Web3 ve Yapay Zeka Entegrasyonu: İnternette Yeni Bir Çağın Kapılarını Açmak

Yapay zeka ve Web3, iki öncü teknoloji olarak dikkat çekici bir şekilde birbirleriyle birleşmekte ve gelecekteki internetin gelişim yönünü şekillendirmektedir. Web3, merkeziyetsizlik ve açık şeffaflık gibi özellikleri sayesinde AI'nın gelişimine yeni bir güç ve olasılık sunmaktadır. Bu arada, AI da Web3 ekosistemine akıllı sözleşme optimizasyonu gibi birçok yetenek kazandırmaktadır. Bu iki teknolojinin birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücünün değerini tam olarak serbest bırakmak için önemlidir.

Veriler: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücü olarak, öneminin tartışmasız olduğu bir gerçektir. Yüksek kaliteli ve büyük ölçekli veriler, AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanmasının anahtarıdır. Ancak, geleneksel merkezi veri edinim ve kullanım modeli, yüksek edinim maliyetleri, veri tekelciliği ve gizlilik ihlali riskleri gibi birçok sorun barındırmaktadır.

Web3'ün merkeziyetsiz veri paradigması, bu sorunları çözmek için yeni bir yaklaşım sunuyor:

1. Merkeziyetsiz veri toplama: Kullanıcılar, kullanılmayan ağ kaynaklarını satarak AI şirketlerinin veri toplama sürecine katılabilir ve verilerin merkeziyetsiz bir şekilde elde edilmesini sağlayabilir.

2. Küresel İşbirliği Veri Etiketleme: "Etiketleme ile Kazanma" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile küresel çalışanların veri etiketlemesine katılmalarını sağlamak ve küresel zekayı bir araya getirmek.

3. Blok zinciri veri ticaret platformu: Veri arz ve talep taraflarına şeffaf ve açık bir ticaret ortamı sağlayarak veri inovasyonunu ve paylaşımını teşvik eder.

Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesi hâlâ kalite farklılıkları, işleme zorluğu gibi zorluklarla karşı karşıya. Bu bağlamda, sentetik veriler Web3 veri alanında yeni bir yıldız haline geliyor. Üretken AI teknolojisine dayanan sentetik veriler, gerçek veri özelliklerini simüle edebilir, gerçek verileri etkili bir şekilde tamamlayarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasalarda işlem, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun bir uygulama perspektifi sergilemiştir.

Gizlilik Koruma: Tam Homomorfik Şifrelemenin Önemi

Veri odaklı çağın gelmesiyle birlikte, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Avrupa Birliği'nin GDPR gibi düzenlemeleri, kişisel gizliliğin sıkı korunması ihtiyacını yansıtmaktadır. Ancak bu, yeni zorluklar da getirmektedir: Bazı hassas veriler, gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamamakta ve bu da AI modellerinin potansiyelini sınırlamaktadır.

Tam homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisi bu sorunun çözümü için bir olasılık sunmaktadır. FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmayı sağlar, bu sayede şifreyi çözmeden açık verilerle yapılan hesaplamalarla aynı sonuçları elde edebilirsiniz. Bu durum, AI gizlilik hesaplamalarına güçlü bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır.

FHEML, veri ve modellerin tüm makine öğrenimi döngüsü boyunca şifreli işlenmesini destekler, hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu yöntem yalnızca veri gizliliği korumasını güçlendirmekle kalmaz, aynı zamanda AI uygulamalarına güvenilir bir hesaplama çerçevesi sunar. Dikkate değer bir nokta, FHEML'in ZKML ile tamamlayıcı bir ilişkiye sahip olmasıdır; ilki, veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya odaklanırken, ikincisi makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlamaya adanmıştır.

Hesap Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlardaki AI Hesaplaması

Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı üssel olarak artmakta ve her üç ayda bir iki katına çıkmaktadır, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına yol açmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmaktadır. OpenAI'nin GPT-3 modelini örnek alırsak, eğitimi için gereken hesaplama gücü, tek bir cihazın 355 yıl süren eğitim süresine eşdeğer. Bu hesaplama gücü kıtlığı, AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikro işlemci performansındaki artışın yavaşlaması, tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da zorlaştırıyor. AI profesyonelleri, kendi donanımlarını satın almak veya bulut kaynaklarını kiralamak arasında bir ikilemle karşı karşıya, ihtiyaçlarına göre, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti yöntemine acilen ihtiyaç var.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik, erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmak için ortaya çıktı. Bu modelde, hesaplama talep eden taraf, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama katkısı yapan düğümlere atar, düğümler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra ödül alır.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitim ve çıkarımına odaklanan özel hesaplama platformları da bulunmaktadır. Bu merkeziyetsiz hesaplama ağları sadece adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tekelleri kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dağıtık uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını ortaklaşa destekleyecektir.

Edge AI: Web3 ile Kenar Hesaplamayı Güçlendirme

Edge AI teknolojisi, AI hesaplama yeteneklerini veri üretim kaynaklarına indirgeyerek düşük gecikme süresiyle gerçek zamanlı işleme sağlar ve kullanıcı gizliliğini korur. Bu teknoloji, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulama bulmuş olup, gelecekte daha fazla akıllı cihazın AI çalıştırma yeteneğine sahip olması beklenmektedir.

Web3 alanında, Edge AI'nin daha tanınmış adı DePIN (merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı)dir. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verisi egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3'e özgü token ekonomi mekanizmaları, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda, DePIN bazı kamu blok zinciri ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımında birinci tercihlerden biri haline geliyor. Bu kamu blok zincirlerinin yüksek işlem hızı, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Bazı tanınmış DePIN projeleri bu platformlarda önemli ilerlemeler kaydetti ve toplam piyasa değeri 10 milyar doları aştı.

IMO: AI modelinin yeni paradigmalarının tanıtımı

İlk Model Yayını (IMO) kavramının ortaya atılması, AI modelinin tokenleştirilmesi için yeni bir yol açtı. Geleneksel modelde, AI model geliştiricileri, modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyor, özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösteriyor ve bu durum potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırıyor.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yenilikçi finansal destek ve değer paylaşım yöntemleri sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO tokenini satın alarak modelin gelecekteki gelirlerinden faydalanabilirler. Bazı protokoller, AI oracle'ları ve zincir üzerindeki makine öğrenimi teknolojileri ile birleştirilen belirli teknik standartlar kullanarak AI modellerinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin gelirleri paylaşabilmesini temin etmektedir.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katmaktadır. IMO'nun şu anda hala erken deneme aşamasında olmasına rağmen, piyasa kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesi ile yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklenmeye değerdir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Agent, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için harekete geçebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Agent yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirgin talimatların olmadığı durumlarda, AI Agent 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 bağlantılarını yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu içerik oluşturma araçları sunmaktadır. Bu platformlar, bireylerin süper yaratıcılar haline gelmelerini sağlamak için üretken AI teknolojisinden yararlanmaktadır. Rol yapma deneyimini daha insani hale getirmek için özel dil modelleri eğitilmektedir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir, ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir ve hızlı ses klonlamayı mümkün kılabilir. Bu platformlar aracılığıyla özelleştirilen AI Agent'lar, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda kullanılabilmektedir.

Sonuç

Web3 ile AI'nın birleşim sürecinde, şu anda daha çok altyapı katmanının araştırılması söz konusudur. Bu, yüksek kaliteli verilere nasıl erişileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunları içermektedir. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nın birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına ve internetin gelecekteki gelişimine yeni bir ivme kazandıracağına inanmak için bir nedenimiz var.