A fusão da IA e do Web3: análise do estado atual e perspectivas futuras

Introdução

Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e das tecnologias Web3 atraiu uma ampla atenção em todo o mundo. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes mudanças para diversos setores. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA atingiu 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda de IA.

Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede, está mudando a percepção e a maneira como as pessoas usam a internet. Baseado na tecnologia blockchain, o Web3 realiza o compartilhamento e controle de dados, a autonomia do usuário e a criação de mecanismos de confiança por meio de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 já alcançou 25 trilhões de dólares, com projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana surgindo continuamente com novas aplicações.

A combinação de IA e Web3 tornou-se o foco de atenção de desenvolvedores e investidores do Oriente e do Ocidente. Este artigo explorará o estado atual do desenvolvimento de IA+Web3, analisará as limitações e desafios dos projetos atuais, e fornecerá referências e insights para os profissionais da área.

Interações entre AI e Web3

Os desafios enfrentados pela indústria de IA

Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados. No que diz respeito ao poder computacional, a obtenção e gestão de recursos de computação em larga escala é dispendiosa, especialmente para startups e desenvolvedores individuais. Em termos de algoritmos, o treinamento de modelos de aprendizado profundo requer uma grande quantidade de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e robustez apresentam deficiências. No que diz respeito aos dados, a obtenção de dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um desafio, ao mesmo tempo que é necessário equilibrar a proteção da privacidade dos dados. Além disso, a interpretabilidade e transparência dos modelos de IA também são questões que preocupam o público.

Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3

Existem muitos problemas urgentes a serem resolvidos no domínio do Web3, incluindo a baixa eficiência da análise de dados, a experiência do usuário insatisfatória e a existência de vulnerabilidades de segurança no código dos contratos inteligentes. A IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande espaço para atuação nessas áreas. Por exemplo, a IA pode melhorar a capacidade de análise e previsão de dados, aprimorar a experiência do usuário e os serviços personalizados, além de aumentar a segurança e a proteção da privacidade.

Análise do Estado Atual dos Projetos de AI+Web3

Web3 ajuda a IA

Poder de Cálculo Descentralizado

Com o aumento da demanda por IA, o problema da escassez de GPU torna-se cada vez mais proeminente. Para resolver esse dilema, alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de computação descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos atraem usuários globais a oferecer poder de computação GPU ocioso por meio de mecanismos de incentivo com tokens, formando uma rede de fornecimento de computação.

Os projetos de computação descentralizada dividem-se principalmente em duas categorias: uma focada em inferência de IA, como Render, Akash e Aethir; a outra apoia o treinamento de IA, como io.net e Gensyn. Atualmente, a maioria dos projetos opta por se concentrar na inferência de IA, pois o treinamento de IA requer mais poder de computação e largura de banda, tornando a implementação mais difícil.

Modelo de algoritmo descentralizado

Além da capacidade de computação, alguns projetos tentam construir redes de modelos de algoritmos descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, este projeto permite que provedores de modelos de algoritmos ( mineradores ) contribuam com modelos de aprendizado de máquina para a rede e recebam recompensas através de um mecanismo de incentivos em tokens. Quando os usuários fazem perguntas, a rede escolhe o modelo mais adequado para fornecer respostas. Este mercado de algoritmos descentralizado tem potencial para desempenhar um papel importante no futuro ecossistema de IA.

Coleta de dados descentralizada

Para o treinamento de modelos de IA, uma grande quantidade de dados de alta qualidade é crucial. No entanto, a maioria das plataformas Web2 atualmente proíbe a coleta de dados para treinamento de IA ou vende os dados dos usuários sem o consentimento deles. Alguns projetos Web3 estão implementando a coleta descentralizada de dados através de incentivos em token, como o PublicAI, que permite aos usuários contribuir com conteúdo valioso e receber recompensas em tokens.

Proteção ZK da privacidade do usuário em IA

A tecnologia de prova de conhecimento zero oferece novas soluções para a proteção da privacidade no campo da IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem divulgar os dados originais. Esta tecnologia tem potencial para desempenhar um papel importante em áreas de dados sensíveis, como saúde e finanças.

AI impulsiona o Web3

Análise e Previsão de Dados

Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou desenvolver sistemas de IA próprios, oferecendo aos usuários serviços de análise de dados e previsões. Por exemplo, a Pond prevê tokens valiosos através de algoritmos gráficos de IA, enquanto a BullBear AI realiza previsões de preços com base em dados históricos e tendências de mercado. A Numerai, como plataforma de competições de investimento, incentiva os participantes a usar modelos de IA para prever o mercado de ações.

Serviços personalizados

A tecnologia de IA está a melhorar a experiência do utilizador em projetos Web3. Por exemplo, a plataforma de análise de dados Dune lançou a ferramenta Wand que utiliza grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL, permitindo que utilizadores que não entendem SQL possam pesquisar facilmente. Algumas plataformas de conteúdo Web3 também começaram a integrar o ChatGPT para resumir conteúdos, como a Followin e a IQ.wiki.

Auditoria de Contratos Inteligentes com IA

A IA demonstra um enorme potencial na auditoria de contratos inteligentes. Através da tecnologia de IA, é possível identificar e descobrir de forma mais eficiente e precisa as vulnerabilidades no código. Por exemplo, o projeto 0x0.ai oferece uma ferramenta de auditoria de contratos inteligentes baseada em IA, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código.

Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3

Barreiras reais à computação descentralizada

Apesar das amplas perspectivas dos projetos de poder computacional descentralizado, ainda enfrentam muitos desafios:

1. Desempenho e estabilidade: nós distribuídos podem causar latência e instabilidade na rede.
2. Correspondência de recursos: O grau de correspondência entre oferta e procura afeta a disponibilidade.
3. Complexidade técnica: os usuários precisam entender redes distribuídas, contratos inteligentes e outros conhecimentos.
4. Dificuldade em suportar o treinamento de grandes modelos: devido aos requisitos de múltiplas placas em paralelo e alta largura de banda, atualmente é difícil realizar o treinamento em grande escala de modelos de IA.

A combinação de AI e Web3 é bastante rudimentar

Atualmente, muitos projetos de AI+Web3 apenas utilizam a tecnologia AI de forma superficial, sem conseguir uma fusão profunda:

1. A maioria das aplicações é semelhante aos projetos Web2, faltando inovação nativa.
2. Alguns projetos utilizam o conceito de IA apenas a nível de marketing, com inovação real limitada.

A economia dos tokens torna-se um amortecedor para a narrativa dos projetos de IA

Alguns projetos de IA, para resolver problemas de modelo de negócios, optam por sobrepor a narrativa do Web3 e a economia de tokens. No entanto, se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas ainda precisa ser observado e verificado.

Resumo

A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e desenvolvimento econômico no futuro. A tecnologia de AI pode fornecer cenários de aplicação mais eficientes e inteligentes para o Web3, enquanto a descentralização e programabilidade do Web3 trazem novas oportunidades para o desenvolvimento da AI. Embora atualmente ainda esteja em uma fase inicial e enfrente muitos desafios, através de inovação e prática contínuas, acreditamos que no futuro será possível construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.