Perpaduan Web3 dan Kecerdasan Buatan: Membuka Era Baru Internet

Kecerdasan buatan dan Web3 sebagai dua teknologi terdepan, sedang saling berintegrasi dengan cara yang mencolok, membentuk arah perkembangan internet masa depan. Web3 dengan karakteristiknya yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memberikan dorongan dan kemungkinan baru bagi perkembangan AI. Sementara itu, AI juga membawa banyak pemberdayaan bagi ekosistem Web3, seperti optimalisasi kontrak pintar. Menjelajahi kombinasi kedua teknologi ini memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan sepenuhnya melepaskan nilai data dan daya komputasi.

Data: Fondasi AI dan Web3

Data sebagai pendorong inti perkembangan AI, pentingnya tidak dapat diragukan. Data yang berkualitas tinggi dan dalam skala besar adalah kunci bagi model AI untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Namun, pola pengambilan dan pemanfaatan data yang terpusat tradisional memiliki banyak masalah, seperti biaya pengambilan yang tinggi, monopoli data, serta risiko kebocoran privasi.

Paradigma data terdesentralisasi Web3 memberikan solusi baru untuk mengatasi masalah ini:

1. Pengumpulan data terdesentralisasi: Pengguna dapat berpartisipasi dalam proses pengumpulan data perusahaan AI dengan menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai, sehingga mencapai pengambilan data yang terdesentralisasi.

2. Kolaborasi Data Penandaan Global: Mengadopsi model "penandaan untuk mendapatkan" dengan insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan kebijaksanaan global.

3. Platform perdagangan data blockchain: menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan dan terbuka untuk pihak yang menawarkan dan membutuhkan data, serta mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata masih menghadapi tantangan seperti kualitas yang tidak merata dan kesulitan dalam pemrosesan. Dalam konteks ini, data sintetis semakin menjadi bintang baru di bidang data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, secara efektif melengkapi data nyata, dan meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti kendaraan otonom, perdagangan pasar finansial, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan prospek aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Pentingnya Enkripsi Homomorfik Penuh

Dengan datangnya era data-driven, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan kebutuhan perlindungan privasi individu yang ketat. Namun, ini juga membawa tantangan baru: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi pengembangan model AI.

Teknologi Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE) menawarkan kemungkinan untuk mengatasi dilema ini. FHE memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi, tanpa perlu mendekripsi untuk mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan data plaintext. Ini memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa mengakses data asli.

FHEML mendukung pengolahan data dan model secara terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. Cara ini tidak hanya memperkuat perlindungan privasi data, tetapi juga menyediakan kerangka komputasi yang aman dan dapat diandalkan untuk aplikasi AI. Perlu dicatat bahwa FHEML dan ZKML saling melengkapi, yang pertama fokus pada perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data, sementara yang terakhir bertujuan untuk membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar.

Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini tumbuh secara eksponensial, menggandakan setiap tiga bulan, yang menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Sebagai contoh, model GPT-3 dari OpenAI memerlukan daya komputasi yang setara dengan waktu pelatihan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.

Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, kekurangan chip akibat faktor rantai pasokan dan geopolitik, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para profesional AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.

Jaringan komputasi AI terdesentralisasi muncul, dengan mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, untuk menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Dalam model ini, pihak yang membutuhkan komputasi dapat menerbitkan tugas komputasi di jaringan, yang kemudian akan didistribusikan oleh kontrak pintar kepada node yang menyumbangkan daya komputasi. Node menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, lalu setelah diverifikasi, mereka memperoleh imbalan.

Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi umum, juga ada platform kekuatan khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan kekuatan terdesentralisasi ini tidak hanya menyediakan pasar kekuatan yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, dan menurunkan ambang aplikasi, tetapi juga meningkatkan efisiensi penggunaan kekuatan. Dalam ekosistem Web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi terdistribusi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.

Edge AI: Web3 Memberdayakan Komputasi Tepi

Teknologi Edge AI akan menurunkan kemampuan komputasi AI ke sumber data, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis, dan di masa depan diharapkan akan memungkinkan lebih banyak perangkat pintar memiliki kemampuan untuk menjalankan AI.

Dalam bidang Web3, nama yang lebih dikenal untuk Edge AI adalah DePIN (Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi). Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data. Mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.

Saat ini, DePIN berkembang pesat dalam ekosistem beberapa blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. Kecepatan pemrosesan transaksi yang tinggi, biaya transaksi yang rendah, serta inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan yang kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN terkemuka telah mencapai kemajuan signifikan di platform-platform ini, dengan total kapitalisasi pasar melebihi 10 miliar dolar.

IMO：Model AI Memperkenalkan Paradigma Baru

Pengenalan konsep Initial Model Offering (IMO) membuka jalan baru untuk tokenisasi model AI. Dalam mode tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model setelahnya, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efek model AI sering kali kurang transparan, membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk menilai nilai sebenarnya.

IMO memberikan dukungan dana inovatif dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat berbagi pendapatan yang dihasilkan oleh model dengan membeli token IMO. Beberapa protokol menggunakan standar teknis tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain, untuk memastikan keaslian model AI dan bahwa pemegang token dapat berbagi pendapatan.

Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. Meskipun IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk dinantikan.

AI Agent: Era baru pengalaman interaktif

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari preferensi pengguna melalui interaksi, serta memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan dalam situasi tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat memecahkan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.

Beberapa platform aplikasi AI asli yang terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Platform-platform ini memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu menjadi pencipta super. Dengan melatih model bahasa besar yang khusus, peran bermain menjadi lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara, dan memungkinkan kloning suara yang cepat. AI Agent yang disesuaikan dengan menggunakan platform ini saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.

Kesimpulan

Dalam proses integrasi Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, termasuk bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana menghosting model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan efisiensi dari kekuatan komputasi terdesentralisasi, serta bagaimana memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Dengan perbaikan bertahap dari infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa integrasi Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif, memberikan energi baru untuk perkembangan masa depan internet.