Là một học viên Web3 bị cuốn theo làn sóng AI lớn, sau khi trải qua sự bùng nổ thông tin trong hai ngành trong những tháng gần đây, tôi đã sắp xếp một số suy nghĩ và nghiên cứu để chia sẻ với các học viên Web3:
AI và Web3, một bên phá vỡ trí tưởng tượng của chúng ta về giới hạn trên của năng suất, còn bên kia định hình lại hiểu biết của chúng ta về mô hình kinh tế. Là một công nghệ tiên tiến đại diện cho hướng phát triển trong tương lai, sự kết hợp của cả hai dường như là sự kết hợp tự nhiên, luôn có thể truyền cảm hứng cho trí tưởng tượng không giới hạn, nhưng khi chúng ta chú ý đến thực tế, chúng ta thấy rằng có rất ít dự án thực sự kết hợp cả hai. Sự va chạm của hai con đường đã sinh ra một câu chuyện mới, nhưng nó cũng sinh ra rất nhiều bong bóng và mánh lới quảng cáo, và nhiều tầm nhìn đẹp đẽ bổ sung cho nhau về mặt lý thuyết có thể không có nhu cầu thực sự trong thực tế; và những cái có thể đáp ứng nhu cầu thực tế. nhu cầu thực tế Các dự án cũng sẽ khó triển khai do vướng mắc về chi phí hoặc kỹ thuật.
**Tôi nghĩ rằng ý tưởng về dòng chảy của Web3 và AI cũng tỷ lệ thuận với số lượng dự án web3 nhìn thấy nội dung AI trên thị trường sơ cấp và số lượng dự án AI gặp phải tình trạng web3 hóa không cần thiết. **Các doanh nhân/bên dự án gốc AI không thực sự nghĩ về cách thức web3, chẳng hạn như xác nhận dữ liệu và on-chain, mô hình kinh tế, phân phối quan hệ sản xuất, v.v., bởi vì các dự án từ dưới lên trong các mô hình quy mô lớn AI có tỷ lệ cao nhu cầu về tài nguyên , Số lượng lớn tài nguyên cần thiết khiến AI rất tập trung từ đào tạo đến vận hành và tôi rất thận trọng về tính khả thi triển khai thực tế của một số bên dự án Web3, những người đã kêu gọi giúp AI cải thiện quan hệ sản xuất.
Thị trường Web3 gặp rất nhiều nút thắt ở cả cấp độ chính sách vĩ mô và cấp độ đổi mới, bỏ qua áp lực điều chỉnh mới, từ cấp độ đổi mới, khi AI cải thiện năng suất với tốc độ cao và thay thế khả năng tư duy của con người, nó sẽ thu hút rất nhiều phần lớn người dùng, Nhà xây dựng và Trong mắt các nhà đầu tư, tình thế khó xử về đổi mới công nghiệp của Web3 càng bộc lộ rõ hơn, đã lâu rồi Web3 không có những đổi mới ở cấp độ AI. Thành thật mà nói, hầu hết các dự án mới đang được chú ý hiện nay đều là những thay đổi nhỏ đối với các công nghệ/sản phẩm trước đây. Ví dụ: các phương thức cầm cố tốt hơn, ví đa chuỗi có trải nghiệm người dùng tốt hơn, meme coin với cách chơi mới, Dex có tính thanh khoản tốt hơn trên chuỗi công khai mới, v.v. Những cái gọi là "đổi mới" này rất hữu ích để giới thiệu nhiều người dùng hoặc khu vực hơn. Sự thâm nhập sử dụng chuỗi khối có thực sự hữu ích không và đó có phải là điều mà ngành thực sự cần hay không.
Chúng tôi cần một số lĩnh vực mới có thể đưa AI vào Web3 và cho phép Web3 ra ngoài, cũng như bản chất cơ bản của các chuỗi khối này, chẳng hạn như (1. Xác nhận quyền tạo nội dung, 2. Xác nhận danh tính, 3. Đổi mới hệ thống tài chính, 4. . chấm dứt không đáng tin cậy, v.v.) nói về tương lai của sự thay đổi mô hình tiếp theo cho toàn bộ ngành. Phù hợp với mục đích tìm kiếm sự kết hợp hữu cơ, bài viết này bắt đầu từ sự thích ứng và bổ sung của các công nghệ cơ bản, đánh giá toàn diện các lĩnh vực mới được tạo ra bởi sự kết hợp giữa AI và Web3, đồng thời phân tích toàn diện về nhu cầu thực tế, những nút thắt phát triển và triển vọng của từng hướng trong các lĩnh vực này.
Hình trên ám chỉ trùm KK của Hash Global
TL;DR
**AI và web3 có xung đột về logic cơ bản, lượng lớn tài nguyên mà mô hình lớn AI yêu cầu khiến AI rất tập trung từ đào tạo đến vận hành, trong khi triển vọng xây dựng chuỗi khối dựa trên Web3 được ưu tiên phân cấp và minh bạch. **Điều này làm cho việc kết hợp AI và web3 ở lớp dưới cùng trở nên rất khó khăn. Logic kinh doanh của nó có hợp lệ hay không và liệu nhu cầu thực tế có tồn tại hay không cần phải được cân nhắc.
Nhưng chính logic trái ngược nhau ở phía dưới này đã khiến AI và Web3 bổ sung cho nhau, không tìm cách trở thành cốt lõi trong câu chuyện của nhau mà là giải pháp cho những điểm yếu của nhau, thúc đẩy sự phát triển của nhau. Hai công nghệ cũng sẽ mang lại nhiều câu chuyện mới cho nhau, để lại một khoảng trống lớn cho trí tưởng tượng. **Thiết kế mô hình kinh tế của Web3 có thể cho phép nhiều bên tham gia dự án AI tăng tỷ lệ sử dụng vốn để thúc đẩy hoạt động của dự án và lợi ích của chính chuỗi khối, chẳng hạn như giảm chi phí cơ sở hạ tầng và xác minh danh tính, nằm trong hộp đen dữ liệu trong Trí tuệ nhân tạo: Đưa vào nền dân chủ và tính minh bạch, đồng thời cung cấp các khuyến khích cho việc đóng góp dữ liệu có thể làm sáng tỏ thiết kế sản phẩm cho các nhóm dự án AI. **
**Ở lớp cơ sở hạ tầng, cơ chế phi tập trung của Web3 có thể giải quyết các rủi ro và vấn đề của AI hiện tại từ bên dưới, chẳng hạn như bảo vệ quyền riêng tư, lạm dụng dữ liệu, v.v. **
Cung cấp thị trường phi tập trung cho các yếu tố thiết yếu của phát triển AI như sức mạnh tính toán và dữ liệu, tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên nhàn rỗi, tối ưu hóa việc sử dụng và phân bổ tài nguyên, thúc đẩy phát triển và ứng dụng các mô hình lớn AI.
Cơ chế phi tập trung của Web3 cho phép AI trở nên dân chủ hơn từ cấp dưới. Thông qua việc triển khai, đào tạo và sử dụng AI phi tập trung, quyền riêng tư dữ liệu của người dùng có thể được bảo vệ tốt hơn và cũng có cơ hội chia sẻ dữ liệu được đền đáp.
Chuỗi khối cũng có thể được sử dụng để ghi lại và giám sát hành vi của AI, từ đó cải thiện tính bảo mật của AI và thúc đẩy việc sử dụng các tác nhân AI tự động trong các tình huống khác nhau.
**AI ở lớp ứng dụng có thể giúp phát triển và phổ biến các ứng dụng Web3. **
Đầu tiên, với tư cách là một công cụ năng suất, AI có thể giúp các ứng dụng Web3 tăng đáng kể tốc độ phát triển và với tư cách là một công cụ tri thức, nó có thể giảm chi phí tương tác và học tập giữa người dùng và dApps, đồng thời giúp nhiều người dùng hơn tham gia Web3.
AI có thể giảm đáng kể ngưỡng kỹ thuật để phát triển dApps và phát hành dự án, giúp khả năng cạnh tranh của dự án tập trung hơn vào đổi mới và vận hành. khi con người ảo và vai trò AI được cấy vào trò chơi, xã hội và hệ sinh thái khác, đồng thời phát triển các trò chơi mới.
Lớp cơ sở hạ tầng
Cơ chế quản trị và khuyến khích mã thông báo: Thị trường phi tập trung trao quyền cho cơ sở hạ tầng AI
Trong kỷ nguyên của các mô hình lớn AI, tất cả các khía cạnh của cơ sở hạ tầng hỗ trợ sự phát triển của AI sẽ trở nên đặc biệt quan trọng.
Trong quá trình xây dựng và phát triển cơ sở hạ tầng AI, một thách thức chính là làm thế nào để thúc đẩy và điều phối hiệu quả những người tham gia để họ có thể cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và vận hành của hệ thống. Thị trường phi tập trung và khuyến khích mã thông báo cung cấp một cách mới và mạnh mẽ để giải quyết vấn đề này. Trong một thị trường như vậy, mã thông báo đóng một vai trò quan trọng như một phương tiện giá trị và tài sản kỹ thuật số. Các mã thông báo có thể đại diện cho các quyền, chức năng hoặc tài nguyên nhất định và các giao dịch cũng như chuyển khoản của chúng được thực hiện thông qua hợp đồng thông minh, thực hiện quy trình giao dịch an toàn, minh bạch và tự động.
Đối với cơ sở hạ tầng AI, các ưu đãi mã thông báo có thể đóng nhiều vai trò. Đầu tiên, các mã thông báo có thể được sử dụng như một động lực để khen thưởng và khuyến khích những người đóng góp cho cơ sở hạ tầng AI. Những đóng góp này có thể bao gồm việc cung cấp tài nguyên điện toán, bộ dữ liệu, mô hình thuật toán, sức mạnh điện toán và hơn thế nữa. Ví dụ: nền tảng tạo chatbot bằng giọng nói AI phổ biến gần đây MyShell đã nhận ra hiệu ứng bánh đà dữ liệu thông qua hội thảo tạo chatbot và phân tích dữ liệu. Người dùng có thể tùy chỉnh giọng nói, chức năng và cơ sở kiến thức của chatbot trên nền tảng Myshell và tương tác với chúng. Dữ liệu được thu thập từ các tương tác này được sử dụng để cải thiện hiệu suất của rô-bốt và các dịch vụ được cá nhân hóa, thu hút thêm nhiều người dùng sử dụng nền tảng, tăng thêm dữ liệu và giá trị, đồng thời tạo thành một vòng tăng trưởng tốt.
Bằng cách cung cấp phần thưởng mã thông báo cho người tham gia, mô hình kinh tế của Web3 cũng có thể thu hút nhiều người hơn tham gia vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI và thúc đẩy hợp tác và chia sẻ tài nguyên. Mã thông báo có thể được sử dụng để kích hoạt dòng giá trị và trao đổi trong các thị trường phi tập trung. Người tham gia có thể sử dụng mã thông báo để mua và bán tài nguyên, dịch vụ và mô hình thuật toán để đạt được các giao dịch và hợp tác trên thị trường. ** Cơ chế dòng giá trị này có thể cung cấp một cách linh hoạt và hiệu quả hơn để phát triển cơ sở hạ tầng AI, cho phép những người tham gia đáp ứng tốt hơn các nhu cầu và lợi ích tương ứng của họ. **
Mã hóa đồng cấu và học liên kết: Tích hợp bảo vệ quyền riêng tư vào quá trình đào tạo cơ bản của AI
Đào tạo mô hình hiệu quả đồng thời đảm bảo quyền riêng tư cá nhân và bảo mật dữ liệu từ lâu đã là một thách thức. Về vấn đề này, công nghệ mã hóa đồng hình cung cấp một phương pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ, có thể được tích hợp vào quá trình đào tạo cơ bản của AI để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm.
Mã hóa đồng hình là một kỹ thuật mã hóa đặc biệt cho phép tính toán được thực hiện trên dữ liệu ở trạng thái được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này có nghĩa là việc đào tạo mô hình và tính toán có thể được thực hiện trên dữ liệu được mã hóa mà không làm lộ nội dung của dữ liệu gốc. Bằng cách áp dụng mã hóa đồng hình cho quy trình đào tạo cơ bản của AI, có thể đạt được sự bảo vệ quyền riêng tư mà không làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm.
Dưới đây là một số bước chính và cân nhắc khi sử dụng mã hóa đồng hình để đào tạo AI:
**Mã hóa dữ liệu: **Mã hóa dữ liệu tham gia đào tạo AI bằng thuật toán mã hóa đồng cấu. Điều này đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong quá trình đào tạo.
**Điện toán được mã hóa: **Thực thi các hoạt động điện toán ở trạng thái được mã hóa, bao gồm đào tạo mô hình, tối ưu hóa và suy luận. Mã hóa đồng hình giúp thực hiện các tính toán này mà không cần giải mã dữ liệu.
**Chia sẻ tham số bảo mật: **Tất cả các bên tham gia khóa đào tạo cần chia sẻ và trao đổi các tham số bảo mật cần thiết cho việc tính toán mã hóa. Các tham số này được sử dụng để kiểm soát quá trình mã hóa đồng cấu và kết quả giải mã.
Xử lý kết quả được mã hóa: Sau khi tính toán được mã hóa hoàn tất, kết quả có thể được giải mã để thu được trọng lượng mô hình cuối cùng hoặc đầu ra dự đoán. Cần thực hiện các biện pháp bảo mật thích hợp khi giải mã kết quả để ngăn rò rỉ dữ liệu hoặc truy cập trái phép.
Việc tích hợp công nghệ mã hóa đồng cấu vào bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình đào tạo cơ bản về AI có một số lợi thế và các kịch bản ứng dụng tiềm năng:
a. Bảo vệ quyền riêng tư: Mã hóa đồng hình cho phép huấn luyện các mô hình trên dữ liệu nhạy cảm mà không thực sự truy cập hoặc tiết lộ dữ liệu đó. Điều này giúp duy trì quyền riêng tư cá nhân và quyền kiểm soát của chủ sở hữu dữ liệu.
b. Cộng tác dữ liệu: Nhiều chủ sở hữu dữ liệu có thể cùng tham gia đào tạo AI mà không cần chia sẻ dữ liệu thô của họ. Công nghệ mã hóa đồng hình giúp cho việc cộng tác dữ liệu này trở nên khả thi, thúc đẩy các cơ hội hợp tác và chia sẻ.
c. Tuân thủ pháp luật: Đối với dữ liệu nhạy cảm chịu sự hạn chế của pháp luật và quy định (chẳng hạn như hồ sơ y tế hoặc dữ liệu tài chính), mã hóa đồng cấu cung cấp phương pháp đào tạo AI tuân thủ tuân thủ.
Loại quyền riêng tư này cũng có thể đạt được thông qua các nền tảng điện toán phi tập trung.Ví dụ, Fluence là một nền tảng điện toán phi tập trung có thể chạy nhiều chương trình bao gồm cả AI, nhằm hiện thực hóa quyền tự do đổi mới kỹ thuật số thông qua các ứng dụng ngang hàng. Nó cung cấp một giao thức Web3 mở, khuôn khổ và các công cụ để phát triển và lưu trữ các ứng dụng, giao diện và phụ trợ trên mạng ngang hàng không được phép.
zkML và suy luận AI trên chuỗi: Giám sát hành vi của tác nhân AI và các ràng buộc về quyền và trách nhiệm
**Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng và ứng dụng rộng rãi, việc đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động có đạo đức và hợp pháp càng trở nên quan trọng hơn. **Các hệ thống AI thường được xem là các thực thể tác nhân có khả năng thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra các quyết định có thể ảnh hưởng sâu sắc đến con người và xã hội. Do đó, việc giám sát hành vi của các tác nhân AI và hạn chế quyền và trách nhiệm của họ đã trở thành một vấn đề quan trọng trong việc bảo vệ lợi ích công cộng và quyền cá nhân. Là một phương pháp sáng tạo, zkML cung cấp giải pháp an toàn, có thể kiểm chứng và minh bạch để theo dõi hành vi của tác nhân AI cũng như hạn chế quyền và trách nhiệm. **Bằng cách kết hợp bằng chứng không kiến thức và công nghệ chuỗi khối, zkML đảm bảo tính tuân thủ và độ tin cậy của các hệ thống AI đồng thời bảo vệ quyền riêng tư. **
Lấy Modulus Labs làm ví dụ, dự án sử dụng công nghệ zkML để đảm bảo rằng dữ liệu chính hoặc thông tin nhạy cảm sẽ không bị rò rỉ trong quá trình vận hành hệ thống AI. Bằng cách áp dụng các bằng chứng không kiến thức trong quá trình tính toán, dự án có thể chứng minh với các cơ quan quản lý hoặc các bên liên quan rằng AI của nó đã thực hiện một nhiệm vụ cụ thể mà không tiết lộ dữ liệu thực tế hoặc mô hình nội bộ. Cách tiếp cận này bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và tính bảo mật thương mại, đồng thời cung cấp phương tiện kiểm tra và xác minh hành vi của các tác nhân AI. Khung giám sát và ràng buộc phi tập trung do zkML thiết lập có thể giám sát và xem xét quá trình ra quyết định cũng như lộ trình hành vi của các tác nhân AI trong thời gian thực.
Cơ chế giám sát phi tập trung này đảm bảo tính minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc, giúp phát hiện và khắc phục kịp thời các hành vi vi phạm hoặc các quyết định không đúng đắn. **zkML cũng cung cấp cơ chế hạn chế quyền và trách nhiệm đối với hành vi của tác nhân AI. **Bằng cách kết hợp hợp đồng thông minh với quy trình vận hành và ra quyết định của hệ thống AI, một loạt các quy tắc và điều kiện có thể được thiết lập để giới hạn phạm vi hành vi của tác nhân AI và đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và quy định pháp luật. Cơ chế ràng buộc quyền lực-trách nhiệm này làm cho hệ thống AI trở thành một công cụ đáng tin cậy có thể tạo ra giá trị cho xã hội loài người mà không lạm dụng quyền lực hoặc gây tổn hại đến lợi ích của con người. Công nghệ này cung cấp một nền tảng quan trọng để xây dựng các hệ thống AI bền vững, có đạo đức và có trách nhiệm.
lớp thực thi
Cải thiện hiệu quả sản xuất, công cụ tăng tốc phát triển Web3
Trong quá trình phát triển Web3, trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng, kết hợp với nhiều lĩnh vực khác nhau để nâng cao năng suất và tạo trải nghiệm người dùng tốt hơn. Dưới đây là một vài lĩnh vực chính mà AI và Web3 kết hợp:
Thu thập và phân tích dữ liệu AI và on-chain
Công nghệ AI đóng một vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Là một cơ sở dữ liệu phân tán, chuỗi khối ghi lại một số lượng lớn các giao dịch và thông tin. Bằng cách tận dụng công nghệ AI, dữ liệu trên chuỗi khối có thể được hiểu và sử dụng tốt hơn. Ví dụ: Web3 Analytics là một nền tảng phân tích dựa trên AI sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu và máy học để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Nó có thể giúp người dùng hiểu rõ hơn về các giao dịch trên chuỗi, xu hướng thị trường và mô hình hành vi của người dùng, từ đó cung cấp cho người dùng khả năng phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định chính xác hơn. Một nền tảng tương tự là MinMax AI, cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi dựa trên AI để giúp người dùng khám phá các cơ hội và xu hướng thị trường tiềm năng.
2. Trí tuệ nhân tạo và phát triển dApp tự động
Việc ứng dụng công nghệ AI trong việc tự động hóa quá trình phát triển dApp cũng rất quan trọng. Phát triển hợp đồng thông minh và dApp thường yêu cầu viết rất nhiều mã cũng như công việc triển khai và thử nghiệm tẻ nhạt. Bằng cách kết hợp AI với hợp đồng thông minh và các công cụ phát triển dApp, có thể đạt được quy trình phát triển dApp thông minh và hiệu quả hơn. AI có thể giúp tự động hóa việc tạo mã, xác minh và thử nghiệm hợp đồng thông minh cũng như triển khai và bảo trì dApps. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời tăng hiệu quả và độ chính xác của quá trình phát triển. Ví dụ: một số công cụ phát triển được hỗ trợ bởi AI sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để giúp các nhà phát triển viết hợp đồng thông minh nhanh hơn, đồng thời tự động phát hiện và sửa các lỗi tiềm ẩn.
3. AI và bảo mật giao dịch trên chuỗi
Trong thế giới Web3, bảo mật giao dịch trên chuỗi là tối quan trọng. Do tính mở và minh bạch của chuỗi khối, các cuộc tấn công độc hại, gian lận và rò rỉ dữ liệu đều là rủi ro. Công nghệ AI có thể được sử dụng để tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư của các giao dịch trên chuỗi. Ví dụ: nền tảng bảo mật Web3 SeQure sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công độc hại, lừa đảo và rò rỉ dữ liệu, đồng thời cung cấp cơ chế cảnh báo và giám sát theo thời gian thực để đảm bảo tính bảo mật và ổn định của các giao dịch trên chuỗi. Các công cụ bảo mật tương tự bao gồm Sentinel do AI cung cấp.
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên, một công cụ điều hướng cho thế giới Web3
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên là một thách thức chính trong thế giới Web3. Với sự kết hợp giữa công nghệ chuỗi khối và trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể sử dụng AI làm công cụ điều hướng để phân bổ và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Dưới đây là một vài lĩnh vực mà AI đang điều hướng thế giới Web3:
**AI và tối ưu hóa hoạt động chuỗi: **Các hoạt động trên chuỗi khối bao gồm giao dịch, thực hiện hợp đồng và lưu trữ dữ liệu. Thông qua khả năng phân tích và dự đoán thông minh của AI, chúng tôi có thể tối ưu hóa tốt hơn các hoạt động trên chuỗi và cải thiện hiệu quả và hiệu suất tổng thể. AI có thể giúp xác định các mẫu giao dịch, phát hiện hoạt động bất thường và đưa ra các đề xuất theo thời gian thực để tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên cho mạng chuỗi khối thông qua phân tích dữ liệu và đào tạo mô hình.
**AI và cơ chế quảng cáo trên chuỗi: **Trong thế giới Web3, quảng cáo cũng là một loại tài nguyên. AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong cơ chế quảng cáo trên chuỗi, giúp các nhà quảng cáo nhắm mục tiêu đối tượng chính xác hơn và cung cấp nội dung quảng cáo được cá nhân hóa. Bằng cách phân tích dữ liệu và các mẫu hành vi của người dùng trên chuỗi, AI có thể phân phối quảng cáo chính xác hơn, cải thiện tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi của quảng cáo, từ đó tối ưu hóa việc phân bổ và sử dụng tài nguyên.
**Quản trị AI và DAO: ** Tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) là một loại hình tổ chức mới trong thế giới Web3. AI có thể được sử dụng như một công cụ quan trọng để quản trị DAO, hỗ trợ ra quyết định, cơ chế bỏ phiếu và quản trị cộng đồng. AI có thể giúp các thành viên DAO hiểu rõ hơn về nhu cầu và ý kiến của cộng đồng thông qua phân tích và dự đoán dữ liệu, đồng thời cung cấp hỗ trợ ra quyết định. Thông qua sự tham gia của AI, DAO có thể hoạt động hiệu quả hơn, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và thúc đẩy sự phát triển và lớn mạnh của cộng đồng.
Lớp ứng dụng
Giảm rào cản gia nhập, tăng cường phổ biến Web3
Giao diện người dùng thân thiện được nhúng với AI
Ví dụ: Fuzzland, một nền tảng kiểm toán Web3, sử dụng AI để giúp người kiểm tra mã kiểm tra các lỗ hổng mã và cung cấp các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ chuyên môn kiểm toán. Fuzzland cũng sử dụng AI để cung cấp các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên về các thông số kỹ thuật chính thức và mã hợp đồng, cũng như một số mã mẫu để giúp các nhà phát triển hiểu các vấn đề tiềm ẩn trong mã. Bằng cách kết hợp công nghệ AI với chuyên môn kiểm toán, Fuzzland giúp các nhà phát triển trong ngành Web3 hiểu và giải thích mã dễ dàng hơn, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của kiểm toán.
Giải thích các hợp đồng thông minh được nhúng với AI
Viết hợp đồng thông minh được nhúng với AI
Trong quá trình phát triển của Web3, việc hạ thấp các rào cản gia nhập là chìa khóa để phổ biến. Để đạt được điều này, các công nghệ được tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, giải thích hợp đồng thông minh và viết hợp đồng thông minh. Giao diện người dùng thân thiện được nhúng với AI mang đến trải nghiệm vận hành trực quan và thuận tiện hơn cho người dùng sử dụng nền tảng Web3. Công nghệ chuỗi khối truyền thống thường yêu cầu người dùng học các lệnh và cú pháp phức tạp để tương tác và thực hiện các hoạt động. Tuy nhiên, bằng cách áp dụng công nghệ AI vào thiết kế giao diện người dùng, các chức năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giao diện đồ họa có thể được thực hiện, để người dùng có thể dễ dàng sử dụng nền tảng Web3 để thực hiện các thao tác khác nhau mà không cần hiểu sâu về các chi tiết kỹ thuật. AI cũng cung cấp cho người dùng khả năng hiểu và diễn giải hợp đồng thông minh tốt hơn. Thông qua ứng dụng công nghệ AI, có thể thực hiện phân tích tự động và hiển thị trực quan hợp đồng thông minh, đồng thời có thể trình bày rõ ràng luồng logic và biểu thức điều kiện trong hợp đồng thông minh cho người dùng, để nâng cao hiểu biết và tin tưởng của người dùng vào hợp đồng thông minh.
Lối chơi phong phú, thư viện sáng tạo của thế giới Web3
AI và NFT sáng tạo
Đại lý giao dịch tự động AI
Vai trò AI và NPC trò chơi
Hiển thị tự động cảnh AI và metaverse
Sự trỗi dậy của AI tổng quát đã mang đến những khả năng mới cho ngành công nghiệp sáng tạo, mang đến những trải nghiệm đa dạng và sáng tạo hơn cho thế giới Web3, cho phép người dùng tham gia vào các cốt truyện và lối chơi phong phú. Trong thị trường tăng giá NFT trước đây, AI đã đưa sự sáng tạo vô hạn vào NFT tổng quát. Generative NFT (Mã thông báo không thể thay thế) là một loại tác phẩm nghệ thuật hoặc tài sản kỹ thuật số dựa trên thuật toán và dữ liệu. Nhiều tác phẩm nghệ thuật và ký tự độc đáo và đa dạng có thể được tạo ra thông qua công nghệ AI. Các NFT tổng quát này có thể trở thành nhân vật, đạo cụ hoặc yếu tố cảnh trong trò chơi, thế giới ảo hoặc siêu dữ liệu, cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn và trải nghiệm được cá nhân hóa. Trong sự bùng nổ của DeFi, tác nhân giao dịch tự động AI cũng mang lại sự thuận tiện và hiệu quả cho quy trình giao dịch kinh tế trong thư viện sáng tạo. Trong thế giới Web3, người dùng có thể kiếm được lợi ích bằng cách sở hữu, giao dịch hoặc tham gia vào các tài sản kỹ thuật số trong thư viện sáng tạo. Các đại lý giao dịch tự động AI sử dụng các thuật toán thông minh và công nghệ máy học để tự động hóa các giao dịch tài sản, giúp người dùng có được cơ hội giao dịch tốt nhất và tối đa hóa lợi nhuận.
AIGC cũng mang đến lối chơi và ý tưởng mới cho nền tảng nội dung và cộng đồng UGC. Ví dụ: Yodayo là một nền tảng nghệ thuật AI dành cho những người tổ chức ảo và người hâm mộ anime để chia sẻ và tạo thêm nội dung mà họ yêu thích. Bằng cách kết nối với công cụ AIGC, Yodayo giúp việc tạo và tương tác của người dùng trên nền tảng tạo nội dung trở nên dễ dàng và dễ vận hành hơn, để hầu hết người dùng thường "im hơi lặng tiếng" trên nền tảng truyền thống cũng có thể trở thành người sáng tạo và làm chủ nội dung. người sáng tạo, kết nối chặt chẽ hơn và đóng góp cho cộng đồng.
Sự kết hợp giữa nhân vật AI và NPC trò chơi mang lại trải nghiệm tương tác và thực tế hơn cho cốt truyện trò chơi trong thư viện sáng tạo. Bằng cách áp dụng công nghệ AI cho các nhân vật trong trò chơi và nhân vật không phải người chơi (NPC), họ có thể có được hành vi thông minh, khả năng ra quyết định tự chủ và thể hiện cảm xúc. Điều này làm cho cốt truyện của trò chơi trở nên phong phú và đa dạng hơn, đồng thời người chơi có thể tương tác với các nhân vật có trí tuệ nhân tạo thực tế để khám phá thế giới trò chơi và cùng nhau giải quyết các thử thách khác nhau. Sự kết hợp giữa AI và tự động kết xuất các cảnh metaverse tạo ra một môi trường chân thực và sống động hơn cho thế giới ảo trong trò chơi. Ví dụ: Inward AI sẽ phân tích một cách có hệ thống hành vi và sở thích của người chơi, đồng thời dựa trên các tương tác trước đó của họ, để các nhân vật chính trong trò chơi cung cấp các nhiệm vụ hoặc thông tin độc đáo, đồng thời tạo ra một cốt truyện được cá nhân hóa cho mỗi người chơi. AI chiến đấu thời gian thực do rctAI cung cấp có thể khiến mọi trận chiến trở nên sống động. .Việc tích hợp các công nghệ AI này tạo ra một câu chuyện năng động và tương tác, các cảnh chiến đấu chân thực và đầy thử thách, khiến thế giới trò chơi trở nên đắm chìm và hấp dẫn hơn.
Phần kết luận
Khi những người thực hành Web3 bị cuốn theo làn sóng AI lớn, sau khi trải qua sự bùng nổ thông tin trong hai ngành trong những tháng gần đây, chúng tôi có suy nghĩ sâu sắc hơn về sự kết hợp giữa AI và Web3. Mặc dù có những mâu thuẫn trong logic cơ bản giữa hai bên, việc tập trung hóa AI và nguyên tắc phân cấp của Web3 dường như khó dung hòa, nhưng chính logic trái ngược này đã giúp AI và Web3 có thể bổ sung cho nhau và trở thành giải pháp cho nỗi đau của nhau. điểm.thúc đẩy nhau cùng phát triển. ** Cơ chế phân cấp của Web3 về cơ bản có thể giải quyết các vấn đề về bảo vệ quyền riêng tư và lạm dụng dữ liệu mà AI gặp phải, đồng thời ứng dụng Web3 và công nghệ chuỗi khối cũng có thể giám sát và ghi lại hành vi của AI, cải thiện tính bảo mật của AI và thúc đẩy Khuyến mãi và ứng dụng các tác nhân AI tự động trong các lĩnh vực khác nhau. **
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 ở lớp dưới cùng là khó khăn, nhưng nó có thể tạo ra nhiều khả năng và câu chuyện mới ở cấp ứng dụng: **AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng cho các ứng dụng Web3, giúp cải thiện đáng kể tốc độ phát triển của các ứng dụng Web3 và giảm nhu cầu của người dùng và Chi phí tương tác và học tập của dApp giúp nhiều người dùng hơn tham gia vào thế giới Web3. Đồng thời, trong khi AI hạ thấp ngưỡng kỹ thuật để phát triển dApp và phân phối dự án, nó cũng có thể mang lại nhiều cách chơi hơn và nâng cao khả năng cạnh tranh về mặt đổi mới và vận hành dự án, chẳng hạn như nhúng người ảo và nhập vai AI trong trò chơi và sinh thái xã hội Các yếu tố mới lạ sẽ mang đến một câu chuyện và trải nghiệm mới cho các ứng dụng Web3, đồng thời thúc đẩy hơn nữa sự phát triển và quảng bá của ngành Web3. **
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 phải đối mặt với một số thách thức và hạn chế, chúng tôi tin rằng chỉ có sự kết hợp hữu cơ của cả hai mới có thể hỗ trợ tường thuật và lý tưởng của Internet thế hệ tiếp theo. Chúng tôi mong muốn được chứng kiến sự xuất hiện của nhiều dự án sáng tạo hơn có thể đưa AI vào Web3 và đẩy Web3 đến một lĩnh vực rộng lớn hơn.Chúng tôi cũng hy vọng rằng sự phát triển của hai công nghệ tiên tiến này có thể tiếp tục giúp nhau vượt qua các nút thắt kỹ thuật, vượt qua ràng buộc về chi phí và cùng nhau Tạo ra một tương lai thông minh hơn và cởi mở hơn.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Báo cáo nghiên cứu về tiền điện tử của OP: Niềm mơ ước không giới hạn về khả năng kết hợp AI và Web3
Là một học viên Web3 bị cuốn theo làn sóng AI lớn, sau khi trải qua sự bùng nổ thông tin trong hai ngành trong những tháng gần đây, tôi đã sắp xếp một số suy nghĩ và nghiên cứu để chia sẻ với các học viên Web3:
AI và Web3, một bên phá vỡ trí tưởng tượng của chúng ta về giới hạn trên của năng suất, còn bên kia định hình lại hiểu biết của chúng ta về mô hình kinh tế. Là một công nghệ tiên tiến đại diện cho hướng phát triển trong tương lai, sự kết hợp của cả hai dường như là sự kết hợp tự nhiên, luôn có thể truyền cảm hứng cho trí tưởng tượng không giới hạn, nhưng khi chúng ta chú ý đến thực tế, chúng ta thấy rằng có rất ít dự án thực sự kết hợp cả hai. Sự va chạm của hai con đường đã sinh ra một câu chuyện mới, nhưng nó cũng sinh ra rất nhiều bong bóng và mánh lới quảng cáo, và nhiều tầm nhìn đẹp đẽ bổ sung cho nhau về mặt lý thuyết có thể không có nhu cầu thực sự trong thực tế; và những cái có thể đáp ứng nhu cầu thực tế. nhu cầu thực tế Các dự án cũng sẽ khó triển khai do vướng mắc về chi phí hoặc kỹ thuật.
**Tôi nghĩ rằng ý tưởng về dòng chảy của Web3 và AI cũng tỷ lệ thuận với số lượng dự án web3 nhìn thấy nội dung AI trên thị trường sơ cấp và số lượng dự án AI gặp phải tình trạng web3 hóa không cần thiết. **Các doanh nhân/bên dự án gốc AI không thực sự nghĩ về cách thức web3, chẳng hạn như xác nhận dữ liệu và on-chain, mô hình kinh tế, phân phối quan hệ sản xuất, v.v., bởi vì các dự án từ dưới lên trong các mô hình quy mô lớn AI có tỷ lệ cao nhu cầu về tài nguyên , Số lượng lớn tài nguyên cần thiết khiến AI rất tập trung từ đào tạo đến vận hành và tôi rất thận trọng về tính khả thi triển khai thực tế của một số bên dự án Web3, những người đã kêu gọi giúp AI cải thiện quan hệ sản xuất.
Thị trường Web3 gặp rất nhiều nút thắt ở cả cấp độ chính sách vĩ mô và cấp độ đổi mới, bỏ qua áp lực điều chỉnh mới, từ cấp độ đổi mới, khi AI cải thiện năng suất với tốc độ cao và thay thế khả năng tư duy của con người, nó sẽ thu hút rất nhiều phần lớn người dùng, Nhà xây dựng và Trong mắt các nhà đầu tư, tình thế khó xử về đổi mới công nghiệp của Web3 càng bộc lộ rõ hơn, đã lâu rồi Web3 không có những đổi mới ở cấp độ AI. Thành thật mà nói, hầu hết các dự án mới đang được chú ý hiện nay đều là những thay đổi nhỏ đối với các công nghệ/sản phẩm trước đây. Ví dụ: các phương thức cầm cố tốt hơn, ví đa chuỗi có trải nghiệm người dùng tốt hơn, meme coin với cách chơi mới, Dex có tính thanh khoản tốt hơn trên chuỗi công khai mới, v.v. Những cái gọi là "đổi mới" này rất hữu ích để giới thiệu nhiều người dùng hoặc khu vực hơn. Sự thâm nhập sử dụng chuỗi khối có thực sự hữu ích không và đó có phải là điều mà ngành thực sự cần hay không.
Chúng tôi cần một số lĩnh vực mới có thể đưa AI vào Web3 và cho phép Web3 ra ngoài, cũng như bản chất cơ bản của các chuỗi khối này, chẳng hạn như (1. Xác nhận quyền tạo nội dung, 2. Xác nhận danh tính, 3. Đổi mới hệ thống tài chính, 4. . chấm dứt không đáng tin cậy, v.v.) nói về tương lai của sự thay đổi mô hình tiếp theo cho toàn bộ ngành. Phù hợp với mục đích tìm kiếm sự kết hợp hữu cơ, bài viết này bắt đầu từ sự thích ứng và bổ sung của các công nghệ cơ bản, đánh giá toàn diện các lĩnh vực mới được tạo ra bởi sự kết hợp giữa AI và Web3, đồng thời phân tích toàn diện về nhu cầu thực tế, những nút thắt phát triển và triển vọng của từng hướng trong các lĩnh vực này.
Hình trên ám chỉ trùm KK của Hash Global
TL;DR
Lớp cơ sở hạ tầng
Cơ chế quản trị và khuyến khích mã thông báo: Thị trường phi tập trung trao quyền cho cơ sở hạ tầng AI
Trong kỷ nguyên của các mô hình lớn AI, tất cả các khía cạnh của cơ sở hạ tầng hỗ trợ sự phát triển của AI sẽ trở nên đặc biệt quan trọng.
Trong quá trình xây dựng và phát triển cơ sở hạ tầng AI, một thách thức chính là làm thế nào để thúc đẩy và điều phối hiệu quả những người tham gia để họ có thể cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và vận hành của hệ thống. Thị trường phi tập trung và khuyến khích mã thông báo cung cấp một cách mới và mạnh mẽ để giải quyết vấn đề này. Trong một thị trường như vậy, mã thông báo đóng một vai trò quan trọng như một phương tiện giá trị và tài sản kỹ thuật số. Các mã thông báo có thể đại diện cho các quyền, chức năng hoặc tài nguyên nhất định và các giao dịch cũng như chuyển khoản của chúng được thực hiện thông qua hợp đồng thông minh, thực hiện quy trình giao dịch an toàn, minh bạch và tự động.
Đối với cơ sở hạ tầng AI, các ưu đãi mã thông báo có thể đóng nhiều vai trò. Đầu tiên, các mã thông báo có thể được sử dụng như một động lực để khen thưởng và khuyến khích những người đóng góp cho cơ sở hạ tầng AI. Những đóng góp này có thể bao gồm việc cung cấp tài nguyên điện toán, bộ dữ liệu, mô hình thuật toán, sức mạnh điện toán và hơn thế nữa. Ví dụ: nền tảng tạo chatbot bằng giọng nói AI phổ biến gần đây MyShell đã nhận ra hiệu ứng bánh đà dữ liệu thông qua hội thảo tạo chatbot và phân tích dữ liệu. Người dùng có thể tùy chỉnh giọng nói, chức năng và cơ sở kiến thức của chatbot trên nền tảng Myshell và tương tác với chúng. Dữ liệu được thu thập từ các tương tác này được sử dụng để cải thiện hiệu suất của rô-bốt và các dịch vụ được cá nhân hóa, thu hút thêm nhiều người dùng sử dụng nền tảng, tăng thêm dữ liệu và giá trị, đồng thời tạo thành một vòng tăng trưởng tốt.
Bằng cách cung cấp phần thưởng mã thông báo cho người tham gia, mô hình kinh tế của Web3 cũng có thể thu hút nhiều người hơn tham gia vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI và thúc đẩy hợp tác và chia sẻ tài nguyên. Mã thông báo có thể được sử dụng để kích hoạt dòng giá trị và trao đổi trong các thị trường phi tập trung. Người tham gia có thể sử dụng mã thông báo để mua và bán tài nguyên, dịch vụ và mô hình thuật toán để đạt được các giao dịch và hợp tác trên thị trường. ** Cơ chế dòng giá trị này có thể cung cấp một cách linh hoạt và hiệu quả hơn để phát triển cơ sở hạ tầng AI, cho phép những người tham gia đáp ứng tốt hơn các nhu cầu và lợi ích tương ứng của họ. **
Mã hóa đồng cấu và học liên kết: Tích hợp bảo vệ quyền riêng tư vào quá trình đào tạo cơ bản của AI
Đào tạo mô hình hiệu quả đồng thời đảm bảo quyền riêng tư cá nhân và bảo mật dữ liệu từ lâu đã là một thách thức. Về vấn đề này, công nghệ mã hóa đồng hình cung cấp một phương pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ, có thể được tích hợp vào quá trình đào tạo cơ bản của AI để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm.
Mã hóa đồng hình là một kỹ thuật mã hóa đặc biệt cho phép tính toán được thực hiện trên dữ liệu ở trạng thái được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này có nghĩa là việc đào tạo mô hình và tính toán có thể được thực hiện trên dữ liệu được mã hóa mà không làm lộ nội dung của dữ liệu gốc. Bằng cách áp dụng mã hóa đồng hình cho quy trình đào tạo cơ bản của AI, có thể đạt được sự bảo vệ quyền riêng tư mà không làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm.
Dưới đây là một số bước chính và cân nhắc khi sử dụng mã hóa đồng hình để đào tạo AI:
Việc tích hợp công nghệ mã hóa đồng cấu vào bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình đào tạo cơ bản về AI có một số lợi thế và các kịch bản ứng dụng tiềm năng: a. Bảo vệ quyền riêng tư: Mã hóa đồng hình cho phép huấn luyện các mô hình trên dữ liệu nhạy cảm mà không thực sự truy cập hoặc tiết lộ dữ liệu đó. Điều này giúp duy trì quyền riêng tư cá nhân và quyền kiểm soát của chủ sở hữu dữ liệu. b. Cộng tác dữ liệu: Nhiều chủ sở hữu dữ liệu có thể cùng tham gia đào tạo AI mà không cần chia sẻ dữ liệu thô của họ. Công nghệ mã hóa đồng hình giúp cho việc cộng tác dữ liệu này trở nên khả thi, thúc đẩy các cơ hội hợp tác và chia sẻ. c. Tuân thủ pháp luật: Đối với dữ liệu nhạy cảm chịu sự hạn chế của pháp luật và quy định (chẳng hạn như hồ sơ y tế hoặc dữ liệu tài chính), mã hóa đồng cấu cung cấp phương pháp đào tạo AI tuân thủ tuân thủ. Loại quyền riêng tư này cũng có thể đạt được thông qua các nền tảng điện toán phi tập trung.Ví dụ, Fluence là một nền tảng điện toán phi tập trung có thể chạy nhiều chương trình bao gồm cả AI, nhằm hiện thực hóa quyền tự do đổi mới kỹ thuật số thông qua các ứng dụng ngang hàng. Nó cung cấp một giao thức Web3 mở, khuôn khổ và các công cụ để phát triển và lưu trữ các ứng dụng, giao diện và phụ trợ trên mạng ngang hàng không được phép.
zkML và suy luận AI trên chuỗi: Giám sát hành vi của tác nhân AI và các ràng buộc về quyền và trách nhiệm
**Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng và ứng dụng rộng rãi, việc đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động có đạo đức và hợp pháp càng trở nên quan trọng hơn. **Các hệ thống AI thường được xem là các thực thể tác nhân có khả năng thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra các quyết định có thể ảnh hưởng sâu sắc đến con người và xã hội. Do đó, việc giám sát hành vi của các tác nhân AI và hạn chế quyền và trách nhiệm của họ đã trở thành một vấn đề quan trọng trong việc bảo vệ lợi ích công cộng và quyền cá nhân. Là một phương pháp sáng tạo, zkML cung cấp giải pháp an toàn, có thể kiểm chứng và minh bạch để theo dõi hành vi của tác nhân AI cũng như hạn chế quyền và trách nhiệm. **Bằng cách kết hợp bằng chứng không kiến thức và công nghệ chuỗi khối, zkML đảm bảo tính tuân thủ và độ tin cậy của các hệ thống AI đồng thời bảo vệ quyền riêng tư. **
Lấy Modulus Labs làm ví dụ, dự án sử dụng công nghệ zkML để đảm bảo rằng dữ liệu chính hoặc thông tin nhạy cảm sẽ không bị rò rỉ trong quá trình vận hành hệ thống AI. Bằng cách áp dụng các bằng chứng không kiến thức trong quá trình tính toán, dự án có thể chứng minh với các cơ quan quản lý hoặc các bên liên quan rằng AI của nó đã thực hiện một nhiệm vụ cụ thể mà không tiết lộ dữ liệu thực tế hoặc mô hình nội bộ. Cách tiếp cận này bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và tính bảo mật thương mại, đồng thời cung cấp phương tiện kiểm tra và xác minh hành vi của các tác nhân AI. Khung giám sát và ràng buộc phi tập trung do zkML thiết lập có thể giám sát và xem xét quá trình ra quyết định cũng như lộ trình hành vi của các tác nhân AI trong thời gian thực.
Cơ chế giám sát phi tập trung này đảm bảo tính minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc, giúp phát hiện và khắc phục kịp thời các hành vi vi phạm hoặc các quyết định không đúng đắn. **zkML cũng cung cấp cơ chế hạn chế quyền và trách nhiệm đối với hành vi của tác nhân AI. **Bằng cách kết hợp hợp đồng thông minh với quy trình vận hành và ra quyết định của hệ thống AI, một loạt các quy tắc và điều kiện có thể được thiết lập để giới hạn phạm vi hành vi của tác nhân AI và đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và quy định pháp luật. Cơ chế ràng buộc quyền lực-trách nhiệm này làm cho hệ thống AI trở thành một công cụ đáng tin cậy có thể tạo ra giá trị cho xã hội loài người mà không lạm dụng quyền lực hoặc gây tổn hại đến lợi ích của con người. Công nghệ này cung cấp một nền tảng quan trọng để xây dựng các hệ thống AI bền vững, có đạo đức và có trách nhiệm.
lớp thực thi
Cải thiện hiệu quả sản xuất, công cụ tăng tốc phát triển Web3
Trong quá trình phát triển Web3, trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng, kết hợp với nhiều lĩnh vực khác nhau để nâng cao năng suất và tạo trải nghiệm người dùng tốt hơn. Dưới đây là một vài lĩnh vực chính mà AI và Web3 kết hợp:
Công nghệ AI đóng một vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Là một cơ sở dữ liệu phân tán, chuỗi khối ghi lại một số lượng lớn các giao dịch và thông tin. Bằng cách tận dụng công nghệ AI, dữ liệu trên chuỗi khối có thể được hiểu và sử dụng tốt hơn. Ví dụ: Web3 Analytics là một nền tảng phân tích dựa trên AI sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu và máy học để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Nó có thể giúp người dùng hiểu rõ hơn về các giao dịch trên chuỗi, xu hướng thị trường và mô hình hành vi của người dùng, từ đó cung cấp cho người dùng khả năng phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định chính xác hơn. Một nền tảng tương tự là MinMax AI, cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi dựa trên AI để giúp người dùng khám phá các cơ hội và xu hướng thị trường tiềm năng. 2. Trí tuệ nhân tạo và phát triển dApp tự động
Việc ứng dụng công nghệ AI trong việc tự động hóa quá trình phát triển dApp cũng rất quan trọng. Phát triển hợp đồng thông minh và dApp thường yêu cầu viết rất nhiều mã cũng như công việc triển khai và thử nghiệm tẻ nhạt. Bằng cách kết hợp AI với hợp đồng thông minh và các công cụ phát triển dApp, có thể đạt được quy trình phát triển dApp thông minh và hiệu quả hơn. AI có thể giúp tự động hóa việc tạo mã, xác minh và thử nghiệm hợp đồng thông minh cũng như triển khai và bảo trì dApps. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời tăng hiệu quả và độ chính xác của quá trình phát triển. Ví dụ: một số công cụ phát triển được hỗ trợ bởi AI sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để giúp các nhà phát triển viết hợp đồng thông minh nhanh hơn, đồng thời tự động phát hiện và sửa các lỗi tiềm ẩn. 3. AI và bảo mật giao dịch trên chuỗi
Trong thế giới Web3, bảo mật giao dịch trên chuỗi là tối quan trọng. Do tính mở và minh bạch của chuỗi khối, các cuộc tấn công độc hại, gian lận và rò rỉ dữ liệu đều là rủi ro. Công nghệ AI có thể được sử dụng để tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư của các giao dịch trên chuỗi. Ví dụ: nền tảng bảo mật Web3 SeQure sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công độc hại, lừa đảo và rò rỉ dữ liệu, đồng thời cung cấp cơ chế cảnh báo và giám sát theo thời gian thực để đảm bảo tính bảo mật và ổn định của các giao dịch trên chuỗi. Các công cụ bảo mật tương tự bao gồm Sentinel do AI cung cấp.
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên, một công cụ điều hướng cho thế giới Web3
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên là một thách thức chính trong thế giới Web3. Với sự kết hợp giữa công nghệ chuỗi khối và trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể sử dụng AI làm công cụ điều hướng để phân bổ và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Dưới đây là một vài lĩnh vực mà AI đang điều hướng thế giới Web3:
Lớp ứng dụng
Giảm rào cản gia nhập, tăng cường phổ biến Web3
Ví dụ: Fuzzland, một nền tảng kiểm toán Web3, sử dụng AI để giúp người kiểm tra mã kiểm tra các lỗ hổng mã và cung cấp các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ chuyên môn kiểm toán. Fuzzland cũng sử dụng AI để cung cấp các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên về các thông số kỹ thuật chính thức và mã hợp đồng, cũng như một số mã mẫu để giúp các nhà phát triển hiểu các vấn đề tiềm ẩn trong mã. Bằng cách kết hợp công nghệ AI với chuyên môn kiểm toán, Fuzzland giúp các nhà phát triển trong ngành Web3 hiểu và giải thích mã dễ dàng hơn, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của kiểm toán.
Trong quá trình phát triển của Web3, việc hạ thấp các rào cản gia nhập là chìa khóa để phổ biến. Để đạt được điều này, các công nghệ được tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, giải thích hợp đồng thông minh và viết hợp đồng thông minh. Giao diện người dùng thân thiện được nhúng với AI mang đến trải nghiệm vận hành trực quan và thuận tiện hơn cho người dùng sử dụng nền tảng Web3. Công nghệ chuỗi khối truyền thống thường yêu cầu người dùng học các lệnh và cú pháp phức tạp để tương tác và thực hiện các hoạt động. Tuy nhiên, bằng cách áp dụng công nghệ AI vào thiết kế giao diện người dùng, các chức năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giao diện đồ họa có thể được thực hiện, để người dùng có thể dễ dàng sử dụng nền tảng Web3 để thực hiện các thao tác khác nhau mà không cần hiểu sâu về các chi tiết kỹ thuật. AI cũng cung cấp cho người dùng khả năng hiểu và diễn giải hợp đồng thông minh tốt hơn. Thông qua ứng dụng công nghệ AI, có thể thực hiện phân tích tự động và hiển thị trực quan hợp đồng thông minh, đồng thời có thể trình bày rõ ràng luồng logic và biểu thức điều kiện trong hợp đồng thông minh cho người dùng, để nâng cao hiểu biết và tin tưởng của người dùng vào hợp đồng thông minh.
Lối chơi phong phú, thư viện sáng tạo của thế giới Web3
Sự trỗi dậy của AI tổng quát đã mang đến những khả năng mới cho ngành công nghiệp sáng tạo, mang đến những trải nghiệm đa dạng và sáng tạo hơn cho thế giới Web3, cho phép người dùng tham gia vào các cốt truyện và lối chơi phong phú. Trong thị trường tăng giá NFT trước đây, AI đã đưa sự sáng tạo vô hạn vào NFT tổng quát. Generative NFT (Mã thông báo không thể thay thế) là một loại tác phẩm nghệ thuật hoặc tài sản kỹ thuật số dựa trên thuật toán và dữ liệu. Nhiều tác phẩm nghệ thuật và ký tự độc đáo và đa dạng có thể được tạo ra thông qua công nghệ AI. Các NFT tổng quát này có thể trở thành nhân vật, đạo cụ hoặc yếu tố cảnh trong trò chơi, thế giới ảo hoặc siêu dữ liệu, cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn và trải nghiệm được cá nhân hóa. Trong sự bùng nổ của DeFi, tác nhân giao dịch tự động AI cũng mang lại sự thuận tiện và hiệu quả cho quy trình giao dịch kinh tế trong thư viện sáng tạo. Trong thế giới Web3, người dùng có thể kiếm được lợi ích bằng cách sở hữu, giao dịch hoặc tham gia vào các tài sản kỹ thuật số trong thư viện sáng tạo. Các đại lý giao dịch tự động AI sử dụng các thuật toán thông minh và công nghệ máy học để tự động hóa các giao dịch tài sản, giúp người dùng có được cơ hội giao dịch tốt nhất và tối đa hóa lợi nhuận. AIGC cũng mang đến lối chơi và ý tưởng mới cho nền tảng nội dung và cộng đồng UGC. Ví dụ: Yodayo là một nền tảng nghệ thuật AI dành cho những người tổ chức ảo và người hâm mộ anime để chia sẻ và tạo thêm nội dung mà họ yêu thích. Bằng cách kết nối với công cụ AIGC, Yodayo giúp việc tạo và tương tác của người dùng trên nền tảng tạo nội dung trở nên dễ dàng và dễ vận hành hơn, để hầu hết người dùng thường "im hơi lặng tiếng" trên nền tảng truyền thống cũng có thể trở thành người sáng tạo và làm chủ nội dung. người sáng tạo, kết nối chặt chẽ hơn và đóng góp cho cộng đồng.
Sự kết hợp giữa nhân vật AI và NPC trò chơi mang lại trải nghiệm tương tác và thực tế hơn cho cốt truyện trò chơi trong thư viện sáng tạo. Bằng cách áp dụng công nghệ AI cho các nhân vật trong trò chơi và nhân vật không phải người chơi (NPC), họ có thể có được hành vi thông minh, khả năng ra quyết định tự chủ và thể hiện cảm xúc. Điều này làm cho cốt truyện của trò chơi trở nên phong phú và đa dạng hơn, đồng thời người chơi có thể tương tác với các nhân vật có trí tuệ nhân tạo thực tế để khám phá thế giới trò chơi và cùng nhau giải quyết các thử thách khác nhau. Sự kết hợp giữa AI và tự động kết xuất các cảnh metaverse tạo ra một môi trường chân thực và sống động hơn cho thế giới ảo trong trò chơi. Ví dụ: Inward AI sẽ phân tích một cách có hệ thống hành vi và sở thích của người chơi, đồng thời dựa trên các tương tác trước đó của họ, để các nhân vật chính trong trò chơi cung cấp các nhiệm vụ hoặc thông tin độc đáo, đồng thời tạo ra một cốt truyện được cá nhân hóa cho mỗi người chơi. AI chiến đấu thời gian thực do rctAI cung cấp có thể khiến mọi trận chiến trở nên sống động. .Việc tích hợp các công nghệ AI này tạo ra một câu chuyện năng động và tương tác, các cảnh chiến đấu chân thực và đầy thử thách, khiến thế giới trò chơi trở nên đắm chìm và hấp dẫn hơn.
Phần kết luận
Khi những người thực hành Web3 bị cuốn theo làn sóng AI lớn, sau khi trải qua sự bùng nổ thông tin trong hai ngành trong những tháng gần đây, chúng tôi có suy nghĩ sâu sắc hơn về sự kết hợp giữa AI và Web3. Mặc dù có những mâu thuẫn trong logic cơ bản giữa hai bên, việc tập trung hóa AI và nguyên tắc phân cấp của Web3 dường như khó dung hòa, nhưng chính logic trái ngược này đã giúp AI và Web3 có thể bổ sung cho nhau và trở thành giải pháp cho nỗi đau của nhau. điểm.thúc đẩy nhau cùng phát triển. ** Cơ chế phân cấp của Web3 về cơ bản có thể giải quyết các vấn đề về bảo vệ quyền riêng tư và lạm dụng dữ liệu mà AI gặp phải, đồng thời ứng dụng Web3 và công nghệ chuỗi khối cũng có thể giám sát và ghi lại hành vi của AI, cải thiện tính bảo mật của AI và thúc đẩy Khuyến mãi và ứng dụng các tác nhân AI tự động trong các lĩnh vực khác nhau. **
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 ở lớp dưới cùng là khó khăn, nhưng nó có thể tạo ra nhiều khả năng và câu chuyện mới ở cấp ứng dụng: **AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng cho các ứng dụng Web3, giúp cải thiện đáng kể tốc độ phát triển của các ứng dụng Web3 và giảm nhu cầu của người dùng và Chi phí tương tác và học tập của dApp giúp nhiều người dùng hơn tham gia vào thế giới Web3. Đồng thời, trong khi AI hạ thấp ngưỡng kỹ thuật để phát triển dApp và phân phối dự án, nó cũng có thể mang lại nhiều cách chơi hơn và nâng cao khả năng cạnh tranh về mặt đổi mới và vận hành dự án, chẳng hạn như nhúng người ảo và nhập vai AI trong trò chơi và sinh thái xã hội Các yếu tố mới lạ sẽ mang đến một câu chuyện và trải nghiệm mới cho các ứng dụng Web3, đồng thời thúc đẩy hơn nữa sự phát triển và quảng bá của ngành Web3. **
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 phải đối mặt với một số thách thức và hạn chế, chúng tôi tin rằng chỉ có sự kết hợp hữu cơ của cả hai mới có thể hỗ trợ tường thuật và lý tưởng của Internet thế hệ tiếp theo. Chúng tôi mong muốn được chứng kiến sự xuất hiện của nhiều dự án sáng tạo hơn có thể đưa AI vào Web3 và đẩy Web3 đến một lĩnh vực rộng lớn hơn.Chúng tôi cũng hy vọng rằng sự phát triển của hai công nghệ tiên tiến này có thể tiếp tục giúp nhau vượt qua các nút thắt kỹ thuật, vượt qua ràng buộc về chi phí và cùng nhau Tạo ra một tương lai thông minh hơn và cởi mở hơn.