Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını Oluşturmak

Web3, yeni bir internet paradigması olarak, merkeziyetsizlik, açıklık ve şeffaflık özelliklerine sahiptir ve AI ile doğal bir bütünleşme fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı kısıtlamalara tabi olup, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali ve algoritma kara kutusu gibi çok sayıda zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı ve gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilir, örneğin akıllı sözleşme optimizasyonu ve dolandırıcılık önleme algoritmaları gibi, ekosistem gelişimini teşvik eder. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, gelecekteki internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanmak 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 merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modellerinin aşağıdaki sorunları vardır:

• Veri edinme maliyeti yüksek, KOBİ'lerin karşılaması zor
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşuyor.
• Kişisel veri gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

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

• Kullanıcılar, AI şirketlerine boşta kalan ağ kaynaklarını satabilirler; bu sayede merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak, temizlenmiş ve AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlanır.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşviki ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme çalışmalarına katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirmek ve veri analiz yeteneklerini güçlendirmek.
• Blokzincir veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlayarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Yine de, gerçek dünya verilerini elde etme sürecinde kalite farklılıkları, işleme zorlukları, çeşitlilik ve temsil eksikliği gibi sorunlar devam etmektedir. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini taklit edebilir ve veri kullanım verimliliğini artırmak için etkili bir tamamlayıcı olarak hizmet edebilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti ve oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgunlaşmış uygulama potansiyeli gösterdiği ortaya çıkmıştır.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Uygulamaları

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir odak haline geldi. Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin çıkışı, kişisel gizliliğe yönelik katı korumayı yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getiriyor ve bu durum AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlıyor.

FHE (Tam Homomorfik Şifreleme), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına izin verir, şifre çözmeden açık metin verileriyle aynı sonuçları elde etmenizi sağlar. FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, orijinal verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir; ticari sırları korurken güvenli bir API hizmeti sunabilirler.

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

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır. ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya odaklanır.

Hesaplama Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sisteminin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir artış göstermesine neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmasına yol açıyor. Örneğin, OpenAI'nin GPT-3 modelinin eğitimi, tek bir cihaz için 355 yıl süren devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında kalırken, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da kötüleştiriyor. AI profesyonelleri bir çıkmazla karşı karşıya: ya kendi donanımlarını satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar; ihtiyaç duydukları, talebe göre ve maliyet etkin hesaplama hizmeti yöntemine acilen ihtiyaçları var.

Belirli bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kullanımı kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Talep eden taraf, ağ üzerinde hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler görevleri, hesaplama gücü katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır; madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra ödül alırlar. Bu tür bir çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Bu merkeziyetsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama giriş bariyerlerini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi merkeziyetsiz uygulamanın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme

Edge AI, verilerin üretildiği kaynakta hesaplama yapılmasını sağlayarak, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme gerçekleştirirken, kullanıcı gizliliğini de korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda kullanılmaktadır.

Web3 alanında, DePIN (dağıtık fiziksel altyapı ağı) Edge AI kavramıyla benzerlik gösterir. Web3, dağıtıklığı ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3'e özgü token ekonomik mekanizmaları, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem oluşturmaya yardımcı olur.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blockchain ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en iyi platformlardan biri haline geliyor. Bu kamu blockchain'in yüksek işlem kapasitesi, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blockchain üzerinde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşıyor ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni paradigma yayımlanması

IMO (Başlangıç Modeli İhraç) kavramı, herhangi bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiş ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamıştır.

Geleneksel modelde, AI model geliştiricileri, modelin sonraki kullanımından sürekli gelir elde etmekte zorlanıyor, özellikle de model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde. Aynı zamanda, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar tarafından gerçek değerini değerlendirmeyi zorlaştırıyor, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlıyor.

IMO, açık kaynak AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunar. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşmak için IMO tokeni satın alabilir. Belirli bir protokol, AI oracle'ları ve zincir üzerindeki makine öğrenimi teknolojilerini birleştirerek belirli bir teknik standardı kullanır ve AI modelinin gerçekliğini güvence altına alır, ayrıca token sahiplerinin gelir paylaşımını sağlar.

IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik etmekte, kripto piyasa trendlerine uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda başlangıç aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklenmeye değerdir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce gerçekleştirebilir ve belirli hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri alabilir. Büyük dil modeli desteğiyle, AI Ajanı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar planlaması yapabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihleri öğrenebilen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan bile, AI Ajanı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmasına ve harici bilgi havuzlarına bağlanmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araçları seti sunmaktadır. Bu platform, kişileri süper yaratıcılar haline getirmek için üretken AI teknolojisinden faydalanarak adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamaktadır. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürmektedir, ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilmektedir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Mevcut Web3 ve AI entegrasyonu, daha çok altyapı düzeyindeki keşiflere odaklanmaktadır. Bu, yüksek kaliteli verilere nasıl erişileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün nasıl verimli kullanılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi anahtar sorunları içermektedir. Bu altyapılar kademeli olarak geliştirildikçe, Web3 ve AI'nın entegrasyonunun yenilikçi iş modelleri ve hizmetlerin bir dizi doğurması beklenmektedir.