Web3 ve AI'nin birleşimi: Yeni nesil internet altyapısının inşası

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi mimari altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmektedir ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayandığı için, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok yetenek kazandırabilir; örneğin, akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi, ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerini serbest bırakmak açısından son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü çıkarım yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekmektedir. Veri yalnızca makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modellerinin aşağıdaki ana sorunları vardır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin üstesinden gelmesi zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adaları oluşuyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırma ve kötüye kullanım riski ile karşı karşıya

Web3, geleneksel modelin sıkıntılarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigmaları ile çözebilir:

• Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağlarını satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayarak AI model eğitimine gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modeli benimsenerek, dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme sürecine katılmaları için token teşvikleri ile dünya çapında uzman bilgisi toplanmaktadır.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak veri yeniliği ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya verilerini elde etmenin bazı sorunları vardır; verilerin kalitesi farklılık gösterir, işlenmesi zordur, çeşitlilik ve temsiliyet yetersizdir. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki parlayan bir unsuru olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda, sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği ortaya çıkmıştır.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına yönelik bir yansıma olmuştur. Ancak, bu durum bazı zorlukları da beraberinde getirmiştir: Bazı hassas veriler gizlilik riski nedeniyle yeterince kullanılamamaktadır, bu da şüphesiz AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kısıtlamaktadır.

FHE yani tamamen homomorfik şifreleme, verileri şifrelemeden doğrudan şifreli veriler üzerinde hesaplama işlemleri yapmaya izin verir ve hesaplama sonuçları, açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırları korurken güvenli bir şekilde API hizmetlerini açabilirler.

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

FHEML, ZKML'nin tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Hesap Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinde patlamaya yol açıyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, GPT-3 modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren bir eğitim süresine eşdeğer devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği sadece AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında ve mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ile birlikte tedarik zinciri ve jeopolitik faktörlerden kaynaklanan çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir çıkmaza girmiş durumda: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey talebe dayalı, maliyet etkin bir hesaplama hizmeti.

Bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağları, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama katkısı yapan madenci düğümlerine atar. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülleri alır. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarının çözümüne yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağının yanı sıra, bazı platformlar AI eğitimi üzerine odaklanırken, bazıları da AI çıkarımı için özel hesaplama ağlarına odaklanmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplamanın verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulanmasını birlikte teşvik etmede kritik bir rol oynayacaktır.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınızın AI çalıştırma yeteneğine sahip olması - işte Edge AI'nın cazibesi. Bu, hesaplamanın verinin üretildiği kaynağında gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlemeyi mümkün kılarak kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurguluyor; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcıların gizlilik korumasını artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir. Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sunmasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, bazı kamu blok zinciri ekosistemlerinde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için birinci tercih platformlardan biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikler DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Bazı tanınmış DePIN projeleri önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO:AI Modeli Yeni Paradigmayı Yayınladı

IMO kavramı bazı protokoller tarafından ilk olarak önerilmiş, AI modelinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli kazanç elde etmesi genellikle zor olmaktadır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu izlenmesi zorlaşmakta ve bu durumdan kazanç sağlamak neredeyse imkansız hale gelmektedir. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği göstermekte, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırmakta ve modelin pazar kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği kazançlardan pay alabilirler. Bazı protokoller, AI modellerinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazançlardan pay almasını temin etmek için yeni ERC standartlarını, AI oracle'larını ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazar trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda hala erken deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulünün artması ve katılımın genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizi heyecanlandırıyor.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirli hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteği ile AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar vermeyi planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunan sanal asistanlar olarak görev alabilirler. Açık talimatlar olmadan da, AI Ajanı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı platformlar, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmasına ve harici bilgi havuzlarına bağlanmasına olanak tanıyan kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araçları sunmaktadır. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı amaçlamakta ve üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bazı platformlar, rol yapmayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir. Ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Özelleştirilmiş AI Agent kullanarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılıyor; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, modellerin zincir üzerinde nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına dair bir inancımız var.