AI ve Web3'ün Birleşimi: Mevcut Durum Analizi ve Gelecek Beklentileri

Giriş

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir dikkat çekti. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektörde büyük dönüşümler sağladı. 2023'te, yapay zeka endüstrisinin pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı; OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka trendine öncülük etti.

Aynı zamanda, Web3 olarak bilinen yeni nesil ağ modeli, insanların interneti algılama ve kullanma biçimlerini değiştiriyor. Blockchain teknolojisine dayanan Web3, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama aracılığıyla veri paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcı özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlıyor. Web3 sektörünün mevcut piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmış durumda, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler sürekli olarak yeni uygulama senaryoları üretiyor.

AI ve Web3'ün birleşimi, Doğu ve Batı geliştiricileri ile yatırımcılarının odak noktası haline geldi. Bu makalede AI+Web3'ün gelişim durumu incelenecek, mevcut projelerin sınırlamaları ve zorlukları analiz edilecek, ilgili profesyonellere referans ve içgörü sağlanacaktır.

AI ve Web3 Arasındaki Etkileşim Yöntemleri

AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI endüstrisinin temel unsurları arasında hesaplama gücü, algoritmalar ve veriler yer almaktadır. Hesaplama gücü açısından, büyük ölçekli hesaplama kaynaklarını elde etmek ve yönetmek maliyetlidir, özellikle de başlangıç aşamasındaki şirketler ve bireysel geliştiriciler için. Algoritmalar açısından, derin öğrenme modellerinin eğitimi büyük miktarda veri ve hesaplama kaynağı gerektirir ve açıklanabilirlik ile dayanıklılık eksiklikleri vardır. Veriler açısından, yüksek kaliteli ve çeşitli verilerin elde edilmesi hâlâ zorluklarla karşı karşıyadır ve aynı zamanda veri gizliliği koruma ile dengelenmesi gerekmektedir. Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı da kamuoyunun ilgisini çeken bir konudur.

Web3 endüstrisinin karşılaştığı zorluklar

Web3 alanında çözülmesi gereken birçok sorun bulunmaktadır; bunlar arasında veri analiz verimliliğinin düşük olması, kullanıcı deneyiminin zayıf olması ve akıllı sözleşme kodlarında güvenlik açıklarının bulunması yer almaktadır. Yapay zeka, üretkenliği artırma aracı olarak bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, yapay zeka veri analizi ve tahmin yeteneklerini artırabilir, kullanıcı deneyimini ve kişiselleştirilmiş hizmetleri iyileştirebilir, güvenliği ve gizliliği güçlendirebilir.

AI+Web3 Projeleri Durum Analizi

Web3, AI'ye destek oluyor

Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

AI talebinin artmasıyla birlikte, GPU arzındaki yetersizlik sorunu giderek daha belirgin hale geliyor. Bu sıkıntıyı çözmek için, bazı Web3 projeleri Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmaya başlamaktadır. Bu projeler, token teşvik mekanizmaları aracılığıyla, dünya genelindeki kullanıcıları kullanılmayan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik ederek bir hesaplama gücü tedarik ağı oluşturuyor.

Merkeziyetsiz hesaplama projeleri esasen iki kategoriye ayrılır: biri Render, Akash, Aethir gibi AI çıkarımına odaklanırken; diğeri io.net, Gensyn gibi AI eğitimini destekler. Şu anda, çoğu proje AI çıkarımına odaklanmayı tercih ediyor, çünkü AI eğitimi hesaplama gücü ve bant genişliği açısından daha yüksek taleplere sahip olup, gerçekleştirilmesi daha zordur.

merkeziyetsiz algoritma modeli

Güçten başka, bazı projeler merkeziyetsiz algoritma model ağları oluşturmaya çalışıyor. Bittensor örneği olarak, bu proje algoritma modeli sağlayıcılarının ( madencileri ) makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunmalarına izin veriyor ve token teşvik mekanizması aracılığıyla ödül kazanmalarını sağlıyor. Kullanıcılar bir soru sorduğunda, ağ en uygun modeli seçerek cevap vermek için kullanıyor. Bu merkeziyetsiz algoritma pazarı, gelecekte AI ekosisteminde önemli bir rol oynamak için potansiyele sahip.

Merkeziyetsiz veri toplama

AI model eğitimi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriler son derece önemlidir. Ancak, mevcut Web2 platformlarının çoğu AI eğitimi için veri toplamayı yasaklamakta ya da kullanıcıların rızası olmadan kullanıcı verilerini satmaktadır. Bazı Web3 projeleri, PublicAI gibi, kullanıcıların değerli içerik katkısında bulunmasını ve token ödülleri almasını sağlayarak merkeziyetsiz veri toplama işlemini token teşvikleri aracılığıyla gerçekleştirmektedir.

ZK, AI'daki kullanıcı gizliliğini korur

Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, AI alanında gizlilik koruma için yeni çözümler sunmaktadır. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. Bu teknoloji, sağlık, finans gibi hassas veri alanlarında önemli bir rol oynaması beklenmektedir.

AI destekli Web3

Veri Analizi ve Tahmin

Birçok Web3 projesi, kullanıcılar için veri analizi ve tahmin hizmetleri sağlamak amacıyla AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI sistemlerini geliştirmeye başladı. Örneğin, Pond, değerli token'ları tahmin etmek için AI grafik algoritmalarını kullanıyor; BullBear AI ise geçmiş veriler ve piyasa eğilimlerine dayanarak fiyat tahminleri yapıyor. Numerai, yatırım yarışması platformu olarak, katılımcıları hisse senedi piyasasını tahmin etmek için AI modelleri kullanmaya teşvik ediyor.

Kişiselleştirilmiş hizmet

Yapay zeka teknolojisi, Web3 projelerinin kullanıcı deneyimini iyileştiriyor. Örneğin, veri analizi platformu Dune'un sunduğu Wand aracı, büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları yazıyor ve SQL bilmeyen kullanıcıların da kolaylıkla arama yapabilmesine olanak tanıyor. Bazı Web3 içerik platformları da Followin ve IQ.wiki gibi içerik özetleme için ChatGPT'yi entegre etmeye başladı.

AI denetim akıllı sözleşme

Yapay zeka, akıllı sözleşme denetimi konusunda büyük bir potansiyel gösteriyor. Yapay zeka teknolojisi sayesinde, koddaki açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlamak ve bulmak mümkün. Örneğin, 0x0.ai projesi, makine öğrenimi teknolojisini kullanarak koddaki potansiyel sorunları tespit eden AI tabanlı akıllı sözleşme denetim aracını sunuyor.

AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları

merkezi olmayan hesaplama gücünün gerçek engelleri

Merkeziyetsiz hesaplama projelerinin geniş bir geleceği olmasına rağmen, birçok zorlukla karşı karşıyadır:

1. Performans ve istikrar: Dağıtık düğümler ağ gecikmesine ve istikrarsızlığa neden olabilir.
2. Kaynak Eşleştirme: Arz-talep eşleşme derecesi kullanılabilirliği etkiler.
3. Teknik karmaşıklık: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler gibi bilgileri anlamaları gerekmektedir.
4. Büyük model eğitimini desteklemek zor: Çoklu kart paralelliği ve yüksek bant genişliği gereksinimleri nedeniyle, şu anda büyük ölçekli AI model eğitimini gerçekleştirmek zor.

AI ve Web3 birleşimi oldukça kaba

Şu anda, birçok AI+Web3 projesi yalnızca yüzeysel olarak AI teknolojisi kullanıyor, derin entegrasyonu başaramıyor:

1. Çoğu uygulama, Web2 projelerine benzer, yerel yenilikten yoksundur.
2. Bazı projeler yalnızca pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanıyor, gerçek yenilik sınırlıdır.

Token ekonomisi, AI projelerinin anlatımında bir tampon görevi görmektedir.

Bazı AI projeleri, iş modeli sorunlarını çözmek için Web3 anlatısını ve token ekonomisini birleştirmeyi tercih ediyor. Ancak, token ekonomisinin gerçek ihtiyaçları çözmeye gerçekten yardımcı olup olmayacağı daha fazla gözlemlenmeli ve doğrulanmalıdır.

Özet

AI+Web3'ün entegrasyonu, gelecekteki teknoloji yenilikleri ve ekonomik gelişim için sonsuz olasılıklar sunmaktadır. AI teknolojisi, Web3'e daha verimli, akıllı uygulama senaryoları sağlayabilirken, Web3'ün merkeziyetsizliği ve programlanabilirliği de AI gelişimine yeni fırsatlar sunmaktadır. Şu anda hala erken aşamalarda ve birçok zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, sürekli yenilik ve uygulama ile gelecekte daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa edilebileceğine inanıyorum.