Web3 ve AI'nin birleşimi: Gelecek nesil internet altyapısını inşa etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşim fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altında tutulur ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşılaşılmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sunabilir, örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem yapısını destekleyebilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini araştırmak, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Odaklı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın motor için önemi gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü 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 merkezi AI veri edinme ve kullanma modellerinde, aşağıdaki ana sorunlar bulunmaktadır:

• Veri alma maliyeti yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya.

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine boşta kalan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleme ve dönüştürme işlemlerinden geçirip AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya çapındaki çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik etmek, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve verilerin analiz yeteneklerini artırmak.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Yine de, gerçek dünya verisi elde etmenin bazı sorunları vardır; örneğin, veri kalitesinin tutarsız olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma global bir odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların çıkarılması, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir; bu da şüphesiz AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.

FHE, tamamen homomorfik şifreleme anlamına gelir ve verileri şifrelemeden doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama işlemleri yapmaya izin verir. Ayrıca, hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamasına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük bir avantaj getirir. Ticari sırları korurken, API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini 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'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru yürütülmesini kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor ve bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açıyor, mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, tanınmış bir AI şirketinin büyük dil modeli eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl boyunca eğitim süresi gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu yüksek düzeydeki AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'tan az ve mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ile birlikte, tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilemde kaldı: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaçları olan şey ise talebe dayalı, maliyet etkin bir hesaplama hizmeti.

Bir merkeziyetsiz AI hesaplama gücü ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama piyasası sunmaktadır. Hesaplama talep eden taraf, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olmaktadır.

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

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelci yapıları kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik etmede kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın AI çalıştırma kapasitesine sahip olduğunu - işte Edge AI'nın cazibesi burada. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi, gerçek zamanlı işleme imkanı sunar ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

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

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi kamu blok zinciri platformlarından biri haline geliyor. Bu blok zincirinin yüksek TPS'si, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO:AI modeli yeni bir paradigma yayımladı

IMO kavramı, AI modelinin tokenleştirilmesini ilk olarak bir protokol tarafından önerilmiştir.

Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmesi genellikle zor olur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlerle entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bunun yanı sıra gelir elde etmeleri de mümkün olmaz. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlar.

IMO, açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yolu sunmaktadır; yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirlerden faydalanabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin gerçekliğini sağlamaya ve token sahiplerinin gelir paylaşımını garanti altına almak için iki ERC standardı kullanmaktadır.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik etmekte, kripto pazarının eğilimlerine uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda başlangıç deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentimizi artırmaktadır.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak da hizmet verebilirler. Açık talimatlar olmadan bile, AI Ajanı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarına bağlantıları yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bu platform, rol yapımını daha insani hale getirmek için özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir, ses sentezi maliyetlerini %99 oranında düşürür ve ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ile AI'nin entegrasyonunda, şu anda daha çok altyapı katmanına odaklanılmaktadır. Yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.