Web3 lover at indvarsle et nyt internet ejet af udviklere og brugere snarere end virksomhedsgiganter. Fortalerne forestiller sig, at de udnytter blockchain-teknologier og tokenomics. decentral sociale netværk, spil-for-at-tjene-spil og en mellemmandsfri digital økonomi.
Samtidig er kunstig intelligens vokset med stormskridt i løbet af de seneste par år. Mens en bot, der kunne slå skak, var imponerende, kan nutidens algoritmer skrive en fængslende roman, generere et galleriværdigt maleri eller skabe en ny app på få minutter.
I denne artikel vil vi se på, hvordan kombinationen af disse teknologier kan bane vejen for en spændende ny generation af AI-drevne Web3-applikationer.
En hurtig Web3-introduktion
Web3 repræsenterer en naturlig udvikling fra Web1 og Web2. Web1 refererer til internettet i 1990'erne og begyndelsen af 2000'erne, drevet af åbne protokoller som HTTP, SMTP og FTP. Der var ingen massive enkeltstående ejere af webinfrastruktur, og de fleste udviklere og skabere udgav indhold på servere, de havde oprettet eller lejet fra serverfarme.
Derefter indvarslede sociale mediegiganter Web2-æraen, der var kendetegnet ved indholdsskabelse på sociale medieplatforme. I stedet for at eje deres indhold overtog Facebook, Twitter og andre sociale medier distribution og monetisering. Som følge heraf førte perverse incitamenter til promovering af desinformation og mange andre udfordringer.
Web3 sigter mod at erstatte disse sociale mediegiganter med åbne protokoller og decentralisering, hvilket lægger magten tilbage i hænderne på brugere og skabere i stedet for sociale mediegiganter. I bund og grund vil det kombinere Web1's åbne infrastruktur med Web2's offentlige deltagelse og bane vejen for et mere levende globalt fællesskab.
Et godt eksempel på disse principper i praksis er IPFS, en peer-to-peer hypermedia-protokol. I stedet for at lagre data på centraliserede servere lagrer IPFS data på tværs af flere noder, hvilket skaber et mere robust netværk. Forbrugere kan hente data fra flere noder på samme tid for en hurtigere oplevelse, mens udviklere kan gemme data, der altid er tilgængelige for evigt.
AI-revolutionen
Kunstig intelligens (AI) har også udviklet sig meget i løbet af de sidste par år. Efter at deep learning-algoritmer slog mennesker i skak og krig, blev store sprogmodeller (LLM'er) dygtige til alt fra at føre samtaler til at skrive kode. Og der er intet tegn på, at disse tendenser vil aftage i de kommende måneder, efterhånden som algoritmerne fortsætter med at udvikle sig.
Disse teknologier kan spille en enorm rolle i Web3-økosystemet, lige fra at optimere smarte kontrakter for bedre ydeevne til at opdage svigagtige transaktioner.
Data Management
Smarte kontrakter
Web3-applikationer er bygget på smarte kontrakter. Ved at kode vilkårene i en aftale udføres de automatisk, når forudbestemte betingelser er opfyldt, hvilket eliminerer behovet for at stole på en mellemmand. Som et resultat er de blevet en integreret del af alt fra decentraliserede finanstransaktioner (DeFi) til ikke-fungible tokenbaserede (NFT) samleobjekter.
AI kan forbedre Web3 smarte kontrakter ved at analysere mønstre og foreslå optimale vilkår for disse aftaler. Derudover kan de hjælpe med automatisk at løse tvister ved at analysere kontraktvilkår, hver parts adfærd og eventuelle relaterede transaktioner for at træffe upartiske beslutninger. Eller de kan på et mere fundamentalt niveau hjælpe med at forbedre kontrakternes ydeevne.
Styring og konsensus
Mange kryptoprojekter er afhængige af styring og konsensusmekanismer for at træffe beslutninger. Ved at fordele stemmeretten blandt medlemmerne kan decentraliserede autonome organisationer (DAO'er) og lignende mekanismer demokratisere beslutningstagningen og sikre, at Web3-projekter foregår i interessenternes bedste interesse snarere end en gruppe af minoritetsejere.
AI kunne forbedre disse styrings- og konsensusmekanismer. For eksempel kunne de analysere afstemningsdata for at identificere potentielt svigagtige mønstre. Eller de kunne analysere historiske afstemningsdata for at vurdere sandsynligheden for, at bestemte forslag bliver vedtaget. De kunne endda foreslå nye forslag baseret på problemer, som brugerne oplever, og kodebasens tilstand.
Skaberøkonomi
NFT'er har bidraget til at udløse en revolution i skaberøkonomien, hvilket har gjort det muligt for digitalt indfødte kunstnere at tjene penge på deres arbejde. I mellemtiden har play-to-earn-spil introduceret ny dynamik i milliard-dollar-spilindustrien. Som et resultat er massive skaberøkosystemer opstået sideløbende med nye virtual reality- og augmented reality-teknologier.
I fremtiden kan spiludviklere, der bruger spil til at tjene penge, udnytte kunstig intelligens til at generere unikke genstande i spillet med varierende sjældenhedsniveauer, uendelige kort med unikke topologier eller virtuelle figurer modelleret efter rigtige brugere. Disse funktioner gør det muligt at skabe innovative spiloplevelser, der ikke er mulige uden kunstig intelligens.
Finans og tokenomik
Finansielle tjenester og tokenomics er en integreret del af Web3-økosystemet og hjælper med at give incitamenter til skabere og demokratisere tjenester. For eksempel har DeFi potentiale til at revolutionere alt fra udlån til market making, mens andre kryptoprojekter sigter mod at reducere friktionen ved grænseoverskridende transaktioner og løse andre problemer.
AI kan selvfølgelig spille en stor rolle i disse bestræbelser. AI-baserede risikovurderingsværktøjer kan hjælpe med at prissætte alt fra lån til værdipapirer, mens prædiktiv analyse kan forudsige tokenpriser, markedsvolatilitet og investoradfærd. AI kan også hjælpe med at afbøde kryptomarkedsrisici ved hjælp af derivater eller andre finansielle ingeniørværktøjer og -teknikker.
Potentielle udfordringer
Kunstig intelligens kan tilføre enorm værdi til Web3-økosystemet, men det introducerer også et unikt sæt udfordringer.
AI kan være uigennemsigtig og vanskelig at forstå (f.eks. kan dens output ikke spores tilbage til specifikke input), hvilket kan føre til beslutninger, som brugerne finder urimelige eller diskriminerende. For eksempel fandt en ProPublica-undersøgelse af det AI-drevne COMPAS-program en betydelig racemæssig bias. Web3-udviklere bør sikre, at de data, de bruger til at træne AI-modeller, er repræsentative og upartiske, mens de tester algoritmerne for at sikre, at de fremmer retfærdige beslutninger.
Regler og bestemmelser for beskyttelse af personlige oplysninger kan også påvirke tilgængeligheden af træningsdata. For eksempel har nogle lande strenge regler omkring databeskyttelse, der begrænser mængden af information, som en AI kan få adgang til for at træffe beslutninger. Web3-udviklere skal navigere i disse regler og bestemmelser for at sikre, at de overholder disse bestemmelser, undgår potentielle juridiske problemer og opbygger tillid hos deres brugerbase.
Endelig er AI-modeller dyre at udvikle og træne, hvilket betyder, at proprietære modeller ofte giver de bedste resultater. Imidlertid kan disse modellers uigennemsigtighed afskrække kryptoudviklere, der foretrækker open source-kode og åbne standarder. Disse proprietære modeller kan også involvere betydeligt højere omkostninger, som muligvis ikke er acceptable for Web3-udviklere eller deres brugere, samtidig med at de åbner op for problemer for Web3-apps, hvis disse tjenester går ned.
The Bottom Line
Web3 lover at omforme nutidens internet og gøre det mere retfærdigt for udviklere, skabere og brugere. Mens blockchain-teknologier hjælper med at decentralisere og tokenisere Web3, er kunstig intelligens afgørende for at styrke skabere og accelerere teknologiske fremskridt. Og mange af disse AI-teknologier vinder først nu frem.
Hvis du handler med kryptoaktiver, kan ZenLedger hjælpe dig med at holde styr på din skat. Platformen samler transaktioner på tværs af tegnebøger og børser, beregner din samlede kapitalgevinst eller -tab og genererer de skatteformularer, du skal indgive årligt. Du kan endda bruge værktøjer til at indsamle skattetab til at identificere måder at reducere din skatteregning på.
