دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الراهن، التحديات وآفاق المستقبل
تشهد الثورة التكنولوجية الحالية تقدمًا سريعًا في الذكاء الاصطناعي( والتقنيات التي تعتمد على Web3. حقق الذكاء الاصطناعي إنجازات كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما يجلب تغييرات وابتكارات إلى مختلف الصناعات. في الوقت نفسه، يعتمد Web3 على تكنولوجيا blockchain اللامركزية، ومن خلال العقود الذكية والتخزين الموزع، فإنه يغير من فهم الناس واستخدامهم للإنترنت.
ستتناول هذه المقالة التطورات الحالية في AI + Web3، وتحلل القيمة المحتملة والتأثير الناتج عن دمج الاثنين، وتناقش التحديات الحالية. سنبدأ بتقديم المفاهيم الأساسية لـ AI و Web3، ثم نستكشف العلاقة بينهما. بعد ذلك، سنحلل الحالة الراهنة لمشاريع AI + Web3 الحالية، وسنناقش بعمق القيود والتحديات التي تواجهها. نأمل أن نقدم مرجعًا قيمًا للمهنيين والمستثمرين المعنيين.
![تعليمات للمبتدئين丨تحليل عميق: ما هي الشرارة التي يمكن أن تنشأ من تفاعل AI وWeb3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp(
طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يحدث Web3 ثورة في علاقات الإنتاج. ما هي الشرارة التي يمكن أن تنشأ من دمج الاثنين؟ دعونا نحلل أولاً التحديات التي يواجهها كل منهما ومساحة التحسين المتاحة، ثم نستكشف كيف يمكن أن يساعد كل منهما الآخر في حل هذه التحديات.
) التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن أن يتخلى جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن العناصر الثلاثة الرئيسية: القوة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات.
القدرة الحاسوبية: تشير إلى القدرة على إجراء حسابات ومعالجة كبيرة الحجم. تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات وحسابات معقدة، حيث يمكن أن تسرع القدرة الحاسوبية العالية عملية تدريب النماذج واستنتاجها، مما يحسن أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي. لقد ساهمت تطورات تكنولوجيا الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) في دفع تقدم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في السنوات الأخيرة.
الخوارزمية: هي جوهر نظام الذكاء الاصطناعي، وتشمل خوارزميات التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق. إن اختيار وتصميم الخوارزميات أمر بالغ الأهمية لأداء نظام الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تعزز الابتكارات المستمرة الدقة والقدرة على التعميم.
البيانات: هي أساس تدريب وتحسين النماذج. تساعد البيانات الضخمة والمتنوعة أنظمة الذكاء الاصطناعي على تعلم نماذج أكثر دقة، وفهم أفضل وحل المشاكل الواقعية.
التحديات الرئيسية التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي حاليا:
تكلفة الحصول على وإدارة قوة الحوسبة مرتفعة، خصوصًا بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد
تحتاج خوارزميات التعلم العميق إلى كميات كبيرة من البيانات وموارد الحوسبة، ولا تزال قابلية تفسير النموذج والقدرة على التعميم بحاجة إلى تحسين.
من الصعب الحصول على بيانات عالية الجودة، ومشاكل خصوصية البيانات والأمان بارزة
الخصائص السوداء لنماذج الذكاء الاصطناعي تثير مخاوف الجمهور بشأن القابلية للتفسير والشفافية
العديد من نماذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي ليست واضحة بما فيه الكفاية
تواجه صناعة Web3 تحديات
توجد العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، وتتمثل بشكل رئيسي في:
ضعف قدرات تحليل البيانات
تجربة المستخدم سيئة
هناك مخاطر لثغرات في كود العقد الذكي
تكرار هجمات القراصنة
تتمتع الذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية بفرص كبيرة في هذه الجوانب:
استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الذكية واستخراجها، وزيادة القدرة على تقييم المخاطر واتخاذ القرارات في مجالات مثل DeFi.
تحسين تجربة المستخدم من خلال الذكاء الاصطناعي، وتقديم خدمات مخصصة
استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الإلكترونية، وزيادة الأمان
استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة تدقيق العقود الذكية، مما يزيد من أمان العقود
تحليل حالة مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3
تستند مشاريع AI + Web3 بشكل رئيسي إلى اتجاهين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة مشاريع Web3. لقد ظهرت بالفعل مجموعة من المشاريع الاستكشافية مثل Io.net وGensyn وRitual. سنقوم بتحليل الوضع الحالي وظروف التنمية من مسارات فرعية مختلفة.
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة حسابية لامركزية
مع انفجار الذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى قوة الحوسبة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU). على سبيل المثال، تحتاج ChatGPT إلى 30000 وحدة معالجة رسوميات من نوع NVIDIA A100 لتعمل. وهذا أدى إلى تباين بين "أغنياء GPU" و"فقراء GPU"، حيث تحتكر عدد قليل من الشركات موارد GPU عالية الجودة.
لحل مشكلة نقص قوة الحوسبة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات قوة الحوسبة اللامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تعمل هذه المشاريع من خلال آلية تحفيز رمزية لجذب المستخدمين لتقديم قوة الحوسبة المعلقة، مما يشكل شبكة لتوفير قوة الحوسبة.
تشمل الجوانب الرئيسية للعرض:
مزودي خدمات السحابة ### مثل AWS و Azure وغيرها (
عمال تعدين العملات المشفرة ) مثل الإيثريوم بعد الانتقال إلى PoS GPU غير المستخدمة (
الشركات الكبرى ) مثل تسلا، ميتا وغيرها (
حاليًا مقسمة إلى فئتين رئيسيتين:
مخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي: مثل Render و Akash و Aethir
للاستخدام في تدريب الذكاء الاصطناعي: مثل io.net، Gensyn وغيرها
تعمل هذه الأنواع من المشاريع على تشكيل حلقة الطلب والعرض من خلال حوافز الرموز، مما يحقق التشغيل البارد. مع زيادة الحجم، يمكن أن توفر قيمة أكبر للطرفين المعنيين.
! [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(
)# نموذج خوارزمية لامركزية
بالإضافة إلى قوة الحوسبة، يمكن أيضًا أن تكون نماذج الخوارزميات لامركزية. على سبيل المثال، أنشأت Bittensor سوقًا لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط بين نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، تختار النظام النموذج الأنسب للإجابة.
بالمقارنة مع نموذج واحد كبير مثل ChatGPT، فإن هذه الشبكة الخوارزمية اللامركزية تشبه أكثر مدرسة تضم العديد من الخبراء، ولديها إمكانيات كبيرة على المدى الطويل.
جمع البيانات اللامركزية
تعد البيانات عالية الجودة ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن معظم منصات الويب 2.0 تحظر جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، أو تبيع بيانات المستخدمين إلى شركات الذكاء الاصطناعي من جانب واحد.
بدأت بعض مشاريع Web3 في تحقيق جمع البيانات اللامركزية من خلال تحفيزات الرموز. مثل PublicAI التي تسمح للمستخدمين بوسم المحتوى القيم على منصات التواصل الاجتماعي والحصول على مكافآت رمزية، أو المشاركة في التحقق من البيانات. وهذا يعزز الربح المشترك بين المساهمين في البيانات وصناعة الذكاء الاصطناعي.
حماية خصوصية المستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقنية إثبات المعرفة الصفرية ### ZK ( يمكن أن تحقق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية، مما يساعد في حل تناقض الخصوصية ومشاركة البيانات في الذكاء الاصطناعي.
زكمل ) التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ( يسمح بتدريب النماذج واستنتاجها دون الكشف عن البيانات الأصلية. هذا له أهمية كبيرة في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
حالياً، ما زال هذا المجال في مرحلة مبكرة، مثلما اقترحت BasedAI دمج التشفير المتجانس الكامل )FHE( مع نماذج اللغة الكبيرة )LLM( لحماية خصوصية بيانات المستخدم.
) الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليلات البيانات والتنبؤات. مثل:
Pond: استخدام خوارزمية AI لتوقع الرموز القيمة
BullBear AI: يعتمد على البيانات التاريخية للتنبؤ باتجاهات الأسعار
Numerai: منصة مسابقات الاستثمار بالذكاء الاصطناعي
Arkham: منصة تحليل البيانات على السلسلة باستخدام 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(
)# خدمات مخصصة
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التوصية والبحث تنطبق أيضًا على مشاريع ويب 3:
Dune: أداة Wand الجديدة التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL
Followin، IQ.wiki: دمج محتوى ملخص ChatGPT
Kaito: محرك بحث Web3 المستند إلى LLM
NFPrompt: استخدام الذكاء الاصطناعي لتقليل عوائق إنشاء NFT
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي تدقيق كود العقود الذكية بشكل أكثر كفاءة ودقة، وتحديد الثغرات المحتملة. مثل 0x0.ai التي تقدم أدوات تدقيق العقود الذكية المعتمدة على التعلم الآلي، يمكنها تحديد المشكلات المحتملة في الكود.
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية
على الرغم من أن مشاريع الحوسبة اللامركزية مبتكرة، إلا أنها تواجه بعض التحديات:
الأداء والاستقرار: قد توجد تأخيرات وعدم استقرار في العقد الموزعة
مطابقة الموارد: من الصعب ضمان توازن العرض والطلب
عتبة الاستخدام: أكثر تعقيدًا مقارنةً بالخدمات المركزية
حالياً، معظم مشاريع القوة الحاسوبية اللامركزية يمكن استخدامها فقط في استدلال الذكاء الاصطناعي، وصعب القيام بتدريب النماذج الكبيرة. السبب في ذلك هو:
يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قوة حسابية وعرض نطاق ترددي عاليين
انقطاع التدريب قد يسبب خسائر كبيرة
الاتصالات المتوازية المتعددة ### مثل NVLink ( لها قيود صارمة على المسافة الفيزيائية
لذلك، فإن قوة الحوسبة اللامركزية تناسب حاليًا سيناريوهات مثل استدلال الذكاء الاصطناعي أو تدريب النماذج الصغيرة التي تتطلب قوة حوسبة منخفضة.
![新手 توعية丨تحليل عميق: ما هي الشرارة التي يمكن أن تشتعل بين AI وWeb3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp(
) دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3 لا يزال يبدو خامًا
تظل معظم المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Web3 حاليًا على مستوى التطبيقات السطحية:
لا يوجد اختلاف جوهري بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمشاريع Web2
بعض المشاريع تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي فقط على مستوى التسويق، وتفتقر إلى الابتكار الحقيقي
هذا يعكس أن الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة لم يتحقق بينهما اندماج عميق بعد، ولا يزال يتعين استكشاف حلول أصلية وذات مغزى.
أصبح اقتصاد الرموز بمثابة عازلة لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لعدم اليقين في نماذج الأعمال الخاصة بالذكاء الاصطناعي، تختار بعض المشاريع دمج سرد Web3 والاقتصاد الرمزي لجذب المستخدمين. لكن ما إذا كانت الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي لا يزال قيد المراقبة.
آمل أن يكون هناك المزيد من المشاريع في المستقبل التي لا تستخدم الرموز فقط كأداة للترويج، بل تلبي بالفعل احتياجات السيناريوهات العملية.
! [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(
ملخص وتطلعات
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والنمو الاقتصادي في المستقبل. يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي تطبيقات أكثر ذكاءً وكفاءة لـWeb3، مثل المساعدة في اتخاذ قرارات الاستثمار، وتدقيق العقود الذكية، والخدمات الشخصية، وما إلى ذلك. بينما يوفر Web3 للذكاء الاصطناعي منصة لامركزية لمشاركة القوة الحاسوبية والبيانات والخوارزميات، مما يُتوقع أن يخفف من عنق الزجاجة في تطوير الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن مشاريع AI + Web3 لا تزال في المراحل المبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أن مزاياها واضحة أيضًا: تقليل الاعتماد على المؤسسات المركزية، وزيادة الشفافية وقابلية التدقيق، وتعزيز المشاركة الأوسع والابتكار. في المستقبل، سيكون من الضروري الموازنة بين الفوائد والعيوب باستمرار في الممارسة، واتخاذ التدابير المناسبة للتغلب على التحديات.
يُعتقد أنه من خلال دمج القدرة على اتخاذ القرار الذكي من خلال الذكاء الاصطناعي مع الخصائص اللامركزية لـ Web3، من المتوقع أن يتم بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل. لا يزال الاندماج العميق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 يحتاج إلى وقت، لكن آفاق تطوره مثيرة للاهتمام.
! [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(
! [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.
الدمج بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الوضع الحالي وآفاق المستقبل
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الراهن، التحديات وآفاق المستقبل
تشهد الثورة التكنولوجية الحالية تقدمًا سريعًا في الذكاء الاصطناعي( والتقنيات التي تعتمد على Web3. حقق الذكاء الاصطناعي إنجازات كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما يجلب تغييرات وابتكارات إلى مختلف الصناعات. في الوقت نفسه، يعتمد Web3 على تكنولوجيا blockchain اللامركزية، ومن خلال العقود الذكية والتخزين الموزع، فإنه يغير من فهم الناس واستخدامهم للإنترنت.
ستتناول هذه المقالة التطورات الحالية في AI + Web3، وتحلل القيمة المحتملة والتأثير الناتج عن دمج الاثنين، وتناقش التحديات الحالية. سنبدأ بتقديم المفاهيم الأساسية لـ AI و Web3، ثم نستكشف العلاقة بينهما. بعد ذلك، سنحلل الحالة الراهنة لمشاريع AI + Web3 الحالية، وسنناقش بعمق القيود والتحديات التي تواجهها. نأمل أن نقدم مرجعًا قيمًا للمهنيين والمستثمرين المعنيين.
![تعليمات للمبتدئين丨تحليل عميق: ما هي الشرارة التي يمكن أن تنشأ من تفاعل AI وWeb3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp(
طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يحدث Web3 ثورة في علاقات الإنتاج. ما هي الشرارة التي يمكن أن تنشأ من دمج الاثنين؟ دعونا نحلل أولاً التحديات التي يواجهها كل منهما ومساحة التحسين المتاحة، ثم نستكشف كيف يمكن أن يساعد كل منهما الآخر في حل هذه التحديات.
) التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن أن يتخلى جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن العناصر الثلاثة الرئيسية: القوة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات.
القدرة الحاسوبية: تشير إلى القدرة على إجراء حسابات ومعالجة كبيرة الحجم. تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات وحسابات معقدة، حيث يمكن أن تسرع القدرة الحاسوبية العالية عملية تدريب النماذج واستنتاجها، مما يحسن أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي. لقد ساهمت تطورات تكنولوجيا الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) في دفع تقدم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في السنوات الأخيرة.
الخوارزمية: هي جوهر نظام الذكاء الاصطناعي، وتشمل خوارزميات التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق. إن اختيار وتصميم الخوارزميات أمر بالغ الأهمية لأداء نظام الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تعزز الابتكارات المستمرة الدقة والقدرة على التعميم.
البيانات: هي أساس تدريب وتحسين النماذج. تساعد البيانات الضخمة والمتنوعة أنظمة الذكاء الاصطناعي على تعلم نماذج أكثر دقة، وفهم أفضل وحل المشاكل الواقعية.
التحديات الرئيسية التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي حاليا:
تواجه صناعة Web3 تحديات
توجد العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، وتتمثل بشكل رئيسي في:
تتمتع الذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية بفرص كبيرة في هذه الجوانب:
تحليل حالة مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3
تستند مشاريع AI + Web3 بشكل رئيسي إلى اتجاهين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة مشاريع Web3. لقد ظهرت بالفعل مجموعة من المشاريع الاستكشافية مثل Io.net وGensyn وRitual. سنقوم بتحليل الوضع الحالي وظروف التنمية من مسارات فرعية مختلفة.
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة حسابية لامركزية
مع انفجار الذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى قوة الحوسبة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU). على سبيل المثال، تحتاج ChatGPT إلى 30000 وحدة معالجة رسوميات من نوع NVIDIA A100 لتعمل. وهذا أدى إلى تباين بين "أغنياء GPU" و"فقراء GPU"، حيث تحتكر عدد قليل من الشركات موارد GPU عالية الجودة.
لحل مشكلة نقص قوة الحوسبة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات قوة الحوسبة اللامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تعمل هذه المشاريع من خلال آلية تحفيز رمزية لجذب المستخدمين لتقديم قوة الحوسبة المعلقة، مما يشكل شبكة لتوفير قوة الحوسبة.
تشمل الجوانب الرئيسية للعرض:
حاليًا مقسمة إلى فئتين رئيسيتين:
تعمل هذه الأنواع من المشاريع على تشكيل حلقة الطلب والعرض من خلال حوافز الرموز، مما يحقق التشغيل البارد. مع زيادة الحجم، يمكن أن توفر قيمة أكبر للطرفين المعنيين.
! [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(
)# نموذج خوارزمية لامركزية
بالإضافة إلى قوة الحوسبة، يمكن أيضًا أن تكون نماذج الخوارزميات لامركزية. على سبيل المثال، أنشأت Bittensor سوقًا لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط بين نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، تختار النظام النموذج الأنسب للإجابة.
بالمقارنة مع نموذج واحد كبير مثل ChatGPT، فإن هذه الشبكة الخوارزمية اللامركزية تشبه أكثر مدرسة تضم العديد من الخبراء، ولديها إمكانيات كبيرة على المدى الطويل.
جمع البيانات اللامركزية
تعد البيانات عالية الجودة ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن معظم منصات الويب 2.0 تحظر جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، أو تبيع بيانات المستخدمين إلى شركات الذكاء الاصطناعي من جانب واحد.
بدأت بعض مشاريع Web3 في تحقيق جمع البيانات اللامركزية من خلال تحفيزات الرموز. مثل PublicAI التي تسمح للمستخدمين بوسم المحتوى القيم على منصات التواصل الاجتماعي والحصول على مكافآت رمزية، أو المشاركة في التحقق من البيانات. وهذا يعزز الربح المشترك بين المساهمين في البيانات وصناعة الذكاء الاصطناعي.
حماية خصوصية المستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقنية إثبات المعرفة الصفرية ### ZK ( يمكن أن تحقق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية، مما يساعد في حل تناقض الخصوصية ومشاركة البيانات في الذكاء الاصطناعي.
زكمل ) التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ( يسمح بتدريب النماذج واستنتاجها دون الكشف عن البيانات الأصلية. هذا له أهمية كبيرة في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
حالياً، ما زال هذا المجال في مرحلة مبكرة، مثلما اقترحت BasedAI دمج التشفير المتجانس الكامل )FHE( مع نماذج اللغة الكبيرة )LLM( لحماية خصوصية بيانات المستخدم.
) الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليلات البيانات والتنبؤات. مثل:
! [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(
)# خدمات مخصصة
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التوصية والبحث تنطبق أيضًا على مشاريع ويب 3:
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي تدقيق كود العقود الذكية بشكل أكثر كفاءة ودقة، وتحديد الثغرات المحتملة. مثل 0x0.ai التي تقدم أدوات تدقيق العقود الذكية المعتمدة على التعلم الآلي، يمكنها تحديد المشكلات المحتملة في الكود.
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية
على الرغم من أن مشاريع الحوسبة اللامركزية مبتكرة، إلا أنها تواجه بعض التحديات:
حالياً، معظم مشاريع القوة الحاسوبية اللامركزية يمكن استخدامها فقط في استدلال الذكاء الاصطناعي، وصعب القيام بتدريب النماذج الكبيرة. السبب في ذلك هو:
لذلك، فإن قوة الحوسبة اللامركزية تناسب حاليًا سيناريوهات مثل استدلال الذكاء الاصطناعي أو تدريب النماذج الصغيرة التي تتطلب قوة حوسبة منخفضة.
![新手 توعية丨تحليل عميق: ما هي الشرارة التي يمكن أن تشتعل بين AI وWeb3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp(
) دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3 لا يزال يبدو خامًا
تظل معظم المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Web3 حاليًا على مستوى التطبيقات السطحية:
هذا يعكس أن الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة لم يتحقق بينهما اندماج عميق بعد، ولا يزال يتعين استكشاف حلول أصلية وذات مغزى.
أصبح اقتصاد الرموز بمثابة عازلة لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لعدم اليقين في نماذج الأعمال الخاصة بالذكاء الاصطناعي، تختار بعض المشاريع دمج سرد Web3 والاقتصاد الرمزي لجذب المستخدمين. لكن ما إذا كانت الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي لا يزال قيد المراقبة.
آمل أن يكون هناك المزيد من المشاريع في المستقبل التي لا تستخدم الرموز فقط كأداة للترويج، بل تلبي بالفعل احتياجات السيناريوهات العملية.
! [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(
ملخص وتطلعات
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والنمو الاقتصادي في المستقبل. يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي تطبيقات أكثر ذكاءً وكفاءة لـWeb3، مثل المساعدة في اتخاذ قرارات الاستثمار، وتدقيق العقود الذكية، والخدمات الشخصية، وما إلى ذلك. بينما يوفر Web3 للذكاء الاصطناعي منصة لامركزية لمشاركة القوة الحاسوبية والبيانات والخوارزميات، مما يُتوقع أن يخفف من عنق الزجاجة في تطوير الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن مشاريع AI + Web3 لا تزال في المراحل المبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أن مزاياها واضحة أيضًا: تقليل الاعتماد على المؤسسات المركزية، وزيادة الشفافية وقابلية التدقيق، وتعزيز المشاركة الأوسع والابتكار. في المستقبل، سيكون من الضروري الموازنة بين الفوائد والعيوب باستمرار في الممارسة، واتخاذ التدابير المناسبة للتغلب على التحديات.
يُعتقد أنه من خلال دمج القدرة على اتخاذ القرار الذكي من خلال الذكاء الاصطناعي مع الخصائص اللامركزية لـ Web3، من المتوقع أن يتم بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل. لا يزال الاندماج العميق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 يحتاج إلى وقت، لكن آفاق تطوره مثيرة للاهتمام.
! [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(
! [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(