Web3 ve AI'nin Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet modeli olarak, yapay zeka ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, yapay zekanın hesaplama ve veri kaynakları sıkı kontrol altındadır ve hesaplama gücü sınırlamaları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi pek çok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiler üzerine inşa edildiğinden, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla yapay zeka gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, yapay zeka da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi birçok yönüyle güç katabilir ve ekosisteminin inşasına katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve yapay zeka entegrasyonunu keşfetmek, yeni nesil internet altyapısının oluşturulması ve veri ile hesaplama gücü değerinin serbest bırakılması açısından büyük önem taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişimini teşvik eden temel güçtür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği elde edebilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi, veri adaları oluşturuldu
• Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, bu acı noktaları yeni merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine boşta olan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizlendikten sonra AI model eğitimi için gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik etmek, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak
• Blockchain veri ticaret platformu, veri talep edenler ve sağlayanlar için açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar, veri inovasyonunu ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin tutarsızlığı, işlenmesinin zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek veri özelliklerini taklit edebilmekte ve etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırmaktadır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline gelmiştir ve Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği gibi mevzuatlar kişisel gizliliğin sıkı korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri yüzünden tam olarak kullanılamaması gibi zorluklar da getirmiştir ve bu durum AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

FHE( tam homomorfik şifreleme ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmayı sağlar, verileri şifrelerinden çözmeye gerek kalmadan, ve hesaplama sonuçları açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine, ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açma konusunda büyük bir avantaj sağlamaktadır.

FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca 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 tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağdaki AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin hızla artmasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini çok aşıyor. Örneğin, GPT-3 modelinin eğitimi için muazzam bir hesaplama gücü gerekiyor, bu da tek bir cihaz üzerinde 355 yıl eğitim süresine eşdeğer. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI sektöründeki profesyoneller iki arada bir derede kalmış durumda: ya donanım satın almalı ya da bulut kaynaklarını kiralamalılar; acilen talep üzerine, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine ihtiyaçları var.

Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Merkezsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekel oluşturmayı kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak ve daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN:Web3 ile Kenar AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplamaların verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme, gerçek zamanlı işleme imkanı sunar ve aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

Web3 alanında daha tanıdık bir adımız var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgularken, DePIN yerel veri işleme yoluyla kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'ün yerel token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen platformlardan biri haline geldi. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO:AI Modeli Yeni Paradigma Yayınladı

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerildi ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağladı.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyorlar, özellikle de model diğer ürünler ve hizmetlerle entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmeleri ve gelir elde etmeleri zorlaşıyor. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırarak modelin piyasa tanınmasını ve ticari potansiyelini sınırlıyor.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte elde edeceği gelirlerden pay almak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımında bulunabilmesi için belirli bir ERC standardı kullanmakta, AI oracle ve OPML teknolojisi ile birleştirmektedir.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırıyor, açık kaynak işbirliğini teşvik ediyor, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlıyor ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katıyor. IMO şu anda erken deneme aşamasında, ancak piyasa kabul oranı arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentileri artırıyor.

AI Agent: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajan, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce yapabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteği ile AI Ajan, sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihleri öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler. Açık talimatlar olmadan bile, AI Ajan kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantıyı yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Hedefi, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturarak, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektir. Bu platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir, ses klonlama yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Şu anda, Web3 ile AI'nın entegrasyonu daha çok altyapı katmanındaki keşiflere odaklanıyor; bu, yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi anahtar sorunları içeriyor. Bu altyapılar kademeli olarak geliştikçe, Web3 ile AI'nın entegrasyonu bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına olanak tanıyabilir.