A fusão da IA e do Web3: oportunidades e desafios coexistem
Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Web3, a fusão entre ambas está a gerar uma ampla atenção na indústria. A IA fez grandes progressos em áreas como reconhecimento facial e processamento de linguagem natural, trazendo mudanças para diversos setores. O Web3, por sua vez, é baseado em blockchain, permitindo o compartilhamento de dados, a autogestão dos usuários e um mecanismo de confiança descentralizado. Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, seu valor potencial e os desafios que enfrenta.
Interação entre IA e Web3
A combinação de IA e Web3 manifesta-se principalmente nos seguintes aspetos:
Web3 impulsiona IA
Rede de potência descentralizada
Através de incentivos em tokens, projetos Web3 como Akash, Render, entre outros, construíram redes de computação descentralizadas, fornecendo recursos de computação distribuídos para IA. Isso ajuda a aliviar a enorme demanda de computação da IA, especialmente na fase de inferência.
Mercado de modelos de algoritmos descentralizados
Projetos como o Bittensor construíram um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, conectando diferentes modelos de IA e oferecendo aos usuários capacidades de IA diversificadas.
Coleta de dados descentralizada
Projetos como o PublicAI incentivam os usuários a contribuir com dados através de tokens, fornecendo fontes de dados mais ricas para o treinamento de IA.
Proteção de Privacidade
Utilizar tecnologias Web3 como a prova de zero conhecimento para proteger a privacidade dos dados durante o processo de IA.
AI impulsiona o Web3
Análise e previsão de dados
A IA oferece capacidades de análise de dados e previsão de mercado mais inteligentes para projetos Web3.
Serviço personalizado
A tecnologia de IA otimiza a experiência do usuário na plataforma Web3, oferecendo serviços como recomendações personalizadas.
Auditoria de contratos inteligentes
A IA pode auditar o código dos contratos inteligentes de forma mais eficiente, aumentando a segurança.
Desafios enfrentados
Limitações da capacidade de computação descentralizada
Devido a limitações como largura de banda e estabilidade, atualmente a computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, sendo difícil apoiar o treinamento de modelos em larga escala.
A combinação não é suficientemente profunda
Muitos projetos apenas utilizam a IA superficialmente, sem alcançar uma profunda fusão com o Web3.
O modelo econômico do token precisa ser otimizado
Alguns projetos dependem excessivamente da narrativa dos tokens, ignorando a criação real de valor.
Conclusão
A fusão de AI+Web3 enfrenta desafios, mas também contém grandes oportunidades. Através da complementaridade de vantagens, espera-se que ambos construam em conjunto um ecossistema tecnológico mais inteligente, aberto e justo. No futuro, serão necessárias mais práticas inovadoras para aprofundar a combinação de AI e Web3, liberando um potencial de valor ainda maior.
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ApeEscapeArtist
· 20h atrás
O futuro ainda é promissor.
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rekt_but_not_broke
· 20h atrás
Não se pode desligar da revolução do Poder de computação
AI+Web3 integração liberta potencial inovador, desafios e oportunidades coexistem
A fusão da IA e do Web3: oportunidades e desafios coexistem
Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Web3, a fusão entre ambas está a gerar uma ampla atenção na indústria. A IA fez grandes progressos em áreas como reconhecimento facial e processamento de linguagem natural, trazendo mudanças para diversos setores. O Web3, por sua vez, é baseado em blockchain, permitindo o compartilhamento de dados, a autogestão dos usuários e um mecanismo de confiança descentralizado. Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, seu valor potencial e os desafios que enfrenta.
Interação entre IA e Web3
A combinação de IA e Web3 manifesta-se principalmente nos seguintes aspetos:
Web3 impulsiona IA
Através de incentivos em tokens, projetos Web3 como Akash, Render, entre outros, construíram redes de computação descentralizadas, fornecendo recursos de computação distribuídos para IA. Isso ajuda a aliviar a enorme demanda de computação da IA, especialmente na fase de inferência.
Projetos como o Bittensor construíram um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, conectando diferentes modelos de IA e oferecendo aos usuários capacidades de IA diversificadas.
Projetos como o PublicAI incentivam os usuários a contribuir com dados através de tokens, fornecendo fontes de dados mais ricas para o treinamento de IA.
Utilizar tecnologias Web3 como a prova de zero conhecimento para proteger a privacidade dos dados durante o processo de IA.
AI impulsiona o Web3
A IA oferece capacidades de análise de dados e previsão de mercado mais inteligentes para projetos Web3.
A tecnologia de IA otimiza a experiência do usuário na plataforma Web3, oferecendo serviços como recomendações personalizadas.
A IA pode auditar o código dos contratos inteligentes de forma mais eficiente, aumentando a segurança.
Desafios enfrentados
Devido a limitações como largura de banda e estabilidade, atualmente a computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, sendo difícil apoiar o treinamento de modelos em larga escala.
Muitos projetos apenas utilizam a IA superficialmente, sem alcançar uma profunda fusão com o Web3.
Alguns projetos dependem excessivamente da narrativa dos tokens, ignorando a criação real de valor.
Conclusão
A fusão de AI+Web3 enfrenta desafios, mas também contém grandes oportunidades. Através da complementaridade de vantagens, espera-se que ambos construam em conjunto um ecossistema tecnológico mais inteligente, aberto e justo. No futuro, serão necessárias mais práticas inovadoras para aprofundar a combinação de AI e Web3, liberando um potencial de valor ainda maior.