Umělá inteligence a Web3 byly dvě z nejrevolučnějších technologií této éry. Umělá inteligence se již stala významnou součástí ústředního stavebního kamene světového softwaru. Podle odhadů PwC přispěje umělá inteligence do světové ekonomiky do roku 2030 ohromujícími 15,7 biliony dolarů, což povede ke 14% nárůstu globálního HDP. Protože jsme jako generace na vrcholu nové technologické éry, přechod na Web3, AI, bude hrát významnou roli při utváření digitálního světa, ve kterém budeme žít.
Umělá inteligence způsobí revoluci ve světě Web3 přidáním pozoruhodné automatizace, personalizace, zabezpečení, pokročilé analýzy dat a vylepšených chytrých smluv. Integrace umělé inteligence s Web3 předefinuje fungování Web3 tím, že se zaměří na to, co je pro uživatele nejlepší.
Pojďme se ponořit do každého tématu jedno po druhém, abychom se dozvěděli více o vývoji webu3 s umělou inteligencí, počínaje tím, co je web3.
Jste v ekosystému Web3 noví? Zde je komplexní průvodce o tom, co je Web3 a jak se liší od Web2 by Droomdroom.
Co je Web3?
Web3, široce známý jako web3.0, je třetí generací World Wide Web. Jedná se o novou generaci internetu, která si představuje decentralizovaný, bezpečný a uživatelsky zaměřený digitální ekosystém, který funguje na technologii Blockchain.
Web 3.0 je inovací oproti Webu 2.0. Zde jsou data řízena uživateli spíše než jednou obří entitou nebo společností, což má za následek větší soukromí a žádnou cenzuru. Získané odměny jsou v tomto případě rovnoměrně rozděleny mezi všechny zúčastněné strany nebo uživatele.
Hlavní pilíře webu 3.0
Decentralizace
Decentralizace je základním aspektem webu3. Protože Web2 používá k vyhledání informací HTTP, web3, který je založen na Blockchainu, ukládá informace na více místech v síti. Poskytuje uživatelům větší kontrolu nad daty než velcí techničtí giganti jako Google a Meta. Umožňuje uživatelům prodávat svá data podle vlastní vůle.
Konektivita
Informace a obsah jsou ve Web 3.0 dostupnější, protože jsou uloženy na více místech a lze k nim přistupovat z různých zařízení po celém světě.
Umělá inteligence a strojové učení
Web3 bude využívat technologie jako NLP (zpracování přirozeného jazyka) a sémantický web, aby jejich systémy byly pokročilejší a vnímavější, jako je lidská inteligence.
Web3 bude také využívat strojové učení, které využívá velké množství dat k trénování algoritmů, zlepšuje přesnost a výsledky.
Jste ve Web3 nováčkem? Zde je komplexní průvodce, ve kterém se dozvíte vše o blockchainových vidlicích od Droomdoom.
Co je AI?
Umělá inteligence (AI) je simulace lidské inteligence pomocí počítačových systémů, která je schopna provádět složité úkoly, které vyžadují uvažování a řešení problémů. Systémy AI běží tak, že spotřebovávají velké množství dat, která se později použijí k trénování algoritmů strojového učení.
Poté analyzují data, aby našli vzory pro modelování jejich rozhodování nebo předpovědi budoucích stavů. Tento typ učení se nazývá učení pod dohledem. Některé systémy umělé inteligence se však učí bez dohledu, například opakovaným hraním videohry, dokud systém nezná všechna pravidla a způsob, jak vyhrát. Tento typ učení je kategorizován jako učení bez dozoru.
Programování umělé inteligence je založeno na třech kognitivních dovednostech – uvažování, učení a sebeopravování.
Typy umělé inteligence
Slabá AI
Systémy určené pouze k provádění určitých úkolů. Osobní asistenti, Amazon Alexa a videohry jsou příklady slabé AI.
Silná AI
Systémy, které mohou provádět úkoly vyžadující lidskou inteligenci a jsou složitější a komplikovanější. Například samořídící auta.
Způsoby, jak je možný vývoj Web3 s umělou inteligencí
Automatizace
Mimořádná schopnost umělé inteligence učit se a automatizovat úkoly může uživatelům Web3 pomoci uniknout únavným a časově náročným úkolům. Od ražení nových NFT po správu digitálních peněženek, umělá inteligence může bez problémů převzít tyto odpovědnosti a osvobodit uživatele, aby se mohli soustředit na kreativnější úkoly.
Personalizace
Umělá inteligence může výrazně personalizovat cesty uživatelů Web3 a učinit jejich zážitky přizpůsobenějšími a poutavějšími tím, že analyzuje uživatelská data, jako je historie procházení, a pomocí algoritmů strojového učení, jako je filtrování založené na spolupráci a obsahu. Algoritmy umělé inteligence mohou generovat personalizovaná doporučení a služby, které odpovídají potřebám a zájmům uživatelů.
V tomto obsáhlém článku se dozvíte 6 užitečných strategií, jak diverzifikovat své krypto portfolio pomocí altcoinů a maximalizovat tak svůj investiční potenciál.
Umělá inteligence může být například použita v reklamě k vytváření cílených marketingových kampaní analýzou uživatelských dat, aby byla přitažlivá a co nejvíce příbuzná jednotlivým uživatelům, což vede k lepší reklamě a konverzním poměrům.
Analýza dat a statistiky
Analýza řízená umělou inteligencí může hrát klíčovou roli při rozvoji ekosystému Web3. Klíčovým aspektem analýzy umělé inteligence je to, že dokáže zpracovat velké množství rozsáhlých, komplexních a různorodých datových sad generovaných decentralizovanými platformami, uživateli, transakcemi a prováděním chytrých kontraktů. Umělá inteligence dokáže najít nepokryté vzory a poznatky, které mohou významně přispět k růstu a rozvoji ekosystému Web3.
Bezpečnostní
Umělá inteligence může hrát zásadní roli při zvyšování bezpečnosti a důvěry v ekosystému Web3 identifikací potenciálních rizik, zranitelností, hrozeb nebo hacků. Proaktivní detekcí jakýchkoli budoucích kybernetických hrozeb nebo nebezpečí může AI pomoci Web3 udržovat bezpečné a bezpečné prostředí tím, že uchovává data v soukromí pomocí pokročilého šifrování a anonymizace.
Algoritmy strojového učení lze trénovat na velkých souborech dat, aby bylo možné identifikovat budoucí kybernetické hrozby, jako jsou phishingové útoky nebo neoprávněný přístup k účtu.
Umělá inteligence může být použita pro jedinečnou ochranu tím, že každému uživateli poskytne personalizovanou autentizaci na základě analýzy jeho vzorců chování nebo specifických vlastností uživatele, jako jsou rysy obličeje. To pomůže platformám web3 stát se robustnějšími a méně zranitelnými vůči podvodům a předstírání jiné identity.
Chytré smlouvy
Implementace umělé inteligence může významně změnit funkčnost chytrých kontraktů ve Web3 integrací pokročilých rozhodovacích schopností a umožněním dynamických transakcí na jakékoli platformě Web3.
Chytré smlouvy jsou, jako každá smlouva, uzavřena dohoda s podmínkami zapsanými do kódu. K realizaci smlouvy nepotřebuje žádného makléře ani zprostředkovatele, čímž se snižuje pravděpodobnost manipulace a zajišťuje se důvěryhodnost a transparentnost.
Jste ve světě kryptoměn nováčkem? Zde je komplexní průvodce rolí chytrých smluv v decentralizovaném financování.
Jaké faktory přispívají k tomu, že WEB3 přijímá technologie ML z nejlepšího přístupu?
Přijetí technologií strojového učení (ML) se řídí přístupem shora dolů, a to především kvůli své složité infrastruktuře, která potřebuje odborníky na implementaci technologií ML do ekosystému Web3.
Přístup shora dolů je ve Web3 pro technologii ML přijat z několika důvodů:
Technická složitost
Integrace technologie ML do prostoru Web3 vyžaduje hluboké porozumění jak algoritmům Decentralization Infratech, tak ML. Bezproblémová integrace technologií ML do decentralizované infrastruktury vyžaduje odborné znalosti, protože je velmi složitá.
Zabezpečení a soukromí
Poskytování bezpečnosti a soukromí je jedním z hlavních cílů Web 3.0. Integrace technologie ML prostřednictvím přístupu shora dolů umožňuje odborníkům navrhovat a implementovat řešení ML, která jsou v souladu se základními principy Web3 a zajišťují, že tyto cíle nebudou ohroženy.
Škálovatelnost a výkon
Implementace technologií ML vyžaduje řešení významných problémů s Web3, včetně škálovatelnosti a výkonu. Přístup shora dolů pomáhá zajistit, že navržená řešení ML jsou určena k tomu, aby byl ekosystém Web3 efektivnější a škálovatelnější.
Standardizace a interoperabilita
Pro efektivní přijetí technologií ML napříč platformami Web3 musí být dosaženo standardizace a interoperability. Přijetí shora dolů umožňuje jednotnější přístup a podporuje spolupráci mezi zúčastněnými stranami.
Klíčové výzvy, kterým AI čelí: Web 3.0 jako řešení
S velkými jazykovými modely, jako je ChatGPT a Midjourney, jsme zaznamenali drastickou změnu ve vytváření digitálního obsahu a podnikání.
I když tyto technologie nabízejí mnoho výhod, jako je vysoce kvalitní obsah, zvýšená produktivita a efektivita, přicházejí také s mnoha novými výzvami.
Zde jsme odhalili některé kritické výzvy v generovaném obsahu a potenciální hrozby, které je třeba řešit.
Falešné šíření zpráv
Jedním z významných problémů obsahu generovaného umělou inteligencí je šíření falešného obsahu. S jazykovými modely, jako je ChatGPT a Midjourney, je vytváření realistických zpravodajských článků a obrázků snadné, takže odlišení od obsahu psaného lidmi je obtížnější. Sledování je složitější, protože hranice mezi realitou a fikcí se stírá. Může vyústit v potenciální kolaps vnímání reality.
Řešení
Pro kontrolu původu obsahu byly vyvinuty různé nástroje se sledováním metadat a zpětným vyhledáváním obrázků. Mnoho organizací, jako je factcheck.org, pracuje na šíření falešných zpráv a udržování důvěryhodného ekosystému. Blockchain může hrát zásadní roli při sledování autenticity obsahu tím, že ukládá jejich metadata, identitu autora s časovým razítkem publikace, na decentralizovanou a nefalšovatelnou účetní knihu, kde si čtenáři mohou ověřit původ informací.
Trust Collapse
Rychlý nárůst obsahu generovaného umělou inteligencí může mít za následek kolaps důvěry veřejnosti, protože bude obtížnější nahlédnout do pravosti obsahu. Zhroucení důvěry může mít důsledky pro žurnalistiku a podniky, které jsou založeny na důvěře veřejnosti, a pouze podkopává důvěryhodnost vytvářeného obsahu. To ztěžuje stanovení odpovědnosti za jakékoli nesprávné skutečnosti nebo nepřesnosti uvedené v rozsahu. V důsledku toho se veřejnost stává skeptickou k jakémukoli obsahu, na který narazí.
Řešení
Pomoci může transparentnost s původem obsahu, jako je vodoznak nebo označení zdroje. Blockchain zde může hrát důležitou roli, protože jakýkoli obsah uložený na Blockchainu je ověřen. pomocí validátorů, díky čemuž je každá tam uložená informace jedinečná pomocí hash hodnoty přidělené každé jednotlivé informaci, která je propojena s předchozími uloženými informacemi, a tvoří tak řetězec.
Využívání práva
Obsah generovaný umělou inteligencí lze využít k využití mezer v zákonech a předpisech. Umělá inteligence může například vytvářet přesvědčivá, hluboká, falešná videa a zvuk, a tím měnit soudní řízení a výsledky.
Řešení
Zákonodárci by si měli být vědomi pokroku v oblasti umělé inteligence a vyvíjet zásady a předpisy omezující neštěstí. Spolupráce mezi výzkumníky AI a zákonodárci to zajistí.
Vydírání a hrozby
Vydírání generované umělou inteligencí může mít mnoho podob:
Deepfakes: Umělá inteligence dokáže generovat velmi realistická videa, obrázky a zvuk, které lze použít k ohrožení kohokoli a dostat ho do kompromitujících situací s hrozbou odhalení veřejnosti.
Hrozby generované umělou inteligencí: Schopnost umělé inteligence produkovat personalizovaný obsah může zvýšit značná nebezpečí vytváření přesvědčivého a personalizovaného vydírání, které hraje na jejich strachy a zranitelnosti.
Vyrobené dokumenty: Obsah generovaný umělou inteligencí lze prezentovat jako autentické dokumenty, které se stávají složitějšími, aby je bylo možné odlišit od původního. To může vést k donucení obětí, aby zaplatily obrovské výkupné a splnily požadavky vyděrače.
Řešení
Algoritmy strojového učení lze trénovat k identifikaci vzorců a společných rysů hrozeb generovaných umělou inteligencí a známek manipulace. Pro boj s hrozbami generovanými umělou inteligencí, spolupráce zákonodárců a profesionálů v oblasti kybernetické bezpečnosti s cílem odhalit a omezit jakékoli nehody.
Decentralizovaný systém reputace může uživatelům pomoci identifikovat důvěryhodný obsah a protějšky a podporovat transparentnost.
Populární platformy Web3 využívající umělou inteligenci
Medibloc
Jedná se o decentralizovanou zdravotnickou platformu postavenou na Ethereum Blockchain. Jeho cílem je poskytovat účinnou a efektivní zdravotní péči tím, že umožňuje bezpečný a transparentní přenos dat. Pro sdílení dat a přístup k dalším zdravotnickým službám využívá chytré smlouvy.
Má vlastní kryptoměnu MED, která usnadňuje transakce a odměňuje uživatele, kteří jsou ochotni sdílet svá data. Medibloc má svůj vlastní systém umělé inteligence, který analyzuje uložená data, aby identifikoval vzorce a trendy, aby poskytoval personalizovaná doporučení léčby a automatizoval úkoly, jako jsou připomínky užívání léků.
Augur
Augur, založená v roce 2014, je decentralizovaná predikční tržní platforma postavená na blockchainu Ethereum. Zde mohou uživatelé předvídat výsledky událostí, jako jsou sportovní hry a volby, a s těmito výsledky obchodovat.
Augur má systém umělé inteligence, který zlepšuje přesnost předpovědí analýzou dat z různých zdrojů, jako jsou zprávy, příspěvky na sociálních sítích a internet, aby našel vzorce a trendy, které by mohly ovlivnit výsledek. Své uživatele také odměňuje, když předpovídají přesné výsledky.
Řetězová analýza
Chainanalysis, založená v roce 2014, je platforma pro analýzu blockchainu. Je používán mnoha organizacemi, včetně burz kryptoměn, finančních institucí a orgánů činných v trestním řízení, k odhalování a prevenci podvodných a nezákonných aktivit na Web3.
Řetězová analýza má vlastní datovou sadu známých adres a transakcí podvodných nebo nezákonných aktivit, které používají ke kontrole podezřelé aktivity na Blockchainu.
Závěr
Web3 stojí na dveřích obrovských možností a jeho integrace s AI bude třešničkou na dortu. S potenciálem ovlivňovat různé oblasti digitálního ekosystému je implikace umělé inteligence ve webu3 významná. Když se vydáme na cestu zkoumání důsledků a aplikací umělé inteligence ve web3, budeme v nadcházejících letech svědky výrazného pokroku.