دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الحالي، التحديات وآفاق المستقبل
تطوير الذكاء الاصطناعي ( AI ) والتكنولوجيا Web3 بسرعة يقودان ثورة تكنولوجية. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية، حيث بلغ حجم السوق في صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار أمريكي في عام 2023. في الوقت نفسه، يتم إعادة تشكيل الإنترنت من خلال Web3 المعتمد على blockchain، حيث بلغ القيمة السوقية للقطاع 25 تريليون دولار أمريكي. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 نقطة تركيز في مجال التكنولوجيا بين الشرق والغرب.
ستتناول هذه المقالة التطورات الحالية والقيّمة المحتملة والتحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي + الويب 3، لتقديم رؤى للمهنيين والمستثمرين المعنيين.
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات. في مجال القدرة الحاسوبية، فإن الحصول على وإدارة موارد الحوسبة الكبيرة يكلف الكثير، مما يشكل تحديًا للشركات الناشئة. في جانب الخوارزميات، تحتاج نماذج التعلم العميق إلى كميات هائلة من البيانات وموارد الحوسبة، كما أن قابلية تفسير النماذج وصلابتها بحاجة إلى تحسين. في جانب البيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة أمرًا صعبًا، ولا يمكن تجاهل قضايا خصوصية البيانات وأمانها. علاوة على ذلك، تثير الخصائص غير الشفافة لنماذج الذكاء الاصطناعي قلق الجمهور بشأن قابلية التفسير والشفافية.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
تواجه صناعة Web3 أيضًا العديد من التحديات، بما في ذلك ضعف قدرة تحليل البيانات، تجربة المستخدم السيئة، وجود ثغرات أمنية في العقود الذكية، وغيرها. كأداة لرفع الإنتاجية، فإن للذكاء الاصطناعي مجال كبير للتطبيق في هذه الجوانب. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين قدرة تحليل البيانات والتنبؤ على منصات Web3، وتحسين تجربة المستخدم، وتقديم خدمات مخصصة، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية.
! [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)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
قوة حسابية لامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح نقص وحدات معالجة الرسوميات (GPU) عنصراً محدداً في الصناعة. بعض مشاريع Web3 تحاول توفير خدمات القوة الحاسوبية بطرق لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين من خلال الرموز للمساهمة بالقوة الحاسوبية غير المستغلة، وتقدم الدعم لعملاء الذكاء الاصطناعي. تشمل الجهة المعروضة بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، وعمال تعدين العملات المشفرة، والشركات التي تمتلك عددًا كبيرًا من وحدات معالجة الرسوميات.
تنقسم مشاريع قوة الحوسبة اللامركزية بشكل أساسي إلى فئتين: الأولى مخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، والثانية مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ). يتطلب استدلال الذكاء الاصطناعي قدرة حوسبة أقل، مما يجعل تحقيق اللامركزية أسهل؛ بينما يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي قدرة حوسبة وعرض نطاق ترددي أعلى، مما يجعل عملية التنفيذ أكثر صعوبة.
! [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
تسعى بعض المشاريع إلى إنشاء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل Bittensor. حيث تربط هذه النموذج عدة نماذج ذكاء اصطناعي معًا، وتختار النموذج الأنسب لتقديم الخدمة بناءً على احتياجات المستخدم. بالمقارنة مع نموذج واحد كبير، يوفر هذا النهج تنوعًا ومرونة أكبر بشكل محتمل.
جمع البيانات اللامركزية
البيانات هي المفتاح لتدريب الذكاء الاصطناعي، ولكن في الوقت الحالي، تمنع معظم منصات Web2 جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع Web3 تحقق جمع البيانات اللامركزي من خلال طريقة تحفيز الرموز، مثل PublicAI التي تسمح للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، والحصول على مكافآت رمزية.
حماية الخصوصية
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية أفكارًا جديدة لحماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب النماذج والاستدلال دون كشف البيانات الأصلية. مشاريع مثل BasedAI تستكشف دمج FHE مع LLM لتحقيق وظائف الذكاء الاصطناعي مع حماية الخصوصية.
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليل البيانات والتنبؤ. مثل Pond التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، وBullBear AI التي تتنبأ باتجاهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية. تنظم Numerai مسابقة توقعات سوق الأسهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للمشاركين الحصول على مكافآت رمزية.
! [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)
خدمات مخصصة
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم في مشاريع Web3. على سبيل المثال، قامت Dune بدمج وظيفة استعلام SQL المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بينما تستخدم Followin وIQ.wiki الذكاء الاصطناعي لتلخيص المحتوى المتعلق بالبلوكشين، ونظام NFPrompt يساعد المستخدمين على إنشاء NFTs من خلال الذكاء الاصطناعي.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
توجد تطبيقات للذكاء الاصطناعي في تدقيق العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم أدوات تدقيق عقود ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتستخدم التعلم الآلي للتعرف على الثغرات المحتملة في الشيفرة.
! [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
العوائق الواقعية لقوة الحوسبة اللامركزية
تواجه قوة الحوسبة اللامركزية تحديات مثل الأداء والاستقرار والقابلية للاستخدام. بالمقارنة مع الخدمات المركزية، قد يكون أداء واستقرار قوة الحوسبة اللامركزية أقل. بالإضافة إلى ذلك، فإن قوة الحوسبة اللامركزية مناسبة حاليًا بشكل رئيسي لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات تدريب النماذج الكبيرة. وهذا مقيد بشكل أساسي بـ:
يتطلب تدريب النماذج الكبيرة عرض نطاق ترددي عالي واستقرار.
تقنيات NVLink من إنفيديا تحد من المسافة الفيزيائية بين بطاقات الرسوم.
من الصعب أن تتشكل تجمعات قوة حسابية فعالة من القوة الحسابية الموزعة
لذلك، قد تكون حالات استخدام قوة الحوسبة اللامركزية أكثر ملاءمة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج الصغيرة والمتوسطة، وحوسبة الحافة.
دمج AI+Web3 غير عميق بما فيه الكفاية
في الوقت الحاضر، العديد من مشاريع AI+Web3 لا تتجاوز الجمع السطحي، ولم تحقق الاندماج العميق الحقيقي. غالباً ما تقتصر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة، وتفتقر إلى الاندماج الأصلي مع العملات المشفرة. بعض المشاريع تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي لأغراض تسويقية فقط، وتفتقر إلى الابتكار الجوهري.
علم الاقتصاد التوكني يصبح مادة عازلة
في مواجهة تحديات نموذج الأعمال، تتحول بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى Web3 seeking دعم الاقتصاد الرمزي. ومع ذلك، هل يساعد الاقتصاد الرمزي حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي، أم أنه مجرد وسيلة للترويج قصير الأجل، الأمر الذي 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-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي تحليلات ذكية وقدرات اتخاذ القرار لـWeb3، بينما توفر Web3 البنية التحتية اللامركزية وآليات التحفيز الجديدة للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن الدمج لا يزال في مراحل مبكرة ويواجه العديد من التحديات، إلا أن هذه المزيج من المتوقع أن يبني نظامًا اقتصاديًا واجتماعيًا أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً على المدى الطويل.
في المستقبل، نتطلع إلى رؤية المزيد من المشاريع الابتكارية التي تدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل عميق، لتحقيق الفوائد التعاونية بين الاثنين، وخلق قيمة حقيقية للمستخدمين والصناعة. في الوقت نفسه، يجب أن نكون حذرين في النظر إلى الضجة الحالية، وفي سعيها نحو الابتكار، يجب أن تعالج فعلاً الاحتياجات الحقيقية، وتعزز التنمية الصحية للتكنولوجيا والتطبيقات.
! [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.
تسجيلات الإعجاب 6
أعجبني
6
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
TokenDustCollector
· منذ 10 س
فقط للعب... هل يمكن أن تكون الأرقام أكثر مبالغة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
RiddleMaster
· منذ 10 س
هل هذه هي الحجم فقط؟ 2000 مليار دولار أمريكي لا يزال يتحدثون عنه؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainRetirementHome
· منذ 10 س
يبدو رائعًا لا أستطيع القيام بذلك
شاهد النسخة الأصليةرد0
Whale_Whisperer
· منذ 10 س
هذا الرقم فيه مبالغات، الذين يفهمون في الصناعة يعرفون ذلك.
حالة دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3، التحديات وآفاق المستقبل
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الحالي، التحديات وآفاق المستقبل
تطوير الذكاء الاصطناعي ( AI ) والتكنولوجيا Web3 بسرعة يقودان ثورة تكنولوجية. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية، حيث بلغ حجم السوق في صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار أمريكي في عام 2023. في الوقت نفسه، يتم إعادة تشكيل الإنترنت من خلال Web3 المعتمد على blockchain، حيث بلغ القيمة السوقية للقطاع 25 تريليون دولار أمريكي. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 نقطة تركيز في مجال التكنولوجيا بين الشرق والغرب.
ستتناول هذه المقالة التطورات الحالية والقيّمة المحتملة والتحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي + الويب 3، لتقديم رؤى للمهنيين والمستثمرين المعنيين.
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات. في مجال القدرة الحاسوبية، فإن الحصول على وإدارة موارد الحوسبة الكبيرة يكلف الكثير، مما يشكل تحديًا للشركات الناشئة. في جانب الخوارزميات، تحتاج نماذج التعلم العميق إلى كميات هائلة من البيانات وموارد الحوسبة، كما أن قابلية تفسير النماذج وصلابتها بحاجة إلى تحسين. في جانب البيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة أمرًا صعبًا، ولا يمكن تجاهل قضايا خصوصية البيانات وأمانها. علاوة على ذلك، تثير الخصائص غير الشفافة لنماذج الذكاء الاصطناعي قلق الجمهور بشأن قابلية التفسير والشفافية.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
تواجه صناعة Web3 أيضًا العديد من التحديات، بما في ذلك ضعف قدرة تحليل البيانات، تجربة المستخدم السيئة، وجود ثغرات أمنية في العقود الذكية، وغيرها. كأداة لرفع الإنتاجية، فإن للذكاء الاصطناعي مجال كبير للتطبيق في هذه الجوانب. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين قدرة تحليل البيانات والتنبؤ على منصات Web3، وتحسين تجربة المستخدم، وتقديم خدمات مخصصة، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية.
! [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)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
قوة حسابية لامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح نقص وحدات معالجة الرسوميات (GPU) عنصراً محدداً في الصناعة. بعض مشاريع Web3 تحاول توفير خدمات القوة الحاسوبية بطرق لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين من خلال الرموز للمساهمة بالقوة الحاسوبية غير المستغلة، وتقدم الدعم لعملاء الذكاء الاصطناعي. تشمل الجهة المعروضة بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، وعمال تعدين العملات المشفرة، والشركات التي تمتلك عددًا كبيرًا من وحدات معالجة الرسوميات.
تنقسم مشاريع قوة الحوسبة اللامركزية بشكل أساسي إلى فئتين: الأولى مخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، والثانية مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ). يتطلب استدلال الذكاء الاصطناعي قدرة حوسبة أقل، مما يجعل تحقيق اللامركزية أسهل؛ بينما يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي قدرة حوسبة وعرض نطاق ترددي أعلى، مما يجعل عملية التنفيذ أكثر صعوبة.
! [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
تسعى بعض المشاريع إلى إنشاء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل Bittensor. حيث تربط هذه النموذج عدة نماذج ذكاء اصطناعي معًا، وتختار النموذج الأنسب لتقديم الخدمة بناءً على احتياجات المستخدم. بالمقارنة مع نموذج واحد كبير، يوفر هذا النهج تنوعًا ومرونة أكبر بشكل محتمل.
جمع البيانات اللامركزية
البيانات هي المفتاح لتدريب الذكاء الاصطناعي، ولكن في الوقت الحالي، تمنع معظم منصات Web2 جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع Web3 تحقق جمع البيانات اللامركزي من خلال طريقة تحفيز الرموز، مثل PublicAI التي تسمح للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، والحصول على مكافآت رمزية.
حماية الخصوصية
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية أفكارًا جديدة لحماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب النماذج والاستدلال دون كشف البيانات الأصلية. مشاريع مثل BasedAI تستكشف دمج FHE مع LLM لتحقيق وظائف الذكاء الاصطناعي مع حماية الخصوصية.
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليل البيانات والتنبؤ. مثل Pond التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، وBullBear AI التي تتنبأ باتجاهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية. تنظم Numerai مسابقة توقعات سوق الأسهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للمشاركين الحصول على مكافآت رمزية.
! [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)
خدمات مخصصة
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم في مشاريع Web3. على سبيل المثال، قامت Dune بدمج وظيفة استعلام SQL المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بينما تستخدم Followin وIQ.wiki الذكاء الاصطناعي لتلخيص المحتوى المتعلق بالبلوكشين، ونظام NFPrompt يساعد المستخدمين على إنشاء NFTs من خلال الذكاء الاصطناعي.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
توجد تطبيقات للذكاء الاصطناعي في تدقيق العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم أدوات تدقيق عقود ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتستخدم التعلم الآلي للتعرف على الثغرات المحتملة في الشيفرة.
! [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
العوائق الواقعية لقوة الحوسبة اللامركزية
تواجه قوة الحوسبة اللامركزية تحديات مثل الأداء والاستقرار والقابلية للاستخدام. بالمقارنة مع الخدمات المركزية، قد يكون أداء واستقرار قوة الحوسبة اللامركزية أقل. بالإضافة إلى ذلك، فإن قوة الحوسبة اللامركزية مناسبة حاليًا بشكل رئيسي لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات تدريب النماذج الكبيرة. وهذا مقيد بشكل أساسي بـ:
لذلك، قد تكون حالات استخدام قوة الحوسبة اللامركزية أكثر ملاءمة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج الصغيرة والمتوسطة، وحوسبة الحافة.
دمج AI+Web3 غير عميق بما فيه الكفاية
في الوقت الحاضر، العديد من مشاريع AI+Web3 لا تتجاوز الجمع السطحي، ولم تحقق الاندماج العميق الحقيقي. غالباً ما تقتصر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة، وتفتقر إلى الاندماج الأصلي مع العملات المشفرة. بعض المشاريع تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي لأغراض تسويقية فقط، وتفتقر إلى الابتكار الجوهري.
علم الاقتصاد التوكني يصبح مادة عازلة
في مواجهة تحديات نموذج الأعمال، تتحول بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى Web3 seeking دعم الاقتصاد الرمزي. ومع ذلك، هل يساعد الاقتصاد الرمزي حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي، أم أنه مجرد وسيلة للترويج قصير الأجل، الأمر الذي 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-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي تحليلات ذكية وقدرات اتخاذ القرار لـWeb3، بينما توفر Web3 البنية التحتية اللامركزية وآليات التحفيز الجديدة للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن الدمج لا يزال في مراحل مبكرة ويواجه العديد من التحديات، إلا أن هذه المزيج من المتوقع أن يبني نظامًا اقتصاديًا واجتماعيًا أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً على المدى الطويل.
في المستقبل، نتطلع إلى رؤية المزيد من المشاريع الابتكارية التي تدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل عميق، لتحقيق الفوائد التعاونية بين الاثنين، وخلق قيمة حقيقية للمستخدمين والصناعة. في الوقت نفسه، يجب أن نكون حذرين في النظر إلى الضجة الحالية، وفي سعيها نحو الابتكار، يجب أن تعالج فعلاً الاحتياجات الحقيقية، وتعزز التنمية الصحية للتكنولوجيا والتطبيقات.
! [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)