7 способов, которыми AI/ML может повлиять на Web3

Текущая версия Интернета, Web 2.0, по-разному использует модели искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти модели обеспечивают таргетированную рекламу, механизмы рекомендаций, чат-боты, генераторы изображений и голосовых помощников.

Но у Web 2.0 есть свои ограничения. Такие проблемы, как корпоративный контроль, проблемы с конфиденциальностью и распространение дезинформации, являются основными недостатками. Таким образом, переход к Web3, более продвинутой и инклюзивной цифровой сфере, набирает популярность.

По мере развития Интернета становится крайне важным понять, как AI и ML будут работать в Web3.

Что такое Web3?

Прежде чем углубляться в интеграцию ИИ, важно понять Web3. Web3 — это следующее поколение Интернета после Web 2.0, которое позволяет людям лучше контролировать свои данные. В нем вы используете такие вещи, как блокчейн и криптовалютные кошельки, для защиты вашей информации.

А пользователь в Web3 — это физическое лицо, которое владеет и контролирует свой онлайн-опыт и может хранить свои данные в тайне. Web3 отличается от Web 2.0 тем, что дает пользователям больше власти над корпорациями. С Web3 пользователи могут владеть и контролировать децентрализованные платформы. Это делает онлайн-мир более справедливым и открытым для всех.

Теперь давайте посмотрим, как AI/ML может сделать Web3 еще лучше.

1. Расширенный анализ данных

Модели AI и ML превосходны в расширенном анализе данных и широко используются в науке о данных уже почти десятилетие.

В сфере Web3 вы можете эффективно использовать AI/ML. С помощью AI/ML вы можете отслеживать записи транзакций, контролировать взаимодействие смарт-контрактов и анализировать модели использования децентрализованных приложений (DApps).

Анализ данных с помощью ИИ в Web3 может дать ценную информацию о данных блокчейна. Появилось несколько фирм, занимающихся аналитикой блокчейнов, которые используют AI/ML для расширенного анализа данных в Web3.

БлокТрейс, например, разработал чат-бот, способный анализировать данные сети Биткойн. Этот чат-бот позволяет вам общаться на естественном языке и получать ответы на ваши вопросы о блокчейне Биткойн.

2. Автоматизация смарт-контрактов

Если ты понимаешь что такое смарт-контракты, возможно, вы знаете их решающую роль в экосистеме Web3. Интеграция AI/ML с автоматизацией смарт-контрактов в Web3 может улучшить процессы управления. Например, он может автоматизировать сбор урожая, чеканку NFT и протоколы ликвидности на платформах DeFi.

Кроме того, использование AI/ML для оптимизации процессов смарт-контрактов в Web3 может привести к разработке оптимизированных контрактов. Эти контракты могут снизить плату за газ и могут быть полезны во время перегрузок в сети.

Используя методы машинного обучения, вы также можете определить неэффективность и потенциальные риски в структуре контракта. Это позволит вам решить проблемы и разработать более эффективные смарт-контракты.

Смарт-контракты на базе AI/ML также открывают возможности для децентрализованных и интеллектуальных протоколов. Этот сдвиг может привести к появлению автоматизированных маркет-мейкеров (AMM) в децентрализованных финансах (DeFi). динамические невзаимозаменяемые токены (NFT)и расширенные протоколы кредитования. Эти инновации обеспечивают эффективность и интеллектуальность экосистемы Web3.

3. Обнаружение мошенничества и безопасность

В эту эпоху кибер-злоумышленники используют сложные стратегии для нападения на пользователей. Чтобы противостоять этим угрозам, важно использовать продвинутую тактику. Усовершенствования искусственного интеллекта и машинного обучения в экосистемах Web3 могут стать ценными инструментами для улучшения протоколов безопасности.

Эти алгоритмы могут обнаруживать мошенничество и нарушения безопасности. Они изучают шаблоны и выявляют вредоносные действия посредством моделирования и обучения в конкретных средах.

Пример обнаружения мошенничества с помощью ИИ в Web3: Сардина. Он использует биометрию поведения, чтобы идентифицировать необычные действия пользователей и отличать законных пользователей от мошенников. Для этой цели Sardine использует контролируемые методы машинного обучения. Платформа также предоставляет решения для соблюдения требований и оплаты на основе ИИ для расширения своих возможностей.

4. Децентрализованное управление

AI/ML в децентрализованном управлении Web3 может быть эффективным. Децентрализованные автономные организации (DAO) в Web3 могут использовать системы ИИ для улучшения своего управления. DAO — это платформы на основе блокчейна, которые зависят от токенизированных механизмов управления.

Объединение процесса принятия решений на основе AI/ML с управлением Web3 может усилить децентрализацию. Он может обнаруживать мошенничество, защищать вашу конфиденциальность и оценивать риски на платформе, чтобы обеспечить прозрачность.

Модели AI/ML также важны для системы голосования. Они могут анализировать данные, чтобы понять предпочтения членов DAO и соответствующим образом помочь разработать платформу.

Кроме того, эти модели обеспечивают точное понимание данных, позволяя участникам решать новые задачи или использовать возможности. Это повышает гибкость DAO и повышает их эффективность.

5. Персонализированный пользовательский опыт

Ориентированный на пользователя подход и персонализация в Web3 может улучшить качество обслуживания клиентов. С интеграцией ИИ персонализация может достичь новых высот. DApps в Web3 могут использовать AI/ML, чтобы понять ваши предпочтения на основе вашей истории и моделей взаимодействия.

В Web3 искусственный интеллект и машинное обучение могут сделать ваш онлайн-опыт более персонализированным. Платформы могут использовать машинное обучение, чтобы предлагать и показывать контент, который подходит именно вам. Модели машинного обучения используют фильтры для проверки ваших интересов и действий, а затем предоставляют рекомендации и контент, соответствующие вашим предпочтениям.

Web3 предлагает больше возможностей для настройки по сравнению с Web 2.0. Помимо контента и рекомендаций, вы можете персонализировать интерфейсы на основе ваших предпочтений.

Например, в Mastodon, платформа социальных сетей Web3, вы можете создавать свои собственные экземпляры с множеством возможностей настройки. Вы можете выбрать, какие элементы или контент включить или исключить в зависимости от ваших интересов.

6. Конфиденциальность и право собственности на данные

Несмотря на то, что он обещает улучшенную конфиденциальность, все еще есть несколько проблем, которые Web3 не решит всех ваших проблем с конфиденциальностью. Однако эти проблемы можно эффективно решить, используя AI/ML для усиления конфиденциальности в Web3. Методы машинного обучения могут шифровать вашу личную информацию и обеспечивать анонимность на децентрализованных платформах.

Решения конфиденциальности на основе AI/ML для Web3 могут включать в себя такие методы, как безопасные многосторонние вычисления (SMPC). SMPC обеспечивает шифрование данных, даже если в операциях с данными участвуют несколько сторон. Это позволяет DApps обрабатывать данные, сохраняя при этом конфиденциальность пользователей.

Модели AI/ML также предлагают такие методы, как дифференциальная конфиденциальность, которая включает добавление шума к данным во время обширного анализа.

Таким образом, интеграция ИИ в Web3 может улучшить владение пользовательскими данными. В Web3 экосистема уже децентрализована, то есть ее не контролирует ни один орган. Добавив ИИ, вы получите полный контроль над своими данными, что даст вам еще больше возможностей в мире Web3.

7. Автономные агенты и интеллектуальные контракты

AI/ML может принести в Web3 автономных агентов и интеллектуальные контракты. Эти агенты работают от вашего имени без прямых указаний и предлагают такие преимущества, как лучшая конфиденциальность, улучшенные процессы и улучшенный пользовательский интерфейс.

Когда мы добавляем AI/ML к автономным агентам Web3, мы даем им правила, которым они должны следовать при взаимодействии с людьми. Это помогает им понять, как себя вести.

Модели ИИ делают эти интеллектуальные системы еще лучше. Теперь они могут заключать контракты и выполнять задачи самостоятельно, не полагаясь на руководство людей. Это делает их более способными и универсальными.

Примером автономных агентов на базе AI/ML в Web3 является Сатоши ИИ проект. Он использует ИИ для создания агентов, которые могут взаимодействовать с децентрализованными сетями. Эти агенты служат личными помощниками, советниками и лицами, принимающими решения, оказывая ценную помощь в экосистеме Web3.

AI/ML может стимулировать инновации в Web3

Экосистема Web3 в настоящее время находится на ранней стадии. Он сталкивается с рядом проблем, среди которых особое место занимают проблемы с конфиденциальностью и неэффективное управление. Но интеграция AI/ML может помочь решить эти проблемы. AI/ML добился прогресса и преобразовал многие отрасли за последнее десятилетие.

AI/ML имеет огромный потенциал в Web3. Он может эффективно решать проблемы конфиденциальности и эффективности. Он улучшает анализ данных и позволяет создавать автономные смарт-контракты.

AI/ML также фокусируется на персонализации, чтобы обеспечить лучший пользовательский опыт в децентрализованной среде Web3. Он привносит в Web3 инновации, эффективность и ориентированность на пользователя.