Web3 ve Yapay Zeka'nın Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Ekosisteminin İnşası
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet modeli olarak, yapay zeka ile doğal bir uyum içindedir. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI'nin hesaplama ve veri kaynakları sıkı kısıtlamalara tabi olup, yetersiz hesaplama gücü, gizlilik riski ve algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtılmış teknolojiler temelinde, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı ve gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşmeleri optimize etmek, dolandırıcılık önleme algoritmalarını geliştirmek gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosisteminin gelişimini destekleyebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücünün değerini serbest bırakmak açısından büyük öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI gelişimini yönlendiren temel unsurdur. AI modellerinin derin içgörüler ve güçlü akıl yürütme yetenekleri kazanmak için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekmektedir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkezi AI veri elde etme ve kullanım modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Veri elde etme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılayamaz.
Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşturuyor.
Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya
Web3, bu sorunları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması öneriyor:
Dağıtık ağlar aracılığıyla, kullanıcılar kullanılmayan ağ kaynaklarını AI şirketlerine satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizlenmiş ve dönüştürülmüş verilerle AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
"Etiketleme ile kazanma" modelini benimseyerek, token teşvikleriyle dünya genelindeki çalışanların veri etiketlemesine katılımını sağlamak, küresel uzmanlıkları bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak.
Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.
Ancak, gerçek dünya veri elde etme sürecinde hâlâ kalite farklılıkları, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil eksikliği gibi sorunlar bulunmaktadır. Sentetik veriler gelecekteki Web3 veri alanının önemli bir yönü olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit ederek etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.
Gizlilik Koruma: Tam Homomorfik Şifrelemenin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline geldi; Avrupa Birliği GDPR gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, bireysel gizliliğin sıkı korunmasına yönelik bir yansıma olmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmekte ve AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır, verileri şifre çözmeye gerek kalmadan ve hesaplama sonuçları, açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunarak, ticari sırları korurken güvenli API hizmetleri sunmalarına olanak tanır.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapma vurgusunu yapar.
Güç Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinde büyük bir artışa neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektiriyor, bu da tek bir cihazın 355 yıl boyunca eğitim yapmasına eşdeğer. Bu hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez kılıyor.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri iki arada kalmış durumda: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe dayalı, ekonomik açıdan verimli bir hesaplama hizmeti modeline ihtiyaçları var.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunar. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan düğümlere dağıtır, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarının çözülmesine yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarıma odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Bu merkeziyetsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırmakta, uygulama bariyerlerini azaltmakta ve hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.
Kenar AI: Web3 Kenar Hesaplamayı Güçlendiriyor
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte kenar AI'nın cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamanın veri üretilen yerde gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme, gerçek zamanlı işlemeyi gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini korur. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında, daha tanıdık bir adımız var - merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı (DePIN). Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.
Şu anda DePIN, bazı kamu zinciri ekosistemlerinde hızlı bir şekilde gelişmekte ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline gelmektedir. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlamaktadır. Bazı tanınmış DePIN projeleri önemli ilerlemeler kaydetmiş ve piyasa değeri 10 milyar doları aşmıştır.
İlk Model Yayını: AI Model Yayınında Yeni Paradigma
Başlangıç modeli ihraç ( IMO ) kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez önerildi ve AI modelini tokenleştirdi. Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri genellikle modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyorlar, özellikle de model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkinliği genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar tarafından gerçek değerinin değerlendirilmesini zorlaştırmakta, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşımı yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşmak için IMO tokeni satın alabilirler. Belirli teknik standartlar, AI oracle'ları ve zincir üzerindeki makine öğrenimi teknolojisinin bir araya getirilmesiyle, AI modelinin gerçekliği sağlanmakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımına katılabilmesi sağlanmaktadır.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırır, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda başlangıç aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentiyi hak ediyor.
AI Akıllı Varlığı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI akıllı varlıkları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI akıllı varlıkları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar alma süreçlerini planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimat olmadan bile, AI akıllı varlıkları sorunları kendi başlarına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bazı AI yerli uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve dış bilgi havuzları ile bağlantı kurmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunar. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi yaratmaya adanmıştır ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Bu platformlar, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir. Bu platformlar aracılığıyla özelleştirilmiş AI akıllı ajanlar, şu anda video sohbet, dil öğrenme, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilir.
Web3 ile AI'nın birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nın birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğurabileceğine inanmak için nedenlerimiz var.
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.
Web3 ve AI entegrasyonu: Yeni nesil internet ekosisteminin beş büyük trendi
Web3 ve Yapay Zeka'nın Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Ekosisteminin İnşası
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet modeli olarak, yapay zeka ile doğal bir uyum içindedir. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI'nin hesaplama ve veri kaynakları sıkı kısıtlamalara tabi olup, yetersiz hesaplama gücü, gizlilik riski ve algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtılmış teknolojiler temelinde, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı ve gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşmeleri optimize etmek, dolandırıcılık önleme algoritmalarını geliştirmek gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosisteminin gelişimini destekleyebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücünün değerini serbest bırakmak açısından büyük öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli
Veri, AI gelişimini yönlendiren temel unsurdur. AI modellerinin derin içgörüler ve güçlü akıl yürütme yetenekleri kazanmak için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekmektedir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkezi AI veri elde etme ve kullanım modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:
Web3, bu sorunları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması öneriyor:
Ancak, gerçek dünya veri elde etme sürecinde hâlâ kalite farklılıkları, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil eksikliği gibi sorunlar bulunmaktadır. Sentetik veriler gelecekteki Web3 veri alanının önemli bir yönü olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit ederek etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.
Gizlilik Koruma: Tam Homomorfik Şifrelemenin Web3'teki Uygulamaları
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline geldi; Avrupa Birliği GDPR gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, bireysel gizliliğin sıkı korunmasına yönelik bir yansıma olmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmekte ve AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.
Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır, verileri şifre çözmeye gerek kalmadan ve hesaplama sonuçları, açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunarak, ticari sırları korurken güvenli API hizmetleri sunmalarına olanak tanır.
FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapma vurgusunu yapar.
Güç Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplama
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinde büyük bir artışa neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektiriyor, bu da tek bir cihazın 355 yıl boyunca eğitim yapmasına eşdeğer. Bu hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez kılıyor.
Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri iki arada kalmış durumda: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe dayalı, ekonomik açıdan verimli bir hesaplama hizmeti modeline ihtiyaçları var.
Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunar. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan düğümlere dağıtır, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarının çözülmesine yardımcı olur.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarıma odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Bu merkeziyetsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırmakta, uygulama bariyerlerini azaltmakta ve hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.
Kenar AI: Web3 Kenar Hesaplamayı Güçlendiriyor
Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte kenar AI'nın cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamanın veri üretilen yerde gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme, gerçek zamanlı işlemeyi gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini korur. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.
Web3 alanında, daha tanıdık bir adımız var - merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı (DePIN). Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme ile kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.
Şu anda DePIN, bazı kamu zinciri ekosistemlerinde hızlı bir şekilde gelişmekte ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline gelmektedir. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlamaktadır. Bazı tanınmış DePIN projeleri önemli ilerlemeler kaydetmiş ve piyasa değeri 10 milyar doları aşmıştır.
İlk Model Yayını: AI Model Yayınında Yeni Paradigma
Başlangıç modeli ihraç ( IMO ) kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez önerildi ve AI modelini tokenleştirdi. Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri genellikle modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyorlar, özellikle de model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkinliği genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar tarafından gerçek değerinin değerlendirilmesini zorlaştırmakta, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşımı yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşmak için IMO tokeni satın alabilirler. Belirli teknik standartlar, AI oracle'ları ve zincir üzerindeki makine öğrenimi teknolojisinin bir araya getirilmesiyle, AI modelinin gerçekliği sağlanmakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımına katılabilmesi sağlanmaktadır.
IMO modeli şeffaflık ve güveni artırır, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda başlangıç aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentiyi hak ediyor.
AI Akıllı Varlığı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI akıllı varlıkları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI akıllı varlıkları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar alma süreçlerini planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimat olmadan bile, AI akıllı varlıkları sorunları kendi başlarına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Bazı AI yerli uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve dış bilgi havuzları ile bağlantı kurmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunar. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi yaratmaya adanmıştır ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Bu platformlar, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir. Bu platformlar aracılığıyla özelleştirilmiş AI akıllı ajanlar, şu anda video sohbet, dil öğrenme, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilir.
Web3 ile AI'nın birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nın birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğurabileceğine inanmak için nedenlerimiz var.