از آنجایی که هوش مصنوعی به همه چیز راه پیدا کرده است، در اینجا راه هایی وجود دارد که به ساختن نسل سوم اینترنت، Web3 کمک می کند.
نسخه فعلی اینترنت، Web 2.0، از هوش مصنوعی و مدل های یادگیری ماشین به روش های مختلف استفاده می کند. این مدل ها به تبلیغات هدفمند، موتورهای توصیه، چت ربات ها، تولیدکنندگان تصویر و دستیارهای صوتی کمک می کنند.
اما وب 2.0 محدودیت هایی دارد. مسائلی مانند کنترل شرکت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، و گسترش اطلاعات نادرست از اشکالات عمده هستند. بنابراین، تغییر به Web3، یک قلمرو دیجیتالی پیشرفته‌تر و فراگیرتر، محبوبیت بیشتری پیدا می‌کند.
همانطور که اینترنت در حال تکامل است، درک نحوه عملکرد هوش مصنوعی و ML در Web3 بسیار مهم می شود.
Web3 دقیقا چیست؟
قبل از پرداختن به ادغام هوش مصنوعی، درک Web3 بسیار مهم است. Web3 نسل بعدی وب پس از وب 2.0 است که به افراد اجازه می دهد کنترل بیشتری بر روی داده های خود داشته باشند. در آن، شما از چیزهایی مانند کیف پول بلاک چین و ارزهای دیجیتال برای محافظت از اطلاعات خود استفاده می کنید.
کاربر در Web3 فردی است که مالکیت و کنترل تجربیات آنلاین خود را دارد و می تواند داده های خود را خصوصی نگه دارد. Web3 با وب 2.0 متفاوت است زیرا به کاربران قدرت بیشتری بر شرکت ها می دهد. با Web3، کاربران می توانند پلتفرم های غیرمتمرکز را مالک و کنترل کنند. این امر دنیای آنلاین را برای همه منصفانه تر و فراگیرتر می کند.
حال، بیایید ببینیم که چگونه AI/ML می تواند Web3 را حتی بهتر کند.
1. تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته
مدل‌های هوش مصنوعی و ML در تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته برتری دارند و تقریباً یک دهه است که به طور گسترده در علم داده استفاده می‌شوند.
در حوزه Web3، می توانید از AI/ML برای تأثیرگذاری عالی استفاده کنید. با AI/ML می‌توانید سوابق تراکنش‌ها را ردیابی کنید، تعاملات قراردادهای هوشمند را نظارت کنید و الگوهای استفاده از برنامه‌های غیرمتمرکز (DApps) را تحلیل کنید.
تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر هوش مصنوعی در Web3 می تواند بینش های ارزشمندی را در مورد داده های بلاک چین ارائه دهد. چندین شرکت تجزیه و تحلیل بلاک چین که از AI/ML برای تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته در Web3 استفاده می کنند، ظهور کرده اند.
به عنوان مثال، BlockTrace یک ربات چت با قابلیت تجزیه و تحلیل داده های شبکه بیت کوین توسعه داده است. این چت بات به شما امکان می دهد با استفاده از زبان طبیعی تعامل داشته باشید و به سوالات خود در مورد بلاک چین بیت کوین پاسخ دهید.
2. اتوماسیون قرارداد هوشمند
اگر درک کنید که قراردادهای هوشمند چیست، ممکن است نقش حیاتی آنها را در اکوسیستم Web3 بدانید. ادغام AI/ML با اتوماسیون قراردادهای هوشمند در Web3 می تواند فرآیندهای مدیریتی را بهبود بخشد. به عنوان مثال، می تواند برداشت محصول، استخراج NFT و پروتکل های نقدینگی را در پلتفرم های DeFi به طور خودکار انجام دهد.
علاوه بر این، استفاده از AI/ML برای ساده‌سازی فرآیندهای قرارداد هوشمند در Web3 می‌تواند منجر به توسعه قراردادهای بهینه شود. این قراردادها می توانند هزینه گاز را کاهش دهند و در زمان ازدحام شبکه مفید باشند.
با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، می‌توانید ناکارآمدی‌ها و خطرات بالقوه را در ساختار قرارداد شناسایی کنید. به شما این امکان را می دهد که به مسائل رسیدگی کنید و قراردادهای هوشمند کارآمدتری طراحی کنید.
قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین فرصت هایی را برای پروتکل های غیرمتمرکز و هوشمند باز می کند. این تغییر می‌تواند منجر به ظهور بازارسازان خودکار (AMM) در امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)، توکن‌های غیرقابل تعویض پویا (NFT) و پروتکل‌های وام‌دهی پیشرفته شود. این نوآوری ها کارایی و هوشمندی را برای اکوسیستم Web3 به ارمغان می آورد.
3. کشف تقلب و امنیت
در این دوره، مهاجمان سایبری از استراتژی های پیچیده ای برای هدف قرار دادن کاربران استفاده می کنند. برای مقابله با این تهدیدات، استفاده از تاکتیک های پیشرفته مهم است. پیشرفت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اکوسیستم‌های Web3 می‌توانند ابزار ارزشمندی در تقویت پروتکل‌های امنیتی باشند.
این الگوریتم ها می توانند تقلب و نقض امنیت را شناسایی کنند. آنها الگوها را یاد می گیرند و فعالیت های مخرب را از طریق مدل سازی و آموزش در محیط های خاص شناسایی می کنند.
نمونه ای از تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی در Web3 ساردین است. از بیومتریک رفتار برای شناسایی فعالیت های غیرعادی کاربر و تمایز بین کاربران قانونی و کلاهبرداران استفاده می کند. ساردین از تکنیک های یادگیری ماشینی نظارت شده برای این منظور استفاده می کند. این پلتفرم همچنین راهکارهای انطباق و پرداخت مبتنی بر هوش مصنوعی را برای تقویت قابلیت های خود ارائه می دهد.
4. حکومت غیرمتمرکز
AI/ML در حکمرانی غیرمتمرکز Web3 می تواند موثر باشد. سازمان‌های مستقل غیرمتمرکز (DAO) در Web3 می‌توانند از سیستم‌های هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت خود استفاده کنند. DAO ها پلتفرم های مبتنی بر بلاک چین هستند که به مکانیسم های حکومتی توکن شده وابسته هستند.
ادغام تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی/ML در حاکمیت Web3 می تواند تمرکززدایی را افزایش دهد. می تواند تقلب را شناسایی کند، از حریم خصوصی شما محافظت کند و خطرات را در پلتفرم ارزیابی کند تا شفافیت ایجاد کند.
مدل های AI/ML نیز برای سیستم رای گیری مهم هستند. آنها می توانند داده ها را برای درک ترجیحات اعضای DAO تجزیه و تحلیل کنند و به طراحی پلتفرم بر اساس آن کمک کنند.
به همین ترتیب، این مدل ها بینش داده های دقیقی را ارائه می دهند و اعضا را قادر می سازند تا به چالش های جدید رسیدگی کنند یا از فرصت ها استفاده کنند. این باعث افزایش انعطاف پذیری DAO و بهبود کارایی آنها می شود.
5. تجربیات کاربر شخصی
رویکرد کاربر محور و شخصی سازی در Web3 ممکن است منجر به بهبود تجربیات مشتری شود. با ادغام هوش مصنوعی، شخصی‌سازی می‌تواند به ارتفاعات جدیدی برسد. DApps در Web3 می تواند از AI/ML برای درک ترجیحات شما بر اساس تاریخچه و الگوهای تعامل شما استفاده کند.
در Web3، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند تجربه آنلاین شما را شخصی‌تر کنند. پلتفرم‌ها می‌توانند از ML برای پیشنهاد و نمایش محتوایی که برای شما طراحی شده است استفاده کنند. مدل‌های ML از فیلترها برای بررسی علایق و اقدامات شما استفاده می‌کنند و سپس توصیه‌ها و محتوایی را ارائه می‌کنند که با ترجیحات شما مطابقت دارد.
Web3 گزینه های سفارشی سازی بیشتری را در مقایسه با Web 2.0 ارائه می دهد. علاوه بر محتوا و توصیه ها، می توانید رابط ها را بر اساس ترجیحات خود شخصی سازی کنید.
به عنوان مثال، در Mastodon، یک پلت فرم رسانه اجتماعی Web3، می توانید نمونه های خود را با امکانات سفارشی سازی زیادی ایجاد کنید. می‌توانید براساس علایق خود انتخاب کنید چه موارد یا محتوایی را شامل یا حذف کنید.
6. حریم خصوصی و مالکیت داده ها
در حالی که نوید افزایش حریم خصوصی را دارد، هنوز چندین نگرانی وجود دارد که Web3 همه مشکلات حریم خصوصی شما را حل نکند. با این حال، این نگرانی ها را می توان به طور موثر با استفاده از AI/ML برای تقویت حریم خصوصی در Web3 برطرف کرد. روش‌های ML می‌توانند اطلاعات خصوصی شما را رمزگذاری کنند و از ناشناس بودن در پلتفرم‌های غیرمتمرکز اطمینان حاصل کنند.
راه‌حل‌های حفظ حریم خصوصی مبتنی بر هوش مصنوعی برای Web3 می‌توانند تکنیک‌هایی مانند محاسبات امن چند جانبه (SMPC) را در بر بگیرند. SMPC رمزگذاری داده ها را حتی زمانی که چندین طرف درگیر عملیات داده هستند، تضمین می کند. این DApps را قادر می سازد تا داده ها را پردازش کند و در عین حال از حریم خصوصی کاربر محافظت کند.
مدل‌های AI/ML همچنین روش‌هایی مانند حریم خصوصی متفاوت را ارائه می‌کنند که شامل اضافه کردن نویز به داده‌ها در طول تحلیل‌های گسترده است.
به این ترتیب، ادغام هوش مصنوعی در Web3 می تواند مالکیت داده های کاربر را افزایش دهد. در Web3، اکوسیستم در حال حاضر غیرمتمرکز است، به این معنی که هیچ مرجع واحدی آن را کنترل نمی کند. با افزودن هوش مصنوعی، می توانید کنترل کاملی بر روی داده های خود داشته باشید و قدرت بیشتری در دنیای Web3 به شما بدهد.
7. کارگزاران مستقل و قراردادهای هوشمند
AI/ML می تواند عوامل مستقل و قراردادهای هوشمند را به Web3 بیاورد. این نمایندگان بدون دستورالعمل مستقیم از طرف شما کار می کنند و مزایایی مانند حفظ حریم خصوصی بهتر، فرآیندهای بهبود یافته و تجربه کاربری پیشرفته را ارائه می دهند.
وقتی AI/ML را به عوامل مستقل Web3 اضافه می‌کنیم، قوانینی را به آنها می‌دهیم که هنگام تعامل با افراد از آنها پیروی کنند. این به آنها کمک می کند تا بفهمند چگونه رفتار کنند.
مدل‌های هوش مصنوعی این سیستم‌های هوشمند را حتی بهتر می‌کنند. آنها اکنون می توانند قراردادها را اجرا کنند و وظایف را به طور مستقل بدون اتکا به انسان برای راهنمایی انجام دهند. این باعث می شود که آنها توانایی بیشتری داشته باشند و همه کاره باشند.
نمونه ای از عوامل مستقل مبتنی بر هوش مصنوعی در Web3 پروژه هوش مصنوعی ساتوشی است. از هوش مصنوعی برای ایجاد عواملی که می توانند با شبکه های غیرمتمرکز تعامل داشته باشند، استفاده می کند. این عوامل به عنوان دستیاران شخصی، مشاوران و نهادهای تصمیم‌گیر عمل می‌کنند و کمک‌های ارزشمندی را در اکوسیستم Web3 ارائه می‌کنند.
AI/ML می تواند نوآوری را در Web3 هدایت کند
اکوسیستم Web3 در حال حاضر در مراحل اولیه خود است. این کشور با چالش‌های متعددی مواجه است که نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و حکمرانی ناکارآمد در میان آنها برجسته است. اما ادغام AI/ML می تواند به حل این مشکلات کمک کند. AI/ML در دهه گذشته پیشرفت کرده و بسیاری از صنایع را متحول کرده است.
AI/ML پتانسیل بسیار زیادی در Web3 دارد. می تواند نگرانی های مربوط به حریم خصوصی و کارایی را به طور موثر برطرف کند. تجزیه و تحلیل داده ها را بهبود می بخشد و امکان قراردادهای هوشمند مستقل را فراهم می کند.
AI/ML همچنین بر شخصی سازی تمرکز دارد تا تجربیات کاربری بهتری را در محیط غیرمتمرکز Web3 ارائه دهد. نوآوری، کارایی و تجربیات کاربر محور را برای Web3 به ارمغان می آورد.