دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الحالة وآفاق المستقبل
المقدمة
في السنوات الأخيرة، أثارت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما أحدث تغييرات هائلة في مختلف الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، حيث قادت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney موجة الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يعتبر Web3 نموذجًا شبكيًا ناشئًا، ويغير كيفية إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت. استنادًا إلى تقنية blockchain، يحقق Web3 مشاركة البيانات القابلة للتحكم، ومدى استقلالية المستخدم، وإقامة آلية الثقة من خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية. حاليًا، بلغت القيمة السوقية لصناعة Web3 250 تريليون دولار، وظهرت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana مع تطبيقات جديدة باستمرار.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب. ستستكشف هذه المقالة حالة تطوير AI + Web3 الحالية، وتحلل قيود وتحديات المشاريع الحالية، لتوفير مرجع ورؤية للمهنيين المعنيين.
طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3
التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات. فيما يتعلق بالقدرة الحاسوبية، فإن الحصول على وإدارة موارد الحوسبة على نطاق واسع مكلف للغاية، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد. في مجال الخوارزميات، يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق كميات كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، كما أن هناك نقصًا في التفسير والموثوقية. أما في مجال البيانات، فلا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يمثل تحديًا، مع الحاجة إلى تحقيق توازن في حماية خصوصية البيانات. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وشفافيتها هي أيضًا قضايا تهم الجمهور.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد العديد من المشاكل التي تحتاج إلى حل في مجال Web3، بما في ذلك انخفاض كفاءة تحليل البيانات، وسوء تجربة المستخدم، ووجود ثغرات أمنية في كود العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، هناك مساحة كبيرة لاستفادة الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تحليل البيانات وقدرات التنبؤ، وتحسين تجربة المستخدم والخدمات المخصصة، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
قوة الحوسبة اللامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبحت مشكلة نقص توفر وحدات معالجة الرسومات (GPU) أكثر وضوحًا. لحل هذه الأزمة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات حسابية لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تجذب هذه المشاريع المستخدمين العالميين لتوفير قدرات GPU الفائضة من خلال آلية تحفيز قائمة على الرموز، مما يشكل شبكة لتوفير القدرة الحاسوبية.
تنقسم مشاريع الحوسبة اللامركزية بشكل أساسي إلى فئتين: الفئة الأولى تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي، مثل Render و Akash و Aethir، بينما تدعم الفئة الثانية تدريب الذكاء الاصطناعي، مثل io.net و Gensyn. حاليًا، تختار معظم المشاريع التركيز على استدلال الذكاء الاصطناعي، وذلك بسبب أن تدريب الذكاء الاصطناعي يتطلب موارد حوسبة وعرض نطاق ترددي أعلى، مما يجعل تحقيقه أصعب.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج الخوارزمية اللامركزية
بصرف النظر عن قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع بناء شبكة نماذج خوارزمية لامركزية. على سبيل المثال، يسمح مشروع Bittensor لمقدمي نماذج الخوارزميات ( وعمال المناجم ) بتقديم نماذج التعلم الآلي للشبكة، والحصول على مكافآت من خلال آلية تحفيز رمزية. عندما يطرح المستخدمون أسئلة، تقوم الشبكة باختيار النموذج الأكثر ملاءمة لتقديم الإجابة. هذه السوق اللامركزية للخوارزميات لديها القدرة على لعب دور مهم في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في المستقبل.
جمع البيانات اللامركزي
تعتبر البيانات عالية الجودة ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن معظم منصات الويب 2 تمنع جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، أو تبيع بيانات المستخدمين دون موافقتهم. بعض مشاريع الويب 3 تحقق جمع البيانات اللامركزي من خلال حوافز رمزية، مثل PublicAI التي تسمح للمستخدمين بالمساهمة بمحتوى ذي قيمة والحصول على مكافآت رمزية.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية حلولاً جديدة لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. ZKML( التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب ونمذجة التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. من المتوقع أن تلعب هذه التقنية دورًا مهمًا في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
الذكاء الاصطناعي يساعد Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي خاصة بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال، تتنبأ Pond بالرموز القيمة من خلال خوارزمية الرسوم البيانية الذكية، بينما تقوم BullBear AI بالتنبؤ بأسعار السوق بناءً على البيانات التاريخية واتجاهات السوق. تشجع Numerai كمنصة لمسابقة الاستثمار المشاركين على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسوق الأسهم.
خدمات مخصصة
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تعمل على تحسين تجربة المستخدم في مشاريع Web3. على سبيل المثال، أداة Wand التي أطلقتها منصة تحليل البيانات Dune تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL، مما يتيح للمستخدمين الذين لا يعرفون SQL إجراء البحث بسهولة. كما بدأت بعض منصات محتوى Web3 في دمج ChatGPT لتلخيص المحتوى، مثل Followin و IQ.wiki.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تظهر الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة في تدقيق العقود الذكية. من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن تحديد واكتشاف الثغرات في الشيفرة بشكل أكثر كفاءة وبدقة. على سبيل المثال، يوفر مشروع 0x0.ai أدوات تدقيق العقود الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الشيفرة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
عقبات الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
على الرغم من أن مشروع قوة الحوسبة اللامركزية لديه آفاق واسعة، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات:
الأداء والاستقرار: قد تؤدي العقد الموزعة إلى تأخير الشبكة وعدم الاستقرار.
مطابقة الموارد: تؤثر درجة المطابقة بين العرض والطلب على التوافر.
تعقيد التكنولوجيا: يحتاج المستخدمون إلى فهم الشبكات الموزعة والعقود الذكية وغيرها من المعارف.
من الصعب دعم تدريب النماذج الكبيرة: بسبب المتطلبات الخاصة بالتوازي بين بطاقات متعددة وعرض النطاق الترددي العالي، من الصعب حالياً تحقيق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال粗糙
حالياً، العديد من مشاريع AI+Web3 تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، ولم تحقق الاندماج العميق:
معظم التطبيقات تشبه مشاريع Web2، تفتقر إلى الابتكار الأصلي.
بعض المشاريع تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي على مستوى التسويق فقط، والابتكار الفعلي محدود.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
علم اقتصاد الرموز يصبح مادة لقصص مشاريع الذكاء الاصطناعي
بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي تختار دمج سرد Web3 وعلم اقتصاد الرموز لحل مشكلات نماذج الأعمال. ومع ذلك، لا يزال يتعين مراقبة والتحقق مما إذا كانت اقتصاديات الرموز تساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية.
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي المستقبلي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيق أكثر كفاءة وذكاء لـ Web3، بينما توفر اللامركزية وقابلية البرمجة في Web3 فرصًا جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا زلنا في مرحلة مبكرة، ونواجه العديد من التحديات، إلا أنه من خلال الابتكار المستمر والممارسة، نثق أنه يمكن بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
6
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeCry
· 07-14 19:50
المحفظة فارغة مرة أخرى...
هذه التعليق يتناسب مع اسم الحساب "GasFeeCry"( الذي يشعر بالألم من غاز )، ويعبر عن الإحباط من ارتفاع غسيل الأموال، مستخدمًا تعبيرًا مختصرًا وعامياً، مما يعكس نبرة الشكوى الشائعة في مجتمع الويب 3.
شاهد النسخة الأصليةرد0
liquiditea_sipper
· 07-14 15:20
كل الأموال ذهبت إلى الذكاء الاصطناعي و web3
شاهد النسخة الأصليةرد0
CountdownToBroke
· 07-12 11:00
سمعت أنه لا يزال هناك أموال لشراء NFT؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-aa7df71e
· 07-12 10:55
حمقى لا يزالون ينظرون إلى السماء في حيرة، لقد بدأت بالفعل في منطقة الذكاء الاصطناعي.
الاندماج بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الوضع الراهن وتوقعات الاتجاهات المستقبلية
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الحالة وآفاق المستقبل
المقدمة
في السنوات الأخيرة، أثارت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما أحدث تغييرات هائلة في مختلف الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، حيث قادت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney موجة الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يعتبر Web3 نموذجًا شبكيًا ناشئًا، ويغير كيفية إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت. استنادًا إلى تقنية blockchain، يحقق Web3 مشاركة البيانات القابلة للتحكم، ومدى استقلالية المستخدم، وإقامة آلية الثقة من خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية. حاليًا، بلغت القيمة السوقية لصناعة Web3 250 تريليون دولار، وظهرت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana مع تطبيقات جديدة باستمرار.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب. ستستكشف هذه المقالة حالة تطوير AI + Web3 الحالية، وتحلل قيود وتحديات المشاريع الحالية، لتوفير مرجع ورؤية للمهنيين المعنيين.
طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3
التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات. فيما يتعلق بالقدرة الحاسوبية، فإن الحصول على وإدارة موارد الحوسبة على نطاق واسع مكلف للغاية، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد. في مجال الخوارزميات، يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق كميات كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، كما أن هناك نقصًا في التفسير والموثوقية. أما في مجال البيانات، فلا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يمثل تحديًا، مع الحاجة إلى تحقيق توازن في حماية خصوصية البيانات. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وشفافيتها هي أيضًا قضايا تهم الجمهور.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد العديد من المشاكل التي تحتاج إلى حل في مجال Web3، بما في ذلك انخفاض كفاءة تحليل البيانات، وسوء تجربة المستخدم، ووجود ثغرات أمنية في كود العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، هناك مساحة كبيرة لاستفادة الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تحليل البيانات وقدرات التنبؤ، وتحسين تجربة المستخدم والخدمات المخصصة، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
قوة الحوسبة اللامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبحت مشكلة نقص توفر وحدات معالجة الرسومات (GPU) أكثر وضوحًا. لحل هذه الأزمة، بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات حسابية لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تجذب هذه المشاريع المستخدمين العالميين لتوفير قدرات GPU الفائضة من خلال آلية تحفيز قائمة على الرموز، مما يشكل شبكة لتوفير القدرة الحاسوبية.
تنقسم مشاريع الحوسبة اللامركزية بشكل أساسي إلى فئتين: الفئة الأولى تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي، مثل Render و Akash و Aethir، بينما تدعم الفئة الثانية تدريب الذكاء الاصطناعي، مثل io.net و Gensyn. حاليًا، تختار معظم المشاريع التركيز على استدلال الذكاء الاصطناعي، وذلك بسبب أن تدريب الذكاء الاصطناعي يتطلب موارد حوسبة وعرض نطاق ترددي أعلى، مما يجعل تحقيقه أصعب.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج الخوارزمية اللامركزية
بصرف النظر عن قوة الحوسبة، تحاول بعض المشاريع بناء شبكة نماذج خوارزمية لامركزية. على سبيل المثال، يسمح مشروع Bittensor لمقدمي نماذج الخوارزميات ( وعمال المناجم ) بتقديم نماذج التعلم الآلي للشبكة، والحصول على مكافآت من خلال آلية تحفيز رمزية. عندما يطرح المستخدمون أسئلة، تقوم الشبكة باختيار النموذج الأكثر ملاءمة لتقديم الإجابة. هذه السوق اللامركزية للخوارزميات لديها القدرة على لعب دور مهم في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في المستقبل.
جمع البيانات اللامركزي
تعتبر البيانات عالية الجودة ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن معظم منصات الويب 2 تمنع جمع البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، أو تبيع بيانات المستخدمين دون موافقتهم. بعض مشاريع الويب 3 تحقق جمع البيانات اللامركزي من خلال حوافز رمزية، مثل PublicAI التي تسمح للمستخدمين بالمساهمة بمحتوى ذي قيمة والحصول على مكافآت رمزية.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية حلولاً جديدة لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. ZKML( التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب ونمذجة التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. من المتوقع أن تلعب هذه التقنية دورًا مهمًا في مجالات البيانات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
الذكاء الاصطناعي يساعد Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي خاصة بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال، تتنبأ Pond بالرموز القيمة من خلال خوارزمية الرسوم البيانية الذكية، بينما تقوم BullBear AI بالتنبؤ بأسعار السوق بناءً على البيانات التاريخية واتجاهات السوق. تشجع Numerai كمنصة لمسابقة الاستثمار المشاركين على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسوق الأسهم.
خدمات مخصصة
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تعمل على تحسين تجربة المستخدم في مشاريع Web3. على سبيل المثال، أداة Wand التي أطلقتها منصة تحليل البيانات Dune تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL، مما يتيح للمستخدمين الذين لا يعرفون SQL إجراء البحث بسهولة. كما بدأت بعض منصات محتوى Web3 في دمج ChatGPT لتلخيص المحتوى، مثل Followin و IQ.wiki.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تظهر الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة في تدقيق العقود الذكية. من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن تحديد واكتشاف الثغرات في الشيفرة بشكل أكثر كفاءة وبدقة. على سبيل المثال، يوفر مشروع 0x0.ai أدوات تدقيق العقود الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الشيفرة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
عقبات الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
على الرغم من أن مشروع قوة الحوسبة اللامركزية لديه آفاق واسعة، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات:
الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال粗糙
حالياً، العديد من مشاريع AI+Web3 تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، ولم تحقق الاندماج العميق:
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
علم اقتصاد الرموز يصبح مادة لقصص مشاريع الذكاء الاصطناعي
بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي تختار دمج سرد Web3 وعلم اقتصاد الرموز لحل مشكلات نماذج الأعمال. ومع ذلك، لا يزال يتعين مراقبة والتحقق مما إذا كانت اقتصاديات الرموز تساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية.
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي المستقبلي والتنمية الاقتصادية. يمكن أن توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيق أكثر كفاءة وذكاء لـ Web3، بينما توفر اللامركزية وقابلية البرمجة في Web3 فرصًا جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا زلنا في مرحلة مبكرة، ونواجه العديد من التحديات، إلا أنه من خلال الابتكار المستمر والممارسة، نثق أنه يمكن بناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
هذه التعليق يتناسب مع اسم الحساب "GasFeeCry"( الذي يشعر بالألم من غاز )، ويعبر عن الإحباط من ارتفاع غسيل الأموال، مستخدمًا تعبيرًا مختصرًا وعامياً، مما يعكس نبرة الشكوى الشائعة في مجتمع الويب 3.