Web3 obljublja nov internet, v katerem bodo lastniki graditeljev in uporabnikov, ne pa korporativnih velikanov. Njegovi zagovorniki si predstavljajo izkoriščanje tehnologij veriženja blokov in tokenomike. Decentralizirano družbena omrežja, igre za zaslužek in digitalno gospodarstvo brez posrednikov.
Hkrati so se zmogljivosti umetne inteligence v zadnjih nekaj letih izjemno povečale. Medtem ko je bil bot za premagovanje šaha impresiven, lahko današnji algoritmi v nekaj minutah napišejo prepričljiv roman, ustvarijo sliko, vredno galerije, ali ustvarijo novo aplikacijo.
V tem članku si bomo ogledali, kako bi lahko kombinacija teh tehnologij utrla pot vznemirljivi novi generaciji aplikacij Web3, ki jih poganja umetna inteligenca.
Hiter uvod v Web3
Web3 predstavlja naravni razvoj Web1 in Web2. Web1 se nanaša na internet devetdesetih in zgodnjih 2000-ih let, ki so ga poganjali odprti protokoli, kot so HTTP, SMTP in FTP. Ni bilo množičnih lastnikov spletne infrastrukture, večina graditeljev in ustvarjalcev pa je objavljala vsebine na strežnikih, ki so jih postavili ali najeli od strežniških farm.
Nato so velikani družbenih medijev uvedli dobo Web2, za katero je bilo značilno ustvarjanje vsebin na platformah družbenih medijev. Namesto da bi bili lastniki svojih vsebin, so Facebook, Twitter in drugi družbeni mediji prevzeli distribucijo in monetizacijo. Posledično so perverzne spodbude vodile do promocije dezinformacij in številnih drugih izzivov.
Web3 si prizadeva nadomestiti te velikane družbenih medijev z odprtimi protokoli in decentralizacijo, s čimer bi moč vrnil v roke uporabnikov in ustvarjalcev, ne pa velikanov družbenih medijev. V bistvu bi združil odprto infrastrukturo Web1 z javno udeležbo Web2 in postavil temelje za bolj živahno globalno skupnost.
Odličen primer delovanja teh načel je IPFS, protokol za hipermedijsko povezavo med vrstniki. Namesto shranjevanja podatkov na centraliziranih strežnikih IPFS shranjuje podatke na več vozliščih, kar ustvarja bolj odporno omrežje. Potrošniki lahko hkrati pridobijo podatke iz več vozlišč za hitrejšo izkušnjo, ustvarjalci pa lahko shranijo podatke, ki so vedno na voljo.
Revolucija umetne inteligence
Tudi umetna inteligenca (UI) je v zadnjih nekaj letih močno napredovala. Potem ko so algoritmi globokega učenja premagali ljudi v šahu in igri na polno, so modeli velikih jezikov (LLM) postali vešči vsega, od pogovorov do pisanja kode. In ni znakov, da se bodo ti trendi v prihodnjih mesecih upočasnili, saj se algoritmi še naprej razvijajo.
Te tehnologije bi lahko igrale ogromno vlogo v ekosistemu Web3, od optimizacije pametnih pogodb za boljše delovanje do odkrivanja goljufivih transakcij.
Data management
Pametne pogodbe
Aplikacije Web3 so zgrajene na pametnih pogodbah. Z vnosom pogojev pogodbe se samodejno izvedejo, ko so izpolnjeni vnaprej določeni pogoji, s čimer se odpravi potreba po zaupanju posredniku. Posledično so postale sestavni del vsega, od transakcij decentraliziranih financ (DeFi) do zbirateljskih predmetov, ki temeljijo na nezamenljivih žetonih (NFT).
Umetna inteligenca bi lahko izboljšala pametne pogodbe Web3 z analizo vzorcev in predlaganjem optimalnih pogojev za te sporazume. Poleg tega bi lahko pomagala pri samodejnem reševanju sporov z analizo pogodbenih pogojev, vedenja vsake stranke in vseh povezanih transakcij za sprejemanje nepristranskih odločitev. Lahko pa bi na bolj temeljni ravni pomagala pri izboljšanju izvajanja pogodb.
Upravljanje in soglasje
Številni kripto projekti se pri odločanju zanašajo na mehanizme upravljanja in soglasja. Z razdelitvijo glasovalne moči med člane lahko decentralizirane avtonomne organizacije (DAO) in podobni mehanizmi demokratizirajo odločanje in zagotovijo, da projekti Web3 delujejo v najboljšem interesu deležnikov in ne skupine manjšinskih lastnikov.
Umetna inteligenca bi lahko izboljšala te mehanizme upravljanja in soglasja. Na primer, lahko bi analizirala podatke o glasovanju, da bi odkrila morebitne goljufive vzorce. Ali pa bi lahko analizirala zgodovinske podatke o glasovanju, da bi ocenila verjetnost, da bodo določeni predlogi sprejeti. Lahko bi celo predlagala nove predloge na podlagi težav, s katerimi se srečujejo uporabniki, in stanja kodne baze.
Ustvarjalno gospodarstvo
NFT-ji so spodbudili revolucijo v ustvarjalni ekonomiji in omogočili digitalnim umetnikom, da monetizirajo svoja dela. Medtem so igre »igraj za zaslužek« v večmilijardno igralniško industrijo vnesle novo dinamiko. Posledično so se poleg novih tehnologij virtualne in obogatene resničnosti pojavili ogromni ustvarjalni ekosistemi.
V prihodnosti bi lahko razvijalci iger, ki si želijo zaslužiti, izkoristili umetno inteligenco za ustvarjanje edinstvenih predmetov v igri z različnimi stopnjami redkosti, neskončnih zemljevidov z edinstvenimi topologijami ali virtualnih likov, oblikovanih po vzoru resničnih uporabnikov. Te zmogljivosti omogočajo ustvarjanje inovativnih igralnih izkušenj, ki brez zmogljivosti umetne inteligence niso mogoče.
Finance in tokenomika
Finančne storitve in tokenomika so sestavni del ekosistema Web3, ki pomagajo spodbuditi ustvarjalce in demokratizirati storitve. DeFi ima na primer potencial, da revolucionira vse od posojanja do vzdrževanja trga, medtem ko si drugi kripto projekti prizadevajo zmanjšati trenje pri čezmejnih transakcijah in rešiti druge težave.
Seveda bi lahko umetna inteligenca pri teh prizadevanjih igrala pomembno vlogo. Orodja za ocenjevanje tveganj, ki temeljijo na umetni inteligenci, bi lahko pomagala pri določanju cen vsega, od posojil do vrednostnih papirjev, medtem ko bi napovedna analitika lahko napovedala cene žetonov, nestanovitnost trga in vedenje vlagateljev. Umetna inteligenca bi lahko pomagala tudi pri zmanjševanju tveganj na trgu kriptovalut z uporabo izvedenih finančnih instrumentov ali drugih orodij in tehnik finančnega inženiringa.
Potencialni izzivi
Umetna inteligenca bi lahko ekosistemu Web3 dodala izjemno vrednost, vendar pa prinaša tudi edinstven nabor izzivov.
Umetna inteligenca je lahko nepregledna in težko razumljiva (npr. njenih izhodov ni mogoče izslediti nazaj do določenih vhodnih podatkov), kar lahko vodi do odločitev, ki jih uporabniki ocenijo kot nepoštene ali diskriminatorne. Na primer, preiskava programa COMPAS, ki ga poganja umetna inteligenca, ki jo je izvedla organizacija ProPublica, je odkrila znatno rasno pristranskost. Razvijalci Web3 bi morali zagotoviti, da so podatki, ki jih uporabljajo za učenje modelov umetne inteligence, reprezentativni in nepristranski, medtem ko testirajo algoritme, da bi zagotovili spodbujanje poštenih odločitev.
Pravila in predpisi o zasebnosti lahko vplivajo tudi na dostopnost podatkov za usposabljanje. Nekatere države imajo na primer stroge predpise glede zasebnosti podatkov, ki omejujejo količino informacij, do katerih lahko umetna inteligenca dostopa za sprejemanje odločitev. Razvijalci Web3 se morajo po teh pravilih in predpisih ravnati, da zagotovijo skladnost z njimi, se izognejo morebitnim pravnim težavam in si zgradijo zaupanje s svojo uporabniško bazo.
Končno je razvoj in učenje modelov umetne inteligence drago, kar pomeni, da imajo lastniški modeli pogosto najboljše rezultate. Vendar pa bi lahko nepreglednost teh modelov odvrnila razvijalce kriptovalut, ki dajejo prednost odprtokodni kodi in odprtim standardom. Ti lastniški modeli bi lahko vključevali tudi bistveno višje stroške, ki morda niso sprejemljivi za razvijalce Web3 ali njihove uporabnike, hkrati pa bi aplikacije Web3 lahko odprli za težave, če te storitve ne bodo delovale.
Bottom Line
Web3 obljublja, da bo preoblikoval današnji internet in ga naredil bolj pravičnega za graditelje, ustvarjalce in uporabnike. Medtem ko tehnologije veriženja blokov pomagajo decentralizirati in tokenizirati Web3, je umetna inteligenca ključnega pomena za opolnomočenje ustvarjalcev in pospeševanje tehnološkega napredka. In mnoge od teh tehnologij umetne inteligence šele zdaj pridobivajo na veljavi.
Če trgujete s kripto sredstvi, vam lahko ZenLedger pomaga spremljati davke. Platforma združuje transakcije med denarnicami in borzami, izračuna vaš skupni kapitalski dobiček ali izgubo ter ustvari davčne obrazce, ki jih morate vložiti letno. Uporabite lahko celo orodja za pobiranje davčnih izgub, da ugotovite načine za zmanjšanje davčnega računa.
