Web3 ve Yapay Zeka Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, yapay zeka ile doğal bir entegrasyon fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi yapılar altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, paylaşımlı hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle, AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI'nın Web3'e birçok yetenek kazandırması da mümkündür; örneğin, akıllı sözleşme optimizasyonu, sahteciliğe karşı algoritmalar gibi, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısının inşası ve veri ile hesaplama gücünün değerinin serbest bırakılması açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, yapay zekanın gelişimini destekleyen temel güçtür. 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 modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modeli aşağıdaki sorunları barındırmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'ler bunu karşılamakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşturuyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riski ile karşı karşıya

Web3, bu sorunları çözmek için yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması önerdi:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine atıl ağ kaynaklarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "Etiketleme ile Madencilik" modeli benimsenerek, token teşvikleri ile küresel çalışanların veri etiketleme çalışmalarına katılması sağlanmakta ve küresel uzmanlık bir araya getirilmektedir.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlayarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesi hala kalite farklılıkları, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil eksikliği gibi sorunlar içermektedir. Sentetik veriler, Web3 veri alanının geleceğin yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini taklit edebilir, etkili bir tamamlayıcı 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 Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi merkezi haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına olan ihtiyacı yansıtmaktadır. Ancak, bu aynı zamanda bazı hassas verilerin gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir ve bu durum AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri gerçekleştirilmesine izin verir, verilerin şifresini çözmeye gerek kalmadan, ayrıca hesaplama sonuçları, düz metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçları ile tutarlıdır. FHE, AI gizlilik hesaplamasına sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar; ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

Tam homomorfik şifreleme makine öğrenimi ( FHEML ), veri ve modellerin şifreli işlenmesini sağlayarak, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. FHEML, sıfır bilgi makine öğrenimi ( ZKML ) için bir tamamlayıcıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML şifreli veriler üzerinde hesaplama yaparak veri gizliliğini korumaya vurgu yapar.

Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynakları tedarikini aşmaktadır. Örneğin, GPT-3 modelinin eğitimi büyük bir hesaplama gücü gerektirmekte olup, bu da bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğerdir. Bu tür bir hesaplama gücü sıkıntısı yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmamakta, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden olmaktadır.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü arz sorununu daha da artırıyor. AI profesyonelleri iki arada kalmış durumda: ya donanım satın alıyorlar ya da bulut kaynaklarını kiralıyorlar; ihtiyaç duydukları, talebe dayalı ve ekonomik bir hesaplama hizmeti şeklidir.

Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkezsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırmakta, uygulama engelini azaltmakta ve hesaplama verimliliğini artırmaktadır. Web3 ekosisteminde, merkezsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi merkeziyetsiz uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.

Dağıtık Fiziksel Altyapı Ağı: Web3 Kenar AI'yi Güçlendiriyor

Kenar AI, verinin üretildiği kaynakta hesaplama yapılmasını sağlayarak düşük gecikme ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirdiği gibi kullanıcı gizliliğini de koruyor. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmıştır. Web3 alanında, dağıtılmış fiziksel altyapı ağı (DePIN) daha tanıdık bir kavramdır. Web3, merkeziyetsizliği ve kullanıcı veri egemenliğini vurgularken, DePIN yerel olarak veriyi 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, bazı kamu blockchain ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geldi. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Bazı tanınmış DePIN projeleri bu ekosistemlerde önemli ilerlemeler kaydetti.

İlk Model Yayını: AI Modeli Yayınında Yeni Paradigma

Başlangıç modeli ihraç ( IMO )'in kavramı, AI modellerini tokenleştirmektedir. Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmeleri zorlaşmaktadır, özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği taşımakta, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerlerini değerlendirmelerini zorlaştırmakta, modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmuştur. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşmak için IMO tokeni satın alabilirler. Bazı projeler, AI oracle'ları ve zincir üstü makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak AI modellerinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için belirli blok zinciri standartlarını birleştirir.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katar. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesi ile yenilikçiliği ve potansiyel değeri umut verici bir şekilde beklenmektedir.

AI Akıllı Ajansı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

Yapay zeka ajanları, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteği ile, yapay zeka ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme sürecini planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet edebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan bile, yapay zeka ajanları kendi başlarına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilirler.

Bazı açık AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzları ile bağlantıları yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamaktadır. Üretken AI teknolojisini kullanarak, bu platformlar bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bazı platformlar, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. Bu platformlar aracılığıyla özelleştirilen AI akıllı ajanları, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Şu anda, Web3 ve AI'nin birleşimi daha çok altyapı düzeyindeki keşiflere odaklanıyor; bu, yüksek kaliteli verilere nasıl ulaşılacağı, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplamanın verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunları içeriyor. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.