Web3 dan AI: Era baru yang didorong oleh data, perlindungan privasi, dan revolusi Daya Komputasi

Web3 sebagai paradigma internet desentralisasi yang baru muncul, memiliki kesempatan untuk berintegrasi secara alami dengan teknologi kecerdasan buatan. Pengembangan AI dalam arsitektur terpusat tradisional menghadapi banyak tantangan, seperti Daya Komputasi yang terbatas, kebocoran privasi, dan masalah algoritme yang tidak transparan. Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi, melalui jaringan Daya Komputasi yang dibagikan, pasar data terbuka, dan komputasi privasi, memberikan dorongan baru bagi AI. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi ekosistem Web3, seperti optimisasi smart contract dan algoritme anti-kecurangan. Oleh karena itu, menjelajahi penggabungan Web3 dan AI memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta Daya Komputasi.

Eksplorasi Enam Tempat Perpaduan AI dan Web3

Data yang Didorong: AI dan Web3 sebagai Fondasi yang Kokoh

Data adalah kekuatan pendorong utama perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk memperoleh pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.

Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki beberapa masalah utama berikut:

  • Biaya pengambilan data yang tinggi, menyulitkan perusahaan kecil dan menengah untuk menanggungnya.
  • Sumber data didominasi oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
  • Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 menyediakan paradigma data desentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:

  • Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI untuk menangkap data jaringan dengan cara desentralisasi, memberikan data nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
  • Mengadopsi model "labeling untuk mendapatkan" dengan insentif token untuk mendorong pekerja di seluruh dunia berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global.
  • Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan dan terbuka bagi kedua belah pihak, mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, kurangnya keberagaman dan representativitas, dan lain-lain. Data sintetis mungkin menjadi sorotan di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan sifat data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti mengemudi otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3

Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi menjadi fokus perhatian global, dan peluncuran regulasi terkait mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi pribadi. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.

Enkripsi homomorfik ( FHE ) memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext.

FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan daya komputasi GPU untuk melakukan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API secara aman sambil melindungi rahasia dagang.

FHEML mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.

FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan terhadap data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Daya Komputasi Revolusi: AI computing dalam jaringan Desentralisasi

Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini meningkat dengan cepat, menyebabkan permintaan Daya Komputasi melonjak, jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Kekurangan Daya Komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.

Sementara itu, pemanfaatan GPU global yang rendah, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semakin memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Para pelaku AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, dan sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.

Beberapa jaringan Daya Komputasi AI desentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar Daya Komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan Daya Komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, smart contract akan membagikan tugas tersebut kepada node yang menyumbangkan Daya Komputasi, node menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck Daya Komputasi di bidang AI dan lainnya.

Selain jaringan daya komputasi desentralisasi umum, ada juga platform daya komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI.

Desentralisasi daya komputasi jaringan menyediakan pasar daya komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan daya komputasi desentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.

Jelajahi enam titik pertemuan antara AI dan Web3

DePIN: Web3 memberdayakan Edge AI

Edge AI memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, mewujudkan pengolahan waktu nyata dengan latensi rendah, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.

Dalam bidang Web3, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data. Mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.

Saat ini, DePIN berkembang pesat di ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. Kemampuan pemrosesan transaksi yang tinggi, biaya rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melebihi 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.

IMO:Paradigma Baru Rilis Model AI

Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI.

Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model selanjutnya, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efek model AI sering kali kurang transparansi, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersialnya.

IMO memberikan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar teknis tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pemegang token dapat berbagi keuntungan.

Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi open source, beradaptasi dengan tren pasar crypto, dan memberikan dorongan untuk perkembangan berkelanjutan teknologi AI. Meskipun IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.

Jelajahi enam titik pertemuan AI dan Web3

AI Agent:Era baru pengalaman interaksi

AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, AI Agent juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.

Beberapa platform aplikasi AI asli terbuka menyediakan seperangkat alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi kreator super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. AI Agent yang disesuaikan menggunakan platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, generasi gambar, dan lainnya.

Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana menyimpan model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi desentralisasi yang efisien, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.

Jelajahi enam titik pertemuan AI dan Web3

Lihat Asli
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Hadiah
  • 6
  • Bagikan
Komentar
0/400
ParallelChainMaxivip
· 4jam yang lalu
Integrasi teknologi paling menjanjikan
Lihat AsliBalas0
BlindBoxVictimvip
· 18jam yang lalu
Sekali lagi, ini adalah pembicaraan kosong tentang data
Lihat AsliBalas0
SigmaValidatorvip
· 18jam yang lalu
Revolusi teknologi memerlukan kesabaran
Lihat AsliBalas0
FlatlineTradervip
· 18jam yang lalu
Sepenuhnya mengubah paradigma data tradisional
Lihat AsliBalas0
MeaninglessGweivip
· 18jam yang lalu
Masa depan data dan Daya Komputasi telah tiba
Lihat AsliBalas0
FlashLoanKingvip
· 18jam yang lalu
Distribusi komputasi adalah tren yang sedang berkembang.
Lihat AsliBalas0
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)