Cu inteligența artificială găsindu-și drumul în toate, iată câteva modalități în care va contribui la construirea celei de-a treia generații a internetului, Web3.
Versiunea actuală a internetului, Web 2.0, utilizează AI și modele de învățare automată în moduri diferite. Aceste modele alimentează reclame direcționate, motoare de recomandare, chatbot, generatoare de imagini și asistenți vocali.
Dar Web 2.0 are limitările sale. Probleme precum controlul corporativ, preocupările legate de confidențialitate și răspândirea dezinformării sunt dezavantaje majore. Deci, trecerea la Web3, un domeniu digital mai avansat și mai incluziv, câștigă popularitate.
Pe măsură ce internetul evoluează, devine crucial să înțelegem cum vor funcționa AI și ML în Web3.
Ce este exact Web3?
Înainte de a aborda integrarea AI, este esențial să înțelegeți Web3. Web3 este următoarea generație de web după Web 2.0, care permite oamenilor mai mult control asupra datelor lor. În el, utilizați lucruri precum blockchain și portofelele criptomonede pentru a vă proteja informațiile.
A utilizator în Web3 este o persoană care deține proprietatea și controlul asupra experiențelor sale online și își poate păstra datele private. Web3 este diferit de Web 2.0 deoarece oferă utilizatorilor mai multă putere asupra corporațiilor. Cu Web3, utilizatorii pot deține și controla platforme descentralizate. Acest lucru face lumea online mai echitabilă și mai incluzivă pentru toată lumea.
Acum, să vedem cum AI/ML poate face Web3 și mai bun.
1. Analiză îmbunătățită a datelor
Modelele AI și ML excelează în analiza avansată a datelor și au fost utilizate pe scară largă în știința datelor de aproape un deceniu.
În domeniul Web3, puteți folosi AI/ML cu mare efect. Cu AI/ML, puteți urmări înregistrările tranzacțiilor, puteți monitoriza interacțiunile cu contracte inteligente și puteți analiza modelele de utilizare a aplicațiilor descentralizate (DApps).
Analiza datelor bazată pe inteligență artificială în Web3 poate oferi informații valoroase asupra datelor blockchain. Au apărut mai multe firme de analiză blockchain care folosesc AI/ML pentru analiza avansată a datelor în Web3.
BlockTrace, de exemplu, a dezvoltat un chatbot capabil să analizeze datele rețelei Bitcoin. Acest chatbot vă permite să interacționați folosind limbajul natural și să obțineți răspunsuri la întrebările dvs. despre blockchain-ul Bitcoin.
2. Automatizare inteligentă a contractelor
Dacă înțelegi ce sunt contractele inteligente, ați putea cunoaște rolul lor crucial în ecosistemul Web3. Integrarea AI/ML cu automatizarea smart contract în Web3 poate îmbunătăți procesele de management. De exemplu, poate automatiza recoltarea randamentului, baterea NFT și protocoalele de lichiditate în platformele DeFi.
În plus, utilizarea AI/ML pentru a eficientiza procesele de contracte inteligente în Web3 poate duce la dezvoltarea de contracte optimizate. Aceste contracte pot reduce taxa de gaz și pot fi de ajutor în timpul congestionării rețelei.
Folosind metode de învățare automată, puteți identifica, de asemenea, ineficiențele și riscurile potențiale din structura contractului. Vă va permite să abordați problemele și să concepeți contracte inteligente mai eficiente.
Contractele inteligente bazate pe AI/ML deschid, de asemenea, posibilități pentru protocoale descentralizate și inteligente. Această schimbare poate duce la apariția unor creatori de piață automatizați (AMM) în finanțele descentralizate (DeFi), jetoane dinamice nefungibile (NFT)și protocoale avansate de creditare. Aceste inovații aduc eficiență și inteligență ecosistemului Web3.
3. Detectarea fraudelor și securitate
În această eră, atacatorii cibernetici folosesc strategii sofisticate pentru a viza utilizatorii. Pentru a contracara aceste amenințări, este important să folosiți tactici avansate. Progresele AI și învățarea automată în ecosistemele Web3 pot fi instrumente valoroase în îmbunătățirea protocoalelor de securitate.
Acești algoritmi pot detecta frauda și breșele de securitate. Ei învață tipare și identifică activitățile rău intenționate prin modelare și instruire în medii specifice.
Un exemplu de detectare a fraudelor bazată pe inteligență artificială în Web3 este Sardea. Utilizează biometria comportamentală pentru a identifica activitățile neobișnuite ale utilizatorilor și pentru a diferenția între utilizatorii legitimi și fraudătorii. Sardine folosește tehnici de învățare automată supravegheată în acest scop. Platforma oferă, de asemenea, soluții de conformitate și de plată bazate pe inteligență artificială pentru a-și consolida capacitățile.
4. Guvernare descentralizată
AI/ML în guvernarea descentralizată a Web3 poate fi eficientă. Organizațiile autonome descentralizate (DAO) din Web3 pot folosi sisteme AI pentru a-și îmbunătăți guvernanța. DAO-urile sunt platforme bazate pe blockchain care depind de mecanismele de guvernare tokenizate.
Îmbinarea procesului decizional bazat pe AI/ML în guvernanța Web3 poate îmbunătăți descentralizarea. Poate detecta frauda, vă poate proteja confidențialitatea și poate evalua riscurile din cadrul platformei pentru a aduce transparență.
Modelele AI/ML sunt de asemenea importante pentru sistemul de vot. Aceștia pot analiza datele pentru a înțelege preferințele membrilor DAO și pot ajuta la proiectarea platformei în consecință.
De asemenea, aceste modele oferă informații precise asupra datelor, permițând membrilor să abordeze noi provocări sau să profite de oportunități. Acest lucru sporește flexibilitatea DAO-urilor și îmbunătățește eficiența acestora.
5. Experiențe personalizate de utilizator
Abordarea centrată pe utilizator și personalizarea în Web3 poate duce la experiențe îmbunătățite ale clienților. Cu integrarea AI, personalizarea poate atinge noi culmi. DApps din Web3 poate utiliza AI/ML pentru a vă înțelege preferințele pe baza istoricului și a modelelor de interacțiune.
În Web3, AI și învățarea automată vă pot face experiența online mai personalizată. Platformele pot folosi ML pentru a sugera și a afișa conținut care este adaptat pentru dvs. Modelele ML folosesc filtre pentru a vă verifica interesele și acțiunile, apoi oferă recomandări și conținut care se potrivesc preferințelor dvs.
Web3 oferă mai multe opțiuni de personalizare în comparație cu Web 2.0. Pe lângă conținut și recomandări, puteți personaliza interfețele în funcție de preferințele dvs.
De exemplu, în Mastodon, o platformă de socializare Web3, vă puteți crea propriile instanțe cu o mulțime de posibilități de personalizare. Puteți alege ce articole sau conținut să includeți sau să excludeți în funcție de interesele dvs.
6. Confidențialitate și proprietate asupra datelor
Deși deține promisiunea unei confidențialitate îmbunătățită, există încă mai multe preocupări Web3 nu vă va rezolva toate problemele de confidențialitate. Cu toate acestea, aceste preocupări pot fi abordate eficient prin folosirea AI/ML pentru a consolida confidențialitatea în Web3. Metodele ML vă pot cripta informațiile private și vă pot asigura anonimatul în cadrul platformelor descentralizate.
Soluțiile de confidențialitate bazate pe AI/ML pentru Web3 pot cuprinde tehnici precum calculul multipartit securizat (SMPC). SMPC asigură criptarea datelor chiar și atunci când mai multe părți sunt implicate în operațiunile de date. Acest lucru permite DApps să prelucreze date, salvând în același timp confidențialitatea utilizatorilor.
Modelele AI/ML aduc și metode precum confidențialitatea diferențială, care implică adăugarea de zgomot la date în timpul analizelor ample.
În acest fel, integrarea AI în Web3 poate îmbunătăți proprietatea asupra datelor utilizatorilor. În Web3, ecosistemul este deja descentralizat, ceea ce înseamnă că nicio autoritate nu îl controlează. Adăugând AI, puteți avea control deplin asupra datelor dvs., oferindu-vă și mai multă putere în lumea Web3.
7. Agenți autonomi și contracte inteligente
AI/ML poate aduce agenți autonomi și contracte inteligente pe Web3. Acești agenți lucrează în numele tău fără instrucțiuni directe și oferă beneficii precum confidențialitate mai bună, procese îmbunătățite și experiență de utilizator îmbunătățită.
Când adăugăm AI/ML agenților autonomi ai Web3, le oferim reguli de urmat atunci când interacționează cu oamenii. Acest lucru îi ajută să înțeleagă cum să se comporte.
Modelele AI fac aceste sisteme inteligente și mai bune. Acum pot executa contracte și pot îndeplini sarcini în mod independent, fără a se baza pe oameni pentru îndrumare. Acest lucru le face mai capabile și mai versatile.
Un exemplu de agenți autonomi AI/ML în Web3 este Satoshi AI proiect. Utilizează AI pentru a crea agenți care pot interacționa cu rețele descentralizate. Acești agenți servesc ca asistenți personali, consilieri și entități decizionale, oferind asistență valoroasă în ecosistemul Web3.
AI/ML poate conduce la inovație în Web3
Ecosistemul Web3 este în prezent în fazele sale incipiente. Se confruntă cu mai multe provocări, printre care preocupările legate de confidențialitate și guvernanța ineficientă fiind proeminente. Dar integrarea AI/ML poate ajuta la rezolvarea acestor probleme. AI/ML a făcut progrese și a transformat multe industrii în ultimul deceniu.
AI/ML are un potențial uriaș în Web3. Poate aborda în mod eficient problemele legate de confidențialitate și eficiență. Îmbunătățește analiza datelor și permite contracte inteligente autonome.
AI/ML se concentrează, de asemenea, pe personalizare pentru a oferi utilizatorilor experiențe mai bune în mediul descentralizat Web3. Acesta aduce Web3 inovație, eficiență și experiențe centrate pe utilizator.