الدمج العميق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات
1. المقدمة: حالة تطوير AI+Web3
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 اهتمامًا واسعًا على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما أحدث تغييرات وابتكارات هائلة في مختلف الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، وكانت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney في طليعة حمى الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يعد Web3 نموذجًا جديدًا من الشبكة، ويغير الطريقة التي يدرك بها الناس الإنترنت ويستخدمونه. استنادًا إلى blockchain، يحقق Web3 من خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية، مشاركة البيانات القابلة للتحكم، والحكم الذاتي للمستخدمين، وإنشاء آلية الثقة. حاليًا، وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون دولار، حيث تواصل مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana الابتكار، مما يجذب عددًا متزايدًا من الناس للانضمام إلى هذه الصناعة.
يجذب دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب. ستركز هذه المقالة على حالة تطوير AI+Web3، وتحليل طرق تفاعلهما، وتقديم لمحة عن المشاريع الحالية، ومناقشة القيود والتحديات التي تواجهها. نأمل من خلال هذا البحث أن نقدم للمستثمرين والعاملين في الصناعة رؤى قيمة وإشارات.
٢. طرق تفاعل AI مع Web3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث جلب الذكاء الاصطناعي زيادة في الإنتاجية، بينما جلب Web3 تغييرًا في علاقات الإنتاج. فما هي الشرارات التي يمكن أن تتولد من تلاقي الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ سنبدأ بعد ذلك بتحليل التحديات والفرص التي يواجهها كل من قطاعي الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم نستكشف كيف يمكن لكل منهما المساعدة في حل هذه التحديات.
2.1 التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن أن يبتعد جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن ثلاثة عناصر: القدرة الحسابية، والخوارزميات، والبيانات.
قوة الحوسبة: تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى قدرة حسابية ومعالجة واسعة النطاق. تعتبر تكلفة أجهزة الحوسبة عالية الأداء واستهلاك الطاقة والصيانة من التحديات، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد، حيث قد يكون من الصعب الحصول على قوة حوسبة كافية.
الخوارزمية: على الرغم من أن خوارزميات التعلم العميق حققت نجاحًا كبيرًا في العديد من المجالات، إلا أن هناك بعض العقبات. على سبيل المثال، يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات وموارد الحوسبة، وقد تكون قابلية تفسير النموذج ووضوحه غير كافية. بالإضافة إلى ذلك، فإن متانة الخوارزمية وقدرتها على التعميم هي أيضًا مشكلة مهمة.
البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة تمثل تحديًا. قد يكون من الصعب الحصول على البيانات في بعض المجالات، مثل بيانات الصحة الطبية. جودة البيانات ودقتها وتسمية البيانات هي أيضًا مشاكل، حيث قد تؤدي البيانات غير المكتملة أو المنحازة إلى سلوكيات خاطئة للنماذج. في الوقت نفسه، تُعد حماية خصوصية البيانات وأمانها عوامل مهمة يجب أخذها بعين الاعتبار.
بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي، وكذلك عدم وضوح نموذج الأعمال، هي أيضًا من التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي.
2.2 التحديات التي تواجه صناعة Web3
يوجد العديد من المشاكل التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، بما في ذلك:
عدم كفاية القدرة على تحليل البيانات والتنبؤ
تجربة المستخدم ضعيفة
ثغرات كود العقود الذكية ومخاطر الأمان
مشكلة حماية الخصوصية
يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية دور كبير في هذه المجالات. على سبيل المثال، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي من قدرة تحليل البيانات والتنبؤ في Web3، ويحسن تجربة المستخدم، ويكتشف ثغرات العقود الذكية، ويعزز الحماية الأمنية، وغيرها.
ثلاثة، تحليل حالة مشاريع AI + Web3
3.1 Web3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، ظهرت حالة من عدم التوازن بين العرض والطلب على موارد الحوسبة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU). لحل هذه المشكلة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات حوسبة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز لتوفير قوة الحوسبة غير المستغلة لديهم، لدعم عملاء الذكاء الاصطناعي.
الجانب العرضي يشمل بشكل رئيسي:
مزودو خدمات السحابية: مثل AWS و Azure و GCP وغيرها من مزودي خدمات السحابية الكبيرة، بالإضافة إلى Coreweave و Lambda وغيرها من مزودي خدمات السحابية GPU.
عمال المناجم للعملات المشفرة: يمتلكون قوة حسابية GPU غير مستخدمة
الشركات الكبرى: مثل تسلا وMeta التي اشترت كميات كبيرة من وحدات معالجة الرسوميات
تقسم حاليا إلى فئتين رئيسيتين:
تستخدم في استدلال الذكاء الاصطناعي: مثل Render، Akash، Aethir وغيرها
تستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي: مثل io.net، Gensyn وغيرها
كمثال على io.net، فإنه كشبكة قوة حسابية لامركزية، يتجاوز عدد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حالياً 500,000، وقد تم دمج قوة حسابية لكل من Render وFilecoin. بينما تقوم Gensyn بتسهيل توزيع المهام في تعلم الآلة والمكافآت من خلال العقود الذكية، مما يحقق تدريب الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 نموذج خوارزمية لامركزية
بالإضافة إلى قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع أيضًا بناء شبكة نماذج خوارزمية لامركزية. على سبيل المثال، يأمل Bittensor في خلق نظام بيئي أكثر انفتاحًا وشفافية، حيث يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ومشاركتها واستخدامها بطريقة آمنة وموزعة.
في Bittensor، يقوم مزودو نموذج الخوارزمية ( عمال المناجم ) بتقديم نماذج التعلم الآلي إلى الشبكة، والحصول على رموز TAO كمكافأة. تستخدم الشبكة آلية توافق فريدة لضمان التوصل إلى توافق بشأن أفضل إجابة.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن توفير كميات كبيرة من البيانات أمر ضروري. ومع ذلك، فإن معظم شركات Web2 لا تزال تستحوذ على بيانات المستخدمين، مما يعيق تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
تجمع بعض المشاريع بين Web3 وطريقة التحفيز عن طريق الرموز لتحقيق جمع البيانات بشكل لامركزي. على سبيل المثال، يمكن لمستخدمي PublicAI البحث عن محتوى ذي قيمة وتقديمه على منصات التواصل الاجتماعي، أو المشاركة في التصويت كمدققين للبيانات. من خلال هذه المساهمات، يحصل المستخدمون على تحفيزات رمزية، مما يعزز التعاون بين مساهمي البيانات وصناعة الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في AI
إثبات المعرفة الصفرية ( ZK ) يمكن أن تحقق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية، مما يوفر أفكاراً جديدة لحل مشكلة حماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML ( التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية ) من خلال استخدام تقنية ZK، يسمح بتدريب نماذج التعلم الآلي واستنتاجها دون الكشف عن البيانات الأصلية.
حالياً، لا يزال هذا المجال في مرحلة مبكرة، حيث اقترحت BasedAI طريقة لدمج التشفير المتجانس الكامل (FHE) مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لحماية خصوصية بيانات المستخدم.
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال:
Pond: توقع رموز مستقبلية ذات قيمة من خلال خوارزمية صورة الذكاء الاصطناعي
BullBear AI: توقعات الأسعار استنادًا إلى البيانات التاريخية واتجاهات السوق
Numerai: منصة مسابقات استثمار الذكاء الاصطناعي
Arkham: منصة تحليل البيانات على السلسلة المدمجة بالذكاء الاصطناعي
3.2.2 خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم، مثل:
Dune: أطلقت أداة Wand، باستخدام نموذج اللغة الكبير لكتابة استعلامات SQL
Followin、IQ.wiki: دمج ChatGPT لتلخيص المحتوى
Kaito: محرك بحث Web3 القائم على LLM
NFPrompt: استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء NFT، وتقليل تكاليف الإبداع
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لمراجعة كود العقود الذكية، يمكن التعرف على الثغرات بشكل أكثر كفاءة ودقة. على سبيل المثال، توفر 0x0.ai أداة مراجعة عقود ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تستخدم تقنية التعلم الآلي لتحديد المشاكل المحتملة في الكود.
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العوائق الواقعية في مجال قوة الحوسبة اللامركزية
الأداء والاستقرار: قد تتواجد تأخيرات وعدم استقرار في منتجات قوة الحوسبة اللامركزية.
القابلية للاستخدام: تتأثر بدرجة تطابق العرض والطلب.
التعقيد: يحتاج المستخدمون إلى فهم المزيد من التفاصيل الفنية.
من الصعب استخدامها في تدريب النماذج الكبيرة:
يتطلب تدريب النماذج الكبيرة كمية هائلة من البيانات وعرض نطاق ترددي عالٍ
يتطلب استقرار القوة الحاسوبية العالية
من الصعب استبدال نظام CUDA البيئي من NVIDIA و NVLink لتواصل بطاقات الرسوم المتعددة
تستخدم قوة الحوسبة اللامركزية حالياً بشكل رئيسي في:
استنتاج الذكاء الاصطناعي
تدريب نماذج صغيرة متخصصة في مجالات معينة
سيناريوهات الحوسبة الطرفية ( مثل الرندر )
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال خشناً، ولم يتحقق 1+1>2
في الوقت الحالي، تستخدم معظم المشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، دون أن تظهر الاندماج الأصلي والحلول الابتكارية بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. العديد من فرق Web3 تدمج الذكاء الاصطناعي على مستوى التسويق أكثر من كونه ابتكارًا تقنيًا حقيقيًا.
4.3 أصبحت اقتصاديات الرموز عامل تخفيف في سرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن النماذج الكبيرة أصبحت مفتوحة المصدر تدريجيًا، تختار العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3 دمج السرد الخاص بـ Web3 وعلم الاقتصاد الرمزي لتعزيز مشاركة المستخدمين. ولكن المفتاح يكمن في ما إذا كانت دمج علم الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية، وليس مجرد وسيلة للترويج على المدى القصير.
خمسة، الملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم لWeb3 سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً، مثل تحليل البيانات، وتدقيق العقود الذكية، والخدمات المخصصة، وغيرها. بينما يوفر Web3 للذكاء الاصطناعي منصة لتشارك القدرة الحاسوبية اللامركزية والبيانات والخوارزميات.
على الرغم من أن مشاريع AI+Web3 لا تزال في مراحلها الأولى وتواجه العديد من التحديات، إلا أن مزاياها المحتملة لا يمكن تجاهلها. قد تؤدي الحلول اللامركزية إلى تقليل الاعتماد، وزيادة الشفافية، وتعزيز الابتكار. في المستقبل، من المحتمل أن يؤدي دمج القدرة على التحليل الذكي واتخاذ القرار من AI مع اللامركزية وحكم المستخدم من Web3 إلى بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وفتحًا وإنصافًا.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تحليل دمج الذكاء الصناعي وويب 3: الوضع الحالي والفرص والتحديات
الدمج العميق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات
1. المقدمة: حالة تطوير AI+Web3
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 اهتمامًا واسعًا على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما أحدث تغييرات وابتكارات هائلة في مختلف الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، وكانت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney في طليعة حمى الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يعد Web3 نموذجًا جديدًا من الشبكة، ويغير الطريقة التي يدرك بها الناس الإنترنت ويستخدمونه. استنادًا إلى blockchain، يحقق Web3 من خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية، مشاركة البيانات القابلة للتحكم، والحكم الذاتي للمستخدمين، وإنشاء آلية الثقة. حاليًا، وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون دولار، حيث تواصل مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana الابتكار، مما يجذب عددًا متزايدًا من الناس للانضمام إلى هذه الصناعة.
يجذب دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب. ستركز هذه المقالة على حالة تطوير AI+Web3، وتحليل طرق تفاعلهما، وتقديم لمحة عن المشاريع الحالية، ومناقشة القيود والتحديات التي تواجهها. نأمل من خلال هذا البحث أن نقدم للمستثمرين والعاملين في الصناعة رؤى قيمة وإشارات.
٢. طرق تفاعل AI مع Web3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث جلب الذكاء الاصطناعي زيادة في الإنتاجية، بينما جلب Web3 تغييرًا في علاقات الإنتاج. فما هي الشرارات التي يمكن أن تتولد من تلاقي الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ سنبدأ بعد ذلك بتحليل التحديات والفرص التي يواجهها كل من قطاعي الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم نستكشف كيف يمكن لكل منهما المساعدة في حل هذه التحديات.
2.1 التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن أن يبتعد جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن ثلاثة عناصر: القدرة الحسابية، والخوارزميات، والبيانات.
قوة الحوسبة: تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى قدرة حسابية ومعالجة واسعة النطاق. تعتبر تكلفة أجهزة الحوسبة عالية الأداء واستهلاك الطاقة والصيانة من التحديات، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد، حيث قد يكون من الصعب الحصول على قوة حوسبة كافية.
الخوارزمية: على الرغم من أن خوارزميات التعلم العميق حققت نجاحًا كبيرًا في العديد من المجالات، إلا أن هناك بعض العقبات. على سبيل المثال، يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات وموارد الحوسبة، وقد تكون قابلية تفسير النموذج ووضوحه غير كافية. بالإضافة إلى ذلك، فإن متانة الخوارزمية وقدرتها على التعميم هي أيضًا مشكلة مهمة.
البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة تمثل تحديًا. قد يكون من الصعب الحصول على البيانات في بعض المجالات، مثل بيانات الصحة الطبية. جودة البيانات ودقتها وتسمية البيانات هي أيضًا مشاكل، حيث قد تؤدي البيانات غير المكتملة أو المنحازة إلى سلوكيات خاطئة للنماذج. في الوقت نفسه، تُعد حماية خصوصية البيانات وأمانها عوامل مهمة يجب أخذها بعين الاعتبار.
بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي، وكذلك عدم وضوح نموذج الأعمال، هي أيضًا من التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي.
2.2 التحديات التي تواجه صناعة Web3
يوجد العديد من المشاكل التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، بما في ذلك:
يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية دور كبير في هذه المجالات. على سبيل المثال، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي من قدرة تحليل البيانات والتنبؤ في Web3، ويحسن تجربة المستخدم، ويكتشف ثغرات العقود الذكية، ويعزز الحماية الأمنية، وغيرها.
ثلاثة، تحليل حالة مشاريع AI + Web3
3.1 Web3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، ظهرت حالة من عدم التوازن بين العرض والطلب على موارد الحوسبة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU). لحل هذه المشكلة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات حوسبة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز لتوفير قوة الحوسبة غير المستغلة لديهم، لدعم عملاء الذكاء الاصطناعي.
الجانب العرضي يشمل بشكل رئيسي:
تقسم حاليا إلى فئتين رئيسيتين:
كمثال على io.net، فإنه كشبكة قوة حسابية لامركزية، يتجاوز عدد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حالياً 500,000، وقد تم دمج قوة حسابية لكل من Render وFilecoin. بينما تقوم Gensyn بتسهيل توزيع المهام في تعلم الآلة والمكافآت من خلال العقود الذكية، مما يحقق تدريب الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 نموذج خوارزمية لامركزية
بالإضافة إلى قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع أيضًا بناء شبكة نماذج خوارزمية لامركزية. على سبيل المثال، يأمل Bittensor في خلق نظام بيئي أكثر انفتاحًا وشفافية، حيث يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ومشاركتها واستخدامها بطريقة آمنة وموزعة.
في Bittensor، يقوم مزودو نموذج الخوارزمية ( عمال المناجم ) بتقديم نماذج التعلم الآلي إلى الشبكة، والحصول على رموز TAO كمكافأة. تستخدم الشبكة آلية توافق فريدة لضمان التوصل إلى توافق بشأن أفضل إجابة.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن توفير كميات كبيرة من البيانات أمر ضروري. ومع ذلك، فإن معظم شركات Web2 لا تزال تستحوذ على بيانات المستخدمين، مما يعيق تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
تجمع بعض المشاريع بين Web3 وطريقة التحفيز عن طريق الرموز لتحقيق جمع البيانات بشكل لامركزي. على سبيل المثال، يمكن لمستخدمي PublicAI البحث عن محتوى ذي قيمة وتقديمه على منصات التواصل الاجتماعي، أو المشاركة في التصويت كمدققين للبيانات. من خلال هذه المساهمات، يحصل المستخدمون على تحفيزات رمزية، مما يعزز التعاون بين مساهمي البيانات وصناعة الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في AI
إثبات المعرفة الصفرية ( ZK ) يمكن أن تحقق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية، مما يوفر أفكاراً جديدة لحل مشكلة حماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML ( التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية ) من خلال استخدام تقنية ZK، يسمح بتدريب نماذج التعلم الآلي واستنتاجها دون الكشف عن البيانات الأصلية.
حالياً، لا يزال هذا المجال في مرحلة مبكرة، حيث اقترحت BasedAI طريقة لدمج التشفير المتجانس الكامل (FHE) مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لحماية خصوصية بيانات المستخدم.
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال:
3.2.2 خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم، مثل:
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لمراجعة كود العقود الذكية، يمكن التعرف على الثغرات بشكل أكثر كفاءة ودقة. على سبيل المثال، توفر 0x0.ai أداة مراجعة عقود ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تستخدم تقنية التعلم الآلي لتحديد المشاكل المحتملة في الكود.
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العوائق الواقعية في مجال قوة الحوسبة اللامركزية
الأداء والاستقرار: قد تتواجد تأخيرات وعدم استقرار في منتجات قوة الحوسبة اللامركزية.
القابلية للاستخدام: تتأثر بدرجة تطابق العرض والطلب.
التعقيد: يحتاج المستخدمون إلى فهم المزيد من التفاصيل الفنية.
من الصعب استخدامها في تدريب النماذج الكبيرة:
تستخدم قوة الحوسبة اللامركزية حالياً بشكل رئيسي في:
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال خشناً، ولم يتحقق 1+1>2
في الوقت الحالي، تستخدم معظم المشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، دون أن تظهر الاندماج الأصلي والحلول الابتكارية بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. العديد من فرق Web3 تدمج الذكاء الاصطناعي على مستوى التسويق أكثر من كونه ابتكارًا تقنيًا حقيقيًا.
4.3 أصبحت اقتصاديات الرموز عامل تخفيف في سرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن النماذج الكبيرة أصبحت مفتوحة المصدر تدريجيًا، تختار العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3 دمج السرد الخاص بـ Web3 وعلم الاقتصاد الرمزي لتعزيز مشاركة المستخدمين. ولكن المفتاح يكمن في ما إذا كانت دمج علم الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية، وليس مجرد وسيلة للترويج على المدى القصير.
خمسة، الملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم لWeb3 سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً، مثل تحليل البيانات، وتدقيق العقود الذكية، والخدمات المخصصة، وغيرها. بينما يوفر Web3 للذكاء الاصطناعي منصة لتشارك القدرة الحاسوبية اللامركزية والبيانات والخوارزميات.
على الرغم من أن مشاريع AI+Web3 لا تزال في مراحلها الأولى وتواجه العديد من التحديات، إلا أن مزاياها المحتملة لا يمكن تجاهلها. قد تؤدي الحلول اللامركزية إلى تقليل الاعتماد، وزيادة الشفافية، وتعزيز الابتكار. في المستقبل، من المحتمل أن يؤدي دمج القدرة على التحليل الذكي واتخاذ القرار من AI مع اللامركزية وحكم المستخدم من Web3 إلى بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وفتحًا وإنصافًا.