Роль искусственного интеллекта в новых технологиях Web3

Влияние искусственного интеллекта неоспоримо — от разработки персонализированных рекомендаций, улучшающих онлайн-опыт, до вождения беспилотных автомобилей. Алгоритмы глубокого обучения стали основой многих последних инноваций в области искусственного интеллекта. Это связано с тем, что возможности глубокого обучения позволяют системам искусственного интеллекта выполнять задачи с поразительной эффективностью и точностью, имитируя естественный процесс обучения человека, ставший возможным благодаря использованию искусственных нейронных сетей.

В отличие от традиционных подходов, основанных на правилах, алгоритмы глубокого обучения обучаются с использованием больших объемов данных для постепенного повышения их производительности. Этот итеративный процесс позволяет приложениям искусственного интеллекта распознавать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, что в конечном итоге позволяет им выполнять свои задачи с исключительной точностью.

Расширенные возможности делают ИИ идеальным решением для расширения функциональности Web3. Так что же такое Web3? Термин Web3, придуманный соучредителем Ethereum Гэвином Вудом в 2014 году, относится к преобразующей концепции Интернета, построенной на принципах децентрализации и расширении прав и возможностей пользователей и подкрепленной технологией блокчейна.

В отличие от нынешней структуры Интернета, часто называемой Web2, которая в значительной степени опирается на централизованные платформы и посредников, Web3 рассматривается как более распределенная и ориентированная на пользователя версия Интернета.

Владение пользователями и контроль данных занимают центральное место в этой новой структуре, основные принципы которой сохраняются за счет обхода централизованных объектов, потребляющих пользовательские данные, как это преобладает в текущей модели Интернета Web2.

Этот уровень автономии также распространяется на монетизацию контента, где Web3 позволяет сообществам создавать свои собственные токенизированные экономики, а создателям контента напрямую владеть и управлять своим контентом.

Устранив посредников, Web3 также позволяет создателям напрямую связываться со своей аудиторией, устанавливать собственные ставки монетизации и получать полную компенсацию за свою работу, сохраняя при этом свой художественный суверенитет.

Роль искусственного интеллекта в Web3

В настоящее время искусственный интеллект находится на пороге технологической революции и может ускорить рост Web3. Ниже приведено описание того, как ИИ можно использовать для улучшения сред Web3:

Улучшение пользовательского опыта

ИИ потенциально может стать преобразующей силой, которая революционизирует взаимодействие пользователей с платформами Web3, предоставляя пользователям гиперперсонализированный опыт. Эту технологию можно, например, использовать для публикации новостной ленты с учетом индивидуальных предпочтений пользователей. Эта возможность будет достигнута за счет использования аналитических данных, основанных на взаимодействии пользователей и шаблонах взаимодействия.

Эту технологию также можно использовать для разработки приложений Web3. Приложения на основе искусственного интеллекта будут предлагать функции и возможности нового поколения. Например, в игровых средах Web3 неигровые персонажи (NPC) на базе искусственного интеллекта могут быть настроены так, чтобы адаптироваться к действиям и выборам игроков, создавая динамичное повествование и более захватывающий опыт. NPC управляются игровым программным обеспечением, а не игроком.

ИИ в создании контента

Само существование Интернета зависит от постоянного потока свежего контента, который стимулирует взаимодействие, дискуссию и поощрение открытий. Однако требования непрерывного создания контента могут вызывать тревогу.

Появление генеративного искусственного интеллекта изменит правила игры в этой области. Генеративный ИИ, сокращение от генеративного искусственного интеллекта, относится к классу систем ИИ, которые предназначены для автономной генерации уникального контента.

В контексте Web3 генеративные инструменты искусственного интеллекта могут, например, использоваться для создания уникальной, постоянно развивающейся графики, наложений и звуковых эффектов. Такой уровень изменчивости и адаптивности стал возможным благодаря использованию сред машинного обучения, а именно генеративно-состязательных сетей (GAN).

Улучшение качества контента

Качество контента станет решающим фактором в привлечении и удержании пользователей на платформах Web3. Это связано с тем, что высококачественный контент привлекает пользователей, повышая вовлеченность и взаимодействие.

Платформы Web3 могут использовать инструменты на базе искусственного интеллекта для улучшения своего контента, используя инструменты для автоматизации задач редактирования, таких как улучшение изображений и переводы.

Кроме того, искусственный интеллект может быть интегрирован в пространство Web3 для обнаружения дипфейков — манипулируемого и часто вводящего в заблуждение медиаконтента — с использованием сложных алгоритмов и методов машинного обучения, например, основанных на сверточных нейронных сетях (CNN), для выполнения анализа лиц и распознавания лиц. этот тип СМИ.

Смарт-контракты на основе искусственного интеллекта

Смарт-контракты автономно выполняют фрагменты кода, которые работают в системах блокчейна. Тщательно созданные программы служат неизменными арбитрами доверия, которые выполняются без необходимости в посредниках и запускаются только при соблюдении заранее определенных условий.

Когда они дополнены возможностями искусственного интеллекта, они выходят за рамки своих традиционных возможностей и могут анализировать огромные наборы данных, понимать сложные сценарии и принимать адаптивные решения в ответ на меняющиеся условия. Используя смарт-контракты на базе искусственного интеллекта, платформы Web3 могут открыть новую эру интеллектуальных и универсальных смарт-контрактов.

Например, в экосистемах децентрализованного финансирования (DeFi) Web3 смарт-контракты на базе искусственного интеллекта могут использоваться для расчета оптимальных требований к залогу для кредитов на основе рыночных данных в реальном времени и факторов риска. Такие возможности помогут смягчить проблемы с ликвидностью в сетях DeFi.

Анализ данных ИИ и прогнозная аналитика в Web3

Технологии искусственного интеллекта можно использовать на платформах Web3 для анализа данных и извлечения значимой информации из децентрализованных наборов данных.

Системы обработки естественного языка (NLP) можно использовать для анализа текстовых данных на платформах Web3 для определения таких аспектов, как настроения, темы и другая ключевая информация. Такие возможности были бы полезны для понимания отзывов и настроений пользователей.

Помимо анализа текста, модели ИИ прогнозной аналитики можно использовать для анализа рыночных тенденций и динамики токенов, чтобы обеспечить глубокое понимание токеномики в сетях Web3. Такие функции будут особенно полезны инвесторам Web3, которые хотят понять преобладающие рыночные условия, риски и динамику развивающейся экосистемы.

ИИ для решений безопасности Web3

Можно рассчитывать, что решения безопасности AI Web3 реализуют надежные протоколы безопасности, а именно проверку цифровой личности. Например, системы проверки на базе искусственного интеллекта могут использоваться для проверки личности пользователей в децентрализованных сетях с использованием распознавания лиц и биометрической аутентификации. Такие возможности могут помочь снизить риск выдачи себя за другое лицо или несанкционированного доступа.

Кроме того, эту технологию можно использовать для реализации методов сохранения конфиденциальности, включая дифференциальную конфиденциальность и гомоморфное шифрование. Эти методы позволяют анализировать данные без ущерба для конфиденциальности пользователей.

В дополнение к вышеупомянутым вариантам использования в целях обеспечения безопасности искусственный интеллект может использоваться в Web3 для обнаружения поддельных невзаимозаменяемых токенов (NFT). Созданные для этой цели инструменты искусственного интеллекта обычно способны тщательно анализировать данные NFT: временные метки, подписи и уникальные идентификаторы для выявления потенциальных подделок. Такие технологии помогут обуздать мошенничество с копиминтингом на децентрализованных торговых площадках Web3.

Технология искусственного интеллекта для оракулов

В мире децентрализованных блокчейн-приложений смарт-контракты особенно важны. Однако для эффективной работы соглашений о самоисполняющемся коде им требуются точные и заслуживающие доверия внешние данные, а получение этой информации зависит от оракулов.

Хотя традиционные оракулы в определенной степени надежны, поскольку они основаны на правилах и получают данные из заранее определенных источников данных, они не могут анализировать и интерпретировать информацию для обнаружения потенциально ненадежных данных, которые могут привести к беспрецедентным рискам для платформы.

Используя методы проверки данных, а именно методы перекрестной проверки, ИИ-оракулы будут гарантировать, что только проверенные данные попадут в смарт-контракты, тем самым снижая риск мошенничества и манипуляций.

Суверенитет данных Web3 и искусственный интеллект

Традиционные модели ИИ, которые в основном относятся к централизованным системам, часто испытывают трудности с согласованием идеалов децентрализации. Их зависимость от частных хранилищ данных и проприетарных алгоритмов поднимает проблемы конфиденциальности и контроля данных, тем самым препятствуя истинной децентрализации.

Внедрение децентрализованных моделей ИИ может решить эти проблемы. В идеале децентрализованные модели ИИ, в отличие от их централизованных аналогов, должны разрабатываться в рамках сообществ с открытым исходным кодом, где поощряются прозрачность и сотрудничество.

Алгоритмы, свободные от собственных ограничений, позволят платформам Web3 и их пользователям получать выгоду от технологий искусственного интеллекта, не передавая свои данные централизованным организациям. Достижения в области таких децентрализованных систем помогут поддержать суверенитет и децентрализацию сетей Web3.