modeli sorunlarını çözmek için Web3 anlatısını ve token ekonomisini birleştirmeyi seçiyor. Ancak, token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmadığı hala incelenmelidir.
Özet
AI+Web3'ün birleşimi, gelecekteki teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için sonsuz imkanlar sunmaktadır. AI, Web3'e daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilirken, Web3'ün merkeziyetsiz yapısı da AI gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır. Şu anda hala erken aşamalarda olmamıza ve birçok zorlukla karşı karşıya kalmamıza rağmen, bu iki alanın birleşimi bazı avantajlar da getirmektedir; örneğin, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltmak, şeffaflığı artırmak gibi. Gelecekte, AI'nin akıllı analiz yetenekleri ile Web3'ün merkeziyetsiz özelliklerinin birleştirilmesiyle daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistemin inşa edilmesi umulmaktadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 Likes
Reward
11
4
Repost
Share
Comment
0/400
GateUser-cff9c776
· 3h ago
Paranın çözebileceği sorunlar sorun değildir, sadece bir boğa koşusu eksik.
View OriginalReply0
BasementAlchemist
· 3h ago
Yine enayileri oyuna getirme zamanı mı?
View OriginalReply0
CodeAuditQueen
· 3h ago
O kadar çok akıllı sözleşmeler şifreleme algoritması kullanma, belki de sadece basit bir yeniden giriş açığı var.
Yapay Zeka ve Web3 entegrasyonu: Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü ve akıllı sözleşme denetimi popüler hale geliyor
AI ve Web3'ün birleşimi ve çarpışması: Fırsatlar ve zorluklar bir arada
Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir dikkat çekti. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektöre büyük bir dönüşüm ve yenilik getirdi. 2023 yılında, yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı ve OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka dalgasına öncülük etti.
Bu arada, Web3, yeni bir internet modeli olarak, interneti anlama ve kullanma şeklimizi değiştirmektedir. Web3, merkeziyetsiz blockchain teknolojisine dayanarak, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevler aracılığıyla verilerin paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcı özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır. Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmış olup, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler giderek daha fazla ilgi çekmektedir.
AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batı geliştiricileri ile yatırımcılarının dikkatini çeken bir sıcak alan haline geldi. Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişim durumunu inceleyecek, mevcut projelerin durumunu analiz edecek ve karşılaşılan zorluklar ile fırsatları tartışacaktır.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri
AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazinin iki tarafı gibi; AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağlıyor. İkisi arasındaki birleşim yeni kıvılcımlar yaratabilir.
AI sektörüyle ilgili zorluklar
AI endüstrisinin temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir. Hesaplama gücü açısından, AI görevleri büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar, büyük ölçekli hesaplama gücünü edinmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık bir zorluktur. Algoritmalar açısından, derin öğrenme algoritmaları başarılı olmasına rağmen, hâlâ açıklanabilirlik eksikliği ve genelleme yeteneği sınırlılığı gibi sorunlar bulunmaktadır. Veri açısından, yüksek kaliteli ve çeşitli veriler elde etmek hâlâ zordur ve ayrıca veri gizliliği ve güvenliği sorunları da dikkate alınmalıdır. Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı da kamuoyunun dikkatini çeken önemli bir konudur.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3 sektöründe veri analizi yeteneklerinin yetersizliği, kullanıcı deneyiminin zayıf olması, akıllı sözleşmelerin güvenlik açıkları gibi birçok zorluk da bulunmaktadır. Verimliliği artıran bir araç olarak AI, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.
AI+Web3 Projeleri Durum Analizi
Web3, AI'yi destekliyor
Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü
AI gelişimiyle birlikte, GPU talebi patladı ve arz talebi karşılayamaz hale geldi. Bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi, merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmaya başlamıştır. Bu projeler, kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmek için tokenler aracılığıyla ödüller vererek, AI müşterilerine hesaplama desteği sunmaktadır.
Şu anda, çoğu merkeziyetsiz hesaplama projesi, eğitimden ziyade AI çıkarımı için kullanılmaktadır. Bunun nedeni, AI eğitimine büyük miktarda veri ve yüksek hızlı iletişim bant genişliği gerektiği, bu nedenle gerçekleştirilmesinin daha zor olmasıdır. Öte yandan, AI çıkarımının veri ve bant genişliği gereksinimleri görece daha küçüktür ve bu nedenle gerçekleştirilmesi daha kolaydır.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Bazı projeler, Bittensor gibi merkeziyetsiz AI algoritması hizmetleri pazarı oluşturmaya çalışıyor. Bu tür projeler, birden fazla AI modelini bir araya getirir ve kullanıcı ihtiyaçlarına göre en uygun modeli seçerek soruları yanıtlar.
Merkeziyetsiz veri toplama
AI eğitim verilerinin elde edilmesi sorununu çözmek için bazı projeler, merkeziyetsiz veri toplama amacıyla Web3 teknolojisini kullanmaktadır. Örneğin, PublicAI, kullanıcıları veri katkısı ve doğrulaması için token ile ödüllendirerek, AI eğitimi için daha çeşitli veri kaynakları sağlamaktadır.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, yapay zeka alanında gizlilik koruma sorunlarını çözmeye yardımcı olabilir. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve çıkarımı yapılmasına olanak tanır.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri Analizi ve Tahmin
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond, değerli token'leri tahmin etmek için AI algoritmalarını kullanırken, BullBear AI, fiyat hareketlerini geçmiş verilere dayanarak tahmin ediyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
Bazı Web3 platformları, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI entegre ediyor. Örneğin, Dune, SQL sorguları yazmak için büyük dil modellerini kullanan Wand aracını tanıttı; Followin, sektör dinamiklerini özetlemek için ChatGPT'yi entegre etti.
AI denetimi akıllı sözleşme
Yapay zeka teknolojisi, akıllı sözleşme denetiminde kullanılmaktadır; örneğin, 0x0.ai, potansiyel açıkları ve güvenlik risklerini tanımlamaya yardımcı olan bir AI akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
Merkeziyetsiz hesaplama güçlerinin karşılaştığı gerçek engeller
Dağıtık hesaplama ürünleri, performans, istikrar ve kullanılabilirlik açısından merkezi hizmetler kadar iyi olmayabilir. Aynı zamanda, kullanıcı maliyetleri daha yüksek olabilir. Şu anda, dağıtık hesaplama genellikle AI çıkarımı için kullanılmakta olup, büyük ölçekli AI eğitimini desteklemede zorluk yaşamaktadır.
AI+Web3 entegrasyonu oldukça kaba
Birçok proje yalnızca yüzeysel olarak AI kullanıyor, AI ile kripto paranın derin bir birleşimini gerçekleştirmiyor. Bazı ekipler daha çok pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek bir yenilikten yoksun.
Token ekonomisi, AI projelerinin anlatısında bir tampon görevi görüyor.
Bazı AI projeleri, iş modeli sorunlarını çözmek için Web3 anlatısını ve token ekonomisini birleştirmeyi seçiyor. Ancak, token ekonomisinin gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmadığı hala incelenmelidir.
Özet
AI+Web3'ün birleşimi, gelecekteki teknoloji inovasyonu ve ekonomik gelişim için sonsuz imkanlar sunmaktadır. AI, Web3'e daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilirken, Web3'ün merkeziyetsiz yapısı da AI gelişimi için yeni fırsatlar sunmaktadır. Şu anda hala erken aşamalarda olmamıza ve birçok zorlukla karşı karşıya kalmamıza rağmen, bu iki alanın birleşimi bazı avantajlar da getirmektedir; örneğin, merkezi kuruluşlara olan bağımlılığı azaltmak, şeffaflığı artırmak gibi. Gelecekte, AI'nin akıllı analiz yetenekleri ile Web3'ün merkeziyetsiz özelliklerinin birleştirilmesiyle daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistemin inşa edilmesi umulmaktadır.