人工智能和 Web3 是這個時代最具革命性的兩項技術。人工智能已經成爲世界軟件核心組成部分的重要組成部分。據普華永道估計，到 2030 年，人工智能將爲全球經濟貢獻驚人的 15.7 萬億美元，使全球 GDP 增長 14%。我們這一代人正處於新技術時代的風口浪尖，向 Web3 和人工智能的過渡將在塑造我們將生活的數字世界中發揮重要作用。
人工智慧將透過增加卓越的自動化、個人化、安全性、高級數據分析和改進的智能合約來徹底改變 Web3 世界。將 AI 與 Web3 整合將透過專注於對使用者最有利的方式來重新定義 Web3 的工作方式。
讓我們從什麼是 web3 開始，一一深入研究每個主題，以了解更多有關 web3 與 AI 的演變。
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什麼是Web3？
Web3，廣泛稱為 web3.0，是第三代萬維網。它是下一代互聯網，設想一個基於區塊鏈技術的去中心化、安全和以用戶為中心的數位生態系統。
Web 3.0 是 Web 2.0 的創新。在這裡，數據由用戶而不是某個巨型實體或公司控制，帶來更多的隱私且沒有審查制度。在這種情況下，獲得的獎勵在所有利害關係人或使用者之間平均分配。
Web 3.0 的主要支柱
去中心化
去中心化是 web3 的核心面向。 Web2 使用 HTTP 來定位訊息，而 Web3 基於區塊鏈，將資訊儲存在網路的多個位置。與Google和 Meta 等大型科技巨頭相比，它為用戶提供了更多的資料控制權。它使用戶能夠按照自己的意願出售自己的資料。
連接性
資訊和內容在 Web 3.0 中更容易訪問，因為它儲存在多個位置，並且可以透過世界各地的各種裝置存取。
人工智慧和機器學習
Web3 將使用 NLP（自然語言處理）和語義網等技術來使他們的系統像人類智慧一樣更加先進和易於接受。
Web3 還將利用機器學習，它使用大量資料來訓練演算法，提高準確性和結果。
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什麼是人工智慧？
人工智慧（AI）是電腦系統對人類智慧的模擬，能夠執行需要推理和解決問題的複雜任務。人工智慧系統透過消耗大量資料來運行，這些資料隨後用於訓練機器學習演算法。
然後，他們分析數據以找到模式來建模他們的決策或預測未來狀態。這種類型的學習稱為監督式學習。但有些人工智慧系統在沒有監督的情況下進行學習，例如，透過反覆玩視訊遊戲，直到系統知道每條規則和獲勝方式。這種類型的學習被歸類為無監督學習。
人工智慧程式設計基於三種認知技能——推理、學習和自我糾正。
人工智慧的類型
弱人工智慧
設計用於僅執行特定任務的系統。個人助理、亞馬遜的 Alexa 和電玩遊戲都是弱人工智慧的例子。
強人工智慧
能夠執行需要人類智慧且更複雜和複雜的任務的系統。例如，自動駕駛汽車。
Web3 與 AI 的演進成為可能的方式
自動化
AI 的超強學習和自動化任務能力可以幫助 Web3 使用者擺脫繁瑣且耗時的任務。從鑄造新的 NFT 到管理數位錢包，人工智慧可以無縫地承擔這些責任，並解放用戶專注於更具創造性的任務。
個人化
透過分析瀏覽歷史記錄等用戶資料以及使用協作和基於內容的過濾等機器學習演算法，人工智慧可以顯著個性化 Web3 用戶的旅程，並使他們的體驗更加客製化和有吸引力。人工智慧演算法可以產生符合用戶需求和興趣的個人化推薦和服務。
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例如，人工智慧可以用於廣告，透過分析用戶資料來進行有針對性的行銷活動，使其對個人用戶有吸引力且最相關，從而產生更好的廣告和轉換率。
數據分析與洞察
人工智慧驅動的分析可以在 Web3 生態系統的發展中發揮至關重要的作用。人工智慧分析的關鍵在於它可以處理由去中心化平台、用戶、交易和智慧合約執行產生的大量龐大、複雜且多樣化的資料集。 AI 可以發現未發現的模式和見解，對 Web3 生態系統的成長和發展做出巨大貢獻。
安全
透過識別潛在風險、漏洞、威脅或駭客行為，人工智慧可以在增強 Web3 生態系統內的安全性和信任方面發揮至關重要的作用。透過主動偵測任何未來的網路威脅或危險，人工智慧可以透過進階加密和匿名化來保持資料隱私性，從而幫助 Web3 維護安全可靠的環境。
機器學習演算法可以在大型資料集上進行訓練，以識別未來的網路威脅，例如網路釣魚攻擊或未經授權的帳戶存取。
人工智慧可以透過分析每個使用者的行為模式或臉部特徵等使用者特定特徵，為每個使用者提供個人化的身份驗證，從而實現獨特的保護。這將有助於 web3 平台變得更強大，並且不易受到詐欺和冒充。
智能合約
透過整合先進的決策能力並在任何 Web3 平台上實現動態交易，人工智慧的實施可以顯著改變 Web3 中智慧合約的功能。
與任何合約一樣，智能合約是透過將條款和條件寫入程式碼來執行的協議。它不需要任何經紀人或中介機構來執行協議，從而降低了操縱的可能性並確保了信任和透明度。
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哪些因素促使 WEB3 採用頂級方法中的 ML 技術？
機器學習（ML）技術的採用遵循自上而下的方法，主要是因為其基礎設施複雜，需要專家將ML技術實施到Web3生態系統中。
Web3 中採用自上而下的方法進行 ML 技術有以下幾個原因：
技術複雜性
將 ML 技術整合到 Web3 空間需要深入了解去中心化基礎架構和 ML 演算法。將機器學習技術無縫整合到去中心化基礎架構中需要專業知識，因為它非常複雜。
安全和隱私
提供安全性和隱私權是 Web 3.0 的主要目標之一。透過自上而下的方法整合 ML 技術，專家可以設計和實施符合 Web3 核心原則的 ML 解決方案，確保這些目標不受影響。
可擴充性和效能
實施 ML 技術需要解決 Web3 的重大挑戰，包括可擴充性和效能。自上而下的方法有助於確保設計的 ML 解決方案旨在使 Web3 生態系統更加高效和可擴展。
標準化和互通性
為了跨 Web3 平台有效採用 ML 技術，必須實現標準化和互通性。自上而下的採用允許採用更統一的方法並促進利害關係人之間的協作。
AI 面臨的主要挑戰：Web 3.0 作為解決方案
透過 ChatGPT 和 Midjourney 等大型語言模型，我們看到了數位內容創作和業務的巨大變化。
雖然這些技術提供了許多優勢，例如高品質的內容、提高的生產力和效率，但它們也帶來了許多新的挑戰。
在這裡，我們發現了生成內容中的一些關鍵挑戰以及必須解決的潛在威脅。
虛假新聞傳播
人工智慧生成內容的重大問題之一是虛假內容的傳播。借助 ChatGPT 和 Midjourney 等語言模型，產生真實的新聞文章和圖片很容易，這使得區分人類編寫的內容變得更具挑戰性。隨著現實與虛構之間的界線變得模糊，追蹤變得更加複雜。它可能會導致現實感知的潛在崩潰。
解決方案
人們已經開發了各種工具來檢查內容的來源，包括元資料追蹤和反向影像搜尋。 factcheck.org 等許多組織正在努力打擊假新聞報道並維護值得信賴的生態系統。區塊鏈可以在追蹤內容的真實性方面發揮至關重要的作用，透過將元資料、作者的身份和發佈時間戳記儲存在去中心化且防篡改的分類帳上，讀者可以在其中驗證資訊的來源。
信任崩潰
人工智慧產生的內容的快速增加可能會導致公眾的信任崩潰，因為越來越難以調查內容的真實性。信任崩潰可能會對高度依賴公眾信任的新聞業和企業產生影響，只會損害所製作內容的可信度。這使得對範圍內出現的任何錯誤事實或不準確之處建立責任變得更加困難。結果，公眾對他們遇到的任何內容都持懷疑態度。
解決方案
內容來源的透明度（例如加浮水印或標記來源）會有所幫助。區塊鏈可以在這裡發揮重要作用，因為儲存在區塊鏈上的任何內容都經過驗證。透過驗證器，借助分配給每個資訊的雜湊值，使儲存在其中的每個資訊都是唯一的，該雜湊值與先前儲存的資訊相互鏈接，從而形成一條鏈。
運用法律
人工智慧產生的內容可用於利用法律法規的漏洞。例如，人工智慧可以創建令人信服的、有深度的虛假視訊和音頻，從而改變法庭訴訟和結果。
解決方案
立法者應該意識到人工智慧的進步，並制定限制事故發生的政策和法規。人工智慧研究人員和立法者之間的合作將確保這一點。
勒索和威脅
人工智慧產生的勒索可以採取多種形式：
Deepfakes：人工智慧可以產生非常逼真的視訊、影像和音頻，這些視訊、影像和音訊可用於威脅任何人，並使他們面臨公開曝光的威脅。
人工智慧產生的威脅：人工智慧產生個人化內容的能力可能會帶來相當大的危險，可能會利用人們的恐懼和脆弱性，製造令人信服的個人化勒索。
偽造文件：人工智慧產生的內容可以作為真實文件呈現，這些文件變得更加複雜，難以與原始文件區分開來。這可能會迫使受害者支付巨額贖金並遵守勒索者的要求。
解決方案
可以訓練機器學習演算法來識別人工智慧產生的威脅和操縱跡象的模式和共通性。為了對抗人工智慧產生的威脅，立法者和網路安全專業人員需要協同工作，以偵測和限制任何事故。
去中心化的聲譽系統可以幫助使用者識別值得信賴的內容和同行，並提高透明度。
使用 AI 的熱門 Web3 平台
麥德布洛克
它是一個建立在以太坊區塊鏈上的去中心化醫療保健平台。它旨在透過實現安全、透明的資料傳輸來提供高效且有效的醫療保健。它使用智慧合約來共享資料和存取其他醫療服務。
它擁有自己的 MED 加密貨幣，可以促進交易並獎勵願意共享資料的用戶。 Medibloc 擁有自己的人工智慧系統，該系統可以分析儲存的數據以識別模式和趨勢，從而提供個人化的治療建議並自動執行服藥提醒等任務。
占卜師
Augur 成立於 2014 年，是一個建立在以太坊區塊鏈上的去中心化預測市場平台。在這裡，用戶可以預測體育比賽和選舉等事件的結果，並根據這些結果進行交易。
Augur 擁有一個人工智慧系統，可以透過分析新聞、社交媒體貼文和網路等各種來源的數據來尋找可能影響結果的模式和趨勢，從而提高預測的準確性。當用戶預測準確的結果時，它也會獎勵他們。
連鎖分析
Chainanalysis成立於2014年，是一個區塊鏈分析平台。它被多個組織（包括加密貨幣交易所、金融機構和執法機構）用來檢測和防止 Web3 上的詐欺和非法活動。
鏈分析擁有已知地址和欺詐或非法活動交易的專有資料集，他們用它來檢查區塊鏈上的可疑活動。
結論
Web3 站在無限可能的大門上，它與 AI 的整合將成為錦上添花。由於人工智慧有可能影響數位生態系統的各個領域，因此它在 web3 中的意義重大。當我們踏上探索人工智慧在 web3 中的影響和應用的旅程時，我們將在未來幾年見證顯著的進步。
