Слияние AI и Web3: текущее состояние и вызовы

В последние годы быстрое развитие искусственного интеллекта (AI) и технологий Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что принесло огромные изменения в различные отрасли. Web3, как новая сеть, меняет наше восприятие и использование Интернета. В данной статье будет рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, проанализированы их взаимосвязи, а также вызовы и возможности, с которыми они сталкиваются.

Способы взаимодействия AI и Web3

Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ принес повышение производительности, а Web3 привнес изменения в производственные отношения. Их сочетание может вызвать новые искры:

Web3 помогает AI

1. Децентрализованная сеть вычислительной мощности

С помощью токенов для стимулирования, чтобы способствовать тому, чтобы пользователи по всему миру стали стороной поставки вычислительной мощности, предоставляя распределенные вычислительные ресурсы для ИИ. Представленные проекты включают Akash, Render, Gensyn и другие.

2. Децентрализованная алгоритмическая модель

Создание децентрализованного рынка услуг AI алгоритмов, связывающего различные AI модели, для предоставления пользователям разнообразных возможностей AI. Примеры проектов: Bittensor.

3. Децентрализованный сбор данных

Стимулирование пользователей через токены для предоставления данных, чтобы обеспечить более разнообразные данные для обучения ИИ. Например, проекты такие как PublicAI.

4. Защита конфиденциальности

Используя технологии такие как нулевое знание, одновременно защищая конфиденциальность, реализовать обучение и рассуждение ИИ. Например, проекты такие как BasedAI.

ИИ поддерживает Web3

1. Анализ и прогнозирование данных

AI предоставляет инвестиционные стратегии, анализ на блокчейне, прогнозирование цен и другие услуги для проектов Web3. Например, Pond, BullBear AI и другие.

2. Персонализированные услуги

ИИ помогает проектам Web3 оптимизировать пользовательский опыт, такие как инструменты Wand от Dune, контентные резюме от Followin и т.д.

3. Аудит смарт-контрактов

Использование технологий ИИ для автоматизации аудита кода смарт-контрактов и выявления потенциальных уязвимостей, таких как 0x0.ai и другие.

Столкновение с вызовами

1. Проблемы производительности и стабильности децентрализованных вычислительных мощностей

По сравнению с централизованной вычислительной мощностью, децентрализованная вычислительная мощность все еще имеет разрыв в производительности и стабильности, особенно в области обучения крупных моделей.

2. Сочетание AI и Web3 является довольно поверхностным

В настоящее время большинство проектов просто используют ИИ для повышения эффективности, не имея глубокой интеграции и инноваций.

3. Обоснованность токеномики

Некоторые проекты чрезмерно полагаются на токенистику, а не на решение реальных потребностей.

Итоги

Слияние AI и Web3 открывает бесконечные возможности для будущих инноваций в технологиях и экономическом развитии. Сочетание интеллектуального анализа AI и децентрализации Web3 обещает создать более умную, открытую и справедливую экономическую систему. Хотя в настоящее время мы все еще находимся на ранней стадии и сталкиваемся со многими вызовами, в долгосрочной перспективе эта область содержит огромный потенциал и заслуживает постоянного внимания и изучения.