Інтеграція AI та Web3: аналіз стану та перспективи на майбутнє

Вступ

В останні роки швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 привернув широку увагу на глобальному рівні. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що спричинило величезні зміни в різних галузях. У 2023 році обсяг ринку штучного інтелекту досяг 200 мільярдів доларів, а такі компанії, як OpenAI, Character.AI, Midjourney, стали лідерами AI-революції.

Водночас, Web3 як нова мережна модель змінює розуміння та спосіб використання Інтернету. На основі технології блокчейн Web3 реалізує спільний доступ до даних і контроль, автономію користувачів та механізми довіри через смарт-контракти, розподілене зберігання та децентралізовану аутентифікацію. Зараз ринкова капіталізація індустрії Web3 досягла 25 трильйонів доларів, проекти як Bitcoin, Ethereum, Solana та інші постійно пропонують нові сценарії використання.

Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало центром уваги розробників та інвесторів з Сходу і Заходу. У цій статті буде розглянуто сучасний стан розвитку AI+Web3, проаналізовано обмеження та виклики поточних проектів, щоб надати корисну інформацію та інсайти для відповідних професіоналів.

Способи взаємодії AI та Web3

Виклики, з якими стикається індустрія штучного інтелекту

Основні елементи індустрії ШІ включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані. Щодо обчислювальної потужності, отримання та управління масштабними обчислювальними ресурсами є вкрай витратним, особливо для стартапів і індивідуальних розробників. Що стосується алгоритмів, навчання моделей глибокого навчання потребує великої кількості даних та обчислювальних ресурсів, а також є недостатньо зрозумілим і надійним. Щодо даних, отримання високоякісних, різноманітних даних все ще є викликом, водночас потрібно дотримуватись балансу між захистом конфіденційності даних. Крім того, зрозумілість і прозорість моделей ШІ також є питаннями, які турбують громадськість.

Виклики, з якими стикається індустрія Web3

У сфері Web3 існує безліч питань, які потребують термінового вирішення, включаючи низьку ефективність аналізу даних, поганий досвід користувачів, наявність вразливостей у коді смарт-контрактів тощо. ШІ як інструмент підвищення продуктивності має великий потенціал у цих сферах. Наприклад, ШІ може покращити здатність до аналізу та прогнозування даних, поліпшити досвід користувачів та персоналізовані послуги, підвищити безпеку та захист конфіденційності.

Аналіз стану проектів AI+Web3

Web3 сприяє AI

Децентралізовані обчислення

Зі зростанням попиту на ШІ проблема нестачі GPU стає дедалі більшою. Щоб вирішити цю проблему, деякі Web3 проекти почали намагатися забезпечити децентралізовані обчислювальні послуги, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти за допомогою механізму стимулювання токенів залучають глобальних користувачів для надання невикористаних обчислювальних потужностей GPU, формуючи мережу постачання обчислювальних потужностей.

Децентралізовані проекти обчислювальної потужності в основному поділяються на два типи: один зосереджується на AI-інференції, такі як Render, Akash, Aethir тощо; інший підтримує AI-навчання, такі як io.net, Gensyn. Наразі більшість проектів обирають зосередитися на AI-інференції, оскільки AI-навчання вимагає більшої обчислювальної потужності та пропускної здатності, а також має більші труднощі в реалізації.

Децентралізована алгоритмічна модель

Окрім обчислювальної потужності, деякі проекти намагаються створити децентралізовану мережу алгоритмічних моделей. Наприклад, Bittensor дозволяє постачальникам алгоритмічних моделей ( майнерам ) вносити свої моделі машинного навчання в мережу та отримувати винагороду через механізм стимулювання токенами. Коли користувач ставить запитання, мережа обирає найбільш підходящу модель для надання відповіді. Цей децентралізований алгоритмічний ринок має потенціал відігравати важливу роль у майбутній екосистемі ШІ.

Децентралізований збір даних

Для навчання AI-моделей важливі великі обсяги якісних даних. Проте більшість платформ Web2 наразі забороняють збір даних для навчання AI або продають дані користувачів без їх згоди. Деякі проекти Web3 реалізують децентралізований збір даних за допомогою токенних винагород, такі як PublicAI, що дозволяє користувачам вносити цінний контент та отримувати токенну винагороду.

Захист користувацької конфіденційності в AI за допомогою ZK

Технологія нульових знань пропонує нові рішення для захисту конфіденційності в сфері ШІ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє навчати та робити висновки з моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних. Ця технологія має потенціал відігравати важливу роль у сферах чутливих даних, таких як охорона здоров'я та фінанси.

AI допомагає Web3

Аналіз даних та прогнозування

Багато проектів Web3 починають інтегрувати AI-сервіси або розробляти власні AI-системи, щоб надавати користувачам послуги з аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI-графові алгоритми для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI проводить прогнозування цін на основі історичних даних та ринкових тенденцій. Numerai, як платформа для інвестиційних змагань, заохочує учасників використовувати AI-моделі для прогнозування фондового ринку.

Індивідуальні послуги

Технології штучного інтелекту покращують досвід користувачів у проектах Web3. Наприклад, платформа аналізу даних Dune запустила інструмент Wand, який використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів, що дозволяє користувачам, які не знають SQL, зручно здійснювати пошук. Деякі контентні платформи Web3 також почали інтегрувати ChatGPT для підсумовування контенту, такі як Followin та IQ.wiki.

AI аудит смарт-контрактів

Штучний інтелект демонструє величезний потенціал у сфері аудиту смарт-контрактів. Завдяки технології ШІ можна більш ефективно і точно виявляти та знаходити вразливості в коді. Наприклад, проект 0x0.ai пропонує інструменти для аудиту смарт-контрактів на основі ШІ, які використовують технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді.

Обмеження та виклики проектів AI+Web3

Реальні перешкоди децентралізованих обчислень

Хоча проекти з децентралізованих обчислень мають великі перспективи, вони все ще стикаються з багатьма викликами:

1. Продуктивність та стабільність: розподілені вузли можуть призвести до затримок у мережі та нестабільності.
2. Відповідність ресурсів: ступінь відповідності попиту та пропозиції впливає на доступність.
3. Технічна складність: користувачам потрібно знати про розподілені мережі, смарт-контракти та інші знання.
4. Важко підтримувати навчання великих моделей: через вимоги до багатокарткового паралелізму та високої пропускної здатності наразі важко реалізувати масове навчання AI моделей.

Поєднання AI та Web3 є досить грубим

На сьогоднішній день багато проектів AI+Web3 лише поверхнево використовують технології AI, не досягаючи глибокої інтеграції:

1. Більшість додатків подібні до проектів Web2, їм не вистачає рідних інновацій.
2. Деякі проекти використовують концепцію ШІ лише на маркетинговому рівні, фактичні інновації обмежені.

токеноміка стала буфером для наративу AI проектів

Деякі AI-проекти для вирішення проблеми бізнес-моделі обирають накладення наративу Web3 та токеноміки. Однак, чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, ще потрібно спостерігати та перевіряти.

Підсумок

Злиття AI та Web3 відкриває безмежні можливості для технологічних інновацій і економічного розвитку в майбутньому. Технології AI можуть забезпечити Web3 більш ефективними та розумними сценаріями застосування, тоді як децентралізація та програмованість Web3 також відкривають нові можливості для розвитку AI. Хоча наразі це ще на ранній стадії і існує безліч викликів, але через постійні інновації та практику віримо, що в майбутньому можна буде створити більш розумні, відкриті та справедливі економічні та соціальні системи.