Trí tuệ nhân tạo và Web3 là hai trong số những công nghệ mang tính cách mạng nhất của thời đại này. AI đã trở thành một phần quan trọng trong khối xây dựng trung tâm của phần mềm thế giới. Theo ước tính của PwC, AI sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, giúp GDP toàn cầu tăng 14%. Khi thế hệ chúng ta đang ở trên đỉnh của kỷ nguyên công nghệ mới, việc chuyển đổi sang Web3, AI, sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình thế giới kỹ thuật số mà chúng ta sẽ sống.

AI sẽ cách mạng hóa thế giới Web3 bằng cách bổ sung khả năng tự động hóa, cá nhân hóa, bảo mật, phân tích dữ liệu nâng cao và hợp đồng thông minh được cải tiến. Việc tích hợp AI với Web3 sẽ xác định lại cách Web3 hoạt động bằng cách tập trung vào những gì tốt nhất cho người dùng.

Hãy cùng đi sâu vào từng chủ đề một để tìm hiểu thêm về sự phát triển của web3 với AI, bắt đầu từ web3 là gì.

Bạn là người mới làm quen với hệ sinh thái Web3? Dưới đây là hướng dẫn toàn diện về Web3 là gì và nó khác với Web2 của Droomdroom như thế nào.

Web3 là gì?

Web3, được biết đến rộng rãi với tên gọi web3.0, là thế hệ thứ ba của World Wide Web. Đây là thế hệ tiếp theo trên internet hình dung ra một hệ sinh thái kỹ thuật số phi tập trung, an toàn và lấy người dùng làm trung tâm, hoạt động trên công nghệ Blockchain.

Web 3.0 là một sự đổi mới so với Web 2.0. Ở đây, dữ liệu được kiểm soát bởi người dùng chứ không phải một thực thể hoặc công ty khổng lồ, mang lại nhiều quyền riêng tư hơn và không bị kiểm duyệt. Phần thưởng kiếm được sẽ được phân bổ đều cho tất cả các bên liên quan hoặc người dùng trong trường hợp này. 

Trụ cột chính của Web 3.0

Phân cấp

Phân cấp là một khía cạnh cốt lõi của web3. Vì Web2 sử dụng HTTP để định vị thông tin nên web3, dựa trên Blockchain, lưu trữ thông tin tại nhiều vị trí trên mạng. Nó cung cấp cho người dùng nhiều quyền kiểm soát dữ liệu hơn những gã khổng lồ công nghệ lớn như Google và Meta. Nó cho phép người dùng bán dữ liệu của họ theo ý muốn của họ.

Kết nối

Thông tin và nội dung dễ truy cập hơn trong Web 3.0 vì nó được lưu trữ ở nhiều vị trí và có thể được truy cập bằng nhiều thiết bị khác nhau trên toàn thế giới.

Trí tuệ nhân tạo và học máy

Web3 sẽ sử dụng các công nghệ như NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và web ngữ nghĩa để làm cho hệ thống của họ trở nên tiên tiến và dễ tiếp thu hơn, giống như trí thông minh của con người.

Web3 cũng sẽ sử dụng máy học, sử dụng lượng lớn dữ liệu để đào tạo các thuật toán, cải thiện độ chính xác và kết quả.

Bạn mới làm quen với Web3? Đây là hướng dẫn toàn diện để biết tất cả về các nhánh Blockchain của Droomdoom.

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là sự mô phỏng trí tuệ con người bằng hệ thống máy tính, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi khả năng suy luận và giải quyết vấn đề. Các hệ thống AI hoạt động bằng cách tiêu thụ một lượng lớn dữ liệu mà sau này được sử dụng để đào tạo các thuật toán học máy.

Sau đó, họ phân tích dữ liệu để tìm ra các mô hình nhằm lập mô hình cho việc ra quyết định hoặc dự đoán các trạng thái trong tương lai. Kiểu học này được gọi là học có giám sát. Nhưng một số hệ thống AI học hỏi mà không có sự giám sát, chẳng hạn như bằng cách chơi một trò chơi điện tử liên tục cho đến khi hệ thống biết mọi quy tắc và cách để giành chiến thắng. Kiểu học này được phân loại là học không giám sát.

Có ba kỹ năng nhận thức mà chương trình AI dựa vào – lý luận, học tập và tự sửa lỗi.

Các loại trí tuệ nhân tạo

AI yếu

Các hệ thống được thiết kế chỉ để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Trợ lý cá nhân, Alexa của Amazon và trò chơi điện tử là những ví dụ về AI yếu.

AI mạnh mẽ

Các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người và phức tạp, phức tạp hơn. Ví dụ như xe tự lái.

Những cách có thể thực hiện được sự phát triển của Web3 với AI

Tự động hóa

Khả năng học hỏi và tự động hóa các tác vụ cực cao của AI có thể giúp người dùng Web3 thoát khỏi các tác vụ tẻ nhạt và tốn thời gian. Từ việc tạo ra các NFT mới đến quản lý ví kỹ thuật số, AI có thể đảm nhận các trách nhiệm này một cách liền mạch và giúp người dùng tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo hơn.

Cá nhân hóa

AI có thể cá nhân hóa đáng kể hành trình của người dùng Web3 và làm cho trải nghiệm của họ được tùy chỉnh và hấp dẫn hơn bằng cách phân tích dữ liệu người dùng như lịch sử duyệt web và sử dụng các thuật toán học máy như lọc dựa trên nội dung và cộng tác. Thuật toán AI có thể tạo ra các đề xuất và dịch vụ được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và sở thích của người dùng.

Tìm hiểu 6 chiến lược hữu ích để đa dạng hóa danh mục đầu tư tiền điện tử của bạn bằng cách sử dụng tiền thay thế, tối đa hóa tiềm năng đầu tư của bạn với bài viết toàn diện này.

Ví dụ: AI có thể được sử dụng trong quảng cáo để thực hiện các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu bằng cách phân tích dữ liệu người dùng để làm cho dữ liệu đó trở nên hấp dẫn và phù hợp nhất với người dùng cá nhân, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi và quảng cáo tốt hơn.

Phân tích dữ liệu và thông tin chi tiết 

Phân tích dựa trên AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển hệ sinh thái Web3. Khía cạnh quan trọng của phân tích AI là nó có thể xử lý số lượng lớn bộ dữ liệu khổng lồ, phức tạp và đa dạng được tạo bởi các nền tảng phi tập trung, người dùng, giao dịch và thực hiện hợp đồng thông minh. AI có thể tìm thấy các mô hình và thông tin chi tiết chưa được khám phá có thể đóng góp đáng kể vào sự tăng trưởng và phát triển của hệ sinh thái Web3.

Bảo vệ

AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường bảo mật và độ tin cậy trong hệ sinh thái Web3 bằng cách xác định các rủi ro, lỗ hổng, mối đe dọa hoặc hack tiềm ẩn. Bằng cách chủ động phát hiện mọi mối đe dọa hoặc nguy hiểm trên mạng trong tương lai, AI có thể giúp Web3 duy trì môi trường an toàn và bảo mật bằng cách giữ dữ liệu ở chế độ riêng tư thông qua mã hóa và ẩn danh nâng cao.

Các thuật toán học máy có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để xác định các mối đe dọa mạng trong tương lai, chẳng hạn như các cuộc tấn công lừa đảo hoặc truy cập trái phép vào tài khoản. 

AI có thể được sử dụng để bảo vệ duy nhất bằng cách cung cấp xác thực được cá nhân hóa cho từng người dùng bằng cách phân tích các kiểu hành vi hoặc đặc điểm riêng của người dùng như đặc điểm khuôn mặt. Điều này sẽ giúp nền tảng web3 trở nên mạnh mẽ hơn và ít bị lừa đảo và mạo danh hơn.

Hợp đồng thông minh 

Việc triển khai AI có thể cách mạng hóa đáng kể chức năng của hợp đồng thông minh trong Web3 bằng cách tích hợp khả năng ra quyết định nâng cao và cho phép giao dịch động trên bất kỳ nền tảng Web3 nào. 

Hợp đồng thông minh, giống như bất kỳ hợp đồng nào, được thực hiện một thỏa thuận với các điều khoản và điều kiện được viết thành mã. Nó không cần bất kỳ nhà môi giới hoặc trung gian nào để thực hiện thỏa thuận, do đó làm giảm khả năng thao túng và đảm bảo sự tin cậy và minh bạch.

Bạn là người mới tham gia vào thế giới tiền điện tử? Dưới đây là hướng dẫn toàn diện về vai trò của hợp đồng thông minh trong Tài chính phi tập trung. 

Những yếu tố nào góp phần giúp WEB3 áp dụng công nghệ ML từ phương pháp tiếp cận Top-Doen?

Việc áp dụng công nghệ máy học (ML) tuân theo cách tiếp cận từ trên xuống chủ yếu do cơ sở hạ tầng phức tạp, cần các chuyên gia triển khai công nghệ ML vào hệ sinh thái Web3.

Cách tiếp cận từ trên xuống được áp dụng trong Web3 cho công nghệ ML vì một số lý do: 

Độ phức tạp kỹ thuật

Việc tích hợp công nghệ ML trong không gian Web3 đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả thuật toán Infratech phi tập trung và ML. Sự tích hợp liền mạch các công nghệ ML trong cơ sở hạ tầng phi tập trung đòi hỏi chuyên môn vì nó rất phức tạp.

An ninh và sự riêng tư

Cung cấp bảo mật và quyền riêng tư là một trong những mục tiêu chính của Web 3.0. Việc tích hợp công nghệ ML thông qua cách tiếp cận từ trên xuống cho phép các chuyên gia thiết kế và triển khai các giải pháp ML phù hợp với các nguyên tắc cốt lõi của Web3, đảm bảo rằng các mục tiêu này không bị ảnh hưởng.

Khả năng mở rộng và hiệu suất 

Việc triển khai công nghệ ML đòi hỏi phải giải quyết những thách thức đáng kể với Web3, bao gồm khả năng mở rộng và hiệu suất. Cách tiếp cận từ trên xuống giúp đảm bảo rằng các giải pháp ML được thiết kế nhằm mục đích làm cho hệ sinh thái Web3 hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng hơn.

Tiêu chuẩn hóa và khả năng tương tác

Để áp dụng hiệu quả các công nghệ ML trên nền tảng Web3, cần phải đạt được tiêu chuẩn hóa và khả năng tương tác. Việc áp dụng từ trên xuống cho phép một cách tiếp cận thống nhất hơn và thúc đẩy sự hợp tác giữa các bên liên quan. 

Những thách thức chính mà AI phải đối mặt: Web 3.0 là giải pháp

Với các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và Midjourney, chúng tôi đã thấy sự thay đổi mạnh mẽ trong hoạt động kinh doanh và sáng tạo nội dung số.

Mặc dù những công nghệ này mang lại nhiều lợi ích như nội dung chất lượng cao, tăng năng suất và hiệu quả nhưng chúng cũng đi kèm với nhiều thách thức mới.

Ở đây, chúng tôi đã phát hiện ra một số thách thức quan trọng trong nội dung được tạo và các mối đe dọa tiềm ẩn cần được giải quyết.

Truyền bá tin tức giả mạo 

Một trong những vấn đề quan trọng của nội dung do AI tạo ra là việc truyền bá nội dung giả mạo. Với các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT và Midjourney, việc tạo ra các bài báo và hình ảnh tin tức thực tế trở nên dễ dàng, khiến việc phân biệt với nội dung do con người viết trở nên khó khăn hơn. Việc theo dõi trở nên phức tạp hơn khi ranh giới giữa thực tế và hư cấu trở nên mờ nhạt. Nó có thể dẫn đến sự sụp đổ tiềm tàng trong nhận thức về thực tế.

Giải pháp

Nhiều công cụ khác nhau đã được phát triển để kiểm tra nguồn gốc của nội dung, với chức năng theo dõi siêu dữ liệu và tìm kiếm hình ảnh ngược. Nhiều tổ chức như Factcheck.org đang nỗ lực ngăn chặn những tin tức giả mạo và duy trì một hệ sinh thái đáng tin cậy. Blockchain có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc theo dõi tính xác thực của nội dung bằng cách lưu trữ siêu dữ liệu, danh tính của tác giả cùng với dấu thời gian xuất bản, trên một sổ cái phi tập trung và chống giả mạo, nơi người đọc có thể xác minh nguồn gốc của thông tin.

Niềm tin sụp đổ

Sự gia tăng nhanh chóng của nội dung do AI tạo ra có thể dẫn đến sự sụp đổ niềm tin của công chúng vì việc kiểm tra tính xác thực của nội dung trở nên khó khăn hơn. Sự sụp đổ lòng tin có thể gây ra những hệ lụy đối với báo chí và các doanh nghiệp hoạt động dựa trên niềm tin của công chúng, chỉ làm suy yếu độ tin cậy của nội dung được sản xuất. Điều này làm cho việc thiết lập trách nhiệm giải trình đối với bất kỳ thông tin sai sự thật hoặc thông tin không chính xác nào được trình bày trong phạm vi đó trở nên khó khăn hơn. Kết quả là, công chúng trở nên hoài nghi về bất kỳ nội dung nào họ xem được. 

Giải pháp

Tính minh bạch về nguồn gốc của nội dung, chẳng hạn như hình mờ hoặc ghi nhãn nguồn, có thể hữu ích. Blockchain có thể đóng một vai trò quan trọng ở đây vì bất kỳ phần nội dung nào được lưu trữ trên Blockchain đều được xác minh. bởi các trình xác thực, làm cho mọi thông tin được lưu trữ ở đó trở thành duy nhất với sự trợ giúp của giá trị băm được phân bổ cho từng thông tin riêng lẻ, được liên kết với thông tin được lưu trữ trước đó, do đó tạo thành một chuỗi.

Khai thác pháp luật

Nội dung do AI tạo ra có thể được sử dụng để khai thác lỗ hổng trong luật pháp và quy định. Ví dụ: AI có thể tạo ra các video và âm thanh giả mạo, sâu sắc, thuyết phục, làm thay đổi kết quả và thủ tục tố tụng của tòa án. 

Giải pháp

Các nhà lập pháp nên nhận thức được những tiến bộ của AI và phát triển các chính sách cũng như quy định hạn chế các rủi ro gây ra. Công việc hợp tác giữa các nhà nghiên cứu AI và các nhà lập pháp sẽ đảm bảo điều đó.

Tống tiền và Đe dọa 

Hành vi tống tiền do AI tạo ra có thể có nhiều hình thức:  

• Deepfakes: AI có thể tạo ra các video, hình ảnh và âm thanh rất chân thực, có thể được sử dụng để đe dọa bất kỳ ai và khiến họ rơi vào tình huống nguy hiểm với nguy cơ bị lộ trước công chúng.

• Các mối đe dọa do AI tạo ra: Khả năng sản xuất nội dung được cá nhân hóa của AI có thể gây ra nguy cơ đáng kể trong việc tạo ra các hành vi tống tiền có tính thuyết phục và được cá nhân hóa, lợi dụng nỗi sợ hãi và lỗ hổng của họ. 

• Tài liệu bịa đặt: Nội dung do AI tạo ra có thể được trình bày dưới dạng tài liệu xác thực, khiến việc phân biệt với tài liệu gốc trở nên phức tạp hơn. Điều này có thể dẫn đến việc buộc nạn nhân phải trả số tiền chuộc khổng lồ và tuân theo yêu cầu của kẻ tống tiền.

Các giải pháp

Các thuật toán học máy có thể được đào tạo để xác định các mô hình và điểm chung của các mối đe dọa do AI tạo ra cũng như các dấu hiệu thao túng. Để chống lại các mối đe dọa do AI tạo ra, các nhà lập pháp và chuyên gia an ninh mạng phải hợp tác làm việc để phát hiện và hạn chế mọi rủi ro.

Hệ thống danh tiếng phi tập trung có thể giúp người dùng xác định nội dung và đối tác đáng tin cậy, đồng thời thúc đẩy tính minh bạch.

Nền tảng Web3 phổ biến sử dụng AI 

Medibloc

Nó là một nền tảng chăm sóc sức khỏe phi tập trung được xây dựng trên Ethereum Blockchain. Nó nhằm mục đích cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiệu quả và hiệu quả bằng cách cho phép truyền dữ liệu an toàn, minh bạch. Nó sử dụng hợp đồng thông minh để chia sẻ dữ liệu và truy cập các dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác.

Nó có tiền điện tử MED riêng, tạo điều kiện thuận lợi cho các giao dịch và thưởng cho những người dùng sẵn sàng chia sẻ dữ liệu của họ. Medibloc có hệ thống AI riêng, hệ thống này phân tích dữ liệu được lưu trữ để xác định các mô hình và xu hướng nhằm đưa ra khuyến nghị điều trị được cá nhân hóa và tự động hóa các tác vụ như nhắc nhở uống thuốc.

Chiêm tinh gia

Được thành lập vào năm 2014, Augur là một nền tảng thị trường dự đoán phi tập trung được xây dựng trên chuỗi khối Ethereum. Tại đây, người dùng có thể dự đoán kết quả của các sự kiện như trò chơi thể thao và bầu cử cũng như giao dịch dựa trên những kết quả đó.

Augur có hệ thống AI giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như tin tức, bài đăng trên mạng xã hội và internet để tìm ra các mô hình và xu hướng có thể ảnh hưởng đến kết quả. Nó cũng thưởng cho người dùng khi họ dự đoán kết quả chính xác.

Phân tích chuỗi

Được thành lập vào năm 2014, Chainanalysis là một nền tảng phân tích Blockchain. Nó được nhiều tổ chức sử dụng, bao gồm sàn giao dịch tiền điện tử, tổ chức tài chính và cơ quan thực thi pháp luật, để phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận và bất hợp pháp trên Web3.

Phân tích chuỗi có bộ dữ liệu độc quyền về các địa chỉ và giao dịch đã biết về các hoạt động gian lận hoặc bất hợp pháp mà họ sử dụng để kiểm tra hoạt động đáng ngờ trên Blockchain.

Phần kết luận

Web3 đứng trước những khả năng to lớn và sự tích hợp của nó với AI sẽ đóng vai trò là quả anh đào trên chiếc bánh. Với tiềm năng ảnh hưởng đến các lĩnh vực khác nhau của hệ sinh thái kỹ thuật số, ý nghĩa của AI rất có ý nghĩa trong web3. Khi bắt tay vào hành trình khám phá ý nghĩa và ứng dụng của AI trong web3, chúng ta sẽ chứng kiến ​​những tiến bộ đáng chú ý trong những năm tới.