دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الحالي، التحديات وآفاق المستقبل
أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وWeb3 إلى اهتمام واسع النطاق على مستوى العالم. يُعتبر الذكاء الاصطناعي تقنية تحاكي وتقلد الذكاء البشري، وقد حقق تقدمًا كبيرًا في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة. بينما يُعد Web3 نموذجًا شبكيًا ناشئًا، فإنه يُغير من إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت.
وصل حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 إلى 200 مليار دولار، وظهرت عمالقة الصناعة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney ولاعبون متميزون كالفطر بعد المطر. وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون، وتظهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل متكرر. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 محور اهتمام builders والمستثمرين المغامرين في الغرب والشرق.
ستتناول هذه المقالة حالة تطوير AI+Web3، وتحليل وضع المشاريع الحالية، ومناقشة التحديات والقيود التي تواجهها، لتقديم مرجعية ورؤية للمستثمرين والمهنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والويب 3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يجلب الذكاء الاصطناعي تحسين الإنتاجية، بينما يجلب Web3 تغييرات في علاقات الإنتاج. نبدأ أولاً بتحليل التحديات والمساحات التحسينية التي تواجه كل من صناعة الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم نستكشف كيف يمكن أن تساعد كل منهما الأخرى في حل هذه التحديات.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات.
القدرة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة لتدريب النماذج واستنتاجها. الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع هو تحدٍ مكلف ومعقد، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
الخوارزمية: على الرغم من أن خوارزميات تعلم العمق حققت نجاحًا كبيرًا، إلا أنها لا تزال تواجه بعض الصعوبات. يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كمية كبيرة من البيانات والموارد الحسابية، كما أن تفسير النموذج وقابليته للتفسير غير كافيين. تُعتبر متانة الخوارزمية وقدرتها على التعميم أيضًا مشكلات هامة.
البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة تحديًا. من الصعب الحصول على بيانات في بعض المجالات، مثل بيانات الرعاية الصحية. هناك أيضًا مشكلات تتعلق بجودة البيانات ودقتها وتوصيفها. تعتبر حماية خصوصية البيانات وأمانها أيضًا عوامل مهمة يجب مراعاتها.
بالإضافة إلى ذلك، يجب حل قضايا مثل قابلية تفسير نموذج الذكاء الاصطناعي وشفافيته، فضلاً عن عدم وضوح نموذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد مجالات للتحسين في صناعة Web3 في تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، يوجد للذكاء الاصطناعي الكثير من الإمكانيات في هذه المجالات.
تحليل البيانات والتنبؤ: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي استخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات، مما يؤدي إلى تنبؤات وقرارات أكثر دقة، وله أهمية كبيرة في تقييم المخاطر في مجال DeFi، والتنبؤات السوقية، وإدارة الأصول.
تجربة المستخدم والخدمات المخصصة: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات مخصصة، وخدمات مخصصة، وتجربة تفاعلية ذكية، مما يزيد من مشاركة المستخدم ورضاه.
الأمان وحماية الخصوصية: يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الإلكترونية والدفاع عنها، وتحديد السلوكيات الشاذة، مما يوفر ضمانات أمان أقوى. في الوقت نفسه، يمكن أيضًا تطبيق الذكاء الاصطناعي في حماية خصوصية البيانات، لحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين.
تدقيق العقود الذكية: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة تدقيق العقود واكتشاف الثغرات، مما يزيد من أمان العقود وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل الوضع الحالي لمشاريع AI+Web3
تتطرق مشاريع AI+Web3 بشكل رئيسي إلى جانبين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة تحسين مشاريع Web3.
ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
قوة حوسبة لامركزية
مع ظهور الذكاء الاصطناعي، زادت الطلبات على وحدات معالجة الرسوميات بشكل كبير، مما أدى إلى نقص في الإمدادات. لحل هذه المشكلة، بدأت بعض مشاريع Web3 في تقديم خدمات حوسبة لامركزية، مثل Akash و Render و Gensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين من خلال الرموز لتوفير قوة معالجة وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة، لتقديم دعم الحوسبة لعملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحاب، وعمال مناجم العملات المشفرة، والشركات. تُقسم مشاريع القوة الحاسوبية اللامركزية بشكل عام إلى فئتين: المستخدمة في الاستدلال الذكائي الاصطناعي والمستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي. الأولى مثل Render و Akash و Aethir، والأخيرة مثل io.net و Gensyn.
تعتبر io.net مشروعاً تمثيلياً، حيث تجاوز عدد وحدات معالجة الرسوميات 500,000، وقد تم دمج قوة الحوسبة لـ Render و Filecoin. بينما يقوم Gensyn بتعزيز توزيع مهام التعلم الآلي والمكافآت من خلال العقود الذكية، مما يحقق تدريب الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
تقوم الشبكة اللامركزية لنماذج الخوارزميات مثل Bittensor بإنشاء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال آلية تحفيز الرموز. هذه النموذج لديه القدرة على لعب دور مهم في تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
جمع البيانات اللامركزية
بعض المشاريع مثل PublicAI تحقق جمع البيانات اللامركزية من خلال طريقة تحفيز الرموز. يمكن للمستخدمين المساهمة في البيانات أو المشاركة في التحقق من البيانات للحصول على مكافآت رمزية. تعزز هذه الطريقة العلاقة المربحة بين المساهمين في البيانات وتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
يمكن لتقنية إثبات المعرفة الصفرية تحقيق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب واستدلال نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. مشاريع مثل BasedAI تستكشف هذا المجال.
الذكاء الاصطناعي يعزز Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال، تتوقع Pond من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي الرموز المميزة القيمة، بينما يتنبأ BullBear AI باتجاهات الأسعار استنادًا إلى البيانات التاريخية واتجاهات السوق.
نوميراي كمنصة مسابقات استثمارية، يقوم المشاركون فيها بتوقع سوق الأسهم بناءً على الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة. كما تقدم منصات تحليل البيانات على السلسلة مثل أركام خدمات تجمع بين الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
خدمة مخصصة
تقوم مشاريع Web3 من خلال دمج الذكاء الاصطناعي بتحسين تجربة المستخدم. على سبيل المثال، أطلقت Dune أداة Wand، التي تساعد على كتابة استعلامات SQL باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. تقوم منصات مثل Followin و IQ.wiki بدمج ChatGPT لتلخيص المحتوى. بينما تعمل مشاريع مثل NFPrompt على تقليل تكاليف إنشاء المحتوى للمستخدمين من خلال الذكاء الاصطناعي.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا في مجال تدقيق العقود الذكية. على سبيل المثال، يوفر 0x0.ai مدقق عقود ذكية يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يستخدم خوارزميات متقدمة لتحليل العقود الذكية والتعرف على الثغرات أو المشكلات المحتملة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية الموجودة في مجال الحوسبة اللامركزية
الأداء والاستقرار: تعتمد منتجات قوة الحوسبة اللامركزية على عقد موزعة عالميًا، وقد توجد تأخيرات وعدم استقرار.
التوافر: قد تؤثر درجة تطابق العرض والطلب على توافر الموارد أو عدم القدرة على تلبية احتياجات المستخدمين.
التعقيد التقني: قد يحتاج المستخدمون إلى فهم المعرفة بالشبكات الموزعة والعقود الذكية، مما يجعل تكلفة الاستخدام مرتفعة.
صعوبة التدريب: في الوقت الحالي، يتم استخدام القوة الحاسوبية اللامركزية بشكل رئيسي في استدلال الذكاء الاصطناعي، وليس في تدريب الذكاء الاصطناعي. والسبب في ذلك هو أن تدريب النماذج الكبيرة يتطلب كمية هائلة من البيانات وعرض نطاق اتصال عالي السرعة، مما يجعل من الصعب تحقيق ذلك في بيئة موزعة.
الجمع بين AI و Web3 لا يزال خشنًا، ولم يحقق 1+1>2
التطبيقات السطحية: العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي ببساطة لزيادة الكفاءة وإجراء التحليلات، دون إظهار الدمج الأصلي والحلول الابتكارية بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
التوجه التسويقي: بعض فرق Web3 تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي فقط في مجالات محدودة، وتبالغ في الترويج لاتجاهات الذكاء الاصطناعي، مما يفتقر إلى الابتكار الحقيقي.
أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة مادة عازلة لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
العديد من مشاريع AI + Web3 تستخدم الاقتصاد الرمزي كوسيلة للتمويل ومشاركة المستخدمين، لكن ما إذا كان الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لا يزال بحاجة إلى المراقبة. حاليًا، لم تصل معظم المشاريع بعد إلى مرحلة الاستخدام الفعلي، وهناك حاجة إلى مزيد من الفرق الجادة والمفكرة لتلبية سيناريوهات الاحتياج الفعلية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
ملخص
دمج AI + Web3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن توفر تقنيات AI مشاهد تطبيق أكثر كفاءة وذكاءً لـ Web3، مثل تحليل البيانات، تدقيق العقود الذكية، والخدمات الشخصية، وما إلى ذلك. في الوقت نفسه، يوفر اللامركزية وقابلية البرمجة في Web3 فرصًا جديدة لتطوير تقنيات AI، مثل القدرة الحاسوبية اللامركزية، ومشاركة الخوارزميات، وجمع البيانات، وما إلى ذلك.
على الرغم من أن مشاريع AI + Web3 لا تزال في مرحلة مبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها تحمل أيضًا بعض المزايا. على سبيل المثال، يمكن أن يقلل الحساب اللامركزي وجمع البيانات من الاعتماد على المؤسسات المركزية، ويزيد من الشفافية وقابلية التدقيق، ويعزز المشاركة والابتكار على نطاق أوسع.
في المستقبل، من المتوقع أن يتم بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وفتحًا وعدلاً من خلال دمج التحليل الذكي والقدرات القرار للذكاء الاصطناعي مع اللامركزية وحوكمة المستخدمين في Web3. مع تقدم الأبحاث والتكنولوجيا، نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول الأصلية والمعنوية في مجالات المالية، والمنظمات المستقلة اللامركزية، وأسواق التنبؤ، وNFT.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الراهن، التحديات والفرص المستقبلية
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الحالي، التحديات وآفاق المستقبل
أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وWeb3 إلى اهتمام واسع النطاق على مستوى العالم. يُعتبر الذكاء الاصطناعي تقنية تحاكي وتقلد الذكاء البشري، وقد حقق تقدمًا كبيرًا في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة. بينما يُعد Web3 نموذجًا شبكيًا ناشئًا، فإنه يُغير من إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت.
وصل حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 إلى 200 مليار دولار، وظهرت عمالقة الصناعة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney ولاعبون متميزون كالفطر بعد المطر. وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون، وتظهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل متكرر. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 محور اهتمام builders والمستثمرين المغامرين في الغرب والشرق.
ستتناول هذه المقالة حالة تطوير AI+Web3، وتحليل وضع المشاريع الحالية، ومناقشة التحديات والقيود التي تواجهها، لتقديم مرجعية ورؤية للمستثمرين والمهنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والويب 3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يجلب الذكاء الاصطناعي تحسين الإنتاجية، بينما يجلب Web3 تغييرات في علاقات الإنتاج. نبدأ أولاً بتحليل التحديات والمساحات التحسينية التي تواجه كل من صناعة الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم نستكشف كيف يمكن أن تساعد كل منهما الأخرى في حل هذه التحديات.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات.
القدرة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة لتدريب النماذج واستنتاجها. الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع هو تحدٍ مكلف ومعقد، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
الخوارزمية: على الرغم من أن خوارزميات تعلم العمق حققت نجاحًا كبيرًا، إلا أنها لا تزال تواجه بعض الصعوبات. يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كمية كبيرة من البيانات والموارد الحسابية، كما أن تفسير النموذج وقابليته للتفسير غير كافيين. تُعتبر متانة الخوارزمية وقدرتها على التعميم أيضًا مشكلات هامة.
البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة تحديًا. من الصعب الحصول على بيانات في بعض المجالات، مثل بيانات الرعاية الصحية. هناك أيضًا مشكلات تتعلق بجودة البيانات ودقتها وتوصيفها. تعتبر حماية خصوصية البيانات وأمانها أيضًا عوامل مهمة يجب مراعاتها.
بالإضافة إلى ذلك، يجب حل قضايا مثل قابلية تفسير نموذج الذكاء الاصطناعي وشفافيته، فضلاً عن عدم وضوح نموذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد مجالات للتحسين في صناعة Web3 في تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، يوجد للذكاء الاصطناعي الكثير من الإمكانيات في هذه المجالات.
تحليل البيانات والتنبؤ: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي استخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات، مما يؤدي إلى تنبؤات وقرارات أكثر دقة، وله أهمية كبيرة في تقييم المخاطر في مجال DeFi، والتنبؤات السوقية، وإدارة الأصول.
تجربة المستخدم والخدمات المخصصة: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات مخصصة، وخدمات مخصصة، وتجربة تفاعلية ذكية، مما يزيد من مشاركة المستخدم ورضاه.
الأمان وحماية الخصوصية: يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الإلكترونية والدفاع عنها، وتحديد السلوكيات الشاذة، مما يوفر ضمانات أمان أقوى. في الوقت نفسه، يمكن أيضًا تطبيق الذكاء الاصطناعي في حماية خصوصية البيانات، لحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين.
تدقيق العقود الذكية: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة تدقيق العقود واكتشاف الثغرات، مما يزيد من أمان العقود وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل الوضع الحالي لمشاريع AI+Web3
تتطرق مشاريع AI+Web3 بشكل رئيسي إلى جانبين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة تحسين مشاريع Web3.
ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
قوة حوسبة لامركزية
مع ظهور الذكاء الاصطناعي، زادت الطلبات على وحدات معالجة الرسوميات بشكل كبير، مما أدى إلى نقص في الإمدادات. لحل هذه المشكلة، بدأت بعض مشاريع Web3 في تقديم خدمات حوسبة لامركزية، مثل Akash و Render و Gensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين من خلال الرموز لتوفير قوة معالجة وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة، لتقديم دعم الحوسبة لعملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحاب، وعمال مناجم العملات المشفرة، والشركات. تُقسم مشاريع القوة الحاسوبية اللامركزية بشكل عام إلى فئتين: المستخدمة في الاستدلال الذكائي الاصطناعي والمستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي. الأولى مثل Render و Akash و Aethir، والأخيرة مثل io.net و Gensyn.
تعتبر io.net مشروعاً تمثيلياً، حيث تجاوز عدد وحدات معالجة الرسوميات 500,000، وقد تم دمج قوة الحوسبة لـ Render و Filecoin. بينما يقوم Gensyn بتعزيز توزيع مهام التعلم الآلي والمكافآت من خلال العقود الذكية، مما يحقق تدريب الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
تقوم الشبكة اللامركزية لنماذج الخوارزميات مثل Bittensor بإنشاء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال آلية تحفيز الرموز. هذه النموذج لديه القدرة على لعب دور مهم في تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
جمع البيانات اللامركزية
بعض المشاريع مثل PublicAI تحقق جمع البيانات اللامركزية من خلال طريقة تحفيز الرموز. يمكن للمستخدمين المساهمة في البيانات أو المشاركة في التحقق من البيانات للحصول على مكافآت رمزية. تعزز هذه الطريقة العلاقة المربحة بين المساهمين في البيانات وتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
يمكن لتقنية إثبات المعرفة الصفرية تحقيق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب واستدلال نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. مشاريع مثل BasedAI تستكشف هذا المجال.
الذكاء الاصطناعي يعزز Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال، تتوقع Pond من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي الرموز المميزة القيمة، بينما يتنبأ BullBear AI باتجاهات الأسعار استنادًا إلى البيانات التاريخية واتجاهات السوق.
نوميراي كمنصة مسابقات استثمارية، يقوم المشاركون فيها بتوقع سوق الأسهم بناءً على الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة. كما تقدم منصات تحليل البيانات على السلسلة مثل أركام خدمات تجمع بين الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
خدمة مخصصة
تقوم مشاريع Web3 من خلال دمج الذكاء الاصطناعي بتحسين تجربة المستخدم. على سبيل المثال، أطلقت Dune أداة Wand، التي تساعد على كتابة استعلامات SQL باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. تقوم منصات مثل Followin و IQ.wiki بدمج ChatGPT لتلخيص المحتوى. بينما تعمل مشاريع مثل NFPrompt على تقليل تكاليف إنشاء المحتوى للمستخدمين من خلال الذكاء الاصطناعي.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا في مجال تدقيق العقود الذكية. على سبيل المثال، يوفر 0x0.ai مدقق عقود ذكية يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يستخدم خوارزميات متقدمة لتحليل العقود الذكية والتعرف على الثغرات أو المشكلات المحتملة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية الموجودة في مجال الحوسبة اللامركزية
الأداء والاستقرار: تعتمد منتجات قوة الحوسبة اللامركزية على عقد موزعة عالميًا، وقد توجد تأخيرات وعدم استقرار.
التوافر: قد تؤثر درجة تطابق العرض والطلب على توافر الموارد أو عدم القدرة على تلبية احتياجات المستخدمين.
التعقيد التقني: قد يحتاج المستخدمون إلى فهم المعرفة بالشبكات الموزعة والعقود الذكية، مما يجعل تكلفة الاستخدام مرتفعة.
صعوبة التدريب: في الوقت الحالي، يتم استخدام القوة الحاسوبية اللامركزية بشكل رئيسي في استدلال الذكاء الاصطناعي، وليس في تدريب الذكاء الاصطناعي. والسبب في ذلك هو أن تدريب النماذج الكبيرة يتطلب كمية هائلة من البيانات وعرض نطاق اتصال عالي السرعة، مما يجعل من الصعب تحقيق ذلك في بيئة موزعة.
الجمع بين AI و Web3 لا يزال خشنًا، ولم يحقق 1+1>2
التطبيقات السطحية: العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي ببساطة لزيادة الكفاءة وإجراء التحليلات، دون إظهار الدمج الأصلي والحلول الابتكارية بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
التوجه التسويقي: بعض فرق Web3 تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي فقط في مجالات محدودة، وتبالغ في الترويج لاتجاهات الذكاء الاصطناعي، مما يفتقر إلى الابتكار الحقيقي.
أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة مادة عازلة لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
العديد من مشاريع AI + Web3 تستخدم الاقتصاد الرمزي كوسيلة للتمويل ومشاركة المستخدمين، لكن ما إذا كان الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لا يزال بحاجة إلى المراقبة. حاليًا، لم تصل معظم المشاريع بعد إلى مرحلة الاستخدام الفعلي، وهناك حاجة إلى مزيد من الفرق الجادة والمفكرة لتلبية سيناريوهات الاحتياج الفعلية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
ملخص
دمج AI + Web3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن توفر تقنيات AI مشاهد تطبيق أكثر كفاءة وذكاءً لـ Web3، مثل تحليل البيانات، تدقيق العقود الذكية، والخدمات الشخصية، وما إلى ذلك. في الوقت نفسه، يوفر اللامركزية وقابلية البرمجة في Web3 فرصًا جديدة لتطوير تقنيات AI، مثل القدرة الحاسوبية اللامركزية، ومشاركة الخوارزميات، وجمع البيانات، وما إلى ذلك.
على الرغم من أن مشاريع AI + Web3 لا تزال في مرحلة مبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها تحمل أيضًا بعض المزايا. على سبيل المثال، يمكن أن يقلل الحساب اللامركزي وجمع البيانات من الاعتماد على المؤسسات المركزية، ويزيد من الشفافية وقابلية التدقيق، ويعزز المشاركة والابتكار على نطاق أوسع.
في المستقبل، من المتوقع أن يتم بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وفتحًا وعدلاً من خلال دمج التحليل الذكي والقدرات القرار للذكاء الاصطناعي مع اللامركزية وحوكمة المستخدمين في Web3. مع تقدم الأبحاث والتكنولوجيا، نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول الأصلية والمعنوية في مجالات المالية، والمنظمات المستقلة اللامركزية، وأسواق التنبؤ، وNFT.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)