Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Geleceğin İnternet Ekosistemini İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, yapay zeka teknolojisi ile doğal bir uyum içerisindedir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI'nin hesaplama ve veri kaynakları sıkı sınırlamalara tabi olup, hesaplama gücü darboğazları, gizlilik sorunları, algoritmaların şeffaf olmaması gibi çoklu zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtılmış teknolojiye dayanarak, paylaşımcı hesaplama ağı, açık veri ticareti, gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle AI'nin gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok fayda sağlayabilir; akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme mekanizmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını oluşturmak ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişimini destekleyen temel güçtür, tıpkı bir motorun yakıtı gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri sadece makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetçi AI veri edinme ve kullanım modelinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştirildi, veri adaları oluşturdu.
• Kişisel veri gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigmaları ile çözebilir:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir ve temizlendikten sonra AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "Etiketleme ile Kazanma" modelini benimseyerek, token teşvikleriyle dünya genelindeki çalışanları veri etiketleme sürecine katılmaya teşvik etmek, 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 sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya verisi elde etmenin de bazı sorunları vardır; veri kalitesi değişkenlik gösterir, işlenmesi zordur, çeşitlilik ve temsil yeteneği yetersizdir. Sentezlenmiş veriler, Web3 veri alanında geleceğin öne çıkan unsuru olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon kullanılarak, sentezlenen veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal işlem, oyun geliştirme gibi alanlarda sentezlenmiş verilerin olgun uygulama potansiyeli sergilediği görülmektedir.

Gizlilik Koruma: Tam Homomorfik Şifrelemenin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemeleri, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına olanak tanımaktadır. Ancak bu, bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir: bazı hassas veriler, gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamamakta ve bu durum yapay zeka modellerinin potansiyelini ve çıkarım yeteneklerini kısıtlamaktadır.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmaya olanak tanır, veriyi şifrelemeden. Hesaplama sonuçları, açık metin verileri ile yapılan hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım işlemleri gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar ve ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açmalarını sağlar.

FHEML, veri ve modellerin tüm makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sağlar.

FHEML, ZKML'in bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin hızla artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihaz için 355 yıl süren bir eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalırken, mikro işlemcilerin 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 alıyorlar ya da bulut kaynakları kiralıyorlar, acil olarak talebe dayalı, maliyet açısından verimli bir hesaplama hizmetine ihtiyaçları var.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sağlayan düğümlere atar, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, 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 üzerine odaklanmış özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Bu merkeziyetsiz hesaplama ağları, tekelin kırılmasına, uygulama eşiğinin düşürülmesine ve hesaplama verimliliğinin artırılmasına olanak tanıyan adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi merkeziyetsiz uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.

Nesnelerin İnterneti Cihazları: Web3 ile Kenar AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın AI çalıştırma yeteneğine sahip olması - işte kenar AI'nın cazibesi burada. Bu, hesaplamanın veri üretim kaynağında gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme, gerçek zamanlı işleme gerçekleştirir ve aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

Web3 alanında buna merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı denir. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, bu tür bir ağ yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomik mekanizması, düğümleri hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Bu tür ağlar şu anda yüksek performanslı bir halka açık blok zinciri ekosisteminde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Bu halka açık blok zincirinin yüksek işlem hacmi, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, ilgili projelere güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu halka açık blok zincirindeki bu tür projelerin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

İlk Model Yayını: AI Modeli Yayınlama Yeni Paradigması

İlk modelin发行(IMO)konsepti, belirli bir protokol tarafından ilk kez önerildi ve AI modelinin tokenleştirilmesi.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorluk çekiyorlar. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlerle entegre edildiğinde, orijinal yaratıcılar kullanım durumunu takip etmekte ve gelir elde etmekte zorlanıyorlar. Ayrıca, AI modelinin performansı ve sonuçları genellikle şeffaflık eksikliği taşımakta; potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorluk çekiyorlar, bu da modelin pazar kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlıyor.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekteki kazançlarından pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve zincir üzerindeki makine öğrenimi teknolojisi ile AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını mümkün kılmak için belirli bir ERC standardını kullanmaktadır.

IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynaklı işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçi yapısı ve potansiyel değeri beklenmeye değerdir.

AI Akıllı Varlığı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI akıllı ajanlar çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yeteneğine sahiptir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için gerekli eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI akıllı ajanlar sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar alma planları yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihleri öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık bir talimat olmadan bile, AI akıllı ajanlar kendi başlarına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir açık kaynaklı AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve harici bilgi havuzlarıyla bağlantılarını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir içerik oluşturma araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve jeneratif AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Platform, rol yapma deneyimlerini daha insani hale getiren özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetini %99 oranında azaltabilir; ses klonlama sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platform aracılığıyla özelleştirilmiş AI akıllı ajanlar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilmektedir.

Web3 ve AI entegrasyonu açısından, şu anda daha çok altyapı katmanında keşif yapılıyor; yüksek kaliteli verilere nasıl erişileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın nasıl daha verimli kullanılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar üzerinde duruluyor. Bu altyapıların yavaş yavaş geliştirilmesiyle birlikte, Web3 ve AI entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet üreteceğine inanmak için nedenlerimiz var.