AI ve Web3 Entegrasyonu: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı kontrol altındadır, bu da hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmasına neden olmaktadır. Web3, dağıtık teknolojilere dayalı olarak, paylaşımcı hesaplama ağları, açık veri pazarları, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sunabilir, örneğin akıllı sözleşmelerin optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olur. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücünün değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın motora olduğu gibi. AI modelleri, derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanmak için devasa yüksek kaliteli verileri sindirmek zorundadır. Veri sadece makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetçi AI veri elde etme ve kullanım modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri elde etme maliyeti yüksek, KOBİ'lerin üstesinden gelmesi zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşturuluyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunabiliyor:

• Merkeziyetsiz bir yöntemle ağ verilerini toplamak, AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak
• "label to earn" modelini benimseyerek, dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik ederek küresel uzmanlığı bir araya getirir.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar, verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar da vardır; veri kalitesinin değişkenliği, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki parlak noktası olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin ortaya çıkması, kişisel gizliliğin sıkı korunmasına dair bir yansıma olarak değerlendirilmektedir. Ancak, bu durum bazı zorluklar da getirmektedir: bazı hassas veriler gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamamakta, bu da şüphesiz AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.

FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir ve şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan işlem yapmaya izin verir, verileri şifrelerini çözmeye gerek kalmadan ve işlem sonuçları, açık metin veriler üzerinde aynı işlemin sonuçlarıyla tutarlıdır.

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

FHEML, veri ve modellerin 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 tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapma vurgusunu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin patlama yapmasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının arzını aşmasına yol açıyor. Örneğin, tanınmış bir AI şirketinin büyük dil modeli eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektiriyor, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer. Bu tür bir hesaplama eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikro işlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikilemde: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaçları olan şey ise talebe dayalı, ekonomik verimli bir hesaplama hizmeti.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama ihtiyacı olan taraflar ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları gönderir, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

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

Merkeziyetsiz hesap gücü ağı, adil ve şeffaf bir hesap gücü pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesap gücünün kullanım verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesap gücü ağı, daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekerek AI teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanmasında kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamaların verinin üretildiği noktada gerçekleşmesini sağlıyor, düşük gecikme süresi ve anlık işleme ile kullanıcıların gizliliğini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

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 ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişmekte ve proje dağıtımı için en iyi kamu zinciri platformlarından biri haline gelmektedir. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlamaktadır. Halihazırda, bu kamu zinciri üzerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmakta ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

IMO:AI modelinin yeni paradigmaları

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk kez önerilmiş olup, AI modelinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmeleri genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır; dolayısıyla, buradan gelir elde etmek daha da güçleşir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği taşır; bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırır, modeli pazar kabulü ve ticari potansiyel açısından sınırlayarak.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'lerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirerek, iki ERC standardı kullanarak AI modellerinin gerçekliğini sağlamayı ve token sahiplerinin gelirleri paylaşabilmesini güvence altına alır.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırmakta, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda henüz erken deneme aşamasında, ancak pazarın kabul oranının artması ve katılım alanının genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizleri heyecanlandırmaktadır.

AI Agent: Etkileşim Deneyiminde Yeni Bir Dönem

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, 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 havuzlarıyla bağlantısını yapılandırmasını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araçları seti sunar. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamakta ve jeneratif AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılara dönüştürmektedir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel olarak eğitilmiş büyük dil modelleri geliştirmiştir; ses kopyalama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentezi maliyetlerini %99 oranında düşürebilir, ses kopyalama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.

Web3 ile AI'nın entegrasyonu konusunda şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerine yoğunlaşılmaktadır; 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. Bu altyapının kademeli olarak geliştirilmesiyle birlikte, Web3 ile AI'nın entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına dair bir inancımız var.