Como practicante de Web3 que ha sido barrido por la gran ola de la IA, después de experimentar la explosión de información en las dos industrias en los últimos meses, he seleccionado algunos pensamientos e investigaciones para compartir con los practicantes de Web3:
AI y Web3, uno rompe nuestra imaginación del límite superior de productividad y el otro remodela nuestra comprensión del modelo económico. Como tecnología de vanguardia que representa la dirección del desarrollo futuro, la combinación de los dos parece ser una combinación natural, que siempre puede inspirar una imaginación ilimitada, pero cuando dirigimos nuestra atención a la realidad, encontramos que hay muy pocos proyectos que combinar verdaderamente los dos. La colisión de las dos pistas dio origen a una nueva narrativa, pero también dio origen a muchas burbujas y trucos, y muchas visiones hermosas que en teoría se complementan entre sí pueden no tener necesidades reales en la realidad; y aquellas que pueden satisfacer las necesidades reales Los proyectos también serán difíciles de implementar debido a los cuellos de botella técnicos o de costos.
**Creo que la idea de Web3 y el flujo y reflujo de la IA también es proporcional a la cantidad de proyectos web3 que ven contenido de IA en el mercado primario y la cantidad de proyectos de IA que encuentran una web3ización innecesaria. **Los empresarios nativos de IA/partes de proyectos en realidad no piensan en cómo web3, como la confirmación de datos y en cadena, el modelo económico, la distribución de las relaciones de producción, etc., porque los proyectos de abajo hacia arriba en los modelos a gran escala de IA tienen alto demanda de recursos, la gran cantidad de recursos necesarios hace que la IA esté muy centralizada desde la capacitación hasta la operación, y soy muy cauteloso acerca de la factibilidad de implementación real de algunas partes del proyecto Web3 que supuestamente ayudan a la IA a mejorar las relaciones de producción.
El mercado Web3 ha encontrado muchos cuellos de botella tanto a nivel de política macro como a nivel de innovación. Dejando de lado la nueva presión regulatoria, desde el nivel de innovación, cuando la IA mejora la productividad a gran velocidad y reemplaza la capacidad de pensamiento humano, atrae a la gran Para la mayoría de los usuarios, constructores y inversores, el dilema de la innovación industrial de Web3 es aún más evidente.Hacía mucho tiempo que Web3 no contaba con innovaciones a nivel de IA. Para ser honesto, la mayoría de los nuevos proyectos que están llamando la atención en este momento son cambios menores a tecnologías/productos anteriores. Por ejemplo, mejores métodos de compromiso, billeteras multicadena con una mejor experiencia de usuario, monedas meme con un nuevo juego, Dex con mejor liquidez en la nueva cadena pública, etc. Estas llamadas "innovaciones" son útiles para presentar más usuarios o áreas. ¿La penetración del uso de blockchain realmente ayuda? ¿Es lo que la industria realmente necesita?
Necesitamos algunos campos nuevos que puedan traer AI a Web3 y permitir que Web3 salga, y la naturaleza subyacente de estas cadenas de bloques, como (1. Confirmación de derechos de creación de contenido, 2. Confirmación de identidad, 3. Innovación del sistema financiero, 4. . terminación sin confianza, etc.) se trata del futuro del próximo cambio de paradigma para toda la industria. En línea con el propósito de buscar una combinación orgánica, este artículo parte de la adaptación y complementariedad de las tecnologías subyacentes, hace un balance exhaustivo de los nuevos campos generados por la combinación de AI y Web3, y hace un análisis exhaustivo de las necesidades reales, los cuellos de botella del desarrollo y las perspectivas de cada dirección en estos campos.Se realizó un resumen y análisis.
La imagen de arriba se refiere al jefe de KK de Hash Global
TL;DR
**AI y web3 tienen un conflicto en la lógica subyacente. La gran cantidad de recursos requeridos por el modelo grande de AI hace que AI esté muy centralizada desde el entrenamiento hasta la operación, mientras que la perspectiva de Web3 basada en blockchain es descentralizada y transparente. . **Esto hace que la combinación de AI y web3 en la capa inferior sea muy difícil. Es necesario deliberar si su lógica comercial es válida y si existe la demanda real.
Pero es esta lógica contradictoria en el fondo lo que hace que AI y Web3 se complementen entre sí, sin buscar ser el núcleo de la narrativa del otro, sino una solución a los puntos débiles del otro, impulsando su desarrollo respectivo. Las dos tecnologías también traerán muchas narrativas nuevas entre sí, dejando un gran espacio para la imaginación. **El diseño del modelo económico de Web3 puede permitir que muchas partes del proyecto de IA aumenten la tasa de utilización de los fondos para impulsar la actividad del proyecto, y los beneficios de la propia cadena de bloques, como la reducción de los costos de infraestructura y la verificación de identidades, se encuentran en la caja negra de datos en inteligencia artificial Inyectar democracia y transparencia y proporcionar incentivos para la contribución de datos puede arrojar nueva luz sobre el diseño de productos para los equipos de proyectos de IA. **
**En la capa de infraestructura, el mecanismo descentralizado de Web3 puede resolver los riesgos y problemas de la IA actual desde abajo, como la protección de la privacidad, el abuso de datos, etc. **
Proporcionar un mercado descentralizado para los elementos esenciales del desarrollo de IA, como la potencia informática y los datos, maximizar el uso de recursos inactivos, optimizar la utilización y asignación de recursos y promover el desarrollo y la aplicación de grandes modelos de IA.
El mecanismo de descentralización de Web3 permite que la IA se vuelva más democrática desde el nivel inferior. A través de la implementación, capacitación y uso descentralizados de la IA, la privacidad de los datos de los usuarios se puede proteger mejor y también existe la oportunidad de compartir los datos.
Blockchain también se puede usar para registrar y monitorear el comportamiento de la IA, mejorando así la seguridad de la IA y promoviendo el uso de agentes de IA automatizados en varios escenarios.
**La IA en la capa de aplicación puede ayudar al desarrollo y la popularización de las aplicaciones Web3. **
Primero, como herramienta de productividad, la IA puede ayudar a las aplicaciones Web3 a aumentar considerablemente la velocidad de desarrollo y, como motor de conocimiento, puede reducir los costos de interacción y aprendizaje entre los usuarios y las dApps, y ayudar a más usuarios a ingresar a Web3.
AI puede reducir significativamente el umbral técnico para desarrollar dApps y emitir proyectos, haciendo que la competitividad del proyecto se centre más en la innovación y las operaciones. Es en esta dirección que la IA generativa puede traer nuevas narrativas a las aplicaciones Web3, por ejemplo, elementos de vanguardia como a medida que los humanos virtuales y la IA de roles se implantan en los juegos, la ecología social y de otro tipo, y se desarrollan nuevos juegos.
Capa de infraestructura
Mecanismo de gobernanza e incentivos de tokens: el mercado descentralizado potencia la infraestructura de IA
En la era de los grandes modelos de IA, todos los aspectos de la infraestructura que respalda el desarrollo de la IA serán particularmente importantes.
En el proceso de construcción y desarrollo de la infraestructura de IA, un desafío clave es cómo motivar y coordinar de manera efectiva a los participantes para que puedan promover conjuntamente el desarrollo y la operación del sistema. Los mercados descentralizados y los incentivos simbólicos brindan una forma novedosa y poderosa de resolver este problema. En tal mercado, los tokens juegan un papel importante como activo digital y medio de valor. Los tokens pueden representar ciertos derechos, funciones o recursos, y sus transacciones y transferencias se realizan a través de contratos inteligentes, realizando un proceso de transacción seguro, transparente y automatizado.
Para la infraestructura de IA, los incentivos simbólicos pueden desempeñar múltiples funciones. Primero, los tokens se pueden usar como un incentivo para recompensar y alentar a quienes contribuyen a la infraestructura de IA. Estas contribuciones pueden incluir el suministro de recursos informáticos, conjuntos de datos, modelos de algoritmos, potencia informática y más. Por ejemplo, MyShell, la recientemente popular plataforma de creación de chatbots de voz con IA, se ha dado cuenta del efecto volante de datos a través del taller de creación de chatbots y el análisis de datos. Los usuarios pueden personalizar la voz, las funciones y la base de conocimientos del chatbot en la plataforma Myshell e interactuar con ellos. Los datos recopilados de estas interacciones se utilizan para mejorar el rendimiento de los robots y los servicios personalizados, atraer a más usuarios para que usen la plataforma, aumentar aún más los datos y el valor, y formar un círculo virtuoso de crecimiento.
Al proporcionar recompensas simbólicas a los participantes, el modelo económico de Web3 también puede atraer a más personas para que participen en la construcción de la infraestructura de IA y promover el intercambio de recursos y la cooperación. Los tokens se pueden usar para permitir el flujo de valor y el intercambio en mercados descentralizados. Los participantes pueden usar tokens para comprar y vender recursos, servicios y modelos de algoritmos para lograr transacciones y colaboraciones en el mercado. ** Este mecanismo de flujo de valor puede proporcionar una forma más flexible y eficiente para el desarrollo de la infraestructura de IA, lo que permite a los participantes satisfacer mejor sus respectivas necesidades e intereses. **
Cifrado homomórfico y aprendizaje federado: integración de la protección de la privacidad en el entrenamiento subyacente de la IA
La capacitación eficiente de modelos mientras se garantiza la privacidad personal y la seguridad de los datos ha sido un desafío durante mucho tiempo. En este sentido, la tecnología de cifrado homomórfico proporciona un poderoso método de protección de la privacidad, que puede integrarse en el entrenamiento subyacente de la IA para garantizar la seguridad de los datos confidenciales.
El cifrado homomórfico es una técnica de cifrado especial que permite realizar cálculos en datos en un estado cifrado sin descifrar. Esto significa que el entrenamiento y los cálculos del modelo se pueden realizar en datos cifrados sin exponer el contenido de los datos originales. Al aplicar el cifrado homomórfico al proceso de entrenamiento subyacente de la IA, se puede lograr la protección de la privacidad sin filtrar datos confidenciales.
Estos son algunos pasos y consideraciones clave al usar el cifrado homomórfico para el entrenamiento de IA:
**Cifrado de datos: **Cifre los datos que participan en el entrenamiento de IA utilizando un algoritmo de cifrado homomórfico. Esto garantiza la privacidad y confidencialidad de los datos durante la formación.
**Informática cifrada: **Ejecute operaciones informáticas en un estado cifrado, incluido el entrenamiento, la optimización y la inferencia de modelos. El cifrado homomórfico hace posible estos cálculos sin descifrar los datos.
**Compartir parámetros de seguridad: **Todas las partes que participan en la capacitación deben compartir e intercambiar los parámetros de seguridad necesarios para los cálculos de cifrado. Estos parámetros se utilizan para controlar el proceso de cifrado homomórfico y los resultados del descifrado.
Procesamiento de resultados cifrados: Una vez que se completa el cálculo cifrado, el resultado se puede descifrar para obtener el peso del modelo final o el resultado previsto. Se deben tomar las medidas de seguridad adecuadas al descifrar los resultados para evitar la fuga de datos o el acceso no autorizado.
La integración de la tecnología de cifrado homomórfico en la protección de la privacidad en el entrenamiento subyacente de la IA tiene algunas ventajas y posibles escenarios de aplicación:
a. Preservación de la privacidad: El cifrado homomórfico hace posible entrenar modelos en datos confidenciales sin acceder o exponer esos datos. Esto ayuda a mantener la privacidad individual y el control de los propietarios de los datos.
b. Colaboración de datos: Varios propietarios de datos pueden participar conjuntamente en la capacitación de IA sin compartir sus datos sin procesar. La tecnología de encriptación homomórfica hace posible esta colaboración de datos, promoviendo oportunidades para la cooperación y el intercambio.
c. Cumplimiento legal: para datos confidenciales sujetos a restricciones legales y reglamentarias (como registros médicos o datos financieros), el cifrado homomórfico proporciona un enfoque de cumplimiento para la capacitación en IA.
Este tipo de privacidad también se puede lograr a través de plataformas informáticas descentralizadas.Por ejemplo, Fluence es una plataforma informática descentralizada que puede ejecutar muchos programas, incluida la IA, con el objetivo de lograr la libertad de la innovación digital a través de aplicaciones entre pares. Proporciona un protocolo Web3 abierto, un marco y herramientas para desarrollar y alojar aplicaciones, interfaces y backends en una red peer-to-peer sin permiso.
Inferencia de zkML e IA en la cadena: monitoreo del comportamiento del agente de IA y restricciones de derechos y responsabilidades
**En el contexto del rápido desarrollo y la aplicación generalizada de la tecnología de inteligencia artificial (IA), se vuelve aún más importante garantizar que los sistemas de IA se comporten de manera ética y legal. **Los sistemas de IA a menudo se ven como entidades de agentes capaces de realizar tareas y tomar decisiones que pueden tener efectos profundos en los humanos y la sociedad. Por lo tanto, monitorear el comportamiento de los agentes de AI y restringir sus derechos y responsabilidades se ha convertido en un tema clave para proteger los intereses públicos y los derechos personales. Como método innovador, zkML proporciona una solución segura, verificable y transparente para monitorear el comportamiento de los agentes de IA y restringir los derechos y responsabilidades. **Al combinar la prueba de conocimiento cero y la tecnología blockchain, zkML garantiza el cumplimiento y la credibilidad de los sistemas de inteligencia artificial al tiempo que protege la privacidad. **
Tomando como ejemplo a Modulus Labs, el proyecto utiliza la tecnología zkML para garantizar que no se filtren datos clave o información confidencial durante el funcionamiento del sistema de IA. Al aplicar pruebas de conocimiento cero durante el cómputo, el proyecto puede demostrar a los reguladores o partes interesadas que su IA realizó una tarea específica sin revelar datos reales o modelos internos. Este enfoque protege la privacidad personal y la confidencialidad comercial, al tiempo que proporciona un medio para auditar y verificar el comportamiento de los agentes de IA. Un marco de control y restricción descentralizado establecido por zkML puede monitorear y revisar el proceso de toma de decisiones y la ruta de comportamiento de los agentes de IA en tiempo real.
Este mecanismo de monitoreo descentralizado garantiza la transparencia y la trazabilidad, lo que permite descubrir y corregir violaciones o decisiones incorrectas de manera oportuna. **zkML también proporciona un mecanismo para restringir los derechos y responsabilidades del comportamiento de los agentes de IA. **Al combinar los contratos inteligentes con la operación y el proceso de toma de decisiones del sistema de IA, se pueden establecer una serie de reglas y condiciones para limitar el alcance de la conducta del agente de IA y asegurar su cumplimiento de las pautas éticas y regulaciones legales. Este mecanismo de restricción de poder-responsabilidad convierte al sistema de IA en una herramienta confiable que puede crear valor para la sociedad humana sin abusar del poder ni causar daño a los intereses humanos. Esta tecnología proporciona una base importante para construir sistemas de IA sostenibles, éticos y responsables.
capa de ejecución
Mejorar la eficiencia de la producción, un acelerador para el desarrollo Web3
En el desarrollo de Web3, la inteligencia artificial (IA) juega un papel importante, combinándose con varios campos para mejorar la productividad y crear una mejor experiencia de usuario. Aquí hay algunas áreas clave donde AI y Web3 se combinan:
IA y recopilación y análisis de datos en cadena
La tecnología de IA juega un papel importante en la recopilación y el análisis de datos en cadena. Como base de datos distribuida, la cadena de bloques registra una gran cantidad de transacciones e información. Al aprovechar la tecnología de inteligencia artificial, los datos en la cadena de bloques se pueden comprender y utilizar mejor. Por ejemplo, Web3 Analytics es una plataforma de análisis basada en IA que utiliza algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos para recopilar, procesar y analizar datos en cadena. Puede ayudar a los usuarios a obtener información sobre las transacciones en cadena, las tendencias del mercado y los patrones de comportamiento de los usuarios, proporcionando así a los usuarios un análisis de datos más preciso y un soporte para la toma de decisiones. Una plataforma similar es MinMax AI, que proporciona herramientas de análisis de datos en cadena basadas en IA para ayudar a los usuarios a descubrir posibles oportunidades y tendencias de mercado.
2. IA y desarrollo automatizado de dApp
La aplicación de tecnología de inteligencia artificial para automatizar el proceso de desarrollo de dApp también es muy importante. El desarrollo de contratos inteligentes y dApp generalmente requiere escribir una gran cantidad de código y un tedioso trabajo de prueba e implementación. Al combinar IA con contratos inteligentes y herramientas de desarrollo de dApp, se puede lograr un proceso de desarrollo de dApp más eficiente e inteligente. La IA puede ayudar a automatizar la generación de códigos, la verificación y prueba de contratos inteligentes y la implementación y el mantenimiento de dApps. Esto ahorra tiempo y recursos y aumenta la eficiencia y precisión del proceso de desarrollo. Por ejemplo, algunas herramientas de desarrollo asistido por IA utilizan procesamiento de lenguaje natural y técnicas de aprendizaje automático para ayudar a los desarrolladores a redactar contratos inteligentes más rápido y detectar y corregir automáticamente posibles errores.
3. IA y seguridad de transacciones en cadena
En el mundo Web3, la seguridad de las transacciones en cadena es primordial. Debido a la apertura y transparencia de blockchain, los ataques maliciosos, el fraude y la fuga de datos son todos riesgos. La tecnología de IA se puede utilizar para mejorar la seguridad y la protección de la privacidad de las transacciones en cadena. Por ejemplo, la plataforma de seguridad Web3 SeQure utiliza IA para detectar y prevenir ataques maliciosos, fraudes y fugas de datos, y proporciona mecanismos de monitoreo y alarma en tiempo real para garantizar la seguridad y estabilidad de las transacciones en la cadena. Herramientas de seguridad similares incluyen Sentinel impulsado por IA.
Optimizar la asignación de recursos, un navegador para el mundo Web3
Optimizar la asignación de recursos es un desafío clave en un mundo Web3. Con la combinación de la tecnología blockchain y la inteligencia artificial, podemos usar la IA como navegador para lograr una asignación y utilización de recursos más eficientes. Aquí hay algunas áreas en las que la IA está navegando en el mundo Web3:
**Optimización de la actividad de la IA y la cadena: **Las actividades en la cadena de bloques incluyen transacciones, ejecución de contratos y almacenamiento de datos. A través de las capacidades inteligentes de análisis y predicción de la IA, podemos optimizar mejor las actividades en cadena y mejorar la eficiencia y el rendimiento generales. La IA puede ayudar a identificar patrones de transacciones, detectar actividades inusuales y brindar recomendaciones en tiempo real para optimizar la asignación de recursos para las redes de cadena de bloques a través del análisis de datos y la capacitación de modelos.
**IA y mecanismo de publicidad en cadena: **En el mundo Web3, la publicidad también es un tipo de recurso. La IA puede desempeñar un papel clave en el mecanismo de publicidad en cadena, ayudando a los anunciantes a dirigirse a las audiencias con mayor precisión y proporcionar contenido publicitario personalizado. Al analizar los datos y los patrones de comportamiento de los usuarios en la cadena, la IA puede lograr una colocación de anuncios más precisa, mejorar la tasa de clics y la tasa de conversión de los anuncios, optimizando así la asignación y la utilización de los recursos.
**Gobernanza de IA y DAO: ** La Organización Autónoma Descentralizada (DAO) es un nuevo tipo de organización en el mundo Web3. La IA se puede utilizar como una herramienta importante para la gobernanza de DAO, ayudando en la toma de decisiones, el mecanismo de votación y la gobernanza comunitaria. AI puede ayudar a los miembros de DAO a comprender mejor las necesidades y opiniones de la comunidad a través del análisis y la predicción de datos, y brindar apoyo para la toma de decisiones. A través de la participación de AI, DAO puede operar de manera más eficiente, optimizar la asignación de recursos y promover el desarrollo y crecimiento de la comunidad.
Capa de aplicación
Reducir las barreras de entrada, un impulso para la popularización de Web3
Interfaz de usuario amigable integrada con IA
Por ejemplo, Fuzzland, una plataforma de auditoría de Web3, utiliza IA para ayudar a los auditores de código a verificar las vulnerabilidades del código y proporcionar explicaciones en lenguaje natural para ayudar a la experiencia de auditoría. Fuzzland también usa IA para proporcionar explicaciones en lenguaje natural de las especificaciones formales y los códigos de contrato, así como algunos códigos de muestra para ayudar a los desarrolladores a comprender los posibles problemas en el código. Al combinar la tecnología de inteligencia artificial con la experiencia en auditoría, Fuzzland facilita que los desarrolladores de la industria Web3 comprendan y expliquen el código, lo que mejora la eficiencia y la precisión de la auditoría.
Interpretación de contratos inteligentes integrados con IA
Redacción inteligente de contratos integrada con IA
En el desarrollo de Web3, la reducción de las barreras de entrada es la clave para la popularización. Para lograr esto, las tecnologías integradas con inteligencia artificial (IA) juegan un papel importante al proporcionar interfaces fáciles de usar, interpretación de contratos inteligentes y redacción de contratos inteligentes. La interfaz de usuario amigable integrada con AI proporciona una experiencia de operación más intuitiva y conveniente para los usuarios que utilizan la plataforma Web3. La tecnología de cadena de bloques tradicional generalmente requiere que los usuarios aprendan comandos y sintaxis complejos para interactuar y realizar operaciones. Sin embargo, al aplicar la tecnología de IA al diseño de la interfaz de usuario, se pueden realizar funciones como el procesamiento del lenguaje natural y la interfaz gráfica, de modo que los usuarios puedan usar fácilmente la plataforma Web3 para realizar diversas operaciones sin una comprensión profunda de los detalles técnicos. AI también brinda a los usuarios la capacidad de comprender e interpretar mejor los contratos inteligentes. A través de la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial, se puede realizar el análisis automático y la visualización visual de los contratos inteligentes, y el flujo lógico y la expresión de la condición en los contratos inteligentes se pueden presentar claramente a los usuarios, a fin de mejorar la comprensión y la confianza de los usuarios en los contratos inteligentes.
** Jugabilidad rica en tramas, biblioteca creativa del mundo Web3 **
IA y NFT generativo
Agente comercial automático AI
Rol AI y juego NPC
Representación automática de escenas de IA y metaverso
El auge de la IA generativa ha traído nuevas posibilidades a la industria creativa, brindando experiencias más diversas e innovadoras al mundo Web3, lo que permite a los usuarios participar en tramas y jugabilidad ricas. En el pasado mercado alcista de NFT, la IA inyectó creatividad infinita en el NFT generativo. NFT generativo (token no fungible) es un tipo de obra de arte o activos digitales basados en algoritmos y datos. Se pueden generar varias obras de arte y personajes únicos y diversos a través de la tecnología de inteligencia artificial. Estos NFT generativos pueden convertirse en personajes, accesorios o elementos de escena en juegos, mundos virtuales o metaversos, brindando a los usuarios opciones ricas y experiencias personalizadas. En el auge de DeFi, el agente comercial automático AI también brinda comodidad y eficiencia al proceso de transacción económica en la biblioteca creativa. En el mundo Web3, los usuarios pueden obtener beneficios al poseer, intercambiar o participar en activos digitales en la biblioteca creativa. Los agentes comerciales automáticos de IA utilizan algoritmos inteligentes y tecnología de aprendizaje automático para automatizar las transacciones de activos, lo que ayuda a los usuarios a obtener las mejores oportunidades comerciales y maximizar los rendimientos.
AIGC también trae nuevos juegos e ideas a la plataforma de contenido y la comunidad UGC. Por ejemplo, Yodayo es una plataforma de arte de IA para anfitriones virtuales y fanáticos del anime para compartir y crear más contenido que aman. Al conectarse al motor AIGC, Yodayo hace que la creación y la interacción de los usuarios en la plataforma de creación de contenido sea cada vez más fácil de operar, de modo que la mayoría de los usuarios que normalmente están "silenciosos" en las plataformas tradicionales también pueden convertirse en creadores y maestros. creadores, conectando más de cerca y contribuyendo a la comunidad.
La combinación de la IA del personaje y el NPC del juego brinda una experiencia más realista e interactiva a la trama del juego en la biblioteca creativa. Al aplicar la tecnología de inteligencia artificial a los personajes del juego y los personajes que no son jugadores (NPC), se les puede dotar de un comportamiento inteligente, una toma de decisiones autónoma y una expresión emocional. Esto hace que la trama del juego sea más rica y variada, y los jugadores pueden interactuar con personajes con inteligencia artificial realista para explorar el mundo del juego y resolver varios desafíos juntos. La combinación de IA y la representación automática de escenas del metaverso crea un entorno más realista y vívido para el mundo virtual del juego. Por ejemplo, Inward AI analizará sistemáticamente el comportamiento y las preferencias de los jugadores y, en función de sus interacciones anteriores, permitirá que los personajes clave del juego proporcionen tareas o información únicas y creen una historia personalizada para cada jugador. La IA de combate en tiempo real proporcionada por rctAI puede hacer que cada batalla cobre vida. Los personajes que luchan contra el jugador pueden aprender de la estrategia de combate del jugador, mejorar sus habilidades y ajustar su estrategia, haciendo que la batalla esté llena de más incertidumbres y cambios. Más emocionante. La integración de estas tecnologías de IA crea una narrativa dinámica e interactiva, escenas de combate realistas y desafiantes, lo que hace que el mundo del juego sea más inmersivo y atractivo.
Conclusión
A medida que los practicantes de Web3 se vieron arrastrados por la gran ola de IA, después de experimentar la explosión de información en las dos industrias en los últimos meses, tenemos un pensamiento más profundo sobre la combinación de IA y Web3. Aunque existen conflictos en la lógica subyacente entre los dos, la centralización de AI y el principio de descentralización de Web3 parecen difíciles de reconciliar, pero es esta lógica contradictoria la que permite que AI y Web3 se complementen y se conviertan en soluciones para el dolor del otro. puntos promover el desarrollo de los demás. ** El mecanismo de descentralización de Web3 puede resolver fundamentalmente los problemas de protección de la privacidad y abuso de datos que enfrenta la IA, y la aplicación de la tecnología Web3 y blockchain también puede monitorear y registrar el comportamiento de la IA, mejorar la seguridad de la IA y promover la promoción y aplicación de agentes de IA automatizados en diversos campos. **
Aunque la combinación de IA y Web3 en la capa inferior es difícil, puede crear muchas posibilidades y narrativas nuevas a nivel de aplicación: **AI puede convertirse en un impulsor importante para las aplicaciones Web3, mejorando en gran medida la velocidad de desarrollo de las aplicaciones Web3 y reduciendo la necesidad de los usuarios y Los costos de interacción y aprendizaje de dApp ayudan a más usuarios a ingresar al mundo Web3. Al mismo tiempo, si bien la IA reduce el umbral técnico para el desarrollo de dApp y la distribución de proyectos, también puede brindar más formas de jugar y mejorar la competitividad en términos de innovación y operación del proyecto, como la incorporación de personas virtuales y la IA de roles en juegos y ecología social Los elementos novedosos traerán una nueva narrativa y experiencia a las aplicaciones Web3 y promoverán aún más el desarrollo y la promoción de la industria Web3. **
Aunque la combinación de AI y Web3 enfrenta algunos desafíos y limitaciones, creemos que solo la combinación orgánica de los dos puede respaldar la narrativa y el ideal de la próxima generación de Internet. Esperamos ver el surgimiento de más proyectos innovadores que puedan llevar la IA a Web3 y llevar a Web3 a un campo más amplio. También esperamos que el desarrollo de estas dos tecnologías de vanguardia pueda continuar ayudándose mutuamente a romper cuellos de botella técnicos, superar restricciones de costos, y juntos Crear un futuro más inteligente y más abierto.
Ver originales
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Informe OP Crypto Research: ensoñación ilimitada de la posibilidad de combinar AI y Web3
Como practicante de Web3 que ha sido barrido por la gran ola de la IA, después de experimentar la explosión de información en las dos industrias en los últimos meses, he seleccionado algunos pensamientos e investigaciones para compartir con los practicantes de Web3:
AI y Web3, uno rompe nuestra imaginación del límite superior de productividad y el otro remodela nuestra comprensión del modelo económico. Como tecnología de vanguardia que representa la dirección del desarrollo futuro, la combinación de los dos parece ser una combinación natural, que siempre puede inspirar una imaginación ilimitada, pero cuando dirigimos nuestra atención a la realidad, encontramos que hay muy pocos proyectos que combinar verdaderamente los dos. La colisión de las dos pistas dio origen a una nueva narrativa, pero también dio origen a muchas burbujas y trucos, y muchas visiones hermosas que en teoría se complementan entre sí pueden no tener necesidades reales en la realidad; y aquellas que pueden satisfacer las necesidades reales Los proyectos también serán difíciles de implementar debido a los cuellos de botella técnicos o de costos.
**Creo que la idea de Web3 y el flujo y reflujo de la IA también es proporcional a la cantidad de proyectos web3 que ven contenido de IA en el mercado primario y la cantidad de proyectos de IA que encuentran una web3ización innecesaria. **Los empresarios nativos de IA/partes de proyectos en realidad no piensan en cómo web3, como la confirmación de datos y en cadena, el modelo económico, la distribución de las relaciones de producción, etc., porque los proyectos de abajo hacia arriba en los modelos a gran escala de IA tienen alto demanda de recursos, la gran cantidad de recursos necesarios hace que la IA esté muy centralizada desde la capacitación hasta la operación, y soy muy cauteloso acerca de la factibilidad de implementación real de algunas partes del proyecto Web3 que supuestamente ayudan a la IA a mejorar las relaciones de producción.
El mercado Web3 ha encontrado muchos cuellos de botella tanto a nivel de política macro como a nivel de innovación. Dejando de lado la nueva presión regulatoria, desde el nivel de innovación, cuando la IA mejora la productividad a gran velocidad y reemplaza la capacidad de pensamiento humano, atrae a la gran Para la mayoría de los usuarios, constructores y inversores, el dilema de la innovación industrial de Web3 es aún más evidente.Hacía mucho tiempo que Web3 no contaba con innovaciones a nivel de IA. Para ser honesto, la mayoría de los nuevos proyectos que están llamando la atención en este momento son cambios menores a tecnologías/productos anteriores. Por ejemplo, mejores métodos de compromiso, billeteras multicadena con una mejor experiencia de usuario, monedas meme con un nuevo juego, Dex con mejor liquidez en la nueva cadena pública, etc. Estas llamadas "innovaciones" son útiles para presentar más usuarios o áreas. ¿La penetración del uso de blockchain realmente ayuda? ¿Es lo que la industria realmente necesita?
Necesitamos algunos campos nuevos que puedan traer AI a Web3 y permitir que Web3 salga, y la naturaleza subyacente de estas cadenas de bloques, como (1. Confirmación de derechos de creación de contenido, 2. Confirmación de identidad, 3. Innovación del sistema financiero, 4. . terminación sin confianza, etc.) se trata del futuro del próximo cambio de paradigma para toda la industria. En línea con el propósito de buscar una combinación orgánica, este artículo parte de la adaptación y complementariedad de las tecnologías subyacentes, hace un balance exhaustivo de los nuevos campos generados por la combinación de AI y Web3, y hace un análisis exhaustivo de las necesidades reales, los cuellos de botella del desarrollo y las perspectivas de cada dirección en estos campos.Se realizó un resumen y análisis.
La imagen de arriba se refiere al jefe de KK de Hash Global
TL;DR
Capa de infraestructura
Mecanismo de gobernanza e incentivos de tokens: el mercado descentralizado potencia la infraestructura de IA
En la era de los grandes modelos de IA, todos los aspectos de la infraestructura que respalda el desarrollo de la IA serán particularmente importantes.
En el proceso de construcción y desarrollo de la infraestructura de IA, un desafío clave es cómo motivar y coordinar de manera efectiva a los participantes para que puedan promover conjuntamente el desarrollo y la operación del sistema. Los mercados descentralizados y los incentivos simbólicos brindan una forma novedosa y poderosa de resolver este problema. En tal mercado, los tokens juegan un papel importante como activo digital y medio de valor. Los tokens pueden representar ciertos derechos, funciones o recursos, y sus transacciones y transferencias se realizan a través de contratos inteligentes, realizando un proceso de transacción seguro, transparente y automatizado.
Para la infraestructura de IA, los incentivos simbólicos pueden desempeñar múltiples funciones. Primero, los tokens se pueden usar como un incentivo para recompensar y alentar a quienes contribuyen a la infraestructura de IA. Estas contribuciones pueden incluir el suministro de recursos informáticos, conjuntos de datos, modelos de algoritmos, potencia informática y más. Por ejemplo, MyShell, la recientemente popular plataforma de creación de chatbots de voz con IA, se ha dado cuenta del efecto volante de datos a través del taller de creación de chatbots y el análisis de datos. Los usuarios pueden personalizar la voz, las funciones y la base de conocimientos del chatbot en la plataforma Myshell e interactuar con ellos. Los datos recopilados de estas interacciones se utilizan para mejorar el rendimiento de los robots y los servicios personalizados, atraer a más usuarios para que usen la plataforma, aumentar aún más los datos y el valor, y formar un círculo virtuoso de crecimiento.
Al proporcionar recompensas simbólicas a los participantes, el modelo económico de Web3 también puede atraer a más personas para que participen en la construcción de la infraestructura de IA y promover el intercambio de recursos y la cooperación. Los tokens se pueden usar para permitir el flujo de valor y el intercambio en mercados descentralizados. Los participantes pueden usar tokens para comprar y vender recursos, servicios y modelos de algoritmos para lograr transacciones y colaboraciones en el mercado. ** Este mecanismo de flujo de valor puede proporcionar una forma más flexible y eficiente para el desarrollo de la infraestructura de IA, lo que permite a los participantes satisfacer mejor sus respectivas necesidades e intereses. **
Cifrado homomórfico y aprendizaje federado: integración de la protección de la privacidad en el entrenamiento subyacente de la IA
La capacitación eficiente de modelos mientras se garantiza la privacidad personal y la seguridad de los datos ha sido un desafío durante mucho tiempo. En este sentido, la tecnología de cifrado homomórfico proporciona un poderoso método de protección de la privacidad, que puede integrarse en el entrenamiento subyacente de la IA para garantizar la seguridad de los datos confidenciales.
El cifrado homomórfico es una técnica de cifrado especial que permite realizar cálculos en datos en un estado cifrado sin descifrar. Esto significa que el entrenamiento y los cálculos del modelo se pueden realizar en datos cifrados sin exponer el contenido de los datos originales. Al aplicar el cifrado homomórfico al proceso de entrenamiento subyacente de la IA, se puede lograr la protección de la privacidad sin filtrar datos confidenciales.
Estos son algunos pasos y consideraciones clave al usar el cifrado homomórfico para el entrenamiento de IA:
La integración de la tecnología de cifrado homomórfico en la protección de la privacidad en el entrenamiento subyacente de la IA tiene algunas ventajas y posibles escenarios de aplicación: a. Preservación de la privacidad: El cifrado homomórfico hace posible entrenar modelos en datos confidenciales sin acceder o exponer esos datos. Esto ayuda a mantener la privacidad individual y el control de los propietarios de los datos. b. Colaboración de datos: Varios propietarios de datos pueden participar conjuntamente en la capacitación de IA sin compartir sus datos sin procesar. La tecnología de encriptación homomórfica hace posible esta colaboración de datos, promoviendo oportunidades para la cooperación y el intercambio. c. Cumplimiento legal: para datos confidenciales sujetos a restricciones legales y reglamentarias (como registros médicos o datos financieros), el cifrado homomórfico proporciona un enfoque de cumplimiento para la capacitación en IA. Este tipo de privacidad también se puede lograr a través de plataformas informáticas descentralizadas.Por ejemplo, Fluence es una plataforma informática descentralizada que puede ejecutar muchos programas, incluida la IA, con el objetivo de lograr la libertad de la innovación digital a través de aplicaciones entre pares. Proporciona un protocolo Web3 abierto, un marco y herramientas para desarrollar y alojar aplicaciones, interfaces y backends en una red peer-to-peer sin permiso.
Inferencia de zkML e IA en la cadena: monitoreo del comportamiento del agente de IA y restricciones de derechos y responsabilidades
**En el contexto del rápido desarrollo y la aplicación generalizada de la tecnología de inteligencia artificial (IA), se vuelve aún más importante garantizar que los sistemas de IA se comporten de manera ética y legal. **Los sistemas de IA a menudo se ven como entidades de agentes capaces de realizar tareas y tomar decisiones que pueden tener efectos profundos en los humanos y la sociedad. Por lo tanto, monitorear el comportamiento de los agentes de AI y restringir sus derechos y responsabilidades se ha convertido en un tema clave para proteger los intereses públicos y los derechos personales. Como método innovador, zkML proporciona una solución segura, verificable y transparente para monitorear el comportamiento de los agentes de IA y restringir los derechos y responsabilidades. **Al combinar la prueba de conocimiento cero y la tecnología blockchain, zkML garantiza el cumplimiento y la credibilidad de los sistemas de inteligencia artificial al tiempo que protege la privacidad. **
Tomando como ejemplo a Modulus Labs, el proyecto utiliza la tecnología zkML para garantizar que no se filtren datos clave o información confidencial durante el funcionamiento del sistema de IA. Al aplicar pruebas de conocimiento cero durante el cómputo, el proyecto puede demostrar a los reguladores o partes interesadas que su IA realizó una tarea específica sin revelar datos reales o modelos internos. Este enfoque protege la privacidad personal y la confidencialidad comercial, al tiempo que proporciona un medio para auditar y verificar el comportamiento de los agentes de IA. Un marco de control y restricción descentralizado establecido por zkML puede monitorear y revisar el proceso de toma de decisiones y la ruta de comportamiento de los agentes de IA en tiempo real.
Este mecanismo de monitoreo descentralizado garantiza la transparencia y la trazabilidad, lo que permite descubrir y corregir violaciones o decisiones incorrectas de manera oportuna. **zkML también proporciona un mecanismo para restringir los derechos y responsabilidades del comportamiento de los agentes de IA. **Al combinar los contratos inteligentes con la operación y el proceso de toma de decisiones del sistema de IA, se pueden establecer una serie de reglas y condiciones para limitar el alcance de la conducta del agente de IA y asegurar su cumplimiento de las pautas éticas y regulaciones legales. Este mecanismo de restricción de poder-responsabilidad convierte al sistema de IA en una herramienta confiable que puede crear valor para la sociedad humana sin abusar del poder ni causar daño a los intereses humanos. Esta tecnología proporciona una base importante para construir sistemas de IA sostenibles, éticos y responsables.
capa de ejecución
Mejorar la eficiencia de la producción, un acelerador para el desarrollo Web3
En el desarrollo de Web3, la inteligencia artificial (IA) juega un papel importante, combinándose con varios campos para mejorar la productividad y crear una mejor experiencia de usuario. Aquí hay algunas áreas clave donde AI y Web3 se combinan:
La tecnología de IA juega un papel importante en la recopilación y el análisis de datos en cadena. Como base de datos distribuida, la cadena de bloques registra una gran cantidad de transacciones e información. Al aprovechar la tecnología de inteligencia artificial, los datos en la cadena de bloques se pueden comprender y utilizar mejor. Por ejemplo, Web3 Analytics es una plataforma de análisis basada en IA que utiliza algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos para recopilar, procesar y analizar datos en cadena. Puede ayudar a los usuarios a obtener información sobre las transacciones en cadena, las tendencias del mercado y los patrones de comportamiento de los usuarios, proporcionando así a los usuarios un análisis de datos más preciso y un soporte para la toma de decisiones. Una plataforma similar es MinMax AI, que proporciona herramientas de análisis de datos en cadena basadas en IA para ayudar a los usuarios a descubrir posibles oportunidades y tendencias de mercado. 2. IA y desarrollo automatizado de dApp
La aplicación de tecnología de inteligencia artificial para automatizar el proceso de desarrollo de dApp también es muy importante. El desarrollo de contratos inteligentes y dApp generalmente requiere escribir una gran cantidad de código y un tedioso trabajo de prueba e implementación. Al combinar IA con contratos inteligentes y herramientas de desarrollo de dApp, se puede lograr un proceso de desarrollo de dApp más eficiente e inteligente. La IA puede ayudar a automatizar la generación de códigos, la verificación y prueba de contratos inteligentes y la implementación y el mantenimiento de dApps. Esto ahorra tiempo y recursos y aumenta la eficiencia y precisión del proceso de desarrollo. Por ejemplo, algunas herramientas de desarrollo asistido por IA utilizan procesamiento de lenguaje natural y técnicas de aprendizaje automático para ayudar a los desarrolladores a redactar contratos inteligentes más rápido y detectar y corregir automáticamente posibles errores. 3. IA y seguridad de transacciones en cadena
En el mundo Web3, la seguridad de las transacciones en cadena es primordial. Debido a la apertura y transparencia de blockchain, los ataques maliciosos, el fraude y la fuga de datos son todos riesgos. La tecnología de IA se puede utilizar para mejorar la seguridad y la protección de la privacidad de las transacciones en cadena. Por ejemplo, la plataforma de seguridad Web3 SeQure utiliza IA para detectar y prevenir ataques maliciosos, fraudes y fugas de datos, y proporciona mecanismos de monitoreo y alarma en tiempo real para garantizar la seguridad y estabilidad de las transacciones en la cadena. Herramientas de seguridad similares incluyen Sentinel impulsado por IA.
Optimizar la asignación de recursos, un navegador para el mundo Web3
Optimizar la asignación de recursos es un desafío clave en un mundo Web3. Con la combinación de la tecnología blockchain y la inteligencia artificial, podemos usar la IA como navegador para lograr una asignación y utilización de recursos más eficientes. Aquí hay algunas áreas en las que la IA está navegando en el mundo Web3:
Capa de aplicación
Reducir las barreras de entrada, un impulso para la popularización de Web3
Por ejemplo, Fuzzland, una plataforma de auditoría de Web3, utiliza IA para ayudar a los auditores de código a verificar las vulnerabilidades del código y proporcionar explicaciones en lenguaje natural para ayudar a la experiencia de auditoría. Fuzzland también usa IA para proporcionar explicaciones en lenguaje natural de las especificaciones formales y los códigos de contrato, así como algunos códigos de muestra para ayudar a los desarrolladores a comprender los posibles problemas en el código. Al combinar la tecnología de inteligencia artificial con la experiencia en auditoría, Fuzzland facilita que los desarrolladores de la industria Web3 comprendan y expliquen el código, lo que mejora la eficiencia y la precisión de la auditoría.
En el desarrollo de Web3, la reducción de las barreras de entrada es la clave para la popularización. Para lograr esto, las tecnologías integradas con inteligencia artificial (IA) juegan un papel importante al proporcionar interfaces fáciles de usar, interpretación de contratos inteligentes y redacción de contratos inteligentes. La interfaz de usuario amigable integrada con AI proporciona una experiencia de operación más intuitiva y conveniente para los usuarios que utilizan la plataforma Web3. La tecnología de cadena de bloques tradicional generalmente requiere que los usuarios aprendan comandos y sintaxis complejos para interactuar y realizar operaciones. Sin embargo, al aplicar la tecnología de IA al diseño de la interfaz de usuario, se pueden realizar funciones como el procesamiento del lenguaje natural y la interfaz gráfica, de modo que los usuarios puedan usar fácilmente la plataforma Web3 para realizar diversas operaciones sin una comprensión profunda de los detalles técnicos. AI también brinda a los usuarios la capacidad de comprender e interpretar mejor los contratos inteligentes. A través de la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial, se puede realizar el análisis automático y la visualización visual de los contratos inteligentes, y el flujo lógico y la expresión de la condición en los contratos inteligentes se pueden presentar claramente a los usuarios, a fin de mejorar la comprensión y la confianza de los usuarios en los contratos inteligentes.
** Jugabilidad rica en tramas, biblioteca creativa del mundo Web3 **
El auge de la IA generativa ha traído nuevas posibilidades a la industria creativa, brindando experiencias más diversas e innovadoras al mundo Web3, lo que permite a los usuarios participar en tramas y jugabilidad ricas. En el pasado mercado alcista de NFT, la IA inyectó creatividad infinita en el NFT generativo. NFT generativo (token no fungible) es un tipo de obra de arte o activos digitales basados en algoritmos y datos. Se pueden generar varias obras de arte y personajes únicos y diversos a través de la tecnología de inteligencia artificial. Estos NFT generativos pueden convertirse en personajes, accesorios o elementos de escena en juegos, mundos virtuales o metaversos, brindando a los usuarios opciones ricas y experiencias personalizadas. En el auge de DeFi, el agente comercial automático AI también brinda comodidad y eficiencia al proceso de transacción económica en la biblioteca creativa. En el mundo Web3, los usuarios pueden obtener beneficios al poseer, intercambiar o participar en activos digitales en la biblioteca creativa. Los agentes comerciales automáticos de IA utilizan algoritmos inteligentes y tecnología de aprendizaje automático para automatizar las transacciones de activos, lo que ayuda a los usuarios a obtener las mejores oportunidades comerciales y maximizar los rendimientos. AIGC también trae nuevos juegos e ideas a la plataforma de contenido y la comunidad UGC. Por ejemplo, Yodayo es una plataforma de arte de IA para anfitriones virtuales y fanáticos del anime para compartir y crear más contenido que aman. Al conectarse al motor AIGC, Yodayo hace que la creación y la interacción de los usuarios en la plataforma de creación de contenido sea cada vez más fácil de operar, de modo que la mayoría de los usuarios que normalmente están "silenciosos" en las plataformas tradicionales también pueden convertirse en creadores y maestros. creadores, conectando más de cerca y contribuyendo a la comunidad.
La combinación de la IA del personaje y el NPC del juego brinda una experiencia más realista e interactiva a la trama del juego en la biblioteca creativa. Al aplicar la tecnología de inteligencia artificial a los personajes del juego y los personajes que no son jugadores (NPC), se les puede dotar de un comportamiento inteligente, una toma de decisiones autónoma y una expresión emocional. Esto hace que la trama del juego sea más rica y variada, y los jugadores pueden interactuar con personajes con inteligencia artificial realista para explorar el mundo del juego y resolver varios desafíos juntos. La combinación de IA y la representación automática de escenas del metaverso crea un entorno más realista y vívido para el mundo virtual del juego. Por ejemplo, Inward AI analizará sistemáticamente el comportamiento y las preferencias de los jugadores y, en función de sus interacciones anteriores, permitirá que los personajes clave del juego proporcionen tareas o información únicas y creen una historia personalizada para cada jugador. La IA de combate en tiempo real proporcionada por rctAI puede hacer que cada batalla cobre vida. Los personajes que luchan contra el jugador pueden aprender de la estrategia de combate del jugador, mejorar sus habilidades y ajustar su estrategia, haciendo que la batalla esté llena de más incertidumbres y cambios. Más emocionante. La integración de estas tecnologías de IA crea una narrativa dinámica e interactiva, escenas de combate realistas y desafiantes, lo que hace que el mundo del juego sea más inmersivo y atractivo.
Conclusión
A medida que los practicantes de Web3 se vieron arrastrados por la gran ola de IA, después de experimentar la explosión de información en las dos industrias en los últimos meses, tenemos un pensamiento más profundo sobre la combinación de IA y Web3. Aunque existen conflictos en la lógica subyacente entre los dos, la centralización de AI y el principio de descentralización de Web3 parecen difíciles de reconciliar, pero es esta lógica contradictoria la que permite que AI y Web3 se complementen y se conviertan en soluciones para el dolor del otro. puntos promover el desarrollo de los demás. ** El mecanismo de descentralización de Web3 puede resolver fundamentalmente los problemas de protección de la privacidad y abuso de datos que enfrenta la IA, y la aplicación de la tecnología Web3 y blockchain también puede monitorear y registrar el comportamiento de la IA, mejorar la seguridad de la IA y promover la promoción y aplicación de agentes de IA automatizados en diversos campos. **
Aunque la combinación de IA y Web3 en la capa inferior es difícil, puede crear muchas posibilidades y narrativas nuevas a nivel de aplicación: **AI puede convertirse en un impulsor importante para las aplicaciones Web3, mejorando en gran medida la velocidad de desarrollo de las aplicaciones Web3 y reduciendo la necesidad de los usuarios y Los costos de interacción y aprendizaje de dApp ayudan a más usuarios a ingresar al mundo Web3. Al mismo tiempo, si bien la IA reduce el umbral técnico para el desarrollo de dApp y la distribución de proyectos, también puede brindar más formas de jugar y mejorar la competitividad en términos de innovación y operación del proyecto, como la incorporación de personas virtuales y la IA de roles en juegos y ecología social Los elementos novedosos traerán una nueva narrativa y experiencia a las aplicaciones Web3 y promoverán aún más el desarrollo y la promoción de la industria Web3. **
Aunque la combinación de AI y Web3 enfrenta algunos desafíos y limitaciones, creemos que solo la combinación orgánica de los dos puede respaldar la narrativa y el ideal de la próxima generación de Internet. Esperamos ver el surgimiento de más proyectos innovadores que puedan llevar la IA a Web3 y llevar a Web3 a un campo más amplio. También esperamos que el desarrollo de estas dos tecnologías de vanguardia pueda continuar ayudándose mutuamente a romper cuellos de botella técnicos, superar restricciones de costos, y juntos Crear un futuro más inteligente y más abierto.