Web3 ve AI birleşimi: Veri odaklı, gizlilik koruma ve Bilgi İşlem Gücü devriminin yeni çağı

Web3, yeni nesil merkeziyetsiz internet paradigması olarak, yapay zeka teknolojisi ile doğal bir birleşme fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimari altında AI gelişimi birçok zorlukla karşı karşıyadır, örneğin bilgi işlem gücü darboğazı, gizlilik ihlali ve algoritma kara kutusu gibi sorunlar. Web3, dağıtık teknolojiler temelinde, paylaşılmış bilgi işlem gücü ağı, açık veri pazarı ve gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle AI'ya yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemine birçok güçlendirme sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşmelerin optimizasyonu ve hile karşıtı algoritmalar gibi. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile bilgi işlem gücü değerini serbest bırakmak açısından büyük bir öneme sahiptir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir; veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanma modellerinin aşağıdaki birkaç ana sorunu vardır:

• Veri elde etme maliyeti yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştirildi, veri adaşları oluşturdu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riski ile karşı karşıya

Web3, bu sorunları çözmek için yeni bir merkeziyetsizlik veri paradigması sunuyor:

• Kullanıcılar, merkeziyetsizlik yöntemiyle AI şirketlerine boşta kalan ağ kaynaklarını satabilir, AI modeli eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak amacıyla ağ verilerini toplayabilir.
• "Etiketleme ile Kazan" modelini benimseyerek, küresel işçileri veri etiketlemeye katılmaları için tokenlerle teşvik ederek küresel uzmanlık biriktiriyor.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına kamuya açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır, örneğin veri kalitesinin farklı olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentez veriler, Web3 veri alanında geleceğin parlayan yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayalı olarak, sentez veriler gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilmekte ve etkili bir tamamlayıcı olarak veri kullanım verimliliğini artırmaktadır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentez verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği ortaya çıkmıştır.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruması küresel bir odak noktası haline geldi ve ilgili düzenlemelerin çıkması, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına olan dikkati yansıttı. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması ve AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlaması gibi zorluklar da getirdi.

Tam Homomorfik Şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, verileri şifrelerini çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık metin verilerinin hesaplama sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar; bu sayede GPU bilgi işlem gücü, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj getirir; ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açmalarına olanak tanır.

FHEML, verilerin ve modellerin şifrelenmiş bir şekilde işlenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'in tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Bilgi İşlem Gücü devrimi: Merkeziyetsizlik ağındaki AI hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı hızla artıyor, bu da bilgi işlem gücü talebinin patlamasına yol açıyor ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini çok aşıyor. Bu bilgi işlem gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı yetersiz, mikroişlemci performansındaki artış yavaşladı ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, Bilgi İşlem Gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getirdi. AI profesyonelleri, kendi donanımlarını satın almak veya bulut kaynaklarını kiralamak arasında zor bir seçimle karşı karşıya, talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmetine acil ihtiyaç duyuyorlar.

Bazı merkeziyetsiz AI bilgi işlem gücü ağları, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir bilgi işlem pazarı sunmaktadır. Bilgi işlem talep eden taraf, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri bilgi işlem gücü katkısı yapan düğümlere dağıtır, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki bilgi işlem darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz bilgi işlem gücü ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanmış özel bilgi işlem platformları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü ağı, adil ve şeffaf bir bilgi işlem gücü pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve bilgi işlem gücü kullanım verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsizlik bilgi işlem gücü ağı, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasına katkıda bulunacak kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi güçlendirme

Edge AI, verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme ile gerçek zamanlı işlem yapar ve aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

Web3 alanında, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3'e özgü token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerinin bilgi işlem kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımında tercih edilen platformlardan biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek işlem işleme kapasitesi, düşük maliyetleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

IMO：AI modelinin yeni paradigmaları yayımlandı

IMO kavramı, bir protokolle ilk kez ortaya atılmıştır ve AI modelini tokenleştirmektedir.

Geleneksel modelde, AI model geliştiricilerinin modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmesi zorlaşır, özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle sınırlıdır, bu da pazar kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sağladı. Yatırımcılar, modelin sonraki gelirlerini paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahibi olanların gelirleri paylaşabilmesi için özel teknik standartlar kullanarak, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirir.

IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katar. IMO şu anda erken deneme aşamasında olmasına rağmen, yenilikçi yapısı ve potansiyel değeri umut verici.

AI Agent: etkileşim deneyiminin yeni çağı

AI Ajan, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yapabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajan yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajan sorunları kendi başına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı açık AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantısını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araç setleri sunmaktadır. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bu platformlar, rol yapmayı daha insancıllaştırmak için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir. Bu platformlar aracılığıyla özel olarak tasarlanmış AI Agent'lar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerinde durulmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü'nün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar. Bu altyapıların aşamalı olarak iyileşmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşimi bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetin doğmasına yol açacaktır.