AI ve Web3 Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigmaları olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmekte, aynı zamanda hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri ve algoritma kara kutusu gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayalı olarak, paylaşılmış hesaplama ağı, açık veri pazarı ve gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI, Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu ve hile önleme algoritmaları gibi birçok destek sağlayarak ekosistem inşasını teşvik edebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI entegrasyonunu keşfetmek, gelecek nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücünün değerini serbest bırakmak için önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişimini yönlendiren temel güçtür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli verilere ihtiyaç vardır; veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modellerinin aşağıdaki ana sorunları bulunmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin üstesinden gelmesi zor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor ve veri adası oluşturuyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni merkeziyetsiz veri paradigması ile çözmektedir:

• Kullanıcılar, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplamak için AI şirketlerine kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir, verileri temizleyerek ve AI modeli eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketlemesine katılmasını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlayarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya verisi elde etmede bazı sorunlar devam etmektedir; veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon temelinde, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini simüle edebilir ve veri kullanım verimliliğini artırmak için etkili bir tamamlayıcı olarak hizmet edebilir. Otonom sürüş, finansal piyasa işlemleri ve oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma global bir odak noktası haline gelmiştir. İlgili yasaların çıkarılması, kişisel gizliliğe yönelik sıkı korumayı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getiriyor ve AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlıyor.

Tam homomorfik şifreleme (FHE), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya olanak tanır, verileri çözmeden ve hesaplama sonuçları, açık metin verilerin hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj sağlar, ticari sırlarını korurken güvenli bir şekilde API hizmetleri sunmalarına olanak tanır.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmiş işlenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. FHEML, veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar. FHEML, ZKML'in tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmayı vurgular.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynakları arzını çok aşmaktadır. Örneğin, tanınmış bir AI modelinin eğitimi büyük bir hesaplama gücü gerektirmekte ve bu da tek bir cihaz için 355 yıllık eğitim süresine eşdeğerdir. Hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine neden olmaktadır.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında. Ayrıca, mikroişlemcilerin performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da kötüleştiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemle karşı karşıya: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynakları kiralayacaklar; talep üzerine, ekonomik açıdan verimli hesaplama hizmetleri arayışındalar.

Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını birleştirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraflar ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sağlayan düğümlere atar, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı için özel hesaplama ağlarına da odaklananlar bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak ve daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ı Güçlendirme

Edge AI, verilerin üretildiği kaynakta hesaplama yapılmasını sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirirken kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

Web3 alanında, DePIN (merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı) ile Edge AI arasında benzerlikler bulunmaktadır. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular; DePIN, yerel veri işleme yoluyla kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, bazı kamu blok zinciri ekosistemlerinde hızlı bir şekilde gelişmekte ve proje dağıtımı için tercih edilen platformlardan biri haline gelmektedir. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikler, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlamaktadır. Bazı tanınmış DePIN projeleri önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

IMO: AI model yayınlama yeni paradigması

IMO (İlk Model Çıkışı) konsepti, AI modellerini tokenleştirmeyi amaçlıyor. Geleneksel modelde, AI model geliştiricileri, modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyorlar, özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorlanıyorlar, bu da modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini sınırlıyor.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirlerden pay almak için IMO token'larını satın alabilirler. Bazı protokoller, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için belirli teknik standartlar kullanarak AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirir.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynaklı işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut vericidir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planları yapar ve karmaşık görevleri yerine getirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. Belirgin bir talimat olmadan, AI Ajanı da otonom olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlanmasını yapılandırmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılara dönüştürmektedir. Bu platformlar, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitebilir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir. Bu platformlar aracılığıyla özelleştirilen AI Agent'lar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda kullanılabilmektedir.

Web3 ve AI entegrasyonu açısından, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmakta; bu, yüksek kaliteli verilerin elde edilmesi, veri gizliliğinin korunması, zincir üzerindeki modellerin barındırılması, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımı ve büyük dil modellerinin doğrulanması gibi anahtar sorunları içermektedir. Bu altyapılar aşamalı olarak geliştirildikçe, Web3 ve AI entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğurması beklenmektedir.