Sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có những cơ hội hợp nhất tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, gặp phải nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và hộp đen thuật toán. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư, để cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu lái: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề sau:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh chịu.
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 đã đưa ra một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng bỏ trống cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "đánh dấu tức là khai thác", thông qua việc khuyến khích bằng token để công nhân toàn cầu tham gia vào việc đánh dấu dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn từ toàn cầu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề về chất lượng không đồng đều, khó xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của mã hóa toàn đồng nhất trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như GDPR của Liên minh Châu Âu phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy diễn của các mô hình AI.
Mã hóa toàn phần ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả của phép tính tương tự trên dữ liệu bản rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện đào tạo mô hình và nhiệm vụ suy diễn trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
Mô hình học máy toàn đồng dạng ( FHEML ) hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML là bổ sung cho học máy không biết ( ZKML ), ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo mô hình GPT-3 cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn làm cho các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với việc thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị đã làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế khó khăn: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Một số mạng lưới sức mạnh AI phi tập trung thông qua việc tổng hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán kinh tế và dễ sử dụng. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng, và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng phi tập trung đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
Mạng hạ tầng vật lý phân tán: Web3 trao quyền cho AI biên
AI biên giới cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ này đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phân tán (DePIN) là một khái niệm quen thuộc hơn. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế mã thông báo gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái blockchain công cộng, trở thành một trong những nền tảng được ưa chuộng cho việc triển khai dự án. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Một số dự án DePIN nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong các hệ sinh thái này.
Phát hành mô hình ban đầu: Xu hướng mới trong phát hành mô hình AI
Khái niệm phát hành mô hình ban đầu (IMO) sẽ mã hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển khó có thể nhận được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của chúng, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một số dự án sử dụng các tiêu chuẩn blockchain cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ học máy trên chuỗi để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin cậy, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
AI thông minh: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
Các tác nhân AI có thể cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động phù hợp để đạt được các mục tiêu đã đặt ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, các tác nhân AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có hướng dẫn rõ ràng, các tác nhân AI cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một số nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh tạo, những nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu phàm. Một số nền tảng đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp cho việc đóng vai trò trở nên nhân bản hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Hiện nay, các tác nhân AI tùy chỉnh từ những nền tảng này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh, v.v.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu tập trung vào việc khám phá các khía cạnh hạ tầng, bao gồm cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, và cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn, cũng như các vấn đề then chốt khác. Khi các hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình và dịch vụ kinh doanh đổi mới.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Web3 và AI hội tụ: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có những cơ hội hợp nhất tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, gặp phải nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và hộp đen thuật toán. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư, để cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu lái: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề sau:
Web3 đã đưa ra một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề về chất lượng không đồng đều, khó xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của mã hóa toàn đồng nhất trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như GDPR của Liên minh Châu Âu phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy diễn của các mô hình AI.
Mã hóa toàn phần ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả của phép tính tương tự trên dữ liệu bản rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện đào tạo mô hình và nhiệm vụ suy diễn trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
Mô hình học máy toàn đồng dạng ( FHEML ) hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML là bổ sung cho học máy không biết ( ZKML ), ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo mô hình GPT-3 cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn làm cho các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với việc thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị đã làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế khó khăn: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Một số mạng lưới sức mạnh AI phi tập trung thông qua việc tổng hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán kinh tế và dễ sử dụng. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng, và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng phi tập trung đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
Mạng hạ tầng vật lý phân tán: Web3 trao quyền cho AI biên
AI biên giới cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ này đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phân tán (DePIN) là một khái niệm quen thuộc hơn. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế mã thông báo gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái blockchain công cộng, trở thành một trong những nền tảng được ưa chuộng cho việc triển khai dự án. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Một số dự án DePIN nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong các hệ sinh thái này.
Phát hành mô hình ban đầu: Xu hướng mới trong phát hành mô hình AI
Khái niệm phát hành mô hình ban đầu (IMO) sẽ mã hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển khó có thể nhận được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của chúng, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một số dự án sử dụng các tiêu chuẩn blockchain cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ học máy trên chuỗi để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin cậy, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
AI thông minh: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
Các tác nhân AI có thể cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động phù hợp để đạt được các mục tiêu đã đặt ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, các tác nhân AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có hướng dẫn rõ ràng, các tác nhân AI cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một số nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh tạo, những nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu phàm. Một số nền tảng đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp cho việc đóng vai trò trở nên nhân bản hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Hiện nay, các tác nhân AI tùy chỉnh từ những nền tảng này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh, v.v.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu tập trung vào việc khám phá các khía cạnh hạ tầng, bao gồm cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, và cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn, cũng như các vấn đề then chốt khác. Khi các hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình và dịch vụ kinh doanh đổi mới.