دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات متلازمة

في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسعًا على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجوه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب التحولات والابتكارات للعديد من الصناعات. في الوقت نفسه، كـWeb3 كنموذج شبكة ناشئ، فإنه يغير فهمنا واستخدامنا للإنترنت. ستستكشف هذه المقالة الحالة الحالية لتكامل الذكاء الاصطناعي وWeb3، والقيمة المحتملة، والتحديات التي تواجهها.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)

1. الوضع الحالي لتطور الذكاء الاصطناعي وWeb3

حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 يصل إلى 200 مليار دولار أمريكي، مع ظهور عمالقة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney. يصل رأس مال صناعة Web3 إلى 25 تريليون دولار، مع ظهور مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 مجالًا ساخنًا يثير اهتمام الشرق والغرب.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)

2. طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3

2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي

تشمل العناصر الأساسية للذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات.

1. من حيث القدرة الحاسوبية: الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع مكلف ومعقد، مما يشكل تحديًا للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.

2. من ناحية الخوارزميات: تحتاج التعلم العميق إلى كميات كبيرة من البيانات وموارد الحساب، ولا تزال هناك مشاكل في تفسير النموذج والقدرة على التعميم.

3. الجانب البيانات: من الصعب الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة، وجودة البيانات وحماية الخصوصية أيضًا تحديات.

علاوة على ذلك، فإن قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى غموض نماذج الأعمال، تتطلب أيضًا حلاً عاجلاً.

2.2 التحديات التي تواجهها صناعة Web3

توجد فرص لتحسين Web3 في مجالات تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، فإن للذكاء الاصطناعي آفاق تطبيق محتملة في هذه المجالات.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)

ثالثًا، تحليل حالة مشاريع AI+Web3

3.1 Web3 يدعم AI

3.1.1 قوة حسابية لامركزية

مع الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي، أصبح هناك نقص في وحدات معالجة الرسوميات (GPU). بعض مشاريع الويب 3 تحاول تقديم خدمات حوسبة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين من خلال الرموز لتوفير قوة معالجة GPU غير المستخدمة، لدعم عملاء الذكاء الاصطناعي.

يشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحاب، وعمال تعدين العملات المشفرة، والشركات الكبرى. تنقسم المشاريع إلى نوعين: للتفسير AI وتدريب AI.

3.1.2 نموذج خوارزمية لامركزية

بعض المشاريع مثل Bittensor تحاول إنشاء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، لتوفير خيارات أكثر تنوعًا للمستخدمين.

3.1.3 جمع البيانات اللامركزية

تعمل مشاريع مثل PublicAI على تحقيق جمع البيانات اللامركزي من خلال نظام تحفيز الرموز، مما يوفر دعم البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي.

3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK

تستخدم مشاريع مثل BasedAI تقنية إثبات المعرفة الصفرية لحماية خصوصية المستخدمين في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم الويب 3

3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ

تقوم العديد من مشاريع Web3 بدمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليل البيانات والتوقعات، مثل Pond و BullBear AI وغيرها.

3.2.2 خدمات مخصصة

تدمج منصات مثل Dune وFollowin الذكاء الاصطناعي لتوفير توصيات محتوى مخصصة وخدمات بحث.

3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية

تستخدم مشاريع مثل 0x0.ai تقنية الذكاء الاصطناعي لمراجعة شفرة العقود الذكية، مما يزيد من الأمان.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)

٤. قيود وتحديات مشاريع AI + Web3

4.1 العقبات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية

تواجه قوة الحوسبة اللامركزية عيوبًا من حيث الأداء والاستقرار وقابلية الاستخدام والتعقيد. حاليًا، تقتصر بشكل رئيسي على استدلال الذكاء الاصطناعي وليس التدريب، والسبب في ذلك هو:

1. يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات وعرض النطاق الترددي، مما يجعل من الصعب تحقيقه.
2. تتطلب تدريب النماذج الكبيرة استقرارًا عاليًا، وتكون تكلفة الانقطاع مرتفعة.
3. يقتصر توصيل العديد من البطاقات على المسافة الفيزيائية، مما يجعل من الصعب تجميع القدرة الحاسوبية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)

4.2 دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل粗糙

تستخدم العديد من المشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، دون تحقيق اندماج عميق مع العملات المشفرة. تستفيد بعض الفرق من مفهوم الذكاء الاصطناعي على مستوى التسويق فقط، مما يعني نقص الابتكار.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)

4.3 أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لسرد مشروع الذكاء الاصطناعي

تعمل بعض المشاريع على حل صعوبات التمويل، مع دمج سرد Web3 وعلم الاقتصاد الرمزي. لكن ما إذا كانت الاقتصاديات الرمزية تساعد فعلاً مشاريع الذكاء الاصطناعي في تلبية الاحتياجات الفعلية لا يزال قيد المراقبة.

الخاتمة

توفير دمج الذكاء الاصطناعي + ويب 3 إمكانيات جديدة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن للذكاء الاصطناعي توفير سيناريوهات تطبيق ذكية لويب 3، بينما يوفر ويب 3 فرص جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا نزال في مرحلة مبكرة ونواجه العديد من التحديات، إلا أن الجمع بين التحليل الذكي للذكاء الاصطناعي وخصائص اللامركزية لويب 3، من المتوقع أن يبني نظامًا اقتصاديًا اجتماعيًا أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً في المستقبل.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)