2025 yılına girerken, "AI + Web3" anlatısının popülaritesi hâlâ azalmış değil. Grayscale'in Mayıs 2025'te yayımladığı en son rapora göre, AI Crypto sektörünün toplam piyasa değeri 21 milyar dolara ulaşmış olup, 2023'ün ilk çeyreğindeki 4.5 milyar dolara kıyasla neredeyse beş katlık bir artış göstermiştir.
Bu dalganın arkasında gerçekten bir teknoloji entegrasyonu mu var, yoksa bir kez daha kavram paketlemesi mi?
Makro açıdan bakıldığında, geleneksel AI ekosistemi giderek daha fazla yapısal sorun göstermeye başladı: model eğitimi için yüksek giriş engeli, veri gizliliği güvencesizliği, hesaplama gücünün yüksek oranda tekel oluşu, çıkarım sürecinin kara kutu haline gelmesi, teşvik mekanizmasının dengesizliği... Bu acı noktalar, Web3'ün yerel avantajlarıyla son derece uyumlu: merkeziyetsizlik, açık piyasa mekanizması, zincir üzerindeki doğrulanabilirlik, kullanıcı veri egemenliği gibi.
AI + Web3 birleşimi sadece iki popüler terimin üst üste konulması değil, aynı zamanda yapısal bir teknik tamamlayıcılıktır. Mevcut AI'nın karşılaştığı birkaç temel sorunu ele alarak, bu sorunları gerçekten çözmeye çalışan Web3 projelerini derinlemesine inceleyelim ve sizi AI Crypto alanının değerini ve yönünü net bir şekilde görmenize yardımcı olalım.
AI hizmetlerine erişim engelleri çok yüksek ve maliyetler pahalı.
Mevcut AI hizmetleri genellikle yüksek maliyetli, eğitim kaynaklarına erişim zordur ve küçük ve orta ölçekli işletmeler ile bireysel geliştiriciler için çok yüksek bir giriş bariyeri vardır; ayrıca, bu hizmetler genellikle karmaşık teknolojiler içerir ve kullanabilmek için uzmanlık bilgisi gerektirir. AI hizmetleri pazarı yüksek derecede konsolide olmuş durumda, kullanıcıların çeşitlilik açısından yetersiz seçenekleri var, çağrı maliyetleri şeffaf değil, bütçe tahmin etmek zor ve hatta hesap gücü tekelcilik sorunlarıyla karşı karşıya kalıyorlar.
Web3 çözümü, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile platform engellerini aşmak, açık bir GPU pazarı ve model hizmet ağı inşa etmek, atıl kaynakların esnek bir şekilde planlanmasını desteklemek ve zincir üzerindeki görev planlaması ile şeffaf bir ekonomik mekanizma aracılığıyla daha fazla katılımcıyı hesaplama gücü ve model katkısına teşvik etmek, toplam maliyeti azaltmak ve hizmetlerin erişilebilirliğini artırmak amacıyla tasarlanmıştır.
temsilci proje
Render Network: Merkeziyetsiz GPU renderlamaya odaklanıyor, ayrıca AI çıkarım ve eğitimini destekliyor, "kullanıma göre ödeme" modeliyle geliştiricilerin görüntü oluşturma ve AI hizmetlerine düşük maliyetle erişmesine yardımcı oluyor.
Gensyn: Dağıtık derin öğrenme eğitim ağı inşa etmek, eğitim sonuçlarını doğrulamak için Proof-of-Compute mekanizmasını kullanmak, AI eğitiminin platform merkezli yapıdan açık işbirliğine geçmesini sağlamak.
Akash Network: Blockchain teknolojisine dayalı merkeziyetsiz bir bulut bilişim platformu olup, geliştiriciler AI uygulamalarını dağıtmak ve çalıştırmak için ihtiyaçlarına göre GPU kaynaklarını kiralayabilirler. Bu, "bulut bilişimin merkeziyetsiz versiyonu"dur.
0G Labs: Merkeziyetsiz AI yerel Layer-1, yenilikçi depolama ve hesaplama ayrıştırma mimarisi sayesinde, zincir üzerinde AI modellerini çalıştırmanın maliyetini ve karmaşıklığını büyük ölçüde azaltmıştır.
Veri katkı sağlayıcılarının teşvik eksikliği
Yüksek kaliteli veriler, AI modellerinin temel yakıtıdır, ancak geleneksel modelde veri katkıcılarının ödül alması zordur. Veri kaynaklarının şeffaf olmaması, yüksek tekrarlanabilirlik ve kullanım şekilleri ile geri bildirim eksikliği, veri ekosisteminin uzun süre verimsiz bir şekilde çalışmasına neden olmaktadır.
Web3, veri katkıcıları, model geliştiricileri ve kullanıcılar arasında net bir iş birliği ve teşvik kapalı döngüsü oluşturmak için kriptografik imzalar, zincir üzerindeki hakların belirlenmesi ve birleştirilebilir ekonomik mekanizmalar aracılığıyla tamamen yeni bir çözüm paradigması sunmaktadır.
temsilci proje
OpenLedger: Yenilikçi bir şekilde "Payable AI" kavramını ortaya koyarak, veri katkısı, model kullanımı ve ekonomik teşvikleri birleştirerek AI tabanlı işbirliği veri ekonomisi ağı oluşturmaya yönelik ilerleme kaydediyor.
Bittensor: Verileri katkıda bulunmayı ve model çalıştırma sonuçlarını doğrudan ilişkilendiren, TAO ödülleri, Yuma konsensüs mekanizması, alt ağ hassas teşvikleri, bilgi işbirliği gibi unsurları içeren tam bir teşvik sistemi kullanarak genel değer katkısını artırır.
Grass: AI veri ağı, eklentiler aracılığıyla kullanıcıların tarayıcı davranış verilerini toplar, bu verileri zincir üzerindeki arama motoru eğitimine katkıda bulunur, kullanıcılar veri kalitesine göre ödüller alır ve topluluk odaklı bir veri paylaşım mekanizması oluşturur.
Modelin kara kutu olması, AI çıkarımlarının doğrulanamaması
Mevcut ana akım AI modellerinin çıkarım süreci yüksek derecede kapalıdır, kullanıcılar sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamakta zorlanmaktadır, özellikle finans, sağlık gibi yüksek riskli alanlarda bu sorun daha belirgindir. Ayrıca, modeller değiştirme, zehirleme gibi saldırılara maruz kalabilir, izlenmesi veya denetlenmesi zor olabilir.
Bu amaçla, Web3 projeleri sıfır bilgi kanıtları (ZK), homomorfik şifreleme (FHE) ve güvenilir yürütme ortamları (TEE) getirmeye çalışıyor, böylece model çıkarım süreci doğrulanabilirlik ve denetlenebilirlik kazanarak AI sisteminin açıklanabilirliğini ve güven temellerini artırıyor.
temsilci proje
Sentient: Yenilikçi model parmak izi tanıma teknolojisi ile çağrı davranışının izlenebilirliğini sağlamak, model kullanımının şeffaflığını ve değiştirilemezlik yeteneğini artırmak.
Modulus Labs: ZK teknolojisini kullanarak model çıkarım sürecini şifreli doğrulama ile gerçekleştirmek, "güvenilir AI" yeni bir paradigma oluşturur.
Giza: Sıfır bilgi kriptografisi kullanarak makine öğrenimi çıkarım hesaplamalarını blok zincirine entegre ederek AI model dağıtımının şeffaflığını ve güvenilirliğini artırır.
Gizlilik ve güvenlik riskleri
AI eğitim süreci genellikle büyük miktarda hassas veriyi içerir ve gizlilik ihlali, modelin kötüye kullanılması veya saldırıya uğraması, karar alma şeffaflığının eksikliği gibi risklerle karşı karşıyadır. Aynı zamanda, veri ve model mülkiyetinin tanımlanması belirsizdir ve bu da güvenlik tehditlerini artırmaktadır.
Blockchain'in değiştirilemezliği, şifreli hesaplama teknolojileri (örneğin ZK, FHE), güvenilir yürütme ortamları gibi yöntemlerden yararlanarak, AI sistemlerinin verilerinin ve modellerinin eğitim, depolama ve çağırma süreçlerinin güvenliğini ve kontrolünü sağlamak.
temsil projesi
Phala Network: Güvenilir yürütme ortamı (TEE) desteği sunarak, kritik hesaplamaları güvenli donanımda kapsülleyerek veri sızıntılarını ve modelin çalınmasını önler.
ZAMA: Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) teknolojisine odaklanarak, model eğitimi ve çıkarımın şifreli durumda gerçekleştirilebilmesini sağlamakta ve "açık metne ihtiyaç duymadan hesaplama yapabilme" sağlamaktadır.
Mind Network: Gizliliği koruyan merkeziyetsiz AI veri paylaşımı ve çıkarım platformu inşa etmek, verilerin güvenli paylaşımı ve gizlilik hesaplamaları için öncü şifreleme teknolojileri (homomorfik şifreleme, sıfır bilgi kanıtları vb. gibi) kullanarak.
Vana: Kullanıcıların kendi verileri üzerindeki sahiplik ve kontrolü yeniden kazanmalarını sağlayan, verilerin gizliliğini ve güvenliğini temin eden bir AI kimlik oluşturma uygulamasıdır.
AI modeli telif hakkı ve fikri mülkiyet anlaşmazlıkları
Mevcut AI model eğitimi, büyük ölçüde internet verilerini kullanıyor, ancak genellikle telif hakkıyla korunan içeriklerin izin alınmadan kullanılması nedeniyle hukuki anlaşmazlıklar sıkça yaşanıyor. Aynı zamanda, AI tarafından üretilen içeriklerin telif hakkı durumu belirsiz, orijinal yaratıcılar, model geliştiricileri ve kullanıcılar arasında hakların dağılımında şeffaf bir mekanizma eksik. Modellerin kötü niyetli bir şekilde kopyalanması ve çalınması da sıkça görülen bir durum, fikri mülkiyet koruması zorluklar içeriyor.
Web3, zincir üzerindeki hak doğrulama mekanizması aracılığıyla, modelin oluşturulma zamanını, eğitim verilerinin kaynağını, katkıda bulunanların bilgilerini vb. belgeleyerek NFT, akıllı sözleşmeler gibi araçlar kullanarak modelin veya içeriğin telif hakkı mülkiyetini tanımlar.
temsilci proje
Story Protocol: Zincir üstü fikri mülkiyet protokolleri oluşturur, AI içeriklerinin, kodlarının, modellerinin vb. modüler bir şekilde haklarının tescil edilmesini, birleştirilmesini ve lisanslanmasını sağlar, "yaratım hak tescili, çağrı ile ödeme" mekanizmasını gerçekleştirir.
Alethea AI: Zincir üstü kimlik ile NFT'leri birleştirerek üretken AI modelleri (karakterler, sesler vb.) oluşturur; her AI karakterinin net bir yaratıcı ve telif hakkı bilgisi vardır, kötüye kullanımı ve intihali önler.
Merkeziyetsiz AI yönetiminin eksikliği
Mevcut AI modellerinin geliştirilmesi ve evrimi büyük teknoloji şirketlerine veya kapalı ekiplere yüksek ölçüde bağımlıdır; model güncellemelerinin hızı şeffaf değildir, değer yanlılıkları düzeltmekte zorluk çıkarır, algoritmik önyargı, kötüye kullanım ve "teknolojik feodalizm" eğilimlerine yol açabilir. Topluluklar ve kullanıcılar genellikle modelin güncelleme yolunu, parametre ayarlamalarını veya davranış sınırlarını etkileyemez; AI sistemlerine etkili denetim ve düzeltme mekanizmaları eksiktir.
Web3'ün avantajı, programlanabilir yönetim ve açık işbirliği mekanizmasıdır. Zincir üstü yönetim, DAO mekanizması ve teşvik yapıları sayesinde, AI modellerinin tasarımı, eğitim hedefleri, parametre güncellemeleri gibi kritik aşamalar, topluluk mutabakatını kademeli olarak dahil edebilir ve model geliştirme sürecinin demokratikliğini, şeffaflığını ve çeşitliliğini artırabilir.
temsilci proje
Fetch.ai: Otonom Ekonomi Temsilcileri (AEA) ve açık yönetişim mekanizmalarını tanıtarak, AI ajanlarının davranışlarının topluluk kuralları tarafından sınırlanmasını sağlar ve ekonomik teşvikler aracılığıyla ajanlar arasındaki işbirliğini koordine eder.
SingularityNET: AI hizmetlerini birleştirilebilir zincir üstü modüller haline getirir, kullanıcılar açık pazarda modelleri seçebilir veya değiştirebilir ve platformun yönetim mekanizması, model kalitesi ve hizmetler üzerinde konsensüs değerlendirmesi ve iyileştirme önerileri destekler.
Köprü Zincirli AI İşbirliği Sorunu
Çoklu zincir ortamında, AI ajanı ve modeller farklı blok zincirleri üzerinde dağılmış olabilir, bu da durumun, bağlamın veya çağrı mantığının birleştirilmesini zorlaştırır, bu da kullanıcı deneyiminin parçalanmasına, geliştirmenin karmaşıklaşmasına ve verilerin senkronize edilmesinin zorlaşmasına neden olur.
Bazı projeler "Çok Zincirli AI Protokolü" etrafında keşifler yapıyor ve AI ajanlarının zincirler arası çalışma sürekliliğini ve tutarlılığını artırmak için bağlam paylaşımı, zincirler arası iletişim ve durum senkronizasyon mekanizmalarını deniyor.
temsilci proje
OpenPond: MCP çoklu zincir protokolünü kullanarak farklı zincirlerdeki AI modelleri ve ajanları bağlar, çağrı durumunun senkronizasyonunu ve bağlam paylaşımını gerçekleştirir, çok zincirli işbirliği senaryolarını basitleştirir.
Lava Network: Çoklu zincir AI sistemleri için temel iletişim kanallarını açarak çapraz zincir RPC ve veri köprüsü hizmetleri sunar, agent veri senkronizasyonunu ve birleşik görev yürütmesini destekler.
Virtuals Protokolü: ACP (Agent Commerce Protocol) akıllı işbirliği protokolü aracılığıyla, ajanslar arası istek, müzakere, uygulama ve uzlaşma süreçlerini destekler. "Paralel Hiperzamanlılık" teknolojisi, AI ajanslarının çoklu platformlarda paralel çalışmasını ve davranış ile hafızayı gerçek zamanlı olarak senkronize etmesini sağlar.
Sonuç
AI Crypto'nun yükselişi boş bir konuşma değil, alttan yukarıya doğru bir sistem yeniden yapılandırmasıdır: büyük model çağının merkeziyetçi kısıtlamalarını kırarak, hesaplama gücü, veri, teşvik, güvenlik ve yönetişim gibi boyutlarda, herkesin katılabileceği, şeffaf ve güvenilir, işbirliğine dayalı yeni bir AI paradigması inşa etmektedir.
Bu alan şu anda konsept aşamasından somut ürün uygulama dönemine geçmiştir. Gerçekten pratik değer yaratabilen ve temel acı noktalarını çözebilen AI Crypto projelerinin, bir sonraki AI çağı gelişim dalgasını yönlendirme ve yapay zeka teknolojisinin daha açık, adil ve güvenilir bir yöne gelişimine katkıda bulunma fırsatını bulacağına inanıyorum.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Rüzgar tüneli mi yoksa sahte bir kavram mı? AI + Web3 alanının değeri nedir?
Yazı: TinTinLand
2025 yılına girerken, "AI + Web3" anlatısının popülaritesi hâlâ azalmış değil. Grayscale'in Mayıs 2025'te yayımladığı en son rapora göre, AI Crypto sektörünün toplam piyasa değeri 21 milyar dolara ulaşmış olup, 2023'ün ilk çeyreğindeki 4.5 milyar dolara kıyasla neredeyse beş katlık bir artış göstermiştir.
Bu dalganın arkasında gerçekten bir teknoloji entegrasyonu mu var, yoksa bir kez daha kavram paketlemesi mi?
Makro açıdan bakıldığında, geleneksel AI ekosistemi giderek daha fazla yapısal sorun göstermeye başladı: model eğitimi için yüksek giriş engeli, veri gizliliği güvencesizliği, hesaplama gücünün yüksek oranda tekel oluşu, çıkarım sürecinin kara kutu haline gelmesi, teşvik mekanizmasının dengesizliği... Bu acı noktalar, Web3'ün yerel avantajlarıyla son derece uyumlu: merkeziyetsizlik, açık piyasa mekanizması, zincir üzerindeki doğrulanabilirlik, kullanıcı veri egemenliği gibi.
AI + Web3 birleşimi sadece iki popüler terimin üst üste konulması değil, aynı zamanda yapısal bir teknik tamamlayıcılıktır. Mevcut AI'nın karşılaştığı birkaç temel sorunu ele alarak, bu sorunları gerçekten çözmeye çalışan Web3 projelerini derinlemesine inceleyelim ve sizi AI Crypto alanının değerini ve yönünü net bir şekilde görmenize yardımcı olalım.
AI hizmetlerine erişim engelleri çok yüksek ve maliyetler pahalı.
Mevcut AI hizmetleri genellikle yüksek maliyetli, eğitim kaynaklarına erişim zordur ve küçük ve orta ölçekli işletmeler ile bireysel geliştiriciler için çok yüksek bir giriş bariyeri vardır; ayrıca, bu hizmetler genellikle karmaşık teknolojiler içerir ve kullanabilmek için uzmanlık bilgisi gerektirir. AI hizmetleri pazarı yüksek derecede konsolide olmuş durumda, kullanıcıların çeşitlilik açısından yetersiz seçenekleri var, çağrı maliyetleri şeffaf değil, bütçe tahmin etmek zor ve hatta hesap gücü tekelcilik sorunlarıyla karşı karşıya kalıyorlar.
Web3 çözümü, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile platform engellerini aşmak, açık bir GPU pazarı ve model hizmet ağı inşa etmek, atıl kaynakların esnek bir şekilde planlanmasını desteklemek ve zincir üzerindeki görev planlaması ile şeffaf bir ekonomik mekanizma aracılığıyla daha fazla katılımcıyı hesaplama gücü ve model katkısına teşvik etmek, toplam maliyeti azaltmak ve hizmetlerin erişilebilirliğini artırmak amacıyla tasarlanmıştır.
temsilci proje
Render Network: Merkeziyetsiz GPU renderlamaya odaklanıyor, ayrıca AI çıkarım ve eğitimini destekliyor, "kullanıma göre ödeme" modeliyle geliştiricilerin görüntü oluşturma ve AI hizmetlerine düşük maliyetle erişmesine yardımcı oluyor.
Gensyn: Dağıtık derin öğrenme eğitim ağı inşa etmek, eğitim sonuçlarını doğrulamak için Proof-of-Compute mekanizmasını kullanmak, AI eğitiminin platform merkezli yapıdan açık işbirliğine geçmesini sağlamak.
Akash Network: Blockchain teknolojisine dayalı merkeziyetsiz bir bulut bilişim platformu olup, geliştiriciler AI uygulamalarını dağıtmak ve çalıştırmak için ihtiyaçlarına göre GPU kaynaklarını kiralayabilirler. Bu, "bulut bilişimin merkeziyetsiz versiyonu"dur.
0G Labs: Merkeziyetsiz AI yerel Layer-1, yenilikçi depolama ve hesaplama ayrıştırma mimarisi sayesinde, zincir üzerinde AI modellerini çalıştırmanın maliyetini ve karmaşıklığını büyük ölçüde azaltmıştır.
Veri katkı sağlayıcılarının teşvik eksikliği
Yüksek kaliteli veriler, AI modellerinin temel yakıtıdır, ancak geleneksel modelde veri katkıcılarının ödül alması zordur. Veri kaynaklarının şeffaf olmaması, yüksek tekrarlanabilirlik ve kullanım şekilleri ile geri bildirim eksikliği, veri ekosisteminin uzun süre verimsiz bir şekilde çalışmasına neden olmaktadır.
Web3, veri katkıcıları, model geliştiricileri ve kullanıcılar arasında net bir iş birliği ve teşvik kapalı döngüsü oluşturmak için kriptografik imzalar, zincir üzerindeki hakların belirlenmesi ve birleştirilebilir ekonomik mekanizmalar aracılığıyla tamamen yeni bir çözüm paradigması sunmaktadır.
temsilci proje
OpenLedger: Yenilikçi bir şekilde "Payable AI" kavramını ortaya koyarak, veri katkısı, model kullanımı ve ekonomik teşvikleri birleştirerek AI tabanlı işbirliği veri ekonomisi ağı oluşturmaya yönelik ilerleme kaydediyor.
Bittensor: Verileri katkıda bulunmayı ve model çalıştırma sonuçlarını doğrudan ilişkilendiren, TAO ödülleri, Yuma konsensüs mekanizması, alt ağ hassas teşvikleri, bilgi işbirliği gibi unsurları içeren tam bir teşvik sistemi kullanarak genel değer katkısını artırır.
Grass: AI veri ağı, eklentiler aracılığıyla kullanıcıların tarayıcı davranış verilerini toplar, bu verileri zincir üzerindeki arama motoru eğitimine katkıda bulunur, kullanıcılar veri kalitesine göre ödüller alır ve topluluk odaklı bir veri paylaşım mekanizması oluşturur.
Modelin kara kutu olması, AI çıkarımlarının doğrulanamaması
Mevcut ana akım AI modellerinin çıkarım süreci yüksek derecede kapalıdır, kullanıcılar sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamakta zorlanmaktadır, özellikle finans, sağlık gibi yüksek riskli alanlarda bu sorun daha belirgindir. Ayrıca, modeller değiştirme, zehirleme gibi saldırılara maruz kalabilir, izlenmesi veya denetlenmesi zor olabilir.
Bu amaçla, Web3 projeleri sıfır bilgi kanıtları (ZK), homomorfik şifreleme (FHE) ve güvenilir yürütme ortamları (TEE) getirmeye çalışıyor, böylece model çıkarım süreci doğrulanabilirlik ve denetlenebilirlik kazanarak AI sisteminin açıklanabilirliğini ve güven temellerini artırıyor.
temsilci proje
Sentient: Yenilikçi model parmak izi tanıma teknolojisi ile çağrı davranışının izlenebilirliğini sağlamak, model kullanımının şeffaflığını ve değiştirilemezlik yeteneğini artırmak.
Modulus Labs: ZK teknolojisini kullanarak model çıkarım sürecini şifreli doğrulama ile gerçekleştirmek, "güvenilir AI" yeni bir paradigma oluşturur.
Giza: Sıfır bilgi kriptografisi kullanarak makine öğrenimi çıkarım hesaplamalarını blok zincirine entegre ederek AI model dağıtımının şeffaflığını ve güvenilirliğini artırır.
Gizlilik ve güvenlik riskleri
AI eğitim süreci genellikle büyük miktarda hassas veriyi içerir ve gizlilik ihlali, modelin kötüye kullanılması veya saldırıya uğraması, karar alma şeffaflığının eksikliği gibi risklerle karşı karşıyadır. Aynı zamanda, veri ve model mülkiyetinin tanımlanması belirsizdir ve bu da güvenlik tehditlerini artırmaktadır.
Blockchain'in değiştirilemezliği, şifreli hesaplama teknolojileri (örneğin ZK, FHE), güvenilir yürütme ortamları gibi yöntemlerden yararlanarak, AI sistemlerinin verilerinin ve modellerinin eğitim, depolama ve çağırma süreçlerinin güvenliğini ve kontrolünü sağlamak.
temsil projesi
Phala Network: Güvenilir yürütme ortamı (TEE) desteği sunarak, kritik hesaplamaları güvenli donanımda kapsülleyerek veri sızıntılarını ve modelin çalınmasını önler.
ZAMA: Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) teknolojisine odaklanarak, model eğitimi ve çıkarımın şifreli durumda gerçekleştirilebilmesini sağlamakta ve "açık metne ihtiyaç duymadan hesaplama yapabilme" sağlamaktadır.
Mind Network: Gizliliği koruyan merkeziyetsiz AI veri paylaşımı ve çıkarım platformu inşa etmek, verilerin güvenli paylaşımı ve gizlilik hesaplamaları için öncü şifreleme teknolojileri (homomorfik şifreleme, sıfır bilgi kanıtları vb. gibi) kullanarak.
Vana: Kullanıcıların kendi verileri üzerindeki sahiplik ve kontrolü yeniden kazanmalarını sağlayan, verilerin gizliliğini ve güvenliğini temin eden bir AI kimlik oluşturma uygulamasıdır.
AI modeli telif hakkı ve fikri mülkiyet anlaşmazlıkları
Mevcut AI model eğitimi, büyük ölçüde internet verilerini kullanıyor, ancak genellikle telif hakkıyla korunan içeriklerin izin alınmadan kullanılması nedeniyle hukuki anlaşmazlıklar sıkça yaşanıyor. Aynı zamanda, AI tarafından üretilen içeriklerin telif hakkı durumu belirsiz, orijinal yaratıcılar, model geliştiricileri ve kullanıcılar arasında hakların dağılımında şeffaf bir mekanizma eksik. Modellerin kötü niyetli bir şekilde kopyalanması ve çalınması da sıkça görülen bir durum, fikri mülkiyet koruması zorluklar içeriyor.
Web3, zincir üzerindeki hak doğrulama mekanizması aracılığıyla, modelin oluşturulma zamanını, eğitim verilerinin kaynağını, katkıda bulunanların bilgilerini vb. belgeleyerek NFT, akıllı sözleşmeler gibi araçlar kullanarak modelin veya içeriğin telif hakkı mülkiyetini tanımlar.
temsilci proje
Story Protocol: Zincir üstü fikri mülkiyet protokolleri oluşturur, AI içeriklerinin, kodlarının, modellerinin vb. modüler bir şekilde haklarının tescil edilmesini, birleştirilmesini ve lisanslanmasını sağlar, "yaratım hak tescili, çağrı ile ödeme" mekanizmasını gerçekleştirir.
Alethea AI: Zincir üstü kimlik ile NFT'leri birleştirerek üretken AI modelleri (karakterler, sesler vb.) oluşturur; her AI karakterinin net bir yaratıcı ve telif hakkı bilgisi vardır, kötüye kullanımı ve intihali önler.
Merkeziyetsiz AI yönetiminin eksikliği
Mevcut AI modellerinin geliştirilmesi ve evrimi büyük teknoloji şirketlerine veya kapalı ekiplere yüksek ölçüde bağımlıdır; model güncellemelerinin hızı şeffaf değildir, değer yanlılıkları düzeltmekte zorluk çıkarır, algoritmik önyargı, kötüye kullanım ve "teknolojik feodalizm" eğilimlerine yol açabilir. Topluluklar ve kullanıcılar genellikle modelin güncelleme yolunu, parametre ayarlamalarını veya davranış sınırlarını etkileyemez; AI sistemlerine etkili denetim ve düzeltme mekanizmaları eksiktir.
Web3'ün avantajı, programlanabilir yönetim ve açık işbirliği mekanizmasıdır. Zincir üstü yönetim, DAO mekanizması ve teşvik yapıları sayesinde, AI modellerinin tasarımı, eğitim hedefleri, parametre güncellemeleri gibi kritik aşamalar, topluluk mutabakatını kademeli olarak dahil edebilir ve model geliştirme sürecinin demokratikliğini, şeffaflığını ve çeşitliliğini artırabilir.
temsilci proje
Fetch.ai: Otonom Ekonomi Temsilcileri (AEA) ve açık yönetişim mekanizmalarını tanıtarak, AI ajanlarının davranışlarının topluluk kuralları tarafından sınırlanmasını sağlar ve ekonomik teşvikler aracılığıyla ajanlar arasındaki işbirliğini koordine eder.
SingularityNET: AI hizmetlerini birleştirilebilir zincir üstü modüller haline getirir, kullanıcılar açık pazarda modelleri seçebilir veya değiştirebilir ve platformun yönetim mekanizması, model kalitesi ve hizmetler üzerinde konsensüs değerlendirmesi ve iyileştirme önerileri destekler.
Köprü Zincirli AI İşbirliği Sorunu
Çoklu zincir ortamında, AI ajanı ve modeller farklı blok zincirleri üzerinde dağılmış olabilir, bu da durumun, bağlamın veya çağrı mantığının birleştirilmesini zorlaştırır, bu da kullanıcı deneyiminin parçalanmasına, geliştirmenin karmaşıklaşmasına ve verilerin senkronize edilmesinin zorlaşmasına neden olur.
Bazı projeler "Çok Zincirli AI Protokolü" etrafında keşifler yapıyor ve AI ajanlarının zincirler arası çalışma sürekliliğini ve tutarlılığını artırmak için bağlam paylaşımı, zincirler arası iletişim ve durum senkronizasyon mekanizmalarını deniyor.
temsilci proje
OpenPond: MCP çoklu zincir protokolünü kullanarak farklı zincirlerdeki AI modelleri ve ajanları bağlar, çağrı durumunun senkronizasyonunu ve bağlam paylaşımını gerçekleştirir, çok zincirli işbirliği senaryolarını basitleştirir.
Lava Network: Çoklu zincir AI sistemleri için temel iletişim kanallarını açarak çapraz zincir RPC ve veri köprüsü hizmetleri sunar, agent veri senkronizasyonunu ve birleşik görev yürütmesini destekler.
Virtuals Protokolü: ACP (Agent Commerce Protocol) akıllı işbirliği protokolü aracılığıyla, ajanslar arası istek, müzakere, uygulama ve uzlaşma süreçlerini destekler. "Paralel Hiperzamanlılık" teknolojisi, AI ajanslarının çoklu platformlarda paralel çalışmasını ve davranış ile hafızayı gerçek zamanlı olarak senkronize etmesini sağlar.
Sonuç
AI Crypto'nun yükselişi boş bir konuşma değil, alttan yukarıya doğru bir sistem yeniden yapılandırmasıdır: büyük model çağının merkeziyetçi kısıtlamalarını kırarak, hesaplama gücü, veri, teşvik, güvenlik ve yönetişim gibi boyutlarda, herkesin katılabileceği, şeffaf ve güvenilir, işbirliğine dayalı yeni bir AI paradigması inşa etmektedir.
Bu alan şu anda konsept aşamasından somut ürün uygulama dönemine geçmiştir. Gerçekten pratik değer yaratabilen ve temel acı noktalarını çözebilen AI Crypto projelerinin, bir sonraki AI çağı gelişim dalgasını yönlendirme ve yapay zeka teknolojisinin daha açık, adil ve güvenilir bir yöne gelişimine katkıda bulunma fırsatını bulacağına inanıyorum.