Web3 lovar att inleda ett nytt internet som ägs av utvecklare och användare snarare än av företagsjättar. Genom att utnyttja blockkedjeteknik och tokenomics föreställer sig dess förespråkare decentraliserad sociala nätverk, spel där man spelar för att tjäna pengar och en mellanhandsfri digital ekonomi.
Samtidigt har artificiell intelligens ökat enormt under de senaste åren. Medan en schackkonkurrensrobot var imponerande, kan dagens algoritmer skriva en fängslande roman, generera en gallerivärdig målning eller skapa en ny app på några minuter.
I den här artikeln ska vi titta på hur kombinationen av dessa tekniker kan bana väg för en spännande ny generation av AI-drivna Web3-applikationer.
En snabb Web3-introduktion
Web3 representerar en naturlig utveckling från Web1 och Web2. Web1 hänvisar till internet från 1990-talet och början av 2000-talet, drivet av öppna protokoll som HTTP, SMTP och FTP. Det fanns inga massiva enskilda ägare av webbinfrastruktur, och de flesta utvecklare och kreatörer publicerade innehåll på servrar som de installerade eller hyrde från serverfarmar.
Sedan inledde sociala mediejättar Web2-eran, som präglades av innehållsskapande på sociala medieplattformar. Istället för att äga sitt innehåll tog Facebook, Twitter och andra sociala medier över distribution och intäktsgenerering. Som ett resultat ledde perversa incitament till främjande av desinformation och många andra utmaningar.
Web3 siktar på att ersätta dessa sociala mediejättar med öppna protokoll och decentralisering, vilket ger makten tillbaka till användare och skapare snarare än till sociala mediejättar. I huvudsak skulle det kombinera Web1:s öppna infrastruktur med Web2:s offentliga deltagande och bana väg för en mer levande global gemenskap.
Ett bra exempel på dessa principer i praktiken är ipfs, ett peer-to-peer-hypermediaprotokoll. Istället för att lagra data på centraliserade servrar lagrar IPFS data över flera noder, vilket skapar ett mer robust nätverk. Konsumenter kan hämta data från flera noder samtidigt för en snabbare upplevelse, medan skapare kan lagra data som alltid är tillgänglig för alltid.
AI-revolutionen
Artificiell intelligens (AI) har också kommit långt under de senaste åren. Efter att djupinlärningsalgoritmer besegrade människor i schack och go, blev stora språkmodeller (LLM) skickliga på allt från att föra konversationer till att skriva kod. Och det finns inga tecken på att dessa trender kommer att avta under de kommande månaderna i takt med att algoritmerna fortsätter att utvecklas.
Dessa tekniker skulle kunna spela en enorm roll i Web3-ekosystemet, från att optimera smarta kontrakt för bättre prestanda till att upptäcka bedrägliga transaktioner.
Datahantering
Smarta kontrakt
Webb3-applikationer bygger på smarta kontrakt. Genom att koda villkoren i ett avtal körs de automatiskt när förinställda villkor är uppfyllda, vilket eliminerar behovet av att lita på en mellanhand. Som ett resultat har de blivit en integrerad del av allt från decentraliserade finanstransaktioner (DeFi) till icke-fungibla tokenbaserade (NFT) samlarobjekt.
AI skulle kunna förbättra Web3-smarta kontrakt genom att analysera mönster och föreslå optimala villkor för dessa avtal. Dessutom skulle de kunna hjälpa till att automatiskt lösa tvister genom att analysera avtalsvillkor, varje parts beteende och eventuella relaterade transaktioner för att fatta opartiska beslut. Eller så skulle de kunna bidra till att förbättra kontraktens prestanda på en mer grundläggande nivå.
Styrning och konsensus
Många kryptoprojekt förlitar sig på styrning och konsensusmekanismer för att fatta beslut. Genom att fördela rösträtten bland medlemmarna kan decentraliserade autonoma organisationer (DAO:er) och liknande mekanismer demokratisera beslutsfattandet och säkerställa att Web3-projekt sker i intressenternas bästa intresse snarare än en grupp minoritetsägare.
AI skulle kunna förbättra dessa styrnings- och konsensusmekanismer. De skulle till exempel kunna analysera röstningsdata för att identifiera potentiellt bedrägliga mönster. Eller så skulle de kunna analysera historisk röstningsdata för att bedöma sannolikheten för att vissa förslag går igenom. De skulle till och med kunna föreslå nya förslag baserat på problem som användare upplever och kodbasens tillstånd.
Skaparekonomi
NFT:er har bidragit till att starta en revolution i kreatörsekonomin, vilket gör det möjligt för digitalt infödda artister att tjäna pengar på sitt arbete. Samtidigt har play-to-earn-spel introducerat ny dynamik i spelindustrin, som är värd flera miljarder dollar. Som ett resultat har massiva kreatörsekosystem uppstått tillsammans med nya tekniker för virtuell verklighet och förstärkt verklighet.
I framtiden skulle utvecklare av spelbaserade spel skulle kunna använda AI för att generera unika föremål i spelet med varierande sällsynthetsnivåer, oändliga kartor med unika topologier eller virtuella karaktärer modellerade efter riktiga användare. Dessa funktioner gör det möjligt att skapa innovativa spelupplevelser som inte är möjliga utan AI-funktioner.
Finans och tokenomik
Finansiella tjänster och tokenomik är en integrerad del av Web3-ekosystemet och hjälper skapare av incitament och demokratiserar tjänster. Till exempel har DeFi potential att revolutionera allt från utlåning till marknadstillverkning, medan andra kryptoprojekt syftar till att minska friktionen vid gränsöverskridande transaktioner och ta itu med andra problem.
Naturligtvis skulle AI kunna spela en viktig roll i dessa ansträngningar. AI-baserade riskbedömningsverktyg skulle kunna hjälpa till att prissätta allt från lån till värdepapper, medan prediktiv analys skulle kunna prognostisera tokenpriser, marknadsvolatilitet och investerarbeteende. AI skulle också kunna bidra till att minska riskerna på kryptomarknaden genom användning av derivat eller andra finanstekniska verktyg och tekniker.
Potentiella utmaningar
Artificiell intelligens skulle kunna tillföra enormt värde till Web3-ekosystemet, men den medför också en unik uppsättning utmaningar.
AI kan vara ogenomskinlig och svår att förstå (t.ex. kan dess utdata inte spåras tillbaka till specifika indata), vilket kan leda till beslut som användare finner orättvisa eller diskriminerande. Till exempel fann en ProPublica-undersökning av det AI-drivna COMPAS-programmet en betydande rasistisk partiskhet. Web3-utvecklare bör se till att de data de använder för att träna AI-modeller är representativa och opartiska när de testar algoritmerna för att säkerställa att de främjar rättvisa beslut.
Sekretessregler och förordningar kan också påverka tillgängligheten av träningsdata. Till exempel har vissa länder strikta regler kring dataskydd, vilket begränsar mängden information som en AI kan komma åt för att fatta beslut. Webb3-utvecklare måste navigera i dessa regler och förordningar för att säkerställa att de följer dessa bestämmelser, undviker potentiella juridiska problem och bygger förtroende hos sin användarbas.
Slutligen är AI-modeller dyra att utveckla och träna, vilket innebär att proprietära modeller ofta ger bäst resultat. Oklarheten hos dessa modeller kan dock avskräcka kryptoutvecklare som föredrar öppen källkod och öppna standarder. Dessa proprietära modeller kan också innebära betydligt högre kostnader som kanske inte är acceptabla för Web3-utvecklare eller deras användare, samtidigt som de öppnar upp för problem med Web3-appar om dessa tjänster går ner.
The Bottom Line
Web3 lovar att omforma dagens internet och göra det mer rättvist för utvecklare, kreatörer och användare. Medan blockkedjetekniker hjälper till att decentralisera och tokenisera Web3, är artificiell intelligens avgörande för att ge kreatörer möjlighet att stärka och accelerera tekniska framsteg. Och många av dessa AI-tekniker får först nu fäste.
Om du handlar med kryptotillgångar kan ZenLedger hjälpa dig att hålla koll på dina skatter. Plattformen aggregerar transaktioner över plånböcker och börser, beräknar din totala kapitalvinst eller kapitalförlust och genererar de skatteblanketter du måste lämna in årligen. Du kan till och med använda verktyg för skatteförlustinsamling för att identifiera sätt att minska din skatteräkning.
