A inteligência artificial e a Web3 foram duas das tecnologias mais revolucionárias desta época. A IA já se tornou uma parte significativa do alicerce central do software mundial. De acordo com estimativas da PwC, a IA contribuirá com surpreendentes 15,7 biliões de dólares para a economia global até 2030, resultando num aumento de 14% no PIB global. Como nós, como geração, estamos à beira de uma nova era tecnológica, a transição para a Web3, a IA, desempenhará um papel significativo na formação do mundo digital em que viveremos.
A IA revolucionará o mundo Web3 adicionando automação, personalização, segurança, análise de dados avançada e contratos inteligentes aprimorados. A integração da IA com o Web3 redefinirá a forma como o Web3 funciona, concentrando-se no que é melhor para os usuários.
Vamos nos aprofundar em cada tópico um por um para aprender mais sobre a evolução do web3 com IA, começando pelo que é web3.
Você é novo no ecossistema Web3? Aqui está um guia completo sobre o que é Web3 e como ele difere do Web2 do Droomdroom.
O que é Web3?
Web3, amplamente conhecida como web3.0, é a terceira geração da World Wide Web. É uma próxima geração na Internet que prevê um ecossistema digital descentralizado, seguro e centrado no usuário que funciona com a tecnologia Blockchain.
A Web 3.0 é uma inovação em relação à Web 2.0. Aqui, os dados são controlados pelos usuários e não por uma entidade ou empresa gigante, resultando em mais privacidade e sem censura. As recompensas obtidas são distribuídas igualmente entre todas as partes interessadas ou usuários neste caso.
Os principais pilares da Web 3.0
Descentralização
A descentralização é um aspecto central da web3. Como o Web2 usa HTTP para localizar informações, o web3, sendo baseado em Blockchain, armazena informações em vários locais de uma rede. Dá aos usuários mais controle de dados do que grandes gigantes da tecnologia como Google e Meta. Ele permite que os usuários vendam seus dados de acordo com sua vontade.
Conectividade
As informações e o conteúdo são mais acessíveis na Web 3.0, pois são armazenados em vários locais e podem ser acessados por vários dispositivos em todo o mundo.
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
A Web3 utilizará tecnologias como PNL (processamento de linguagem natural) e web semântica para tornar seus sistemas mais avançados e receptivos, como a inteligência humana.
A Web3 também utilizará aprendizado de máquina, que utiliza uma grande quantidade de dados para treinar algoritmos, melhorando a precisão e os resultados.
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O que é IA?
A inteligência artificial (IA) é a simulação da inteligência humana por sistemas computacionais, capazes de realizar tarefas complexas que exigem raciocínio e resolução de problemas. Os sistemas de IA funcionam consumindo grandes quantidades de dados que são posteriormente usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina.
Eles então analisam os dados para encontrar padrões para modelar sua tomada de decisão ou prever estados futuros. Este tipo de aprendizagem é chamada de aprendizagem supervisionada. Mas alguns sistemas de IA aprendem sem supervisão, por exemplo, jogando um videogame repetidamente até que o sistema conheça todas as regras e formas de vencer. Este tipo de aprendizagem é categorizado como aprendizagem não supervisionada.
Existem três habilidades cognitivas nas quais a programação de IA se baseia – raciocínio, aprendizagem e autocorreção.
Tipos de inteligência artificial
IA fraca
Sistemas projetados para executar apenas tarefas específicas. Assistentes pessoais, Alexa da Amazon e videogames são exemplos de IA fraca.
IA forte
Sistemas que podem executar tarefas que exigem inteligência humana e são mais complexos e complicados. Por exemplo, carros autônomos.
Maneiras de tornar possível a evolução da Web3 com IA
Automação
A ultra capacidade da IA para aprender e automatizar tarefas pode ajudar os usuários do Web3 a escapar de tarefas tediosas e demoradas. Desde a criação de novos NFTs até o gerenciamento de carteiras digitais, a IA pode assumir perfeitamente essas responsabilidades e liberar os usuários para se concentrarem em tarefas mais criativas.
Personalização
A IA pode personalizar significativamente as jornadas dos usuários do Web3 e tornar suas experiências mais personalizadas e envolventes, analisando dados do usuário, como histórico de navegação, e usando algoritmos de aprendizado de máquina, como filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. Os algoritmos de IA podem gerar recomendações e serviços personalizados que se alinham às necessidades e interesses dos usuários.
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Por exemplo, a IA pode ser usada em publicidade para fazer campanhas de marketing direcionadas, analisando os dados do usuário para torná-los atraentes e mais relacionáveis para usuários individuais, resultando em melhores taxas de publicidade e conversão.
Análise de dados e insights
A análise orientada pela IA pode desempenhar um papel crucial no desenvolvimento do ecossistema Web3. O aspecto principal da análise de IA é que ela pode processar grandes quantidades de conjuntos de dados vastos, complexos e diversos gerados por plataformas descentralizadas, usuários, transações e execução de contratos inteligentes. A IA pode encontrar padrões e insights descobertos que podem contribuir fortemente para o crescimento e desenvolvimento do ecossistema Web3.
Segurança
A IA pode desempenhar um papel vital no aumento da segurança e da confiança no ecossistema Web3, identificando potenciais riscos, vulnerabilidades, ameaças ou hacks. Ao detectar proativamente quaisquer ameaças ou perigos cibernéticos futuros, a IA pode ajudar a Web3 a manter um ambiente seguro e protegido, mantendo os dados privados por meio de criptografia avançada e anonimato.
Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados em grandes conjuntos de dados para identificar futuras ameaças cibernéticas, como ataques de phishing ou acesso não autorizado a uma conta.
A IA pode ser usada para proteção exclusiva, fornecendo autenticação personalizada a cada usuário, analisando seus padrões comportamentais ou características específicas do usuário, como características faciais. Isto ajudará as plataformas web3 a tornarem-se mais robustas e menos vulneráveis a fraudes e falsificação de identidade.
Contratos Inteligentes
A implementação de IA pode revolucionar significativamente a funcionalidade dos contratos inteligentes na Web3, integrando capacidades avançadas de tomada de decisão e permitindo transações dinâmicas em qualquer plataforma Web3.
Os contratos inteligentes são, como qualquer contrato, um acordo com termos e condições escritos em um código. Não necessita de nenhum corretor ou intermediário para executar o acordo, reduzindo assim a probabilidade de manipulação e garantindo confiança e transparência.
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Que fatores contribuem para que o WEB3 adote tecnologias de ML a partir de uma abordagem de ponta?
A adoção de tecnologias de aprendizado de máquina (ML) segue uma abordagem de cima para baixo, principalmente devido à sua infraestrutura complexa, que precisa de especialistas para implementar tecnologias de ML no ecossistema Web3.
A abordagem de cima para baixo é adotada na tecnologia Web3 para ML por vários motivos:
Complexidade Técnica
A integração da tecnologia de ML no espaço Web3 requer um conhecimento profundo da infraestrutura de descentralização e dos algoritmos de ML. A integração perfeita de tecnologias de ML em infraestruturas descentralizadas exige experiência, pois é muito complexa.
Segurança e privacidade
Fornecer segurança e privacidade é um dos principais objetivos da Web 3.0. A integração da tecnologia de ML por meio de uma abordagem de cima para baixo permite que especialistas projetem e implementem soluções de ML que se alinhem com os princípios básicos da Web3, garantindo que esses objetivos não sejam comprometidos.
Escalabilidade e desempenho
A implementação de tecnologias de ML exige enfrentar desafios significativos com Web3, incluindo escalabilidade e desempenho. A abordagem de cima para baixo ajuda a garantir que as soluções de ML projetadas tenham como objetivo tornar o ecossistema Web3 mais eficiente e escalonável.
Padronização e Interoperabilidade
Para a adoção eficaz de tecnologias de ML nas plataformas Web3, a padronização e a interoperabilidade devem ser alcançadas. A adoção de cima para baixo permite uma abordagem mais unificada e promove a colaboração entre as partes interessadas.
Principais desafios enfrentados pela IA: Web 3.0 como solução
Com grandes modelos de linguagem como ChatGPT e Midjourney, vimos uma mudança drástica na criação de conteúdo digital e nos negócios.
Embora essas tecnologias ofereçam muitas vantagens, como conteúdo de alta qualidade, maior produtividade e eficiência, elas também trazem muitos desafios novos.
Aqui, descobrimos alguns desafios críticos no conteúdo gerado e ameaças potenciais que devem ser abordadas.
Divulgação falsa de notícias
Um dos problemas significativos do conteúdo gerado por IA é a propagação de conteúdo falso. Com modelos de linguagem como ChatGPT e Midjourney, é fácil produzir artigos de notícias e imagens realistas, tornando mais difícil diferenciar o conteúdo escrito por humanos. Acompanhar é mais complexo à medida que a linha entre a realidade e a ficção se torna confusa. Isso pode resultar em um colapso potencial na percepção da realidade.
Solução
Diversas ferramentas foram desenvolvidas para verificar a origem do conteúdo, com rastreamento de metadados e busca reversa de imagens. Muitas organizações como a factcheck.org estão trabalhando para divulgar notícias falsas e manter um ecossistema confiável. O Blockchain pode desempenhar um papel vital no rastreamento da autenticidade do conteúdo, armazenando seus metadados, a identidade do autor com um carimbo de data e hora da publicação, em um livro-razão descentralizado e à prova de falsificação, onde os leitores podem verificar a origem das informações.
Colapso de confiança
O rápido aumento do conteúdo gerado por IA pode resultar no colapso da confiança do público, à medida que se torna mais difícil verificar a autenticidade do conteúdo. O colapso da confiança pode ter implicações para o jornalismo e para as empresas que dependem fortemente da confiança pública, apenas minando a credibilidade do conteúdo produzido. Isso torna mais difícil estabelecer a responsabilidade por quaisquer fatos ilícitos ou imprecisões apresentadas na faixa. Como resultado, o público fica cético em relação a qualquer conteúdo que encontra.
Solução
A transparência com a origem do conteúdo, como marca d'água ou rotulagem da fonte, pode ajudar. O Blockchain pode desempenhar um papel importante aqui, pois qualquer conteúdo armazenado no Blockchain é verificado. por validadores, o que torna única cada informação aí armazenada com a ajuda do valor hash atribuído a cada informação individual, que está interligada com a informação anterior armazenada, formando assim uma cadeia.
Exploração da Lei
O conteúdo gerado pela IA pode ser usado para explorar lacunas nas leis e regulamentos. Por exemplo, a IA pode criar vídeos e áudio falsos, profundos e convincentes, alterando procedimentos e resultados judiciais.
Solução
Os legisladores devem estar cientes dos avanços da IA e desenvolver políticas e regulamentos que restrinjam as causas de acidentes. O trabalho colaborativo entre pesquisadores de IA e legisladores garantirá isso.
Chantagens e ameaças
A chantagem gerada pela IA pode assumir várias formas:
Deepfakes: a IA pode gerar vídeos, imagens e áudio muito realistas, que podem ser usados para ameaçar qualquer pessoa e colocá-la em situações comprometedoras com ameaça de exposição pública.
Ameaças geradas pela IA: a capacidade da IA de produzir conteúdo personalizado pode levantar riscos consideráveis de criação de chantagem convincente e personalizada, aproveitando os seus medos e vulnerabilidades.
Documentos fabricados: o conteúdo gerado pela IA pode ser apresentado como documentos autênticos, que se tornam mais complexos para diferenciar do original. Isto pode resultar na coacção das vítimas a pagar resgates avultados e a cumprir as exigências do chantagista.
Soluções
Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para identificar padrões e pontos em comum de ameaças geradas por IA e sinais de manipulação. Para combater as ameaças geradas pela IA, é necessário o trabalho colaborativo de legisladores e profissionais de segurança cibernética para detectar e restringir quaisquer contratempos.
Um sistema de reputação descentralizado pode ajudar os usuários a identificar conteúdos e contrapartes confiáveis e promover a transparência.
Plataformas Web3 populares usando IA
Bloco Médico
É uma plataforma descentralizada de saúde construída no Ethereum Blockchain. O seu objetivo é fornecer cuidados de saúde eficientes e eficazes, permitindo a transferência de dados segura e transparente. Utiliza contratos inteligentes para partilha de dados e acesso a outros serviços de saúde.
Possui sua própria criptomoeda MED, que facilita as transações e recompensa os usuários que desejam compartilhar seus dados. A Medibloc possui seu próprio sistema de IA, que analisa os dados armazenados para identificar padrões e tendências para fornecer recomendações de tratamento personalizadas e automatizar tarefas como lembretes para tomar medicamentos.
Áugure
Fundada em 2014, Augur é uma plataforma de mercado de previsão descentralizada construída na blockchain Ethereum. Aqui, os usuários podem prever o resultado de eventos como jogos esportivos e eleições e negociar com base nesses resultados.
Augur possui um sistema de IA que melhora a precisão das previsões analisando dados de várias fontes, como notícias, postagens em mídias sociais e internet, para encontrar padrões e tendências que possam afetar o resultado. Também recompensa seus usuários quando eles prevêem resultados precisos.
Análise de cadeia
Fundada em 2014, Chainanálise é uma plataforma analítica Blockchain. É usado por várias organizações, incluindo bolsas de criptomoedas, instituições financeiras e agências de aplicação da lei, para detectar e prevenir atividades fraudulentas e ilegais na Web3.
A análise de cadeia possui um conjunto de dados proprietário de endereços conhecidos e transações de atividades fraudulentas ou ilegais, que eles usam para verificar atividades suspeitas no Blockchain.
Conclusão
A Web3 está às portas de imensas possibilidades e sua integração com IA servirá como a cereja do bolo. Com potencial para influenciar vários campos do ecossistema digital, a implicação da IA é significativa na web3. À medida que embarcamos numa jornada de exploração das implicações e aplicações da IA na web3, testemunharemos avanços notáveis nos próximos anos.