Sự hòa trộn và va chạm giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng tồn
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước đột phá quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại những biến đổi và đổi mới lớn cho mọi ngành nghề. Năm 2023, quy mô thị trường của ngành AI đạt 200 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney đã dẫn đầu làn sóng AI.
Trong khi đó, Web3 như một mô hình mạng mới đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của chúng ta. Web3 dựa trên công nghệ blockchain phi tập trung, thông qua các hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và xác thực danh tính phi tập trung, đã đạt được sự chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, tự quản của người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy. Hiện nay, giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 nghìn tỷ đô la, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang thu hút ngày càng nhiều sự chú ý.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành lĩnh vực thu hút sự quan tâm của các nhà phát triển và nhà đầu tư ở Đông và Tây. Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển của AI+Web3, phân tích tình hình các dự án hiện tại và thảo luận về những thách thức và cơ hội mà chúng đang đối mặt.
Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của cái cân, AI nâng cao năng suất, trong khi Web3 mang đến sự thay đổi trong quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của cả hai có thể tạo ra những tia lửa mới.
Những thách thức mà ngành AI đang đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, các nhiệm vụ AI cần một lượng lớn tài nguyên tính toán, việc thu thập và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn là một thách thức tốn kém và phức tạp. Về thuật toán, mặc dù các thuật toán học sâu đã thành công, nhưng vẫn còn tồn tại các vấn đề như thiếu khả năng giải thích và khả năng tổng quát hạn chế. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn còn khó khăn, đồng thời còn cần xem xét các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu. Hơn nữa, khả năng giải thích và tính minh bạch của các mô hình AI cũng là những điểm quan tâm của công chúng.
Những thách thức mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng gặp nhiều thách thức, bao gồm khả năng phân tích dữ liệu chưa đủ, trải nghiệm người dùng kém, và hợp đồng thông minh có nguy cơ về an ninh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này.
Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Với sự phát triển của AI, nhu cầu về GPU tăng vọt, dẫn đến tình trạng cung không đủ cầu. Một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua việc phát hành token, nhằm hỗ trợ tính toán cho khách hàng AI.
Hiện tại, hầu hết các dự án tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI thay vì đào tạo. Điều này là do việc đào tạo AI cần một lượng dữ liệu lớn và băng thông truyền thông tốc độ cao, nên khó khăn hơn để thực hiện. Trong khi đó, nhu cầu về dữ liệu và băng thông cho suy diễn AI tương đối nhỏ hơn, dễ thực hiện hơn.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, như Bittensor. Các dự án này liên kết nhiều mô hình AI, chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời câu hỏi dựa trên nhu cầu của người dùng.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Để giải quyết vấn đề thu thập dữ liệu huấn luyện AI, một số dự án đã sử dụng công nghệ Web3 để thu thập dữ liệu phi tập trung. Chẳng hạn như PublicAI khuyến khích người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu thông qua token, cung cấp nhiều nguồn dữ liệu đa dạng cho việc huấn luyện AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết có thể giúp giải quyết vấn đề bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML(Học máy không biết)cho phép huấn luyện và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc.
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Ví dụ, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử.
Dịch vụ cá nhân hóa
Một số nền tảng Web3 tích hợp AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Chẳng hạn, Dune ra mắt công cụ Wand, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL; Followin tích hợp ChatGPT để tóm tắt các xu hướng ngành.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Công nghệ AI được áp dụng trong việc kiểm toán hợp đồng thông minh, như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI, giúp nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn và rủi ro an ninh.
Hạn chế và thách thức của dự án AI+Web3
Rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Sản phẩm tính toán phi tập trung có thể không bằng dịch vụ tập trung về hiệu suất, độ ổn định và khả năng sử dụng. Đồng thời, chi phí sử dụng cho người dùng có thể cao hơn. Hiện tại, tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, khó có thể hỗ trợ đào tạo AI quy mô lớn.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ
Nhiều dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, không đạt được sự kết hợp sâu sắc giữa AI và tiền điện tử. Một số đội ngũ chủ yếu khai thác khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, thiếu sự đổi mới thực sự.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Một số dự án AI lựa chọn tích hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token để giải quyết vấn đề mô hình kinh doanh. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay không vẫn cần phải xem xét.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng vô hạn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng thông minh hơn cho Web3, trong khi tính phi tập trung của Web3 cũng mang lại cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp của hai bên cũng mang lại một số lợi thế, chẳng hạn như giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch, v.v. Trong tương lai, thông qua khả năng phân tích thông minh của AI kết hợp với tính phi tập trung của Web3, có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-cff9c776
· 3giờ trước
Tiền có thể giải quyết vấn đề thì không phải là vấn đề, chỉ là thiếu một thị trường tăng.
Xem bản gốcTrả lời0
BasementAlchemist
· 3giờ trước
又到 được chơi cho Suckers的时候了?
Xem bản gốcTrả lời0
CodeAuditQueen
· 3giờ trước
Đừng sử dụng quá nhiều hợp đồng thông minh, thuật toán mã hóa có thể chỉ là một lỗ hổng tái nhập đơn giản.
Xem bản gốcTrả lời0
AirDropMissed
· 3giờ trước
Lại có người được chơi cho Suckers rồi phải không?
AI và sự kết hợp của Web3: Khả năng tính toán phi tập trung và kiểm toán hợp đồng thông minh trở thành điểm nóng
Sự hòa trộn và va chạm giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng tồn
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước đột phá quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại những biến đổi và đổi mới lớn cho mọi ngành nghề. Năm 2023, quy mô thị trường của ngành AI đạt 200 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney đã dẫn đầu làn sóng AI.
Trong khi đó, Web3 như một mô hình mạng mới đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của chúng ta. Web3 dựa trên công nghệ blockchain phi tập trung, thông qua các hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và xác thực danh tính phi tập trung, đã đạt được sự chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, tự quản của người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy. Hiện nay, giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 nghìn tỷ đô la, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang thu hút ngày càng nhiều sự chú ý.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành lĩnh vực thu hút sự quan tâm của các nhà phát triển và nhà đầu tư ở Đông và Tây. Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển của AI+Web3, phân tích tình hình các dự án hiện tại và thảo luận về những thách thức và cơ hội mà chúng đang đối mặt.
Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của cái cân, AI nâng cao năng suất, trong khi Web3 mang đến sự thay đổi trong quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của cả hai có thể tạo ra những tia lửa mới.
Những thách thức mà ngành AI đang đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, các nhiệm vụ AI cần một lượng lớn tài nguyên tính toán, việc thu thập và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn là một thách thức tốn kém và phức tạp. Về thuật toán, mặc dù các thuật toán học sâu đã thành công, nhưng vẫn còn tồn tại các vấn đề như thiếu khả năng giải thích và khả năng tổng quát hạn chế. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn còn khó khăn, đồng thời còn cần xem xét các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu. Hơn nữa, khả năng giải thích và tính minh bạch của các mô hình AI cũng là những điểm quan tâm của công chúng.
Những thách thức mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng gặp nhiều thách thức, bao gồm khả năng phân tích dữ liệu chưa đủ, trải nghiệm người dùng kém, và hợp đồng thông minh có nguy cơ về an ninh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này.
Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Với sự phát triển của AI, nhu cầu về GPU tăng vọt, dẫn đến tình trạng cung không đủ cầu. Một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua việc phát hành token, nhằm hỗ trợ tính toán cho khách hàng AI.
Hiện tại, hầu hết các dự án tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI thay vì đào tạo. Điều này là do việc đào tạo AI cần một lượng dữ liệu lớn và băng thông truyền thông tốc độ cao, nên khó khăn hơn để thực hiện. Trong khi đó, nhu cầu về dữ liệu và băng thông cho suy diễn AI tương đối nhỏ hơn, dễ thực hiện hơn.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, như Bittensor. Các dự án này liên kết nhiều mô hình AI, chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời câu hỏi dựa trên nhu cầu của người dùng.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Để giải quyết vấn đề thu thập dữ liệu huấn luyện AI, một số dự án đã sử dụng công nghệ Web3 để thu thập dữ liệu phi tập trung. Chẳng hạn như PublicAI khuyến khích người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu thông qua token, cung cấp nhiều nguồn dữ liệu đa dạng cho việc huấn luyện AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết có thể giúp giải quyết vấn đề bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML(Học máy không biết)cho phép huấn luyện và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc.
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Ví dụ, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử.
Dịch vụ cá nhân hóa
Một số nền tảng Web3 tích hợp AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Chẳng hạn, Dune ra mắt công cụ Wand, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL; Followin tích hợp ChatGPT để tóm tắt các xu hướng ngành.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Công nghệ AI được áp dụng trong việc kiểm toán hợp đồng thông minh, như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI, giúp nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn và rủi ro an ninh.
Hạn chế và thách thức của dự án AI+Web3
Rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Sản phẩm tính toán phi tập trung có thể không bằng dịch vụ tập trung về hiệu suất, độ ổn định và khả năng sử dụng. Đồng thời, chi phí sử dụng cho người dùng có thể cao hơn. Hiện tại, tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, khó có thể hỗ trợ đào tạo AI quy mô lớn.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ
Nhiều dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, không đạt được sự kết hợp sâu sắc giữa AI và tiền điện tử. Một số đội ngũ chủ yếu khai thác khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, thiếu sự đổi mới thực sự.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Một số dự án AI lựa chọn tích hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token để giải quyết vấn đề mô hình kinh doanh. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay không vẫn cần phải xem xét.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng vô hạn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng thông minh hơn cho Web3, trong khi tính phi tập trung của Web3 cũng mang lại cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp của hai bên cũng mang lại một số lợi thế, chẳng hạn như giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch, v.v. Trong tương lai, thông qua khả năng phân tích thông minh của AI kết hợp với tính phi tập trung của Web3, có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.