Искусственный интеллект и Web3 стали двумя самыми революционными технологиями этой эпохи. ИИ уже стал важной частью центрального строительного блока мирового программного обеспечения. По оценкам PwC, к 2030 году вклад искусственного интеллекта в мировую экономику составит ошеломляющие 15,7 триллионов долларов, что приведет к увеличению мирового ВВП на 14%. Поскольку мы, как поколение, находимся на пороге новой технологической эры, переход на Web3, искусственный интеллект, сыграет значительную роль в формировании цифрового мира, в котором мы будем жить.
ИИ произведет революцию в мире Web3, добавив замечательную автоматизацию, персонализацию, безопасность, расширенный анализ данных и улучшенные смарт-контракты. Интеграция искусственного интеллекта с Web3 изменит принцип работы Web3, сосредоточив внимание на том, что лучше для пользователей.
Давайте углубимся в каждую тему по отдельности, чтобы узнать больше об эволюции web3 с помощью ИИ, начиная с того, что такое web3.
Вы новичок в экосистеме Web3? Вот подробное руководство о том, что такое Web3 и чем оно отличается от Web2 от Droomdroom.
Что такое Веб3?
Web3, широко известный как web3.0, представляет собой третье поколение Всемирной паутины. Это Интернет следующего поколения, который представляет собой децентрализованную, безопасную и ориентированную на пользователя цифровую экосистему, работающую на технологии Blockchain.
Web 3.0 — это инновация по сравнению с Web 2.0. Здесь данные контролируются пользователями, а не одной гигантской организацией или компанией, что приводит к большей конфиденциальности и отсутствию цензуры. В этом случае полученные вознаграждения распределяются поровну между всеми заинтересованными сторонами или пользователями.
Основные столпы Web 3.0
Децентрализация
Децентрализация является ключевым аспектом web3. Поскольку Web2 использует HTTP для поиска информации, Web3, основанный на блокчейне, хранит информацию в нескольких местах в сети. Это дает пользователям больше контроля над данными, чем такие крупные технологические гиганты, как Google и Meta. Это позволяет пользователям продавать свои данные по своему желанию.
Возможности подключения
Информация и контент более доступны в Web 3.0, поскольку они хранятся в нескольких местах и могут быть доступны с различных устройств по всему миру.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Web3 будет использовать такие технологии, как НЛП (обработка естественного языка) и семантическая сеть, чтобы сделать свои системы более продвинутыми и восприимчивыми, как человеческий интеллект.
Web3 также будет использовать машинное обучение, которое использует большой объем данных для обучения алгоритмов, повышая точность и результаты.
Вы новичок в Web3? Вот подробное руководство, позволяющее узнать все о форках Blockchain от Droomdoom.
Что такое ИИ?
Искусственный интеллект (ИИ) — это моделирование человеческого интеллекта с помощью компьютерных систем, способных выполнять сложные задачи, требующие рассуждений и решения проблем. Системы искусственного интеллекта работают, потребляя большие объемы данных, которые позже используются для обучения алгоритмов машинного обучения.
Затем они анализируют данные, чтобы найти закономерности для моделирования принятия решений или прогнозирования будущих состояний. Такой тип обучения называется обучением с учителем. Но некоторые системы ИИ учатся без присмотра, например, неоднократно играя в видеоигру, пока система не узнает все правила и способы победы. Этот тип обучения относится к категории обучения без учителя.
Программирование ИИ основано на трех когнитивных навыках: рассуждение, обучение и самокоррекция.
Виды искусственного интеллекта
Слабый ИИ
Системы, предназначенные только для выполнения определенных задач. Персональные помощники, Alexa от Amazon и видеоигры — примеры слабого ИИ.
Сильный ИИ
Системы, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, являются более сложными и сложными. Например, беспилотные автомобили.
Как возможна эволюция Web3 с помощью ИИ
Автоматизация
Сверхспособность ИИ к обучению и автоматизации задач может помочь пользователям Web3 избежать утомительных и трудоемких задач. От создания новых NFT до управления цифровыми кошельками — ИИ может легко взять на себя эти обязанности и освободить пользователей, чтобы они могли сосредоточиться на более творческих задачах.
Персонализация
ИИ может значительно персонализировать действия пользователей Web3 и сделать их работу более индивидуальной и привлекательной, анализируя пользовательские данные, такие как история просмотров, и используя алгоритмы машинного обучения, такие как совместная фильтрация и фильтрация на основе контента. Алгоритмы искусственного интеллекта могут генерировать персонализированные рекомендации и услуги, соответствующие потребностям и интересам пользователей.
Из этой подробной статьи вы узнаете 6 полезных стратегий диверсификации вашего крипто-портфеля с помощью альткойнов и максимизации вашего инвестиционного потенциала.
Например, ИИ можно использовать в рекламе для проведения целевых маркетинговых кампаний путем анализа пользовательских данных, чтобы сделать их привлекательными и наиболее понятными для отдельных пользователей, что приведет к улучшению рекламы и коэффициентов конверсии.
Анализ данных и идеи
Анализ на основе искусственного интеллекта может сыграть решающую роль в развитии экосистемы Web3. Ключевым аспектом анализа ИИ является то, что он может обрабатывать большие объемы огромных, сложных и разнообразных наборов данных, генерируемых децентрализованными платформами, пользователями, транзакциями и выполнением смарт-контрактов. ИИ может находить открытые закономерности и идеи, которые могут внести существенный вклад в рост и развитие экосистемы Web3.
Безопасность
ИИ может сыграть жизненно важную роль в повышении безопасности и доверия в экосистеме Web3, выявляя потенциальные риски, уязвимости, угрозы или взломы. За счет упреждающего обнаружения любых будущих киберугроз или опасностей ИИ может помочь Web3 поддерживать безопасную и безопасную среду, сохраняя конфиденциальность данных с помощью усовершенствованного шифрования и анонимизации.
Алгоритмы машинного обучения можно обучить на больших наборах данных для выявления будущих киберугроз, таких как фишинговые атаки или несанкционированный доступ к учетной записи.
ИИ можно использовать для уникальной защиты, предоставляя персонализированную аутентификацию каждому пользователю путем анализа его поведенческих моделей или индивидуальных характеристик пользователя, таких как черты лица. Это поможет платформам web3 стать более надежными и менее уязвимыми для мошенничества и выдачи себя за другое лицо.
Смарт-контракты
Внедрение искусственного интеллекта может значительно революционизировать функциональность смарт-контрактов в Web3 за счет интеграции расширенных возможностей принятия решений и обеспечения динамических транзакций на любой платформе Web3.
Смарт-контракты, как и любой контракт, представляют собой соглашение, условия которого записаны в коде. Для исполнения соглашения не требуется брокер или посредники, что снижает вероятность манипуляций и обеспечивает доверие и прозрачность.
Вы новичок в мире криптовалют? Вот подробное руководство о роли смарт-контрактов в децентрализованных финансах.
Какие факторы способствуют внедрению в WEB3 технологий машинного обучения с использованием передового подхода?
Внедрение технологий машинного обучения (ML) следует нисходящему подходу, главным образом из-за его сложной инфраструктуры, которая требует экспертов для внедрения технологий ML в экосистему Web3.
Нисходящий подход принят в технологии Web3 для ML по нескольким причинам:
Техническая сложность
Интеграция технологии ML в пространство Web3 требует глубокого понимания как Decentralization Infratech, так и алгоритмов ML. Бесшовная интеграция технологий машинного обучения в децентрализованную инфраструктуру требует опыта, поскольку это очень сложно.
Безопасность и конфиденциальность
Обеспечение безопасности и конфиденциальности — одна из основных целей Web 3.0. Интеграция технологии машинного обучения по принципу «сверху вниз» позволяет экспертам разрабатывать и внедрять решения машинного обучения, соответствующие основным принципам Web3, гарантируя, что эти цели не будут поставлены под угрозу.
Масштабируемость и производительность
Внедрение технологий машинного обучения требует решения серьезных проблем с Web3, включая масштабируемость и производительность. Нисходящий подход помогает гарантировать, что разработанные решения ML предназначены для того, чтобы сделать экосистему Web3 более эффективной и масштабируемой.
Стандартизация и совместимость
Для эффективного внедрения технологий машинного обучения на платформах Web3 необходимо достичь стандартизации и совместимости. Внедрение сверху вниз обеспечивает более унифицированный подход и способствует сотрудничеству между заинтересованными сторонами.
Ключевые проблемы, с которыми сталкивается ИИ: Web 3.0 как решение
Благодаря крупным языковым моделям, таким как ChatGPT и Midjourney, мы стали свидетелями радикальных изменений в создании цифрового контента и бизнесе.
Хотя эти технологии предлагают множество преимуществ, таких как высококачественный контент, повышение производительности и эффективности, они также сопряжены со многими новыми проблемами.
Здесь мы обнаружили некоторые критические проблемы в создаваемом контенте и потенциальные угрозы, которые необходимо устранить.
Ложное распространение новостей
Одной из существенных проблем контента, создаваемого ИИ, является распространение фейкового контента. Благодаря таким языковым моделям, как ChatGPT и Midjourney, создавать реалистичные новостные статьи и изображения становится проще, что затрудняет их отличие от контента, написанного человеком. Отслеживать становится сложнее, поскольку грань между реальностью и вымыслом становится размытой. Это может привести к потенциальному коллапсу восприятия реальности.
Решение
Для проверки происхождения контента были разработаны различные инструменты с отслеживанием метаданных и обратным поиском изображений. Многие организации, такие как factcheck.org, работают над распространением фейковых новостей и поддерживают заслуживающую доверия экосистему. Блокчейн может сыграть жизненно важную роль в отслеживании подлинности контента, сохраняя его метаданные, личность автора с отметкой времени публикации, в децентрализованном и защищенном от несанкционированного доступа реестре, где читатели могут проверить происхождение информации.
Коллапс доверия
Быстрый рост количества контента, создаваемого ИИ, может привести к падению доверия общественности, поскольку становится сложнее проверить подлинность контента. Крах доверия может иметь последствия для журналистики и бизнеса, которые во многом опираются на общественное доверие, только подрывая доверие к создаваемому контенту. Это усложняет установление ответственности за любые неправомерные факты или неточности, представленные в диапазоне. В результате публика скептически относится к любому контенту, с которым сталкивается.
Решение
Прозрачность происхождения контента, например водяные знаки или маркировка источника, может помочь. Блокчейн может сыграть здесь важную роль, поскольку любая часть контента, хранящаяся в блокчейне, проверяется. валидаторами, что делает каждую хранящуюся там часть информации уникальной с помощью хэш-значения, присвоенного каждой отдельной части информации, которая связана с предыдущей хранящейся информацией, образуя, таким образом, цепочку.
Использование закона
Контент, созданный искусственным интеллектом, можно использовать для использования лазеек в законах и постановлениях. Например, ИИ может создавать убедительные, глубокие, фальшивые видео и аудио, изменяя судебные разбирательства и результаты.
Решение
Законодатели должны быть в курсе достижений ИИ и разрабатывать политику и правила, ограничивающие причины неудач. Совместная работа исследователей ИИ и законодателей обеспечит это.
Шантаж и угрозы
Шантаж, генерируемый ИИ, может принимать разные формы:
Дипфейки: ИИ может генерировать очень реалистичные видео, изображения и аудио, которые можно использовать, чтобы угрожать кому-либо и ставить его в компрометирующие ситуации с угрозой публичного разоблачения.
Угрозы, создаваемые ИИ. Способность ИИ создавать персонализированный контент может создать значительную опасность создания убедительного и персонализированного шантажа, играя на их страхах и уязвимостях.
Сфабрикованные документы: контент, созданный ИИ, может быть представлен как подлинные документы, которые становится сложнее отличить от оригинала. Это может привести к тому, что жертвы будут вынуждены заплатить огромный выкуп и выполнить требования шантажиста.
Решения
Алгоритмы машинного обучения можно обучить выявлять закономерности и общие черты угроз, создаваемых ИИ, и признаков манипуляций. Для борьбы с угрозами, создаваемыми искусственным интеллектом, необходима совместная работа законодателей и специалистов по кибербезопасности для обнаружения и ограничения любых неудач.
Децентрализованная система репутации может помочь пользователям идентифицировать заслуживающий доверия контент и его аналоги, а также способствовать прозрачности.
Популярные платформы Web3, использующие ИИ
Медиблок
Это децентрализованная платформа здравоохранения, построенная на блокчейне Ethereum. Его цель — обеспечить эффективное и действенное здравоохранение, обеспечивая безопасную и прозрачную передачу данных. Он использует смарт-контракты для обмена данными и доступа к другим медицинским услугам.
У него есть собственная криптовалюта MED, которая облегчает транзакции и вознаграждает пользователей, желающих поделиться своими данными. Medibloc имеет собственную систему искусственного интеллекта, которая анализирует сохраненные данные, чтобы выявить закономерности и тенденции, предоставить персонализированные рекомендации по лечению и автоматизировать такие задачи, как напоминания о приеме лекарств.
Авгур
Основанная в 2014 году, Augur представляет собой децентрализованную рыночную платформу прогнозов, построенную на блокчейне Ethereum. Здесь пользователи могут предсказывать исход таких событий, как спортивные игры и выборы, и торговать на основе этих результатов.
У Augur есть система искусственного интеллекта, которая повышает точность прогнозов, анализируя данные из различных источников, таких как новости, сообщения в социальных сетях и Интернет, чтобы найти закономерности и тенденции, которые могут повлиять на результат. Он также вознаграждает своих пользователей, когда они прогнозируют точные результаты.
Цепной анализ
Chainanaанализ, основанная в 2014 году, представляет собой аналитическую платформу Blockchain. Он используется множеством организаций, включая биржи криптовалют, финансовые учреждения и правоохранительные органы, для обнаружения и предотвращения мошеннических и незаконных действий в Web3.
Цепной анализ имеет собственный набор данных об известных адресах и транзакциях мошеннической или незаконной деятельности, который они используют для проверки подозрительной активности в блокчейне.
Заключение
Web3 стоит на пороге огромных возможностей, и его интеграция с искусственным интеллектом станет вишенкой на торте. Учитывая потенциал влияния ИИ на различные области цифровой экосистемы, значение ИИ в web3 является значительным. Отправляясь в путь изучения последствий и применения ИИ в web3, мы станем свидетелями заметных достижений в ближайшие годы.
