Інтеграція AI та Web3: аналіз поточного стану та перспективи майбутнього

В останні роки швидкий розвиток штучного інтелекту(AI) та технологій Web3 привернув широку увагу на глобальному рівні. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких галузях, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що призвело до величезних змін у багатьох сферах. Web3, як нова мережна модель, на основі технології блокчейн, змінює сприйняття та способи використання Інтернету.

Ця стаття глибоко досліджує сучасний стан розвитку AI+Web3, аналізує потенційну цінність і вплив, що виникають внаслідок їх поєднання, а також обговорює виклики, з якими ми стикаємося сьогодні.

Взаємодія штучного інтелекту та Web3

Розвиток AI та Web3 нагадує дві сторони терезів: AI підвищує продуктивність, Web3 трансформує виробничі відносини. Поєднання обох може взаємно компенсувати недоліки один одного:

Виклики, з якими стикається AI-індустрія

Основними елементами в індустрії ШІ є обчислювальна потужність, алгоритми та дані.

1. Щодо обчислювальної потужності: завдання ШІ потребують великої кількості обчислювальних ресурсів, отримання та управління масштабною обчислювальною потужністю є дорогим. Для стартапів та індивідуальних розробників отримати достатню обчислювальну потужність є великою проблемою.

2. Щодо алгоритмів: хоча алгоритми глибокого навчання досягли значного успіху, все ж існують проблеми. Навчання моделей потребує великої кількості даних та обчислювальних ресурсів, недостатня інтерпретація та пояснюваність, а також необхідно покращити робастність та здатність до узагальнення.

3. Щодо даних: отримати високоякісні та різноманітні дані все ще складно. У деяких сферах дані важко отримати, а якість і маркування даних також є проблемою. Також необхідно враховувати конфіденційність та безпеку даних.

4. Пояснюваність і прозорість: чорна скринька моделей ШІ викликає суспільну стурбованість, деякі застосування потребують пояснювальних і відстежуваних процесів прийняття рішень.

5. Нечітка бізнес-модель: багато AI стартапів важко знайти стійку модель прибутку.

Виклики, з якими стикається індустрія Web3

У галузі Web3 також існує безліч викликів, зокрема:

1. Недостатні можливості аналізу даних та прогнозування
2. Користувацький досвід досить поганий
3. Вразливості коду смарт-контрактів та безпекові ризики
4. Проблеми захисту приватності

Технології штучного інтелекту можуть вдосконалити Web3 у цих аспектах.

Аналіз стану проектів AI+Web3

Поточні проєкти AI+Web3 розвиваються в основному в двох напрямках: використання технології блокчейн для підвищення продуктивності AI-проєктів та використання технології AI для обслуговування проєктів Web3.

Web3 сприяє AI

Децентралізовані обчислення

З ростом попиту на ШІ проблеми з нестачею GPU стають все більш помітними. Деякі проекти Web3 намагаються запропонувати децентралізовані обчислювальні послуги через токенізаційні стимули, такі як Akash, Render, Gensyn та ін.

Цей тип проектів стимулює глобальних користувачів надавати вільні обчислювальні потужності GPU через токени, забезпечуючи підтримку обчислювальної потужності для клієнтів AI. Склад供供侧 в основному включає постачальників хмарних послуг, майнерів криптовалют та великі підприємства.

В даний час основні поділу на два типи:

1. Децентралізована обчислювальна мережа для AI-інференції, така як Render, Akash тощо
2. Децентралізована обчислювальна мережа для навчання ШІ, такі як io.net, Gensyn тощо

Децентралізована алгоритмічна модель

Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів ШІ, такі як Bittensor. Ця модель з'єднує кілька моделей ШІ, підбираючи найбільш підходящу модель відповідно до потреб користувачів.

На відміну від єдиної великої моделі, децентралізована алгоритмічна мережа має потенціал для надання більш різноманітних послуг.

Децентралізований збір даних

Щоб вирішити проблему отримання даних для навчання ШІ, деякі проекти реалізують децентралізований збір даних через токенну систему заохочення, як-от PublicAI. Користувачі можуть вносити дані або брати участь у перевірці даних, отримуючи токенні винагороди.

Захист приватності користувачів у ШІ за допомогою нульових доказів

Технологія нульового знання дозволяє перевірку інформації під час захисту конфіденційності. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє тренувати та виконувати моделі машинного навчання без розкриття вихідних даних.

Штучний інтелект сприяє Web3

Аналіз даних та прогнозування

Багато проектів Web3 почали інтегрувати AI-сервіси або розробляти власний AI, щоб надавати користувачам послуги з аналізу даних та прогнозування, такі як інвестиційні стратегії, аналіз в ланцюгу, прогнозування цін тощо.

Персоналізовані послуги

Технології штучного інтелекту використовуються для оптимізації користувацького досвіду проектів Web3, таких як інструмент Wand від Dune, який використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів, та інтеграція ChatGPT в Followin для підсумовування динаміки галузі тощо.

AI-аудит смарт-контрактів

Технології ШІ використовуються для аудиту коду смарт-контрактів, що дозволяє більш ефективно та точно виявляти вразливості в коді. Наприклад, 0x0.ai надає послуги аудитора смарт-контрактів на основі ШІ.

Обмеження та виклики AI+Web3 проектів

Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізована обчислювальна потужність

1. Продуктивність та стабільність можуть бути не такими, як у централізованих обчислювальних послуг.
2. Доступність залежить від відповідності попиту та пропозиції
3. Використання має високий поріг входу, користувачам потрібно дізнатися більше технічних деталей

Наразі децентралізовані обчислювальні потужності в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання, причина в тому, що:

1. Для тренування ШІ потрібна велика кількість даних та висока швидкість зв'язку.
2. Великі моделі навчання вимагають високої стабільності, перерви можуть призвести до величезних втрат.
3. Багато-картковий паралельний зв'язок (, наприклад, NVLink ) має обмеження по фізичній відстані.

Поєднання AI та Web3 є досить грубим

Сьогодні багато проектів AI + Web3 лише поверхнево використовують AI, не досягаючи глибокої інтеграції:

1. Не має суттєвих відмінностей у застосуванні штучного інтелекту в проектах Web2
2. Деякі проекти використовують концепцію ШІ лише на рівні маркетингу, не маючи суттєвих інновацій.

токеноміка стає буфером наративу AI проекту

Деякі AI-проекти важко розвивати у Web2, тому вони переходять до наративу Web3 і токеноміки. Проте, чи справді токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, ще належить з'ясувати.

Підсумок

Злиття AI та Web3 забезпечує безмежні можливості для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 більш інтелектуальні сценарії застосування, тоді як Web3 відкриває нові можливості для розвитку AI. Хоча на даний момент ми все ще перебуваємо на ранній стадії, стикаючись з численними викликами, але поєднання обох також приносить унікальні переваги.

У майбутньому, з розвитком технологій та новими інноваційними практиками, ШІ та Web3 мають шанс на більш глибоку інтеграцію, створюючи більш розумні, відкриті та справедливі економічні та соціальні системи.