Web3 ve AI'nin Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayalı olarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir; örneğin, akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetçi AI veri edinme ve kullanma modelinde, aşağıdaki birkaç ana sorun bulunmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştirildi ve veri adaları oluştu.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırma ve kötüye kullanım riski altındadır.

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak, temizleme ve dönüştürme işlemlerinden geçirerek, AI modeli eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak
• "label to earn" modelini benimseyerek, küresel çalışanları veri etiketleme sürecine katılmaları için token teşvikleri ile ödüllendirerek, dünya genelindeki uzman bilgileri bir araya getirir ve verilerin analiz yeteneğini artırır.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri talep ve arz taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya veri ediniminde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin farklı olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil yeteneği eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini taklit edebilmekte ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırmaktadır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler, olgun uygulama potansiyelini göstermektedir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma, dünya genelinde bir odak noktası haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, bireysel gizliliğin titiz bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir; bu da şüphesiz ki yapay zeka modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir ve şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına izin verir, verileri çözmeden, ayrıca hesaplama sonuçları, düz metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'in tamamlayıcısıdır; ZKML makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Hesaplama Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin artmasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, tanınmış bir AI şirketinin büyük dil modeli eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu ileri düzey AI modelleri çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılamaz hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, ayrıca mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getirmektedir. AI profesyonelleri bir ikilem içinde: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları ekonomik ve talebe dayalı bir hesaplama hizmeti modeli.

Bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya çapındaki boşta kalan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu sistem, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Kullanımda olan merkeziyetsiz hesaplama ağına ek olarak, AI eğitimi için odaklanmış platformlar ve AI çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın AI çalıştırma yeteneğine sahip olduğunu - işte Edge AI'nin cazibesi burada yatıyor. Hesaplamaların verilerin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işleme imkanı sunar ve kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgularken, DePIN yerel verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'ün yerel Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu blok zinciri platformlarından biri haline geliyor. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO:AI model yayımlama yeni paradigmalar

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerildi ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağladı.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmesi genellikle zordur. Özellikle model diğer ürünler ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır ve bununla birlikte gelir elde etmesi neredeyse imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır ve modelin pazar kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır; yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşabilirler. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için iki ERC standardı kullanmaktadır.

IMO modeli şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesi ile yenilikçi doğası ve potansiyel değeri bizim için heyecan verici bir beklenti sunmaktadır.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme planları yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak görev alabilirler. Açık talimatlar olmadan da AI Ajanı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantı gibi şeyleri yapılandırmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay bir içerik oluşturma araç seti sunmaktadır. Amacı, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmak ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektir. Bu platform, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir, ses sentez maliyetini %99 azaltır ve ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Ajanı kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılıyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modeli zincir üzerinde nasıl barındıracağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımını nasıl artıracağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesi ile, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler oluşturacağına inanmak için sebeplerimiz var.