Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Beriringan
Dengan cepatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3, perpaduan keduanya menarik perhatian luas di industri. AI telah mencapai terobosan besar dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan membawa perubahan bagi berbagai industri. Web3, yang berbasis pada blockchain, telah mewujudkan berbagi data, otonomi pengguna, dan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi. Artikel ini akan membahas status perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi.
Interaksi antara AI dan Web3
Kombinasi AI dan Web3 terutama tercermin dalam beberapa aspek berikut:
Web3 mendukung AI
Jaringan komputasi terdesentralisasi
Melalui insentif token, proyek Web3 seperti Akash, Render, dan lainnya telah membangun jaringan komputasi terdesentralisasi, menyediakan sumber daya komputasi terdistribusi untuk AI. Ini membantu mengurangi permintaan besar AI terhadap daya komputasi, terutama pada tahap inferensi.
Pasar model algoritma terdesentralisasi
Proyek seperti Bittensor telah membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, menghubungkan berbagai model AI, dan menyediakan kemampuan AI yang beragam bagi pengguna.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Proyek seperti PublicAI memberikan insentif kepada pengguna melalui token untuk menyumbangkan data, menyediakan sumber data yang lebih kaya untuk pelatihan AI.
Perlindungan Privasi
Menggunakan teknologi Web3 seperti bukti nol pengetahuan untuk melindungi privasi data dalam proses AI.
AI Mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
AI menyediakan kemampuan analisis data dan prediksi pasar yang lebih cerdas untuk proyek Web3.
Layanan Personalisasi
Teknologi AI mengoptimalkan pengalaman pengguna platform Web3, menyediakan layanan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Audit Kontrak Pintar
AI dapat mengaudit kode kontrak pintar dengan lebih efisien, meningkatkan keamanan.
Tantangan yang Dihadapi
Keterbatasan dari kekuatan komputasi terdesentralisasi
Karena keterbatasan seperti bandwidth dan stabilitas, saat ini kekuatan komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI, sulit untuk mendukung pelatihan model skala besar.
Kombinasi tidak cukup mendalam
Banyak proyek hanya menggunakan AI di permukaan, tanpa mencapai integrasi mendalam dengan Web3.
Model ekonomi token perlu dioptimalkan
Beberapa proyek terlalu bergantung pada narasi token, mengabaikan penciptaan nilai yang sebenarnya.
Kesimpulan
Meskipun integrasi AI+Web3 menghadapi tantangan, namun juga mengandung peluang besar. Melalui saling melengkapi, keduanya diharapkan dapat bersama-sama membangun ekosistem teknologi yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Di masa depan, diperlukan lebih banyak praktik inovatif untuk memperdalam kombinasi AI dan Web3, serta melepaskan potensi nilai yang lebih besar.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
AI+Web3 yang terintegrasi melepaskan potensi inovasi, tantangan dan peluang berdampingan.
Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Beriringan
Dengan cepatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3, perpaduan keduanya menarik perhatian luas di industri. AI telah mencapai terobosan besar dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan membawa perubahan bagi berbagai industri. Web3, yang berbasis pada blockchain, telah mewujudkan berbagi data, otonomi pengguna, dan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi. Artikel ini akan membahas status perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi.
Interaksi antara AI dan Web3
Kombinasi AI dan Web3 terutama tercermin dalam beberapa aspek berikut:
Web3 mendukung AI
Melalui insentif token, proyek Web3 seperti Akash, Render, dan lainnya telah membangun jaringan komputasi terdesentralisasi, menyediakan sumber daya komputasi terdistribusi untuk AI. Ini membantu mengurangi permintaan besar AI terhadap daya komputasi, terutama pada tahap inferensi.
Proyek seperti Bittensor telah membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, menghubungkan berbagai model AI, dan menyediakan kemampuan AI yang beragam bagi pengguna.
Proyek seperti PublicAI memberikan insentif kepada pengguna melalui token untuk menyumbangkan data, menyediakan sumber data yang lebih kaya untuk pelatihan AI.
Menggunakan teknologi Web3 seperti bukti nol pengetahuan untuk melindungi privasi data dalam proses AI.
AI Mendukung Web3
AI menyediakan kemampuan analisis data dan prediksi pasar yang lebih cerdas untuk proyek Web3.
Teknologi AI mengoptimalkan pengalaman pengguna platform Web3, menyediakan layanan rekomendasi yang dipersonalisasi.
AI dapat mengaudit kode kontrak pintar dengan lebih efisien, meningkatkan keamanan.
Tantangan yang Dihadapi
Karena keterbatasan seperti bandwidth dan stabilitas, saat ini kekuatan komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI, sulit untuk mendukung pelatihan model skala besar.
Banyak proyek hanya menggunakan AI di permukaan, tanpa mencapai integrasi mendalam dengan Web3.
Beberapa proyek terlalu bergantung pada narasi token, mengabaikan penciptaan nilai yang sebenarnya.
Kesimpulan
Meskipun integrasi AI+Web3 menghadapi tantangan, namun juga mengandung peluang besar. Melalui saling melengkapi, keduanya diharapkan dapat bersama-sama membangun ekosistem teknologi yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Di masa depan, diperlukan lebih banyak praktik inovatif untuk memperdalam kombinasi AI dan Web3, serta melepaskan potensi nilai yang lebih besar.