Web3 ve AI'nın Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısının İnşası

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf yeni bir internet paradigması olarak, AI ile doğal bir birleşme fırsatı sunmaktadır. Geleneksel merkezi yapı altında, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir şekilde kontrol edilmekte, hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır. Web3, dağıtık teknolojiler temelinde, paylaşılan hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yöntemlerle AI'nın gelişimine yeni bir ivme kazandırmaktadır. Aynı zamanda, AI da Web3'e birçok güçlendirme sağlayabilmektedir; akıllı sözleşme optimizasyonu, dolandırıcılık karşıtı algoritmalar gibi unsurlar, ekosistem inşasına katkıda bulunmaktadır. Bu nedenle, Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek, veri ve hesaplama gücü değerlerini serbest bırakmak için hayati öneme sahiptir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

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

Geleneksel merkeziyetçi AI veri edinme ve kullanma modelinin aşağıdaki birkaç ana sorunu bulunmaktadır:

• Veri edinme maliyetleri yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin bunu karşılaması zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşmiş, veri adaları oluşturmuştur.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanma riskiyle karşı karşıya

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

• Kullanıcılar, AI şirketlerine kullanılmayan ağları satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir, temizleyebilir ve dönüştürebilir ve AI modeli eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "label to earn" modelini benimseyerek, token teşviki ile dünya çapındaki çalışanların veri etiketleme çalışmalarına katılmalarını sağlamak, küresel uzmanlığı bir araya getirerek verinin analiz yeteneğini artırmak.
• Blockchain veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sunarak verinin yenilikçi ve paylaşımlı olmasını teşvik etmektedir.

Bununla birlikte, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde bazı sorunlar vardır, örneğin veri kalitesinin tutarsızlığı, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsil eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanında geleceğin yıldızı olabilir. Üretken yapay zeka teknolojisi ve simülasyona dayanan sentetik veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilmekte, 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 yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin titizlikle korunmasını yansıtmaktadır. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması gibi zorluklar da getirmektedir; bu da şüphesiz yapay zeka modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

FHE, yani tam homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmayı mümkün kılar, veriyi şifrelemeden çözmeden, ve hesaplama sonuçları açık metin veriler üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplaması için sağlam bir koruma sağlar, böylece GPU hesaplama gücü, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirebilir. 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 riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

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

Güç Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplama

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinin fırlamasına ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini aşmasına neden oluyor. Örneğin, büyük bir dil modelinin eğitimi, tek bir cihazda 355 yıl eğitim süresine eşit olan devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı sadece AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu gelişmiş AI modellerini çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale getiriyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanımı %40'ın altında, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü arzı sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI profesyonelleri bir ikilemde: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey ise talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.

Şu anda, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını birleştirerek AI şirketlerine hem ekonomik hem de erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunan bazı merkeziyetsiz AI hesaplama ağı projeleri bulunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü veren madenci düğümlerine tahsis eder. Madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü alırlar. Bu tür bir çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

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

Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama piyasası sunarak tekelleri kırar, 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 gelişimini ve uygulanmasını birlikte teşvik edecektir.

DePIN: Web3 ile Edge AI'yi Güçlendirmek

Hayal edin, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, AI çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nın cazibesi burada yatıyor. Hesaplama, verilerin üretildiği noktada gerçekleşiyor, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme sağlıyor, aynı zamanda kullanıcıların mahremiyetini koruyor. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.

Web3 alanında, daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı verilerinin egemenliğini vurgular; DePIN, verileri yerel olarak işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı risklerini azaltabilir. Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.

Şu anda DePIN, belirli bir kamu zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve proje dağıtımı için en çok tercih edilen kamu zinciri platformlarından biri haline geldi. Bu kamu zincirinin yüksek TPS, düşük işlem maliyetleri ve teknolojik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aştı ve bazı tanınmış projeler kayda değer ilerlemeler kaydetti.

IMO: AI modeli yeni bir paradigma yayımladı

IMO kavramı, AI modellerinin tokenleştirilmesini öneren bir protokol tarafından ilk kez ortaya atılmıştır.

Geleneksel modelde, kazanç paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve piyasaya sürüldüğünde, geliştiricilerin modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi genellikle zor olmaktadır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcıların kullanım durumunu takip etmesi zorlaşmakta ve bundan gelir elde etmesi imkansız hale gelmektedir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflık eksikliği nedeniyle, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar için gerçek değerini değerlendirmeyi zorlaştırmakta, bu da modelin piyasa kabulünü ve ticari potansiyelini kısıtlamaktadır.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, modelin gelecekteki gelirlerinden pay almak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Belirli bir protokol, AI modelinin gerçekliğini sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için iki ERC standardını, AI oracle (Onchain AI Oracle) ve OPML teknolojisini birleştirmektedir.

IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynak işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamaktadır ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulünün artması ve katılım alanının genişlemesiyle, yenilikçiliği ve potansiyel değeri bizleri heyecanlandırmaktadır.

AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajanı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce geliştirebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajanı yalnızca doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim yoluyla tercihlerini öğrenerek sanal asistan olarak da hizmet edebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. AI Ajanı, net talimatlar olmadan da sorunları kendi başına çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı projeler, kullanıcıların robot işlevselliğini, görünümünü, sesini ve dış bilgi havuzlarıyla bağlantı gibi özellikleri yapılandırmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanımı kolay yaratım araçları seti sunan açık AI yerel uygulama platformları geliştiriyor. Bu projeler, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefliyor, üretken AI teknolojilerinden yararlanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getiriyor. Bu projeler, rol yapmayı daha insani hale getiren özel büyük dil modelleri eğitiyor; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimlerini hızlandırabilir, ses sentez maliyetlerini büyük ölçüde düşürebilir ve ses klonlamanın yalnızca 1 dakikada gerçekleştirilmesini sağlar. Bu özelleştirilmiş AI Agent'lar şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görsel oluşturma gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ve AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerinde duruluyor; yüksek kaliteli verilere nasıl ulaşılacağı, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modelin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar. Bu altyapıların aşamalı olarak gelişmesiyle, Web3 ve AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetleri doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.