تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من الضجيج إلى التطبيق
منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت مجالات الذكاء الاصطناعي محل اهتمام كبير في دائرة العملات المشفرة. لطالما كانت مجتمع Web3 منفتحًا على الضجيج حول مختلف المفاهيم، ناهيك عن تقنية الذكاء الاصطناعي ذات الإمكانيات غير المحدودة. بدأت فكرة الذكاء الاصطناعي في دائرة العملات المشفرة بالانتشار على شكل "ضجة العملات المضحكة"، ومن ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف القيمة التطبيقية الفعلية لها في مجال العملات المشفرة.
سوف يحلل هذا المقال تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من الضجيج المبكر إلى ظهور مشاريع التطبيقات الحالية، وسيتناول الاتجاهات الصناعية من خلال دمج الأمثلة والبيانات. استنتاجنا الأولي كما يلي:
مرحلة عملة AI قد أصبحت من الماضي، وفرص الربح من المضاربة قد انتهت؛
بعض مشاريع Web3 AI الأساسية تؤكد على فوائد اللامركزية لأمان الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين يهتمون أكثر بعائدات الرموز وتجربة المنتج؛
يجب أن يتحول تركيز الاستثمار في مشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة أو المنصات، وقد تكون هذه هي النقطة الساخنة للاستثمار على المدى الطويل بعد الضجة حول مفهوم الذكاء الاصطناعي.
الفروق في مسارات تطور الذكاء الاصطناعي بين Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
تُدفع الذكاء الاصطناعي في الويب 2 بشكل رئيسي من قبل الشركات التكنولوجية الكبرى والمؤسسات البحثية، حيث يكون مسار التطور مستقرًا ومركزيًا نسبيًا. تقوم الشركات الكبرى بتدريب نماذج مغلقة، ولا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، مما يجعل المستخدمين قادرين فقط على استخدام النتائج، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى عدم إمكانية تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، ويظهر مشكلات مثل التحيز وعدم وضوح المسؤولية. تركز الابتكارات في الذكاء الاصطناعي في الويب 2 على تحسين أداء النماذج الأساسية والتطبيقات التجارية، ولكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور.
تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 نقطتين مؤلمتين: نقص تجربة المنتج وغياب الدقة في المجالات التخصصية. يختار العديد من المستخدمين منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تتمتع بعتبة دخول منخفضة وتجربة جيدة، ويكونون مستعدين لدفع ثمن استخدامها. في الوقت نفسه، لا تزال المعلومات التي تغطيها النماذج الكبيرة في الصناعات الفرعية غير شاملة ودقيقة بما فيه الكفاية، وهو اتجاه آخر لتطوير منتجات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
تجمع Web3 بين التقنية والثقافة والمجتمع، وتسعى إلى الانفتاح والدفع المجتمعي. غالبًا ما تركز مشاريع Web3 الذكية على شفرة المصدر المفتوح، وإدارة المجتمع، والشفافية والموثوقية، في محاولة لكسر احتكار الذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة. تستكشف بعض المشاريع استخدام blockchain للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
في الحالة المثالية، يسعى Web3 AI إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح"، مما يجعل معلمات النموذج ومنطق القرار قابلاً للتدقيق من قبل المجتمع، ويشجع المشاركة من خلال حوافز رمزية. ولكن في الممارسة العملية، لا يزال تطوير Web3 AI مقيدًا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، ولا يزال عدد قليل من مشاريع Web3 AI يعتمد فعليًا على نماذج أو خدمات مركزية، حيث تم دمج عناصر blockchain فقط في طبقة التطبيق. لا تزال معظم مشاريع Web3 AI في مرحلة ضجة المفهوم.
علاوة على ذلك، فإن الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة تؤثر أيضًا على تطور كلاهما. تدفع Web2 AI من خلال استثمارات البحث وأرباح المنتجات، مما يجعلها أكثر استقرارًا. بينما تجمع Web3 AI بين خصائص المضاربة في سوق التشفير، مما يؤدي إلى ظهور فترات "هياج" متكررة تتقلب مع السوق: عندما يكون المفهوم شائعًا، تتدفق الأموال، وعندما يبرد، تتراجع الحماسة بسرعة. وهذا يجعل تطور Web3 AI أكثر تقلبًا ويعتمد بشكل أكبر على السرد.
نحن نحتفظ بموقف متفائل بحذر تجاه مقترح "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية" في Web3. في الوقت الحالي، فإن النهج الأكثر واقعية هو استكشاف بعض السيناريوهات القابلة للتطبيق الفوري، مثل دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في المشاريع الحالية في Web3 لزيادة الكفاءة، أو دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى لتطوير تطبيقات جديدة في صناعة التشفير، أو التركيز على تقديم خدمات ذكاء اصطناعي مخصصة لصناعة Web3.
يتبع، ستستعرض المقالة التالية موجات مختلفة من Web3 AI، وتقييم بعض المشاريع التمثيلية منها.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 22
أعجبني
22
8
مشاركة
تعليق
0/400
CodeSmellHunter
· 07-23 00:15
العملة الميتة أصبحت قديمة ، من يلعب يخسر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Fren_Not_Food
· 07-22 10:23
التسويق هو التسويق ، لكن المال لا يزال يجب أن يخسر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
AlgoAlchemist
· 07-21 00:56
بعد الانتهاء من تداول الذكاء الاصطناعي، استمر في تداول السلسلة، فلا يوجد شيء جديد.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaLord420
· 07-20 01:08
الضجيج هرب بالكامل، بصراحة، من الذي خسر المال؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoTarotReader
· 07-20 01:07
انتهى الضجيج، وكل ما تبقى هو العمل الجاد.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTArchaeologis
· 07-20 01:04
من العصر البدائي إلى العصر الرقمي الشغف بالتحقق من تاريخ البلوكتشين
شاهد النسخة الأصليةرد0
HalfBuddhaMoney
· 07-20 01:04
خداع الناس لتحقيق الربح واحدة تلو الأخرى الحمقى لن يموتوا
شاهد النسخة الأصليةرد0
DuskSurfer
· 07-20 00:59
هذه العملة المشفرة بعد خداع الحمقى ستفر هاربًا، وهي طريقة لعب نموذجية.
تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من موجة الضجة إلى التطبيق العملي
تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من الضجيج إلى التطبيق
منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت مجالات الذكاء الاصطناعي محل اهتمام كبير في دائرة العملات المشفرة. لطالما كانت مجتمع Web3 منفتحًا على الضجيج حول مختلف المفاهيم، ناهيك عن تقنية الذكاء الاصطناعي ذات الإمكانيات غير المحدودة. بدأت فكرة الذكاء الاصطناعي في دائرة العملات المشفرة بالانتشار على شكل "ضجة العملات المضحكة"، ومن ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف القيمة التطبيقية الفعلية لها في مجال العملات المشفرة.
سوف يحلل هذا المقال تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من الضجيج المبكر إلى ظهور مشاريع التطبيقات الحالية، وسيتناول الاتجاهات الصناعية من خلال دمج الأمثلة والبيانات. استنتاجنا الأولي كما يلي:
الفروق في مسارات تطور الذكاء الاصطناعي بين Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
تُدفع الذكاء الاصطناعي في الويب 2 بشكل رئيسي من قبل الشركات التكنولوجية الكبرى والمؤسسات البحثية، حيث يكون مسار التطور مستقرًا ومركزيًا نسبيًا. تقوم الشركات الكبرى بتدريب نماذج مغلقة، ولا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، مما يجعل المستخدمين قادرين فقط على استخدام النتائج، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى عدم إمكانية تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، ويظهر مشكلات مثل التحيز وعدم وضوح المسؤولية. تركز الابتكارات في الذكاء الاصطناعي في الويب 2 على تحسين أداء النماذج الأساسية والتطبيقات التجارية، ولكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور.
تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 نقطتين مؤلمتين: نقص تجربة المنتج وغياب الدقة في المجالات التخصصية. يختار العديد من المستخدمين منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تتمتع بعتبة دخول منخفضة وتجربة جيدة، ويكونون مستعدين لدفع ثمن استخدامها. في الوقت نفسه، لا تزال المعلومات التي تغطيها النماذج الكبيرة في الصناعات الفرعية غير شاملة ودقيقة بما فيه الكفاية، وهو اتجاه آخر لتطوير منتجات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
تجمع Web3 بين التقنية والثقافة والمجتمع، وتسعى إلى الانفتاح والدفع المجتمعي. غالبًا ما تركز مشاريع Web3 الذكية على شفرة المصدر المفتوح، وإدارة المجتمع، والشفافية والموثوقية، في محاولة لكسر احتكار الذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة. تستكشف بعض المشاريع استخدام blockchain للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
في الحالة المثالية، يسعى Web3 AI إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح"، مما يجعل معلمات النموذج ومنطق القرار قابلاً للتدقيق من قبل المجتمع، ويشجع المشاركة من خلال حوافز رمزية. ولكن في الممارسة العملية، لا يزال تطوير Web3 AI مقيدًا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، ولا يزال عدد قليل من مشاريع Web3 AI يعتمد فعليًا على نماذج أو خدمات مركزية، حيث تم دمج عناصر blockchain فقط في طبقة التطبيق. لا تزال معظم مشاريع Web3 AI في مرحلة ضجة المفهوم.
علاوة على ذلك، فإن الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة تؤثر أيضًا على تطور كلاهما. تدفع Web2 AI من خلال استثمارات البحث وأرباح المنتجات، مما يجعلها أكثر استقرارًا. بينما تجمع Web3 AI بين خصائص المضاربة في سوق التشفير، مما يؤدي إلى ظهور فترات "هياج" متكررة تتقلب مع السوق: عندما يكون المفهوم شائعًا، تتدفق الأموال، وعندما يبرد، تتراجع الحماسة بسرعة. وهذا يجعل تطور Web3 AI أكثر تقلبًا ويعتمد بشكل أكبر على السرد.
نحن نحتفظ بموقف متفائل بحذر تجاه مقترح "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية" في Web3. في الوقت الحالي، فإن النهج الأكثر واقعية هو استكشاف بعض السيناريوهات القابلة للتطبيق الفوري، مثل دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في المشاريع الحالية في Web3 لزيادة الكفاءة، أو دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى لتطوير تطبيقات جديدة في صناعة التشفير، أو التركيز على تقديم خدمات ذكاء اصطناعي مخصصة لصناعة Web3.
يتبع، ستستعرض المقالة التالية موجات مختلفة من Web3 AI، وتقييم بعض المشاريع التمثيلية منها.