AI ve Web3'ün Derinlikte Buluşması: Fırsatlar ve Zorluklar

I. Giriş: AI+Web3'ün Gelişim Durumu

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir dikkat çekti. Yapay zeka, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar yaptı ve tüm sektörlere büyük dönüşüm ve yenilikler getirdi. 2023 yılında, yapay zeka sektörünün pazar büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı, OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi şirketler yapay zeka dalgasına öncülük etti.

Aynı zamanda, Web3 yeni bir ağ modeli olarak, insanların interneti algılama ve kullanma biçimlerini değiştirmektedir. Blockchain tabanlı olarak, Web3 akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevlerle, veri paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcı özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlamaktadır. Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaştı, Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler sürekli yenilikler sunarak bu sektöre daha fazla insanın katılmasını sağlıyor.

AI ve Web3'ün birleşimi, hem doğu hem de batı geliştiricileri ve yatırımcıları için son derece ilgi çekici bir alan. Bu makalede, AI+Web3 gelişim durumunu ele alacak, bunların etkileşim biçimlerini analiz edecek, mevcut projelerin durumunu tanıtacak ve karşılaşılan sınırlamalar ile zorlukları derinlemesine tartışacağız. Bu tür bir araştırma ile yatırımcılara ve ilgili sektör profesyonellerine değerli referanslar ve içgörüler sunmayı umuyoruz.

İki, AI ve Web3'ün Etkileşim Yöntemleri

AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazi gibi iki yanıdır; AI, üretkenlikte bir artış getirirken, Web3, üretim ilişkilerinde bir dönüşüm sağlamaktadır. Peki, AI ve Web3 ne tür kıvılcımlar yaratabilir? Öncelikle, AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edeceğiz, ardından birbirlerinin bu zorlukları nasıl çözmelerine yardımcı olduklarını tartışacağız.

2.1 AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI endüstrisinin temeli üç unsura dayanıyor: hesaplama gücü, algoritma ve veri.

1. Hesaplama Gücü: AI görevleri büyük ölçekli hesaplama ve işleme gücü gerektirir. Yüksek performanslı hesaplama cihazlarının maliyeti, enerji tüketimi ve bakımı zorluklardır, özellikle başlangıç aşamasındaki işletmeler ve bireysel geliştiriciler için yeterli hesaplama gücüne erişim sağlamak zor olabilir.

2. Algoritma: Derin öğrenme algoritmaları birçok alanda büyük başarılar elde etmesine rağmen, hala bazı zorluklar bulunmaktadır. Örneğin, derin sinir ağlarını eğitmek için büyük miktarda veriye ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç vardır, modelin açıklanabilirliği ve anlaşılırlığı yetersiz olabilir. Ayrıca, algoritmanın dayanıklılığı ve genelleme yeteneği de önemli bir sorundur.

3. Veriler: Yüksek kaliteli, çeşitli veri elde etmek hala bir zorluk. Bazı alanlardaki veriler, sağlık verileri gibi, elde edilmesi zor olabilir. Verilerin kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlardır; eksik veya yanlı veriler, modellerin yanlış davranışlarına yol açabilir. Aynı zamanda, verilerin gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.

Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı, belirsiz iş modelleri gibi sorunlar da AI endüstrisinin karşılaştığı zorluklardır.

2.2 Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar

Web3 sektöründe çözülmesi gereken birçok sorun bulunmaktadır. Bunlar arasında:

1. Veri analizi ve tahmin yeteneği yetersiz
2. Kullanıcı deneyimi zayıf
3. Akıllı sözleşme kodu açıkları ve güvenlik riskleri
4. Gizlilik koruma sorunu

AI, verimliliği artırma aracı olarak, bu alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, AI, Web3'ün veri analizi ve tahmin yeteneklerini artırabilir, kullanıcı deneyimini iyileştirebilir, akıllı sözleşme açıklarını tespit edebilir, güvenliği güçlendirebilir vb.

Üç, AI+Web3 Projeleri Mevcut Durum Analizi

3.1 Web3, AI'yi destekliyor

3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

AI'nin hızlı gelişimiyle birlikte, GPU gibi hesaplama kaynaklarının talebi artmış durumda. Bu sorunu çözmek için bazı Web3 projeleri, Akash, Render, Gensyn gibi merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı denemeye başladı. Bu tür projeler, kullanıcıların kullanılmayan GPU hesaplama güçlerini sağlamaları için token teşvikleri aracılığıyla AI müşterilerine hesaplama desteği sunuyor.

Arz tarafı başlıca şunları içerir:

• Bulut hizmet sağlayıcıları: AWS, Azure, GCP gibi büyük bulut hizmet sağlayıcıları ve Coreweave, Lambda gibi GPU bulut hizmet sağlayıcıları
• Kripto para madencileri: Elinde boşta GPU hesaplama gücü olanlar
• Büyük işletmeler: Tesla, Meta gibi büyük miktarda GPU satın alan şirketler

Şu anda iki ana kategoriye ayrılmaktadır:

1. AI çıkarımı için: Render, Akash, Aethir gibi.
2. AI eğitimi için: io.net, Gensyn gibi

io.net örneğinde olduğu gibi, merkeziyetsiz bir hesaplama ağı olarak şu anda 500 binden fazla GPU'ya sahip ve Render ile Filecoin'in hesaplamasını entegre etmiştir. Gensyn ise akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllerini teşvik ederek AI eğitimini gerçekleştirmektedir.

3.1.2 Merkeziyetsiz Algoritma Modeli

Güç hesaplamasının yanı sıra, bazı projeler merkeziyetsiz algoritma model ağları oluşturmaya çalışıyor. Bittensor örneğinde olduğu gibi, daha açık ve şeffaf bir ekosistem yaratmayı hedefliyor, böylece AI modelleri güvenli ve dağıtık bir şekilde eğitilebilir, paylaşılabilir ve kullanılabilir.

Bittensor'da, algoritma modelinin sağlayıcısı ( madencisi ) makine öğrenimi modelini ağa katkıda bulunur ve ödül olarak TAO tokeni alır. Ağ, en iyi yanıt üzerinde uzlaşmayı sağlamak için benzersiz bir konsensüs mekanizması kullanır.

3.1.3 Merkezsiz Veri Toplama

AI modellerinin eğitimi için büyük miktarda veri sağlanması gereklidir. Ancak şu anda çoğu Web2 şirketi, kullanıcı verilerini kendi mülkü olarak görmeye devam ediyor ve bu durum AI endüstrisinin gelişimini engelliyor.

Bazı projeler, merkeziyetsiz veri toplama sağlamak için Web3 ile token teşvikleri yoluyla birleştirilmektedir. Örneğin PublicAI'de, kullanıcılar sosyal platformlarda değerli içerikler arayıp gönderebilir veya veri doğrulayıcı olarak oylamaya katılabilirler. Kullanıcılar bu katkılar sayesinde token teşviki alarak, veri katkıcıları ile AI endüstrisi geliştirme arasında kazan-kazan durumunu teşvik etmiş olurlar.

3.1.4 ZK, AI'daki kullanıcı gizliliğini koruma

Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZK ) teknolojisi, gizliliği korurken bilgilerin doğrulanmasını sağlar ve bu, AI'deki gizlilik koruma sorunlarını çözmek için yeni bir bakış açısı sunar. ZKML ( Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi ), ZK teknolojisini kullanarak, orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modelinin eğitilmesine ve çıkarımına olanak tanır.

Bu alandaki çalışmalar hala erken aşamada, örneğin BasedAI, kullanıcı verilerinin gizliliğini korumak için tam homomorfik şifreleme ( FHE ) ile büyük dil modelleri ( LLM ) entegrasyonunu önerdi.

3.2 AI destekli Web3

3.2.1 Veri Analizi ve Tahmini

Birçok Web3 projesi, kullanıcılara veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI sistemlerini geliştirmeye başladı. Örneğin:

• Pond: Gelecekte değerli olacak tokenleri AI grafik algoritmaları ile tahmin etme
• BullBear AI: Tarihsel verilere ve piyasa hareketlerine dayanarak fiyat tahmini yapar.
• Numerai: AI yatırım yarışma platformu
• Arkham: AI ile birleşik zincir üstü veri analiz platformu

3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler

Bazı Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI kullanıyor, örneğin:

• Dune: Wand aracını tanıttı, büyük dil modelini kullanarak SQL sorguları yazıyor
• Followin、IQ.wiki: İçerik özeti için ChatGPT entegrasyonu
• Kaito: LLM tabanlı Web3 arama motoru
• NFPrompt: AI kullanarak NFT oluşturma, yaratım maliyetlerini düşürme

3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme

AI teknolojisini kullanarak akıllı sözleşme kodlarını denetlemek, açıkları daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlamayı sağlar. Örneğin, 0x0.ai, koddaki potansiyel sorunları tanımlamak için makine öğrenimi teknolojisini kullanan bir AI akıllı sözleşme denetim aracı sunmaktadır.

Dört, AI+Web3 Projelerinin Sınırlamaları ve Mevcut Zorlukları

4.1 Merkeziyetsiz hesaplama konusunda mevcut engeller

1. Performans ve stabilite: Merkeziyetsiz hesaplama ürünlerinde gecikme ve istikrarsızlık olabilir.

2. Kullanılabilirlik: Arz ve talep dengesi tarafından etkilenir.

3. Karmaşıklık: Kullanıcıların daha fazla teknik detayı anlaması gerekiyor.

4. Büyük model eğitimi için zor:

   • Büyük model eğitimi, büyük miktarda veri ve yüksek bant genişliği gerektirir.
   • Hesap gücünün stabilitesine yüksek gereksinim
   • Nvidia'nın CUDA ekosistemi ve NVLink çoklu kart iletişimi yerine geçilemez.

Dağıtık hesaplama gücü şu anda başlıca şunlar için uygundur:

• AI çıkarımı
• Belirli senaryolar için dikey küçük ve orta ölçekli model eğitimi
• Kenar hesaplama senaryosu ( gibi görüntüleme )

4.2 AI+Web3 birleşimi oldukça kaba, 1+1>2'yi gerçekleştirmedi.

Şu anda çoğu proje sadece yüzeysel olarak AI kullanıyor, kripto para birimi ile AI arasındaki yerel entegrasyonu ve yenilikçi çözümleri göstermiyor. Birçok Web3 ekibi ile AI'nin birleşimi, daha çok pazarlama düzeyinde AI kavramını kullanmakta, gerçek teknik yenilikten ziyade.

4.3 Token ekonomisi, AI projeleri anlatısının tampon maddesi haline geliyor.

Büyük modellerin giderek açık kaynak hale gelmesi nedeniyle, birçok AI+Web3 projesi kullanıcı katılımını artırmak için Web3 anlatısını ve token ekonomisini birleştirmeyi seçiyor. Ancak, anahtar, token ekonomisinin entegrasyonunun gerçekten pratik ihtiyaçları çözmeye yardımcı olup olmadığıdır, sadece kısa vadeli bir tanıtım aracı olarak değil.

Beş, Özet

AI+Web3 entegrasyonu, gelecekteki teknolojik yenilikler ve ekonomik gelişim için sonsuz olanaklar sunmaktadır. AI, Web3'e veri analizi, akıllı sözleşme denetimi, kişiselleştirilmiş hizmetler gibi daha akıllı uygulama senaryoları sağlayabilir. Web3 ise AI'ye merkeziyetsiz hesaplama gücü, veri ve algoritma paylaşım platformu sunmaktadır.

AI+Web3 projeleri hala erken aşamada olsa da birçok zorlukla karşılaşsalar da, potansiyel avantajları göz ardı edilemez. Merkeziyetsiz çözümler, bağımlılığı azaltma, şeffaflığı artırma, yeniliği teşvik etme gibi alanlarda değer katabilir. Gelecekte, AI'nın akıllı analiz ve karar verme yeteneklerini Web3'ün merkeziyetsizliği ve kullanıcı özerkliği ile birleştirerek daha akıllı, açık ve adil bir ekonomik ve sosyal sistem inşa etme umudu vardır.