7 sposobów, w jakie AI/ML może wpływać na Web3

Obecna wersja Internetu, Web 2.0, wykorzystuje sztuczną inteligencję i modele uczenia maszynowego na różne sposoby. Modele te obsługują ukierunkowane reklamy, silniki rekomendacji, chatboty, generatory obrazów i asystentów głosowych.

Ale Web 2.0 ma swoje ograniczenia. Kwestie takie jak kontrola korporacyjna, obawy dotyczące prywatności i rozprzestrzenianie się dezinformacji to główne wady. Tak więc przejście na Web3, bardziej zaawansowaną i inkluzywną dziedzinę cyfrową, zyskuje na popularności.

Wraz z rozwojem Internetu kluczowe staje się zrozumienie, w jaki sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą działać w Web3.

Czym dokładnie jest Web3?

Zanim zagłębisz się w integrację AI, musisz zrozumieć Web3. Web3 to następna generacja sieci po Web 2.0, która pozwala ludziom na większą kontrolę nad swoimi danymi. Używasz w nim rzeczy takich jak blockchain i portfele kryptowalut, aby chronić swoje informacje.

A użytkownik w Web3 to osoba, która jest właścicielem i kontroluje swoje doświadczenia online i może zachować prywatność swoich danych. Web3 różni się od Web 2.0 tym, że daje użytkownikom większą władzę nad korporacjami. Dzięki Web3 użytkownicy mogą posiadać i kontrolować zdecentralizowane platformy. Dzięki temu świat online jest bardziej sprawiedliwy i bardziej otwarty dla wszystkich.

Zobaczmy teraz, jak sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe może sprawić, że Web3 będzie jeszcze lepszy.

1. Ulepszona analiza danych

Modele AI i ML przodują w zaawansowanej analizie danych i są szeroko stosowane w data science od prawie dekady.

W dziedzinie Web3 można wykorzystać sztuczną inteligencję/uczenie maszynowe z doskonałym skutkiem. Dzięki sztucznej inteligencji/uczeniu maszynowemu możesz śledzić zapisy transakcji, monitorować interakcje inteligentnych kontraktów i analizować wzorce użytkowania zdecentralizowanych aplikacji (DApps).

Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji w Web3 może zapewnić cenny wgląd w dane łańcucha bloków. Pojawiło się kilka firm analitycznych typu blockchain, które wykorzystują AI/ML do zaawansowanej analizy danych w Web3.

Śledzenie bloku, na przykład, opracował chatbota zdolnego do analizowania danych sieciowych Bitcoin. Ten chatbot umożliwia interakcję za pomocą języka naturalnego i uzyskiwanie odpowiedzi na pytania dotyczące łańcucha bloków Bitcoin.

2. Inteligentna automatyzacja kontraktów

Jeśli rozumiesz czym są inteligentne kontrakty, być może znasz ich kluczową rolę w ekosystemie Web3. Integracja AI/ML z automatyzacją inteligentnych kontraktów w Web3 może usprawnić procesy zarządzania. Na przykład może zautomatyzować zbieranie plonów, bicie NFT i protokoły płynności na platformach DeFi.

Ponadto wykorzystanie AI/ML do usprawnienia procesów inteligentnych umów w Web3 może skutkować opracowaniem zoptymalizowanych umów. Umowy te mogą obniżyć opłatę za gaz i mogą być pomocne podczas zatorów w sieci.

Korzystając z metod uczenia maszynowego, możesz również zidentyfikować nieefektywności i potencjalne ryzyka w strukturze kontraktu. Pozwoli to rozwiązać problemy i zaprojektować wydajniejsze inteligentne kontrakty.

Inteligentne kontrakty oparte na AI/ML otwierają również możliwości dla zdecentralizowanych i inteligentnych protokołów. Ta zmiana może doprowadzić do pojawienia się automatycznych animatorów rynku (AMM) w zdecentralizowanych finansach (DeFi), dynamiczne niezamienne tokeny (NFT)oraz zaawansowane protokoły kredytowe. Te innowacje zapewniają wydajność i inteligencję ekosystemowi Web3.

3. Wykrywanie oszustw i bezpieczeństwo

W tej erze cyberprzestępcy stosują wyrafinowane strategie, aby atakować użytkowników. Aby przeciwdziałać tym zagrożeniom, ważne jest stosowanie zaawansowanych taktyk. Postępy w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w ekosystemach Web3 mogą być cennymi narzędziami do ulepszania protokołów bezpieczeństwa.

Algorytmy te mogą wykrywać oszustwa i naruszenia bezpieczeństwa. Uczą się wzorców i identyfikują złośliwe działania poprzez modelowanie i szkolenie w określonych środowiskach.

Przykładem wykrywania oszustw opartego na sztucznej inteligencji w Web3 jest Sardynka. Wykorzystuje biometrię behawioralną do identyfikowania nietypowych działań użytkowników i rozróżniania legalnych użytkowników od oszustów. Sardine wykorzystuje w tym celu nadzorowane techniki uczenia maszynowego. Platforma zapewnia również rozwiązania w zakresie zgodności i płatności oparte na sztucznej inteligencji, aby wzmocnić jej możliwości.

4. Zdecentralizowane zarządzanie

Sztuczna inteligencja/ML w zdecentralizowanym zarządzaniu Web3 może być skuteczna. Zdecentralizowane autonomiczne organizacje (DAO) w Web3 mogą wykorzystywać systemy sztucznej inteligencji do usprawniania zarządzania. DAO to platformy oparte na blockchain, które zależą od tokenizowanych mechanizmów zarządzania.

Połączenie procesu decyzyjnego opartego na sztucznej inteligencji/uczeniu maszynowym z zarządzaniem Web3 może usprawnić decentralizację. Może wykrywać oszustwa, chronić Twoją prywatność i oceniać ryzyko na platformie, aby zapewnić przejrzystość.

Modele AI/ML są również ważne dla systemu głosowania. Mogą analizować dane, aby zrozumieć preferencje członków DAO i pomóc odpowiednio zaprojektować platformę.

Podobnie modele te zapewniają dokładny wgląd w dane, umożliwiając członkom stawianie czoła nowym wyzwaniom lub wykorzystywanie możliwości. Zwiększa to elastyczność DAO i poprawia ich wydajność.

5. Spersonalizowane doświadczenia użytkownika

Podejście zorientowane na użytkownika i personalizacja w Web3 może prowadzić do poprawy doświadczeń klientów. Dzięki integracji AI personalizacja może osiągnąć nowy poziom. DApps w Web3 może wykorzystywać sztuczną inteligencję/uczenie maszynowe do zrozumienia Twoich preferencji na podstawie Twojej historii i wzorców interakcji.

W Web3 sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą sprawić, że korzystanie z Internetu będzie bardziej spersonalizowane. Platformy mogą używać uczenia maszynowego do sugerowania i pokazywania treści dostosowanych do Twoich potrzeb. Modele ML używają filtrów do sprawdzania Twoich zainteresowań i działań, a następnie dostarczają rekomendacje i treści pasujące do Twoich preferencji.

Web3 oferuje więcej opcji dostosowywania w porównaniu do Web 2.0. Oprócz treści i rekomendacji możesz personalizować interfejsy w oparciu o swoje preferencje.

Na przykład w Mastodon, platforma mediów społecznościowych Web3, możesz tworzyć własne instancje z wieloma możliwościami dostosowywania. Możesz wybrać elementy lub treści, które mają zostać uwzględnione lub wykluczone na podstawie Twoich zainteresowań.

6. Prywatność i własność danych

Chociaż obiecuje zwiększoną prywatność, wciąż istnieje kilka obaw Web3 nie rozwiąże wszystkich Twoich problemów z prywatnością. Jednak te obawy można skutecznie rozwiązać, wykorzystując sztuczną inteligencję/uczenie maszynowe do wzmocnienia prywatności w Web3. Metody ML mogą szyfrować Twoje prywatne informacje i zapewniać anonimowość na zdecentralizowanych platformach.

Rozwiązania do ochrony prywatności oparte na AI/ML dla Web3 mogą obejmować takie techniki, jak bezpieczne obliczenia wielostronne (SMPC). SMPC zapewnia szyfrowanie danych nawet wtedy, gdy w operacje na danych zaangażowanych jest wiele stron. Dzięki temu DApps może przetwarzać dane przy jednoczesnej ochronie prywatności użytkowników.

Modele AI/ML oferują również metody takie jak prywatność różnicowa, która polega na dodawaniu szumu do danych podczas obszernych analiz.

W ten sposób integracja sztucznej inteligencji z Web3 może zwiększyć własność danych użytkowników. W Web3 ekosystem jest już zdecentralizowany, co oznacza, że ​​nie kontroluje go żaden pojedynczy organ. Dodając sztuczną inteligencję, możesz mieć pełną kontrolę nad swoimi danymi, co daje ci jeszcze większą moc w świecie Web3.

7. Niezależni agenci i inteligentne kontrakty

AI/ML może wprowadzić autonomicznych agentów i inteligentne kontrakty do Web3. Ci agenci działają w Twoim imieniu bez bezpośrednich instrukcji i oferują korzyści, takie jak lepsza prywatność, ulepszone procesy i ulepszone wrażenia użytkownika.

Kiedy dodamy sztuczną inteligencję/uczenie maszynowe do autonomicznych agentów Web3, dajemy im zasady, których powinni przestrzegać podczas interakcji z ludźmi. To pomaga im zrozumieć, jak się zachować.

Modele AI czynią te inteligentne systemy jeszcze lepszymi. Mogą teraz zawierać kontrakty i wykonywać zadania niezależnie, bez polegania na przewodnictwie ludzi. To czyni je bardziej zdolnymi i wszechstronnymi.

Przykładem autonomicznych agentów opartych na AI/ML w Web3 jest Sztuczna inteligencja Satoshiego projekt. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia agentów, którzy mogą wchodzić w interakcje ze zdecentralizowanymi sieciami. Agenci ci służą jako osobiści asystenci, doradcy i podmioty decyzyjne, zapewniając cenną pomoc w ekosystemie Web3.

AI/ML może napędzać innowacje w Web3

Ekosystem Web3 jest obecnie na wczesnym etapie. Stoi przed nim kilka wyzwań, wśród których dominują kwestie związane z prywatnością i nieefektywnym zarządzaniem. Ale integracja AI/ML może pomóc rozwiązać te problemy. Sztuczna inteligencja/ML poczyniła postępy i przekształciła wiele branż w ostatniej dekadzie.

AI/ML ma ogromny potencjał w Web3. Może skutecznie rozwiązywać problemy związane z prywatnością i wydajnością. Poprawia analizę danych i pozwala na autonomiczne inteligentne kontrakty.

AI/ML koncentruje się również na personalizacji, aby zapewnić lepsze wrażenia użytkownika w zdecentralizowanym środowisku Web3. Wnosi do Web3 innowacyjność, wydajność i doświadczenia zorientowane na użytkownika.