OP Crypto Research Report: AI와 Web3의 결합 가능성에 대한 무한한 환상
원작자: michaeljin&yetta
원본 소스: OP Crypto
AI 물결에 휩쓸린 Web3 실무자로서 최근 몇 달 동안 두 산업에서 정보 폭발을 경험한 후 Web3 실무자와 공유할 몇 가지 생각과 연구를 정리했습니다.
AI와 Web3, 하나는 생산성의 상한선에 대한 우리의 상상을 깨고 다른 하나는 경제 모델에 대한 우리의 이해를 재구성했습니다. 자연스럽게 맞고 항상 무한한 영감을 줄 수 있습니다. 상상의 여지가 있지만 현실에 눈을 돌리면 두 가지를 진정으로 결합한 프로젝트가 거의 없다는 것을 알게 됩니다. 두 트랙의 충돌은 새로운 내러티브를 탄생시켰지만, 또한 많은 거품과 기믹을 낳았고, 이론상 서로를 보완하는 많은 아름다운 비전이 현실에서는 실제 니즈가 없을 수 있습니다. 실제 필요 비용 또는 기술적 병목 현상으로 인해 프로젝트를 구현하기 어려울 수도 있습니다.
Web3와 AI의 흥망성쇠도 1차 시장에서 AI 콘텐츠를 보는 web3 프로젝트의 수와 불필요한 web3ization을 만나는 AI 프로젝트의 수에 비례한다고 생각합니다. AI 네이티브의 기업가/프로젝트 당사자는 데이터 권리 확인, 경제 모델, 생산 관계의 분배 등과 같은 web3로 전환하는 방법에 대해 실제로 생각하지 않습니다. 왜냐하면 AI 대형 모델의 상향식 프로젝트는 높은 리소스에 대한 수요 및 요구 많은 리소스로 인해 AI는 교육에서 운영에 이르기까지 매우 중앙 집중화되며 AI가 생산 관계를 개선하도록 돕는 일부 Web3 프로젝트 당사자의 실제 구현 가능성에 대해 매우 신중합니다.
Web3 시장은 거시 정책 수준과 혁신 수준 모두에서 상당한 병목 현상에 직면했습니다.새로운 규제 압력을 제쳐두고 혁신 수준에서 AI가 생산성을 빠르게 향상시키고 인간의 사고 능력을 대체하면 대다수의 사용자, 빌더 및 투자자의 눈에는 Web3의 산업 혁신 딜레마가 훨씬 더 드러나고 Web3는 오랫동안 AI 수준의 혁신이 없었습니다. 솔직히 말해서 지금 주목받고 있는 새로운 프로젝트의 대부분은 과거 기술/제품에 대한 사소한 변화입니다. 예를 들어, 더 나은 서약 방법, 더 나은 사용자 경험을 제공하는 다중 체인 지갑, 새로운 게임 플레이를 제공하는 밈 코인, 새로운 퍼블릭 체인에서 더 나은 유동성을 제공하는 Dex 등. 이러한 소위 "혁신"은 더 많은 사용자 또는 영역을 도입하는 데 도움이 됩니다. 블록체인 사용 침투가 실제로 도움이 되며 업계에서 실제로 필요한 것입니다.
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TL;DR
기본 논리에서 AI와 web3 사이에 충돌이 있습니다.AI 대형 모델에 필요한 많은 양의 리소스로 인해 AI는 교육에서 운영까지 매우 중앙 집중화되는 반면 블록체인 기반 Web3의 전망은 탈 중앙화 및 투명성이 우선시됩니다. . 이렇게 하면 AI와 web3가 하위 레이어에서 web3의 결합이 매우 어려워 비즈니스 로직이 확립되어 있는지와 실제 수요가 존재하는지에 대한 고민이 필요하다.
그러나 AI와 Web3가 서로를 보완하여 서로의 내러티브의 핵심이 아니라 서로의 페인 포인트에 대한 솔루션이 되고 각자의 발전을 촉진할 수 있는 것은 바로 이 모순된 논리입니다. 새로운 내러티브가 많아 상상의 여지가 크다.web3의 경제 모델 설계는 많은 AI 프로젝트 당사자가 자금 활용률을 높여 프로젝트의 새로운 활동을 촉진하고 블록체인 자체의 이점을 얻을 수 있게 한다. 인프라 비용 절감 및 신원 확인, AI의 데이터 블랙 박스에 민주주의와 투명성을 주입하고 데이터 기여에 대한 인센티브를 제공하는 것과 같은 AI 프로젝트 팀의 제품 설계에 대한 새로운 아이디어를 제공할 수 있습니다.
인프라 계층에서 Web3의 분산 메커니즘은 개인 정보 보호, 데이터 남용 등과 같은 하위 계층에서 현재 AI의 위험과 문제를 해결할 수 있습니다.
컴퓨팅 파워 및 데이터와 같은 AI 개발의 필수 요소에 대한 분산형 시장을 제공하고, 유휴 리소스 사용을 극대화하고, 리소스 활용 및 할당을 최적화하고, AI 대형 모델의 개발 및 적용을 촉진합니다.
Web3의 탈중심화 메커니즘은 AI가 밑바닥부터 더욱 민주화되도록 합니다.AI의 탈중심화 배치, 교육 및 사용을 통해 사용자의 데이터 프라이버시를 더 잘 보호할 수 있으며 데이터를 공유하여 수익을 얻을 수 있는 기회도 있습니다.
또한 블록체인을 사용하여 AI의 동작을 기록하고 모니터링함으로써 AI의 보안을 개선하고 다양한 시나리오에서 자동화된 AI 에이전트의 사용을 촉진할 수 있습니다.
애플리케이션 계층의 AI는 Web3 애플리케이션의 개발 및 대중화를 도울 수 있습니다.
첫째, 생산성 도구로서 AI는 Web3 애플리케이션이 개발 속도를 크게 높일 수 있도록 도울 수 있고, 지식 엔진으로서 사용자와 dApp 간의 상호 작용 및 학습 비용을 줄이고 더 많은 사용자가 Web3에 진입하도록 도울 수 있습니다.
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토큰 인센티브 및 거버넌스 메커니즘: 탈중앙화 시장이 AI 인프라를 강화합니다
AI 대형 모델 시대에는 AI 개발을 지원하는 인프라의 모든 측면이 특히 중요해질 것입니다.
AI 인프라 구축 및 개발 과정에서 참여자들이 시스템 개발 및 운영을 공동으로 추진하도록 효과적으로 동기를 부여하고 조정하는 것이 핵심 과제입니다. 탈중앙화 시장과 토큰 인센티브는 이 문제를 해결할 수 있는 새롭고 강력한 방법을 제공합니다. 이러한 시장에서 토큰은 디지털 자산이자 가치 매개체로서 중요한 역할을 합니다. 토큰은 특정 권리, 기능 또는 자원을 나타낼 수 있으며 거래 및 전송은 스마트 계약을 통해 수행되어 안전하고 투명하며 자동화된 거래 프로세스를 실현합니다.
토큰화된 인센티브는 AI 인프라에서 여러 역할을 할 수 있습니다. 첫째, 토큰은 AI 인프라에 기여하는 사람들을 보상하고 격려하는 인센티브 역할을 할 수 있습니다. 이러한 기여에는 컴퓨팅 리소스, 데이터 세트, 알고리즘 모델, 컴퓨팅 성능 등을 제공하는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 최근 인기를 끌고 있는 AI 음성 챗봇 제작 플랫폼 마이쉘(MyShell)은 챗봇 제작 워크숍과 데이터 분석을 통해 데이터 플라이휠 효과를 실현했다. 사용자는 Myshell 플랫폼에서 챗봇의 음성, 기능 및 지식 기반을 사용자 지정하고 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 상호 작용에서 수집된 데이터는 로봇 및 개인화 서비스의 성능을 향상시키고 더 많은 사용자가 플랫폼을 사용하도록 유도하며 데이터 및 가치를 더욱 높이고 성장의 선순환을 형성하는 데 사용됩니다.
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동형 암호화 및 연합 학습: 개인 정보 보호를 AI의 기본 교육에 통합
개인 정보 보호 및 데이터 보안을 보장하면서 효율적인 모델 교육은 오랫동안 어려운 과제였습니다. 이와 관련하여 동형암호 기술은 민감한 데이터의 보안을 보장하기 위해 AI의 기본 교육에 통합될 수 있는 강력한 개인 정보 보호 방법을 제공합니다.
동형암호는 복호화 없이 암호화된 상태로 데이터에 대해 계산을 수행할 수 있는 특수 암호화 기술입니다. 이는 원본 데이터의 내용을 노출하지 않고 암호화된 데이터에 대해 모델 교육 및 계산을 수행할 수 있음을 의미합니다. AI의 기본 학습 프로세스에 동형암호를 적용하면 민감한 데이터를 유출하지 않고 개인 정보 보호를 달성할 수 있습니다.
다음은 AI 교육에 동형 암호화를 사용할 때 몇 가지 주요 단계 및 고려 사항입니다.
데이터 암호화: 동형 암호화 알고리즘을 사용하여 AI 교육에 참여하는 데이터를 암호화합니다. 이를 통해 교육 중에 데이터 프라이버시 및 기밀성을 보장합니다.
암호화된 컴퓨팅: 모델 교육, 최적화 및 추론을 포함하여 암호화된 상태에서 컴퓨팅 작업을 수행합니다. 동형암호는 데이터를 해독하지 않고도 이러한 계산을 가능하게 합니다.
보안 매개변수 공유: 교육에 관련된 모든 당사자는 암호화 계산에 필요한 보안 매개변수를 공유하고 교환해야 합니다. 이러한 매개변수는 준동형 암호화 프로세스 및 복호화 결과를 제어하는 데 사용됩니다.
암호화된 결과 처리: 암호화된 계산이 완료된 후 결과를 복호화하여 최종 모델 가중치 또는 예측 출력을 얻을 수 있습니다. 데이터 유출이나 무단 액세스를 방지하기 위해 결과를 해독할 때 적절한 보안 조치를 취해야 합니다.
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체인에 대한 zkML 및 AI 추론: AI 에이전트 동작 모니터링 및 권리 및 책임 제약
인공 지능(AI) 기술의 급속한 발전과 광범위한 채택의 맥락에서 AI 시스템이 윤리적이고 합법적으로 작동하도록 보장하는 것이 더욱 중요해졌습니다. AI 시스템은 종종 작업을 수행하고 인간과 사회에 심각한 영향을 미칠 수 있는 결정을 내릴 수 있는 에이전트 개체로 간주됩니다. 따라서 AI 에이전트의 행동을 모니터링하고 권한과 책임을 제한하는 것이 공공의 이익과 개인의 권리를 보호하는 핵심 문제가 되었습니다. 혁신적인 방법인 zkML은 AI 에이전트 행동을 모니터링하고 권리와 책임을 제한하기 위한 안전하고 검증 가능하며 투명한 솔루션을 제공합니다. 영지식 증명과 블록체인 기술을 결합함으로써 zkML은 프라이버시를 보호하면서 AI 시스템의 규정 준수와 신뢰성을 보장합니다.
Modulus Labs를 예로 들면 이 프로젝트는 zkML 기술을 사용하여 AI 시스템 작동 중에 핵심 데이터나 민감한 정보가 유출되지 않도록 합니다. 계산 중에 영지식 증명을 적용함으로써 프로젝트는 AI가 실제 데이터나 내부 모델을 공개하지 않고 특정 작업을 수행했음을 규제 기관이나 이해 관계자에게 증명할 수 있습니다. 이 접근 방식은 AI 에이전트의 행동을 감사하고 확인하는 수단을 제공하면서 개인 프라이버시와 상업적 기밀을 보호합니다. zkML이 구축한 분산 모니터링 및 제약 프레임워크는 AI 에이전트의 의사 결정 프로세스 및 행동 경로를 실시간으로 모니터링하고 검토할 수 있습니다.
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생산 효율성 향상, Web3 개발을 위한 가속기
Web3의 발전에서 인공지능(AI)은 생산성을 향상시키고 더 나은 사용자 경험을 만들기 위해 다양한 분야와 결합하는 중요한 역할을 합니다. 다음은 AI가 Web3를 만나는 몇 가지 주요 영역입니다.
AI 및 온체인 데이터 수집 및 분석
AI 기술은 온체인 데이터 수집 및 분석에 중요한 역할을 합니다. 블록체인은 분산 데이터베이스로서 많은 거래와 정보를 기록합니다. AI 기술을 활용하면 블록체인의 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있습니다. 예를 들어 Web3 Analytics는 기계 학습 및 데이터 마이닝 알고리즘을 활용하여 온체인 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 AI 기반 분석 플랫폼입니다. 사용자가 온체인 트랜잭션, 시장 동향 및 사용자 행동 패턴에 대한 통찰력을 얻도록 도와줌으로써 사용자에게 보다 정확한 데이터 분석 및 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다. 유사한 플랫폼은 사용자가 잠재적인 시장 기회와 추세를 발견할 수 있도록 AI 기반 온체인 데이터 분석 도구를 제공하는 MinMax AI입니다.
AI 및 자동화된 dApp 개발
dApp 개발 프로세스 자동화에 AI 기술을 적용하는 것도 매우 중요합니다. 스마트 계약 및 dApp 개발에는 일반적으로 많은 코드 작성과 지루한 테스트 및 배포 작업이 필요합니다. AI와 스마트 계약 및 dApp 개발 도구를 결합하여 보다 효율적이고 스마트한 dApp 개발 프로세스를 달성할 수 있습니다. AI는 코드 생성, 스마트 계약의 검증 및 테스트, dApp의 배포 및 유지 관리를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 시간과 리소스를 절약하고 개발 프로세스의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 일부 AI 지원 개발 도구는 자연어 처리 및 기계 학습 기술을 사용하여 개발자가 스마트 계약을 더 빠르게 작성하고 잠재적인 오류를 자동으로 감지하고 수정하도록 돕습니다.
AI 및 온체인 트랜잭션 보안
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리소스 할당 최적화, Web3 세계의 네비게이터
리소스 할당 최적화는 Web3 세계에서 핵심 과제입니다. 블록체인 기술과 인공 지능의 결합으로 AI를 네비게이터로 사용하여 보다 효율적인 자원 할당 및 활용을 달성할 수 있습니다. 다음은 AI가 Web3 세계를 탐색할 수 있는 몇 가지 영역입니다.
AI 및 온체인 활동의 최적화: 블록체인 활동에는 트랜잭션, 계약 실행 및 데이터 저장이 포함됩니다. AI의 지능형 분석 및 예측 기능을 통해 온체인 활동을 더 잘 최적화하고 전반적인 효율성과 성능을 개선할 수 있습니다. AI는 트랜잭션 패턴을 식별하고 비정상적인 활동을 감지하며 데이터 분석 및 모델 교육을 통해 블록체인 네트워크에 대한 리소스 할당을 최적화하기 위한 실시간 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
AI 및 온체인 광고 메커니즘: Web3 세계에서 광고도 자원의 한 유형입니다. AI는 온체인 광고 메커니즘에서 중요한 역할을 할 수 있어 광고주가 보다 정확하게 고객을 타겟팅하고 개인화된 광고 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원합니다. AI는 체인에 있는 사용자의 데이터 및 행동 패턴을 분석하여 보다 정확한 광고 배치를 달성하고 광고의 클릭률 및 전환율을 개선하여 리소스 할당 및 활용을 최적화할 수 있습니다.
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낮은 진입장벽, Web3 대중화 부스터
AI가 내장된 친숙한 사용자 인터페이스
예를 들어 Web3 감사 플랫폼 Fuzzland는 AI를 사용하여 코드 감사자가 코드 취약성을 확인하고 자연어 설명을 제공하여 감사 전문 지식을 지원하도록 돕습니다. Fuzzland는 또한 AI를 활용하여 공식 사양 및 계약 코드에 대한 자연어 설명과 개발자가 코드의 잠재적인 문제를 이해하는 데 도움이 되는 일부 샘플 코드를 제공합니다. Fuzzland는 AI 기술과 감사 전문 지식을 결합하여 Web3 업계의 개발자가 코드를 이해하고 설명하기 쉽게 하여 감사 효율성과 정확성을 향상시킵니다.
AI가 내장된 스마트 계약의 해석
AI 임베디드 스마트 계약 작성
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Web3 세계의 창의적인 라이브러리인 풍부한 플롯 게임 플레이
AI 및 생성 NFT
AI 자동 거래 대행
캐릭터 AI 및 게임 NPC
메타버스 장면의 AI 및 자동 렌더링
제너레이티브 AI의 부상은 크리에이티브 산업에 새로운 가능성을 가져왔고 Web3 세계에 더욱 다양하고 혁신적인 경험을 제공하여 사용자가 풍부한 플롯과 게임 플레이에 참여할 수 있게 했습니다. 과거 NFT 강세장에서 AI는 생성형 NFT에 무한한 창의성을 주입했습니다. Generative NFT(Non-Fungible Token)는 알고리즘과 데이터를 기반으로 하는 일종의 아트워크 또는 디지털 자산으로 AI 기술을 통해 독특하고 다양한 아트워크와 캐릭터를 생성할 수 있습니다. 이러한 생성 NFT는 게임, 가상 세계 또는 메타버스에서 캐릭터, 소품 또는 장면 요소가 되어 사용자에게 풍부한 선택과 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. DeFi의 급증에 따라 AI 자동 거래 에이전트는 크리에이티브 라이브러리의 경제 거래 프로세스에 편의성과 효율성을 제공합니다. Web3 세계에서 사용자는 크리에이티브 라이브러리의 디지털 자산을 소유, 거래 또는 참여함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. AI 자동 거래 에이전트는 지능형 알고리즘과 기계 학습 기술을 사용하여 자산 거래를 자동화하여 사용자가 최고의 거래 기회를 얻고 수익을 극대화하도록 돕습니다. AIGC는 또한 콘텐츠 플랫폼과 UGC 커뮤니티에 새로운 게임 플레이와 아이디어를 제공합니다.예를 들어 Yodayo는 가상 앵커와 애니메이션 팬이 좋아하는 콘텐츠를 공유하고 더 많이 만들 수 있는 AI 아트 플랫폼입니다. Yodayo는 AIGC 엔진에 연결하여 콘텐츠 제작 플랫폼에서 사용자의 생성 및 상호 작용을 보다 쉽고 쉽게 운영할 수 있도록 하여 기존 플랫폼에서 일반적으로 "침묵"하는 대부분의 사용자도 제작자 및 마스터가 될 수 있습니다. 크리에이터, 커뮤니티와 더 긴밀하게 연결하고 커뮤니티에 기여합니다.
발문
발문
Web3 실무자들이 AI 물결에 휩쓸리면서 최근 몇 달 동안 두 산업에서 정보 폭발을 경험한 후 AI와 Web3의 결합에 대해 더 깊은 생각을 하게 되었습니다. 둘 사이의 근본적인 논리에는 갈등이 있지만, AI의 중앙화와 Web3의 탈중앙화 원칙은 양립하기 어려워 보이지만 AI와 Web3가 서로를 보완하고 서로의 솔루션이 될 수 있는 것은 바로 이 모순된 논리입니다. 서로의 발전을 촉진합니다. Web3의 분산 메커니즘은 AI가 직면한 개인 정보 보호 및 데이터 남용 문제를 근본적으로 해결할 수 있으며 Web3 및 블록체인 기술을 적용하면 AI의 동작을 모니터링 및 기록하고 AI의 보안을 향상하며 AI의 자동화를 촉진할 수 있습니다. 다양한 분야의 에이전트 홍보 및 활용
하위 계층에서 AI와 Web3의 결합은 어렵지만 애플리케이션 수준에서 많은 새로운 가능성과 내러티브를 생성할 수 있습니다. AI는 Web3 애플리케이션의 중요한 부스트가 될 수 있으며 Web3 애플리케이션의 개발 속도를 크게 향상하고 사용자 및 dApp 상호 작용 및 학습 비용은 더 많은 사용자가 Web3 세계에 진입하는 데 도움이 됩니다. 동시에 AI는 dApp 개발 및 프로젝트 배포에 대한 기술적 문턱을 낮추는 동시에 더 많은 게임 플레이를 가져오고 게임 및 사회 생태계에 가상 인간 및 캐릭터 AI를 포함하는 것과 같이 혁신 및 운영 측면에서 프로젝트에 대한 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 등. 참신한 요소는 Web3 애플리케이션에 새로운 내러티브와 경험을 제공하고 Web3 산업의 발전과 홍보를 더욱 촉진할 것입니다.
AI와 Web3의 결합은 몇 가지 도전과 한계에 직면하지만, 이 둘의 유기적인 결합만이 차세대 인터넷의 내러티브와 이상을 뒷받침할 수 있다고 믿습니다. 우리는 AI를 Web3에 도입하고 Web3를 더 넓은 분야로 밀어 넣을 수 있는 보다 혁신적인 프로젝트의 출현을 기대하며, 이 두 첨단 기술의 개발이 계속해서 서로가 기술적 병목 현상을 극복하고 극복하는 데 도움이 될 수 있기를 바랍니다. 비용 제약, 그리고 공동으로 더 스마트하고 더 열린 미래를 만듭니다.
Reference:
