دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الحالة الراهنة، التحديات والمستقبل

في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حققت تقنية الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي، مما أدى إلى تغييرات هائلة في جميع الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، حيث قادت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney موجة الذكاء الاصطناعي.

في الوقت نفسه، يقوم Web3 كنوع جديد من الشبكات بتغيير تصور الناس واستخدامهم للإنترنت. يعتمد Web3 على تكنولوجيا blockchain اللامركزية، ومن خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية، يحقق مشاركة البيانات والحكم الذاتي للمستخدمين. بلغت قيمة سوق Web3 25 تريليون دولار، وقد جذبت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana الكثير من الاهتمام.

أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 من المجالات الرئيسية التي تركز عليها المطورون والمستثمرون من الشرق والغرب. ستستكشف هذه المقالة حالة تطوير AI+Web3 الحالية والقيمة المحتملة والتحديات التي تواجهها، لتقديم مرجع للمعنيين.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)

طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3

التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي

تشمل العناصر الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات. في جانب القدرة الحاسوبية، فإن الحصول على إدارة موارد الحوسبة الكبيرة مكلف للغاية، مما يشكل تحديًا للشركات الناشئة والمطورين الأفراد. في جانب الخوارزميات، يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق كميات كبيرة من البيانات والموارد الحاسوبية، وتوجد أيضًا مشكلات تتعلق بقدرة النموذج على التفسير والتعميم. في جانب البيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة أمرًا صعبًا، كما أن خصوصية البيانات وأمانها يعدان من الاعتبارات المهمة. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي، وعدم وضوح نماذج الأعمال، تمثل أيضًا مشكلات تعوق تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.

تواجه صناعة Web3 عقبات

لا يزال لدى صناعة Web3 مجال للتحسين في مجالات تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، يوجد لدى الذكاء الاصطناعي مساحة كبيرة للتطوير في هذه المجالات. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحليل البيانات على السلسلة، وتحسين واجهة المستخدم، وتدقيق كود العقود الذكية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)

تحليل حالة مشاريع AI+Web3

Web3 يدعم AI

1. قوة الحوسبة اللامركزية

تقوم مشاريع الحوسبة اللامركزية مثل Akash وRender وGensyn بتحفيز المستخدمين على توفير قوة معالجة GPU غير المستخدمة من خلال الرموز، لتوفير دعم الحوسبة للذكاء الاصطناعي. تشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة وعمال المناجم العملات المشفرة والشركات التي تمتلك عددًا كبيرًا من وحدات معالجة الرسوم. تنقسم هذه المشاريع إلى فئتين: تلك المخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي ( مثل Render وAkash ) وتلك المخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net وGensyn ).

2. نموذج خوارزمية لامركزية

تسعى مشاريع نماذج الخوارزميات اللامركزية مثل Bittensor إلى إنشاء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لتقديم الخدمات للمستخدمين. هذه النموذج لديه القدرة على إنشاء نظام بيئي متنوع للذكاء الاصطناعي.

3. جمع البيانات اللامركزية

تقوم المشاريع مثل PublicAI بتحفيز المستخدمين على المساهمة والتحقق من بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال الرموز. تجمع Ocean بيانات المستخدمين من خلال ترميز البيانات، كما تقوم مشاريع مثل Hivemapper وDimo بجمع البيانات اللامركزية في مجالاتها الخاصة.

4. إثبات المعرفة الصفرية لحماية خصوصية المستخدمين في الذكاء الاصطناعي

ZKML(تعلم الآلة القائم على المعرفة الصفرية)تسمح التقنية بتدريب واستنتاج نماذج تعلم الآلة دون الكشف عن البيانات الأصلية. مشاريع مثل BasedAI تستكشف دمج FHE مع LLM لحماية خصوصية المستخدم.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)

الذكاء الاصطناعي يدعم Web3

1. تحليل البيانات والتنبؤ

بدأت العديد من مشاريع Web3 بدمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير تحليل البيانات والتنبؤ. مثل Pond التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، وBullBear AI التي تتنبأ بتوجهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية، وNumerai التي تنظم مسابقات استثمار الذكاء الاصطناعي.

2. خدمات مخصصة

تدمج بعض منصات Web3 الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم. مثل أداة Wand من Dune التي تساعد المستخدمين على إنشاء استعلامات SQL باستخدام اللغة الطبيعية، وFollowin وIQ.wiki اللتان تستخدمان ChatGPT لتلخيص المحتوى، وNFPrompt التي تساعد المستخدمين على إنشاء NFT باستخدام الذكاء الاصطناعي.

3. تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية

توفر مشاريع مثل 0x0.ai أدوات تدقيق العقود الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحديد الثغرات المحتملة في الشيفرة.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)

قيود وتحديات مشاريع AI+Web3

1. العقبات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية

قد لا تتفوق منتجات الحوسبة اللامركزية من حيث الأداء والاستقرار وسهولة الاستخدام مقارنة بالمنتجات المركزية. حاليًا، تقتصر بشكل رئيسي على الاستدلال بالذكاء الاصطناعي وليس التدريب، لأن تدريب النماذج الكبيرة يتطلب عرض نطاق عالٍ واستقرارًا كبيرين. تتيح ميزة إنفيديا في قوة الحوسبة باستخدام بطاقة واحدة والربط المتوازي لبطاقات متعددة (NVLink) جعل تحقيق تدريب النماذج الكبيرة عبر الحوسبة اللامركزية أمرًا صعبًا.

2. الجمع بين الذكاء الاصطناعي و Web3 لا يزال خشناً

العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، دون إظهار دمج عميق وابتكار مع العملات المشفرة. بعض المشاريع تستغل مفهوم الذكاء الاصطناعي على المستوى التسويقي، بينما الابتكار الفعلي محدود.

3. أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازلة لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي

بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي قد تختار دمج سرد الويب 3 والاقتصاد الرمزي بسبب صعوبة التطور في الويب 2. المفتاح هو ما إذا كانت الاقتصاديات الرمزية تساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية، وليس مجرد مضاربة قصيرة الأجل.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)

ملخص

إن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 يوفر إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً لـ Web3، مثل تحليل البيانات، تدقيق العقود الذكية، والخدمات الشخصية. بينما يوفر Web3 فرص تطوير جديدة للذكاء الاصطناعي، مثل القدرة الحاسوبية اللامركزية، مشاركة الخوارزميات، وجمع البيانات.

على الرغم من أن مشاريع AI + Web3 لا تزال في مرحلة مبكرة وتواجه العديد من التحديات ، إلا أنها تقدم أيضًا العديد من المزايا. يمكن أن تقلل الحلول اللامركزية من الاعتماد على المؤسسات المركزية ، وزيادة الشفافية وقابلية التدقيق ، وتعزيز المشاركة والابتكار على نطاق أوسع.

في المستقبل، مع تقدم التكنولوجيا وأبحاث أكثر عمقًا، نتوقع أن نرى اندماجًا أوثق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3، مما يخلق حلولًا أصلية أكثر معنى في مجالات مثل المالية والحكم وأسواق التنبؤ. من خلال دمج قدرة الذكاء الاصطناعي على التحليل الذكي واتخاذ القرارات مع اللامركزية وحقوق المستخدمين في Web3، من المتوقع أن يتم بناء نظام اقتصادي اجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)