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AI与Web3融合创新的探索之旅

时间:2024-05-27|浏览:169

Web3作为一种去中心化、开放、透明的全新互联网范式,与AI有着天然的融合契机。在传统的集中式架构下,AI计算和数据资源受到严格控制,且存在算力瓶颈、隐私泄露、算法黑箱等诸多挑战。而Web3基于分布式技术,通过共享算力网络、开放数据市场、隐私计算等方式,为AI的发展注入新的动力。同时,AI也能为Web3带来诸多赋能,如智能合约优化、反作弊算法等,助力其生态建设。因此,探索Web3和AI的结合,对于构建下一代互联网基础设施、释放数据和算力价值至关重要。

数据驱动:AI与Web3的坚实基础

数据是驱动AI发展的核心动力。AI模型需要消化大量高质量数据,才能获得深入理解和强大的推理能力。数据不仅为机器学习模型提供训练基础,还决定了模型的准确性和可靠性。在传统的中心化AI数据获取和利用模式中,存在以下几个主要问题:

  • 数据获取成本高昂,中小企业难以承担;
  • 数据资源被科技巨头垄断,形成数据孤岛;
  • 个人数据隐私面临泄露和滥用的风险。

Web3能够以新的去中心化数据范式来解决传统模式的痛点。例如,通过Grass,用户可以出售闲置网络给AI公司,去中心化地抓取网络数据,为AI模型训练提供真实、高质量的数据;Public AI采用“label to earn”模式,通过代币激励全球工作者参与数据标注,汇聚全球的专业知识,增强数据的分析能力;区块链数据交易平台如Ocean Protocol、Streamr等,为数据供需双方提供了一个公开透明的交易环境,激励数据的创新和共享。

尽管如此,真实世界的数据获取也存在一些问题,比如数据质量不一、处理难度大、多样性和代表性不足等。合成数据可能是Web3数据赛道未来的明星。基于生成式AI技术和模拟,合成数据能够模拟真实数据的属性,作为真实数据的有效补充,提高数据使用效率。在自动驾驶、金融市场交易、游戏开发等领域,合成数据已经显示出其成熟的应用潜力。

隐私保护:FHE在Web3中的作用

在数据驱动的时代,隐私保护已成为全球关注的焦点。全同态加密(FHE)允许在加密数据上直接进行计算操作,而无需对数据进行解密,且计算结果与在明文数据上进行相同计算的结果一致。FHE为AI隐私计算提供了坚实的保护,使得GPU算力能够在不触及原始数据的环境中执行模型训练和推理任务。FHEML支持在整个机器学习周期内对数据和模型进行加密处理,确保敏感信息的安全性,防止数据泄露风险。

算力革命:去中心化网络中的AI计算

当前AI系统的计算复杂性每3个月翻一番,导致算力需求激增,远超现有计算资源的供应。IO.net是一个基于Solana的去中心化AI算力网络,通过聚合全球范围内的闲置GPU资源,为AI公司提供了一个既经济又易于访问的算力市场。算力需求方可在网络上发布计算任务,智能合约将任务分配给贡献算力的矿工节点,矿工执行任务并提交结果,经验证后获得积分奖励。

DePIN:Web3赋能Edge AI

想象一下,你的手机、智能手表、甚至家中的智能设备都具备了运行AI的能力——这就是Edge AI的魅力所在。Web3强调去中心化和用户数据的主权,DePIN通过在本地处理数据,可以增强用户隐私保护,减少数据泄露的风险;Web3原生的Token经济机制可激励DePIN节点提供计算资源,构建一个可持续的生态系统。

IMO:AI模型发布新范式

IMO的概念由Ora Protocol首先提出,将AI模型代币化。IMO为开源AI模型提供了一种全新的资金支持和价值共享方式,投资者可以购买IMO代币,分享模型后续产生的收益。IMO模式增强了透明度和信任,鼓励开源协作,适应加密市场趋势,并为AI技术的可持续发展注入了动力。

AI Agent:交互体验的新纪元

AI Agent能够感知环境,进行独立思考,并采取相应的行动以实现既定目标。Myshell 是一个开放的AI原生应用平台,提供全面易用的创作工具集,支持用户配置机器人功能、外观、声音以及连接外部知识库等,致力于打造公平开放的AI内容生态系统。

在Web3与AI的融合上,当前更多的是对基础设施层的探索,如何获取高质量数据、保护数据隐私,如何在链上托管模型,如何提高去中心化算力的高效使用,如何验证大语言模型等关键问题。随着这些基础设施的逐步完善,我们有理由相信,Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。

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