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AI与Web3融合创新的探索之旅

2024-05-27 1333 区块链百科

来源:IOBC Capital

 

Web3一种去中心化、开放、透明的全新互网范式,与 AI 有着天然的融合契机。在传统的集中式架构下,AI算和数据源受到格控制,且存在算力瓶私泄露、算法黑箱等多挑。而Web3基于分布式技,可以通共享算力网、开放数据市算等方式,AI展注入新的力。同,AI也能Web3能,如智能合约优化、反作弊算法等,助力其生。因此,探索Web3和AI的合,于构建下一代互网基础设施、放数据和算力价至关重要。

 

数据驱动:AI与Web3的坚实

数据是驱动AI展的核心力,正如燃料之于引擎。AI模型需要消化大量高量数据,才能得深入理解和大的推理能力,数据不仅为机器学模型提供训练决定了模型的准确性和可靠性。

 

传统的中心化AI数据取和利用模式中,存在以下几个主要问题:

 

数据取成本高昂,中小企业难以承担;

 

数据源被科技巨断,形成了数据孤

 

个人数据私面泄漏和用的风险

 

Web3以新的去中心化数据范式来解决传统模式的痛点。

 

Grass,用可以出售置网络给AI公司,去中心化地抓取网数据,经过清理和化,AI模型训练提供真、高量的数据;

 

Public AI采用“label to earn”模式,通激励全球工作者参与数据注,聚全球的专业,增数据的分析能力;

 

块链数据交易平台如Ocean Protocol、Streamr等,数据供需双方提供了一个公开透明的交易境,激励数据的新和共享。

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尽管如此,真世界的数据取也存在一些问题,比如数据量不一、度大、多性和代表性不足等。合成数据可能是Web3数据道未来的明星。基于生成式AI技和模,合成数据能数据的属性,作数据的有效充,提高数据使用效率。在自动驾驶、金融市交易、游域,合成数据已经显示出其成熟的用潜力。

 

私保:FHE在Web3中的作用

数据驱动时代,私保已成全球关注的焦点,欧盟的通用数据保条例(GDPR)等法的出台,反映了个人私的格守。然而,来了挑:一些敏感数据因风险而无法被充分利用,无疑限制了AI模型的潜能和推理能力。

 

FHE即全同加密,允在加密数据上直接算操作,而无需数据行解密,且果与在明文数据上行相同算的果一致。

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FHEAI算提供了坚实的保,使得GPU算力能在不触及原始数据的境中行模型训练和推理任这为AI公司来了巨大的优势。它可以在保机密的同,安全地开放API服

 

FHEML支持在整个机器学周期内数据和模型行加密理,确保敏感信息的安全性,防止数据泄露风险。通过这种方式,FHEML化了数据私,AI用提供了一个安全的算框架。

 

FHEML是ZKML的充,ZKML明机器学的正确行,而 FHEML 则强调对加密数据算以维护数据私。

 

算力革命:去中心化网中的AI

当前AI系算复性每3个月翻一番,致算力需求激增,源的供。例如,OpenAI的GPT-3模型训练需要巨大算力,相当于设备上355年的训练时间这样的算力短缺不限制了AI技步,更那些高的AI模型于大多数研究者和开者来说变得遥不可及。

 

,全球GPU的利用率不足40%,加之微理器性能提升的放,以及供应链和地政治因素致的芯片短缺,些都算力供应问题变得更加重。AI从陷入了两:要么自硬件,要么租源,他急需一种按需、经济高效的算服方式。

 

IO.net是一个基于Solana的去中心化AI算力网,通聚合全球范内的置GPU源,AI公司提供了一个既经济又易于访问的算力市。算力需求方可在网算任,智能合将任分配给贡献算力的点,行任并提交果,经验证励。IO.net的方案提高源利用效率,有助于解决AI等域的算力瓶颈问题

 

除了通用的去中心化算力网有像Gensyn、Flock.io这样专注于AI训练的平台,以及Ritual、Fetch.ai这样专注于AI推理的用算力网

 

去中心化算力网提供公平透明的算力市,打破断,降低了门槛,提高了算力的利用效率。在web3生中,去中心化算力网发挥作用,吸引更多新型dapp的加入,共同推AI展和用。

 

DePIN:Web3能Edge AI

想象一下,你的手机、智能手表、甚至家中的智能设备,都具了运行AI的能力——就是Edge AI的魅力所在。它让计生在数据生的源实现了低延实时处理,同了用私,Edge AI技经应用于自动驾驶等关键领域。

 

在Web3域,我有个更熟悉的名字—DePIN。Web3强调去中心化和用数据的主,DePIN通在本地理数据,可以增户隐私保,减少数据泄露的风险;Web3原生的Token经济机制可激励DePIN点提供源,构建一个可持的生

 

目前DePIN在Solana生展迅速,成为项目部署的首平台之一。Solana的高TPS、低交易用以及技术创DePIN目提供了大支持。目前,Solana上的DePIN目市100亿美元,知名目如Render Network和Helium Network已取得展。

 

IMO:AI模型布新范式

IMO的概念由Ora protocol首先提出,将AI模型代化。

 

传统模式下,由于收益分享机制缺失,一旦AI模型被开出来并投入市,开者往往以从模型的后使用中得持的收益,尤其是当模型被整合其他品和服后,原始造者很追踪使用情况,更不用从中得收益了。并且AI模型的性能和效果往往缺乏透明度,这让潜在的投者和使用者估其真正价,限制了模型的市场认可和商潜力。

 

IMO开源AI模型提供了一种全新的金支持和价共享方式,投者可以购买IMO,分享模型后续产生的收益。Ora Protocol使用ERC-7641和ERC-7007两个ERC准,合AI言机(Onchain AI Oracle)和OPML技来确保AI模型的真性和代持有者能分享收益。

 

IMO模式增了透明度和信任,鼓励开源作,适加密市场趋势,并AI的可持续发展注入了力。IMO目前还处于初期尝试阶段,但随着市接受度的提升和参与范大,它的新性和潜在价值值得我期待。

 

AI Agent:交互体的新

AI Agent感知境,行独立思考,并采取相的行实现既定目。在大言模型的支持下,AI Agent不能理解自然言,划决策,行复的任。它可以作助手,通与用的互其偏好,并提供个性化的解决方案。在没有明确指令的情况下,AI Agent也能自主解决问题,提高效率,造新价

 

Myshell 是一个开放的 AI 原生用平台,提供全面易用的作工具集,支持用配置机器人功能、外、声音以及接外部知识库等,致力于打造公平开放的 AI 内容生,利用生成式 AI 技能个人成级创作者。Myshell训练专门的大言模型,使角色扮演更人性化;音克隆技可以加速 AI 品个性化交互,MyShell 把音合成成本降低 99%,音克隆需 1 分即可实现。利用Myshell定制的AI Agent,目前可用于视频聊天、言学像生成等多域。

 

在Web3与AI的融合上,当前更多的是础设的探索,如何取高量数据、保数据私,如何在上托管模型,如何提高去中心化算力的高效使用,如何验证言模型等关键问题。随着些基础设施的逐步完善,我有理由相信,Web3与AI的融合将孕育出一系列新的商模式和服

原文链接:https://m.bibiqing.com/news/detail/73710

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