Web3 как новая децентрализованная интернет-парадигма имеет естественную возможность интеграции с технологиями искусственного интеллекта. Развитие ИИ в традиционной централизованной архитектуре сталкивается с множеством проблем, такими как вычислительная мощность, утечка конфиденциальной информации и черные ящики алгоритмов. Web3 на основе распределенных технологий, через совместное использование вычислительной мощности, открытые рынки данных и приватные вычисления, вносит новую динамику в ИИ. В то же время, ИИ также может предоставить множество возможностей для экосистемы Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов и алгоритмы борьбы с мошенничеством. Поэтому исследование сочетания Web3 и ИИ имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и освобождения ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются основным двигателем развития ИИ. Моделям ИИ необходимо перерабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к выводам; данные не только предоставляют базу для обучения моделей машинного обучения, но также определяют точность и надежность моделей.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных ИИ имеют несколько основных проблем:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно справиться.
Данные ресурсы монополизируются крупными технологическими компаниями, образуя изолированные данные.
Личная информация подвержена рискам утечки и злоупотребления
Web3 предоставляет новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Пользователи могут продавать неиспользуемые сетевые ресурсы AI-компаниям для децентрализованного сбора сетевых данных, предоставляя реальные и качественные данные для обучения AI-моделей.
Используя модель "заработок через аннотацию", мы стимулируем глобальных работников участвовать в аннотировании данных с помощью токенов, собирая мировые профессиональные знания.
Платформа торговли данными на блокчейне предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для сторон спроса и предложения данных, стимулируя инновации и совместное использование данных.
Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с некоторыми проблемами, такими как неоднородное качество данных, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность и т.д. Синтетические данные могут стать ярким моментом в области данных Web3 в будущем. Основываясь на технологиях генеративного ИИ и моделирования, синтетические данные способны имитировать свойства реальных данных, выступая в качестве эффективного дополнения, повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках, разработка игр и т.д., синтетические данные уже продемонстрировали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания, и принятие соответствующих законов отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности к рассуждению AI моделей.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет выполнять вычислительные операции непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами вычислений на открытых данных.
FHE обеспечивает надежную защиту для вычислений с конфиденциальностью AI, позволяя вычислительной мощности GPU выполнять задачи обучения и вывода моделей в условиях, не затрагивающих исходные данные. Это приносит значительные преимущества компаниям AI, позволяя безопасно открывать API-сервисы, защищая коммерческие тайны.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риски утечки данных. Таким образом, FHEML усиливает конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную инфраструктуру для AI-приложений.
FHEML является дополнением к ZKML, ZKML доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает необходимость вычислений с зашифрованными данными для обеспечения конфиденциальности данных.
Вычислительная мощность революция: Децентрализация в сети ИИ
Текущая вычислительная сложность систем ИИ быстро растет, что приводит к резкому увеличению потребности в вычислительной мощности, значительно превышающей существующее предложение вычислительных ресурсов. Этот дефицит вычислительной мощности не только ограничивает прогресс технологий ИИ, но и делает высокоуровневые модели ИИ недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время, низкая глобальная загрузка GPU, замедление повышения производительности микропроцессоров, а также нехватка чипов, вызванная цепочками поставок и геополитическими факторами, усугубляют проблему поставок вычислительной мощности. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой выбора между покупкой оборудования и арендой облачных ресурсов, остро нуждаясь в экономически эффективных вычислительных услугах по мере необходимости.
Некоторые децентрализованные AI вычислительные сети, агрегируя неиспользуемые GPU-ресурсы по всему миру, предоставляют AI-компаниям экономичный и удобный рынок вычислительной мощности. Стороны, нуждающиеся в вычислительной мощности, могут размещать вычислительные задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи среди узлов, предоставляющих вычислительную мощность, узлы выполняют задачи и отправляют результаты, которые после проверки получают вознаграждение. Это решение повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительной мощности в таких областях, как AI.
Помимо универсальной децентрализованной вычислительной сети, существуют специализированные вычислительные платформы, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ.
Децентрализованная вычислительная сеть предоставляет справедливый и прозрачный рынок вычислительной мощности, разрушает монополию, снижает порог для применения и повышает эффективность использования вычислительной мощности. В экосистеме web3 децентрализованная вычислительная сеть будет играть ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений, которые будут совместно способствовать развитию и применению технологий ИИ.
DePIN: Web3 наделяет Edge AI возможностями
Edge AI позволяет выполнять вычисления на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Эта технология уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 DePIN усиливает защиту конфиденциальности пользователей, обрабатывая данные локально и уменьшая риск утечки данных. Присущая Web3 токеномика может мотивировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы для создания устойчивой экосистемы.
В настоящее время DePIN стремительно развивается в экосистеме одной из публичных блокчейн-сетей, становясь одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность транзакций, низкие сборы и технологические инновации этой блокчейн-сети обеспечивают сильную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой блокчейн-сети превысила 10 миллиардов долларов, многие известные проекты достигли значительного прогресса.
IMO：Новая парадигма выпуска AI моделей
Концепция IMO была впервые предложена определённым протоколом для токенизации AI-моделей.
В традиционной модели разработчикам AI-моделей трудно получать постоянный доход от последующего использования модели, особенно когда модель интегрируется в другие продукты и услуги. Кроме того, производительность и эффективность AI-моделей часто не прозрачны, что ограничивает их рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставил новое финансирование и способ совместного использования ценности для открытых AI моделей, инвесторы могут приобретать токены IMO, чтобы делиться доходами, полученными от модели в будущем. Определенный протокол использует специфические технические стандарты, сочетая AI оракулы и технологию OPML, чтобы обеспечить подлинность AI модели и возможность держателей токенов делиться доходами.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. Хотя IMO сейчас находится на начальной стадии экспериментов, ее инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидание.
AI Agent：Новая эра взаимодействия
AI-агент способен воспринимать окружение, самостоятельно мыслить и предпринимать соответствующие действия для достижения заданных целей. При поддержке больших языковых моделей AI-агент не только понимает естественный язык, но и планирует решения, выполняет сложные задачи. Они могут выступать в качестве виртуальных помощников, обучаясь на предпочтениях пользователей через взаимодействие, предоставляя персонализированные решения. Даже без четких указаний, AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторые открытые платформы, ориентированные на искусственный интеллект, предлагают полнофункциональные и удобные инструменты для создания, поддерживающие пользователей в настройке функций роботов, их внешнего вида, голоса, а также в подключении к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента на основе ИИ, использующую технологии генеративного ИИ, чтобы наделить индивидуумов статусом супер-креаторов. Эти платформы обучили специализированные большие языковые модели, что делает ролевое взаимодействие более человечным; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие с продуктами ИИ и значительно снизить стоимость синтеза речи. Используя настраиваемые AI Agent с этих платформ, в настоящее время можно применять в различных областях, таких как видеочаты, изучение языков, генерация изображений и т.д.
В融合 Web3 и AI в настоящее время больше акцентируется на исследовании инфраструктурного уровня, таких как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, размещение моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованной вычислительной мощности, а также проверка больших языковых моделей и других ключевых вопросов. С постепенным улучшением этой инфраструктуры интеграция Web3 и AI приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.
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.
14 Лайков
Награда
14
6
Поделиться
комментарий
0/400
ParallelChainMaxi
· 9ч назад
Технологическое слияние имеет наибольшие перспективы
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlindBoxVictim
· 23ч назад
Еще одна болтовня о данных
Посмотреть ОригиналОтветить0
SigmaValidator
· 23ч назад
Технические изменения требуют терпения
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlatlineTrader
· 23ч назад
Полное разрушение традиционной парадигмы данных
Посмотреть ОригиналОтветить0
MeaninglessGwei
· 07-02 10:45
Будущее данных и вычислительной мощности уже здесь
Web3 и AI: новая эпоха, основанная на данных, защите конфиденциальности и революции вычислительной мощности
Web3 как новая децентрализованная интернет-парадигма имеет естественную возможность интеграции с технологиями искусственного интеллекта. Развитие ИИ в традиционной централизованной архитектуре сталкивается с множеством проблем, такими как вычислительная мощность, утечка конфиденциальной информации и черные ящики алгоритмов. Web3 на основе распределенных технологий, через совместное использование вычислительной мощности, открытые рынки данных и приватные вычисления, вносит новую динамику в ИИ. В то же время, ИИ также может предоставить множество возможностей для экосистемы Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов и алгоритмы борьбы с мошенничеством. Поэтому исследование сочетания Web3 и ИИ имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и освобождения ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются основным двигателем развития ИИ. Моделям ИИ необходимо перерабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к выводам; данные не только предоставляют базу для обучения моделей машинного обучения, но также определяют точность и надежность моделей.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных ИИ имеют несколько основных проблем:
Web3 предоставляет новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с некоторыми проблемами, такими как неоднородное качество данных, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность и т.д. Синтетические данные могут стать ярким моментом в области данных Web3 в будущем. Основываясь на технологиях генеративного ИИ и моделирования, синтетические данные способны имитировать свойства реальных данных, выступая в качестве эффективного дополнения, повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках, разработка игр и т.д., синтетические данные уже продемонстрировали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания, и принятие соответствующих законов отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности к рассуждению AI моделей.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет выполнять вычислительные операции непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами вычислений на открытых данных.
FHE обеспечивает надежную защиту для вычислений с конфиденциальностью AI, позволяя вычислительной мощности GPU выполнять задачи обучения и вывода моделей в условиях, не затрагивающих исходные данные. Это приносит значительные преимущества компаниям AI, позволяя безопасно открывать API-сервисы, защищая коммерческие тайны.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риски утечки данных. Таким образом, FHEML усиливает конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную инфраструктуру для AI-приложений.
FHEML является дополнением к ZKML, ZKML доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает необходимость вычислений с зашифрованными данными для обеспечения конфиденциальности данных.
Вычислительная мощность революция: Децентрализация в сети ИИ
Текущая вычислительная сложность систем ИИ быстро растет, что приводит к резкому увеличению потребности в вычислительной мощности, значительно превышающей существующее предложение вычислительных ресурсов. Этот дефицит вычислительной мощности не только ограничивает прогресс технологий ИИ, но и делает высокоуровневые модели ИИ недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время, низкая глобальная загрузка GPU, замедление повышения производительности микропроцессоров, а также нехватка чипов, вызванная цепочками поставок и геополитическими факторами, усугубляют проблему поставок вычислительной мощности. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой выбора между покупкой оборудования и арендой облачных ресурсов, остро нуждаясь в экономически эффективных вычислительных услугах по мере необходимости.
Некоторые децентрализованные AI вычислительные сети, агрегируя неиспользуемые GPU-ресурсы по всему миру, предоставляют AI-компаниям экономичный и удобный рынок вычислительной мощности. Стороны, нуждающиеся в вычислительной мощности, могут размещать вычислительные задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи среди узлов, предоставляющих вычислительную мощность, узлы выполняют задачи и отправляют результаты, которые после проверки получают вознаграждение. Это решение повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительной мощности в таких областях, как AI.
Помимо универсальной децентрализованной вычислительной сети, существуют специализированные вычислительные платформы, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ.
Децентрализованная вычислительная сеть предоставляет справедливый и прозрачный рынок вычислительной мощности, разрушает монополию, снижает порог для применения и повышает эффективность использования вычислительной мощности. В экосистеме web3 децентрализованная вычислительная сеть будет играть ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений, которые будут совместно способствовать развитию и применению технологий ИИ.
DePIN: Web3 наделяет Edge AI возможностями
Edge AI позволяет выполнять вычисления на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Эта технология уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 DePIN усиливает защиту конфиденциальности пользователей, обрабатывая данные локально и уменьшая риск утечки данных. Присущая Web3 токеномика может мотивировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы для создания устойчивой экосистемы.
В настоящее время DePIN стремительно развивается в экосистеме одной из публичных блокчейн-сетей, становясь одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность транзакций, низкие сборы и технологические инновации этой блокчейн-сети обеспечивают сильную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой блокчейн-сети превысила 10 миллиардов долларов, многие известные проекты достигли значительного прогресса.
IMO：Новая парадигма выпуска AI моделей
Концепция IMO была впервые предложена определённым протоколом для токенизации AI-моделей.
В традиционной модели разработчикам AI-моделей трудно получать постоянный доход от последующего использования модели, особенно когда модель интегрируется в другие продукты и услуги. Кроме того, производительность и эффективность AI-моделей часто не прозрачны, что ограничивает их рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставил новое финансирование и способ совместного использования ценности для открытых AI моделей, инвесторы могут приобретать токены IMO, чтобы делиться доходами, полученными от модели в будущем. Определенный протокол использует специфические технические стандарты, сочетая AI оракулы и технологию OPML, чтобы обеспечить подлинность AI модели и возможность держателей токенов делиться доходами.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. Хотя IMO сейчас находится на начальной стадии экспериментов, ее инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидание.
AI Agent：Новая эра взаимодействия
AI-агент способен воспринимать окружение, самостоятельно мыслить и предпринимать соответствующие действия для достижения заданных целей. При поддержке больших языковых моделей AI-агент не только понимает естественный язык, но и планирует решения, выполняет сложные задачи. Они могут выступать в качестве виртуальных помощников, обучаясь на предпочтениях пользователей через взаимодействие, предоставляя персонализированные решения. Даже без четких указаний, AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторые открытые платформы, ориентированные на искусственный интеллект, предлагают полнофункциональные и удобные инструменты для создания, поддерживающие пользователей в настройке функций роботов, их внешнего вида, голоса, а также в подключении к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента на основе ИИ, использующую технологии генеративного ИИ, чтобы наделить индивидуумов статусом супер-креаторов. Эти платформы обучили специализированные большие языковые модели, что делает ролевое взаимодействие более человечным; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие с продуктами ИИ и значительно снизить стоимость синтеза речи. Используя настраиваемые AI Agent с этих платформ, в настоящее время можно применять в различных областях, таких как видеочаты, изучение языков, генерация изображений и т.д.
В融合 Web3 и AI в настоящее время больше акцентируется на исследовании инфраструктурного уровня, таких как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, размещение моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованной вычислительной мощности, а также проверка больших языковых моделей и других ключевых вопросов. С постепенным улучшением этой инфраструктуры интеграция Web3 и AI приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.