Integrasi Kedalaman AI dan Web3: Peluang dan Tantangan
I. Pendahuluan: Status perkembangan AI+Web3
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan lain-lain, membawa transformasi dan inovasi besar bagi berbagai industri. Pada tahun 2023, ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar dolar AS, dengan perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney memimpin gelombang AI.
Sementara itu, Web3 sebagai model jaringan yang muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Berdasarkan blockchain, Web3 mewujudkan berbagi data yang terkendali, otonomi pengguna, dan pembentukan mekanisme kepercayaan melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan verifikasi identitas terdesentralisasi. Saat ini, kapitalisasi pasar industri Web3 mencapai 25 triliun dolar, proyek seperti Bitcoin, Ethereum, dan Solana terus berinovasi, menarik semakin banyak orang untuk bergabung dalam industri ini.
Kombinasi AI dan Web3 adalah bidang yang sangat diperhatikan oleh pengembang dan investor dari Timur dan Barat. Artikel ini akan fokus pada status perkembangan AI+Web3, menganalisis cara interaksi mereka, memperkenalkan situasi proyek saat ini, dan membahas secara mendalam batasan dan tantangan yang dihadapi. Kami berharap melalui penelitian ini, dapat memberikan referensi dan wawasan yang berharga bagi investor dan praktisi di industri terkait.
Dua, Cara Interaksi AI dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 ibarat dua sisi timbangan, AI membawa peningkatan produktivitas, sedangkan Web3 membawa perubahan dalam hubungan produksi. Lalu, apa jenis percikan yang bisa dihasilkan dari pertemuan AI dan Web3? Selanjutnya, kita akan menganalisis tantangan dan ruang peningkatan yang dihadapi oleh masing-masing industri AI dan Web3, kemudian membahas bagaimana keduanya dapat membantu mengatasi tantangan tersebut.
2.1 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen: kekuatan pemrosesan, algoritma, dan data.
Daya Komputasi: Tugas AI memerlukan kapasitas komputasi dan pemrosesan yang besar. Biaya, konsumsi energi, dan pemeliharaan perangkat komputasi berkinerja tinggi adalah tantangan, terutama bagi startup dan pengembang individu, untuk mendapatkan daya komputasi yang cukup mungkin sangat sulit.
Algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar di banyak bidang, masih ada beberapa tantangan. Misalnya, pelatihan jaringan saraf dalam yang membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, interpretabilitas dan keterbacaan model mungkin tidak memadai. Selain itu, ketahanan dan kemampuan generalisasi algoritma juga merupakan masalah penting.
Data: Mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih merupakan tantangan. Data di beberapa bidang mungkin sulit diperoleh, seperti data kesehatan. Kualitas, akurasi, dan penandaan data juga menjadi masalah; data yang tidak lengkap atau bias dapat menyebabkan kesalahan perilaku model. Sementara itu, melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah seperti keterjelasan dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis juga merupakan tantangan yang dihadapi industri AI.
2.2 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga memiliki banyak masalah yang perlu dipecahkan, termasuk:
Kemampuan analisis dan prediksi data yang tidak memadai
Pengalaman pengguna yang kurang baik
Kerentanan kode kontrak pintar dan risiko keamanan
Masalah perlindungan privasi
AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki ruang yang besar untuk berkembang di bidang-bidang ini. Misalnya, AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data Web3, memperbaiki pengalaman pengguna, mendeteksi celah dalam kontrak pintar, dan memperkuat perlindungan keamanan, dan lain-lain.
Tiga, Analisis Status Proyek AI+Web3
3.1 Web3 mendukung AI
3.1.1 Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan perkembangan cepat AI, sumber daya komputasi seperti GPU menghadapi kekurangan yang signifikan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek Web3 mulai mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini memberikan insentif token kepada pengguna untuk menyediakan daya GPU yang tidak terpakai, guna mendukung kebutuhan komputasi AI.
Sisi pasokan utama mencakup:
Penyedia layanan cloud: seperti AWS, Azure, GCP, dan penyedia layanan cloud GPU seperti Coreweave, Lambda
Penambang cryptocurrency: memiliki kekuatan GPU yang tidak terpakai
Perusahaan besar: seperti Tesla, Meta dan lainnya yang membeli banyak GPU.
Saat ini terutama dibagi menjadi dua kategori:
Digunakan untuk inferensi AI: seperti Render, Akash, Aethir, dll.
Digunakan untuk pelatihan AI: seperti io.net, Gensyn, dll.
Sebagai contoh io.net, yang merupakan jaringan kekuatan komputasi terdesentralisasi, saat ini jumlah GPU melebihi 500.000, dan telah mengintegrasikan kekuatan komputasi Render dan Filecoin. Gensyn memfasilitasi distribusi dan penghargaan tugas pembelajaran mesin melalui kontrak pintar, mewujudkan pelatihan AI.
3.1.2 Model Algoritma Terdesentralisasi
Selain kekuatan komputasi, beberapa proyek juga berusaha membangun jaringan model algoritma terdesentralisasi. Contohnya adalah Bittensor, yang berharap menciptakan ekosistem yang lebih terbuka dan transparan, sehingga model AI dapat dilatih, dibagikan, dan dimanfaatkan dengan cara yang aman dan terdesentralisasi.
Dalam Bittensor, penyedia model algoritma ( penambang ) menyumbangkan model pembelajaran mesin ke jaringan dan mendapatkan token TAO sebagai imbalan. Jaringan menggunakan mekanisme konsensus yang unik untuk memastikan kesepakatan tentang jawaban terbaik.
3.1.3 Pengumpulan Data Terdesentralisasi
Untuk pelatihan model AI, pasokan data yang besar sangat penting. Namun, saat ini sebagian besar perusahaan Web2 masih menguasai data pengguna, yang menghambat perkembangan industri AI.
Beberapa proyek menggabungkan Web3 dengan cara insentif token untuk mewujudkan pengumpulan data yang terdesentralisasi. Sebagai contoh PublicAI, pengguna dapat mencari konten berharga di platform sosial dan mengajukannya, atau berpartisipasi dalam pemungutan suara sebagai validator data. Pengguna mendapatkan insentif token melalui kontribusi ini, yang mendorong sinergi antara kontributor data dan pengembangan industri AI.
3.1.4 ZK melindungi privasi pengguna dalam AI
Bukti Tanpa Pengetahuan ( ZK ) teknologi dapat mencapai verifikasi informasi sambil melindungi privasi, yang memberikan pemikiran baru untuk menyelesaikan masalah perlindungan privasi dalam AI. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) dengan menggunakan teknologi ZK, memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin tanpa mengungkapkan data asli.
Saat ini, bidang ini masih berada dalam tahap awal, seperti yang diusulkan oleh BasedAI untuk mengintegrasikan enkripsi homomorfik penuh (FHE) dengan model bahasa besar (LLM) untuk melindungi privasi data pengguna.
3.2 AI mendukung Web3
3.2.1 Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan sistem AI sendiri, untuk memberikan layanan analisis data dan prediksi kepada pengguna. Misalnya:
Pond: Memprediksi token bernilai masa depan melalui algoritma gambar AI
BullBear AI: Memprediksi harga berdasarkan data historis dan pergerakan pasar
Numerai: Platform kompetisi investasi AI
Arkham: platform analisis data on-chain yang menggabungkan AI
3.2.2 Layanan Personalisasi
Beberapa proyek Web3 memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna, seperti:
Dune: Meluncurkan alat Wand, menggunakan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL
Followin、IQ.wiki: Mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten
Kaito: Mesin pencari Web3 berbasis LLM
NFPrompt: Menggunakan AI untuk menghasilkan NFT, mengurangi biaya pembuatan
3.2.3 Audit AI Kontrak Cerdas
Menggunakan teknologi AI untuk mengaudit kode kontrak pintar, dapat lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi kerentanan. Seperti 0x0.ai yang menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis AI, menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode.
Empat, Keterbatasan dan Tantangan Saat Ini dari Proyek AI+Web3
4.1 Realitas hambatan yang ada dalam kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kinerja dan stabilitas: produk daya komputasi terdesentralisasi mungkin mengalami keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: dipengaruhi oleh tingkat kecocokan penawaran dan permintaan.
Kompleksitas: Pengguna perlu memahami lebih banyak rincian teknis.
Sulit digunakan untuk pelatihan model besar:
Pelatihan model besar memerlukan jumlah data yang sangat besar dan bandwidth tinggi
Memiliki persyaratan tinggi terhadap stabilitas daya komputasi
Ekosistem CUDA dan komunikasi multi-kartu NVLink dari NVIDIA sulit untuk digantikan
Kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini terutama cocok untuk:
Inferensi AI
Pelatihan model kecil spesifik untuk skenario tertentu
Skenario komputasi tepi ( seperti rendering )
4.2 Gabungan AI+Web3 masih kasar, tidak mencapai 1+1＞2
Saat ini, sebagian besar proyek hanya menggunakan AI secara permukaan, tanpa menunjukkan integrasi asli dan solusi inovatif antara AI dan cryptocurrency. Banyak tim Web3 yang menggabungkan AI lebih pada tingkat pemasaran dengan memanfaatkan konsep AI, daripada inovasi teknologi yang sesungguhnya.
4.3 Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Seiring dengan semakin banyaknya model besar yang diopen-source, banyak proyek AI+Web3 memilih untuk menggabungkan narasi Web3 dan ekonomi token untuk mendorong keterlibatan pengguna. Namun, kunci terletak pada apakah integrasi ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata, dan bukan sekadar sebagai alat untuk membangun hype jangka pendek.
Lima, Kesimpulan
Fusi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, dan layanan yang dipersonalisasi. Web3, di sisi lain, menyediakan platform berbagi kekuatan komputasi, data, dan algoritma yang terdesentralisasi untuk AI.
Meskipun saat ini proyek AI+Web3 masih berada di tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, keuntungan potensialnya tidak dapat diabaikan. Solusi desentralisasi dapat memberikan nilai dalam hal mengurangi ketergantungan, meningkatkan transparansi, dan mendorong inovasi. Di masa depan, dengan menggabungkan kemampuan analisis dan pengambilan keputusan cerdas dari AI dengan desentralisasi dan otonomi pengguna dari Web3, diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SandwichDetector
· 19jam yang lalu
Ini sudah terlalu umum.
Lihat AsliBalas0
RektRecorder
· 08-11 04:45
suckers play people for suckers... siapa yang memotong siapa?
Lihat AsliBalas0
SandwichTrader
· 08-11 04:44
Ah? Apakah benda ini bisa membawa kekayaan yang melimpah?
Integrasi AI dan Web3: Analisis Situasi, Peluang, dan Tantangan
Integrasi Kedalaman AI dan Web3: Peluang dan Tantangan
I. Pendahuluan: Status perkembangan AI+Web3
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan lain-lain, membawa transformasi dan inovasi besar bagi berbagai industri. Pada tahun 2023, ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar dolar AS, dengan perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney memimpin gelombang AI.
Sementara itu, Web3 sebagai model jaringan yang muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Berdasarkan blockchain, Web3 mewujudkan berbagi data yang terkendali, otonomi pengguna, dan pembentukan mekanisme kepercayaan melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan verifikasi identitas terdesentralisasi. Saat ini, kapitalisasi pasar industri Web3 mencapai 25 triliun dolar, proyek seperti Bitcoin, Ethereum, dan Solana terus berinovasi, menarik semakin banyak orang untuk bergabung dalam industri ini.
Kombinasi AI dan Web3 adalah bidang yang sangat diperhatikan oleh pengembang dan investor dari Timur dan Barat. Artikel ini akan fokus pada status perkembangan AI+Web3, menganalisis cara interaksi mereka, memperkenalkan situasi proyek saat ini, dan membahas secara mendalam batasan dan tantangan yang dihadapi. Kami berharap melalui penelitian ini, dapat memberikan referensi dan wawasan yang berharga bagi investor dan praktisi di industri terkait.
Dua, Cara Interaksi AI dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 ibarat dua sisi timbangan, AI membawa peningkatan produktivitas, sedangkan Web3 membawa perubahan dalam hubungan produksi. Lalu, apa jenis percikan yang bisa dihasilkan dari pertemuan AI dan Web3? Selanjutnya, kita akan menganalisis tantangan dan ruang peningkatan yang dihadapi oleh masing-masing industri AI dan Web3, kemudian membahas bagaimana keduanya dapat membantu mengatasi tantangan tersebut.
2.1 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen: kekuatan pemrosesan, algoritma, dan data.
Daya Komputasi: Tugas AI memerlukan kapasitas komputasi dan pemrosesan yang besar. Biaya, konsumsi energi, dan pemeliharaan perangkat komputasi berkinerja tinggi adalah tantangan, terutama bagi startup dan pengembang individu, untuk mendapatkan daya komputasi yang cukup mungkin sangat sulit.
Algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar di banyak bidang, masih ada beberapa tantangan. Misalnya, pelatihan jaringan saraf dalam yang membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, interpretabilitas dan keterbacaan model mungkin tidak memadai. Selain itu, ketahanan dan kemampuan generalisasi algoritma juga merupakan masalah penting.
Data: Mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih merupakan tantangan. Data di beberapa bidang mungkin sulit diperoleh, seperti data kesehatan. Kualitas, akurasi, dan penandaan data juga menjadi masalah; data yang tidak lengkap atau bias dapat menyebabkan kesalahan perilaku model. Sementara itu, melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah seperti keterjelasan dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis juga merupakan tantangan yang dihadapi industri AI.
2.2 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga memiliki banyak masalah yang perlu dipecahkan, termasuk:
AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki ruang yang besar untuk berkembang di bidang-bidang ini. Misalnya, AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data Web3, memperbaiki pengalaman pengguna, mendeteksi celah dalam kontrak pintar, dan memperkuat perlindungan keamanan, dan lain-lain.
Tiga, Analisis Status Proyek AI+Web3
3.1 Web3 mendukung AI
3.1.1 Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan perkembangan cepat AI, sumber daya komputasi seperti GPU menghadapi kekurangan yang signifikan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek Web3 mulai mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini memberikan insentif token kepada pengguna untuk menyediakan daya GPU yang tidak terpakai, guna mendukung kebutuhan komputasi AI.
Sisi pasokan utama mencakup:
Saat ini terutama dibagi menjadi dua kategori:
Sebagai contoh io.net, yang merupakan jaringan kekuatan komputasi terdesentralisasi, saat ini jumlah GPU melebihi 500.000, dan telah mengintegrasikan kekuatan komputasi Render dan Filecoin. Gensyn memfasilitasi distribusi dan penghargaan tugas pembelajaran mesin melalui kontrak pintar, mewujudkan pelatihan AI.
3.1.2 Model Algoritma Terdesentralisasi
Selain kekuatan komputasi, beberapa proyek juga berusaha membangun jaringan model algoritma terdesentralisasi. Contohnya adalah Bittensor, yang berharap menciptakan ekosistem yang lebih terbuka dan transparan, sehingga model AI dapat dilatih, dibagikan, dan dimanfaatkan dengan cara yang aman dan terdesentralisasi.
Dalam Bittensor, penyedia model algoritma ( penambang ) menyumbangkan model pembelajaran mesin ke jaringan dan mendapatkan token TAO sebagai imbalan. Jaringan menggunakan mekanisme konsensus yang unik untuk memastikan kesepakatan tentang jawaban terbaik.
3.1.3 Pengumpulan Data Terdesentralisasi
Untuk pelatihan model AI, pasokan data yang besar sangat penting. Namun, saat ini sebagian besar perusahaan Web2 masih menguasai data pengguna, yang menghambat perkembangan industri AI.
Beberapa proyek menggabungkan Web3 dengan cara insentif token untuk mewujudkan pengumpulan data yang terdesentralisasi. Sebagai contoh PublicAI, pengguna dapat mencari konten berharga di platform sosial dan mengajukannya, atau berpartisipasi dalam pemungutan suara sebagai validator data. Pengguna mendapatkan insentif token melalui kontribusi ini, yang mendorong sinergi antara kontributor data dan pengembangan industri AI.
3.1.4 ZK melindungi privasi pengguna dalam AI
Bukti Tanpa Pengetahuan ( ZK ) teknologi dapat mencapai verifikasi informasi sambil melindungi privasi, yang memberikan pemikiran baru untuk menyelesaikan masalah perlindungan privasi dalam AI. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) dengan menggunakan teknologi ZK, memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin tanpa mengungkapkan data asli.
Saat ini, bidang ini masih berada dalam tahap awal, seperti yang diusulkan oleh BasedAI untuk mengintegrasikan enkripsi homomorfik penuh (FHE) dengan model bahasa besar (LLM) untuk melindungi privasi data pengguna.
3.2 AI mendukung Web3
3.2.1 Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan sistem AI sendiri, untuk memberikan layanan analisis data dan prediksi kepada pengguna. Misalnya:
3.2.2 Layanan Personalisasi
Beberapa proyek Web3 memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna, seperti:
3.2.3 Audit AI Kontrak Cerdas
Menggunakan teknologi AI untuk mengaudit kode kontrak pintar, dapat lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi kerentanan. Seperti 0x0.ai yang menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis AI, menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode.
Empat, Keterbatasan dan Tantangan Saat Ini dari Proyek AI+Web3
4.1 Realitas hambatan yang ada dalam kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kinerja dan stabilitas: produk daya komputasi terdesentralisasi mungkin mengalami keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: dipengaruhi oleh tingkat kecocokan penawaran dan permintaan.
Kompleksitas: Pengguna perlu memahami lebih banyak rincian teknis.
Sulit digunakan untuk pelatihan model besar:
Kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini terutama cocok untuk:
4.2 Gabungan AI+Web3 masih kasar, tidak mencapai 1+1＞2
Saat ini, sebagian besar proyek hanya menggunakan AI secara permukaan, tanpa menunjukkan integrasi asli dan solusi inovatif antara AI dan cryptocurrency. Banyak tim Web3 yang menggabungkan AI lebih pada tingkat pemasaran dengan memanfaatkan konsep AI, daripada inovasi teknologi yang sesungguhnya.
4.3 Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Seiring dengan semakin banyaknya model besar yang diopen-source, banyak proyek AI+Web3 memilih untuk menggabungkan narasi Web3 dan ekonomi token untuk mendorong keterlibatan pengguna. Namun, kunci terletak pada apakah integrasi ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata, dan bukan sekadar sebagai alat untuk membangun hype jangka pendek.
Lima, Kesimpulan
Fusi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, dan layanan yang dipersonalisasi. Web3, di sisi lain, menyediakan platform berbagi kekuatan komputasi, data, dan algoritma yang terdesentralisasi untuk AI.
Meskipun saat ini proyek AI+Web3 masih berada di tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, keuntungan potensialnya tidak dapat diabaikan. Solusi desentralisasi dapat memberikan nilai dalam hal mengurangi ketergantungan, meningkatkan transparansi, dan mendorong inovasi. Di masa depan, dengan menggabungkan kemampuan analisis dan pengambilan keputusan cerdas dari AI dengan desentralisasi dan otonomi pengguna dari Web3, diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.