AI 重新定义 Web3?深度解析 AI+ 区块链如何引领下一代互联网

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谁将定义下一代互联网?R3PO 认为,区块链技术和 AI 的融合将重新定义 Web3,科技革命将经历从移动互联网到人工智能互联网的转变,而区块链将重新定义下一代互联网的价值、所有权和资产定价方式。

作者:Zelda,R3PO 

封面:Photo by Steve Johnson on Unsplash

Web 3.0,也被称为语义网(Semantic Web),是互联网发展的下一个阶段,Web 3.0 的应用旨在通过建立分散的基础设施,在分布式区块链和云网络上运行,消除对中央服务器的需求,从而实现更高的安全性和互操作性。区块链往往被认为是 Web3 的基础,将重新定义未来的商业和社会模式。但伴随 ChatGPT 的爆火,这一观点陷入争议。

谁将定义下一代互联网?R3PO 认为,区块链技术和 AI 的融合将重新定义 Web3,科技革命将经历从移动互联网到人工智能互联网的转变,而区块链将重新定义下一代互联网的价值、所有权和资产定价方式。

在 Web2 中,用户可以创建自己的内容,但这些数据和资产仍由平台掌控,Web3 则将数据和资产归还给普通用户,普通用户可以创建、控制和交易他们自己的数据和资产,而不必依赖于中介机构或第三方机构。比如近日,Blur 在 5 个月内以超过 40% 的市场份额成为顶级 NFT 聚合器,撼动了 NFT 交易市场巨头 Opensea 一家独大的局面,其根本原因在于 “去中心化”,将用户的数据价值赋还于用户。相较于 Opeasea 创始人追求在美股上市为大股东圈钱,Blur、Dydx 等项目选择还利于民,造福了一批忠实用户,在这种去中心化和自治的过程中,实现了价值和所有权的重新定义,也更符合 Web3.0 的精神。

区块链和人工智能将如何引领 Web3 发展

区块链和人工智能实际上是非常不同的技术,发挥着完全不同的作用。区块链的底层架构是一个能够以区块形式存储数据的分布式账本,存储在区块链上的数据是不可改变的,并通过密码学得到保障。因此,区块链可以在没有第三方的情况下保证数据安全。

人工智能的本质是机械学习的算法,利用计算机的算力和大数据的基础来模仿人类解决问题的能力。它简化了决策过程,使决策合理化,并采取最有可能实现特定结果的行动。人工智能可以从提供给它的数据中学习,随着时间的推移变得更加智能。

让我们看看这两种技术在应用层的融合将会带来哪些化学反应。

一方面,区块链可以帮助解释人工智能行为。区块链技术帮助我们获得 AI 在决策过程中所使用的数据和流程的不可变记录,这让我们能更容易理解和审核 AI 算法如何做出决策,进而建立更深层次的信任。

另一方面,人工智能可以提高区块链效率。Draper Dragon 合伙人王岳华在近期的一次采访中表示,“所有的 Web3 应用场景里,数据都会经过算法处理,越强的人工智能越能带来更好体验。” 的确如此,区块链交易是经过验证和思考的,此过程需要强大的硬件并消耗大量能量,但人工智能可以通过优化计算和流程、减少矿工的负载和改善延迟来提高区块链的效率,从而加快交易速度并减少区块链技术的碳足迹。

AI+区块链的结合,或将带来新的商业模式和机会。例如:

1、更智能的 dApps 和智能 NFTs

随着区块链开发者整合人工智能和机器学习算法,网络 3.0 将可能引入更智能的分散式应用(dApps),具有更先进的现实世界效用。

一个迷人的早期例子是 Alethea AI 的 Alice– 第一个具有自我学习能力的非可替代代币(NFT),它在从每一次新的互动中学习的过程中改变了与人交往的方式。作为第一个智能 NFT(iNFT),Alice 有自己的个性,能够与互联网用户进行详尽的对话,并在这个过程中向他们学习。随着人工智能算法的进步,下一代 dApps 和 NFTs 可能会从其功效中受益,因为去中心化的应用程序获得了更好的数据管理和分析能力,而下一代 NFTs 将带有类似人类的行为。

2、个人数据的价值实现

虽然社交媒体巨头和营销公司已经在收集我们的浏览数据,以提供更相关的广告,但这并不符合网民的最佳利益。Web 3.0 的去中心化精神旨在通过让人们重新控制他们的数据,带来更多的用户权力– 这些数据可以选择与服务商共享,由服务商直接向用户付费。

通过应用人工智能算法,服务商将能够分析更大量的数据,并在个性化用户体验时考虑更多因素。Web 3.0 用户将收到更多客制化服务的同时,也从另一个维度实现了个人数据的价值化。

核心 AI+区块链项目分析

以下是 AI+区块链赛道中市值 TOP10 的项目简介,数据来源 CoinGecko。

AI 重新定义 Web3?深度解析 AI+ 区块链如何引领下一代互联网

FET

项目介绍
Fetch-ai Network 是一个位于剑桥的人工智能实验室, 项目结合了机器学习、人工智能和分类账本等技术,搭建一个开放的经济框架,提供高性能、低成本的交易环境,以实现围绕去中心化数字经济构建的智能基础设施。

应用场景
智能识别:医院使用 Fetch-ai 的集体学习功能训练机器人的学习算法,以对医院中需要检测的胸片等 X 光图像进行识别,定位患者的病灶,经统计,经过训练的 AI 模型识别病例的准确率为 90%。
癌细胞检测:通过与波兹南超级计算网络中心 (PSNC) 的集体学习合作, Fetch-ai 和 PSNC 将为全球医院和研究中心训练算法,以在未来识别和检测患者血液或组织活检中的循环癌细胞。
预测性维护:预测性维护是一个在机器潜在故障发生之前识别它们的过程。为了识别制造机械的潜在故障,Bosch 正在利用 Fetch-ai 的集体学习来预测博世机器的潜在故障,同时维护数据隐私。近期,Bosch 和 Fetch.ai 宣布建立新的合作伙伴关系,以组建一个新的 Web3 基金会——Fetch.ai Foundation,旨在研究、开发和利用 Web3 技术,用于跨越移动、工业和消费领域的实际用例。
供应链集成:Fetch-ai Network 和 LiquidChefs 之间的合作伙伴关系旨在利 用 Fetch-ai Network 的自主经济代理与其搜索和发现框架集成,以建立本地和透明的供应链,使 LiquidChefs 能够搜索并连接其附近的任何可持续供应商。

OCEAN

项目介绍
Ocean Protocol 是一个用于 web3 数据经济的工具,为开发者提供工具来构建数据市场,管理数据 NFT 和 DeFi 数据代币。数据所有者和消费者可以使用 Ocean Market 应用程序以安全、隐私的方式发布、探索和使用数据。

项目优势
团队经验丰富:在区块链、数据处理和 AI 等领域拥有丰富的经验。
赛道具备潜力:通过去中心化的方式可以实现公证、透明和安全的数据共享,极大的解放 AI 市场,是未来 AI 板块的核心数据层。
资源丰富:已经与新加坡政府、SingularityNET、Mattereum 和 IBM Watson AI XPRIZE 等机构和项目达成合作关系。
持续迭代能力强:产品从 V1-V4,每个版本都在持续迭代,V4 主要特色包括:通过单边质押解决 rug pull 问题,添加数据 NFT(ERC-721)以提高数据 IP 管理 的灵活性,社区货币化等。

AGIX

项目介绍
SingularityNET 是一个去中心化的人工智能平台和市场。在 SingularityNET 平台上运行的代理可以灵活地将工作外包给彼此——交易信息、协商付款以及进行影响代理声誉的评级。此外,在这个开源的市场上,每一个为生态提供人工智能和机器学习服务的人,都回收到一定数量的代币作为奖励。

项目优势:
AI Marketplace:AI 市场提供了许多用户可以购买的 AI 支持的服务;
AI Publisher:允许 AI 开发人员在平台上发布他们的产品并从中获利;

NMR

项目介绍
Numerai 是一种由数据科学家网络建立、使用人工智能技术的新型对冲基金。Numerai Tournament 的核心是免费数据集。它由经过清理、规范化和混淆的高质量财务数据组成。该平台的主要目标是将去中心化引入数据科学领域,并允许开发人员在创建有效的机器学习预测模型方面展开竞争。

应用场景:
Numerai Tournament:一种对冲基金,根据全球竞争数据科学家网络所做 的数千项预测的汇总来交易股票。Numerai 每天从其用户那里收到大约 1 亿条预测,然后创建一个元模型进行投资。
Numerai Signals:收集 Russell 3000 股票预测的持续锦标赛。
Erasure Bay:一个信息交换市场,可以交易任何类型的信息,包括估值模型、产品反馈等。

AI+区块链技术面临的挑战

R3PO 认为,区块链和 AI 均是自互联网发明以来最具颠覆性的两项技术,去中心化的区块链给 AI 带来良好的数据基础,AI 又拥有成熟的模块资源和算法资源。目前我们所看到的技术应用只是冰山一角,两者的融合将影响未来几十年社会的发展轨迹和进步,有可能创造一个更高效、更安全、更个性化的数字经济,为个人和公司等带来新的商业模式和机会。但与此同时,区块链技术与人工智能的结合不可避免地会面临一些挑战。

1、安全问题

人工智能需要处理大量数据才能发挥作用,而区块链上的数据为避免受黑客侵害是经过安全加密的,那么,为了分析和处理这些数据,有必要对相关文件和数据进行解密,这将令数据更容易受到恶意攻击。WEB3.0 发展至今也尚未形成完善的安全体系,所以还有待进一步形成统一的安全标准和规范。

2、成本和效率的限制

人工智能在提高区块链运行效率的同时,也存在一定的限制,如目前的分布式技术的应用,涉及大规模的计算和存储系统,硬件上的限制,甚至物理上,运行设备能源的产生,传输,存储都在一定程度上限制了 AI 与区块链实际应用的落地。

当前考虑到诸多链上实际运行时导致的 tps 限制与 gas 费成本,都将使得真正运营在区块链上的人工智能商业应用的成本会难以想象的高,而实际效率则会难以想象的低。

所以目前,区块链技术与人工智能的结合仍在初始摸索中。

结语

ChatGPT 带来的 AI 热度还在持续发酵,而 “区块链+AI” 项目已历经一轮短时间内的暴涨和暴跌。数据显示,AI 概念加密项目代币总市值一度超过 50 亿美元,如 SingularityNET 曾 2 月初上涨超过 290.53%,但目前这些项目已经迅速回落。

短期的 FOMO 情绪虽然给 AI+区块链项目带来了更多关注度,但究其根本,项目未来的发展还是要回归到本身的价值。仅有 AI 皮毛的一些项目并不能扛起 WEB3.0 的大旗,这场 WEB3.0 的革新之旅的终点到底是什么,也无人能给出一个确切的答案,是价值的重新定义?还是去中心化打败中心化?但目前我们可以知晓的是,AI 与区块链技术的融合无疑将迸发出更精彩的可能性,让我们拭目以待。

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