بصفتي ممارسًا لـ Web3 اجتاحت الموجة الكبيرة من الذكاء الاصطناعي ، بعد تجربة انفجار المعلومات في الصناعتين في الأشهر الأخيرة ، قمت بفرز بعض الأفكار والأبحاث لمشاركتها مع ممارسي Web3:
الذكاء الاصطناعي والويب 3 ، أحدهما يخترق خيالنا للحد الأعلى للإنتاجية ، والآخر يعيد تشكيل فهمنا للنموذج الاقتصادي. باعتبارها تقنية متطورة تمثل اتجاه التطوير المستقبلي ، يبدو أن الجمع بين الاثنين هو مزيج طبيعي يمكن أن يلهم دائمًا خيالًا غير محدود ، ولكن عندما نوجه انتباهنا إلى الواقع ، نجد أن هناك عددًا قليلاً جدًا من المشاريع التي حقا الجمع بين الاثنين. القليل. أدى اصطدام المسارين إلى ظهور رواية جديدة ، لكنه ولد أيضًا الكثير من الفقاعات والحيل ، والعديد من الرؤى الجميلة التي تكمل بعضها البعض نظريًا قد لا يكون لها احتياجات حقيقية في الواقع ؛ وتلك التي يمكن أن تلبي الاحتياجات الفعلية سيكون من الصعب أيضًا تنفيذ المشاريع بسبب التكلفة أو الاختناقات الفنية.
** أعتقد أن فكرة Web3 و AI مد وجزر تتناسب أيضًا مع عدد مشاريع الويب 3 التي ترى محتوى الذكاء الاصطناعي في السوق الأولية وعدد مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تواجه web3ization غير ضرورية. ** لا يفكر رواد الأعمال الأصليون في مجال الذكاء الاصطناعي / أطراف المشروع فعليًا في كيفية استخدام الويب 3 ، مثل تأكيد البيانات والتسلسل ، والنموذج الاقتصادي ، وتوزيع علاقات الإنتاج ، وما إلى ذلك ، لأن المشاريع التصاعدية في النماذج واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي تتسم بدرجة عالية الطلب على الموارد ، إن الكمية الكبيرة من الموارد المطلوبة تجعل الذكاء الاصطناعي شديد المركزية من التدريب إلى التشغيل ، وأنا شديد الحذر بشأن جدوى التنفيذ الفعلي لبعض أطراف مشروع Web3 الذين يطلقون على ما يسمى مساعدة الذكاء الاصطناعي في تحسين علاقات الإنتاج.
واجه سوق Web3 الكثير من الاختناقات على مستوى السياسة الكلية ومستوى الابتكار. وبغض النظر عن الضغط التنظيمي الجديد ، من مستوى الابتكار ، عندما يحسن الذكاء الاصطناعي الإنتاجية بسرعة عالية ويحل محل قدرة التفكير البشري ، فإنه يجذب غالبية المستخدمين ، البناة وفي نظر المستثمرين ، معضلة الابتكار الصناعي في Web3 هي أكثر غموضًا.لقد مر وقت طويل منذ أن لم يكن لدى Web3 ابتكارات على مستوى الذكاء الاصطناعي. لنكون صادقين ، فإن معظم المشاريع الجديدة التي تحظى ببعض الاهتمام في الوقت الحالي هي تغييرات طفيفة في التقنيات / المنتجات السابقة. على سبيل المثال ، أساليب التعهد الأفضل ، والمحافظ متعددة السلاسل مع تجربة مستخدم أفضل ، وعملات meme مع طريقة لعب جديدة ، و Dex مع سيولة أفضل في السلسلة العامة الجديدة ، وما إلى ذلك. هذه "الابتكارات" المزعومة مفيدة لتقديم المزيد من المستخدمين أو المناطق. هل يساعد اختراق استخدام blockchain حقًا ، وهل هو ما تحتاجه الصناعة حقًا.
نحتاج إلى بعض الحقول الجديدة التي يمكنها إدخال الذكاء الاصطناعي إلى Web3 والسماح لخروج Web3 ، والطبيعة الأساسية لهذه البلوكشين ، مثل (1. تأكيد حقوق إنشاء المحتوى ، 2. تأكيد الهوية ، 3. ابتكار النظام المالي ، 4.. إنهاء غير موثوق به ، وما إلى ذلك) يتعلق بمستقبل النقلة النوعية التالية للصناعة بأكملها. تماشياً مع الغرض من البحث عن مزيج عضوي ، تبدأ هذه المقالة من التكيف والتكامل مع التقنيات الأساسية ، وتستعرض بشكل شامل الحقول الجديدة الناتجة عن مزيج من الذكاء الاصطناعي والويب 3 ، وتقوم بإجراء تحليل شامل للاحتياجات الفعلية ، اختناقات التنمية ، وآفاق كل اتجاه في هذه المجالات. تم عمل ملخص وتحليل.
تشير الصورة أعلاه إلى رئيس KK لـ Hash Global
** TL؛ DR **
** هناك تعارض بين الذكاء الاصطناعي والويب 3 في المنطق الأساسي. فالكمية الكبيرة من الموارد التي يتطلبها النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي تجعل الذكاء الاصطناعي شديد المركزية من التدريب إلى التشغيل ، في حين تُعطى الأولوية لاحتمال Web3 المستند إلى بناء blockchain اللامركزية والشفافية. ** هذا يجعل الجمع بين الذكاء الاصطناعي والويب 3 في الطبقة السفلية أمرًا صعبًا للغاية. يجب مناقشة ما إذا كان منطق العمل الخاص به صحيحًا وما إذا كان الطلب الفعلي موجودًا أم لا.
لكن هذا المنطق المتناقض في الجزء السفلي هو الذي يجعل الذكاء الاصطناعي والويب 3 يكملان بعضهما البعض ، لا يسعيان لأن يكونا جوهر سرد بعضهما البعض ، بل يسعيان إلى حل نقاط الألم لدى بعضهما البعض ، مما يعزز تطور كل منهما. ستجلب هاتان التقنيتان أيضًا العديد من الروايات الجديدة لبعضها البعض ، مما يترك مساحة كبيرة للخيال. ** يمكن أن يسمح تصميم النموذج الاقتصادي لـ Web3 للعديد من أطراف مشاريع الذكاء الاصطناعي بزيادة معدل استخدام الأموال لتعزيز نشاط المشروع ، وتوجد فوائد blockchain نفسها ، مثل تقليل تكاليف البنية التحتية والتحقق من الهويات ، في المربع الأسود للبيانات في الذكاء الاصطناعي: يمكن أن يؤدي إدخال الديمقراطية والشفافية وتقديم حوافز للمساهمة في البيانات إلى إلقاء ضوء جديد على تصميم المنتج لفرق مشروع الذكاء الاصطناعي. **
** في طبقة البنية التحتية ، يمكن للآلية اللامركزية لـ Web3 أن تحل مخاطر ومشاكل الذكاء الاصطناعي الحالي من الأسفل ، مثل حماية الخصوصية وإساءة استخدام البيانات وما إلى ذلك. **
توفير سوق لامركزية للعناصر الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي ، مثل قوة الحوسبة والبيانات ، وتعظيم استخدام الموارد الخاملة ، وتحسين استخدام الموارد وتخصيصها ، وتعزيز تطوير وتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
آلية اللامركزية في Web3 تمكّن الذكاء الاصطناعي من أن يصبح أكثر ديمقراطية من المستوى الأدنى.من خلال النشر اللامركزي والتدريب واستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن حماية خصوصية بيانات المستخدمين بشكل أفضل ، وهناك أيضًا فرصة لمشاركة البيانات يتم دفعها.
يمكن أيضًا استخدام Blockchain + لتسجيل ومراقبة سلوك الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي تحسين أمان الذكاء الاصطناعي وتعزيز استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الآلي في سيناريوهات مختلفة.
** يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في طبقة التطبيق في تطوير تطبيقات Web3 ونشرها. **
أولاً ، كأداة إنتاجية ، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة تطبيقات Web3 على زيادة سرعة التطوير بشكل كبير ، وكمحرك للمعرفة ، يمكنه تقليل تكاليف التفاعل والتعلم بين المستخدمين والتطبيقات dApps ، ومساعدة المزيد من المستخدمين على دخول Web3.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل بشكل كبير من العتبة التقنية لتطوير dApps وإصدار المشاريع ، مما يجعل القدرة التنافسية للمشروع أكثر تركيزًا على الابتكار والعمليات.في هذا الاتجاه ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم روايات جديدة لتطبيقات Web3 ، على سبيل المثال ، العناصر المتطورة مثل كبشر افتراضي ودور يتم زرع الذكاء الاصطناعي في الألعاب ، والبيئة الاجتماعية وغيرها من البيئة ، ويتم تطوير طرق لعب جديدة.
** طبقة البنية التحتية **
** حوافز رمزية وآلية الحوكمة: السوق اللامركزية تُمكّن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي **
في عصر النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي ، ستصبح جميع جوانب البنية التحتية التي تدعم تطوير الذكاء الاصطناعي ذات أهمية خاصة.
في عملية بناء وتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، يتمثل التحدي الرئيسي في كيفية تحفيز المشاركين وتنسيقهم بشكل فعال حتى يتمكنوا من تعزيز تطوير وتشغيل النظام بشكل مشترك. توفر الأسواق اللامركزية والحوافز الرمزية طريقة جديدة وقوية لحل هذه المشكلة. في مثل هذا السوق ، تلعب الرموز المميزة دورًا مهمًا كأصل رقمي ووسيط قيمة. يمكن أن تمثل الرموز المميزة حقوقًا أو وظائف أو موارد معينة ، ويتم تنفيذ معاملاتها وتحويلاتها من خلال عقود ذكية ، مما يحقق عملية معاملات آمنة وشفافة وآلية.
بالنسبة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تلعب الحوافز الرمزية أدوارًا متعددة. أولاً ، يمكن استخدام الرموز المميزة كحافز لمكافأة وتشجيع أولئك الذين يساهمون في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يمكن أن تشمل هذه المساهمات توفير ** موارد الحوسبة ومجموعات البيانات ونماذج الخوارزميات وقوة الحوسبة ** والمزيد. على سبيل المثال ، أدركت منصة MyShell لإنشاء روبوتات الدردشة الصوتية المشهورة مؤخرًا تأثير دولاب الموازنة من خلال ورشة عمل إنشاء روبوت الدردشة وتحليل البيانات. يمكن للمستخدمين تخصيص صوت chatbot ووظائفه وقاعدة معارفه على منصة Myshell والتفاعل معهم. تُستخدم البيانات التي تم جمعها من هذه التفاعلات لتحسين أداء الروبوتات والخدمات الشخصية ، وجذب المزيد من المستخدمين لاستخدام النظام الأساسي ، وزيادة البيانات والقيمة ، وتشكيل دائرة نمو فعالة.
من خلال توفير مكافآت رمزية للمشاركين ، يمكن للنموذج الاقتصادي لـ Web3 أيضًا جذب المزيد من الأشخاص للمشاركة في بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتعزيز مشاركة الموارد والتعاون. يمكن استخدام الرموز لتمكين تدفق القيمة وتبادلها في الأسواق اللامركزية. يمكن للمشاركين استخدام الرموز المميزة لشراء وبيع الموارد والخدمات ونماذج الخوارزمية لتحقيق المعاملات والتعاون في السوق. ** يمكن أن توفر آلية تدفق القيمة هذه طريقة أكثر مرونة وكفاءة لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، وتمكين المشاركين من تلبية احتياجاتهم ومصالحهم بشكل أفضل. **
** التشفير متماثل الشكل والتعلم الموحد: دمج حماية الخصوصية في التدريب الأساسي للذكاء الاصطناعي **
لطالما كان التدريب النموذجي الفعال مع ضمان الخصوصية الشخصية وأمن البيانات يمثل تحديًا. في هذا الصدد ، توفر تقنية التشفير المتماثل طريقة قوية لحماية الخصوصية ، والتي يمكن دمجها في التدريب الأساسي للذكاء الاصطناعي لضمان أمان البيانات الحساسة.
التشفير متماثل الشكل هو تقنية تشفير خاصة تسمح بإجراء عمليات حسابية على البيانات في حالة مشفرة دون فك التشفير. هذا يعني أنه يمكن إجراء تدريب وحسابات على النموذج على البيانات المشفرة دون الكشف عن محتوى البيانات الأصلية. من خلال تطبيق التشفير متماثل الشكل على عملية التدريب الأساسية للذكاء الاصطناعي ، يمكن تحقيق حماية الخصوصية دون تسريب البيانات الحساسة.
فيما يلي بعض الخطوات والاعتبارات الأساسية عند استخدام التشفير متماثل الشكل لتدريب الذكاء الاصطناعي:
** تشفير البيانات: ** تشفير البيانات المشاركة في تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزمية تشفير متماثلة الشكل. هذا يضمن خصوصية البيانات والسرية أثناء التدريب.
** الحوسبة المشفرة: ** تنفيذ عمليات الحوسبة في حالة مشفرة ، بما في ذلك تدريب النموذج والتحسين والاستدلال. يجعل التشفير متماثل الشكل هذه الحسابات ممكنة دون فك تشفير البيانات.
** مشاركة معلمات الأمان: ** تحتاج جميع الأطراف المشاركة في التدريب إلى مشاركة وتبادل معلمات الأمان المطلوبة لحسابات التشفير. تُستخدم هذه المعلمات للتحكم في عملية التشفير المتماثل ونتائج فك التشفير.
** معالجة النتيجة المشفرة: ** بعد اكتمال الحساب المشفر ، يمكن فك تشفير النتيجة للحصول على وزن النموذج النهائي أو الإخراج المتوقع. يجب اتخاذ تدابير أمنية مناسبة عند فك تشفير النتائج لمنع تسرب البيانات أو الوصول غير المصرح به.
إن دمج تقنية التشفير متماثل الشكل في حماية الخصوصية في التدريب الأساسي للذكاء الاصطناعي له بعض المزايا وسيناريوهات التطبيق المحتملة:
** أ. الحفاظ على الخصوصية: ** يتيح التشفير المتماثل الشكل تدريب النماذج على البيانات الحساسة دون الوصول فعليًا إلى تلك البيانات أو كشفها. يساعد ذلك في الحفاظ على الخصوصية الفردية والتحكم في مالكي البيانات.
** ب. تعاون البيانات: ** يمكن لمالكي بيانات متعددين المشاركة بشكل مشترك في تدريب الذكاء الاصطناعي دون مشاركة بياناتهم الأولية. تجعل تقنية التشفير متجانسة الشكل هذا التعاون في البيانات ممكنًا ، مما يعزز فرص التعاون والمشاركة.
** ج. الامتثال القانوني: ** بالنسبة للبيانات الحساسة الخاضعة للقيود القانونية والتنظيمية (مثل السجلات الطبية أو البيانات المالية) ، يوفر التشفير المتجانس نهجًا متوافقًا مع الامتثال لتدريب الذكاء الاصطناعي.
يمكن أيضًا تحقيق هذا النوع من الخصوصية من خلال منصات الحوسبة اللامركزية ، على سبيل المثال ، فلوينس هي منصة حوسبة لامركزية يمكنها تشغيل العديد من البرامج بما في ذلك الذكاء الاصطناعي ، بهدف تحقيق حرية الابتكار الرقمي من خلال تطبيقات نظير إلى نظير. يوفر بروتوكول Web3 مفتوحًا وإطارًا وأدوات لتطوير واستضافة التطبيقات والواجهات والخلفيات على شبكة نظير إلى نظير بدون إذن.
** استدلال zkML و AI على السلسلة: مراقبة سلوك وكيل AI وقيود الحقوق والمسؤوليات **
** في سياق التطور السريع والتطبيق الواسع النطاق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) ، تزداد أهمية التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتصرف بطريقة أخلاقية وقانونية. ** غالبًا ما يُنظر إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي على أنها كيانات وكيل قادرة على أداء المهام واتخاذ القرارات التي يمكن أن يكون لها تأثيرات عميقة على البشر والمجتمع. لذلك ، أصبحت مراقبة سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي وتقييد حقوقهم ومسؤولياتهم قضية رئيسية في حماية المصالح العامة والحقوق الشخصية. كطريقة مبتكرة ، توفر zkML حلاً آمنًا وقابل للتحقق وشفافًا لمراقبة سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي وتقييد الحقوق والمسؤوليات. ** من خلال الجمع بين دليل المعرفة الصفرية وتكنولوجيا blockchain ، تضمن zkML امتثال ومصداقية أنظمة الذكاء الاصطناعي مع حماية الخصوصية. **
بأخذ Modulus Labs كمثال ، يستخدم المشروع تقنية zkML لضمان عدم تسرب البيانات الرئيسية أو المعلومات الحساسة أثناء تشغيل نظام الذكاء الاصطناعي. من خلال تطبيق براهين المعرفة الصفرية أثناء الحساب ، يمكن للمشروع أن يثبت للمنظمين أو أصحاب المصلحة أن الذكاء الاصطناعي الخاص به قد أدى مهمة محددة دون الكشف عن البيانات الفعلية أو النماذج الداخلية. يحمي هذا النهج الخصوصية الشخصية والسرية التجارية ، مع توفير وسيلة للتدقيق والتحقق من سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن لإطار المراقبة والتقييد اللامركزي الذي أنشأته zkML مراقبة ومراجعة عملية صنع القرار ومسار سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
تضمن آلية المراقبة اللامركزية هذه الشفافية وإمكانية التتبع ، مما يتيح اكتشاف الانتهاكات أو القرارات غير الصحيحة وتصحيحها في الوقت المناسب. ** يوفر zkML أيضًا آلية لتقييد حقوق ومسؤوليات سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي. ** من خلال الجمع بين العقود الذكية وعملية التشغيل واتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي ، يمكن وضع سلسلة من القواعد والشروط للحد من نطاق سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي وضمان امتثاله للإرشادات الأخلاقية و تنظيمات قانونية. تجعل آلية تقييد مسؤولية السلطة هذه من نظام الذكاء الاصطناعي أداة موثوقة يمكنها خلق قيمة للمجتمع البشري دون إساءة استخدام القوة أو التسبب في إلحاق الضرر بالمصالح البشرية. توفر هذه التقنية أساسًا مهمًا لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي مستدامة وأخلاقية ومسؤولة.
** طبقة التنفيذ **
** تحسين كفاءة الإنتاج ، مسرع لتطوير Web3 **
في تطوير Web3 ، يلعب الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا مهمًا ، حيث يتحد مع مختلف المجالات لتحسين الإنتاجية وخلق تجربة مستخدم أفضل. فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي يجمع فيها الذكاء الاصطناعي والويب 3:
** الذكاء الاصطناعي وجمع البيانات على السلسلة وتحليلها **
تلعب تقنية الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في جمع البيانات على السلسلة وتحليلها. كقاعدة بيانات موزعة ، تسجل blockchain عددًا كبيرًا من المعاملات والمعلومات. من خلال الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي ، يمكن فهم البيانات الموجودة على blockchain واستخدامها بشكل أفضل. على سبيل المثال ، Web3 Analytics عبارة عن منصة تحليلات قائمة على الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم الآلي وخوارزميات استخراج البيانات لجمع ومعالجة وتحليل البيانات على السلسلة. يمكن أن يساعد المستخدمين على اكتساب رؤى حول المعاملات عبر السلسلة واتجاهات السوق وأنماط سلوك المستخدم ، وبالتالي تزويد المستخدمين بتحليل بيانات أكثر دقة ودعم القرار. منصة مماثلة هي MinMax AI ، والتي توفر أدوات تحليل البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي على أساس السلسلة لمساعدة المستخدمين على اكتشاف الفرص والاتجاهات المحتملة في السوق.
2. ** الذكاء الاصطناعي وتطوير التطبيقات التلقائية **
يعد تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في أتمتة عملية تطوير dApp مهمًا جدًا أيضًا. يتطلب تطوير العقد الذكي والتطبيق الرقمي عادةً كتابة الكثير من التعليمات البرمجية ، والاختبار الشاق وأعمال النشر. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية وأدوات تطوير dApp ، يمكن تحقيق عملية تطوير dApp أكثر كفاءة وذكاء. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة إنشاء الكود والتحقق من العقود الذكية واختبارها ونشر وصيانة dApps. هذا يوفر الوقت والموارد ويزيد من كفاءة ودقة عملية التطوير. على سبيل المثال ، تستخدم بعض أدوات التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لمساعدة المطورين على كتابة العقود الذكية بشكل أسرع واكتشاف الأخطاء المحتملة وإصلاحها تلقائيًا.
3. ** الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على السلسلة **
في عالم Web3 ، يعتبر أمان المعاملات عبر السلسلة أمرًا بالغ الأهمية. نظرًا لانفتاح وشفافية blockchain ، فإن الهجمات الخبيثة والاحتيال وتسرب البيانات كلها مخاطر. يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمن وحماية الخصوصية للمعاملات عبر السلسلة. على سبيل المثال ، تستخدم منصة أمان Web3 SeQure الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الضارة والاحتيال وتسرب البيانات ومنعها ، وتوفر آليات المراقبة والإنذار في الوقت الفعلي لضمان أمن واستقرار المعاملات على السلسلة. تشمل أدوات الأمان المماثلة Sentinel المدعوم من AI.
** تحسين تخصيص الموارد ، ملاح لعالم Web3 **
يعد تحسين تخصيص الموارد أحد التحديات الرئيسية في عالم Web3. من خلال الجمع بين تقنية blockchain والذكاء الاصطناعي ، يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي كمتصفح لتحقيق تخصيص واستخدام أكثر كفاءة للموارد. فيما يلي بعض المجالات التي يتنقل فيها الذكاء الاصطناعي في عالم Web3:
** الذكاء الاصطناعي وتحسين نشاط السلسلة: ** تشمل الأنشطة على blockchain المعاملات وتنفيذ العقود وتخزين البيانات. من خلال قدرات التحليل والتنبؤ الذكية للذكاء الاصطناعي ، يمكننا تحسين الأنشطة على السلسلة بشكل أفضل وتحسين الكفاءة والأداء بشكل عام. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد أنماط المعاملات ، واكتشاف النشاط غير المعتاد ، وتقديم توصيات في الوقت الفعلي لتحسين تخصيص الموارد لشبكات blockchain من خلال تحليل البيانات والتدريب على النموذج.
** AI وآلية الإعلان على السلسلة: ** في عالم Web3 ، يعد الإعلان أيضًا نوعًا من الموارد. يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في آلية الإعلان على السلسلة ، مما يساعد المعلنين على استهداف الجماهير بشكل أكثر دقة وتوفير محتوى إعلاني مخصص. من خلال تحليل البيانات وأنماط سلوك المستخدمين على السلسلة ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق موضع إعلان أكثر دقة ، وتحسين معدل النقر ومعدل تحويل الإعلانات ، وبالتالي تحسين تخصيص الموارد واستخدامها.
** حوكمة الذكاء الاصطناعي و DAO: ** المنظمة اللامركزية المستقلة (DAO) هي نوع جديد من التنظيم في عالم Web3. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة مهمة لحوكمة DAO ، والمساعدة في صنع القرار ، وآلية التصويت ، وحوكمة المجتمع. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أعضاء DAO على فهم احتياجات وآراء المجتمع بشكل أفضل من خلال تحليل البيانات والتنبؤ ، وتقديم دعم القرار. من خلال مشاركة منظمة العفو الدولية ، يمكن لـ DAO العمل بشكل أكثر كفاءة ، وتحسين تخصيص الموارد ، وتعزيز تنمية المجتمع ونموه.
طبقة التطبيقات
** تقليل حواجز الدخول ، وهو عامل تقوية لنشر Web3 **
** واجهة مستخدم سهلة الاستخدام مدمجة مع AI **
** تفسير العقود الذكية المضمنة في الذكاء الاصطناعي **
** كتابة العقود الذكية مدمجة بالذكاء الاصطناعي **
في تطوير Web3 ، يعد تقليل الحواجز أمام الدخول هو مفتاح الترويج. لتحقيق ذلك ، تلعب التقنيات المدمجة مع الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا مهمًا في توفير واجهات سهلة الاستخدام وتفسير العقود الذكي وكتابة العقود الذكية. توفر واجهة المستخدم السهلة المضمنة مع AI تجربة تشغيل أكثر سهولة وملاءمة للمستخدمين الذين يستخدمون منصة Web3. تتطلب تقنية blockchain التقليدية عادةً من المستخدمين تعلم الأوامر المعقدة وبناء الجملة من أجل التفاعل وتنفيذ العمليات. ومع ذلك ، من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على تصميم واجهة المستخدم ، يمكن تحقيق وظائف مثل معالجة اللغة الطبيعية والواجهة الرسومية ، بحيث يمكن للمستخدمين بسهولة استخدام منصة Web3 لأداء عمليات مختلفة دون فهم متعمق للتفاصيل التقنية. يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا للمستخدمين القدرة على فهم العقود الذكية وتفسيرها بشكل أفضل. من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي ، يمكن تحقيق التحليل التلقائي والعرض المرئي للعقود الذكية ، ويمكن عرض التدفق المنطقي وتعبيرات الشروط في العقود الذكية بوضوح للمستخدمين ، وذلك لتحسين فهم المستخدمين وثقتهم في العقود الذكية.
لقد أتاح ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانيات جديدة للصناعة الإبداعية ، حيث جلب المزيد من الخبرات المتنوعة والمبتكرة إلى عالم Web3 ، مما سمح للمستخدمين بالمشاركة في المؤامرات الغنية وطريقة اللعب. في السوق الصاعد NFT الماضي ، ضخ الذكاء الاصطناعي إبداعًا لا نهائيًا في NFT التوليدي. Generative NFT (Non-Fungible Token) هو نوع من الأعمال الفنية أو الأصول الرقمية التي تعتمد على الخوارزميات والبيانات.يمكن إنشاء العديد من الأعمال الفنية والشخصيات الفريدة والمتنوعة من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تصبح NFTs التوليدية شخصيات أو دعامات أو عناصر مشهد في الألعاب أو عوالم افتراضية أو metaverses ، مما يوفر للمستخدمين خيارات غنية وتجارب مخصصة. في طفرة DeFi ، يوفر وكيل التداول الآلي للذكاء الاصطناعي أيضًا الراحة والكفاءة لعملية المعاملات الاقتصادية في المكتبة الإبداعية. في عالم Web3 ، يمكن للمستخدمين جني فوائد من خلال امتلاك أو تداول أو المشاركة في الأصول الرقمية في المكتبة الإبداعية. يستخدم وكلاء التداول الآليون للذكاء الاصطناعي الخوارزميات الذكية وتكنولوجيا التعلم الآلي لأتمتة معاملات الأصول ، مما يساعد المستخدمين على الحصول على أفضل فرص التداول وزيادة العوائد.
تقدم AIGC أيضًا طريقة لعب وأفكارًا جديدة لمنصة المحتوى ومجتمع المحتوى الذي ينشئه المستخدمون. على سبيل المثال ، Yodayo عبارة عن منصة فنية للذكاء الاصطناعي للمضيفين الافتراضيين وعشاق الرسوم المتحركة لمشاركة وإنشاء المزيد من المحتوى الذي يحبونه. من خلال الاتصال بمحرك AIGC ، تجعل Yodayo إنشاء المستخدمين وتفاعلهم على منصة إنشاء المحتوى أسهل وأسهل في التشغيل ، بحيث يمكن أيضًا لمعظم المستخدمين "الصامتين" على المنصات التقليدية أن يصبحوا مبدعين وأساتذة. يصبح المستهلكون محتوى المبدعين ، الذين يتواصلون بشكل وثيق مع المجتمع ويساهمون فيه.
يوفر الجمع بين شخصية AI ولعبة NPC تجربة أكثر واقعية وتفاعلية لمخطط اللعبة في المكتبة الإبداعية. من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على شخصيات اللعبة والشخصيات من غير اللاعبين (NPCs) ، يمكن منحهم سلوكًا ذكيًا وصنع قرارًا مستقلاً وتعبيرًا عاطفيًا. هذا يجعل مخطط اللعبة أكثر ثراءً وتنوعًا ، ويمكن للاعبين التفاعل مع الشخصيات بذكاء اصطناعي واقعي لاستكشاف عالم اللعبة وحل التحديات المختلفة معًا. مزيج من الذكاء الاصطناعي والعرض التلقائي للمشاهد metaverse يخلق بيئة أكثر واقعية وحيوية للعالم الافتراضي في اللعبة. على سبيل المثال ، سيقوم Inward AI بتحليل سلوك اللاعبين وتفضيلاتهم بشكل منهجي ، وبناءً على تفاعلاتهم السابقة ، دع الشخصيات الرئيسية في اللعبة تقدم مهام أو معلومات فريدة ، وإنشاء قصة مخصصة لكل لاعب. يمكن للذكاء الاصطناعي القتالي في الوقت الحقيقي الذي توفره rctAI أن يجعل كل معركة تنبض بالحياة.يمكن للشخصيات التي تقاتل ضد اللاعب التعلم من استراتيجية القتال الخاصة باللاعب ، وتحسين مهاراتهم وتعديل استراتيجيتهم ، مما يجعل المعركة مليئة بمزيد من الشكوك والتغييرات. يخلق دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه سردًا ديناميكيًا وتفاعليًا وواقعيًا ومشاهد قتالية مليئة بالتحديات ، مما يجعل عالم اللعبة أكثر جاذبية وجاذبية.
خاتمة
نظرًا لأن ممارسو Web3 اجتاحوا موجة الذكاء الاصطناعي الكبيرة ، بعد تجربة انفجار المعلومات في هذين المجالين في الأشهر الأخيرة ، أصبح لدينا تفكير أكثر عمقًا حول الجمع بين الذكاء الاصطناعي والويب 3. على الرغم من وجود تضارب في المنطق الأساسي بين الاثنين ، إلا أن مركزية الذكاء الاصطناعي ومبدأ اللامركزية في Web3 يبدو من الصعب التوفيق بينهما ، لكن هذا المنطق المتناقض هو الذي يمكّن الذكاء الاصطناعي والويب 3 من تكملة بعضهما البعض ويصبحا حلولًا لألم بعضهما البعض. نقاط.تعزيز تنمية بعضنا البعض. ** يمكن لآلية اللامركزية الخاصة بـ Web3 أن تحل بشكل أساسي مشاكل حماية الخصوصية وإساءة استخدام البيانات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي ، ويمكن لتطبيق Web3 وتقنية blockchain أيضًا مراقبة وتسجيل سلوك الذكاء الاصطناعي ، وتحسين أمان الذكاء الاصطناعي ، وتعزيز الترويج وتطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي الآلي في مختلف المجالات. **
على الرغم من صعوبة الجمع بين AI و Web3 في الطبقة السفلية ، إلا أنه يمكن أن يخلق العديد من الاحتمالات والسرد الجديدة على مستوى التطبيق: ** يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي داعمًا مهمًا لتطبيقات Web3 ، مما يحسن بشكل كبير من سرعة تطوير تطبيقات Web3 ويقلل من الحاجة للمستخدمين وتكاليف التفاعل والتعلم الخاصة بـ dApp تساعد المزيد من المستخدمين على دخول عالم Web3. في الوقت نفسه ، بينما يخفض الذكاء الاصطناعي العتبة التقنية لتطوير dApp وتوزيع المشروع ، فإنه يمكن أيضًا أن يجلب المزيد من الطرق للعب وتعزيز القدرة التنافسية من حيث الابتكار وتشغيل المشروع ، مثل تضمين الأشخاص الافتراضيين ودور الذكاء الاصطناعي في الألعاب و ستجلب عناصر الرواية في علم البيئة الاجتماعية سردًا جديدًا وخبرة جديدة لتطبيقات Web3 ، وستزيد من تعزيز تطوير صناعة Web3 والترويج لها. **
على الرغم من أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والويب 3 يواجه بعض التحديات والقيود ، فإننا نعتقد أن المزيج العضوي فقط من الاثنين يمكن أن يدعم سرد ومثالية الجيل التالي من الإنترنت. نتطلع إلى رؤية ظهور المزيد من المشاريع المبتكرة التي يمكن أن تجلب الذكاء الاصطناعي إلى Web3 ودفع Web3 إلى مجال أوسع. ونأمل أيضًا أن يستمر تطوير هاتين التقنيتين المتطورتين في مساعدة بعضهما البعض على اختراق الاختناقات التقنية ، والتغلب عليها قيود التكلفة ، والمشاركة في إنشاء مستقبل أكثر ذكاءً وانفتاحًا.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تقرير بحث تشفير OP: تخيل غير محدود لإمكانية الجمع بين الذكاء الاصطناعي والويب 3
بصفتي ممارسًا لـ Web3 اجتاحت الموجة الكبيرة من الذكاء الاصطناعي ، بعد تجربة انفجار المعلومات في الصناعتين في الأشهر الأخيرة ، قمت بفرز بعض الأفكار والأبحاث لمشاركتها مع ممارسي Web3:
الذكاء الاصطناعي والويب 3 ، أحدهما يخترق خيالنا للحد الأعلى للإنتاجية ، والآخر يعيد تشكيل فهمنا للنموذج الاقتصادي. باعتبارها تقنية متطورة تمثل اتجاه التطوير المستقبلي ، يبدو أن الجمع بين الاثنين هو مزيج طبيعي يمكن أن يلهم دائمًا خيالًا غير محدود ، ولكن عندما نوجه انتباهنا إلى الواقع ، نجد أن هناك عددًا قليلاً جدًا من المشاريع التي حقا الجمع بين الاثنين. القليل. أدى اصطدام المسارين إلى ظهور رواية جديدة ، لكنه ولد أيضًا الكثير من الفقاعات والحيل ، والعديد من الرؤى الجميلة التي تكمل بعضها البعض نظريًا قد لا يكون لها احتياجات حقيقية في الواقع ؛ وتلك التي يمكن أن تلبي الاحتياجات الفعلية سيكون من الصعب أيضًا تنفيذ المشاريع بسبب التكلفة أو الاختناقات الفنية.
** أعتقد أن فكرة Web3 و AI مد وجزر تتناسب أيضًا مع عدد مشاريع الويب 3 التي ترى محتوى الذكاء الاصطناعي في السوق الأولية وعدد مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تواجه web3ization غير ضرورية. ** لا يفكر رواد الأعمال الأصليون في مجال الذكاء الاصطناعي / أطراف المشروع فعليًا في كيفية استخدام الويب 3 ، مثل تأكيد البيانات والتسلسل ، والنموذج الاقتصادي ، وتوزيع علاقات الإنتاج ، وما إلى ذلك ، لأن المشاريع التصاعدية في النماذج واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي تتسم بدرجة عالية الطلب على الموارد ، إن الكمية الكبيرة من الموارد المطلوبة تجعل الذكاء الاصطناعي شديد المركزية من التدريب إلى التشغيل ، وأنا شديد الحذر بشأن جدوى التنفيذ الفعلي لبعض أطراف مشروع Web3 الذين يطلقون على ما يسمى مساعدة الذكاء الاصطناعي في تحسين علاقات الإنتاج.
واجه سوق Web3 الكثير من الاختناقات على مستوى السياسة الكلية ومستوى الابتكار. وبغض النظر عن الضغط التنظيمي الجديد ، من مستوى الابتكار ، عندما يحسن الذكاء الاصطناعي الإنتاجية بسرعة عالية ويحل محل قدرة التفكير البشري ، فإنه يجذب غالبية المستخدمين ، البناة وفي نظر المستثمرين ، معضلة الابتكار الصناعي في Web3 هي أكثر غموضًا.لقد مر وقت طويل منذ أن لم يكن لدى Web3 ابتكارات على مستوى الذكاء الاصطناعي. لنكون صادقين ، فإن معظم المشاريع الجديدة التي تحظى ببعض الاهتمام في الوقت الحالي هي تغييرات طفيفة في التقنيات / المنتجات السابقة. على سبيل المثال ، أساليب التعهد الأفضل ، والمحافظ متعددة السلاسل مع تجربة مستخدم أفضل ، وعملات meme مع طريقة لعب جديدة ، و Dex مع سيولة أفضل في السلسلة العامة الجديدة ، وما إلى ذلك. هذه "الابتكارات" المزعومة مفيدة لتقديم المزيد من المستخدمين أو المناطق. هل يساعد اختراق استخدام blockchain حقًا ، وهل هو ما تحتاجه الصناعة حقًا.
نحتاج إلى بعض الحقول الجديدة التي يمكنها إدخال الذكاء الاصطناعي إلى Web3 والسماح لخروج Web3 ، والطبيعة الأساسية لهذه البلوكشين ، مثل (1. تأكيد حقوق إنشاء المحتوى ، 2. تأكيد الهوية ، 3. ابتكار النظام المالي ، 4.. إنهاء غير موثوق به ، وما إلى ذلك) يتعلق بمستقبل النقلة النوعية التالية للصناعة بأكملها. تماشياً مع الغرض من البحث عن مزيج عضوي ، تبدأ هذه المقالة من التكيف والتكامل مع التقنيات الأساسية ، وتستعرض بشكل شامل الحقول الجديدة الناتجة عن مزيج من الذكاء الاصطناعي والويب 3 ، وتقوم بإجراء تحليل شامل للاحتياجات الفعلية ، اختناقات التنمية ، وآفاق كل اتجاه في هذه المجالات. تم عمل ملخص وتحليل.
تشير الصورة أعلاه إلى رئيس KK لـ Hash Global
** TL؛ DR **
** طبقة البنية التحتية **
** حوافز رمزية وآلية الحوكمة: السوق اللامركزية تُمكّن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي **
في عصر النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي ، ستصبح جميع جوانب البنية التحتية التي تدعم تطوير الذكاء الاصطناعي ذات أهمية خاصة.
في عملية بناء وتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، يتمثل التحدي الرئيسي في كيفية تحفيز المشاركين وتنسيقهم بشكل فعال حتى يتمكنوا من تعزيز تطوير وتشغيل النظام بشكل مشترك. توفر الأسواق اللامركزية والحوافز الرمزية طريقة جديدة وقوية لحل هذه المشكلة. في مثل هذا السوق ، تلعب الرموز المميزة دورًا مهمًا كأصل رقمي ووسيط قيمة. يمكن أن تمثل الرموز المميزة حقوقًا أو وظائف أو موارد معينة ، ويتم تنفيذ معاملاتها وتحويلاتها من خلال عقود ذكية ، مما يحقق عملية معاملات آمنة وشفافة وآلية.
بالنسبة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تلعب الحوافز الرمزية أدوارًا متعددة. أولاً ، يمكن استخدام الرموز المميزة كحافز لمكافأة وتشجيع أولئك الذين يساهمون في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يمكن أن تشمل هذه المساهمات توفير ** موارد الحوسبة ومجموعات البيانات ونماذج الخوارزميات وقوة الحوسبة ** والمزيد. على سبيل المثال ، أدركت منصة MyShell لإنشاء روبوتات الدردشة الصوتية المشهورة مؤخرًا تأثير دولاب الموازنة من خلال ورشة عمل إنشاء روبوت الدردشة وتحليل البيانات. يمكن للمستخدمين تخصيص صوت chatbot ووظائفه وقاعدة معارفه على منصة Myshell والتفاعل معهم. تُستخدم البيانات التي تم جمعها من هذه التفاعلات لتحسين أداء الروبوتات والخدمات الشخصية ، وجذب المزيد من المستخدمين لاستخدام النظام الأساسي ، وزيادة البيانات والقيمة ، وتشكيل دائرة نمو فعالة.
من خلال توفير مكافآت رمزية للمشاركين ، يمكن للنموذج الاقتصادي لـ Web3 أيضًا جذب المزيد من الأشخاص للمشاركة في بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتعزيز مشاركة الموارد والتعاون. يمكن استخدام الرموز لتمكين تدفق القيمة وتبادلها في الأسواق اللامركزية. يمكن للمشاركين استخدام الرموز المميزة لشراء وبيع الموارد والخدمات ونماذج الخوارزمية لتحقيق المعاملات والتعاون في السوق. ** يمكن أن توفر آلية تدفق القيمة هذه طريقة أكثر مرونة وكفاءة لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، وتمكين المشاركين من تلبية احتياجاتهم ومصالحهم بشكل أفضل. **
** التشفير متماثل الشكل والتعلم الموحد: دمج حماية الخصوصية في التدريب الأساسي للذكاء الاصطناعي **
لطالما كان التدريب النموذجي الفعال مع ضمان الخصوصية الشخصية وأمن البيانات يمثل تحديًا. في هذا الصدد ، توفر تقنية التشفير المتماثل طريقة قوية لحماية الخصوصية ، والتي يمكن دمجها في التدريب الأساسي للذكاء الاصطناعي لضمان أمان البيانات الحساسة.
التشفير متماثل الشكل هو تقنية تشفير خاصة تسمح بإجراء عمليات حسابية على البيانات في حالة مشفرة دون فك التشفير. هذا يعني أنه يمكن إجراء تدريب وحسابات على النموذج على البيانات المشفرة دون الكشف عن محتوى البيانات الأصلية. من خلال تطبيق التشفير متماثل الشكل على عملية التدريب الأساسية للذكاء الاصطناعي ، يمكن تحقيق حماية الخصوصية دون تسريب البيانات الحساسة.
فيما يلي بعض الخطوات والاعتبارات الأساسية عند استخدام التشفير متماثل الشكل لتدريب الذكاء الاصطناعي:
إن دمج تقنية التشفير متماثل الشكل في حماية الخصوصية في التدريب الأساسي للذكاء الاصطناعي له بعض المزايا وسيناريوهات التطبيق المحتملة: ** أ. الحفاظ على الخصوصية: ** يتيح التشفير المتماثل الشكل تدريب النماذج على البيانات الحساسة دون الوصول فعليًا إلى تلك البيانات أو كشفها. يساعد ذلك في الحفاظ على الخصوصية الفردية والتحكم في مالكي البيانات. ** ب. تعاون البيانات: ** يمكن لمالكي بيانات متعددين المشاركة بشكل مشترك في تدريب الذكاء الاصطناعي دون مشاركة بياناتهم الأولية. تجعل تقنية التشفير متجانسة الشكل هذا التعاون في البيانات ممكنًا ، مما يعزز فرص التعاون والمشاركة. ** ج. الامتثال القانوني: ** بالنسبة للبيانات الحساسة الخاضعة للقيود القانونية والتنظيمية (مثل السجلات الطبية أو البيانات المالية) ، يوفر التشفير المتجانس نهجًا متوافقًا مع الامتثال لتدريب الذكاء الاصطناعي. يمكن أيضًا تحقيق هذا النوع من الخصوصية من خلال منصات الحوسبة اللامركزية ، على سبيل المثال ، فلوينس هي منصة حوسبة لامركزية يمكنها تشغيل العديد من البرامج بما في ذلك الذكاء الاصطناعي ، بهدف تحقيق حرية الابتكار الرقمي من خلال تطبيقات نظير إلى نظير. يوفر بروتوكول Web3 مفتوحًا وإطارًا وأدوات لتطوير واستضافة التطبيقات والواجهات والخلفيات على شبكة نظير إلى نظير بدون إذن.
** استدلال zkML و AI على السلسلة: مراقبة سلوك وكيل AI وقيود الحقوق والمسؤوليات **
** في سياق التطور السريع والتطبيق الواسع النطاق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) ، تزداد أهمية التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتصرف بطريقة أخلاقية وقانونية. ** غالبًا ما يُنظر إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي على أنها كيانات وكيل قادرة على أداء المهام واتخاذ القرارات التي يمكن أن يكون لها تأثيرات عميقة على البشر والمجتمع. لذلك ، أصبحت مراقبة سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي وتقييد حقوقهم ومسؤولياتهم قضية رئيسية في حماية المصالح العامة والحقوق الشخصية. كطريقة مبتكرة ، توفر zkML حلاً آمنًا وقابل للتحقق وشفافًا لمراقبة سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي وتقييد الحقوق والمسؤوليات. ** من خلال الجمع بين دليل المعرفة الصفرية وتكنولوجيا blockchain ، تضمن zkML امتثال ومصداقية أنظمة الذكاء الاصطناعي مع حماية الخصوصية. **
بأخذ Modulus Labs كمثال ، يستخدم المشروع تقنية zkML لضمان عدم تسرب البيانات الرئيسية أو المعلومات الحساسة أثناء تشغيل نظام الذكاء الاصطناعي. من خلال تطبيق براهين المعرفة الصفرية أثناء الحساب ، يمكن للمشروع أن يثبت للمنظمين أو أصحاب المصلحة أن الذكاء الاصطناعي الخاص به قد أدى مهمة محددة دون الكشف عن البيانات الفعلية أو النماذج الداخلية. يحمي هذا النهج الخصوصية الشخصية والسرية التجارية ، مع توفير وسيلة للتدقيق والتحقق من سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن لإطار المراقبة والتقييد اللامركزي الذي أنشأته zkML مراقبة ومراجعة عملية صنع القرار ومسار سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
تضمن آلية المراقبة اللامركزية هذه الشفافية وإمكانية التتبع ، مما يتيح اكتشاف الانتهاكات أو القرارات غير الصحيحة وتصحيحها في الوقت المناسب. ** يوفر zkML أيضًا آلية لتقييد حقوق ومسؤوليات سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي. ** من خلال الجمع بين العقود الذكية وعملية التشغيل واتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي ، يمكن وضع سلسلة من القواعد والشروط للحد من نطاق سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي وضمان امتثاله للإرشادات الأخلاقية و تنظيمات قانونية. تجعل آلية تقييد مسؤولية السلطة هذه من نظام الذكاء الاصطناعي أداة موثوقة يمكنها خلق قيمة للمجتمع البشري دون إساءة استخدام القوة أو التسبب في إلحاق الضرر بالمصالح البشرية. توفر هذه التقنية أساسًا مهمًا لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي مستدامة وأخلاقية ومسؤولة.
** طبقة التنفيذ **
** تحسين كفاءة الإنتاج ، مسرع لتطوير Web3 **
في تطوير Web3 ، يلعب الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا مهمًا ، حيث يتحد مع مختلف المجالات لتحسين الإنتاجية وخلق تجربة مستخدم أفضل. فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي يجمع فيها الذكاء الاصطناعي والويب 3:
تلعب تقنية الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في جمع البيانات على السلسلة وتحليلها. كقاعدة بيانات موزعة ، تسجل blockchain عددًا كبيرًا من المعاملات والمعلومات. من خلال الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي ، يمكن فهم البيانات الموجودة على blockchain واستخدامها بشكل أفضل. على سبيل المثال ، Web3 Analytics عبارة عن منصة تحليلات قائمة على الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم الآلي وخوارزميات استخراج البيانات لجمع ومعالجة وتحليل البيانات على السلسلة. يمكن أن يساعد المستخدمين على اكتساب رؤى حول المعاملات عبر السلسلة واتجاهات السوق وأنماط سلوك المستخدم ، وبالتالي تزويد المستخدمين بتحليل بيانات أكثر دقة ودعم القرار. منصة مماثلة هي MinMax AI ، والتي توفر أدوات تحليل البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي على أساس السلسلة لمساعدة المستخدمين على اكتشاف الفرص والاتجاهات المحتملة في السوق. 2. ** الذكاء الاصطناعي وتطوير التطبيقات التلقائية **
يعد تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في أتمتة عملية تطوير dApp مهمًا جدًا أيضًا. يتطلب تطوير العقد الذكي والتطبيق الرقمي عادةً كتابة الكثير من التعليمات البرمجية ، والاختبار الشاق وأعمال النشر. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية وأدوات تطوير dApp ، يمكن تحقيق عملية تطوير dApp أكثر كفاءة وذكاء. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة إنشاء الكود والتحقق من العقود الذكية واختبارها ونشر وصيانة dApps. هذا يوفر الوقت والموارد ويزيد من كفاءة ودقة عملية التطوير. على سبيل المثال ، تستخدم بعض أدوات التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لمساعدة المطورين على كتابة العقود الذكية بشكل أسرع واكتشاف الأخطاء المحتملة وإصلاحها تلقائيًا. 3. ** الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على السلسلة **
في عالم Web3 ، يعتبر أمان المعاملات عبر السلسلة أمرًا بالغ الأهمية. نظرًا لانفتاح وشفافية blockchain ، فإن الهجمات الخبيثة والاحتيال وتسرب البيانات كلها مخاطر. يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمن وحماية الخصوصية للمعاملات عبر السلسلة. على سبيل المثال ، تستخدم منصة أمان Web3 SeQure الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الضارة والاحتيال وتسرب البيانات ومنعها ، وتوفر آليات المراقبة والإنذار في الوقت الفعلي لضمان أمن واستقرار المعاملات على السلسلة. تشمل أدوات الأمان المماثلة Sentinel المدعوم من AI.
** تحسين تخصيص الموارد ، ملاح لعالم Web3 **
يعد تحسين تخصيص الموارد أحد التحديات الرئيسية في عالم Web3. من خلال الجمع بين تقنية blockchain والذكاء الاصطناعي ، يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي كمتصفح لتحقيق تخصيص واستخدام أكثر كفاءة للموارد. فيما يلي بعض المجالات التي يتنقل فيها الذكاء الاصطناعي في عالم Web3:
طبقة التطبيقات
** تقليل حواجز الدخول ، وهو عامل تقوية لنشر Web3 **
** واجهة مستخدم سهلة الاستخدام مدمجة مع AI **
** تفسير العقود الذكية المضمنة في الذكاء الاصطناعي **
** كتابة العقود الذكية مدمجة بالذكاء الاصطناعي **
في تطوير Web3 ، يعد تقليل الحواجز أمام الدخول هو مفتاح الترويج. لتحقيق ذلك ، تلعب التقنيات المدمجة مع الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا مهمًا في توفير واجهات سهلة الاستخدام وتفسير العقود الذكي وكتابة العقود الذكية. توفر واجهة المستخدم السهلة المضمنة مع AI تجربة تشغيل أكثر سهولة وملاءمة للمستخدمين الذين يستخدمون منصة Web3. تتطلب تقنية blockchain التقليدية عادةً من المستخدمين تعلم الأوامر المعقدة وبناء الجملة من أجل التفاعل وتنفيذ العمليات. ومع ذلك ، من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على تصميم واجهة المستخدم ، يمكن تحقيق وظائف مثل معالجة اللغة الطبيعية والواجهة الرسومية ، بحيث يمكن للمستخدمين بسهولة استخدام منصة Web3 لأداء عمليات مختلفة دون فهم متعمق للتفاصيل التقنية. يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا للمستخدمين القدرة على فهم العقود الذكية وتفسيرها بشكل أفضل. من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي ، يمكن تحقيق التحليل التلقائي والعرض المرئي للعقود الذكية ، ويمكن عرض التدفق المنطقي وتعبيرات الشروط في العقود الذكية بوضوح للمستخدمين ، وذلك لتحسين فهم المستخدمين وثقتهم في العقود الذكية.
** لعبة مؤامرة غنية ، مكتبة إبداعية لعالم Web3 **
لقد أتاح ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانيات جديدة للصناعة الإبداعية ، حيث جلب المزيد من الخبرات المتنوعة والمبتكرة إلى عالم Web3 ، مما سمح للمستخدمين بالمشاركة في المؤامرات الغنية وطريقة اللعب. في السوق الصاعد NFT الماضي ، ضخ الذكاء الاصطناعي إبداعًا لا نهائيًا في NFT التوليدي. Generative NFT (Non-Fungible Token) هو نوع من الأعمال الفنية أو الأصول الرقمية التي تعتمد على الخوارزميات والبيانات.يمكن إنشاء العديد من الأعمال الفنية والشخصيات الفريدة والمتنوعة من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تصبح NFTs التوليدية شخصيات أو دعامات أو عناصر مشهد في الألعاب أو عوالم افتراضية أو metaverses ، مما يوفر للمستخدمين خيارات غنية وتجارب مخصصة. في طفرة DeFi ، يوفر وكيل التداول الآلي للذكاء الاصطناعي أيضًا الراحة والكفاءة لعملية المعاملات الاقتصادية في المكتبة الإبداعية. في عالم Web3 ، يمكن للمستخدمين جني فوائد من خلال امتلاك أو تداول أو المشاركة في الأصول الرقمية في المكتبة الإبداعية. يستخدم وكلاء التداول الآليون للذكاء الاصطناعي الخوارزميات الذكية وتكنولوجيا التعلم الآلي لأتمتة معاملات الأصول ، مما يساعد المستخدمين على الحصول على أفضل فرص التداول وزيادة العوائد. تقدم AIGC أيضًا طريقة لعب وأفكارًا جديدة لمنصة المحتوى ومجتمع المحتوى الذي ينشئه المستخدمون. على سبيل المثال ، Yodayo عبارة عن منصة فنية للذكاء الاصطناعي للمضيفين الافتراضيين وعشاق الرسوم المتحركة لمشاركة وإنشاء المزيد من المحتوى الذي يحبونه. من خلال الاتصال بمحرك AIGC ، تجعل Yodayo إنشاء المستخدمين وتفاعلهم على منصة إنشاء المحتوى أسهل وأسهل في التشغيل ، بحيث يمكن أيضًا لمعظم المستخدمين "الصامتين" على المنصات التقليدية أن يصبحوا مبدعين وأساتذة. يصبح المستهلكون محتوى المبدعين ، الذين يتواصلون بشكل وثيق مع المجتمع ويساهمون فيه.
يوفر الجمع بين شخصية AI ولعبة NPC تجربة أكثر واقعية وتفاعلية لمخطط اللعبة في المكتبة الإبداعية. من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على شخصيات اللعبة والشخصيات من غير اللاعبين (NPCs) ، يمكن منحهم سلوكًا ذكيًا وصنع قرارًا مستقلاً وتعبيرًا عاطفيًا. هذا يجعل مخطط اللعبة أكثر ثراءً وتنوعًا ، ويمكن للاعبين التفاعل مع الشخصيات بذكاء اصطناعي واقعي لاستكشاف عالم اللعبة وحل التحديات المختلفة معًا. مزيج من الذكاء الاصطناعي والعرض التلقائي للمشاهد metaverse يخلق بيئة أكثر واقعية وحيوية للعالم الافتراضي في اللعبة. على سبيل المثال ، سيقوم Inward AI بتحليل سلوك اللاعبين وتفضيلاتهم بشكل منهجي ، وبناءً على تفاعلاتهم السابقة ، دع الشخصيات الرئيسية في اللعبة تقدم مهام أو معلومات فريدة ، وإنشاء قصة مخصصة لكل لاعب. يمكن للذكاء الاصطناعي القتالي في الوقت الحقيقي الذي توفره rctAI أن يجعل كل معركة تنبض بالحياة.يمكن للشخصيات التي تقاتل ضد اللاعب التعلم من استراتيجية القتال الخاصة باللاعب ، وتحسين مهاراتهم وتعديل استراتيجيتهم ، مما يجعل المعركة مليئة بمزيد من الشكوك والتغييرات. يخلق دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه سردًا ديناميكيًا وتفاعليًا وواقعيًا ومشاهد قتالية مليئة بالتحديات ، مما يجعل عالم اللعبة أكثر جاذبية وجاذبية.
خاتمة
نظرًا لأن ممارسو Web3 اجتاحوا موجة الذكاء الاصطناعي الكبيرة ، بعد تجربة انفجار المعلومات في هذين المجالين في الأشهر الأخيرة ، أصبح لدينا تفكير أكثر عمقًا حول الجمع بين الذكاء الاصطناعي والويب 3. على الرغم من وجود تضارب في المنطق الأساسي بين الاثنين ، إلا أن مركزية الذكاء الاصطناعي ومبدأ اللامركزية في Web3 يبدو من الصعب التوفيق بينهما ، لكن هذا المنطق المتناقض هو الذي يمكّن الذكاء الاصطناعي والويب 3 من تكملة بعضهما البعض ويصبحا حلولًا لألم بعضهما البعض. نقاط.تعزيز تنمية بعضنا البعض. ** يمكن لآلية اللامركزية الخاصة بـ Web3 أن تحل بشكل أساسي مشاكل حماية الخصوصية وإساءة استخدام البيانات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي ، ويمكن لتطبيق Web3 وتقنية blockchain أيضًا مراقبة وتسجيل سلوك الذكاء الاصطناعي ، وتحسين أمان الذكاء الاصطناعي ، وتعزيز الترويج وتطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي الآلي في مختلف المجالات. **
على الرغم من صعوبة الجمع بين AI و Web3 في الطبقة السفلية ، إلا أنه يمكن أن يخلق العديد من الاحتمالات والسرد الجديدة على مستوى التطبيق: ** يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي داعمًا مهمًا لتطبيقات Web3 ، مما يحسن بشكل كبير من سرعة تطوير تطبيقات Web3 ويقلل من الحاجة للمستخدمين وتكاليف التفاعل والتعلم الخاصة بـ dApp تساعد المزيد من المستخدمين على دخول عالم Web3. في الوقت نفسه ، بينما يخفض الذكاء الاصطناعي العتبة التقنية لتطوير dApp وتوزيع المشروع ، فإنه يمكن أيضًا أن يجلب المزيد من الطرق للعب وتعزيز القدرة التنافسية من حيث الابتكار وتشغيل المشروع ، مثل تضمين الأشخاص الافتراضيين ودور الذكاء الاصطناعي في الألعاب و ستجلب عناصر الرواية في علم البيئة الاجتماعية سردًا جديدًا وخبرة جديدة لتطبيقات Web3 ، وستزيد من تعزيز تطوير صناعة Web3 والترويج لها. **
على الرغم من أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والويب 3 يواجه بعض التحديات والقيود ، فإننا نعتقد أن المزيج العضوي فقط من الاثنين يمكن أن يدعم سرد ومثالية الجيل التالي من الإنترنت. نتطلع إلى رؤية ظهور المزيد من المشاريع المبتكرة التي يمكن أن تجلب الذكاء الاصطناعي إلى Web3 ودفع Web3 إلى مجال أوسع. ونأمل أيضًا أن يستمر تطوير هاتين التقنيتين المتطورتين في مساعدة بعضهما البعض على اختراق الاختناقات التقنية ، والتغلب عليها قيود التكلفة ، والمشاركة في إنشاء مستقبل أكثر ذكاءً وانفتاحًا.