7 módja annak, hogy az AI/ML befolyásolja a Web3-at

Az internet jelenlegi verziója, a Web 2.0 különböző módokon alkalmazza az AI-t és a gépi tanulási modelleket. Ezek a modellek célzott hirdetéseket, ajánlómotorokat, chatbotokat, képgenerátorokat és hangsegédeket hajtanak végre.

A Web 2.0-nak azonban megvannak a maga korlátai. Az olyan problémák, mint a vállalati ellenőrzés, az adatvédelmi aggályok és a félretájékoztatás terjedése jelentős hátrányok. Tehát a Web3-ra, egy fejlettebb és befogadóbb digitális területre való áttérés egyre népszerűbb.

Az internet fejlődésével kulcsfontosságúvá válik annak megértése, hogyan fog működni az AI és az ML a Web3-ban.

Mi is pontosan a Web3?

Mielőtt belemerülne az AI-integrációba, elengedhetetlen a Web3 megértése. A Web3 a web következő generációja a Web 2.0 után, amely lehetővé teszi az emberek számára, hogy jobban irányítsák adataikat. Ebben olyan dolgokat használ, mint a blokklánc és a kriptovaluta pénztárcák adatai védelmére.

A felhasználó a Web3-ban olyan magánszemély, aki tulajdonjoggal és ellenőrzéssel rendelkezik online élményei felett, és adatait bizalmasan kezelheti. A Web3 azért különbözik a Web 2.0-tól, mert nagyobb hatalmat biztosít a felhasználóknak a vállalatok felett. A Web3 segítségével a felhasználók decentralizált platformokat birtokolhatnak és irányíthatnak. Ez mindenki számára igazságosabbá és befogadóbbá teszi az online világot.

Most pedig nézzük meg, hogyan teheti az AI/ML még jobbá a Web3-at.

1. Továbbfejlesztett adatelemzés

Az AI és az ML modellek a fejlett adatelemzésben jeleskednek, és közel egy évtizede széles körben használják az adattudományban.

A Web3 területén nagyszerű eredményeket érhet el az AI/ML használata. Az AI/ML segítségével nyomon követheti a tranzakciós rekordokat, figyelemmel kísérheti az intelligens szerződéses interakciókat, és elemezheti a decentralizált alkalmazások (DApps) használati mintáit.

Az AI-alapú adatelemzés a Web3-ban értékes betekintést nyújthat a blokklánc-adatokba. Számos blokklánc-elemző cég jelent meg, amelyek az AI/ML-t használják fel a Web3 fejlett adatelemzésére.

BlockTracepéldául kifejlesztett egy chatbotot, amely képes a Bitcoin hálózati adatainak elemzésére. Ez a chatbot lehetővé teszi, hogy természetes nyelven kommunikáljon, és választ kapjon a Bitcoin blokklánccal kapcsolatos kérdéseire.

2. Intelligens szerződésautomatizálás

Ha érted mik az okos szerződések, talán ismeri a Web3 ökoszisztémában betöltött döntő szerepüket. Az AI/ML integrálása az intelligens szerződések automatizálásával a Web3-ban javíthatja a felügyeleti folyamatokat. Például automatizálhatja a hozamgyűjtést, az NFT-verést és a likviditási protokollokat a DeFi platformokon.

Ezenkívül az AI/ML használata az intelligens szerződési folyamatok egyszerűsítésére a Web3-ban optimalizált szerződések kidolgozását eredményezheti. Ezek a szerződések csökkenthetik a gázdíjat, és hasznosak lehetnek a hálózati torlódások idején.

A gépi tanulási módszerek segítségével azonosíthatja a szerződési struktúrán belüli hatékonyságot és lehetséges kockázatokat is. Lehetővé teszi a problémák megoldását és hatékonyabb intelligens szerződések tervezését.

Az AI/ML-alapú intelligens szerződések lehetőséget adnak a decentralizált és intelligens protokollok számára is. Ez az elmozdulás az automatizált piacjegyzők (AMM) megjelenéséhez vezethet a decentralizált finanszírozásban (DeFi), dinamikus, nem helyettesíthető tokenek (NFT-k), és fejlett hitelezési protokollok. Ezek az innovációk hatékonyságot és intelligenciát hoznak a Web3 ökoszisztémába.

3. Csalásfelderítés és biztonság

Ebben a korszakban a kibertámadók kifinomult stratégiákat alkalmaznak a felhasználók megcélzására. E fenyegetések leküzdéséhez fejlett taktikákat kell alkalmazni. Az AI és a gépi tanulás fejlesztései a Web3 ökoszisztémákban értékes eszközök lehetnek a biztonsági protokollok javításában.

Ezek az algoritmusok képesek észlelni a csalásokat és a biztonsági megsértéseket. Megtanulják a mintákat, és azonosítják a rosszindulatú tevékenységeket modellezéssel és speciális környezetekben végzett képzéssel.

Példa a mesterséges intelligencia által vezérelt csalásészlelésre a Web3-ban Szardínia. Viselkedési biometrikus adatokat használ a szokatlan felhasználói tevékenységek azonosítására, valamint a jogos felhasználók és a csalók megkülönböztetésére. A Sardine felügyelt gépi tanulási technikákat alkalmaz erre a célra. A platform mesterséges intelligencia-alapú megfelelési és fizetési megoldásokat is kínál, hogy erősítse képességeit.

4. Decentralizált kormányzás

Az AI/ML a Web3 decentralizált irányításában hatékony lehet. A Web3 decentralizált autonóm szervezetei (DAO-k) AI-rendszereket használhatnak irányításuk javítására. A DAO-k blokklánc-alapú platformok, amelyek tokenizált irányítási mechanizmusoktól függenek.

Az AI/ML-vezérelt döntéshozatalnak a Web3-irányításba való egyesítése fokozhatja a decentralizációt. Felderítheti a csalásokat, megvédheti magánéletét, és felmérheti a platformon belüli kockázatokat az átláthatóság érdekében.

Az AI/ML modellek a szavazási rendszer szempontjából is fontosak. Elemezhetik az adatokat, hogy megértsék a DAO-tagok preferenciáit, és ennek megfelelően segítsenek a platform kialakításában.

Hasonlóképpen, ezek a modellek pontos adatbetekintést nyújtanak, lehetővé téve a tagok számára az új kihívások kezelését vagy a lehetőségek megragadását. Ez növeli a DAO-k rugalmasságát és javítja hatékonyságukat.

5. Személyre szabott felhasználói élmények

Felhasználóközpontú megközelítés és személyre szabás A Web3 jobb felhasználói élményhez vezethet. A mesterséges intelligencia integrációjával a személyre szabás új magasságokat érhet el. A Web3 DApp-jai használhatják az AI/ML-t, hogy megértsék az Ön beállításait az előzmények és az interakciós minták alapján.

A Web3-ban az AI és a gépi tanulás személyre szabottabbá teheti az online élményt. A platformok használhatják az ML-t az Önre szabott tartalom javaslatára és megjelenítésére. Az ML modellek szűrőket használnak az érdeklődési köreinek és tevékenységeinek ellenőrzésére, majd az Ön preferenciáinak megfelelő ajánlásokat és tartalmat kínálnak.

A Web3 több testreszabási lehetőséget kínál a Web 2.0-hoz képest. A tartalom és az ajánlások mellett az interfészeket saját preferenciái alapján személyre szabhatja.

Például be Mastodon, egy Web3 közösségi média platform, létrehozhatja saját példányait számos testreszabási lehetőséggel. Érdeklődései alapján kiválaszthatja, hogy mely elemeket vagy tartalmakat vegye fel vagy zárja ki.

6. Adatvédelem és adatok tulajdonjoga

Jóllehet a fokozott adatvédelem ígéretét hordozza magában, továbbra is számos aggodalomra ad okot A Web3 nem oldja meg az összes adatvédelmi problémáját. Ezek az aggodalmak azonban hatékonyan kezelhetők az AI/ML felhasználásával a Web3 adatvédelmének megerősítésére. Az ML módszerek titkosíthatják személyes adatait, és biztosíthatják az anonimitást a decentralizált platformokon.

Az AI/ML-vezérelt adatvédelmi megoldások a Web3 számára olyan technikákat foglalhatnak magukban, mint a biztonságos többoldalú számítás (SMPC). Az SMPC akkor is biztosítja az adatok titkosítását, ha több fél vesz részt az adatkezelésben. Ez lehetővé teszi a DApps számára az adatok feldolgozását, miközben megőrzi a felhasználók adatait.

Az AI/ML modellek olyan módszereket is magukkal hoznak, mint a differenciált adatvédelem, amely magában foglalja az adatokhoz való zaj hozzáadását a kiterjedt elemzések során.

Ily módon a mesterséges intelligencia Web3-ba integrálása javíthatja a felhasználói adatok tulajdonjogát. A Web3-ban az ökoszisztéma már decentralizált, vagyis egyetlen hatóság sem irányítja. A mesterséges intelligencia hozzáadásával teljes mértékben ellenőrizheti adatait, így még nagyobb hatalmat kaphat a Web3 világában.

7. Autonóm ügynökök és intelligens szerződések

Az AI/ML autonóm ügynököket és intelligens szerződéseket hozhat a Web3-ba. Ezek az ügynökök közvetlen utasítások nélkül dolgoznak az Ön nevében, és olyan előnyöket kínálnak, mint a jobb adatvédelem, továbbfejlesztett folyamatok és jobb felhasználói élmény.

Amikor hozzáadjuk az AI/ML-t a Web3 autonóm ügynökeihez, szabályokat adunk nekik, amelyeket követniük kell az emberekkel való interakció során. Ez segít nekik megérteni, hogyan viselkedjenek.

Az AI modellek még jobbá teszik ezeket az intelligens rendszereket. Mostantól függetlenül tudnak szerződéseket kötni és feladatokat végrehajtani anélkül, hogy emberekre támaszkodnának. Ez teszi őket képességesebbé és sokoldalúbbá.

Az AI/ML-alapú autonóm ügynökök példája a Web3-ban a Satoshi AI projekt. A mesterséges intelligencia segítségével olyan ügynököket hoz létre, amelyek képesek együttműködni a decentralizált hálózatokkal. Ezek az ügynökök személyi asszisztensként, tanácsadóként és döntéshozó entitásként szolgálnak, értékes segítséget nyújtva a Web3 ökoszisztémában.

Az AI/ML ösztönözheti az innovációt a Web3-ban

A Web3 ökoszisztéma jelenleg a korai szakaszában van. Számos kihívással néz szembe, amelyek közül kiemelkedik az adatvédelmi aggályok és a nem hatékony kormányzás. De az AI/ML integrálása segíthet megoldani ezeket a problémákat. Az AI/ML előrehaladást ért el, és számos iparágat átalakított az elmúlt évtizedben.

Az AI/ML óriási lehetőségeket rejt magában a Web3-ban. Hatékonyan kezelheti az adatvédelmi és hatékonysági problémákat. Javítja az adatelemzést, és lehetővé teszi az autonóm intelligens szerződéseket.

Az AI/ML a személyre szabásra is összpontosít, hogy jobb felhasználói élményt biztosítson a Web3 decentralizált környezetében. Innovációt, hatékonyságot és felhasználó-központú élményt hoz a Web3-ba.