Integrasi AI dan Web3: Analisis Situasi Saat Ini dan Prospek Masa Depan

Pendahuluan

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan telah membawa perubahan besar bagi berbagai industri. Pada tahun 2023, ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar dolar AS, dengan perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney memimpin gelombang AI.

Sementara itu, Web3 sebagai model jaringan yang baru muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Berdasarkan teknologi blockchain, Web3 melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan verifikasi identitas yang terdesentralisasi, mewujudkan berbagi data yang terkontrol, otonomi pengguna, dan pembangunan mekanisme kepercayaan. Saat ini, nilai pasar industri Web3 telah mencapai 25 triliun dolar, proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, Solana terus muncul dengan skenario aplikasi baru.

Kombinasi AI dan Web3 telah menjadi fokus perhatian para pengembang dan investor dari Timur dan Barat. Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, menganalisis keterbatasan dan tantangan proyek saat ini, serta memberikan referensi dan wawasan bagi para praktisi terkait.

Cara Interaksi AI dengan Web3

Tantangan yang dihadapi oleh industri AI

Elemen inti industri AI mencakup daya komputasi, algoritma, dan data. Dalam hal daya komputasi, memperoleh dan mengelola sumber daya komputasi dalam skala besar memerlukan biaya yang tinggi, terutama bagi startup dan pengembang individu. Dalam hal algoritma, pelatihan model pembelajaran mendalam membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, dan terdapat kekurangan dalam hal interpretabilitas dan ketahanan. Dalam hal data, memperoleh data yang berkualitas tinggi dan beragam masih menghadapi tantangan, sambil perlu menyeimbangkan perlindungan privasi data. Selain itu, interpretabilitas dan transparansi model AI juga merupakan isu yang menjadi perhatian publik.

Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3

Ada banyak masalah yang perlu segera diselesaikan di bidang Web3, termasuk efisiensi analisis data yang rendah, pengalaman pengguna yang buruk, dan adanya celah keamanan dalam kode kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas memiliki banyak ruang untuk berkembang dalam hal ini. Misalnya, AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data, memperbaiki pengalaman pengguna dan layanan yang dipersonalisasi, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi.

Analisis Status Proyek AI+Web3

Web3 Mendukung AI

Kekuatan komputasi terdesentralisasi

Dengan meningkatnya permintaan AI, masalah kekurangan GPU semakin terasa. Untuk mengatasi tantangan ini, beberapa proyek Web3 mulai mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain. Proyek-proyek ini menarik pengguna global untuk menyediakan daya GPU yang tidak terpakai melalui mekanisme insentif token, membentuk jaringan penyedia daya komputasi.

Proyek komputasi terdesentralisasi dibagi menjadi dua kategori: satu kategori fokus pada inferensi AI, seperti Render, Akash, Aethir, dan lainnya; kategori lainnya mendukung pelatihan AI, seperti io.net, Gensyn. Saat ini, sebagian besar proyek memilih untuk fokus pada inferensi AI, karena pelatihan AI memerlukan lebih banyak kekuatan komputasi dan bandwidth, sehingga lebih sulit untuk diwujudkan.

Model algoritma terdesentralisasi

Selain kekuatan komputasi, beberapa proyek mencoba membangun jaringan model algoritma terdesentralisasi. Mengambil contoh Bittensor, proyek ini memungkinkan penyedia model algoritma ( penambang ) untuk menyumbangkan model pembelajaran mesin ke jaringan dan mendapatkan imbalan melalui mekanisme insentif token. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, jaringan akan memilih model yang paling sesuai untuk memberikan jawaban. Pasar algoritma terdesentralisasi ini memiliki potensi untuk memainkan peran penting dalam ekosistem AI di masa depan.

Pengumpulan data terdesentralisasi

Untuk pelatihan model AI, data berkualitas tinggi dalam jumlah besar sangat penting. Namun, saat ini sebagian besar platform Web2 melarang pengumpulan data untuk pelatihan AI, atau menjual data pengguna tanpa persetujuan pengguna. Beberapa proyek Web3 mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui insentif token, seperti PublicAI yang memungkinkan pengguna memberikan konten berharga dan mendapatkan imbalan token.

Perlindungan ZK terhadap privasi pengguna dalam AI

Teknologi bukti nol pengetahuan menawarkan solusi baru untuk perlindungan privasi di bidang AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin tanpa mengungkapkan data asli. Teknologi ini diharapkan dapat memainkan peran penting di bidang data sensitif seperti kesehatan medis, keuangan, dan lainnya.

AI mendukung Web3

Analisis dan Prediksi Data

Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan sistem AI sendiri, untuk menyediakan layanan analisis dan prediksi data bagi pengguna. Misalnya, Pond memprediksi token berharga melalui algoritma grafik AI, sementara BullBear AI melakukan prediksi harga berdasarkan data historis dan tren pasar. Numerai sebagai platform kompetisi investasi, mendorong peserta untuk menggunakan model AI untuk memprediksi pasar saham.

Layanan Personalisasi

Teknologi AI sedang meningkatkan pengalaman pengguna proyek Web3. Misalnya, alat Wand yang diluncurkan oleh platform analisis data Dune memanfaatkan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL, sehingga pengguna yang tidak mengerti SQL juga dapat dengan mudah melakukan pencarian. Beberapa platform konten Web3 juga mulai mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten, seperti Followin dan IQ.wiki.

Audit AI Kontrak Pintar

AI menunjukkan potensi besar dalam audit kontrak pintar. Melalui teknologi AI, dapat lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi dan menemukan kerentanan dalam kode. Misalnya, proyek 0x0.ai menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis AI, menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode.

Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3

Hambatan nyata dari kekuatan komputasi terdesentralisasi

Meskipun prospek proyek kekuatan komputasi terdesentralisasi sangat luas, namun masih menghadapi banyak tantangan:

1. Kinerja dan stabilitas: Node terdistribusi dapat menyebabkan penundaan dan ketidakstabilan jaringan.
2. Pencocokan sumber daya: Tingkat pencocokan antara penawaran dan permintaan mempengaruhi ketersediaan.
3. Kompleksitas teknologi: Pengguna perlu memahami pengetahuan tentang jaringan terdistribusi, kontrak pintar, dan lain-lain.
4. Sulit untuk mendukung pelatihan model besar: Karena kebutuhan untuk paralel multi-kartu dan bandwidth tinggi, saat ini sulit untuk melakukan pelatihan model AI berskala besar.

Kombinasi AI dan Web3 masih kasar

Saat ini, banyak proyek AI+Web3 hanya menggunakan teknologi AI di permukaan, tanpa mampu mewujudkan integrasi yang mendalam:

1. Sebagian besar aplikasi mirip dengan proyek Web2, kurang inovasi asli.
2. Beberapa proyek hanya memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, inovasi sebenarnya terbatas.

Ekonomi token menjadi buffer narasi proyek AI

Beberapa proyek AI memilih untuk menggabungkan narasi Web3 dan ekonomi token untuk mengatasi masalah model bisnis. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan praktis, masih perlu diamati dan diverifikasi lebih lanjut.

Ringkasan

Penggabungan AI+Web3 menyediakan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. Teknologi AI dapat memberikan skenario aplikasi yang lebih efisien dan cerdas untuk Web3, sementara desentralisasi dan kemampuan pemrograman Web3 juga membawa peluang baru bagi perkembangan AI. Meskipun saat ini masih berada pada tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, melalui inovasi dan praktik yang berkelanjutan, diyakini bahwa di masa depan kita dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.