AI ve Web3 entegrasyonunun gelişim durumu: Fırsatlar ve zorluklar bir arada

Bir, Giriş: AI+Web3'ün Gelişimi

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve Web3 teknolojilerinin hızlı gelişimi, dünya genelinde geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zeka, insan zekasını simüle eden bir teknoloji olarak, yüz tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi gibi alanlarda önemli atılımlar gerçekleştirdi ve her sektörde büyük dönüşüm ve yenilikler getirdi. 2023 yılında yapay zeka endüstrisinin piyasa büyüklüğü 200 milyar dolara ulaştı ve OpenAI, Character.AI, Midjourney gibi başarılı şirketler ortaya çıktı.

Aynı zamanda, Web3, yeni bir ağ modeli olarak insanların interneti anlama ve kullanma şekillerini değiştiriyor. Web3, merkeziyetsiz blok zinciri teknolojisine dayanarak, akıllı sözleşmeler, dağıtık depolama ve merkeziyetsiz kimlik doğrulama gibi işlevler aracılığıyla veri paylaşımını ve kontrolünü, kullanıcı özerkliğini ve güven mekanizmalarının kurulmasını sağlıyor. Web3'ün temel ilkesi, verileri merkezi kuruluşların elinden kurtarmak ve kullanıcılara veriler üzerinde kontrol ve değer paylaşım hakkı vermektir. Şu anda Web3 sektörünün piyasa değeri 25 trilyon dolara ulaşmış durumda ve Bitcoin, Ethereum, Solana gibi projeler art arda ortaya çıkıyor.

AI ve Web3'ün birleşimi, doğu ve batıdan builder'lar ve yatırımcılar için büyük bir ilgi alanıdır. İkisini nasıl iyi bir şekilde birleştirebileceğimiz, keşfedilmeyi bekleyen bir sorudur. Bu makale, AI + Web3'ün gelişim durumunu vurgulayacak, mevcut projelerin durumunu analiz edecek ve karşılaşılan sınırlamaları ve zorlukları derinlemesine tartışarak yatırımcılara ve sektör profesyonellerine referans ve içgörüler sunacaktır.

İkincisi, AI ve Web3'ün etkileşim biçimleri

AI ve Web3'ün gelişimi, bir terazi gibi iki taraf gibidir; AI üretkenliği artırırken, Web3 üretim ilişkilerinde bir dönüşüm getirmektedir. Şimdi önce AI ve Web3 sektörlerinin karşılaştığı zorlukları ve gelişim alanlarını analiz edeceğiz, ardından da birbirlerine bu zorlukları çözmede nasıl yardımcı olabileceklerini tartışacağız.

2.1 AI sektörünün karşılaştığı zorluklar

AI sektörünün temeli üç unsura bağlıdır: hesaplama gücü, algoritma ve veri.

1. Hesaplama gücü: Büyük ölçekli hesaplama ve işleme yeteneğini ifade eder. AI görevleri genellikle büyük miktarda veri işlemesi ve karmaşık hesaplamalar gerektirir, örneğin derin sinir ağı modellerinin eğitimi gibi. Yüksek yoğunlukta hesaplama gücü, model eğitimi ve çıkarım süreçlerini hızlandırarak AI sisteminin performansını ve verimliliğini artırabilir. Son yıllarda, GPU ve özel AI çiplerinin gelişimi ile hesaplama gücündeki artış, AI endüstrisinin gelişimine önemli bir ivme kazandırmıştır.

2. Algoritma: AI sisteminin temel bileşenidir, sorunları çözmek ve görevleri gerçekleştirmek için matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanılır. AI algoritmaları geleneksel makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları olarak ikiye ayrılabilir, bu arada derin öğrenme algoritmaları son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Algoritmanın seçimi ve tasarımı, AI sisteminin performansı ve etkisi açısından hayati öneme sahiptir. Sürekli olarak geliştirilen ve yenilikçi algoritmalar, AI sisteminin doğruluğunu, dayanıklılığını ve genelleme yeteneğini artırabilir.

3. Veri: AI sisteminin temel görevi, verilerdeki kalıpları ve düzenleri öğrenme ve eğitme yoluyla çıkarmaktır. Veri, modellerin eğitimi ve optimizasyonu için bir temeldir, büyük ölçekli veri örnekleri aracılığıyla AI sistemi daha doğru ve daha akıllı modeller öğrenebilir. Zengin veri setleri daha kapsamlı ve çeşitli bilgiler sağlayarak, modelin daha önce görülmemiş verilere daha iyi genellenmesine yardımcı olur, bu da AI sisteminin gerçek dünya problemlerini daha iyi anlamasına ve çözmesine yardımcı olur.

AI'nın bu üç alandaki başlıca sıkıntıları şunlardır:

• Hesaplama gücü açısından: Büyük ölçekli hesaplama gücü elde etmek ve yönetmek pahalı ve karmaşık, yüksek performanslı hesaplama cihazlarının maliyeti, enerji tüketimi ve bakımı sorun teşkil ediyor. Yeni başlayanlar ve bireysel geliştiriciler için yeterli hesaplama gücüne erişmek zor olabilir.

• Algoritma açısından: Derin öğrenme algoritmaları büyük miktarda verilere ve hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyar, modelin yorumlanabilirliği ve açıklanabilirliği yetersizdir. Algoritmanın dayanıklılığı ve genelleme yeteneği de önemli sorunlardır, model daha önce görülmemiş veriler üzerinde istikrarsız performans gösterebilir.

• Veri açısından: Yüksek kaliteli, çeşitli verileri elde etmek hala bir zorluktur. Bazı alanlardaki veriler, örneğin sağlık verileri, elde edilmesi zor olabilir. Veri kalitesi, doğruluğu ve etiketlenmesi de sorunlardır; eksik veya önyargılı veriler, modellerin hatalı davranışlarına veya yanlılıklarına neden olabilir. Aynı zamanda, veri gizliliğini ve güvenliğini korumak da önemli bir husustur.

Ayrıca, AI modellerinin açıklanabilirliği ve şeffaflığı, belirsiz iş modelleri gibi sorunlar da birçok AI girişimcisini kafasını karıştırıyor.

Web3 sektörünün karşılaştığı zorluklar

Web3 endüstrisinde şu anda çözülmesi gereken birçok sorun bulunmaktadır; veri analizi, kullanıcı deneyimi, akıllı sözleşme güvenliği gibi alanlarda da gelişim potansiyeli vardır. Üretkenliği artırma aracı olarak AI, bu alanlarda da birçok potansiyel fırsat sunmaktadır:

• Veri analizi ve tahmin: AI teknolojisi, Web3 platformlarının büyük verilerden değerli bilgiler çıkarmasına, daha doğru tahminler ve kararlar vermesine yardımcı olabilir. Bu, DeFi alanındaki risk değerlendirmesi, piyasa tahminleri ve varlık yönetimi gibi konularda önemli bir anlam taşımaktadır.

• Kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetler: AI, Web3 platformlarının daha iyi kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasına yardımcı olabilir. Kullanıcı verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler, özelleştirilmiş hizmetler ve akıllı etkileşim deneyimleri sunarak kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırır.

• Güvenlik ve gizlilik koruma: AI, siber saldırıları tespit etmek ve savunmak, anormal davranışları tanımlamak için kullanılabilir ve daha güçlü bir güvenlik sağlamak için hizmet verebilir. Aynı zamanda, AI, kullanıcı bilgilerini korumak için şifreleme ve gizlilik hesaplama gibi teknolojiler aracılığıyla veri gizliliği koruma alanında da uygulanabilir.

• Akıllı sözleşme denetimi: AI teknolojisi, sözleşme denetimini ve güvenlik açıklarını otomatikleştirmek için kullanılabilir, sözleşmelerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.

Üç, AI+Web3 Projeleri Durum Analizi

AI ve Web3 projeleri, iki ana alanda çalışmaktadır: blok zinciri teknolojisinin AI projelerinin performansını artırmak için kullanılması ve AI teknolojisinin Web3 projelerinin geliştirilmesine hizmet etmesi.

3.1 Web3, AI'yi destekliyor

3.1.1 Merkeziyetsiz Hesaplama Gücü

ChatGPT gibi büyük modellerin ortaya çıkmasıyla, AI alanındaki hesaplama gücüne olan talep patladı. Ancak, GPU tedarikindeki kıtlık, AI gelişimini sınırlayan bir darboğaz haline geldi. Bu sorunu çözmek için, bazı Web3 projeleri merkeziyetsiz hesaplama hizmetleri sunmayı deniyor; bunlar arasında Akash, Render, Gensyn gibi projeler bulunuyor. Bu tür projeler, küresel kullanıcıları boşta bulunan GPU hesaplama gücünü sağlamaya teşvik etmek için token teşvikleri kullanarak AI müşterilerine hesaplama desteği sunuyor.

Arz tarafı esas olarak bulut hizmet sağlayıcıları, kripto para madencileri ve büyük işletmeleri içerir. Merkeziyetsiz hesaplama projeleri genel olarak iki sınıfa ayrılır: birincisi AI çıkarımı için kullanılan projeler (, örneğin Render, Akash ); diğeri ise AI eğitimi için kullanılan projeler (, örneğin io.net, Gensyn ).

Örneğin io.net, merkeziyetsiz bir hesaplama ağı olarak, şu anda 500.000'den fazla GPU sayısına sahiptir ve Render ile Filecoin'in hesaplama gücünü entegre ederek ekosistem projelerini sürekli olarak geliştirmektedir. Gensyn ise akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi görevlerinin dağıtımını ve ödüllendirilmesini teşvik ederek AI eğitimini gerçekleştirmektedir.

Ancak, çoğu proje AI eğitimi yerine AI çıkarım yapmayı tercih ediyor; bunun ana nedeni, hesaplama gücü ve bant genişliği gereksinimlerinin farklı olmasıdır. AI eğitimi büyük miktarda veri ve yüksek hızlı iletişim bant genişliği gerektirir, bu da uygulama zorluğunu artırır. AI çıkarımı ise daha az veri ve bant genişliği talep eder, bu nedenle uygulanabilirliği daha yüksektir.

3.1.2 Merkezi Olmayan Algoritma Modeli

Güç hesaplamasının yanı sıra, bazı projeler merkeziyetsiz AI algoritma hizmetleri pazarı kurmayı deniyor. Bittensor örneğinde olduğu gibi, birden fazla AI modelini bağlar, her modelin kendi uzmanlık alanı ve becerisi vardır. Kullanıcı soru sorduğunda, pazar en uygun AI modelini seçerek cevap verir.

Bittensor ağında, algoritma modeli sağlayıcıları ( madencileri ) makine öğrenimi modellerini ağa katkıda bulunur ve katkılarından dolayı token ödülleri alır. Cevap kalitesini sağlamak için, Bittensor ağın en iyi cevaplar üzerinde uzlaşmasını sağlamak için benzersiz bir konsensüs mekanizması kullanır.

Merkeziyetsiz algoritma modeli platformlarının gelişimi, küçük şirketlerin en iyi AI araçlarını kullanma konusunda büyük organizasyonlarla rekabet edebilmesini sağlayabilir ve bu durum çeşitli endüstriler üzerinde potansiyel olarak önemli bir etki yaratabilir.

3.1.3 Merkeziyetsiz Veri Toplama

AI modeli eğitimi büyük miktarda veri gerektirir, ancak şu anda çoğu Web2 platformu, AI eğitimi için veri toplamayı yasaklamakta veya kullanıcı verilerini AI şirketlerine satış yaparak kâr paylaşmadan sunmaktadır. Bazı Web3 projeleri, PublicAI gibi token teşvik yöntemleriyle merkeziyetsiz veri toplamayı gerçekleştirmektedir.

PublicAI'de kullanıcılar, AI veri sağlayıcıları veya veri doğrulayıcıları olarak katılabilirler. Veri sağlayıcılar, sosyal medya platformlarında değerli içerikler bulup bunları PublicAI veri merkezine paylaşır; veri doğrulayıcılar ise AI eğitimi için en değerli verileri seçerek oy kullanırlar. Kullanıcılar, bu iki tür katkı ile token teşvikleri elde ederek veri katkıcıları ile AI sanayi geliştirme arasında karşılıklı fayda sağlayan bir ilişkiyi destekler.

3.1.4 ZK Koruma AI'daki Kullanıcı Gizliliği

Sıfır Bilgi Kanıtı teknolojisi, gizliliği korurken bilgi doğrulamasını gerçekleştirebilir ve AI'daki veri gizliliği koruma ile veri paylaşımı arasındaki çatışmayı çözmeye yardımcı olur. ZKML(Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi), sıfır bilgi kanıtı teknolojisi aracılığıyla, orijinal verileri ifşa etmeden makine öğrenimi modellerinin eğitimini ve çıkarımını gerçekleştirmeye olanak tanır.

BasedAI gibi projeler, FHE( tamamen homomorfik şifrelemeyi ) LLM ile kesintisiz bir şekilde entegre etmeyi keşfediyor, böylece veri gizliliğini koruyor. Sıfır bilgi büyük dil modeli ( ZK-LLM), kullanıcı verilerinin ağ boyunca gizli kalmasını sağlamak için gizliliği dağıtılmış ağ altyapısına entegre ediyor.

3.2 AI Web3'ü Destekliyor

3.2.1 Veri Analizi ve Tahmin

Birçok Web3 projesi, kullanıcılara yatırım stratejileri, zincir üstü analiz, fiyat ve piyasa tahminleri gibi alanlarda veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmak için AI hizmetlerini entegre etmeye veya kendi AI araçlarını geliştirmeye başladı.

Örneğin, Pond, AI grafik algoritması aracılığıyla gelecekte değerli alpha token'ları tahmin ederek kullanıcılara ve kurumlara yatırım destek önerileri sunmaktadır. BullBear AI, kullanıcıların geçmiş verileri, fiyat çizgisi geçmişi ve piyasa trendleri üzerinde eğitim alarak fiyat hareketlerini tahmin etmeye yardımcı olur. Numerai, yatırım yarışması platformu olarak, katılımcıların AI ve büyük dil modellerini kullanarak borsa piyasasını tahmin etmelerini sağlar. Arkham gibi zincir içi veri analiz platformları da AI'yi entegre ederek hizmet sunmakta, blok zinciri adreslerini gerçek dünya varlıklarıyla eşleştirerek önemli verileri ve analizleri sergilemektedir.

3.2.2 Kişiselleştirilmiş Hizmetler

Web3 projeleri, kullanıcı deneyimini optimize etmek için AI'yi entegre ediyor. Örneğin, veri analiz platformu Dune, SQL sorguları yazmak için büyük dil modellerini kullanan Wand aracını tanıttı, böylece SQL bilmeyen kullanıcılar da kolayca arama yapabiliyor. Web3 medya platformu Followin ve Web3 ansiklopedisi IQ.wiki, içerik özetleme için ChatGPT'yi entegre etti. LLM tabanlı arama motoru Kaito, Web3 arama platformu olmayı hedefliyor. NFPrompt gibi projeler ise AI aracılığıyla kullanıcıların NFT yaratım maliyetlerini düşürüyor.

3.2.3 AI denetimi akıllı sözleşme

Yapay zeka, akıllı sözleşme denetiminde de önemli bir rol oynamakta olup, kod açıklarını daha verimli ve doğru bir şekilde tanımlayabilmektedir. Örneğin, 0x0.ai, akıllı sözleşmeleri analiz eden ve potansiyel açıkları veya güvenlik risklerini belirleyen gelişmiş algoritmalar kullanan bir yapay zeka akıllı sözleşme denetleyicisi sunmaktadır. Denetçiler, kod içindeki kalıpları ve anormallikleri tanımlamak için makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, daha fazla inceleme için potansiyel sorunları işaretler.

Dördüncü, AI+Web3 projelerinin sınırlamaları ve mevcut zorlukları

4.1 Merkezsizleştirilmiş hesaplama konusunda mevcut engeller

Merkezi olmayan hesaplama gücü ürünleri bazı gerçek sorunlarla karşı karşıya kalıyor:

1. Performans ve istikrar: Küresel olarak dağıtılmış düğümlere bağımlı olduğundan, ağ bağlantısında gecikme ve istikrarsızlık olabilir, bu da merkezi güç ürünlerinden daha düşük bir performansa yol açabilir.

2. Kaynak Eşleştirmesi: Kullanılabilirlik, arz ve talep eşleştirme derecesinden etkilenir ve bu da kaynak yetersizliğine veya kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayamamasına neden olabilir.

3. Teknik karmaşıklık: Kullanıcıların dağıtık ağlar, akıllı sözleşmeler ve kripto para ödemeleri gibi bilgileri anlaması gerekebilir, kullanım maliyeti oldukça yüksektir.

4. Büyük model eğitimi yapmak zordur: Büyük model eğitimi, son derece yüksek bir istikrar ve çoklu kart paralel yeteneği gerektirir, şu anda merkeziyetsiz hesaplama gücü bunu gerçekleştiremiyor. Ana nedenler şunlardır:

   • Tek kart hesaplama gücü: Büyük model eğitimi güçlü bir tek kart hesaplama gücü gerektirir.
   • Çoklu kart paralelliği: Paralel eğitim için on bin seviyesinde GPU'ların harekete geçirilmesi gerekiyor, çoklu kart iletişimi için oldukça yüksek gereksinimler var.
   • Yazılım Ekosistemi: NVIDIA'nın CUDA sistemi gibi donanıma uyumlu bir yazılım ortamına ihtiyaç duyar.