Web3 ve AI'nin Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim potansiyeline sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır; bunlar arasında hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri ve algoritma kara kutusu gibi sorunlar bulunmaktadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayanarak, hesaplama gücü ağlarının paylaşılması, açık veri pazarları ve gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle, AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir; akıllı sözleşmelerin optimize edilmesi ve hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, sonraki nesil internet altyapısını oluşturmak, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI'nin gelişimini sürükleyen temel güçtür, tıpkı yakıtın bir motor için olduğu gibi. 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 merkeziyetçi AI veri elde etme ve kullanma modelinde aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin bunları karşılaması zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluşturdu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırma ve kötüye kullanma riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modellerin acı noktalarını çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunabilir:

• Merkeziyetsiz bir yöntemle ağ verilerini toplamak, temizlemek ve dönüştürmek suretiyle AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri aracılığıyla dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme süreçlerine katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve verilerin analiz yeteneğini artırmak.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yenilikçiliğini ve paylaşımını teşvik etmektedir.

Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesi değişkenliği, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli zaten gösterilmiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma, küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir; bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

FHE, yani tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir; verileri şifrelerini çözmeden, ayrıca hesaplama sonuçları açık metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU işlem gücünün orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

FHEML, veri ve modelin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

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

Hesaplama Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artıyor ve bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden oluyor, mevcut hesaplama kaynaklarının arzını çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşit olan devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, bunun yanı sıra mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, işlem gücü arzı sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde kalmış durumda: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaçları olan şey ise talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraflar ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkezi olmayan hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan platformlar ve AI çıkarımı için özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama eşiğini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ya Güç Verme

Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın büyüsü burada. Bu, hesaplamanın verinin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem gerçekleştiriyor, aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, bazı kamu zinciri ekosistemlerinde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bazı kamu zincirlerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni paradigma yayınlanması

IMO kavramı, bir blockchain protokolü tarafından ilk olarak önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizması eksik olduğundan, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli bir gelir elde etmesi genellikle zor olmaktadır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zordur, dolayısıyla bunlardan gelir elde etmek bir yana. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösterdiğinden, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorlanmakta, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Bazı blockchain protokolleri, AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelirleri paylaşabilmesi için belirli ERC standartlarını, AI oracle ve OPML teknolojisini bir arada kullanmaktadır.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasında, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizi heyecanlandırıyor.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce gerçekleştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri alabilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmayıp, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenip kişiselleştirilmiş çözümler sunarak sanal asistan olarak görev alabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı açık AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantılarını yapılandırmasını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araçları seti sunmaktadır. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyerek, üretken AI teknolojisi kullanarak bireylerin süper yaratıcılar haline gelmelerini sağlıyor. Bu platformlar, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini büyük ölçüde düşürebilir; ses klonlama sadece 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformlar aracılığıyla özelleştirilen AI Agent'lar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda kullanılabilir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır; yüksek kaliteli verilere nasıl erişileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle birlikte, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.