Perpaduan Web3 dan AI: Menciptakan Paradigma Baru di Dunia Digital

Dalam gelombang digital, Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, menunjukkan peluang integrasi yang alami dengan teknologi kecerdasan buatan. Kombinasi ini tidak hanya dapat mengatasi berbagai tantangan yang dihadapi pengembangan AI di bawah arsitektur terpusat tradisional, tetapi juga dapat menyuntikkan daya intelijen ke dalam ekosistem Web3, bersama-sama mendorong pembangunan infrastruktur internet generasi berikutnya.

Data Driven: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3

Data sebagai kekuatan pendorong utama perkembangan AI, menentukan akurasi dan keandalan model. Namun, dalam model terpusat tradisional, terdapat masalah biaya tinggi, monopoli sumber daya, dan risiko privasi dalam pengambilan dan pemanfaatan data. Web3 menawarkan solusi melalui paradigma data terdesentralisasi:

• Platform pengumpulan data terdesentralisasi memungkinkan pengguna untuk menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
• Platform yang mengadopsi model "labeling untuk mendapatkan" memotivasi pekerja global untuk ikut serta dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional.
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan bagi kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, pengumpulan data dunia nyata masih menghadapi tantangan seperti kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pemrosesan. Data sintetis sebagai pelengkap menunjukkan potensi besar di bidang seperti mengemudi otomatis dan perdagangan pasar keuangan.

Perlindungan Privasi: Peran Kunci Enkripsi Homomorfik Penuh

Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi menjadi fokus global. Teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI. Ini memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan model dan inferensi tanpa menyentuh data asli, memberikan keuntungan signifikan bagi perusahaan AI:

• Melindungi rahasia bisnis sambil membuka layanan API dengan aman.
• Enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin untuk mencegah kebocoran data.
• Sebagai pelengkap dari pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (ZKML), menekankan pengolahan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Pertumbuhan cepat kompleksitas perhitungan sistem AI menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi, sementara kurangnya pemanfaatan GPU secara global dan kekurangan chip memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Jaringan daya komputasi terdesentralisasi muncul untuk mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar daya komputasi yang efisien secara ekonomi bagi perusahaan AI:

• Pihak yang membutuhkan daya komputasi dapat menerbitkan tugas komputasi di jaringan.
• Kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang yang menyumbang daya komputasi.
• Penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasil, setelah diverifikasi mendapatkan hadiah.

Mode ini tidak hanya meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya, tetapi juga memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan memberikan dukungan kuat untuk pengembangan dan penerapan teknologi AI.

Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi: Web3 Memberdayakan AI Tepi

Teknologi AI tepi akan menurunkan kemampuan komputasi ke sumber data, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sambil melindungi privasi pengguna. Dalam bidang Web3, konsep ini sejalan dengan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN). DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna melalui pemrosesan data lokal, mengurangi risiko kebocoran data, dan memanfaatkan mekanisme ekonomi token untuk mendorong node menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.

Penerbitan Model Awal: Paradigma Baru dalam Peluncuran Model AI

Konsep Initial Model Offering (IMO) memberikan dukungan finansial inovatif dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka. Dengan men-tokenisasi model AI, IMO menyelesaikan masalah di mana pengembang sulit mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di masa mendatang dalam pola tradisional. Pola ini meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, dan memberi dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI.

Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas kompleks. Mereka berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi melalui interaksi dengan pengguna, memberikan solusi yang dipersonalisasi, dan bahkan dapat memecahkan masalah secara mandiri tanpa instruksi yang jelas.

Dengan perlunya infrastruktur yang semakin sempurna antara Web3 dan AI, kita memiliki alasan untuk mengharapkan bahwa kombinasi ini akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif, membuka era baru di dunia digital.