Web3 ve AI'nin birleşimi: Yeni nesil internet altyapısını inşa etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet modeli olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kısıtlanmakta, hesap gücü engelleri, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi çoklu zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtılmış teknolojilere dayalı olarak, hesap gücü ağlarının paylaşımı, açık veri pazarları, gizlilik hesaplamaları gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir enerji sağlamaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok destek sunabilmektedir; akıllı sözleşme optimizasyonu, sahtekarlıkla mücadele algoritmaları gibi, ekosisteminin gelişimini teşvik etmektedir. Bu nedenle, Web3 ve AI'nin birleştirilmesini keşfetmek, yeni nesil internet altyapısının inşası, veri ve hesap gücü değerinin serbest bırakılması açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motor için olduğu gibi. AI modelleri, derin bir anlayış ve güçlü bir akıl yürütme yeteneği kazanabilmek için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmeye ihtiyaç duyar. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetçi AI veri elde etme ve kullanma modellerinin aşağıdaki birkaç ana sorunu vardır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'ler bunun altından kalkmakta zorlanıyor.
• Veri kaynakları büyük teknoloji şirketleri tarafından tekelleştiriliyor, veri adası oluşturuluyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riski altındadır.

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Merkeziyetsiz bir yöntemle ağ verilerini toplayarak, temizleyip dönüştürerek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya genelindeki çalışanları veri etiketlemeye katılmaya teşvik etmekte, global uzmanlığı bir araya getirerek verilerin analiz yeteneğini artırmaktadır.
• Blok zincir verileri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına kamuya açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunar, verinin yenilikçi ve paylaşımını teşvik eder.

Buna rağmen, gerçek dünya veri elde etmenin bazı sorunları vardır; örneğin, veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsilde yetersizlik gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki öne çıkan noktası olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi konusu haline gelmiştir. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına dair bir yansıma olmuştur. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle tam olarak kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmiştir; bu durum, AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini kesinlikle sınırlamaktadır.

FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir ve şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapılmasına izin verir, bu işlemleri gerçekleştirmek için verilerin deşifre edilmesine gerek yoktur ve hesaplama sonuçları, açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar getirir. Ticari sırları korurken, API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

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

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

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin patlamasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının arzını çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi devasa hesaplama gücü gerektiriyor, bu da tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine denk geliyor. Bu tür bir hesaplama gücü eksikliği sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine neden oluyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında kalmakta, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getirmektedir. AI profesyonelleri iki zorlukla karşı karşıya: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar; ihtiyaçları olan, talebe dayalı ve ekonomik bir hesaplama hizmeti yöntemine acil ihtiyaçları var.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl 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 bu görevleri hesaplama gücü katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları teslim eder, doğrulandıktan sonra puan ödülü kazanır. Bu çözüm kaynak kullanım verimliliğini artırmakta ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olmaktadır.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunar, tekelciliği kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak ve daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirme

Hayal et, telefonun, akıllı saatin ve hatta evdeki akıllı cihazların, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte bu, Edge AI'nın cazibesi. Verinin üretildiği kaynağında hesaplamaların gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme imkanı sunar, aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten kullanılmaktadır.

Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcıların gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir. Web3'e özgü Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, bazı kamu blok zinciri ekosistemlerinde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımı için en tercih edilen platformlardan biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknolojik yenilikler, DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor. Şu anda, bazı kamu blok zincirlerinde DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni bir paradigma yayınlaması

IMO kavramı, AI modellerinin tokenleştirilmesi için bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiştir.

Geleneksel modelde, gelir paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildikten ve piyasaya sürüldükten sonra, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmeleri genellikle zor olmaktadır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır; dolayısıyla, bu süreçten gelir elde etmesi de mümkün olmaz. Ayrıca, AI modellerinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği gösterir, bu da potansiyel yatırımcılar ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini sınırlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekteki kazançlarından faydalanmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin kazanç paylaşımını güvence altına almak için belirli bir ERC standardını, AI oracle ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO modeli şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak iş birliğini teşvik eder, kripto piyasa trendlerine uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasanın benimsenmesi ve katılım kapsamının genişlemesiyle birlikte, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklemeye değerdir.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanları çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünme yapabilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanları yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar vermeyi planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Açık talimatlar olmadan, AI Ajanları da kendiliğinden sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantıyı yapılandırmasını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araçları sunar. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyerek, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirir. Platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitti; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir ve ses sentez maliyetlerini %99 azaltabilir, ses klonlama yalnızca 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulanabiliyor.

Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerinde durulmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi anahtar sorunlar. Bu altyapıların aşamalı olarak iyileştirilmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmet sunacağına inanmak için nedenlerimiz var.