مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية الويب 3، فإن الجمع بينهما يجذب المزيد والمزيد من الاهتمام. لقد حققت تقنية الذكاء الاصطناعي breakthroughs كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما جلب تحولًا هائلًا للعديد من الصناعات. بينما تعتمد Web3 على تقنية blockchain اللامركزية كأساس، مما يحقق مشاركة البيانات، وحوكمة المستخدم، وإرساء آليات الثقة، مما يغير تصوراتنا وطريقة استخدامنا للإنترنت.
ستتناول هذه المقالة بالتفصيل المجال المشترك بين الذكاء الاصطناعي و Web3، وستحلل الوضع الحالي للتطورات، والقيمة المحتملة، والتحديات التي تواجهها. سنقوم أولاً بتقديم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي و Web3، ثم نستعرض العلاقة المتبادلة بينهما. بعد ذلك، سنحلل الوضع الحالي لمشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3، وسنناقش بعمق القيود والتحديات التي تواجهها. من خلال هذا البحث، نأمل في تقديم رؤى قيمة للممارسين والمستثمرين في الصناعات ذات الصلة.
! [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-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وويب3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي ميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يأتي Web3 بتغيير في علاقات الإنتاج. ما هي الشرارات التي قد تنشأ من دمج الاثنين؟ دعونا نحلل أولاً الصعوبات والمساحات التي يمكن تحسينها لكل من الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم نستكشف كيف يمكن لهما مساعدة بعضهما البعض في حل هذه المشاكل.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
يتكون جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي من ثلاثة عناصر: القوة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات:
القدرة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي طاقة حوسبة ومعالجة على نطاق واسع. لقد ساهمت الأجهزة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسوميات والرقائق المتخصصة في الذكاء الاصطناعي في دفع تطوير الذكاء الاصطناعي، لكن الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع لا يزال تحديًا مكلفًا ومعقدًا.
الخوارزمية: تعتبر خوارزمية الذكاء الاصطناعي هي جوهر النظام، وتشمل التعلم الآلي التقليدي وخوارزميات التعلم العميق. يمكن أن يؤدي تحسين الخوارزمية باستمرار إلى زيادة دقة نظام الذكاء الاصطناعي وقدرته على التعميم، ولكن لا يزال يواجه تحدي كيفية اختيار أفضل خوارزمية.
البيانات: البيانات الضخمة عالية الجودة هي أساس تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال هناك صعوبات في الحصول على مجموعات بيانات متنوعة، وضمان جودة البيانات، وحماية خصوصية البيانات.
بالإضافة إلى ذلك، تواجه مشاريع الذكاء الاصطناعي مشكلات مثل القابلية للتفسير، والشفافية، وعدم وضوح نماذج الأعمال.
! [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)
التحديات التي تواجه صناعة Web3
هناك العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، بما في ذلك:
القدرة على تحليل البيانات غير كافية
تجربة المستخدم بحاجة إلى تحسين
هناك مخاطر ثغرات في كود العقد الذكي
نقص آليات الحماية الأمنية الفعالة
تعتبر تقنية الذكاء الاصطناعي أداة لتحسين الإنتاجية، ولها مجال كبير للتطور في هذه الجوانب. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز قدرات تحليل البيانات والتنبؤ على منصات Web3، وتحسين تجربة المستخدم والخدمات المخصصة، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية.
تحليل حالة المشاريع AI+Web3
حاليًا، يتم تطوير مشاريع AI + Web3 بشكل رئيسي من اتجاهين: استخدام تقنية blockchain لتعزيز أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة تعزيز مشاريع Web3. سنقوم بتحليل الوضع الحالي من هذين الجانبين.
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة الحوسبة اللامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى قوة الحوسبة بشكل حاد. بعض مشاريع Web3 بدأت في محاولة تقديم خدمات قوة الحوسبة بطريقة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تجذب المستخدمين لتقديم قوة الحوسبة غير المستغلة من خلال آلية تحفيز الرموز، لتوفير دعم قوة الحوسبة لعملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل جهة العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، وعمال التعدين للعملات المشفرة، والشركات. يتم تقسيم المشاريع الحالية إلى فئتين: الفئة الأولى تركز على استنتاج الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، بينما الفئة الثانية تستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ).
تكمن جوهر شبكة الحوسبة اللامركزية في تشكيل دورة العرض والطلب من خلال تحفيز الرموز، مما يجذب المزيد من المشاركين للانضمام، وبالتالي تحقيق توسع وتطور المشروع.
! [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)
نموذج الخوارزمية اللامركزية
بالإضافة إلى قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع أيضًا بناء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. على سبيل المثال، يتيح Bittensor لمزودي نماذج الخوارزميات تقديم نماذجهم إلى الشبكة، وضمان جودة الإجابات من خلال آلية توافق فريدة. من المتوقع أن تخلق هذه الطريقة نظامًا بيئيًا لنماذج الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وشفافية.
جمع البيانات اللامركزي
البيانات هي واحدة من العناصر الأساسية لتدريب الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع الويب 3 تقوم بتحقيق جمع البيانات اللامركزي من خلال تحفيزات رمزية. على سبيل المثال، يسمح PublicAI للمستخدمين بالمساهمة في بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي والتحقق منها، والحصول على مكافآت رمزية. تساعد هذه الطريقة في تعزيز العلاقة المربحة بين المساهمين في البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي.
حماية الخصوصية للمستخدمين في AI باستخدام ZK
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية أفكارًا جديدة لحل مشكلات حماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML( التعلم الآلي ذو المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب واستنتاج نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. من المتوقع أن تلعب هذه التقنية دورًا مهمًا في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير وظائف تحليل البيانات والتنبؤ. على سبيل المثال، يستخدم Pond خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، بينما يتنبأ BullBear AI باتجاهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية. أما Numerai فهو منصة مسابقات استثمارية قائمة على الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التطبيقات المستخدمين على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر ذكاء.
خدمات مخصصة
تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم لمشاريع Web3. على سبيل المثال، أطلقت منصة تحليل البيانات Dune أداة Wand المستندة إلى نموذج اللغة الكبير لمساعدة المستخدمين في إنشاء استفسارات SQL بلغة طبيعية. كما بدأت بعض منصات محتوى Web3 في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT لتلخيص المحتوى وتقديم توصيات مخصصة.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
أمان العقود الذكية هو موضوع مهم في مجال Web3. يتم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في تدقيق كود العقود الذكية لتحديد الثغرات المحتملة بشكل أكثر كفاءة و دقة. على سبيل المثال، توفر 0x0.ai أدوات تدقيق العقود الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل الكود وتحديد المشكلات المحتملة.
! [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)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
على الرغم من أن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يظهر إمكانيات هائلة، إلا أنه لا يزال يواجه بعض القيود والتحديات في الوقت الحالي:
عقبات الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
تظل منتجات الحوسبة اللامركزية تعاني من فجوات في الأداء والاستقرار وسهولة الاستخدام مقارنة بالخدمات المركزية. في الوقت الحالي، يمكن لمعظم مشاريع الحوسبة اللامركزية أن تستخدم فقط في استنتاج الذكاء الاصطناعي، بينما يصعب دعم تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وهذا مقيد بشكل رئيسي بـ:
يتطلب تدريب النماذج الكبيرة استقرارًا عاليًا في القدرة الحاسوبية
الاتصال المتوازي لبطاقات متعددة له قيود صارمة على المسافة الفيزيائية
حواجز بيئة البرمجيات وتقنية الاتصال متعددة البطاقات ( مثل CUDA و NVLink )
لذلك، قد تكون تطبيقات قوة الحوسبة اللامركزية أكثر ملاءمة لمجالات مثل الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج الصغيرة والمتوسطة، أو الحوسبة الطرفية.
دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3 ليس عميقًا بما فيه الكفاية
حالياً، العديد من مشاريع AI + Web3 لا تزال عالقة في سطح التطبيقات، ولم تحقق اندماجاً حقيقياً وعميقاً. بعض المشاريع مجرد تطبيق تقنيات AI بشكل بسيط في تحليل البيانات، وتوصيات، وما إلى ذلك، دون اختلاف جوهري عن مشاريع Web2. بينما تعتمد مشاريع أخرى بشكل مفرط على تسويق مفهوم AI، مما يفتقر إلى الابتكار الجوهري.
مسائل الاقتصاد الرمزي
بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي لجذب الاستثمارات والمستخدمين تختار دمج سرد Web3 ونموذج الاقتصاد الرمزي. ومع ذلك، فإن إدخال الاقتصاد الرمزي هل يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي، أم أنها مجرد ضجة قصيرة الأمد، مما يستحق التفكير.
! [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)
ملخص
دمج الذكاء الاصطناعي + Web3 يوفر آفاقًا واسعة للابتكار التكنولوجي والنمو الاقتصادي. يمكن أن توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي مشاهد تطبيقية أكثر ذكاءً وكفاءة لـ Web3، بينما تفتح الخصائص اللامركزية لـ Web3 طرقًا جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن هناك العديد من التحديات التي لا تزال قائمة، إلا أنه من خلال الاستكشاف والابتكار المستمر، نعتقد أنه يمكن بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل.
الأساسي هو موازنة الفوائد والأضرار في التطبيقات العملية، واتخاذ تدابير الإدارة والتكنولوجيا المناسبة للتغلب على التحديات. في المستقبل، نتطلع إلى رؤية المزيد من المشاريع الابتكارية التي تدمج بعمق خصائص الذكاء الاصطناعي وWeb3، لإضفاء الحيوية على هذا المجال الناشئ.
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.
تسجيلات الإعجاب 24
أعجبني
24
9
مشاركة
تعليق
0/400
StakeOrRegret
· 07-11 04:01
هناك رائحة السوق الصاعدة قليلاً
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-9ad11037
· 07-09 14:00
سوق الدببة弄个AI糊弄谁呢
شاهد النسخة الأصليةرد0
CommunitySlacker
· 07-09 00:48
ما الذي يمكن مناقشته ، فقط قم بالتطبيق.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SoliditySlayer
· 07-08 04:57
ما فائدة كل هذا الجهد، أليس كل شيء يعتمد على بطاقات التعدين للبقاء؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DefiEngineerJack
· 07-08 04:56
في الواقع™ الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو مجرد تسويق كذبة... يظهر لي دليل العدالة الحسابية أولاً يا صديقي
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-44a00d6c
· 07-08 04:52
هل هذا كل شيء؟ أليس مجرد ترويج لفكرة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZenMiner
· 07-08 04:33
هل كانت هذه التطورات التكنولوجية خلال السنوات القليلة الماضية مبالغ فيها؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
pumpamentalist
· 07-08 04:31
لقد بدأوا في الترويج للأسهم المفاهيمية مرة أخرى، أليس كذلك؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityWhisperer
· 07-08 04:30
مستثمر طويل الأمد في Web3 LP، مدمن تحليل البيانات، ضحية تم انتزاع المحفظة الخاصة به من قبل الروبوتات.
ابتكارات دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3: استكشاف المجالات المتداخلة والتطورات المستقبلية للتكنولوجيا الناشئة
تقاطع الذكاء الاصطناعي وWeb3: استكشاف دمج وابتكار التقنيات الناشئة
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية الويب 3، فإن الجمع بينهما يجذب المزيد والمزيد من الاهتمام. لقد حققت تقنية الذكاء الاصطناعي breakthroughs كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما جلب تحولًا هائلًا للعديد من الصناعات. بينما تعتمد Web3 على تقنية blockchain اللامركزية كأساس، مما يحقق مشاركة البيانات، وحوكمة المستخدم، وإرساء آليات الثقة، مما يغير تصوراتنا وطريقة استخدامنا للإنترنت.
ستتناول هذه المقالة بالتفصيل المجال المشترك بين الذكاء الاصطناعي و Web3، وستحلل الوضع الحالي للتطورات، والقيمة المحتملة، والتحديات التي تواجهها. سنقوم أولاً بتقديم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي و Web3، ثم نستعرض العلاقة المتبادلة بينهما. بعد ذلك، سنحلل الوضع الحالي لمشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3، وسنناقش بعمق القيود والتحديات التي تواجهها. من خلال هذا البحث، نأمل في تقديم رؤى قيمة للممارسين والمستثمرين في الصناعات ذات الصلة.
! [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-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وويب3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي ميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يأتي Web3 بتغيير في علاقات الإنتاج. ما هي الشرارات التي قد تنشأ من دمج الاثنين؟ دعونا نحلل أولاً الصعوبات والمساحات التي يمكن تحسينها لكل من الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم نستكشف كيف يمكن لهما مساعدة بعضهما البعض في حل هذه المشاكل.
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
يتكون جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي من ثلاثة عناصر: القوة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات:
القدرة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي طاقة حوسبة ومعالجة على نطاق واسع. لقد ساهمت الأجهزة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسوميات والرقائق المتخصصة في الذكاء الاصطناعي في دفع تطوير الذكاء الاصطناعي، لكن الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع لا يزال تحديًا مكلفًا ومعقدًا.
الخوارزمية: تعتبر خوارزمية الذكاء الاصطناعي هي جوهر النظام، وتشمل التعلم الآلي التقليدي وخوارزميات التعلم العميق. يمكن أن يؤدي تحسين الخوارزمية باستمرار إلى زيادة دقة نظام الذكاء الاصطناعي وقدرته على التعميم، ولكن لا يزال يواجه تحدي كيفية اختيار أفضل خوارزمية.
البيانات: البيانات الضخمة عالية الجودة هي أساس تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال هناك صعوبات في الحصول على مجموعات بيانات متنوعة، وضمان جودة البيانات، وحماية خصوصية البيانات.
بالإضافة إلى ذلك، تواجه مشاريع الذكاء الاصطناعي مشكلات مثل القابلية للتفسير، والشفافية، وعدم وضوح نماذج الأعمال.
! [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)
التحديات التي تواجه صناعة Web3
هناك العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، بما في ذلك:
تعتبر تقنية الذكاء الاصطناعي أداة لتحسين الإنتاجية، ولها مجال كبير للتطور في هذه الجوانب. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز قدرات تحليل البيانات والتنبؤ على منصات Web3، وتحسين تجربة المستخدم والخدمات المخصصة، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية.
تحليل حالة المشاريع AI+Web3
حاليًا، يتم تطوير مشاريع AI + Web3 بشكل رئيسي من اتجاهين: استخدام تقنية blockchain لتعزيز أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة تعزيز مشاريع Web3. سنقوم بتحليل الوضع الحالي من هذين الجانبين.
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة الحوسبة اللامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى قوة الحوسبة بشكل حاد. بعض مشاريع Web3 بدأت في محاولة تقديم خدمات قوة الحوسبة بطريقة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تجذب المستخدمين لتقديم قوة الحوسبة غير المستغلة من خلال آلية تحفيز الرموز، لتوفير دعم قوة الحوسبة لعملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل جهة العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، وعمال التعدين للعملات المشفرة، والشركات. يتم تقسيم المشاريع الحالية إلى فئتين: الفئة الأولى تركز على استنتاج الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، بينما الفئة الثانية تستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ).
تكمن جوهر شبكة الحوسبة اللامركزية في تشكيل دورة العرض والطلب من خلال تحفيز الرموز، مما يجذب المزيد من المشاركين للانضمام، وبالتالي تحقيق توسع وتطور المشروع.
! [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)
نموذج الخوارزمية اللامركزية
بالإضافة إلى قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع أيضًا بناء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. على سبيل المثال، يتيح Bittensor لمزودي نماذج الخوارزميات تقديم نماذجهم إلى الشبكة، وضمان جودة الإجابات من خلال آلية توافق فريدة. من المتوقع أن تخلق هذه الطريقة نظامًا بيئيًا لنماذج الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وشفافية.
جمع البيانات اللامركزي
البيانات هي واحدة من العناصر الأساسية لتدريب الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع الويب 3 تقوم بتحقيق جمع البيانات اللامركزي من خلال تحفيزات رمزية. على سبيل المثال، يسمح PublicAI للمستخدمين بالمساهمة في بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي والتحقق منها، والحصول على مكافآت رمزية. تساعد هذه الطريقة في تعزيز العلاقة المربحة بين المساهمين في البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي.
حماية الخصوصية للمستخدمين في AI باستخدام ZK
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية أفكارًا جديدة لحل مشكلات حماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML( التعلم الآلي ذو المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب واستنتاج نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. من المتوقع أن تلعب هذه التقنية دورًا مهمًا في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير وظائف تحليل البيانات والتنبؤ. على سبيل المثال، يستخدم Pond خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، بينما يتنبأ BullBear AI باتجاهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية. أما Numerai فهو منصة مسابقات استثمارية قائمة على الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التطبيقات المستخدمين على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر ذكاء.
خدمات مخصصة
تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم لمشاريع Web3. على سبيل المثال، أطلقت منصة تحليل البيانات Dune أداة Wand المستندة إلى نموذج اللغة الكبير لمساعدة المستخدمين في إنشاء استفسارات SQL بلغة طبيعية. كما بدأت بعض منصات محتوى Web3 في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT لتلخيص المحتوى وتقديم توصيات مخصصة.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
أمان العقود الذكية هو موضوع مهم في مجال Web3. يتم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في تدقيق كود العقود الذكية لتحديد الثغرات المحتملة بشكل أكثر كفاءة و دقة. على سبيل المثال، توفر 0x0.ai أدوات تدقيق العقود الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل الكود وتحديد المشكلات المحتملة.
! [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)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
على الرغم من أن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يظهر إمكانيات هائلة، إلا أنه لا يزال يواجه بعض القيود والتحديات في الوقت الحالي:
عقبات الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
تظل منتجات الحوسبة اللامركزية تعاني من فجوات في الأداء والاستقرار وسهولة الاستخدام مقارنة بالخدمات المركزية. في الوقت الحالي، يمكن لمعظم مشاريع الحوسبة اللامركزية أن تستخدم فقط في استنتاج الذكاء الاصطناعي، بينما يصعب دعم تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وهذا مقيد بشكل رئيسي بـ:
لذلك، قد تكون تطبيقات قوة الحوسبة اللامركزية أكثر ملاءمة لمجالات مثل الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج الصغيرة والمتوسطة، أو الحوسبة الطرفية.
دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3 ليس عميقًا بما فيه الكفاية
حالياً، العديد من مشاريع AI + Web3 لا تزال عالقة في سطح التطبيقات، ولم تحقق اندماجاً حقيقياً وعميقاً. بعض المشاريع مجرد تطبيق تقنيات AI بشكل بسيط في تحليل البيانات، وتوصيات، وما إلى ذلك، دون اختلاف جوهري عن مشاريع Web2. بينما تعتمد مشاريع أخرى بشكل مفرط على تسويق مفهوم AI، مما يفتقر إلى الابتكار الجوهري.
مسائل الاقتصاد الرمزي
بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي لجذب الاستثمارات والمستخدمين تختار دمج سرد Web3 ونموذج الاقتصاد الرمزي. ومع ذلك، فإن إدخال الاقتصاد الرمزي هل يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي، أم أنها مجرد ضجة قصيرة الأمد، مما يستحق التفكير.
! [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)
ملخص
دمج الذكاء الاصطناعي + Web3 يوفر آفاقًا واسعة للابتكار التكنولوجي والنمو الاقتصادي. يمكن أن توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي مشاهد تطبيقية أكثر ذكاءً وكفاءة لـ Web3، بينما تفتح الخصائص اللامركزية لـ Web3 طرقًا جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن هناك العديد من التحديات التي لا تزال قائمة، إلا أنه من خلال الاستكشاف والابتكار المستمر، نعتقد أنه يمكن بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل.
الأساسي هو موازنة الفوائد والأضرار في التطبيقات العملية، واتخاذ تدابير الإدارة والتكنولوجيا المناسبة للتغلب على التحديات. في المستقبل، نتطلع إلى رؤية المزيد من المشاريع الابتكارية التي تدمج بعمق خصائص الذكاء الاصطناعي وWeb3، لإضفاء الحيوية على هذا المجال الناشئ.