Інтеграція Web3 та AI: створення нового покоління інтернет-екосистеми

Web3 як децентралізована, відкрита та прозора нова модель Інтернету має природну спільність із ШІ. У традиційній централізованій архітектурі ШІ стикається з викликами, такими як обмеження обчислювальних потужностей, витоки конфіденційності та непрозорість алгоритмів. Web3 на основі розподілених технологій, через мережі спільних обчислювальних потужностей, відкриті ринки даних, обчислення конфіденційності та інші методи, надає новий імпульс для розвитку ШІ. Водночас ШІ також може надати безліч можливостей для Web3, таких як оптимізація смарт-контрактів, алгоритми протидії шахрайству тощо, сприяючи розвитку екосистеми. Дослідження поєднання обох є надзвичайно важливим для побудови інфраструктури наступного покоління Інтернету та вивільнення цінності даних і обчислювальних потужностей.

Дані як основа: AI та Web3

Дані є основним рушієм розвитку ШІ. Моделям ШІ необхідно обробляти великі обсяги якісних даних, щоб отримати глибоке розуміння та потужні можливості міркування. Дані не лише забезпечують навчальну базу для моделей машинного навчання, але й визначають точність та надійність моделей.

Традиційні централізовані моделі даних AI мають такі проблеми:

• Витрати на отримання даних є високими, і малим та середнім підприємствам важко їх нести.
• Ресурси даних монополізовані технологічними гігантами, що призводить до утворення ізольованих даних
• Персональні дані піддаються ризику витоку та зловживання.

Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих болючих проблем:

• Користувачі можуть продавати невикористані мережеві ресурси, децентралізовано отримувати мережеві дані, щоб забезпечити реальні та високоякісні дані для навчання моделей ШІ.
• Модель "позначення = заробіток" стимулює глобальних працівників брати участь у позначенні даних через токен, об'єднуючи світові професійні знання
• Блокчейн платформа для торгівлі даними забезпечує відкриту та прозору торгову середу для обох сторін попиту та пропозиції, стимулюючи інновації та обмін даними.

Попри це, отримання даних з реального світу все ще стикається з проблемами нерівної якості, складності обробки, недостатньої різноманітності та представництва. Синтетичні дані можуть стати зіркою майбутнього. На основі генеративного ШІ та технологій моделювання, синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням для підвищення ефективності використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, фінансові операції, розробка ігор, синтетичні дані вже продемонстрували зрілий потенціал застосування.

Захист конфіденційності: застосування FHE у Web3

У епоху даних захист приватності став глобальною проблемою. Введення відповідних нормативних актів відображає суворий захист особистої інформації. Проте це також приносить виклики: частина чутливих даних не може бути повністю використана через ризики приватності, що обмежує потенціал моделей ШІ.

FHE( повна гомоморфна криптографія ) дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, не розкриваючи їх, і результати збігаються з обчисленнями над відкритими даними. FHE забезпечує надійний захист для обчислень приватності в AI, дозволяючи обчислювальним потужностям GPU виконувати навчання моделей та висновки в середовищі, де не торкаються до оригінальних даних. Це приносить величезні переваги компаніям у сфері AI, оскільки вони можуть захищати комерційну таємницю, одночасно безпечно відкриваючи API-сервіси.

FHEML підтримує шифрування даних і моделей протягом усього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи витоку даних. FHEML посилює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну рамку для застосувань ШІ. FHEML є доповненням до ZKML, який доводить правильність виконання машинного навчання, тоді як FHEML підкреслює обчислення на зашифрованих даних для підтримки конфіденційності.

Революція обчислювальної потужності: AI обчислення в децентралізованих мережах

Сучасна система AI подвоює обчислювальну складність кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, що значно перевищує наявні ресурси. Це не лише обмежує прогрес технологій AI, але й робить високорівневі AI моделі недоступними для більшості дослідників і розробників.

Глобальне використання GPU становить менше 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, а також фактори, пов'язані з постачальницьким ланцюгом і геополітикою, призводять до нестачі чіпів, що ускладнює проблему постачання обчислювальних потужностей. Працівники в сфері ШІ стикаються з дилемою купівлі апаратного забезпечення або оренди хмарних ресурсів, що викликає термінову потребу в економічно вигідних обчислювальних послугах за запитом.

Децентралізована мережа обчислювальної потужності AI створює економічно доступний ринок обчислювальної потужності для AI-компаній, об'єднуючи глобальні вільні ресурси GPU. Сторона, що має потребу, може публікувати обчислювальні завдання, смарт-контракт розподіляє завдання між майнерами, які виконують їх і подають результати, після перевірки отримують винагороду. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблеми з обчислювальною потужністю в таких сферах, як AI.

Окрім загальної децентралізованої обчислювальної мережі, існують також спеціалізовані обчислювальні мережі, що зосереджені на навчанні та інференції ШІ. Децентралізовані обчислювальні мережі забезпечують справедливий і прозорий ринок, розриваючи монополії, знижуючи бар'єри входу та підвищуючи ефективність використання. У екосистемі Web3 децентралізовані обчислювальні мережі відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних dapp, сприяючи розвитку та застосуванню технологій ШІ.

DePIN: Web3 надає можливості Edge AI

Edge AI дозволяє обробку даних безпосередньо на джерелі, забезпечуючи низьку затримку та обробку в реальному часі, водночас захищаючи конфіденційність користувачів. Edge AI вже застосовується в таких ключових сферах, як автономне водіння.

У сфері Web3, DePIN посилює захист приватності користувачів через локальну обробку даних, зменшуючи ризик витоку даних. Економічний механізм нативних токенів Web3 може стимулювати вузли DePIN надавати обчислювальні ресурси, створюючи стійку екосистему.

Наразі DePIN швидко розвивається в деяких екосистемах, ставши однією з обраних платформ для розгортання проектів. Високий TPS, низькі комісії за транзакції та технологічні інновації надають потужну підтримку проектам DePIN. Деякі відомі проекти DePIN вже досягли значного прогресу.

IMO: Випуск нової парадигми AI моделей

Концепція IMO токенізує моделі штучного інтелекту. У традиційній моделі розробникам важко отримувати стабільний дохід від подальшого використання моделей, продуктивність і ефективність моделей не є прозорими, що обмежує визнання на ринку та комерційний потенціал.

IMO забезпечує новий тип фінансової підтримки та способу спільного використання вартості для відкритих AI моделей. Інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися наступними доходами від моделі. Деякі протоколи використовують певні стандарти ERC, поєднуючи AI оракули та технологію OPML для забезпечення достовірності AI моделей та розподілу доходів.

Модель IMO підвищує прозорість і довіру, заохочує відкриту співпрацю, адаптується до тенденцій криптовалютного ринку, забезпечує сталий розвиток технологій штучного інтелекту. IMO наразі перебуває на початковій стадії експериментів, але її інноваційність і потенційна цінність заслуговують на увагу.

AI Агент: нова ера взаємодії

AI агент може сприймати навколишнє середовище, незалежно мислити та вживати заходів для досягнення цілей. Під підтримкою великих мовних моделей AI агент не лише розуміє природну мову, але також може планувати рішення та виконувати складні завдання. Вони можуть слугувати віртуальними помічниками, навчаючись у процесі взаємодії з уподобаннями користувачів, надаючи індивідуальні рішення. Навіть без чітких інструкцій AI агент може самостійно вирішувати проблеми, підвищувати ефективність та створювати нову цінність.

Деякі платформи пропонують повний і зручний набір інструментів для створення, які підтримують користувачів у налаштуванні функцій, зовнішнього вигляду, голосу роботів та підключенні зовнішніх баз знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему контенту на основі ШІ, надаючи можливість особам стати супер-креаторами. Ці платформи навчають спеціалізовані великі мовні моделі, що робить рольову гру більш гуманною; технологія клонування голосу прискорює персоналізоване взаємодію продуктів ШІ, значно знижуючи витрати на синтез голосу. Використовуючи налаштованого AI Agent, його можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень та ін.

Сучасний Web3 та AI об'єднують більше досліджень на рівні інфраструктури, таких як отримання якісних даних, захист конфіденційності даних, управління моделями на ланцюзі, підвищення ефективності використання децентралізованих обчислень, перевірка великих мовних моделей та інші ключові проблеми. З поступовим вдосконаленням цієї інфраструктури об'єднання Web3 та AI призведе до появи нових інноваційних бізнес-моделей та послуг.