Sự kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích tình hình hiện tại và triển vọng tương lai

Giới thiệu

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 nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại những biến đổi to lớn cho các ngành nghề khác nhau. Năm 2023, quy mô thị trường ngành AI đạt 2000 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney dẫn đầu cơn sốt AI.

Trong khi đó, Web3 như một mô hình mạng mới đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của mọi người. Dựa trên công nghệ blockchain, Web3 thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và xác thực danh tính phi tập trung, đã thực hiện chia sẻ dữ liệu và kiểm soát, tự quản lý của người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy. Hiện tại, ngành Web3 đã đạt giá trị thị trường 25 nghìn tỷ đô la, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana liên tục xuất hiện với các kịch bản ứng dụng mới.

Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành tâm điểm của các nhà phát triển và nhà đầu tư ở phương Đông và phương Tây. Bài viết này sẽ khám phá tình hình phát triển của AI+Web3, phân tích những hạn chế và thách thức hiện tại của các dự án, nhằm cung cấp tham khảo và cái nhìn cho những người làm việc liên quan.

Cách tương tác giữa AI và Web3

Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt

Những yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, việc thu thập và quản lý tài nguyên tính toán quy mô lớn có chi phí rất cao, đặc biệt đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân. Về thuật toán, việc đào tạo các mô hình học sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, đồng thời có thiếu sót về khả năng giải thích và tính ổn định. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn gặp phải thách thức, đồng thời cần cân bằng việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Hơn nữa, khả năng giải thích và tính minh bạch của các mô hình AI cũng là vấn đề mà công chúng quan tâm.

Những khó khăn mà ngành Web3 đang đối mặt

Trong lĩnh vực Web3 tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết, bao gồm hiệu quả phân tích dữ liệu kém, trải nghiệm người dùng không tốt, mã hợp đồng thông minh có lỗ hổng bảo mật, v.v. AI như một công cụ nâng cao năng suất có nhiều không gian phát triển trong các lĩnh vực này. Ví dụ, AI có thể cải thiện khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu, cải thiện trải nghiệm người dùng và dịch vụ cá nhân hóa, tăng cường an toàn và bảo vệ quyền riêng tư.

Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3

Web3 giúp sức cho AI

sức mạnh tính toán phi tập trung

Với nhu cầu AI tăng vọt, vấn đề thiếu hụt GPU ngày càng trở nên nổi bật. Để giải quyết tình huống này, một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này thông qua cơ chế khuyến khích token, thu hút người dùng toàn cầu cung cấp GPU tính toán nhàn rỗi, hình thành mạng lưới cung cấp sức mạnh tính toán.

Các dự án sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được chia thành hai loại: một loại tập trung vào suy diễn AI, chẳng hạn như Render, Akash, Aethir, v.v.; loại còn lại hỗ trợ đào tạo AI, chẳng hạn như io.net, Gensyn. Hiện tại, hầu hết các dự án chọn tập trung vào suy diễn AI, lý do là vì đào tạo AI yêu cầu sức mạnh tính toán và băng thông cao hơn, khó khăn hơn để thực hiện.

Mô hình thuật toán phi tập trung

Ngoài sức mạnh tính toán, một số dự án đang cố gắng xây dựng mạng lưới mô hình thuật toán phi tập trung. Lấy Bittensor làm ví dụ, dự án này cho phép nhà cung cấp mô hình thuật toán ( thợ mỏ ) đóng góp các mô hình học máy cho mạng và nhận phần thưởng thông qua cơ chế khuyến khích bằng token. Khi người dùng đưa ra câu hỏi, mạng sẽ chọn mô hình phù hợp nhất để cung cấp câu trả lời. Thị trường thuật toán phi tập trung này có tiềm năng đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái AI trong tương lai.

Thu thập dữ liệu phi tập trung

Đối với việc huấn luyện mô hình AI, dữ liệu chất lượng cao là rất quan trọng. Tuy nhiên, hiện nay hầu hết các nền tảng Web2 đều cấm việc thu thập dữ liệu cho việc huấn luyện AI, hoặc bán dữ liệu của người dùng mà không có sự đồng ý của họ. Một số dự án Web3 thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, chẳng hạn như PublicAI cho phép người dùng đóng góp nội dung có giá trị và nhận phần thưởng bằng token.

Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK

Công nghệ chứng minh không biết (ZKP) đã cung cấp giải pháp mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong lĩnh vực AI. ZKML(Học máy không biết) cho phép đào tạo và suy luận mô hình máy học mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Công nghệ này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm như y tế, tài chính.

AI hỗ trợ Web3

Phân tích và dự đoán dữ liệu

Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI hoặc hệ thống AI tự phát triển, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Ví dụ, Pond sử dụng thuật toán đồ thị AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI dự đoán giá dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường. Numerai, như một nền tảng cuộc thi đầu tư, khuyến khích người tham gia sử dụng mô hình AI để dự đoán thị trường chứng khoán.

Dịch vụ cá nhân hóa

Công nghệ AI đang cải thiện trải nghiệm người dùng cho các dự án Web3. Ví dụ, công cụ Wand của nền tảng phân tích dữ liệu Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết các truy vấn SQL, giúp người dùng không biết SQL cũng có thể dễ dàng tìm kiếm. Một số nền tảng nội dung Web3 cũng đã bắt đầu tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung, như Followin và IQ.wiki.

AI kiểm toán hợp đồng thông minh

AI cho thấy tiềm năng to lớn trong việc kiểm tra hợp đồng thông minh. Thông qua công nghệ AI, có thể nhận diện và phát hiện lỗ hổng trong mã một cách hiệu quả hơn và chính xác hơn. Ví dụ, dự án 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm tra hợp đồng thông minh dựa trên AI, sử dụng công nghệ học máy để nhận diện các vấn đề tiềm ẩn trong mã.

Hạn chế và thách thức của dự án AI+Web3

Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung

Mặc dù dự án sức mạnh tính toán phi tập trung có triển vọng rộng lớn, nhưng vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức:

1. Hiệu suất và tính ổn định: Các nút phân tán có thể dẫn đến độ trễ mạng và sự không ổn định.
2. Phù hợp tài nguyên: Độ phù hợp giữa cung và cầu ảnh hưởng đến khả năng sử dụng.
3. Độ phức tạp kỹ thuật: Người dùng cần hiểu biết về mạng phân tán, hợp đồng thông minh và các kiến thức khác.
4. Khó khăn trong việc hỗ trợ đào tạo mô hình lớn: Do yêu cầu về nhiều thẻ song song và băng thông cao, hiện tại khó khăn trong việc thực hiện đào tạo mô hình AI quy mô lớn.

AI và Web3 kết hợp còn khá thô sơ

Hiện tại, nhiều dự án AI+Web3 chỉ sử dụng công nghệ AI bề mặt, không đạt được sự tích hợp sâu.

1. Hầu hết các ứng dụng tương tự như các dự án Web2, thiếu sự đổi mới nguyên bản.
2. Một số dự án chỉ sử dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, đổi mới thực sự rất hạn chế.

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

Một số dự án AI chọn cách kết hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token để giải quyết các vấn đề về mô hình kinh doanh. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết các nhu cầu thực tế hay không vẫn cần được quan sát và xác minh thêm.

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến tiềm năng vô hạn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. Công nghệ AI có thể cung cấp các trường hợp ứng dụng hiệu quả và thông minh hơn cho Web3, trong khi tính phi tập trung và khả năng lập trình của Web3 cũng mang lại cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng thông qua sự đổi mới và thực hành liên tục, tin rằng trong tương lai có thể xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.