AI ve Web3'ün Buluşması: Merkeziyetsizlik Akıllı Ağı İnşa Etmenin Yeni Paradigması

Web3, merkeziyetsizlik, açık ve şeffaf yeni nesil internet modeli olarak, AI teknolojisiyle doğal bir birleşim avantajına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle, AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemine güç katabilir, örneğin akıllı sözleşmeleri optimize etme, sahteciliğe karşı algoritmalar geliştirme gibi. İkisi arasındaki birleşimi keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişimini teşvik eden temel unsurdur. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanması için büyük miktarda yüksek kaliteli veriye ihtiyacı vardır; veri kalitesi, modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrudan etkiler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri modelinin aşağıdaki sorunları vardır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyor ve veri adaları oluşturuluyor.
• Kişisel gizlilik sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir Merkeziyetsizlik veri paradigması sunuyor:

• Merkeziyetsizlik veri toplama platformu, kullanıcıların boşta kalan ağ kaynaklarını satmalarına ve AI'ya gerçek yüksek kaliteli veriler sağlamalarına olanak tanır.
• "İşaretleme kazanma" modeli, dünya genelindeki çalışanları veri işaretlemeye katılmaya teşvik ederek uzman bilgilerini bir araya getiriyor.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar.

Yine de, gerçek dünya verilerini elde etmek hala kalite farklılıkları, işleme zorluğu gibi zorluklarla karşı karşıya. Sentetik veriler, gelecekteki veri alanında yeni bir yıldız olabilir. Üretken AI ve simülasyon teknolojilerine dayanan sentetik veriler, gerçek verileri etkili bir şekilde tamamlayarak kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal işlemler, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE Teknolojisinin Uygulaması

Gizlilik koruma, küresel bir odak haline geldi ve ilgili yasalar giderek daha katı hale geliyor. Bu, AI gelişimine de zorluklar getiriyor: bazı hassas veriler gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamıyor ve bu da modellerin potansiyelini sınırlıyor.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde hesaplama yapılmasına olanak tanır, şifre çözmeden açık metin hesaplamalarıyla aynı sonuçları elde etmeyi sağlar. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına güçlü bir güvence sunar, böylece GPU'lar, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirebilir. Bu durum, AI şirketlerinin ticari sırlarını korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açmalarına imkan tanır.

FHEML, veri ve modelin tüm makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmiş işlenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar ve ZKML için güçlü bir tamamlayıcıdır.

Hesaplama Devrimi: Merkeziyetsizlik AI Hesaplama Ağı

Mevcut yapay zeka sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her çeyrekte iki katına çıkmakta, hesaplama gücü talebi büyük bir artış göstermekte ve mevcut kaynak tedarikini çok aşmaktadır. Örneğin, GPT-3 modelinin eğitimi büyük bir hesaplama gücü gerektirir ve bu, tek bir cihazın 355 yıl eğitim süresine eşdeğerdir. Hesaplama gücü kıtlığı sadece yapay zekanın ilerlemesini sınırlamakla kalmamakta, aynı zamanda gelişmiş modellerin çoğu araştırma geliştiricisi için erişilmez hale gelmesine neden olmaktadır.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmakta, buna ek olarak çip performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri sorunları, hesaplama gücü arzını daha da sıkılaştırmaktadır. AI çalışanları, kendi donanımlarını satın almak veya bulut kaynaklarını kiralamak arasında bir ikilemle karşı karşıya ve talebe göre ekonomik hesaplama hizmetlerine acil ihtiyaç duymaktadır.

Merkeziyetsizlik AI hesaplama ağı, dünya genelinde atıl durumda olan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik olarak erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Talep edenler görev yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler madenci düğümlerine görev atar, madenciler tamamladıklarında ödül alırlar. Bu model, kaynak verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazlarını hafifletmeye yardımcı olmaktadır.

Genel hesaplama ağı dışında, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanmış özel platformlar da bulunmaktadır. Merkeziyetsizlik hesaplama ağı, tekelleşmeyi kırarak, eşit ve şeffaf bir pazar sunmakta, engelleri azaltmakta ve verimliliği artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılmasını sağlayacak ve AI teknolojisinin gelişimini ilerletecektir.

DePIN: Web3'ün Kenar AI'yi Güçlendirmesi

Kenar AI, akıllı cihazların yerel AI hesaplama yeteneğine sahip olmasını sağlayarak düşük gecikmeli gerçek zamanlı işleme olanak tanır ve aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.

Web3'te, DePIN ( Merkeziyetsizlik fiziksel altyapı ağı ) ile kenar AI kavramı arasında bir bağlantı vardır. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğine vurgu yapar, DePIN yerel işleme ile gizlilik korumasını artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3 yerel token ekonomisi, düğümlerin hesaplama gücü sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir blockchain ekosisteminde hızla gelişmekte ve proje için tercih edilen dağıtım platformlarından biri haline gelmiştir. Bu zincirin yüksek performansı, düşük maliyetleri ve teknik yenilikleri, DePIN'e güçlü destek sağlamaktadır. Şu anda DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış olup, birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

IMO: AI model yeni modelini yayımladı

IMO ( İlk Model Teklifi ) kavramı bir protokol tarafından icat edilmiştir ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağlar.

Geleneksel modelde, AI model geliştiricilerinin sonraki kullanımlardan sürekli olarak fayda sağlaması zor, özellikle de model diğer ürünlere entegre edildikten sonra. Ayrıca model performansının şeffaflık eksikliği, yatırımcıların ve kullanıcıların değerini değerlendirmesini zorlaştırmakta, bu da piyasa kabulünü sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelirlerini paylaşmak için token satın alabilirler. Belirli bir protokol, modelin gerçekliğini ve gelir paylaşımını sağlamak için belirli bir teknik standart benimsemekte, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik ederek, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlayarak, AI'nın sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. Şu anda hala başlangıç aşamasındadır, ancak yenilikçi yapısı ve potansiyel değeri beklemeye değerdir.

AI Ajanı: Etkileşimde Yeni Bir Çağı Başlat

AI Ajan, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve hedeflere ulaşmak için eyleme geçebilir. Büyük dil modellerinin yardımıyla, yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilirler. Sanal asistanlar olarak, AI Ajan, etkileşim yoluyla kullanıcı tercihlerini öğrenir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunar. Belirli bir talimat olmadan sorunları kendi başlarına çözebilirler, verimliliği artırır ve değer yaratırlar.

Bazı açık AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarına ve dış bilgi havuzlarına bağlanmalarına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanıcı dostu yaratım araçları sunmaktadır. Bu platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi maliyetleri önemli ölçüde düşürmekte ve sadece 1 dakikada gerçekleştirilmektedir. Kullanıcılar, platformu kullanarak video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi çeşitli alanlarda AI Agent'larını özelleştirebilirler.

Şu anda Web3 ile AI entegrasyonu esas olarak altyapı seviyesinde, veri edinimi, gizlilik koruma, zincir üzerindeki model barındırma, Merkeziyetsizlik hesaplama verimli kullanımı, büyük dil modellerinin doğrulaması gibi kritik sorunları keşfetmeye odaklanmaktadır. Bu altyapılar kademeli olarak geliştikçe, Web3 ile AI'nın birleşimi bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğurması beklenmektedir.