في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسعًا في جميع أنحاء العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه، معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما جلب تغييرات هائلة لمختلف الصناعات. بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 200 مليار دولار، وتتصدر الشركات الكبرى مثل OpenAI وCharacter.AI هذا الاتجاه.
في الوقت نفسه، يغير Web3 كنموذج شبكة ناشئ فهم الناس واستخدامهم للإنترنت. يعتمد Web3 على تقنية blockchain، ويحقق مشاركة البيانات القابلة للتحكم من خلال العقود الذكية والتخزين الموزع، مما يمنح المستخدمين السيطرة على البيانات. حاليًا، تصل القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون، وتظهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum بشكل متزايد.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور اهتمام الشرق والغرب، وكيفية دمج الاثنين هو سؤال يستحق الاستكشاف. ستتناول هذه المقالة الحالة الحالية لتطور AI+Web3، والقيمة المحتملة، والتأثير، لتقديم مرجع للمستثمرين والمهنيين.
! [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)
٢. طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع ويب 3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 مثل جانبي ميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يقوم Web3 بتحويل علاقات الإنتاج. سنقوم بتحليل التحديات التي تواجه كلاهما ومساحات التحسين، واستكشاف كيف يمكن لكل منهما حل هذه المشكلات.
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي القوة الحسابية والخوارزميات والبيانات.
القدرة الحسابية: تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى قدرة حسابية قوية لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. في السنوات الأخيرة، ساهم تطور الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسوميات في زيادة القدرة الحسابية، حيث تسيطر Nvidia على حصة كبيرة من السوق.
الخوارزمية: جوهر نظام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق. اختيار وتصميم الخوارزمية أمر بالغ الأهمية لأداء الذكاء الاصطناعي، والابتكار المستمر يمكن أن يحسن من الدقة وقدرة التعميم.
البيانات: يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتدريب النماذج من خلال تعلم الأنماط والقواعد في البيانات. تساعد مجموعات البيانات الغنية في تحسين دقة النموذج وقدرته على التعميم.
التحديات الرئيسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي تشمل:
تكلفة الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية عالية، مما يشكل تحديًا خاصًا للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
تحتاج خوارزميات التعلم العميق إلى كميات كبيرة من البيانات وموارد حسابية، وعدم كفاية تفسير النموذج.
الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة أمر صعب، حيث أن البيانات في بعض المجالات حساسة وصعبة الحصول عليها.
الخصائص السوداء لنموذج الذكاء الاصطناعي تثير اهتمام الجمهور، حيث تتطلب بعض التطبيقات عملية اتخاذ قرارات قابلة للتفسير والتتبع.
العديد من نماذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي غير واضحة، مما يجعل رواد الأعمال يشعرون بالحيرة.
2.2 التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد العديد من المشاكل التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3:
تحتاج قدرة تحليل البيانات إلى تحسين
تجربة المستخدم للمنتج سيئة
مخاطر ثغرات كود العقد الذكي وهجمات القرصنة عالية
تُعتبر الذكاء الاصطناعي أداة لزيادة الإنتاجية، ولها مجال كبير للتطبيق في هذه الجوانب:
تحليل البيانات والتنبؤ: يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات، مما يوفر تنبؤات ودعم قرارات أكثر دقة في مجالات مثل DeFi.
تحسين تجربة المستخدم: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المستخدمين، وتقديم توصيات مخصصة وخدمات مخصصة، مما يعزز تجربة المستخدم.
تعزيز الأمان: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الهجمات الإلكترونية، وتحديد السلوكيات الشاذة، وتوفير حماية أمنية أكثر قوة.
حماية الخصوصية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تشفير البيانات وحساب الخصوصية، لحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين.
تدقيق العقود الذكية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق تدقيق العقود التلقائي واكتشاف الثغرات، مما يعزز أمان العقود.
! [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)
3. تحليل الوضع الحالي لمشاريع AI+Web3
تتوجه مشاريع AI+Web3 أساسًا في اتجاهين: استخدام تقنية البلوكتشين لتحسين أداء مشاريع الذكاء الاصطناعي، واستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لخدمة مشاريع Web3. العديد من المشاريع مثل Io.net و Gensyn و Ritual تستكشف هذا الطريق.
3.1 ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
أدى ظهور ChatGPT إلى إثارة ضجة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما تسبب أيضًا في مشكلة نقص وحدات معالجة الرسوميات. لحل هذه المشكلة، تحاول بعض مشاريع Web3 مثل Akash وRender وGensyn تقديم خدمات حوسبة لامركزية. تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز لتقديم قوة معالجة الرسوميات غير المستخدمة، لدعم عملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل الجوانب الرئيسية للعرض:
مزودو الخدمة السحابية: مزودو الخدمة السحابية الكبيرة ومزودو خدمة السحابة GPU
عمال تعدين العملات الرقمية: قوة معالجة GPU غير المستخدمة
الشركات الكبيرة: شراء GPU غير المستخدمة في التخطيط الاستراتيجي
تنقسم مشاريع قوة الحوسبة اللامركزية إلى فئتين:
للاستخدام في استدلال الذكاء الاصطناعي: مثل Render و Akash و Aethir وغيرها
للاستخدام في تدريب الذكاء الاصطناعي: مثل io.net و Gensyn وغيرها
تجذب هذه المشاريع مقدمي الخدمات والمستخدمين من خلال تحفيز الرموز، مما يشكل حلقة إيجابية. تتماشى قيمة الرموز مع زيادة المشاركين، مما يجذب المزيد من المشاركة.
! [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)
3.1.2 نموذج خوارزمية لامركزية
شبكة نموذج خوارزمية لامركزية هي سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي، تربط نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يختار السوق النموذج الأنسب للإجابة.
بالمقارنة مع نموذج واحد مثل ChatGPT، فإن شبكة الخوارزميات اللامركزية مثل Bittensor لديها إمكانات أكبر. إنها تسمح للعديد من النماذج بالتعاون، وتقديم أفضل الحلول لمشكلات مختلفة.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تعتبر البيانات ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، غالبًا ما تمنع منصات Web2 جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، أو تبيع بيانات المستخدمين دون مشاركة الأرباح.
تقوم بعض مشاريع Web3 بتحقيق جمع البيانات اللامركزية من خلال تحفيز الرموز. على سبيل المثال، يسمح PublicAI للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من البيانات، والحصول على مكافآت رمزية. كما تستكشف مشاريع أخرى مثل Ocean و Hivemapper أنماطًا مشابهة.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقنية إثبات المعرفة الصفرية يمكن أن تحل الصراع بين حماية الخصوصية ومشاركة البيانات. يسمح ZKML بتدريب النموذج والاستدلال دون الكشف عن البيانات الأصلية.
تستكشف مشاريع مثل BasedAI دمج FHE مع LLM لحماية خصوصية بيانات المستخدمين. وهذا يوفر إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجالات 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)
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
دعم الذكاء الاصطناعي لصناعة Web3 يظهر بشكل رئيسي في:
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
تقوم العديد من مشاريع Web3 بدمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير التحليلات والنتائج المتوقعة للمستخدمين. مثل Pond الذي يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالتوكنات القيمة، وBullBear AI التي تتنبأ باتجاهات الأسعار. تستضيف Numerai مسابقات توقع الأسهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، بينما تقدم Arkham تحليلات البيانات على السلسلة.
3.2.2 خدمات مخصصة
تحسين تجربة المستخدم من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في مشاريع Web3. على سبيل المثال، أداة Wand من Dune تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL، وFollowin وIQ.wiki تدمجان ChatGPT لتلخيص المحتوى، وNFPrompt تستخدم الذكاء الاصطناعي لتبسيط إنشاء NFTs.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بكفاءة وبدقة على ثغرات كود العقود الذكية. توفر مشاريع مثل 0x0.ai أدوات تدقيق العقود الذكية باستخدام التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة.
بالإضافة إلى ذلك، هناك PAAL الذي يساعد في إنشاء بوتات ذكاء اصطناعي مخصصة، وHera التي تقدم مجمع DEX متعدد السلاسل مدفوع بالذكاء الاصطناعي، وغيرها من المشاريع التي تدعم تطوير Web3 من حيث الأدوات.
! [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)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العقبات الحقيقية التي تواجه القوة الحاسوبية اللامركزية
تواجه مشاريع الحوسبة اللامركزية التحديات التالية:
الأداء والاستقرار: قد توجد تأخيرات وعدم استقرار في العقد الموزعة.
مطابقة الموارد: قد يؤدي عدم التوازن بين العرض والطلب إلى نقص الموارد أو عدم القدرة على تلبية الطلب.
تعقيد الاستخدام: يجب على المستخدم أن يفهم الشبكات الموزعة، والعقود الذكية، وغيرها من المعرفة.
من الصعب استخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة كمية ضخمة من البيانات والنطاق الترددي، ومن الصعب على القوة الحوسبية اللامركزية تلبية المتطلبات.
ميزة إنفيديا يصعب تجاوزها: نظام البرمجيات CUDA و NVLink للتواصل بين بطاقات الرسوم هو المفتاح.
تستخدم قوة الحوسبة اللامركزية حالياً بشكل رئيسي في استنتاج الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج الصغيرة، ويصعب تحقيق تدريب النماذج الكبيرة.
4.2 دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل粗糙
توجد المشكلات التالية في مشاريع AI+Web3 الحالية:
التطبيقات السطحية: تستخدم معظم المشاريع الذكاء الاصطناعي ببساطة لزيادة الكفاءة، مما يفتقر إلى الاندماج العميق.
التسويق المبالغ فيه: بعض المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات محدودة، وتبالغ في الدعاية للمفهوم.
نقص الابتكار: عدم وجود حلول مبتكرة تدمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة بشكل أصلي.
4.3 أصبحت الاقتصاديات الرمزية بمثابة عازلة لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
تعتبر العديد من مشاريع AI + Web3 أن الاقتصاد الرمزي وسيلة لجذب المستخدمين وتمويل المشاريع، لكنها قد لا تحل بالفعل الاحتياجات الحقيقية. تحتاج المشاريع إلى تلبية السيناريوهات الحقيقية بشكل أكثر جدية، وليس فقط خلق ضجة قصيرة الأجل.
! [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-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
خمسة، الخلاصة
إن دمج AI + Web3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن توفر AI تحليلات ذكية، وتنبؤات، وخدمات مخصصة لـ Web3، مما يعزز تجربة المستخدم والأمان. من ناحية أخرى، يوفر Web3 منصة لمشاركة القوة الحاسوبية، والبيانات، والخوارزميات بشكل لا مركزي لـ AI.
على الرغم من أن هذه المرحلة لا تزال في بدايتها وتواجه العديد من التحديات، إلا أن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 قد جلب أيضًا العديد من المزايا. يمكن أن يقلل الحوسبة اللامركزية وجمع البيانات من الاعتماد على المؤسسات المركزية، مما يزيد من الشفافية والابتكار. في المستقبل، من المتوقع أن يتم بناء نظام اقتصادي اجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً من خلال الدمج العميق للقرارات الذكية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي وخصائص Web3 اللامركزية.
! [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)
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.
دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3: تحليل حالة التطور والقيمة والتحديات
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات
1. المقدمة
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسعًا في جميع أنحاء العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه، معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما جلب تغييرات هائلة لمختلف الصناعات. بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 200 مليار دولار، وتتصدر الشركات الكبرى مثل OpenAI وCharacter.AI هذا الاتجاه.
في الوقت نفسه، يغير Web3 كنموذج شبكة ناشئ فهم الناس واستخدامهم للإنترنت. يعتمد Web3 على تقنية blockchain، ويحقق مشاركة البيانات القابلة للتحكم من خلال العقود الذكية والتخزين الموزع، مما يمنح المستخدمين السيطرة على البيانات. حاليًا، تصل القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون، وتظهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum بشكل متزايد.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور اهتمام الشرق والغرب، وكيفية دمج الاثنين هو سؤال يستحق الاستكشاف. ستتناول هذه المقالة الحالة الحالية لتطور AI+Web3، والقيمة المحتملة، والتأثير، لتقديم مرجع للمستثمرين والمهنيين.
! [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)
٢. طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع ويب 3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 مثل جانبي ميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يقوم Web3 بتحويل علاقات الإنتاج. سنقوم بتحليل التحديات التي تواجه كلاهما ومساحات التحسين، واستكشاف كيف يمكن لكل منهما حل هذه المشكلات.
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي القوة الحسابية والخوارزميات والبيانات.
القدرة الحسابية: تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى قدرة حسابية قوية لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. في السنوات الأخيرة، ساهم تطور الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسوميات في زيادة القدرة الحسابية، حيث تسيطر Nvidia على حصة كبيرة من السوق.
الخوارزمية: جوهر نظام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق. اختيار وتصميم الخوارزمية أمر بالغ الأهمية لأداء الذكاء الاصطناعي، والابتكار المستمر يمكن أن يحسن من الدقة وقدرة التعميم.
البيانات: يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتدريب النماذج من خلال تعلم الأنماط والقواعد في البيانات. تساعد مجموعات البيانات الغنية في تحسين دقة النموذج وقدرته على التعميم.
التحديات الرئيسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي تشمل:
تكلفة الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية عالية، مما يشكل تحديًا خاصًا للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
تحتاج خوارزميات التعلم العميق إلى كميات كبيرة من البيانات وموارد حسابية، وعدم كفاية تفسير النموذج.
الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة أمر صعب، حيث أن البيانات في بعض المجالات حساسة وصعبة الحصول عليها.
الخصائص السوداء لنموذج الذكاء الاصطناعي تثير اهتمام الجمهور، حيث تتطلب بعض التطبيقات عملية اتخاذ قرارات قابلة للتفسير والتتبع.
العديد من نماذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي غير واضحة، مما يجعل رواد الأعمال يشعرون بالحيرة.
2.2 التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد العديد من المشاكل التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3:
تُعتبر الذكاء الاصطناعي أداة لزيادة الإنتاجية، ولها مجال كبير للتطبيق في هذه الجوانب:
تحليل البيانات والتنبؤ: يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات، مما يوفر تنبؤات ودعم قرارات أكثر دقة في مجالات مثل DeFi.
تحسين تجربة المستخدم: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المستخدمين، وتقديم توصيات مخصصة وخدمات مخصصة، مما يعزز تجربة المستخدم.
تعزيز الأمان: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الهجمات الإلكترونية، وتحديد السلوكيات الشاذة، وتوفير حماية أمنية أكثر قوة.
حماية الخصوصية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تشفير البيانات وحساب الخصوصية، لحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين.
تدقيق العقود الذكية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق تدقيق العقود التلقائي واكتشاف الثغرات، مما يعزز أمان العقود.
! [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)
3. تحليل الوضع الحالي لمشاريع AI+Web3
تتوجه مشاريع AI+Web3 أساسًا في اتجاهين: استخدام تقنية البلوكتشين لتحسين أداء مشاريع الذكاء الاصطناعي، واستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لخدمة مشاريع Web3. العديد من المشاريع مثل Io.net و Gensyn و Ritual تستكشف هذا الطريق.
3.1 ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
أدى ظهور ChatGPT إلى إثارة ضجة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما تسبب أيضًا في مشكلة نقص وحدات معالجة الرسوميات. لحل هذه المشكلة، تحاول بعض مشاريع Web3 مثل Akash وRender وGensyn تقديم خدمات حوسبة لامركزية. تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز لتقديم قوة معالجة الرسوميات غير المستخدمة، لدعم عملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل الجوانب الرئيسية للعرض:
تنقسم مشاريع قوة الحوسبة اللامركزية إلى فئتين:
تجذب هذه المشاريع مقدمي الخدمات والمستخدمين من خلال تحفيز الرموز، مما يشكل حلقة إيجابية. تتماشى قيمة الرموز مع زيادة المشاركين، مما يجذب المزيد من المشاركة.
! [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)
3.1.2 نموذج خوارزمية لامركزية
شبكة نموذج خوارزمية لامركزية هي سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي، تربط نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يختار السوق النموذج الأنسب للإجابة.
بالمقارنة مع نموذج واحد مثل ChatGPT، فإن شبكة الخوارزميات اللامركزية مثل Bittensor لديها إمكانات أكبر. إنها تسمح للعديد من النماذج بالتعاون، وتقديم أفضل الحلول لمشكلات مختلفة.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تعتبر البيانات ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، غالبًا ما تمنع منصات Web2 جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، أو تبيع بيانات المستخدمين دون مشاركة الأرباح.
تقوم بعض مشاريع Web3 بتحقيق جمع البيانات اللامركزية من خلال تحفيز الرموز. على سبيل المثال، يسمح PublicAI للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من البيانات، والحصول على مكافآت رمزية. كما تستكشف مشاريع أخرى مثل Ocean و Hivemapper أنماطًا مشابهة.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقنية إثبات المعرفة الصفرية يمكن أن تحل الصراع بين حماية الخصوصية ومشاركة البيانات. يسمح ZKML بتدريب النموذج والاستدلال دون الكشف عن البيانات الأصلية.
تستكشف مشاريع مثل BasedAI دمج FHE مع LLM لحماية خصوصية بيانات المستخدمين. وهذا يوفر إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجالات 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)
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
دعم الذكاء الاصطناعي لصناعة Web3 يظهر بشكل رئيسي في:
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
تقوم العديد من مشاريع Web3 بدمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير التحليلات والنتائج المتوقعة للمستخدمين. مثل Pond الذي يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالتوكنات القيمة، وBullBear AI التي تتنبأ باتجاهات الأسعار. تستضيف Numerai مسابقات توقع الأسهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، بينما تقدم Arkham تحليلات البيانات على السلسلة.
3.2.2 خدمات مخصصة
تحسين تجربة المستخدم من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في مشاريع Web3. على سبيل المثال، أداة Wand من Dune تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL، وFollowin وIQ.wiki تدمجان ChatGPT لتلخيص المحتوى، وNFPrompt تستخدم الذكاء الاصطناعي لتبسيط إنشاء NFTs.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بكفاءة وبدقة على ثغرات كود العقود الذكية. توفر مشاريع مثل 0x0.ai أدوات تدقيق العقود الذكية باستخدام التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة.
بالإضافة إلى ذلك، هناك PAAL الذي يساعد في إنشاء بوتات ذكاء اصطناعي مخصصة، وHera التي تقدم مجمع DEX متعدد السلاسل مدفوع بالذكاء الاصطناعي، وغيرها من المشاريع التي تدعم تطوير Web3 من حيث الأدوات.
! [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)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العقبات الحقيقية التي تواجه القوة الحاسوبية اللامركزية
تواجه مشاريع الحوسبة اللامركزية التحديات التالية:
الأداء والاستقرار: قد توجد تأخيرات وعدم استقرار في العقد الموزعة.
مطابقة الموارد: قد يؤدي عدم التوازن بين العرض والطلب إلى نقص الموارد أو عدم القدرة على تلبية الطلب.
تعقيد الاستخدام: يجب على المستخدم أن يفهم الشبكات الموزعة، والعقود الذكية، وغيرها من المعرفة.
من الصعب استخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة كمية ضخمة من البيانات والنطاق الترددي، ومن الصعب على القوة الحوسبية اللامركزية تلبية المتطلبات.
ميزة إنفيديا يصعب تجاوزها: نظام البرمجيات CUDA و NVLink للتواصل بين بطاقات الرسوم هو المفتاح.
تستخدم قوة الحوسبة اللامركزية حالياً بشكل رئيسي في استنتاج الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج الصغيرة، ويصعب تحقيق تدريب النماذج الكبيرة.
4.2 دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل粗糙
توجد المشكلات التالية في مشاريع AI+Web3 الحالية:
التطبيقات السطحية: تستخدم معظم المشاريع الذكاء الاصطناعي ببساطة لزيادة الكفاءة، مما يفتقر إلى الاندماج العميق.
التسويق المبالغ فيه: بعض المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات محدودة، وتبالغ في الدعاية للمفهوم.
نقص الابتكار: عدم وجود حلول مبتكرة تدمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة بشكل أصلي.
4.3 أصبحت الاقتصاديات الرمزية بمثابة عازلة لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
تعتبر العديد من مشاريع AI + Web3 أن الاقتصاد الرمزي وسيلة لجذب المستخدمين وتمويل المشاريع، لكنها قد لا تحل بالفعل الاحتياجات الحقيقية. تحتاج المشاريع إلى تلبية السيناريوهات الحقيقية بشكل أكثر جدية، وليس فقط خلق ضجة قصيرة الأجل.
! [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-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
خمسة، الخلاصة
إن دمج AI + Web3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن توفر AI تحليلات ذكية، وتنبؤات، وخدمات مخصصة لـ Web3، مما يعزز تجربة المستخدم والأمان. من ناحية أخرى، يوفر Web3 منصة لمشاركة القوة الحاسوبية، والبيانات، والخوارزميات بشكل لا مركزي لـ AI.
على الرغم من أن هذه المرحلة لا تزال في بدايتها وتواجه العديد من التحديات، إلا أن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 قد جلب أيضًا العديد من المزايا. يمكن أن يقلل الحوسبة اللامركزية وجمع البيانات من الاعتماد على المؤسسات المركزية، مما يزيد من الشفافية والابتكار. في المستقبل، من المتوقع أن يتم بناء نظام اقتصادي اجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً من خلال الدمج العميق للقرارات الذكية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي وخصائص Web3 اللامركزية.
! [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)