AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Fırsatlar ve Zorluklar Bir Arada
Yapay zeka ( AI ) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, bir teknolojik devrime öncülük ediyor. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirerek, 2023 yılında pazar büyüklüğünü 200 milyar dolara ulaştırdı. Aynı zamanda, blok zincirine dayalı Web3, internetin yapısını değiştirerek kullanıcılara verileri kontrol etme hakkı tanıyor ve piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaştı. Yapay zeka ile Web3'ün birleşimi, dikkat çeken yenilikçi bir yön haline geldi.
Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişim durumu, potansiyel değeri ve karşılaştığı zorlukları inceleyecektir. Mevcut projelerin durumunu analiz edecek, mevcut sınırlamaları derinlemesine tartışacak ve ilgili profesyonellere referans sağlayacaktır.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yolları
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge terazisinin iki ucu gibidir; AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. İkisi bir araya geldiğinde hangi kıvılcımlar çıkabilir? Önce her birinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim, sonra da birbirlerini nasıl tamamlayabileceklerini tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
Yapay zekanın temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir:
Hesaplama gücü: AI, verileri işlemek ve modelleri eğitmek için büyük ölçekli hesaplama gücüne ihtiyaç duyar. Son yıllarda GPU gibi donanımların gelişimi, AI'nın ilerlemesini büyük ölçüde hızlandırmıştır. Ancak, büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek hala maliyet ve karmaşıklık zorluklarıyla karşı karşıyadır.
Algoritma: AI algoritması sistemin çekirdeğidir, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI performansı için kritik öneme sahiptir. Algoritmanın sürekli olarak geliştirilmesi, doğruluğu ve genelleme yeteneğini artırabilir.
Veri: Büyük ölçekli, yüksek kaliteli veriler, AI modellerini eğitmenin temelidir. Zengin ve çeşitli veri setleri, model performansını artırmaya yardımcı olur. Ancak, belirli alanlardaki verilere erişim zor olabilir.
Ayrıca, AI açıklanabilirlik, şeffaflık gibi sorunlarla da karşı karşıya. Birçok AI projesinin iş modeli de yeterince net değil.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3'ün birçok zorluğu da vardır, bunlar arasında:
Veri analizi yeteneği yetersiz
Kullanıcı deneyimi yetersiz
Akıllı sözleşme güvenlik riskleri
Hacker saldırısı riski
Yapay zeka, üretkenlik aracı olarak bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.
AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
Web3, AI'yi destekliyor
Merkezi Olmayan Hesaplama Gücü
AI talebinin artmasıyla birlikte, GPU gibi hesaplama kaynaklarının arzı yetersiz kalıyor. Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi token teşvikleri ile merkeziyetsiz hesaplama sunuyor. Bu projeler, dünya genelindeki boşta kalan hesaplama kaynaklarını bir araya getirerek AI'ye destek sağlıyor.
Dağıtık hesaplama gücü esas olarak AI çıkarımında kullanılır, eğitimde değil. Çünkü büyük model eğitimi büyük miktarda veri ve yüksek bant genişliği gerektirir, hesaplama düğümleri arasındaki fiziksel mesafe için katı gereksinimler vardır, dağıtık hesaplama gücü bunu karşılamakta zorlanır. Ancak çıkarım gibi hafif görevler için, dağıtık hesaplama gücünün hala büyük bir potansiyeli vardır.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Bazı projeler, merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı inşa etmeye çalışıyor. Örneğin, Bittensor, token teşvikleriyle model katkıcılarını çekerek kullanıcılara çeşitli AI yetenekleri sunuyor. Bu model, gelecekteki AI ortamında büyük fırsatlar sunabilir.
Merkeziyetsiz Veri Toplama
Veri, AI'nin ana kaynağıdır. PublicAI gibi bazı projeler, kullanıcıların veri katkısında bulunmaları için token ile teşvik ederek AI eğitimine daha zengin veri kaynakları sağlamaktadır. Bu, büyük platformların veri tekelliğini kırmaya ve AI'nın açık gelişimini teşvik etmeye yardımcı olur.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken veri doğrulamasını sağlamaktadır. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden model eğitimi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. Bu, AI alanındaki gizlilik sorunlarını çözmek için yeni bir bakış açısı sunmaktadır.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmin
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmalarını kullanırken, BullBear AI kullanıcıların fiyat hareketlerini tahmin etmelerine yardımcı oluyor. Numerai gibi platformlar ise katılımcıları finansal piyasaları tahmin etmek için AI kullanmaya teşvik ediyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
AI, Web3 projelerinin kullanıcı deneyimini optimize edebilir. Örneğin, Dune'un Wand aracı büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları oluşturuyor ve kullanıcıların erişim engelini azaltıyor. Bazı içerik platformları da içerikleri özetlemek ve önermek için AI'yi entegre ediyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
AI, akıllı sözleşmelerdeki güvenlik açıklarını etkili bir şekilde tanıyabilir. 0x0.ai gibi hizmetler, AI akıllı sözleşme denetim hizmeti sunarak Web3 ekosisteminin güvenliğini artırmaya yardımcı olur.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama engelleri
Merkezi hizmetlerle karşılaştırıldığında, merkeziyetsiz hesaplama performans, kararlılık ve kullanılabilirlik gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Özellikle büyük model eğitimi konusunda, çoklu kart paralelliği ve iletişim bant genişliği üzerindeki katı gereksinimler nedeniyle, merkeziyetsiz çözümler zor bir şekilde uygulanmaktadır.
AI+Web3 birleşimi yeterince derin değil
Şu anda birçok proje yalnızca AI'yi yüzeysel olarak kullanıyor, Web3 ile derin bir entegrasyon göstermiyor. Bazı ekipler, AI kavramını vurgulamak için daha çok pazarlama kaygıları nedeniyle hareket ediyor ve somut yenilikten yoksun.
token ekonomisi bir tampon haline geliyor
Bazı AI projeleri, kullanıcıları ve yatırımları çekmek için Web3 anlatımı ve token ekonomisini kullanıyor. Ancak, token ekonomisinin AI projelerinin gerçek ihtiyaçlarını çözmeye gerçekten yardımcı olup olmadığına dair daha fazla doğrulama gerekmektedir.
Özet
AI+Web3 entegrasyonu, teknolojik yenilik ve ekonomik gelişim için geniş bir perspektif sunuyor. AI, Web3'e akıllı yetenekler kazandırırken, Web3 de AI'ye merkeziyetsiz altyapı ve teşvik mekanizmaları sağlıyor. Şu anda hala erken aşamalarda ve birçok zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, bu alandaki araştırmalar mutlaka teknolojik ilerlemeyi ve toplumsal dönüşümü teşvik edecektir. Gelecekte, AI ile Web3'ün daha derin entegrasyonunu göreceğiz ve daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistem inşa edeceğiz.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
7 Likes
Reward
7
3
Repost
Share
Comment
0/400
MainnetDelayedAgain
· 23h ago
Veri istatistikleri 25 trilyon değerlemeyi gösteriyor, Rug Pull'u bekliyor.
AI ve Web3 entegrasyonu: 2000 milyar dolar ve 25 trilyon dolarlık pazarın çarpışması
AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Fırsatlar ve Zorluklar Bir Arada
Yapay zeka ( AI ) ve Web3 teknolojisinin hızlı gelişimi, bir teknolojik devrime öncülük ediyor. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirerek, 2023 yılında pazar büyüklüğünü 200 milyar dolara ulaştırdı. Aynı zamanda, blok zincirine dayalı Web3, internetin yapısını değiştirerek kullanıcılara verileri kontrol etme hakkı tanıyor ve piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaştı. Yapay zeka ile Web3'ün birleşimi, dikkat çeken yenilikçi bir yön haline geldi.
Bu makale, AI+Web3'ün mevcut gelişim durumu, potansiyel değeri ve karşılaştığı zorlukları inceleyecektir. Mevcut projelerin durumunu analiz edecek, mevcut sınırlamaları derinlemesine tartışacak ve ilgili profesyonellere referans sağlayacaktır.
AI ve Web3'ün Etkileşim Yolları
AI ve Web3'ün gelişimi, bir denge terazisinin iki ucu gibidir; AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerini dönüştürüyor. İkisi bir araya geldiğinde hangi kıvılcımlar çıkabilir? Önce her birinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edelim, sonra da birbirlerini nasıl tamamlayabileceklerini tartışalım.
AI sektörünün karşılaştığı zorluklar
Yapay zekanın temel unsurları hesaplama gücü, algoritmalar ve veridir:
Hesaplama gücü: AI, verileri işlemek ve modelleri eğitmek için büyük ölçekli hesaplama gücüne ihtiyaç duyar. Son yıllarda GPU gibi donanımların gelişimi, AI'nın ilerlemesini büyük ölçüde hızlandırmıştır. Ancak, büyük ölçekli hesaplama gücünü elde etmek ve yönetmek hala maliyet ve karmaşıklık zorluklarıyla karşı karşıyadır.
Algoritma: AI algoritması sistemin çekirdeğidir, geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını içerir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI performansı için kritik öneme sahiptir. Algoritmanın sürekli olarak geliştirilmesi, doğruluğu ve genelleme yeteneğini artırabilir.
Veri: Büyük ölçekli, yüksek kaliteli veriler, AI modellerini eğitmenin temelidir. Zengin ve çeşitli veri setleri, model performansını artırmaya yardımcı olur. Ancak, belirli alanlardaki verilere erişim zor olabilir.
Ayrıca, AI açıklanabilirlik, şeffaflık gibi sorunlarla da karşı karşıya. Birçok AI projesinin iş modeli de yeterince net değil.
Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar
Web3'ün birçok zorluğu da vardır, bunlar arasında:
Yapay zeka, üretkenlik aracı olarak bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir.
AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi
Web3, AI'yi destekliyor
Merkezi Olmayan Hesaplama Gücü
AI talebinin artmasıyla birlikte, GPU gibi hesaplama kaynaklarının arzı yetersiz kalıyor. Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi token teşvikleri ile merkeziyetsiz hesaplama sunuyor. Bu projeler, dünya genelindeki boşta kalan hesaplama kaynaklarını bir araya getirerek AI'ye destek sağlıyor.
Dağıtık hesaplama gücü esas olarak AI çıkarımında kullanılır, eğitimde değil. Çünkü büyük model eğitimi büyük miktarda veri ve yüksek bant genişliği gerektirir, hesaplama düğümleri arasındaki fiziksel mesafe için katı gereksinimler vardır, dağıtık hesaplama gücü bunu karşılamakta zorlanır. Ancak çıkarım gibi hafif görevler için, dağıtık hesaplama gücünün hala büyük bir potansiyeli vardır.
Merkeziyetsiz algoritma modeli
Bazı projeler, merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı inşa etmeye çalışıyor. Örneğin, Bittensor, token teşvikleriyle model katkıcılarını çekerek kullanıcılara çeşitli AI yetenekleri sunuyor. Bu model, gelecekteki AI ortamında büyük fırsatlar sunabilir.
Merkeziyetsiz Veri Toplama
Veri, AI'nin ana kaynağıdır. PublicAI gibi bazı projeler, kullanıcıların veri katkısında bulunmaları için token ile teşvik ederek AI eğitimine daha zengin veri kaynakları sağlamaktadır. Bu, büyük platformların veri tekelliğini kırmaya ve AI'nın açık gelişimini teşvik etmeye yardımcı olur.
ZK, AI'deki kullanıcı gizliliğini korur
Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken veri doğrulamasını sağlamaktadır. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), orijinal verileri ifşa etmeden model eğitimi ve çıkarım yapılmasına olanak tanır. Bu, AI alanındaki gizlilik sorunlarını çözmek için yeni bir bakış açısı sunmaktadır.
AI, Web3'ü destekliyor
Veri analizi ve tahmin
Birçok Web3 projesi, veri analizi ve tahmin sağlamak için AI hizmetlerini entegre etmeye başladı. Örneğin, Pond değerli token'ları tahmin etmek için AI algoritmalarını kullanırken, BullBear AI kullanıcıların fiyat hareketlerini tahmin etmelerine yardımcı oluyor. Numerai gibi platformlar ise katılımcıları finansal piyasaları tahmin etmek için AI kullanmaya teşvik ediyor.
Kişiselleştirilmiş hizmet
AI, Web3 projelerinin kullanıcı deneyimini optimize edebilir. Örneğin, Dune'un Wand aracı büyük dil modellerini kullanarak SQL sorguları oluşturuyor ve kullanıcıların erişim engelini azaltıyor. Bazı içerik platformları da içerikleri özetlemek ve önermek için AI'yi entegre ediyor.
AI denetimi akıllı sözleşme
AI, akıllı sözleşmelerdeki güvenlik açıklarını etkili bir şekilde tanıyabilir. 0x0.ai gibi hizmetler, AI akıllı sözleşme denetim hizmeti sunarak Web3 ekosisteminin güvenliğini artırmaya yardımcı olur.
AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Zorlukları
merkeziyetsiz hesaplama engelleri
Merkezi hizmetlerle karşılaştırıldığında, merkeziyetsiz hesaplama performans, kararlılık ve kullanılabilirlik gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Özellikle büyük model eğitimi konusunda, çoklu kart paralelliği ve iletişim bant genişliği üzerindeki katı gereksinimler nedeniyle, merkeziyetsiz çözümler zor bir şekilde uygulanmaktadır.
AI+Web3 birleşimi yeterince derin değil
Şu anda birçok proje yalnızca AI'yi yüzeysel olarak kullanıyor, Web3 ile derin bir entegrasyon göstermiyor. Bazı ekipler, AI kavramını vurgulamak için daha çok pazarlama kaygıları nedeniyle hareket ediyor ve somut yenilikten yoksun.
token ekonomisi bir tampon haline geliyor
Bazı AI projeleri, kullanıcıları ve yatırımları çekmek için Web3 anlatımı ve token ekonomisini kullanıyor. Ancak, token ekonomisinin AI projelerinin gerçek ihtiyaçlarını çözmeye gerçekten yardımcı olup olmadığına dair daha fazla doğrulama gerekmektedir.
Özet
AI+Web3 entegrasyonu, teknolojik yenilik ve ekonomik gelişim için geniş bir perspektif sunuyor. AI, Web3'e akıllı yetenekler kazandırırken, Web3 de AI'ye merkeziyetsiz altyapı ve teşvik mekanizmaları sağlıyor. Şu anda hala erken aşamalarda ve birçok zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, bu alandaki araştırmalar mutlaka teknolojik ilerlemeyi ve toplumsal dönüşümü teşvik edecektir. Gelecekte, AI ile Web3'ün daha derin entegrasyonunu göreceğiz ve daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik sosyal sistem inşa edeceğiz.