Sự phát triển tích hợp của AI và Web3: Cơ hội và Thách thức

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã đạt được nhiều tiến bộ, thu hút sự chú ý rộng rãi. AI đã đạt được những bước đột phá trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mang lại sự chuyển biến cho nhiều ngành nghề. Web3, dựa trên blockchain, đã thực hiện chia sẻ dữ liệu và tự quản lý người dùng thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán, v.v. Sự kết hợp giữa hai yếu tố này đang tạo ra những khả năng mới.

Tình trạng phát triển của AI+Web3

Web3 hỗ trợ AI

1. Mạng lưới tính toán phi tập trung

Một số dự án như Akash, Render đang cố gắng thiết lập mạng lưới tính toán phi tập trung thông qua việc khuyến khích token, cung cấp hỗ trợ tính toán cho AI. Những mạng lưới này chủ yếu được sử dụng cho suy luận AI, chứ không phải để huấn luyện các mô hình lớn.

2. Thị trường mô hình thuật toán phi tập trung

Các dự án như Bittensor đang xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối các mô hình AI khác nhau, cung cấp dịch vụ phù hợp nhất cho người dùng.

3. Thu thập dữ liệu phi tập trung

Các dự án như PublicAI khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu thông qua việc phát hành token, cung cấp nguồn dữ liệu đa dạng hơn cho việc đào tạo AI.

4. Sử dụng bằng chứng không kiến thức để bảo vệ quyền riêng tư

Các dự án như BasedAI đang khám phá việc sử dụng công nghệ chứng minh không kiến thức, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình học máy.

AI hỗ trợ Web3

1. Phân tích và dự đoán dữ liệu

Nhiều dự án Web3 tích hợp dịch vụ AI, cung cấp cho người dùng các chiến lược đầu tư, phân tích trên chuỗi, dự đoán giá cả và các chức năng khác.

2. Dịch vụ cá nhân hóa

Các nền tảng như Dune sử dụng AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như tạo tự động các truy vấn SQL. Một số nền tảng nội dung cũng sử dụng AI để tóm tắt nội dung.

3. Kiểm toán hợp đồng thông minh

Các dự án như 0x0.ai sử dụng công nghệ AI để phân tích hợp đồng thông minh, nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn và rủi ro an ninh.

Thách thức phải đối mặt

1. Mạng lưới tính toán phi tập trung khó có thể hỗ trợ đào tạo mô hình lớn.

Do yêu cầu cao về tính ổn định, song song nhiều thẻ, hiện nay sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy luận AI, khó có thể hỗ trợ việc đào tạo mô hình lớn.

2. Sự kết hợp giữa AI và Web3 vẫn còn thô sơ.

Nhiều dự án chỉ sử dụng AI bề mặt, chưa đạt được sự tích hợp và đổi mới sâu sắc. Một số dự án chủ yếu đưa ra khái niệm AI vì lý do tiếp thị.

3. Mô hình kinh tế token cần được hoàn thiện.

Một số dự án áp dụng mô hình kinh tế token chủ yếu để huy động vốn và tạo tiếng vang, chứ không phải để giải quyết nhu cầu thực tế.

Triển vọng tương lai

Mặc dù đối mặt với những thách thức, sự kết hợp giữa AI và Web3 vẫn chứa đựng tiềm năng to lớn. AI có thể cung cấp khả năng thông minh cho Web3, trong khi Web3 mang lại lợi thế phi tập trung cho AI. Tương lai hứa hẹn sẽ đạt được những đột phá đổi mới trong việc chia sẻ dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư, cung cấp sức mạnh tính toán, xây dựng hệ thống thông minh, mở và công bằng hơn. Chìa khóa nằm ở việc kết hợp sâu sắc những lợi thế của cả hai, chứ không chỉ đơn giản là chồng chéo. Cùng với sự tiến bộ công nghệ và khám phá sâu sắc, chúng tôi tin rằng sẽ xuất hiện nhiều ứng dụng đổi mới hơn.