AI ve Web3'ün Entegrasyonu: Gelecek Nesil İnternet Altyapısının İnşası

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigmaları olarak, AI teknolojisiyle doğal bir entegrasyon potansiyeline sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı sınırlamalarla karşı karşıya kalmakta, hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi bir dizi zorlukla mücadele etmektedir. Web3, dağıtık teknolojilere dayandığı için, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3 ekosistemine birçok fayda sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlık karşıtı algoritmalar gibi. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, yeni nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişimini yönlendiren temel güçtür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi emmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri edinme ve kullanma modeli aşağıdaki ana sorunları barındırmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmeler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşmiş, veri adaları oluşturulmuştur.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riski altındadır.

Web3, bu acı noktaları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması sunuyor:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplamak için kullanılmayan ağ kaynaklarını satabilir. Bu veriler temizlendikten ve dönüştürüldükten sonra, AI model eğitimine gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlanır.
• "Etiketleme ile kazanma" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile global işçileri veri etiketlemeye katılmaya teşvik etmek, global uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini artırmak.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde hâlâ bazı sorunlar bulunmaktadır; verilerin kalitesi düzensiz, işlenmesi zor, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyon temelinde, sentetik veriler gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilir, etkili bir ek olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik veriler olgun uygulama potansiyeli göstermiştir.

Gizlilik Koruma: Tam Homomorfik Şifrelemenin Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğe yönelik sıkı korumayı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir ve bu durum AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.

Tam homomorfik şifreleme (FHE), şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmayı mümkün kılar, şifre çözmeye gerek kalmadan ve hesaplama sonuçları, açık metin verilerinin hesaplama sonuçları ile tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere erişmeden model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sağlar; ticari sırları korurken güvenli bir API hizmeti sunabilirler.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlarken 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, veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini çok aşmaktadır. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi devasa bir hesaplama gücü gerektirmekte ve bu, tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşdeğerdir. Böyle bir hesaplama gücü kıtlığı sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale getiriyor.

Aynı zamanda, global GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da kötüleştiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey talep üzerine, ekonomik olarak 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 talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısında bulunan düğümlere atar, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül 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 odaklanmış platformlar ve AI çıkarımına yönelik özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkeziyetsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelciliği kırmakta, uygulama bariyerlerini azaltmakta ve hesaplama verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte destekleyecektir.

DePIN: Web3 ile Kenar AI'yi Güçlendirme

Kenar AI, hesaplamanın veri üretim kaynağında gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sağladı, aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korudu. Kenar AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel veri işleme yoluyla 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 blockchain ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geldi. Bu kamu blockchain'in yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blockchain üzerindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modeli yeni paradigma yayımladı

IMO kavramı, belirli bir protokol tarafından ilk kez önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, AI model geliştiricileri genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorluk çekerler, özellikle modelin diğer ürün ve hizmetlerle entegrasyonu sonrasında. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği taşır, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar, IMO token'larını satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirlerden pay alabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto piyasa trendlerine uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklenmeye değerdir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteği ile AI Ajanı, yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenebilen sanal asistanlar olarak görev yapabilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimat olmadan bile, AI Ajanı bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Belli bir açık AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantı kurmasını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturma amacını gütmekte, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Platform, rol yapmayı daha insana yakın hale getirmek için özel bir dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürebilir, ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platform üzerinden özelleştirilen AI Ajansı, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ile AI'nin entegrasyonu konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmakta; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin nasıl zincir üzerinde barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet geliştireceğine inanmak için makul nedenlerimiz var.