С постоянным развитием технологий интеграция искусственного интеллекта и Web3 стала предметом большой озабоченности. Эта интеграция не только открывает новые возможности для этих двух областей, но и сталкивается со многими проблемами. В этой статье будут рассмотрены проблемы и потенциальные решения интеграции искусственного интеллекта и Web3.
1. Техническая сложность
Технические основы искусственного интеллекта и Web3 сложны, и их интеграция столкнется с техническими проблемами. ИИ включает в себя алгоритмы высокой сложности, такие как глубокое обучение и обработка естественного языка, в то время как Web3 использует такие технологии, как блокчейн и смарт-контракты. Сочетание этих двух факторов требует глубокой интеграции на уровне технической архитектуры и реализации.
Основные области традиционного ИИ:
Традиционное обучение крупномасштабным данным
Алгоритм непрерывной оптимизации
Компьютерное зрение, технология распознавания речи
Игровой AI и другие основные области
Основная движущая сила в этих областях опирается на крупномасштабные централизованные вычислительные мощности, а также на адаптацию и оптимизацию программного и аппаратного обеспечения, такого как микросхемы и алгоритмы. В краткосрочной перспективе Web3 не сможет сыграть важную роль в расширении границ возможностей искусственного интеллекта, таких как сверточные нейронные сети глубокого обучения, обучение с подкреплением и вычислительные модели, основанные на мозге.
2. Конфиденциальность и безопасность данных
Вопросы конфиденциальности данных являются важным вопросом при интеграции искусственного интеллекта и Web3. Модели искусственного интеллекта обычно требуют больших объемов данных для обучения, но одна из основных концепций Web3 — защита конфиденциальности пользователей. Как использовать данные для обучения моделей ИИ, обеспечивая при этом конфиденциальность пользователей, стало сложной проблемой, которую необходимо решить.
Web3 может сыграть ключевую роль в процессе создания распределенной среды ИИ:
Во время обучения модели блокчейн может создавать уникальные идентификаторы источников данных, выполнять дедупликацию данных и повышать эффективность обучения.
Когда вычислительной мощности недостаточно, блокчейн может использовать механизм стимулирования Токеномики для создания распределенной вычислительной сети искусственного интеллекта.
В процессе точной настройки параметров блокчейн может записывать различные версии модели, отслеживать эволюцию модели и одновременно выполнять более точный контроль.
В процессе вывода модели такие технологии, как ZK и TEE, можно использовать для создания децентрализованной сети вывода для улучшения связи и взаимного доверия между моделями.
Благодаря интеграции периферийных вычислений и DePIN Web3 может помочь построить децентрализованную периферийную сеть искусственного интеллекта и стимулировать комбинацию AI+DePIN в Интернете вещей.
3. Соблюдение требований и надзор
Регулирование и соблюдение требований являются еще одной ключевой проблемой на пути сближения искусственного интеллекта и Web3. Нормативно-правовая база для технологий искусственного интеллекта и блокчейна во многих странах и регионах неясна, особенно с точки зрения защиты данных, законности смарт-контрактов и соответствия цифровых активов.
Правила защиты данных. Например, GDPR (Общий регламент защиты данных) требует строгих мер по защите данных, которые могут налагать ограничения на обучение и использование моделей ИИ.
Правовой статус смарт-контрактов. Правовой статус смарт-контрактов может быть неодинаковым в разных юрисдикциях и требует соответствующей оценки соответствия законодательству.
4. Производительность и масштабируемость
Производительность и масштабируемость — это проблемы, которые нельзя игнорировать при интеграции искусственного интеллекта и Web3. Алгоритмы искусственного интеллекта обычно требуют высокопроизводительных вычислительных ресурсов, а технология блокчейна, особенно публичные сети, такие как Ethereum, имеет ограничения в производительности и масштабируемости.
Вычислительные ресурсы: обучение и вывод моделей ИИ требуют большого количества вычислительных ресурсов, а вычислительная мощность системы блокчейна может быть не в состоянии удовлетворить эти потребности.
Задержка сети. Задержка сети блокчейна может повлиять на производительность в реальном времени и скорость ответа модели искусственного интеллекта.
5. Пользовательский опыт
Интеграция AI и Web3 может повлиять на взаимодействие с пользователем. Приложения искусственного интеллекта обычно требуют эффективного и плавного взаимодействия с пользователем, а децентрализованный характер Web3 может привести к задержкам и сложности взаимодействия с пользователем.
Сложность. Пользовательский опыт приложений Web3 обычно сложен и включает такие этапы, как управление кошельком и подтверждение транзакций, что может повлиять на простоту использования приложений AI.
Узкое место в производительности: время подтверждения транзакции в сети блокчейн может повлиять на производительность в реальном времени и удобство работы с приложениями искусственного интеллекта.
6. Инновации и стандартизация
Вопросы стандартизации также требуют внимания. Интеграция искусственного интеллекта и Web3 все еще находится на стадии инноваций и не имеет единых стандартов и лучших практик. Это может привести к проблемам совместимости между различными проектами и повлиять на развитие всей экосистемы.
Отсутствие стандартизации. В настоящее время работа по стандартизации AI и Web3 все еще продолжается, и в разных проектах могут использоваться разные технологии и протоколы, что приводит к проблемам совместимости.
Скорость инноваций. Скорость технологических инноваций может опережать прогресс в стандартизации и спецификациях, что приводит к несогласованности и конфликтам в практических приложениях.
7. Стоимость и инвестиции
Инвестиционные затраты также являются важным вопросом. Разработка и поддержка системы, объединяющей искусственный интеллект и Web3, требует больших технических инвестиций и финансовой поддержки, а окупаемость инвестиций в эту область до сих пор неясна.
Инвестиции в технологии. Для инвестирования в разработку и обслуживание технологий требуется большой объем ресурсов, что может привести к более высоким первоначальным затратам.
Неопределенная доходность. Поскольку это месторождение все еще находится на стадии разработки, инвесторы могут столкнуться с большими рисками и большей неопределенностью в доходности.
Взгляды Виталика на AI+Web3
Виталик однажды сказал, что ИИ можно интегрировать шаг за шагом в качестве участника мира Web3, поэтому интеграция ИИ и Web3 определенно будет очень медленной. С одной стороны, внимание основного мира Web2 по-прежнему сосредоточено на уровне функции отображения ИИ, но на структуру закулисного сотрудничества ИИ мало полагается, и существует проблема отсутствия с другой стороны, Web3 по-прежнему остается в распределенной области в области интеграции ИИ. Этапы построения базовой инфраструктуры, такой как сеть вычислительной мощности, сеть архитектуры распределенного мышления, сеть распределенных приложений токеномики и распределенный агент ИИ. Сеть инструментов совместной работы не была полностью проверена и не применялась основными группами спроса Web2.
в заключение
Интеграция искусственного интеллекта и Web3 полна возможностей и проблем. С точки зрения технической сложности, конфиденциальности и безопасности данных, соответствия и контроля, производительности и масштабируемости, пользовательского опыта, инноваций и стандартизации, а также затрат и инвестиций, решение этих проблем требует технологических инноваций, соблюдения нормативных требований, установления стандартов и непрерывных усилий. улучшение пользовательского опыта и других аспектов. Ожидается, что со временем сочетание искусственного интеллекта и Web3 приведет к более интеллектуальному и децентрализованному будущему.
#web3动态 #ai #AI板块强势进击 #以太坊ETF批准预期 #WazirX黑客事件 $BTC $ETH $SOL
