Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái internet tương lai

Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có sự kết hợp tự nhiên với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt tính toán, vấn đề quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, giao dịch dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều lợi ích cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và cơ chế chống gian lận, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Dữ liệu điều khiển: Nền tảng của AI và Web3

Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu cho động cơ. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.

Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau:

• Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể chịu đựng.
• Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, hình thành các đảo dữ liệu.
• Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng

Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:

• Người dùng có thể bán tài nguyên mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi để cung cấp dữ liệu thực, chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
• Áp dụng mô hình "đánh dấu là kiếm tiền", thông qua việc khuyến khích toàn cầu bằng token để tham gia vào việc đánh dấu dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, tăng cường khả năng phân tích dữ liệu.
• Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cấp và cần dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng đều, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm sáng trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh điều kiện và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các đặc điểm của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu suất sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái tự động, giao dịch tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã thể hiện triển vọng ứng dụng trưởng thành.

Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng mã hóa hoàn toàn đồng nhất trong Web3

Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, sự ra đời của các quy định như GDPR của Liên minh Châu Âu phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.

Mã hóa đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán tương tự như kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ chắc chắn cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo và suy diễn mô hình mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế to lớn cho các công ty AI, cho phép mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.

FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.

FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.

Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng phi tập trung

Hệ thống AI hiện tại có độ phức tạp tính toán gấp đôi sau mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn yêu cầu sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian đào tạo 355 năm của một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.

Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, và tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI phải đối mặt với một tình huống khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.

Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán dễ tiếp cận về kinh tế cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút đóng góp tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề tắc nghẽn tính toán trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Những mạng lưới tính toán phi tập trung này cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều ứng dụng phi tập trung đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.

Thiết bị IoT: Web3 trao quyền cho AI biên

Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh và thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.

Trong lĩnh vực Web3, chúng ta gọi đây là mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, mạng lưới này thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; cơ chế kinh tế token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.

Hiện tại, loại mạng này phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái chuỗi công khai hiệu suất cao, trở thành một trong những nền tảng lựa chọn hàng đầu để triển khai dự án. Khả năng thông lượng cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án liên quan. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án loại này trên chuỗi công khai đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.

Phát hành mô hình ban đầu: Xu hướng mới trong việc phát hành mô hình AI

Mô hình phát hành ban đầu ( IMO ) khái niệm được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến AI thành mã thông báo.

Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, những người sáng tạo gốc khó có thể theo dõi tình trạng sử dụng và thu được lợi nhuận. Hơn nữa, hiệu suất và tác dụng của mô hình AI thường thiếu sự minh bạch, khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.

IMO cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ học máy trên chuỗi để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép những người nắm giữ token chia sẻ lợi nhuận.

Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc tăng cường độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.

AI thông minh: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác

Các tác nhân AI có khả năng cảm nhận môi trường, thực hiện suy nghĩ độc lập và thực hiện hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, các tác nhân AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học sở thích thông qua tương tác với người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Trong trường hợp không có hướng dẫn rõ ràng, các tác nhân AI cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.

Một nền tảng ứng dụng AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh tạo, nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, và sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI thông minh tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh, và nhiều lĩnh vực khác.

Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp độ cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách tối ưu hóa việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề then chốt khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự tích hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.