A fusão da IA e do Web3: oportunidades e desafios coexistem
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 chamou a atenção global. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações para diversos setores. A Web3, como um novo modelo de internet, está mudando a percepção e a forma como as pessoas utilizam a internet. A combinação de IA e Web3 tornou-se o foco de atenção para desenvolvedores e investidores do Oriente e Ocidente, e como integrar bem os dois é uma questão que merece uma exploração mais aprofundada.
Este artigo irá focar no estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisar a situação dos projetos atuais e discutir profundamente as limitações e desafios enfrentados. Espera-se que isso forneça uma referência valiosa para profissionais e investidores relacionados.
Formas de Interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA trouxe um aumento na produtividade, enquanto o Web3 trouxe uma transformação nas relações de produção. Que tipo de faísca pode surgir do encontro entre a IA e o Web3? Primeiro, vamos analisar as dificuldades e o espaço para melhorias que cada setor enfrenta, e depois discutiremos como eles podem ajudar a resolver essas dificuldades.
Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os três elementos centrais da indústria de IA são: poder de computação, algoritmos e dados.
Em termos de capacidade de computação: As tarefas de IA exigem uma grande quantidade de recursos computacionais para o treinamento e a inferência de modelos, especialmente modelos de aprendizado profundo. Obter e gerenciar capacidade de computação em larga escala é um desafio caro e complexo, sendo o custo, o consumo de energia e a manutenção de dispositivos de computação de alto desempenho questões problemáticas. Para startups e desenvolvedores individuais, pode ser difícil obter capacidade de computação suficiente.
Em termos de algoritmos: embora os algoritmos de aprendizado profundo tenham alcançado enorme sucesso, ainda existem algumas dificuldades. Treinar redes neurais profundas requer grandes quantidades de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade dos modelos é insuficiente para certas tarefas. A robustez e a capacidade de generalização dos algoritmos também são questões importantes, e o desempenho dos modelos em dados não vistos pode ser instável.
Em termos de dados: obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um desafio. Em certos domínios, os dados são difíceis de obter, como os dados de saúde. A qualidade, precisão e rotulagem dos dados também apresentam problemas, dados incompletos ou tendenciosos podem levar a comportamentos errôneos dos modelos. Ao mesmo tempo, a proteção da privacidade e segurança dos dados também é um fator importante a considerar.
Além disso, a característica de caixa-preta dos modelos de IA levanta questões de interpretabilidade e transparência. Para certas aplicações, como finanças e saúde, o processo de decisão do modelo precisa ser interpretável e rastreável, enquanto os modelos de aprendizado profundo existentes muitas vezes carecem de transparência.
As dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos, incluindo:
Capacidade de análise de dados insuficiente: as plataformas Web3 precisam de melhores capacidades de análise de dados para entender o comportamento dos usuários, prever tendências de mercado, etc.
Experiência do usuário insatisfatória: Muitas interfaces e experiências de interação dos produtos Web3 são deficientes, afetando a adoção pelos usuários.
Problemas de segurança de contratos inteligentes: as vulnerabilidades no código dos contratos inteligentes e os ataques de hackers continuam a ser um grande desafio.
Proteção da privacidade: como realizar a partilha de dados e a criação de valor enquanto se protege a privacidade dos utilizadores.
Escalabilidade: A capacidade de processamento e a velocidade das transações da rede blockchain ainda precisam de melhorias.
A IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande potencial de aplicação nessas áreas.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Os projetos que combinam IA e Web3 abordam principalmente duas grandes direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de IA, e usar a tecnologia de IA para servir à melhoria dos projetos Web3.
Web3 ajuda a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com o rápido desenvolvimento da IA, a demanda por GPUs disparou, resultando em uma situação de escassez. Para resolver esse problema, alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de computação descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a fornecerem a capacidade de GPU ociosa através de tokens, tornando-se o lado da oferta de capacidade de computação e fornecendo suporte de capacidade computacional aos clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente três categorias: prestadores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas com uma grande quantidade de GPUs. Os projetos são divididos em duas categorias, uma destinada à inferência de IA ( como Render, Akash ), e a outra para treinamento de IA ( como io.net, Gensyn ).
O surgimento de redes de computação descentralizadas oferece novas possibilidades para o fornecimento de capacidade computacional de IA. No entanto, em comparação com serviços de computação centralizados, a computação descentralizada ainda enfrenta desafios em termos de estabilidade de desempenho, disponibilidade e complexidade de uso. Atualmente, a maioria dos projetos ainda está limitada à inferência de IA e não ao treinamento, principalmente devido às diferentes exigências de capacidade computacional e largura de banda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos estão a tentar estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Estas plataformas conectam vários modelos de IA, cada um com a sua própria área de especialização. Quando os utilizadores fazem perguntas, a plataforma seleciona o modelo mais adequado para responder.
Em comparação com um único grande modelo, uma plataforma de modelos de algoritmos descentralizados tem o potencial de oferecer serviços mais diversificados. No entanto, garantir a qualidade do modelo e coordenar a cooperação entre diferentes modelos ainda é um desafio.
Coleta de dados descentralizada
Os dados são a chave para o desenvolvimento da IA. Alguns projetos Web3, como o PublicAI, estão a implementar a coleta descentralizada de dados através de incentivos em tokens. Os utilizadores podem contribuir com dados ou participar na validação de dados, recebendo recompensas em tokens. Esta abordagem ajuda a obter dados mais diversificados, ao mesmo tempo que permite aos utilizadores partilhar o valor dos dados.
ZK protege a privacidade dos usuários na IA
Provas de conhecimento nulo ( ZK ) oferecem novas possibilidades para a proteção da privacidade em IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) permite o treinamento e a inferência de modelos de machine learning sem divulgar os dados originais. Isso ajuda a resolver o conflito entre proteção da privacidade e compartilhamento de dados, especialmente aplicável em áreas de dados sensíveis, como saúde e finanças.
AI impulsiona o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, o Pond prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA; BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos; Numerai realiza competições de previsão do mercado de ações com IA; Arkham utiliza IA para análise de dados na blockchain, entre outros.
Serviço Personalizado
A aplicação de IA na pesquisa e recomendação também se estendeu ao campo do Web3. Como a Dune lançou a ferramenta Wand, utilizando modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL; a plataforma de mídia Web3 Followin e o IQ.wiki integraram o ChatGPT para resumir conteúdos; a Kaito está empenhada em se tornar um motor de busca Web3 baseado em LLM.
Auditoria AI de contratos inteligentes
A IA mostra um enorme potencial na auditoria de contratos inteligentes. A 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em IA, que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código. Isso ajuda a melhorar a segurança e a confiabilidade dos contratos inteligentes.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais da computação descentralizada
Desempenho e estabilidade: a computação descentralizada depende de nós distribuídos globalmente, podendo haver atrasos e instabilidade.
Disponibilidade: Pode haver escassez de recursos ou incapacidade de satisfazer a demanda, dependendo do grau de correspondência entre oferta e procura.
Complexidade de uso: os usuários podem precisar entender mais detalhes técnicos, aumentando o custo de uso.
Dificuldade de treino: atualmente, a computação descentralizada é principalmente usada para inferência de IA, dificultando o atendimento às altas exigências de computação e largura de banda para o treino de grandes modelos.
A combinação de AI+Web3 não é suficientemente profunda
Muitos projetos apenas utilizam a IA na superfície, sem uma verdadeira integração profunda:
Limitação dos cenários de aplicação: a maioria das aplicações, como análise de dados, pesquisa recomendada, etc., não difere essencialmente dos projetos Web2.
Marketing é maior que a substância: alguns projetos utilizam mais o conceito de IA a nível de marketing, com inovação real limitada.
questões de economia de tokens
Alguns projetos podem depender excessivamente da economia de tokens, ignorando a resolução de necessidades reais. Como projetar um modelo de token razoável que garanta o desenvolvimento sustentável a longo prazo ainda é um grande desafio.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece novas possibilidades para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode proporcionar cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes, etc. O Web3, por sua vez, oferece à AI uma plataforma descentralizada para compartilhamento de poder computacional, dados e algoritmos.
Apesar de ainda enfrentar muitos desafios, a combinação de AI + Web3 tem um grande potencial. No futuro, com o avanço da tecnologia e mais práticas inovadoras, esperamos ver uma fusão mais profunda, construindo sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.
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A fusão da IA com o Web3: um novo era de oportunidades e desafios.
A fusão da IA e do Web3: oportunidades e desafios coexistem
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 chamou a atenção global. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações para diversos setores. A Web3, como um novo modelo de internet, está mudando a percepção e a forma como as pessoas utilizam a internet. A combinação de IA e Web3 tornou-se o foco de atenção para desenvolvedores e investidores do Oriente e Ocidente, e como integrar bem os dois é uma questão que merece uma exploração mais aprofundada.
Este artigo irá focar no estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisar a situação dos projetos atuais e discutir profundamente as limitações e desafios enfrentados. Espera-se que isso forneça uma referência valiosa para profissionais e investidores relacionados.
Formas de Interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA trouxe um aumento na produtividade, enquanto o Web3 trouxe uma transformação nas relações de produção. Que tipo de faísca pode surgir do encontro entre a IA e o Web3? Primeiro, vamos analisar as dificuldades e o espaço para melhorias que cada setor enfrenta, e depois discutiremos como eles podem ajudar a resolver essas dificuldades.
Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os três elementos centrais da indústria de IA são: poder de computação, algoritmos e dados.
Em termos de capacidade de computação: As tarefas de IA exigem uma grande quantidade de recursos computacionais para o treinamento e a inferência de modelos, especialmente modelos de aprendizado profundo. Obter e gerenciar capacidade de computação em larga escala é um desafio caro e complexo, sendo o custo, o consumo de energia e a manutenção de dispositivos de computação de alto desempenho questões problemáticas. Para startups e desenvolvedores individuais, pode ser difícil obter capacidade de computação suficiente.
Em termos de algoritmos: embora os algoritmos de aprendizado profundo tenham alcançado enorme sucesso, ainda existem algumas dificuldades. Treinar redes neurais profundas requer grandes quantidades de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade dos modelos é insuficiente para certas tarefas. A robustez e a capacidade de generalização dos algoritmos também são questões importantes, e o desempenho dos modelos em dados não vistos pode ser instável.
Em termos de dados: obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um desafio. Em certos domínios, os dados são difíceis de obter, como os dados de saúde. A qualidade, precisão e rotulagem dos dados também apresentam problemas, dados incompletos ou tendenciosos podem levar a comportamentos errôneos dos modelos. Ao mesmo tempo, a proteção da privacidade e segurança dos dados também é um fator importante a considerar.
Além disso, a característica de caixa-preta dos modelos de IA levanta questões de interpretabilidade e transparência. Para certas aplicações, como finanças e saúde, o processo de decisão do modelo precisa ser interpretável e rastreável, enquanto os modelos de aprendizado profundo existentes muitas vezes carecem de transparência.
As dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos, incluindo:
Capacidade de análise de dados insuficiente: as plataformas Web3 precisam de melhores capacidades de análise de dados para entender o comportamento dos usuários, prever tendências de mercado, etc.
Experiência do usuário insatisfatória: Muitas interfaces e experiências de interação dos produtos Web3 são deficientes, afetando a adoção pelos usuários.
Problemas de segurança de contratos inteligentes: as vulnerabilidades no código dos contratos inteligentes e os ataques de hackers continuam a ser um grande desafio.
Proteção da privacidade: como realizar a partilha de dados e a criação de valor enquanto se protege a privacidade dos utilizadores.
Escalabilidade: A capacidade de processamento e a velocidade das transações da rede blockchain ainda precisam de melhorias.
A IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande potencial de aplicação nessas áreas.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Os projetos que combinam IA e Web3 abordam principalmente duas grandes direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de IA, e usar a tecnologia de IA para servir à melhoria dos projetos Web3.
Web3 ajuda a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com o rápido desenvolvimento da IA, a demanda por GPUs disparou, resultando em uma situação de escassez. Para resolver esse problema, alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de computação descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a fornecerem a capacidade de GPU ociosa através de tokens, tornando-se o lado da oferta de capacidade de computação e fornecendo suporte de capacidade computacional aos clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente três categorias: prestadores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas com uma grande quantidade de GPUs. Os projetos são divididos em duas categorias, uma destinada à inferência de IA ( como Render, Akash ), e a outra para treinamento de IA ( como io.net, Gensyn ).
O surgimento de redes de computação descentralizadas oferece novas possibilidades para o fornecimento de capacidade computacional de IA. No entanto, em comparação com serviços de computação centralizados, a computação descentralizada ainda enfrenta desafios em termos de estabilidade de desempenho, disponibilidade e complexidade de uso. Atualmente, a maioria dos projetos ainda está limitada à inferência de IA e não ao treinamento, principalmente devido às diferentes exigências de capacidade computacional e largura de banda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos estão a tentar estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Estas plataformas conectam vários modelos de IA, cada um com a sua própria área de especialização. Quando os utilizadores fazem perguntas, a plataforma seleciona o modelo mais adequado para responder.
Em comparação com um único grande modelo, uma plataforma de modelos de algoritmos descentralizados tem o potencial de oferecer serviços mais diversificados. No entanto, garantir a qualidade do modelo e coordenar a cooperação entre diferentes modelos ainda é um desafio.
Coleta de dados descentralizada
Os dados são a chave para o desenvolvimento da IA. Alguns projetos Web3, como o PublicAI, estão a implementar a coleta descentralizada de dados através de incentivos em tokens. Os utilizadores podem contribuir com dados ou participar na validação de dados, recebendo recompensas em tokens. Esta abordagem ajuda a obter dados mais diversificados, ao mesmo tempo que permite aos utilizadores partilhar o valor dos dados.
ZK protege a privacidade dos usuários na IA
Provas de conhecimento nulo ( ZK ) oferecem novas possibilidades para a proteção da privacidade em IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) permite o treinamento e a inferência de modelos de machine learning sem divulgar os dados originais. Isso ajuda a resolver o conflito entre proteção da privacidade e compartilhamento de dados, especialmente aplicável em áreas de dados sensíveis, como saúde e finanças.
AI impulsiona o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, o Pond prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA; BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos; Numerai realiza competições de previsão do mercado de ações com IA; Arkham utiliza IA para análise de dados na blockchain, entre outros.
Serviço Personalizado
A aplicação de IA na pesquisa e recomendação também se estendeu ao campo do Web3. Como a Dune lançou a ferramenta Wand, utilizando modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL; a plataforma de mídia Web3 Followin e o IQ.wiki integraram o ChatGPT para resumir conteúdos; a Kaito está empenhada em se tornar um motor de busca Web3 baseado em LLM.
Auditoria AI de contratos inteligentes
A IA mostra um enorme potencial na auditoria de contratos inteligentes. A 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em IA, que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código. Isso ajuda a melhorar a segurança e a confiabilidade dos contratos inteligentes.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais da computação descentralizada
Desempenho e estabilidade: a computação descentralizada depende de nós distribuídos globalmente, podendo haver atrasos e instabilidade.
Disponibilidade: Pode haver escassez de recursos ou incapacidade de satisfazer a demanda, dependendo do grau de correspondência entre oferta e procura.
Complexidade de uso: os usuários podem precisar entender mais detalhes técnicos, aumentando o custo de uso.
Dificuldade de treino: atualmente, a computação descentralizada é principalmente usada para inferência de IA, dificultando o atendimento às altas exigências de computação e largura de banda para o treino de grandes modelos.
A combinação de AI+Web3 não é suficientemente profunda
Muitos projetos apenas utilizam a IA na superfície, sem uma verdadeira integração profunda:
Limitação dos cenários de aplicação: a maioria das aplicações, como análise de dados, pesquisa recomendada, etc., não difere essencialmente dos projetos Web2.
Marketing é maior que a substância: alguns projetos utilizam mais o conceito de IA a nível de marketing, com inovação real limitada.
questões de economia de tokens
Alguns projetos podem depender excessivamente da economia de tokens, ignorando a resolução de necessidades reais. Como projetar um modelo de token razoável que garanta o desenvolvimento sustentável a longo prazo ainda é um grande desafio.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece novas possibilidades para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode proporcionar cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes, etc. O Web3, por sua vez, oferece à AI uma plataforma descentralizada para compartilhamento de poder computacional, dados e algoritmos.
Apesar de ainda enfrentar muitos desafios, a combinação de AI + Web3 tem um grande potencial. No futuro, com o avanço da tecnologia e mais práticas inovadoras, esperamos ver uma fusão mais profunda, construindo sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.