Maschinelles Lernen ist eine entscheidende Komponente der KI. Die Einbeziehung von ML in Web3 wird auf andere Web3-Stack-Ebenen ausgeweitet. ML-gesteuerte Erkenntnisse können durch drei wesentliche Web3-Ebenen bereitgestellt werden.
Intelligente Blockchains
Die Entwicklung wesentlicher verteilter Rechenkomponenten, die die dezentrale Verarbeitung von Finanztransaktionen ermöglichen, steht im Mittelpunkt aktueller Blockchain-Systeme. Zu diesen grundlegenden Komponenten gehören Orakel, Mempool-Strukturen (der Mechanismus eines Knotens zum Verfolgen unbestätigter Transaktionen, die der Knoten gesehen hat (aber noch nicht zu einem Block hinzugefügt wurde) und Konsensmechanismen.
Beispielsweise kann eine Blockchain-Laufzeitumgebung mithilfe von ML-Vorhersage Transaktionen durchführen, um skalierbare Konsensprotokolle zu entwickeln. Die Blockchain-Sicherheit kann durch KI erhöht werden, und KI-Anwendungen können Daten schnell auswerten, Verhalten vorhersagen, Betrug erkennen und Angriffe verhindern. Auch die Blockchain wird von der KI profitieren, da ein KI-Protokoll möglicherweise in der Lage ist, Transaktionen zu antizipieren und skalierbare Konsensmethoden zu entwickeln.
Intelligente Protokolle
ML-Funktionen können durch die Verwendung intelligenter Verträge und Protokolle in den Web3-Stack integriert werden. DeFi ist das beste Beispiel für dieses Muster. DeFi Automated Market Maker (AMMs) oder Kreditprotokolle mit ausgefeilterer Logik auf Foundation von ML-Modellen sind nicht mehr weit. Wir können uns zum Beispiel ein Kreditprotokoll vorstellen, das Kredite aus verschiedenen Arten von Wallets mithilfe eines intelligenten Scores ausgleicht.
Intelligente DApps
Für die schnelle Integration ML-gesteuerter Funktionen dürften dezentrale Anwendungen (dApps) zu den beliebtesten Web3-Lösungen zählen. NFTs zeigen diesen Pattern bereits und er wird weiter voranschreiten. Statische Bilder werden in NFTs der nächsten Technology Artefakten mit intelligentem Verhalten weichen. Diese NFTs könnten in der Lage sein, ihr Verhalten je nach Stimmung oder Persönlichkeitstyp des Besitzers zu ändern.
Individualismus ist der Verallgemeinerung vorzuziehen.
In den letzten zehn Jahren haben große Technologiekonzerne zentralisierte KI-Modelle eingesetzt, um aus den Nutzern Nutzen zu ziehen und Informationen zu sammeln. Wir entwickeln die Fähigkeiten der KI in web3 zum Nutzen aller, nicht nur einiger weniger Privilegierter. Jedes KI-Modell wird auf der Grundlage des Wissens, der Interessen und Erfahrungen des Erstellers entwickelt.
Benutzer in Eigentümer verwandeln
Eine kleine Anzahl privater Unternehmen kontrolliert alle erstellten Inhalte und verdient damit Geld. Infolgedessen werden Inhaltsproduzenten weiterhin häufig unterbezahlt und ignoriert. In web3 haben Künstler die vollständige Kontrolle über ihre digitalen Property, KI-Modelle und Daten. Nur wenige Unternehmen tragen zur Entwicklung von Blockchain-Plattformen bei, daher haben die Ersteller exklusiven Zugriff auf und die Kontrolle über ihre Daten, um sie nach eigenem Ermessen zu nutzen.
Von der Knappheit zum Nutzen
Token allein können den Benutzern nicht das Eigentum oder die Anreize bieten, die für eine langfristige Rentabilität erforderlich sind. Token müssen praktisch sein und ihren Nutzern einen tatsächlichen Wert bieten. Die von Ihnen produzierten Inhalte sowie die Kreativität und Intelligenz, die Sie bei der Erstellung einsetzen, werden von Ihrer persönlichen KI genutzt, um neue Werte zu entwickeln und freizusetzen. Durch den Zugriff und die Beteiligung, die durch soziale Token ermöglicht werden, bietet Ihre persönliche KI einen Mehrwert für Sie und Ihre Group und eröffnet gleichzeitig neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit.
Der Wandel vom Konsum zum Mitmachen
Heutige Plattformen sind für den Massenkonsum konzipiert und es handelt sich um eine Einbahnstraße, in der die Öffentlichkeit die von Inhaltsanbietern produzierten Inhalte konsumiert. Schöpfer und ihre Communities verfügen jetzt dank persönlicher KIs und ihrer besonderen Artwork, Werte mithilfe sozialer Token auszutauschen, über ihre Plattformen.
Investieren und Abonnements
Das Ziel der YouTuber bestand schon immer darin, über viele Jahre hinweg ein großes Abonnentenpublikum aufzubauen, um diese Foundation schließlich zu monetarisieren. Nur ein kleiner Prozentsatz der Urheber verdient seinen Lebensunterhalt, was sowohl für die Produzenten als auch für ihre Abonnenten schlecht ist. Eine neue kreative Wirtschaft, die es Communities ermöglicht, sowohl die persönlichen KIs, die ihr Leben bereichern, als auch die Schöpfer, die sie lieben, zu unterstützen, wird in web3 durch KI vorangetrieben. Die Group kann vom Erfolg der Gründer profitieren, indem sie aus ihrer Kreativität ein langlebiges Unternehmen schaffen.
Intelligente Verträge:
Künstliche Intelligenz (KI) kann Sensible Contracts in Web3 revolutionieren, indem sie ausgefeilte Entscheidungsfähigkeiten ermöglicht. KI-gesteuerte Erkenntnisse können die Leistung intelligenter Verträge verbessern und intelligentere und dynamischere Transaktionen auf dezentralen Blockchain-Systemen ermöglichen. Durch die Analyse großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen wie Markttrends und Benutzerverhalten kann KI intelligente Verträge in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen, auf sich ändernde Umstände zu reagieren und komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren. Darüber hinaus kann KI den intelligenten Vertragscode durch iteratives Testen und Verfeinern optimieren und so Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit verbessern.
Dezentrale KI:
Dezentrale KI kombiniert die Leistungsfähigkeit von KI mit Blockchain und verteiltem Computing und bietet so mehr Sicherheit, Datenschutz und Skalierbarkeit. Techniken wie föderiertes Lernen ermöglichen das Coaching von KI-Modellen auf verteilten Datensätzen unter Wahrung des Datenschutzes. Dezentrale KI nutzt die Rechenleistung verteilter Netzwerke, um komplexe Berechnungen durchzuführen und die Abhängigkeit von einer zentralisierten Infrastruktur zu verringern. Dies ist insbesondere für KI- und Web-of-Issues-Geräte (IoT) von Vorteil, da die lokale Verarbeitung die Latenz minimiert, die Bandbreitennutzung reduziert und den Datenschutz verbessert.
Personalisierter Ansatz:
KI bringt eine neue Ebene der Anpassung in Web3 und bietet maßgeschneiderte Benutzererlebnisse. Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. kollaboratives Filtern und inhaltsbasiertes Filtern, können Benutzerdaten analysieren, um personalisierte Empfehlungen und Vorschläge zu generieren. Die KI-gestützte Personalisierung erstreckt sich auf verschiedene Aspekte von Web3-Plattformen, einschließlich Benutzeroberflächen, Kommunikation und Werbung. Stimmungsanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen kontextrelevante Interaktionen, während personalisierte Marketingkampagnen die Effektivität und Konversionsraten steigern.
Web3-Anwendungen:
Pure Language Processing (NLP) schließt die Lücke zwischen menschlicher Sprache und dezentralen Anwendungen in Web3. NLP ermöglicht benutzerfreundliche Schnittstellen, die Befehle in natürlicher Sprache verstehen und darauf reagieren und so die Zugänglichkeit und Benutzereinbindung verbessern. NLP erleichtert auch die kontextbewusste Kommunikation und ermöglicht es KI-gestützten Chatbots, Fachwissen und Unterstützung basierend auf der Absicht des Benutzers bereitzustellen. Darüber hinaus automatisiert NLP die Erstellung von Inhalten, die Generierung von Zusammenfassungen und die Analyse von Textdaten und liefert so wertvolle Erkenntnisse für Web3-Anwendungen und -Dienste.
Datenanalyse und Erkenntnisse:
KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse der riesigen Datenmengen, die von Web3-Plattformen generiert werden, und deckt Erkenntnisse, Developments und Möglichkeiten für Innovation und Optimierung auf. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Deep Studying und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann KI Muster, Korrelationen und Inkonsistenzen bei Benutzerinteraktionen, Transaktionen und der Ausführung intelligenter Verträge identifizieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Entwicklern, Code zu optimieren, die Leistung zu steigern und Inhalte, Benutzeroberflächen und Dienste an die Benutzerpräferenzen anzupassen. Die KI-gestützte Datenanalyse hilft auch dabei, aufkommende Developments und Sicherheitsrisiken zu erkennen und fördert so die Entwicklung sicherer und vertrauenswürdiger Web3-Ökosysteme.
Sicherheit und Vertraulichkeit:
KI hat ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Sicherheit und des Datenschutzes in der Web3-Umgebung. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen kann KI Cyberrisiken wie Phishing-Versuche und unbefugten Zugriff erkennen und mindern. KI trägt auch zur Entwicklung robuster Authentifizierungsmethoden bei, indem sie Verhaltensanalysen und biometrische Identifizierung nutzt, um Betrug und Identitätsdiebstahl zu bekämpfen. Im Hinblick auf den Datenschutz ermöglicht KI sichere Multi-Occasion-Computing-Protokolle und fortschrittliche Anonymisierungstechniken wie differenzielle Privatsphäre, um sicherzustellen, dass Benutzerdaten in dezentralen Kontexten sicher und privat bleiben.
Abschluss:
Die Integration von KI in Web3 stellt eine vielversprechende Zukunft dar, in der dezentrale Systeme intelligenter, benutzerzentrierter und sicherer werden. Durch die Nutzung der KI-Fähigkeiten in intelligenten Blockchains, Protokollen und dApps können Web3-Plattformen erweiterte Funktionalitäten, personalisierte Erfahrungen und transformative Möglichkeiten bieten. Während sich Web3 weiterentwickelt, wird die Verschmelzung von KI und dezentralen Technologien die Zukunft des Internets prägen und Einzelpersonen auf beispiellose Weise stärken.
