Злиття Web3 та AI: створення нової парадигми цифрового світу

У цифровій хвилі Web3, як нова парадигма Інтернету, що характеризується децентралізацією, відкритістю та прозорістю, демонструє природну можливість для інтеграції з технологією штучного інтелекту. Ця комбінація не тільки може подолати численні виклики, з якими стикається розвиток ШІ в рамках традиційної централізованої архітектури, але й може ввести інтелектуальну динаміку в екосистему Web3, спільно сприяючи побудові інфраструктури наступного покоління Інтернету.

Дані, що керують: надійна основа AI та Web3

Дані як основна рушійна сила розвитку ШІ визначають точність і надійність моделей. Однак у традиційній централізованій моделі отримання та використання даних існують проблеми, такі як висока вартість, монополія на ресурси та ризики конфіденційності. Web3 пропонує рішення через децентралізовану парадигму даних:

• Децентралізована платформа збору даних дозволяє користувачам продавати невикористані мережеві ресурси, щоб забезпечити справжні та якісні дані для навчання AI моделей.
• Платформа, що використовує модель "заробіток через позначення", стимулює глобальних працівників брати участь в маркуванні даних, об'єднуючи професійні знання.
• Блокчейн платформа для торгівлі даними забезпечує прозоре середовище для сторін попиту та пропозиції даних, сприяє інноваціям і обміну даними.

Проте, отримання даних з реального світу все ще стикається з проблемами, такими як нерівна якість і велика складність обробки. Синтетичні дані як доповнення демонструють величезний потенціал у таких сферах, як автономне водіння та торгівля на фінансових ринках.

Захист конфіденційності: ключова роль повної гомоморфної криптографії

У епоху, керовану даними, захист конфіденційності став глобальним фокусом. Технологія повного гомоморфного шифрування (FHE) дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, не розшифровуючи їх, що забезпечує надійний захист для конфіденційних обчислень AI. Це дозволяє потужностям GPU виконувати навчання моделей і завдання інференції без доступу до сирих даних, що приносить значні переваги компаніям AI:

• Захист комерційної таємниці при безпечному відкритті API-сервісів.
• Шифрування даних та моделей протягом усього циклу машинного навчання для запобігання витоку даних.
• Як доповнення до машинного навчання з нульовими знаннями (ZKML), підкреслює обробку зашифрованих даних для забезпечення конфіденційності даних.

Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах

Швидке зростання складності обчислень у системах штучного інтелекту призводить до різкого збільшення попиту на обчислювальні потужності, в той же час недостатнє використання графічних процесорів по всьому світу та дефіцит чіпів загострюють проблему постачання обчислювальних потужностей. Децентралізована мережа обчислювальних потужностей з'явилася внаслідок цього, об'єднуючи глобальні невикористані ресурси GPU, щоб надати AI-компаніям економічно вигідний ринок обчислювальних потужностей:

• Сторони, що потребують обчислювальної потужності, можуть публікувати обчислювальні завдання в мережі.
• Смарт-контракти розподіляють завдання між майнінговими вузлами, які вносять обчислювальну потужність.
• Майнери виконують завдання та подають результати, отримуючи винагороду після перевірки.

Цей режим не лише підвищує ефективність використання ресурсів, а й руйнує монополію, знижує бар'єри для застосування, забезпечуючи потужну підтримку розвитку та впровадження технологій ШІ.

Децентралізована фізична інфраструктура: Web3 надає можливості прикордонному ШІ

Краєва AI-технологія переносить обчислювальні можливості до джерела даних, забезпечуючи низьку затримку та реальну обробку, одночасно захищаючи конфіденційність користувачів. У сфері Web3 ця концепція відгукується з децентралізованою фізичною інфраструктурою (DePIN). DePIN підвищує захист конфіденційності користувачів шляхом локальної обробки даних, зменшуючи ризики витоку даних, та використовує механізм токенової економіки для стимулювання вузлів надання обчислювальних ресурсів, створюючи стійку екосистему.

Початкове випуск моделі: нова парадигма випуску AI моделей

Концепція початкового випуску моделей (IMO) забезпечила інноваційні фінансові підтримки та способи розподілу вартості для відкритих AI моделей. Токенізуючи AI моделі, IMO вирішує проблему, через яку розробникам важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделей у традиційних моделях. Цей підхід посилює прозорість і довіру, заохочуючи відкриту співпрацю та надаючи імпульс стійкому розвитку технологій AI.

Штучний інтелект: нова ера взаємодії

AI-агенти можуть сприймати середовище, самостійно мислити та вживати заходів для досягнення цілей. За підтримки великих мовних моделей, AI-агенти не тільки можуть розуміти природну мову, але й планувати рішення, виконувати складні завдання. Вони виступають у ролі віртуальних помічників, навчаючись уподобанням користувачів через взаємодію, пропонуючи персоналізовані рішення, і навіть можуть самостійно вирішувати проблеми без чітких інструкцій.

З поступовим удосконаленням інфраструктури злиття Web3 та ШІ, ми маємо підстави очікувати, що ця комбінація стане основою для ряду інноваційних бізнес-моделей і послуг, відкриваючи нову еру цифрового світу.