7 būdai, kaip AI/ML gali paveikti Web3

Dabartinė interneto versija Web 2.0 įvairiais būdais naudoja AI ir mašininio mokymosi modelius. Šiuose modeliuose veikia tiksliniai skelbimai, rekomendacijų varikliai, pokalbių robotai, vaizdo generatoriai ir balso padėjėjai.

Tačiau Web 2.0 turi savo apribojimų. Tokios problemos kaip įmonių kontrolė, privatumo problemos ir dezinformacijos plitimas yra pagrindiniai trūkumai. Taigi populiarėja perėjimas prie Web3 – pažangesnės ir visapusiškesnės skaitmeninės srities.

Internetui tobulėjant, tampa labai svarbu suprasti, kaip AI ir ML veiks Web3.

Kas tiksliai yra Web3?

Prieš gilinantis į AI integravimą, labai svarbu suprasti Web3. Web3 yra naujos kartos žiniatinklis po Web 2.0, leidžiantis žmonėms geriau valdyti savo duomenis. Jame jūs naudojate tokius dalykus kaip „blockchain“ ir kriptovaliutų piniginės, kad apsaugotumėte savo informaciją.

A vartotojas Web3 yra asmuo, kuris turi nuosavybės teisę ir gali kontroliuoti savo patirtį internete ir gali saugoti savo duomenis privačius. Web3 skiriasi nuo Web 2.0, nes suteikia vartotojams daugiau galios korporacijų atžvilgiu. Naudodami Web3 vartotojai gali turėti ir valdyti decentralizuotas platformas. Tai daro internetinį pasaulį teisingesnį ir įtraukesnį visiems.

Dabar pažiūrėkime, kaip AI/ML gali padaryti Web3 dar geresnį.

1. Patobulinta duomenų analizė

AI ir ML modeliai pasižymi pažangia duomenų analize ir yra plačiai naudojami duomenų moksle beveik dešimtmetį.

Web3 srityje galite pasiekti puikų AI/ML. Naudodami AI/ML galite sekti operacijų įrašus, stebėti išmaniųjų sutarčių sąveiką ir analizuoti decentralizuotų programų (DApps) naudojimo modelius.

AI pagrįsta duomenų analizė Web3 gali suteikti vertingų įžvalgų apie blokų grandinės duomenis. Atsirado keletas „blockchain“ analizės įmonių, kurios naudoja AI / ML pažangiai duomenų analizei Web3.

BlockTracePavyzdžiui, sukūrė pokalbių robotą, galintį analizuoti Bitcoin tinklo duomenis. Šis pokalbių robotas leidžia bendrauti natūralia kalba ir gauti atsakymus į klausimus apie Bitcoin blokų grandinę.

2. Išmanioji sutarčių automatizacija

Jei supranti kas yra protingos sutartys, galbūt žinote jų lemiamą vaidmenį Web3 ekosistemoje. AI/ML integravimas su išmaniuoju sutarčių automatizavimu Web3 gali pagerinti valdymo procesus. Pavyzdžiui, jis gali automatizuoti derliaus nuėmimą, NFT kaldinimą ir likvidumo protokolus DeFi platformose.

Be to, naudojant AI/ML, siekiant supaprastinti išmaniųjų sutarčių procesus Web3, gali būti sukurtos optimizuotos sutartys. Šios sutartys gali sumažinti dujų mokestį ir būti naudingos esant tinklo perkrovoms.

Naudodami mašininio mokymosi metodus taip pat galite nustatyti sutarties struktūros neveiksmingumą ir galimą riziką. Tai leis jums išspręsti problemas ir sukurti efektyvesnes išmaniąsias sutartis.

AI/ML valdomos išmaniosios sutartys taip pat atveria decentralizuotų ir išmaniųjų protokolų galimybes. Dėl šio pokyčio gali atsirasti automatizuotų rinkos formuotojų (AMM) decentralizuoto finansavimo srityje (DeFi), dinaminiai nepakeičiami prieigos raktai (NFT), ir pažangūs skolinimo protokolai. Šios naujovės suteikia Web3 ekosistemai efektyvumo ir intelekto.

3. Sukčiavimo aptikimas ir saugumas

Šioje epochoje kibernetiniai užpuolikai naudoja sudėtingas strategijas, skirtas nukreipti vartotojus. Norint atremti šias grėsmes, svarbu naudoti pažangią taktiką. AI ir mašininio mokymosi pažanga Web3 ekosistemose gali būti vertinga priemonė, gerinant saugos protokolus.

Šie algoritmai gali aptikti sukčiavimą ir saugumo pažeidimus. Jie mokosi modelių ir nustato kenkėjišką veiklą modeliuodami ir mokydamiesi konkrečioje aplinkoje.

AI pagrįsto sukčiavimo aptikimo Web3 pavyzdys yra sardinės. Ji naudoja elgesio biometrinius duomenis, kad nustatytų neįprastą naudotojų veiklą ir atskirtų teisėtus vartotojus nuo sukčių. Šiuo tikslu Sardine naudoja prižiūrimus mašininio mokymosi metodus. Platforma taip pat teikia AI pagrįstus atitikties ir mokėjimo sprendimus, kad sustiprintų savo galimybes.

4. Decentralizuotas valdymas

AI/ML decentralizuotas Web3 valdymas gali būti veiksmingas. Decentralizuotos autonominės organizacijos (DAO) Web3 gali naudoti AI sistemas, kad pagerintų savo valdymą. DAO yra blokų grandinės pagrindu veikiančios platformos, kurios priklauso nuo tokenizuotų valdymo mechanizmų.

AI / ML pagrįstų sprendimų priėmimo sujungimas su Web3 valdymu gali sustiprinti decentralizaciją. Jis gali aptikti sukčiavimą, apsaugoti jūsų privatumą ir įvertinti platformos riziką, kad būtų užtikrintas skaidrumas.

AI/ML modeliai taip pat svarbūs balsavimo sistemai. Jie gali analizuoti duomenis, kad suprastų DAO narių pageidavimus ir padėtų atitinkamai sukurti platformą.

Be to, šie modeliai suteikia tikslių duomenų įžvalgų, leidžiančių nariams spręsti naujus iššūkius arba pasinaudoti galimybėmis. Tai padidina DAO lankstumą ir pagerina jų efektyvumą.

5. Suasmeninta vartotojo patirtis

Į vartotoją orientuotas požiūris ir personalizavimas Web3 gali pagerinti klientų patirtį. Integravus dirbtinį intelektą, personalizavimas gali pasiekti naujas aukštumas. DApps Web3 gali naudoti AI / ML, kad suprastų jūsų nuostatas pagal jūsų istoriją ir sąveikos modelius.

„Web3“ AI ir mašininis mokymasis gali padaryti jūsų internetinę patirtį labiau suasmenintą. Platformos gali naudoti ML siūlydamos ir rodydamos jums pritaikytą turinį. ML modeliai naudoja filtrus, kad patikrintų jūsų pomėgius ir veiksmus, o tada pateiktų rekomendacijas ir turinį, atitinkantį jūsų pageidavimus.

Web3 siūlo daugiau tinkinimo parinkčių, palyginti su Web 2.0. Be turinio ir rekomendacijų, galite tinkinti sąsajas pagal savo pageidavimus.

Pavyzdžiui, į Mastodon, Web3 socialinės žiniasklaidos platforma, galite sukurti savo egzempliorius su daugybe tinkinimo galimybių. Galite pasirinkti, kuriuos elementus ar turinį įtraukti arba neįtraukti, atsižvelgdami į savo pomėgius.

6. Privatumas ir duomenų nuosavybė

Nors tai žada padidinti privatumą, vis dar yra keletas rūpesčių Web3 neišspręs visų jūsų privatumo problemų. Tačiau šias problemas galima veiksmingai išspręsti panaudojus AI/ML, kad būtų sustiprintas Web3 privatumas. ML metodai gali užšifruoti jūsų privačią informaciją ir užtikrinti anonimiškumą decentralizuotose platformose.

AI / ML pagrįsti privatumo sprendimai, skirti Web3, gali apimti tokius metodus kaip saugus kelių šalių skaičiavimas (SMPC). SMPC užtikrina duomenų šifravimą net tada, kai duomenų operacijose dalyvauja kelios šalys. Tai leidžia DApps apdoroti duomenis, tuo pačiu užtikrinant vartotojo privatumą.

AI / ML modeliai taip pat pateikia tokius metodus kaip diferencinis privatumas, kuris apima duomenų triukšmo didinimą atliekant išsamią analizę.

Tokiu būdu AI integravimas į Web3 gali padidinti vartotojo duomenų nuosavybę. Web3 ekosistema jau yra decentralizuota, tai reiškia, kad jokia institucija jos nekontroliuoja. Pridėję dirbtinį intelektą galite visiškai valdyti savo duomenis, suteikdami dar daugiau galios Web3 pasaulyje.

7. Savarankiški agentai ir intelektualios sutartys

AI/ML gali į Web3 įtraukti autonominius agentus ir intelektualias sutartis. Šie agentai dirba jūsų vardu be tiesioginių nurodymų ir siūlo pranašumus, pvz., didesnį privatumą, patobulintus procesus ir geresnę naudotojo patirtį.

Kai pridedame AI/ML prie „Web3“ autonominių agentų, suteikiame jiems taisykles, kurių reikia laikytis bendraujant su žmonėmis. Tai padeda jiems suprasti, kaip elgtis.

AI modeliai daro šias išmaniąsias sistemas dar geresnes. Dabar jie gali vykdyti sutartis ir atlikti užduotis savarankiškai, nepasitikėdami žmonių patarimais. Tai daro juos pajėgesnius ir universalesnius.

AI / ML valdomų autonominių agentų Web3 pavyzdys yra Satoshi AI projektą. Jis naudoja AI, kad sukurtų agentus, galinčius sąveikauti su decentralizuotais tinklais. Šie agentai tarnauja kaip asmeniniai asistentai, patarėjai ir sprendimus priimantys subjektai, teikdami vertingą pagalbą Web3 ekosistemoje.

AI/ML gali paskatinti Web3 naujoves

Web3 ekosistema šiuo metu yra ankstyvoje stadijoje. Ji susiduria su keliais iššūkiais, tarp kurių yra susirūpinimas dėl privatumo ir neveiksmingas valdymas. Tačiau AI/ML integravimas gali padėti išspręsti šias problemas. AI/ML per pastarąjį dešimtmetį padarė pažangą ir pakeitė daugelį pramonės šakų.

AI/ML turi didžiulį Web3 potencialą. Jis gali veiksmingai išspręsti privatumo ir efektyvumo problemas. Tai pagerina duomenų analizę ir leidžia sudaryti savarankiškas išmaniąsias sutartis.

AI / ML taip pat sutelkia dėmesį į personalizavimą, kad būtų užtikrinta geresnė vartotojo patirtis decentralizuotoje Web3 aplinkoje. Tai suteikia naujovių, efektyvumo ir į vartotoją orientuotos patirties Web3.