Web3 ve AI entegrasyonu: Veri, gizlilik ve Bilgi İşlem Gücü üzerindeki devrim niteliğindeki atılımlar

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları ciddi sınırlamalara tabi olup, bilgi işlem gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi çoklu zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtılmış teknolojiye dayanarak, paylaşım bilgi işlem gücü ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI, Web3'ü birçok güçlendirme ile destekleyerek, akıllı sözleşmelerin optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi alanlarda katkı sağlayarak ekosistem inşasını hızlandırmaktadır. Bu nedenle, Web3 ve AI'nin birleşiminin keşfi, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve bilgi işlem gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişimini destekleyen temel güçtür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir; veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkezi AI veri elde etme ve kullanma modeli aşağıdaki ana sorunları barındırmaktadır:

• Veri alma maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin üstesinden gelmesi zor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu
• Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, boşta kalan ağ kaynaklarını AI şirketlerine satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleyip dönüştürerek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşviki ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme süreçlerine katılımını sağlamak, küresel uzmanlık bilgilerini bir araya getirerek veri analiz yeteneklerini artırmak.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya veri ediniminde hala bazı sorunlar bulunmaktadır, örneğin veri kalitesinin değişkenliği, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksiklikleri gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon temelinde, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini simüle edebilir, etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği kanıtlanmıştır.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak noktası haline geldi ve ilgili yasaların kabulü kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorluklar da getirmektedir; bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

FHE yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, verileri çözmeden ve hesaplama sonuçları açık metin verileri hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU bilgi işlem gücü, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir; ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin bütün makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlamakta ve veri sızıntısı riskini önlemektedir. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamalarına güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapma vurgusu yapar.

Bilgi İşlem Gücü devrimi: Merkeziyetsizlik ağındaki AI hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da bilgi işlem gücü talebinin patlamasına neden oluyor, mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Bu bilgi işlem gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında kalırken, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, Bilgi İşlem Gücü tedarik sorununu daha da ciddileştiriyor. AI profesyonelleri, kendi donanımlarını satın alma veya bulut kaynaklarını kiralama arasında zor bir seçimle karşı karşıya kalıyor ve talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine acil ihtiyaç duyuyor.

Bir merkeziyetsiz AI bilgi işlem gücü ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanıcı dostu bir bilgi işlem pazarı sunar. Bilgi işlem talep eden taraf, ağda hesaplama görevlerini yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri bilgi işlem gücü katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki bilgi işlem darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz bilgi işlem gücü ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımına odaklanan özel bilgi işlem gücü ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü ağı, adil ve şeffaf bir Bilgi İşlem Gücü pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve Bilgi İşlem Gücü kullanım verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü ağı, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte ilerletmede anahtar rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ye güç verme

Edge AI, verilerin üretim kaynağında hesaplama yapılmasını sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem gerçekleştirilmesini sağlarken, kullanıcı gizliliğini de korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

Web3 alanında, DePIN kavramına daha aşinayız. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızdırma riskini azaltır; Web3'e özgü token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini bilgi işlem kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa etmeyi sağlar.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geldi. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO：AI modeli yeni paradigma yayımladı

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş olup, AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlar.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, geliştiricilerin AI modelinin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zorlaşır; özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği taşır, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini kısıtlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin sonraki gelirlerinden pay almak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir ERC standardını kullanan bir protokol, AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazar trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda ilk deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentileri karşılamayı bekliyor.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız olarak düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihleri öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak da görev alabilirler. Kesin bir talimat olmadan, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir açık AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve dış bilgi havuzlarına bağlantı sağlamalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamakta ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürmektedir, ses klonlama sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilmektedir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ve AI'nin entegrasyonunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerine yoğunlaşılıyor. Yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü'nün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar var. Bu altyapılar kademeli olarak geliştirildikçe, Web3 ve AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.