Sztuczna inteligencja i Web3 to dwie z najbardziej rewolucyjnych technologii tej epoki. Sztuczna inteligencja stała się już znaczącą częścią centralnego elementu światowego oprogramowania. Według szacunków PwC do 2030 r. sztuczna inteligencja wniesie do światowej gospodarki oszałamiającą kwotę 15,7 biliona dolarów, co przełoży się na 14% wzrost światowego PKB. Jako że jako pokolenie stoimy u progu nowej ery technologicznej, przejście na technologię Web3, czyli sztuczną inteligencję, odegra znaczącą rolę w kształtowaniu cyfrowego świata, w którym będziemy żyć.
Sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje świat Web3, dodając niezwykłą automatyzację, personalizację, bezpieczeństwo, zaawansowaną analizę danych i ulepszone inteligentne kontrakty. Integracja sztucznej inteligencji z Web3 na nowo zdefiniuje sposób działania Web3, koncentrując się na tym, co najlepsze dla użytkowników.
Zagłębmy się w każdy temat jeden po drugim, aby dowiedzieć się więcej o ewolucji web3 wraz ze sztuczną inteligencją, zaczynając od tego, czym jest web3.
Czy jesteś nowy w ekosystemie Web3? Oto obszerny przewodnik o tym, czym jest Web3 i czym różni się od Web2 autorstwa Droomdroom.
Co to jest Web3?
Web3, powszechnie znany jako web3.0, to trzecia generacja sieci WWW. To następna generacja Internetu, która przewiduje zdecentralizowany, bezpieczny i zorientowany na użytkownika ekosystem cyfrowy, działający w oparciu o technologię Blockchain.
Web 3.0 to innowacja w stosunku do Web 2.0. W tym przypadku dane są kontrolowane przez użytkowników, a nie przez jeden gigantyczny podmiot lub firmę, co zapewnia większą prywatność i brak cenzury. W tym przypadku zdobyte nagrody są rozdzielane równo pomiędzy wszystkich interesariuszy lub użytkowników.
Główne filary Web 3.0
Decentralizacja
Decentralizacja jest kluczowym aspektem web3. Ponieważ Web2 używa protokołu HTTP do lokalizowania informacji, web3, oparty na Blockchain, przechowuje informacje w wielu lokalizacjach w sieci. Daje użytkownikom większą kontrolę nad danymi niż wielcy giganci technologiczni, tacy jak Google i Meta. Umożliwia użytkownikom sprzedaż swoich danych zgodnie z własną wolą.
Łączność
Informacje i treści są łatwiej dostępne w Web 3.0, ponieważ są przechowywane w wielu lokalizacjach i można uzyskać do nich dostęp za pomocą różnych urządzeń na całym świecie.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Web3 będzie korzystać z technologii takich jak NLP (przetwarzanie języka naturalnego) i sieć semantyczna, aby uczynić swoje systemy bardziej zaawansowanymi i otwartymi, podobnie jak ludzka inteligencja.
Web3 będzie także wykorzystywać uczenie maszynowe, które wykorzystuje duże ilości danych do uczenia algorytmów, poprawiając dokładność i wyniki.
Czy jesteś nowy w Web3? Oto kompleksowy przewodnik, w którym możesz dowiedzieć się wszystkiego o forkach Blockchain autorstwa Droomdoom.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI) to symulacja ludzkiej inteligencji przez systemy komputerowe, zdolne do wykonywania złożonych zadań wymagających rozumowania i rozwiązywania problemów. Systemy AI działają, zużywając duże ilości danych, które są później wykorzystywane do uczenia algorytmów uczenia maszynowego.
Następnie analizują dane, aby znaleźć wzorce umożliwiające modelowanie procesu decyzyjnego lub przewidywanie przyszłych stanów. Ten rodzaj uczenia się nazywa się uczeniem nadzorowanym. Jednak niektóre systemy sztucznej inteligencji uczą się bez nadzoru, na przykład poprzez wielokrotne granie w grę wideo, dopóki system nie pozna wszystkich zasad i sposobów na wygraną. Ten rodzaj uczenia się jest klasyfikowany jako uczenie się bez nadzoru.
Istnieją trzy umiejętności poznawcze, na których opiera się programowanie AI – rozumowanie, uczenie się i samokorekta.
Rodzaje sztucznej inteligencji
Słaba sztuczna inteligencja
Systemy przeznaczone wyłącznie do wykonywania określonych zadań. Asystenci osobiści, Alexa firmy Amazon i gry wideo to przykłady słabej sztucznej inteligencji.
Silna sztuczna inteligencja
Systemy, które mogą wykonywać zadania wymagające ludzkiej inteligencji, które są bardziej złożone i skomplikowane. Na przykład samochody autonomiczne.
Sposoby, w jakie możliwa jest ewolucja Web3 za pomocą sztucznej inteligencji
Automatyzacja
Niezwykła zdolność sztucznej inteligencji do uczenia się i automatyzacji zadań może pomóc użytkownikom Web3 uniknąć żmudnych i czasochłonnych zadań. Od tworzenia nowych NFT po zarządzanie portfelami cyfrowymi – sztuczna inteligencja może bezproblemowo wykonywać te obowiązki i pozwolić użytkownikom skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach.
Personalizacja
Sztuczna inteligencja może w znaczący sposób personalizować podróże użytkowników Web3 oraz sprawić, że ich doświadczenia będą bardziej spersonalizowane i wciągające, analizując dane użytkowników, takie jak historia przeglądania, i wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak filtrowanie oparte na współpracy i treści. Algorytmy AI mogą generować spersonalizowane rekomendacje i usługi dostosowane do potrzeb i zainteresowań użytkowników.
Dzięki temu obszernemu artykułowi poznasz 6 pomocnych strategii dywersyfikacji swojego portfela kryptowalut za pomocą altcoinów, maksymalizując swój potencjał inwestycyjny.
Na przykład sztuczną inteligencję można wykorzystać w reklamie do tworzenia ukierunkowanych kampanii marketingowych poprzez analizowanie danych użytkowników, aby uczynić je atrakcyjnymi i jak najbardziej przystępnymi dla poszczególnych użytkowników, co skutkuje lepszymi reklamami i współczynnikami konwersji.
Analiza danych i spostrzeżenia
Analiza oparta na sztucznej inteligencji może odegrać kluczową rolę w rozwoju ekosystemu Web3. Kluczowym aspektem analizy sztucznej inteligencji jest to, że może ona przetwarzać duże ilości rozległych, złożonych i różnorodnych zbiorów danych generowanych przez zdecentralizowane platformy, użytkowników, transakcje i realizację inteligentnych kontraktów. Sztuczna inteligencja może znajdować odkryte wzorce i spostrzeżenia, które mogą w dużym stopniu przyczynić się do wzrostu i rozwoju ekosystemu Web3.
Bezpieczeństwo
Sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w zwiększaniu bezpieczeństwa i zaufania w ekosystemie Web3 poprzez identyfikowanie potencjalnych zagrożeń, słabych punktów, zagrożeń lub włamań. Poprzez proaktywne wykrywanie wszelkich przyszłych zagrożeń lub niebezpieczeństw cybernetycznych sztuczna inteligencja może pomóc Web3 w utrzymaniu bezpiecznego środowiska, zapewniając prywatność danych dzięki zaawansowanemu szyfrowaniu i anonimizacji.
Algorytmy uczenia maszynowego można trenować na dużych zbiorach danych w celu identyfikowania przyszłych zagrożeń cybernetycznych, takich jak ataki phishingowe lub nieautoryzowany dostęp do konta.
Sztuczną inteligencję można wykorzystać do wyjątkowej ochrony, zapewniając każdemu użytkownikowi spersonalizowane uwierzytelnianie na podstawie analizy jego wzorców zachowań lub cech specyficznych dla użytkownika, takich jak rysy twarzy. Pomoże to platformom web3 stać się solidniejszymi i mniej podatnymi na oszustwa i podszywanie się pod inne osoby.
Inteligentne kontrakty
Wdrożenie AI może znacząco zrewolucjonizować funkcjonalność inteligentnych kontraktów w Web3 poprzez integrację zaawansowanych możliwości podejmowania decyzji i umożliwienie dynamicznych transakcji na dowolnej platformie Web3.
Inteligentne kontrakty to, jak każda umowa, umowa, której warunki zapisane są w kodzie. Do zawarcia umowy nie jest potrzebny żaden broker ani pośrednicy, co ogranicza prawdopodobieństwo manipulacji oraz zapewnia zaufanie i przejrzystość.
Czy jesteś nowy w świecie kryptowalut? Oto kompleksowy przewodnik na temat roli inteligentnych kontraktów w zdecentralizowanych finansach.
Jakie czynniki przyczyniają się do przyjęcia przez WEB3 technologii ML w oparciu o podejście Top-Doen?
Przyjmowanie technologii uczenia maszynowego (ML) opiera się na podejściu odgórnym, głównie ze względu na złożoną infrastrukturę, która wymaga ekspertów w celu wdrożenia technologii ML w ekosystemie Web3.
Podejście odgórne zostało przyjęte w technologii Web3 dla ML z kilku powodów:
Złożoność techniczna
Integracja technologii ML w przestrzeni Web3 wymaga głębokiego zrozumienia zarówno algorytmów Decentralization Infratech, jak i ML. Bezproblemowa integracja technologii uczenia maszynowego w zdecentralizowanej infrastrukturze wymaga specjalistycznej wiedzy, ponieważ jest bardzo skomplikowana.
Bezpieczeństwo i prywatność
Zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności jest jednym z głównych celów Web 3.0. Integracja technologii ML poprzez podejście odgórne umożliwia ekspertom projektowanie i wdrażanie rozwiązań ML zgodnych z podstawowymi zasadami Web3, zapewniając, że cele te nie zostaną zagrożone.
Skalowalność i wydajność
Wdrażanie technologii ML wymaga stawienia czoła znaczącym wyzwaniom związanym z Web3, w tym skalowalności i wydajności. Podejście odgórne pomaga zapewnić, że zaprojektowane rozwiązania ML mają na celu uczynienie ekosystemu Web3 bardziej wydajnym i skalowalnym.
Standaryzacja i interoperacyjność
Aby skutecznie wdrożyć technologie uczenia maszynowego na platformach Web3, należy osiągnąć standaryzację i interoperacyjność. Odgórne przyjęcie umożliwia bardziej ujednolicone podejście i promuje współpracę między zainteresowanymi stronami.
Kluczowe wyzwania stojące przed sztuczną inteligencją: Web 3.0 jako rozwiązanie
Dzięki dużym modelom językowym, takim jak ChatGPT i Midjourney, zaobserwowaliśmy drastyczną zmianę w tworzeniu treści cyfrowych i biznesie.
Chociaż technologie te oferują wiele korzyści, takich jak wysokiej jakości treści, zwiększona produktywność i wydajność, wiążą się także z wieloma nowymi wyzwaniami.
W tym miejscu odkryliśmy kilka krytycznych wyzwań związanych z generowaną treścią i potencjalnymi zagrożeniami, którymi należy się zająć.
Fałszywe rozpowszechnianie wiadomości
Jednym z istotnych problemów treści generowanych przez sztuczną inteligencję jest rozprzestrzenianie się fałszywych treści. Dzięki modelom językowym, takim jak ChatGPT i Midjourney, tworzenie realistycznych artykułów prasowych i zdjęć jest łatwe, co utrudnia odróżnienie od treści pisanych przez ludzi. Śledzenie wydarzeń jest bardziej skomplikowane, ponieważ granica między rzeczywistością a fikcją zaciera się. Może to skutkować potencjalnym załamaniem postrzegania rzeczywistości.
Rozwiązanie
Opracowano różne narzędzia do sprawdzania pochodzenia treści, obejmujące śledzenie metadanych i wyszukiwanie obrazów wstecznych. Wiele organizacji, takich jak factcheck.org, pracuje nad rozpowszechnianiem fałszywych wiadomości i utrzymywaniem godnego zaufania ekosystemu. Blockchain może odegrać kluczową rolę w śledzeniu autentyczności treści, przechowując ich metadane – tożsamość autora wraz ze znacznikiem czasu publikacji – w zdecentralizowanym i zabezpieczonym przed manipulacją rejestrze, w którym czytelnicy mogą zweryfikować pochodzenie informacji.
Upadek zaufania
Szybki wzrost treści generowanych przez sztuczną inteligencję może spowodować utratę zaufania opinii publicznej, ponieważ coraz trudniej jest sprawdzić autentyczność treści. Upadek zaufania może mieć konsekwencje dla dziennikarstwa i przedsiębiorstw, które w dużym stopniu opierają się na zaufaniu publicznym, podważając jedynie wiarygodność tworzonych treści. Utrudnia to ustalenie odpowiedzialności za wszelkie błędne fakty lub nieścisłości przedstawione w zakresie. W rezultacie społeczeństwo staje się sceptyczne wobec wszelkich treści, na jakie się natknie.
Rozwiązanie
Pomocna może być przejrzystość dotycząca pochodzenia treści, np. znak wodny lub oznaczenie źródła. Blockchain może tu odegrać ważną rolę, ponieważ weryfikowana jest każda treść przechowywana w Blockchain. przez walidatory, co sprawia, że każda informacja tam przechowywana jest unikatowa za pomocą wartości skrótu przypisanej do każdej pojedynczej informacji, która jest powiązana z wcześniej przechowywanymi informacjami, tworząc w ten sposób łańcuch.
Eksploatacja prawa
Treści generowane przez sztuczną inteligencję można wykorzystać do wykorzystania luk prawnych i wykonawczych. Sztuczna inteligencja może na przykład tworzyć przekonujące, głębokie i fałszywe filmy i nagrania audio, zmieniając postępowanie sądowe i jego wyniki.
Rozwiązanie
Ustawodawcy powinni zdawać sobie sprawę z postępu sztucznej inteligencji i opracować zasady i przepisy ograniczające przyczyny nieszczęść. Zapewni to współpraca między badaczami sztucznej inteligencji a prawodawcami.
Szantaż i groźby
Szantaż generowany przez sztuczną inteligencję może przybierać różne formy:
Deepfakes: sztuczna inteligencja może generować bardzo realistyczne filmy, obrazy i dźwięk, które można wykorzystać do zastraszenia dowolnej osoby i stawienia jej w kompromitującej sytuacji pod groźbą upublicznienia.
Zagrożenia generowane przez sztuczną inteligencję: zdolność sztucznej inteligencji do tworzenia spersonalizowanych treści może wiązać się ze znacznym niebezpieczeństwem tworzenia przekonującego i spersonalizowanego szantażu w oparciu o ich lęki i słabości.
Sfabrykowane dokumenty: treści generowane przez sztuczną inteligencję można przedstawiać jako autentyczne dokumenty, których odróżnienie od oryginału staje się trudniejsze. Może to skutkować zmuszaniem ofiar do zapłacenia ogromnego okupu i podporządkowania się żądaniom szantażysty.
Rozwiązania
Algorytmy uczenia maszynowego można trenować w celu identyfikowania wzorców i podobieństw w zagrożeniach generowanych przez sztuczną inteligencję oraz oznakach manipulacji. Aby zwalczać zagrożenia generowane przez sztuczną inteligencję, konieczna jest współpraca prawodawców i specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa w celu wykrywania i ograniczania wszelkich nieszczęść.
Zdecentralizowany system reputacji może pomóc użytkownikom w identyfikacji godnych zaufania treści i ich odpowiedników oraz promować przejrzystość.
Popularne platformy Web3 wykorzystujące sztuczną inteligencję
Medibloc
Jest to zdecentralizowana platforma opieki zdrowotnej zbudowana na Ethereum Blockchain. Ma na celu zapewnienie sprawnej i efektywnej opieki zdrowotnej poprzez umożliwienie bezpiecznego i przejrzystego przesyłania danych. Wykorzystuje inteligentne kontrakty do udostępniania danych i uzyskiwania dostępu do innych usług opieki zdrowotnej.
Posiada własną kryptowalutę MED, która ułatwia transakcje i nagradza użytkowników, którzy chętnie udostępnią swoje dane. Medibloc posiada własny system AI, który analizuje zapisane dane w celu identyfikacji wzorców i trendów, aby zapewnić spersonalizowane zalecenia dotyczące leczenia i automatyzować zadania, takie jak przypomnienia o zażyciu leków.
Augur
Założona w 2014 roku Augur jest zdecentralizowaną platformą rynku prognostycznego zbudowaną na blockchainie Ethereum. Tutaj użytkownicy mogą przewidywać wyniki wydarzeń, takich jak mecze sportowe i wybory, oraz handlować na tych wynikach.
Augur posiada system sztucznej inteligencji, który poprawia dokładność przewidywań, analizując dane z różnych źródeł, takich jak wiadomości, posty w mediach społecznościowych i Internet, w celu znalezienia wzorców i trendów, które mogą mieć wpływ na wynik. Nagradza również swoich użytkowników, gdy przewidują dokładne wyniki.
Analiza łańcucha
Założona w 2014 roku Chainanalytic jest platformą analityczną Blockchain. Jest używany przez wiele organizacji, w tym giełdy kryptowalut, instytucje finansowe i organy ścigania, do wykrywania oszukańczych i nielegalnych działań w Web3 oraz zapobiegania im.
Analiza łańcucha posiada zastrzeżony zbiór danych znanych adresów i transakcji związanych z oszukańczymi lub nielegalnymi działaniami, którego używa do sprawdzania podejrzanej aktywności w Blockchain.
Wniosek
Web3 otwiera drzwi ogromnych możliwości, a jego integracja z AI będzie wisienką na torcie. Ze względu na potencjał wpływania na różne obszary ekosystemu cyfrowego, znaczenie sztucznej inteligencji jest znaczące w web3. Wyruszając w podróż mającą na celu badanie implikacji i zastosowań sztucznej inteligencji w web3, w nadchodzących latach będziemy świadkami znaczących postępów.