Web3 sola ieviest jaunu internetu, kas piederēs veidotājiem un lietotājiem, nevis korporatīvajiem gigantiem. Tā atbalstītāji iztēlojas blokķēdes tehnoloģiju un tokenomiku izmantošanu. Decentralizēta sociālie tīkli, spēles ar iespēju nopelnīt naudu un digitālā ekonomika bez starpniekiem.
Vienlaikus mākslīgā intelekta iespējas pēdējo gadu laikā ir ievērojami pieaugušas. Lai gan šaha spēles robots bija iespaidīgs, mūsdienu algoritmi dažu minūšu laikā var uzrakstīt aizraujošu romānu, ģenerēt galerijas cienīgu gleznu vai izveidot jaunu lietotni.
Šajā rakstā mēs aplūkosim, kā šo tehnoloģiju kombinācija varētu pavērt ceļu aizraujošai jaunas paaudzes mākslīgā intelekta darbinātām Web3 lietojumprogrammām.
Īsa Web3 ievadlekcija
Web3 ir dabiska Web1 un Web2 evolūcija. Web1 attiecas uz 1990. gs. deviņdesmito gadu un 2000. gadu sākuma internetu, ko nodrošināja tādi atvērti protokoli kā HTTP, SMTP un FTP. Nebija masveida atsevišķu tīmekļa infrastruktūras īpašnieku, un lielākā daļa veidotāju un veidotāju publicēja saturu serveros, ko viņi paši izveidoja vai nomāja no serveru fermām.
Pēc tam sociālo mediju giganti ievadīja Web2 ēru, ko raksturoja satura veidošana sociālo mediju platformās. Facebook, Twitter un citi sociālie mediji vairs nepiederēja pie sava satura, bet gan pārņēma tā izplatīšanu un monetizāciju. Rezultātā perversi stimuli noveda pie dezinformācijas veicināšanas un daudzām citām problēmām.
Web3 mērķis ir aizstāt šos sociālo mediju gigantus ar atvērtiem protokoliem un decentralizāciju, atgriežot varu lietotāju un veidotāju, nevis sociālo mediju gigantu rokās. Būtībā tas apvienotu Web1 atvērto infrastruktūru ar Web2 publisko līdzdalību un radītu pamatu dinamiskākai globālai kopienai.
Lielisks šo principu darbības piemērs ir IPFS, vienādranga hipermediju protokols. Tā vietā, lai datus glabātu centralizētos serveros, IPFS tos glabā vairākos mezglos, tādējādi radot noturīgāku tīklu. Patērētāji var vienlaikus izgūt datus no vairākiem mezgliem, lai nodrošinātu ātrāku pieredzi, savukārt veidotāji var glabāt datus, kas vienmēr ir pieejami uz visiem laikiem.
AI revolūcija
Arī mākslīgais intelekts (MI) pēdējo pāris gadu laikā ir krietni attīstījies. Pēc tam, kad dziļās mācīšanās algoritmi pārspēja cilvēkus šahā un go, lielie valodu modeļi (LLM) kļuva prasmīgi visā, sākot no sarunu vadīšanas līdz koda rakstīšanai. Un nekas neliecina, ka šīs tendences turpmākajos mēnešos palēnināsies, algoritmiem turpinot attīstīties.
Šīm tehnoloģijām varētu būt milzīga loma Web3 ekosistēmā, sākot no viedlīgumu optimizācijas labākai veiktspējai līdz krāpniecisku darījumu atklāšanai.
Datu pārvaldība
Viedie līgumi
Web3 lietojumprogrammas ir veidotas uz viedlīgumiem. Iekodējot līguma noteikumus, tās automātiski tiek izpildītas, kad ir izpildīti iepriekš noteikti nosacījumi, tādējādi novēršot nepieciešamību uzticēties starpniekam. Tā rezultātā tās ir kļuvušas par neatņemamu sastāvdaļu visā, sākot no decentralizētām finanšu (DeFi) transakcijām līdz neaizstājamu žetonu (NFT) kolekcionējamiem priekšmetiem.
Mākslīgais intelekts varētu uzlabot Web3 viedos līgumus, analizējot modeļus un piedāvājot optimālus nosacījumus šiem līgumiem. Turklāt tie varētu palīdzēt automātiski atrisināt strīdus, analizējot līguma nosacījumus, katras puses rīcību un visus saistītos darījumus, lai pieņemtu objektīvus lēmumus. Vai arī tie varētu palīdzēt fundamentālākā līmenī uzlabot līguma izpildi.
Pārvaldība un vienprātība
Daudzi kriptoprojekti lēmumu pieņemšanā paļaujas uz pārvaldības un konsensa mehānismiem. Sadalot balsstiesības starp dalībniekiem, decentralizētas autonomās organizācijas (DAO) un līdzīgi mehānismi var demokratizēt lēmumu pieņemšanu un nodrošināt, ka Web3 projekti darbojas ieinteresēto personu, nevis mazākuma īpašnieku grupas interesēs.
Mākslīgais intelekts varētu uzlabot šos pārvaldības un konsensa mehānismus. Piemēram, tas varētu analizēt balsošanas datus, lai identificētu potenciāli krāpnieciskus modeļus. Vai arī tas varētu analizēt vēsturiskos balsošanas datus, lai novērtētu noteiktu priekšlikumu pieņemšanas iespējamību. Tas pat varētu ieteikt jaunus priekšlikumus, pamatojoties uz problēmām, ar kurām saskaras lietotāji, un koda bāzes stāvokli.
Radītāju ekonomika
NFT ir palīdzējušas izraisīt revolūciju radošajā ekonomikā, ļaujot digitāli iedzimtajiem māksliniekiem monetizēt savu darbu. Tikmēr “spēlē un nopelni” spēles ir ieviesušas jaunu dinamiku vairāku miljardu dolāru vērtajā spēļu industrijā. Tā rezultātā ir parādījušās milzīgas radošo ekosistēmas līdzās jaunām virtuālās realitātes un papildinātās realitātes tehnoloģijām.
Nākotnē spēļu izstrādātāji, kas piedāvā iespēju nopelnīt, varētu izmantot mākslīgo intelektu (AI), lai ģenerētu unikālus spēles priekšmetus ar dažādu retumu, bezgalīgas kartes ar unikālām topoloģijām vai virtuālus tēlus, kas veidoti pēc reālu lietotāju parauga. Šīs iespējas ļauj radīt inovatīvas spēļu pieredzes, kas nav iespējamas bez AI iespējām.
Finanses un tokenomika
Finanšu pakalpojumi un tokenomika ir neatņemama Web3 ekosistēmas sastāvdaļa, kas palīdz stimulu veidotājiem un demokratizēt pakalpojumus. Piemēram, DeFi ir potenciāls revolucionizēt visu, sākot no aizdevumu izsniegšanas līdz tirgus veidošanai, savukārt citi kriptovalūtu projekti tiecas mazināt pārrobežu darījumu radītās problēmas un risināt citas problēmas.
Protams, mākslīgajam intelektam varētu būt liela nozīme šajos centienos. Uz mākslīgā intelekta balstīti riska novērtēšanas rīki varētu palīdzēt noteikt cenu visam, sākot no aizdevumiem līdz vērtspapīriem, savukārt paredzošā analītika varētu prognozēt žetonu cenas, tirgus svārstīgumu un investoru uzvedību. Mākslīgais intelekts varētu arī palīdzēt mazināt kriptovalūtu tirgus riskus, izmantojot atvasinātos finanšu instrumentus vai citus finanšu inženierijas rīkus un metodes.
Iespējamie izaicinājumi
Mākslīgais intelekts varētu sniegt milzīgu pievienoto vērtību Web3 ekosistēmai, taču tas rada arī unikālu izaicinājumu kopumu.
Mākslīgais intelekts var būt necaurspīdīgs un grūti saprotams (piemēram, tā rezultātus nevar izsekot līdz konkrētiem ievades datiem), kas var novest pie lēmumiem, kurus lietotāji uzskata par negodīgiem vai diskriminējošiem. Piemēram, ProPublica veiktā mākslīgā intelekta darbinātās COMPAS programmas izmeklēšana atklāja ievērojamu rasu aizspriedumu esamību. Web3 izstrādātājiem, testējot algoritmus, jānodrošina, lai dati, ko viņi izmanto mākslīgā intelekta modeļu apmācībai, būtu reprezentatīvi un objektīvi, lai nodrošinātu, ka tie veicina taisnīgus lēmumus.
Arī privātuma noteikumi un regulējumi var ietekmēt apmācības datu pieejamību. Piemēram, dažās valstīs ir stingri noteikumi par datu privātumu, kas ierobežo informācijas apjomu, kurai mākslīgais intelekts var piekļūt, lai pieņemtu lēmumus. Web3 izstrādātājiem ir jāiepazīstas ar šiem noteikumiem un regulējumiem, lai nodrošinātu atbilstību šiem noteikumiem, izvairītos no iespējamām juridiskām problēmām un veidotu uzticību ar savu lietotāju bāzi.
Visbeidzot, mākslīgā intelekta modeļu izstrāde un apmācība ir dārga, kas nozīmē, ka patentētiem modeļiem bieži vien ir vislabākie rezultāti. Tomēr šo modeļu necaurredzamība varētu atturēt kriptovalūtu izstrādātājus, kuri dod priekšroku atvērtā pirmkoda kodam un atvērtajiem standartiem. Šie patentētie modeļi varētu būt saistīti arī ar ievērojami augstākām izmaksām, kas var nebūt pieņemamas Web3 izstrādātājiem vai viņu lietotājiem, vienlaikus radot problēmas Web3 lietotnēm, ja šie pakalpojumi nedarbojas.
Bottom Line
Web3 sola pārveidot mūsdienu internetu, padarot to taisnīgāku gan veidotājiem, gan radītājiem, gan lietotājiem. Kamēr blokķēdes tehnoloģijas palīdz decentralizēt un tokenizēt Web3, mākslīgais intelekts ir izšķiroši svarīgs, lai dotu iespējas radītājiem un paātrinātu tehnoloģisko progresu. Un daudzas no šīm mākslīgā intelekta tehnoloģijām tikai tagad iegūst popularitāti.
Ja tirgojaties ar kriptoaktīviem, ZenLedger var palīdzēt jums sekot līdzi nodokļiem. Platforma apkopo darījumus dažādos makos un biržās, aprēķina jūsu kopējo kapitāla pieaugumu vai zaudējumus un ģenerē nodokļu veidlapas, kas jums jāiesniedz katru gadu. Varat pat izmantot nodokļu zaudējumu iekasēšanas rīkus, lai noteiktu veidus, kā samazināt nodokļu rēķinu.
