”瞬间“AI与Web3的六大融合领域解析每日分享

作为一种去中心化、开放透明的互联网新范式,Web 3与AI有着天然的融合机会。在传统的集中式架构下,AI计算和数据资源被严格控制,面临着计算瓶颈、隐私泄露、算法黑箱等诸多挑战。基于分布式技术的Web3可以通过共享计算网络、开放数据市场和隐私计算为人工智能的发展注入新的动力。同时,AI也可以给Web3带来很多赋能,比如智能合约优化、反作弊算法等。,帮助其生态建设。因此,探索Web3与AI的结合,对于构建下一代互联网基础设施,释放数据和计算能力的价值非常重要。

数据驱动:AI和Web3的坚实基础

数据是AI发展的核心驱动力,就像燃料对于发动机一样。AI模型需要消化大量高质量的数据,才能获得深入的理解和强大的推理能力。这些数据不仅为机器学习模型提供了训练基础,也决定了模型的准确性和可靠性。

在传统的集中式AI数据获取和利用模式中,主要存在几个问题:

数据获取成本高昂,中小企业难以承担; 数据资源被科技巨头垄断,形成了数据孤岛; 个人数据隐私面临泄漏和滥用的风险。

Web3可以用新的去中心化数据范式解决传统模式的痛点。通过Grass,用户可以将闲置网络出售给AI公司,集中抓取网络数据,经过清洗和改造,为AI模型训练提供真实、优质的数据。Public AI采用“标签赚”模式,通过令牌鼓励全球工作者参与数据标注,汇聚全球专业知识,提升数据分析能力。海洋协议(Ocean Protocol)和Streamr等区块链数据交易平台为数据供需双方提供了公开透明的交易环境,鼓励数据创新和共享。

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隐私保护:FHE在Web3中的角色

数据驱动时代,隐私保护成为全球关注的焦点。欧盟《一般数据保护条例》(GDPR)等法规的颁布,体现了对个人隐私的严格保护。这也带来了挑战:一些敏感数据由于隐私风险而无法充分利用,这无疑限制了AI模型的潜力和推理能力。

全同态加密(FHE)允许直接对加密数据进行计算,而无需对数据进行解密,计算结果与对明文数据进行相同计算的结果一致。FHE为AI隐私计算提供了坚实的保护,使GPU计算能力能够在不接触原始数据的情况下执行模型训练和推理任务。这给AI公司带来了很大的优势,可以安全地开放API服务,同时保护商业机密。

计算革命:分散网络中的人工智能计算

目前AI系统的计算复杂度每三个月翻一番,导致计算能力需求激增,远远超过现有计算资源的供给。例如,OpenAI的GPT-3模型训练需要巨大的计算能力,这相当于单个设备上355年的训练时间。如此匮乏的计算能力不仅限制了AI技术的进步,也使得先进的AI模型对大多数研究人员和开发人员来说遥不可及。

IO.net是一个基于Solana的去中心化AI计算网络,通过聚合全球闲置的GPU资源,为AI公司提供了一个经济且可访问的计算市场。只有计算力需求者才能在网络上发布计算任务,智能合约将任务分配给贡献计算力的矿工。矿工执行任务并提交结果,验证后获得积分奖励。

[/h 德品:Web3 3赋能Edge AI

想象一下,你的手机、智能手表甚至家里的智能设备都有运行AI的能力——这就是Edge AI的魅力。它使计算发生在数据生成的源头,实现了低延迟和实时处理,保护了用户的隐私。在Web3领域,我们有一个更熟悉的名字——德品。Web3强调用户数据的去中心化和主权。德品可以通过本地处理数据,增强用户隐私保护,降低数据泄露风险。Web3的原生令牌经济机制可以鼓励德品节点提供计算资源,构建可持续发展的生态系统。

IMO:人工智能模型发布的新范例

IMO的概念最早由Ora协议提出,它将AI模型符号化。在传统模式下,由于缺乏收益分成机制,AI模型一旦被开发并投入市场,开发者往往很难从模型的后续使用中获得持续收益,尤其是当模型被整合到其他产品和服务中时,原创者很难跟踪使用情况,更谈不上从中获得收益。IMO为开源AI模型提供了全新的资金支持和价值共享方式。投资者可以购买IMO代币,分享模型后续收益。

AI Agent:交互体验的新时代

AI Agent能够感知环境,独立思考,并采取相应的行动来实现设定的目标。在大语言模型的支持下,AI Agent不仅可以理解自然语言,还可以规划决策和执行复杂任务。它们可以被用作虚拟助手,通过与用户的交互来学习他们的偏好,并提供个性化的解决方案。没有明确的指令,AI Agent可以独立解决问题,提高效率,创造新的价值。

Myshell是一个开放的AI原生应用平台,提供全面易用的创作工具集,支持用户配置机器人功能、外观、声音以及与外部知识库的连接,致力于打造公平开放的AI内容生态。Myshell训练了专门的大语言模型,让角色扮演更加人性化;语音克隆技术可以加速AI产品的个性化交互。Myshell定制的AI Agent可用于视频聊天、语言学习、图像生成等多个领域。

在Web3与AI的融合中,目前更多的是基础设施层的探索,如何获取高质量的数据,保护数据隐私,如何在链上托管模型,如何提高分散计算能力的高效利用,如何验证大型语言模型等关键问题。随着这些基础设施的逐步完善,我们有理由相信,Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。

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