Web3 ve AI'nin birleşimi: Veri, gizlilik ve Bilgi İşlem Gücü yapısını yeniden şekillendirmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir ve bilgi işlem gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, bilgi işlem gücü ağlarının paylaşımı, açık veri pazarları, gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir enerji katabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir, örneğin, akıllı sözleşmelerin optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına destek olabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve bilgi işlem gücü değerini serbest bırakmak açısından son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora 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 modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modelinde, aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılayamaz.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluşturuldu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya.

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

• Merkeziyetsizlik yöntemiyle ağ verilerini toplamak, temizlemek ve dönüştürmek, AI modeli eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak.
• "label to earn" modeli ile, token teşvikleri aracılığıyla dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme çalışmalarına katılmasını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve verilerin analiz yeteneğini artırmak.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri talep eden ve sağlayan taraflar için açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil edilebilirlik eksiklikleri gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, 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 veriler olgun uygulama potansiyelini göstermektedir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma, dünya çapında bir odak noktası haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğe yönelik sıkı korumayı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorluklar da getirmektedir; bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini sınırlamaktadır.

FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir; şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir ve verilerin şifrelerini çözmeye gerek kalmadan, hesaplama sonuçları açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

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

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifreli işlenmesini 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 kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmayı vurgular.

Bilgi İşlem Gücü devrimi: Merkeziyetsizlik ağındaki AI hesaplama

Günümüzde AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da Bilgi İşlem Gücü talebinin patlamasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşmaktadır. Örneğin, belirli bir ünlü AI modelinin eğitimi büyük miktarda Bilgi İşlem Gücü gerektirmekte, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer olmaktadır. Bu tür bir Bilgi İşlem Gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmamakta, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, buna ek olarak mikroişlemcilerin performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, bilgi işlem gücü arz sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI sektöründe çalışanlar iki arada kalıyor: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynaklarını kiralıyorlar, ihtiyaçları olan şey ise talebe göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti modeli.

Bazı Merkeziyetsizlik AI Bilgi İşlem Gücü ağları, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir Bilgi İşlem Gücü pazarı sunmaktadır. Bilgi İşlem Gücü talep edenler ağda hesaplama görevlerini yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri Bilgi İşlem Gücü katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki Bilgi İşlem Gücü darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsizlik bilgi işlem gücü ağlarının yanı sıra, AI eğitimi üzerine odaklanan bazı platformlar ve AI çıkarımına yönelik özel bilgi işlem gücü ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz bilgi işlem gücü ağı, adil ve şeffaf bir bilgi işlem gücü piyasası sunarak tekelleri kırar, uygulama eşiklerini düşürür ve bilgi işlem gücünün kullanım verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz bilgi işlem gücü ağı, daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik etmede kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ye güç verme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada. Bu, hesaplamanın veri üretilen kaynakta gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme, gerçek zamanlı işlem gerçekleştirir ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

Web3 alanında daha tanıdık bir adımız var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik 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 düğümlerinin bilgi işlem gücü sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturabilir.

Şu anda DePIN, bazı kamu zincir ekosistemlerinde hızla gelişmekte ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline gelmektedir. Bu kamu zincirlerinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlamaktadır. Şu anda, bazı kamu zincirlerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerleme kaydetmiştir.

IMO：AI modelinin yeni paradigma yayımlanması

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerildi ve AI modelinin tokenleştirilmesini sağladı.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI modeli geliştirilip pazara sunulduğunda, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, dolayısıyla ondan gelir elde etmek neredeyse imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösterdiğinden, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar gerçek değerini değerlendirmekte zorlanır ve bu durum modelin pazar tanınırlığını ve ticari potansiyelini kısıtlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar, modelin gelecekte ürettiği gelirleri paylaşmak için IMO token'larını satın alabilirler. Bazı protokoller, AI modelinin gerçekliğini güvence altına almak ve token sahiplerinin gelirleri paylaşabilmesi için belirli ERC standartlarını, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini bir araya getirir.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda başlangıç aşamasında, ancak pazarın kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklentimizi artırıyor.

AI Ajanı: Etkileşim deneyiminde yeni bir çağ

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak işlev görebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirgin bir talimat olmaksızın, 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 havuzlarına bağlantıları yapılandırmalarını destekleyen, kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araçları seti sunmaktadır. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedeflemekte ve yaratıcı AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeye yönelik çaba sarf etmektedir. Bu platformlar, rol oynama deneyimini 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 yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformlar tarafından özelleştirilen AI Agent'lar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmaktadır. Yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsizlik bilgi işlem gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar ele alınmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetleri doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.