Sự hội nhập giữa AI và Web3: Phân tích hiện trạng và triển vọng tương lai

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và học máy, mang lại sự chuyển mình to lớn cho nhiều ngành nghề. Web3, với tư cách là một mô hình mạng mới nổi, dựa trên công nghệ blockchain, đang làm thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của con người.

Bài viết này sẽ đi sâu vào việc khám phá tình trạng phát triển của AI+Web3, phân tích giá trị tiềm năng và ảnh hưởng mà sự kết hợp của hai lĩnh vực này mang lại, và thảo luận về những thách thức hiện tại.

Cách tương tác giữa AI và Web3

Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của cái cân, AI nâng cao năng suất lao động, Web3 cải cách quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của cả hai có thể bù đắp cho những thiếu sót của nhau:

Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt

Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

1. Về khía cạnh sức mạnh tính toán: Các nhiệm vụ AI cần một lượng lớn tài nguyên tính toán, việc có được và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn tốn kém. Đối với các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển cá nhân, việc có đủ sức mạnh tính toán là một thách thức lớn.

2. Về mặt thuật toán: Mặc dù thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề. Việc huấn luyện mô hình cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, sự giải thích và khả năng giải thích còn thiếu, độ bền vững và khả năng tổng quát cần được cải thiện.

3. Về dữ liệu: Việc lấy dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn còn khó khăn. Một số lĩnh vực khó tiếp cận dữ liệu, chất lượng và gán nhãn dữ liệu cũng là vấn đề. Đồng thời cần xem xét đến quyền riêng tư và an toàn dữ liệu.

4. Khả năng giải thích và tính minh bạch: Đặc điểm hộp đen của mô hình AI gây lo ngại trong công chúng, một số ứng dụng cần có quy trình ra quyết định có thể giải thích và truy xuất.

5. Mô hình kinh doanh không rõ ràng: Nhiều dự án khởi nghiệp AI khó tìm được mô hình lợi nhuận bền vững.

Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt

Ngành Web3 cũng gặp nhiều thách thức, bao gồm:

1. Thiếu khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu
2. Trải nghiệm người dùng kém
3. Lỗ hổng mã hợp đồng thông minh và rủi ro an ninh
4. Vấn đề bảo vệ quyền riêng tư

Công nghệ AI hứa hẹn sẽ mang lại những cải tiến cho Web3 trong những lĩnh vực này.

Phân tích tình trạng dự án AI+Web3

Các dự án AI+Web3 hiện tại chủ yếu được phát triển từ hai hướng: sử dụng công nghệ blockchain để nâng cao hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ các dự án Web3.

Web3 hỗ trợ AI

Tính toán phi tập trung

Khi nhu cầu AI tăng vọt, vấn đề thiếu hụt GPU trở nên rõ ràng. Một số dự án Web3 đang cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung thông qua cơ chế khuyến khích token, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn và những cái khác.

Các dự án này khuyến khích người dùng toàn cầu cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua token, nhằm hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI. Bên cung cấp chủ yếu bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử và các doanh nghiệp lớn.

Hiện tại chủ yếu được chia thành hai loại:

1. Mạng lưới điện toán phi tập trung cho AI, như Render, Akash, v.v.
2. Mạng lưới tính toán phi tập trung cho đào tạo AI, như io.net, Gensyn, v.v.

Mô hình thuật toán phi tập trung

Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, như Bittensor. Mô hình này kết nối nhiều mô hình AI lại với nhau, phù hợp với nhu cầu của người dùng để tìm ra mô hình phù hợp nhất.

So với mô hình lớn đơn lẻ, mạng lưới thuật toán phi tập trung có tiềm năng cung cấp nhiều dịch vụ đa dạng hơn.

Thu thập dữ liệu phi tập trung

Để giải quyết vấn đề thu thập dữ liệu đào tạo AI, một số dự án đã thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, như PublicAI. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu hoặc tham gia xác minh dữ liệu để nhận thưởng bằng token.

Bằng chứng không kiến thức bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI

Công nghệ chứng minh không biết (ZKP) có thể thực hiện xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML(Học máy không biết )cho phép đào tạo và suy luận mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc.

AI hỗ trợ Web3

Phân tích dữ liệu và dự đoán

Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI hoặc tự phát triển AI, cung cấp cho người dùng các dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán, như chiến lược đầu tư, phân tích trên chuỗi, dự đoán giá cả, v.v.

Dịch vụ cá nhân hóa

Công nghệ AI được áp dụng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cho các dự án Web3, như công cụ Wand của Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL, Followin tích hợp ChatGPT để tóm tắt động thái của ngành.

AI kiểm toán hợp đồng thông minh

Công nghệ AI được sử dụng để kiểm tra mã hợp đồng thông minh, nhận diện lỗ hổng mã một cách hiệu quả và chính xác hơn. Như 0x0.ai cung cấp dịch vụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI.

Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3

Những rào cản thực tế đối mặt với sức mạnh tính toán phi tập trung

1. Hiệu suất và độ ổn định có thể không bằng dịch vụ tính toán tập trung.
2. Tính khả dụng bị ảnh hưởng bởi sự phù hợp cung cầu
3. Rào cản sử dụng cao, người dùng cần hiểu thêm về các chi tiết kỹ thuật.

Hiện nay, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy luận AI chứ không phải đào tạo, lý do là:

1. Đào tạo AI cần một lượng dữ liệu lớn và băng thông truyền thông cao.
2. Đào tạo mô hình lớn yêu cầu tính ổn định cao, việc gián đoạn sẽ gây ra tổn thất lớn.
3. Giao tiếp song song nhiều thẻ ( như NVLink ) có giới hạn về khoảng cách vật lý.

Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ

Hiện tại, nhiều dự án AI+Web3 chỉ sử dụng AI bề mặt, chưa thực hiện sự kết hợp sâu.

1. Không có sự khác biệt về bản chất với các ứng dụng AI trong dự án Web2.
2. Một số dự án chỉ sử dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, thiếu đổi mới thực chất.

Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI

Một số dự án AI khó phát triển trong Web2, thay vào đó sử dụng câu chuyện Web3 và kinh tế token. Nhưng liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay không, vẫn còn phải quan sát.

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến khả năng vô hạn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng thông minh hơn cho Web3, trong khi Web3 lại mang đến những cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu và phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa hai bên cũng mang lại những lợi thế độc đáo.

Trong tương lai, với sự phát triển của công nghệ và nhiều thực tiễn đổi mới hơn, AI và Web3 dự kiến sẽ đạt được sự hòa nhập sâu sắc hơn, xây dựng hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.