" Влияние искусственного интеллекта неоспоримо: от разработки персонализированных рекомендаций, которые улучшают качество обслуживания пользователей в Интернете, до управления беспилотными автомобилями . Алгоритмы глубокого обучения стал основой многих недавних инноваций в области искусственного интеллекта. Это связано с тем, что возможности глубокого обучения позволяют системам ИИ выполнять задачи с поразительной эффективностью и точностью, имитируя естественный процесс обучения человека, что становится возможным благодаря использованию искусственных нейронных сетей.
В отличие от традиционных подходов, основанных на правилах, алгоритмы глубокого обучения обучаются с использованием больших объемов данных для постепенного улучшения их производительности. Этот итеративный процесс позволяет приложениям искусственного интеллекта распознавать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, что в конечном итоге позволяет им выполнять поставленные задачи с исключительной точностью.
Расширенные возможности делают ИИ идеальным решением для расширения функций Web3. Итак, что же такое Web3? Термин Web3, придуманный соучредителем Ethereum Гэвином Вудом в 2014 году, относится к преобразующей концепции Интернета, построенной на принципах децентрализации и расширении прав и возможностей пользователей и подкрепленной технологией блокчейна .
В отличие от нынешней структуры Интернета, часто называемой Web2, которая в значительной степени опирается на централизованные платформы и посредников, Web3 рассматривается как более распределенная и ориентированная на пользователя версия Интернета.
Владение пользователями и контроль данных занимают центральное место в этой новой структуре, основные принципы которой поддерживаются за счет обхода централизованных объектов, которые используют пользовательские данные, как это преобладает в текущей интернет-модели Web2.
Этот уровень автономии также распространяется на монетизацию контента, где Web3 позволяет сообществам создавать свои собственные токенизированные экономики, а создателям контента напрямую владеть и управлять своим контентом.
Устранив посредников, Web3 также позволяет создателям напрямую связываться со своей аудиторией, устанавливать собственные ставки монетизации и получать полную компенсацию за свою работу, сохраняя при этом свой художественный суверенитет.
Роль искусственного интеллекта в Web3
В настоящее время, находясь на пороге технологической революции, искусственный интеллект может ускорить рост Web3. Ниже приводится описание того, как ИИ можно использовать для улучшения сред Web3:
Улучшение пользовательского опыта
ИИ может стать преобразующей силой, которая произведет революцию в взаимодействии пользователей с платформами Web3, предоставляя пользователям гиперперсонализированный опыт. Эту технологию можно, например, использовать для публикации новостной ленты с учетом индивидуальных предпочтений пользователей. Эта возможность будет достигнута за счет использования информации, основанной на данных, основанной на взаимодействии пользователей и моделях взаимодействия.
Эту технологию также можно использовать для разработки приложений Web3. Приложения, основанные на искусственном интеллекте, будут предлагать функции и возможности нового поколения. Например, в игровых средах Web3 неигровые персонажи (NPC) на базе искусственного интеллекта могут быть настроены так, чтобы адаптироваться к действиям и выборам игроков, создавая динамичные повествования и более захватывающий опыт. NPC управляются программным обеспечением игры, а не игроком.
ИИ в создании контента
Само существование Интернета зависит от постоянного потока свежего контента, который стимулирует взаимодействие, стимулируя дискуссии и поощряя открытия. Тем не менее, требования непрерывного создания контента могут вызывать беспокойство.
Появление генеративного искусственного интеллекта изменит правила игры в этой области. Генеративный ИИ, сокращение от генеративного искусственного интеллекта, относится к классу систем ИИ, которые предназначены для автономной генерации уникального контента.
В контексте Web3 генеративные инструменты искусственного интеллекта могут, например, использоваться для создания уникальных, постоянно развивающихся графических изображений, наложений и звуковых эффектов. Такой уровень изменчивости и адаптивности стал возможным благодаря использованию инфраструктур машинного обучения, а именно генеративно-состязательных сетей (GAN) .
Повышение качества контента
Качество контента станет решающим фактором в привлечении и удержании пользователей на платформах Web3. Это связано с тем, что высококачественный контент привлекает пользователей, увеличивая вовлеченность и взаимодействия.
Платформы Web3 могут использовать инструменты на базе искусственного интеллекта для улучшения своего контента, используя инструменты для автоматизации задач редактирования, таких как улучшение изображений и переводы.
Кроме того, искусственный интеллект может быть интегрирован в пространство Web3 для обнаружения дипфейков — манипулируемого и часто вводящего в заблуждение медиа-контента — путем использования сложных алгоритмов и методов машинного обучения, наподобие алгоритмов на базе сверточных нейронных сетей (CNN), для проведения анализа лица и распознавания этого типа медиа.
Смарт-контракты на основе искусственного интеллекта
Смарт-контракты автономно выполняют фрагменты кода, которые работают в системах блокчейна Тщательно созданные программы служат неизменными арбитрами доверия, которые выполняются без необходимости в посредниках и запускаются только при выполнении заранее определенных условий.
Когда они дополнены возможностями искусственного интеллекта, они выходят за рамки своих традиционных возможностей и могут анализировать обширные наборы данных, понимать сложные сценарии и принимать адаптивные решения в ответ на меняющиеся условия. Используя смарт-контракты на основе искусственного интеллекта , платформы Web3 могут открыть новую эру смарт-контрактов, которые обладают как интеллектом, так и универсальностью.
Например, в экосистемах децентрализованного финансирования Web3 ( DeFi ) смарт-контракты на основе искусственного интеллекта могут использоваться для расчета оптимальных требований к залогу для кредитов на основе рыночных данных в реальном времени и факторов риска. Такие возможности помогут смягчить проблемы, связанные с ликвидностью в сетях DeFi .
Анализ данных ИИ и прогнозная аналитика в Web3
Технологии искусственного интеллекта могут использоваться на платформах Web3 для анализа данных с целью извлечения значимой информации из децентрализованных наборов данных .
Системы обработки естественного языка (NLP) могут использоваться для анализа текстовых данных на платформах Web3 для определения таких аспектов, как настроения, темы и другая ключевая информация. Такие возможности были бы полезны для понимания отзывов и настроений пользователей.
Помимо анализа текста, модели ИИ прогнозной аналитики могут быть использованы для анализа рыночных тенденций и динамики токенов, чтобы обеспечить углубленное понимание токеномики в сетях Web3. Такие функции будут особенно полезны инвесторам Web3, которые хотят понять преобладающие рыночные условия, риски и динамику развивающейся экосистемы.
ИИ для решений безопасности Web3
Можно рассчитывать, что решения безопасности AI Web3 реализуют надежные протоколы безопасности, а именно проверку цифровой личности. Например, системы проверки на базе искусственного интеллекта могут использоваться для подтверждения подлинности пользователей в децентрализованных сетях с помощью распознавания лиц и биометрической аутентификации . Такие возможности могут помочь снизить риск выдачи себя за другое лицо или несанкционированного доступа.
Кроме того, эту технологию можно использовать для реализации методов сохранения конфиденциальности, среди который дифференциальная конфиденциальность и гомоморфное шифрование. Указанные методы позволяют анализировать данные без ущерба для конфиденциальности пользователей.
Помимо вышеупомянутых вариантов использования в целях безопасности, ИИ может использоваться в Web3 для обнаружения поддельных невзаимозаменяемых токенов (NFT) . Инструменты искусственного интеллекта, созданные для этой цели, обычно способны тщательно анализировать данные NFT: временные метки, подписи и уникальные идентификаторы, чтобы выявлять потенциальные подделки. Такие технологии будут способствовать сдерживанию мошенничества с копиминтингом на децентрализованных торговых площадках Web3.
Технология искусственного интеллекта для оракулов
В мире децентрализованных блокчейн- приложений смарт-контракты особенно важны. Однако для эффективной работы соглашений о самоисполняющемся коде требуются точные и заслуживающие доверия внешние данные, а получение этой информации зависит от оракулов.
Хотя обычные оракулы в определенной степени надежны, поскольку они основаны на правилах и получают данные из заранее определенных источников данных, они не могут анализировать и интерпретировать информацию для обнаружения потенциально ненадежных данных, которые могут привести к беспрецедентным рискам для платформы.
Используя методы проверки данных, а именно методы перекрестной проверки , ИИ-оракулы будут гарантировать, что только проверенные данные попадут в смарт-контракты, тем самым снижая риск мошенничества и манипуляций.
Суверенитет данных Web3 и искусственный интеллект
Традиционные модели ИИ, в основном относящиеся к централизованным системам, часто с трудом согласуются с идеалами децентрализации. Их зависимость от частных хранилищ данных и запатентованных алгоритмов вызывает проблемы конфиденциальности и контроля данных, тем самым препятствуя истинной децентрализации.
Внедрение децентрализованных моделей ИИ может решить эти проблемы. В идеале децентрализованные модели ИИ, в отличие от своих централизованных аналогов, должны разрабатываться в рамках сообществ с открытым исходным кодом , где поддерживается прозрачность и сотрудничество.
Алгоритмы, лишенные собственных ограничений, позволят платформам Web3 и их пользователям получать выгоду от технологий искусственного интеллекта, не передавая свои данные централизованным организациям. Достижения в таких децентрализованных системах помогут поддержать суверенитет и децентрализацию сетей Web3.
