دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الاختراقات والتحديات

أثارت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 اهتمامًا واسعًا على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما أدى إلى تغييرات هائلة في مختلف الصناعات. تعد Web3 كنموذج شبكي ناشئ، وهي تغير من فهم الناس واستخدامهم للإنترنت. يجمع بين الاثنين إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل.

ستتناول هذه المقالة حالة تطوير AI + Web3 ، وتحلل العلاقة المتبادلة بينهما ، بالإضافة إلى القيود والتحديات التي تواجه المشاريع الحالية. نأمل أن نقدم للمستثمرين والمهنيين في الصناعة مرجعًا ورؤى قيمة.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)

طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3

التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي

تتضمن العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات. في جانب القدرة الحاسوبية، فإن الحصول على وإدارة موارد حسابية كبيرة يكلف الكثير، مما يجعلها تحديًا خاصًا للشركات الناشئة والمطورين الأفراد. أما في جانب الخوارزميات، فإن تدريب نماذج التعلم العميق يتطلب كمية كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، كما أن قابلية تفسير النماذج وقدرتها على التعميم لا تزال بحاجة إلى تحسين. في ما يتعلق بالبيانات، فإن الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا، بالإضافة إلى ضرورة مراعاة خصوصية البيانات ومشاكل الأمان. علاوة على ذلك، فإن قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي هي أيضًا محور اهتمام الجمهور.

التحديات التي تواجه صناعة Web3

لا يزال لدى صناعة Web3 مجال كبير للتحسين في مجالات تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، يمتلك الذكاء الاصطناعي العديد من السيناريوهات المحتملة للتطبيق في هذه المجالات. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين قدرات تحليل البيانات والتنبؤ على منصات Web3، وتحسين تجربة المستخدم والخدمات الشخصية، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)

تحليل حالة مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3

Web3 يدعم الذكاء الاصطناعي

قوة الحوسبة اللامركزية

مع الانفجار في الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبحت مشكلة نقص وحدات معالجة الرسومات (GPU) أكثر حدة. بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات الحوسبة بطريقة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn. تحفز هذه المشاريع المستخدمين من خلال الرموز لتقديم قوة معالجة GPU غير المستخدمة، مما يوفر الدعم لعملاء الذكاء الاصطناعي. تشمل الجهة المعنية بالعرض بشكل رئيسي مقدمي خدمات السحابة، وعمال مناجم العملات المشفرة، والشركات الكبرى.

تتركز معظم مشاريع القدرة الحاسوبية اللامركزية حاليًا على استدلال الذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب. وذلك لأن تدريب الذكاء الاصطناعي يتطلب كميات كبيرة من البيانات وعرض نطاق عالٍ، مما يجعل تحقيقه صعبًا. بينما يتطلب استدلال الذكاء الاصطناعي قدرة حاسوبية وعرض نطاق أقل، مما يجعل تحقيقه أسهل.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)

نموذج خوارزمية لامركزية

تحاول بعض المشاريع بناء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي غير المركزية، مثل Bittensor. تربط هذه المنصات بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، وتختار النموذج الأنسب لتقديم الخدمة وفقًا لاحتياجات المستخدم. بالمقارنة مع نموذج كبير واحد، قد تكون هذه الطريقة أكثر مرونة وإمكانية.

جمع البيانات اللامركزية

تعيق احتكارات بيانات منصات الويب 2 الكبيرة تطور الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع الويب 3 تحقق جمع البيانات اللامركزية من خلال نظام مكافآت الرموز، مثل PublicAI. يمكن للمستخدمين المساهمة بمحتوى ذي قيمة أو التحقق من جودة البيانات، وبالتالي الحصول على مكافآت رمزية.

حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي من خلال ZK

تكنولوجيا إثبات المعرفة الصفرية يمكن أن تحقق تحقق البيانات مع حماية الخصوصية، مما يساعد في حل التناقض بين حماية الخصوصية ومشاركة البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي. بعض المشاريع مثل BasedAI تستكشف تطبيق تقنية ZK في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستنتاجها.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)

الذكاء الاصطناعي يعزز الويب 3

تحليل البيانات والتنبؤ

بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو أدوات الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها داخليًا، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال، يستخدم Pond خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، بينما يتنبأ BullBear AI باتجاهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية.

خدمات مخصصة

بعض منصات Web3 تدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم، مثل أداة Wand من Dune التي يمكنها إنشاء استعلامات SQL بناءً على اللغة الطبيعية. كما تدمج منصات المحتوى مثل Followin و IQ.wiki الذكاء الاصطناعي لتلخيص المحتوى.

تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في التعرف على ثغرات كود العقد الذكي بكفاءة ودقة أعلى. مثل 0x0.ai التي تقدم خدمات تدقيق العقود الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الكود.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)

قيود وتحديات مشاريع AI + Web3

التحديات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية

بالمقارنة مع خدمات القوة الحوسبية المركزية، لا تزال القوة الحوسبية اللامركزية تعاني من نقص في الأداء والاستقرار وقابلية الاستخدام. كما أن عتبة الاستخدام للمستخدمين مرتفعة نسبيًا. حاليًا، تُستخدم القوة الحوسبية اللامركزية بشكل رئيسي في استدلال الذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب، ويقتصر ذلك بشكل أساسي على:

1. يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة جدًا من البيانات وعرض النطاق الترددي، ومن الصعب على اللامركزية تلبية هذه المتطلبات.
2. تتطلب تدريب النماذج الكبيرة توصيل بطاقات متعددة، بينما تحدد تقنية NVLink الخاصة بشركة إنفيديا المسافة الفيزيائية بين بطاقات الرسومات.
3. يتطلب تدريب النماذج الكبيرة مستوى عالٍ من الاستقرار، وأي انقطاع سيتسبب في خسائر كبيرة.

لا يزال دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 سطحيًا إلى حد ما

في الوقت الحالي، تستخدم معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3 الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، ولم تحقق الاندماج العميق الحقيقي.

1. العديد من المشاريع لا تختلف في تطبيق الذكاء الاصطناعي عن Web2.
2. بعض المشاريع تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي فقط على مستوى التسويق، والابتكار الفعلي محدود.

أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة مادة عازلة

بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي تختار دمج سرد Web3 واقتصاد الرموز بسبب عدم وضوح نموذج الأعمال. ولكن لا يزال يتعين التحقق مما إذا كانت اقتصاد الرموز تساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)

ملخص

إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والنمو الاقتصادي في المستقبل. يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيق أكثر كفاءة وذكاءً لـWeb3، بينما توفر الخصائص اللامركزية لـWeb3 فرصاً جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن هذه المرحلة لا تزال في بدايتها وتواجه العديد من التحديات، إلا أن الجمع بينهما يمكن أن يبني نظاماً اقتصادياً اجتماعياً أكثر ذكاءً وانفتاحاً وعدلاً. في المستقبل، هناك حاجة إلى المزيد من الفرق الجادة والمفكرة لاستكشاف التطبيقات المدمجة التي تلبي الاحتياجات الفعلية.