Web3 ve AI'nin Bütünleşmesi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol altında tutulmakta ve hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşılaşmaktadır. Oysa Web3, dağıtık teknoloji temelinde, paylaşım hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yöntemlerle AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık algılama algoritmaları gibi birçok yetenek kazandırarak ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Bu nedenle, Web3 ve AI entegrasyonunu keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerlerini serbest bırakmak açısından son derece önemlidir.

Veriye Dayalı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekmektedir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetçi AI veri toplama ve kullanma modellerinde aşağıdaki ana sorunlar bulunmaktadır:

• Veri elde etme maliyetleri yüksek, KOBİ'lerin bunu üstlenmesi zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşmiş ve veri adaları oluşturmuştur.
• Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya.

Web3, geleneksel modelin acı noktalarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Dağıtık bir şekilde ağ verilerini toplayarak, temizleyip dönüştürerek AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlamak
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşviki ile dünya genelindeki çalışanların veri etiketleme sürecine katılmasını sağlamak, küresel uzmanlık bilgilerini bir araya getirmek ve verilerin analiz yeteneğini artırmak.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri talep ve arz taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yeniliğini ve paylaşımını teşvik etmektedir.

Yine de, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar bulunmaktadır; örneğin, veri kalitesinin farklı olması, işlenmesinin zor olması, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilmekte ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırmaktadır. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik veriler olgun uygulama potansiyelini göstermiştir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelerin yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir ki bu da AI modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneğini kesinlikle sınırlamaktadır.

FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir ve verileri şifrelemeden doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmayı mümkün kılar ve hesaplama sonuçları, açık veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamanın sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine büyük avantajlar sunar. Ticari sırları korurken, API hizmetlerini güvenli bir şekilde açabilirler.

FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı risklerini önler. Bu şekilde, FHEML veri mahremiyetini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlarken, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya vurgu yapar.

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlardaki AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin büyük bir artış göstermesine neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl süren devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Böyle bir hesaplama gücü eksikliği yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu yüksek düzeydeki AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilmez hale getiriyor.

Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI uzmanları bir ikilemde kalıyor: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar; ihtiyaçları olan, talebe göre ve maliyet etkin bir hesaplama hizmeti sunma yöntemine acilen ihtiyaçları var.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki kullanılmayan GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler, görevleri hesaplama gücü katkısı yapan madenci düğümlerine dağıtır. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar; doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelin kırılmasını sağlar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı kritik bir rol oynayacak, daha fazla yenilikçi dapp'in katılımını çekerek AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme

Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin cazibesi burada yatıyor. Bu, hesaplamanın verinin üretildiği kaynakta gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme ile gerçek zamanlı işlemeyi gerçekleştirir ve aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda zaten uygulanmaktadır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'ün yerel Token ekonomik mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa etmeyi amaçlar.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen platformlardan biri haline geldi. Bu blok zincirinin yüksek TPS'si, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikler, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu an itibarıyla, bu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve bazı tanınmış projeler önemli ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modelinin yeni paradigma yayımlanması

IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerildi ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağladı.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiriciler genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorluk çekerler. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlerle entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır ve bu durumdan gelir elde etmesi imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmelerini zorlaştırır ve modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlar.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO tokenlerini satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşabilirler. Belirli bir protokol, iki ERC standardını kullanarak, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini birleştirerek AI modelinin doğruluğunu sağlamakta ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmaktadır.

IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik eder, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlar ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklemeye değer.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajan, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajan sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda karar verme süreçlerini planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş çözümler sunabilen sanal asistanlar olarak görev alabilirler. Açık talimatlar olmaksızın, AI Ajan kendi başına problemleri çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve dış bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Bu platform, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturma hedefiyle, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Platform, karakter rolünü daha insani hale getirmek için özel bir dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırarak ses sentez maliyetlerini %99 oranında düşürmekte ve ses klonlama yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilebilmektedir. Bu platformda özelleştirilen AI Agent kullanılarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilmektedir.

Web3 ve AI'nin entegrasyonu konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfine odaklanılmakta, yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün nasıl etkin bir şekilde kullanılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar üzerinde durulmaktadır. Bu altyapıların kademeli olarak iyileşmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmeti doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.