Web3 ve AI'nin Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapıda, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı kontrol altında olup, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşımcı hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, hile karşıtı algoritmalar gibi birçok güçlendirme sunarak, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için hayati öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modeli aşağıdaki başlıca sorunları barındırmaktadır:
Veri alma maliyeti yüksek, KOBİ'lerin bunu karşılaması zor.
Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleşiyor ve veri adaları oluşturuyor.
Kişisel verilerin gizliliği sızdırılma ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya
Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Dağıtık veri toplama: Kullanıcılar, AI şirketlerine boşta kalan ağlarını satabilir, ağ verilerini toplayarak AI modellerinin eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
Merkeziyetsiz veri etiketleme: "etiketle kazan" modeli ile, küresel çalışanları veri etiketlemesine katılmaya teşvik etmek için token ödülleri kullanarak, küresel uzmanlık bir araya getirilmektedir.
Blok zinciri veri ticaret platformu: Veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlayarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde hâlâ bazı sorunlar bulunmaktadır; veri kalitesinin tutarsız olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyetin yetersizliği gibi. Sentez veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentez veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak kullanılabilir ve veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentez verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği görülmektedir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma global bir odak noktası haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına olan ihtiyacı yansıtıyor. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması ve AI modellerinin potansiyelini ve çıkarım yeteneklerini kısıtlaması gibi zorluklar da getirmektedir.
FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, verileri çözmeden, ve hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamaları için sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açma konusunda büyük bir avantaj sunar.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'in tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplamalara vurgu yapar.
Hesap Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinde patlama yaşanmasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, GPT-3 modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektiriyor, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine yol açıyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikro işlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü arz sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikileme düştü: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.
Belirli bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler bu görevleri hesaplama gücü katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülleri alırlar. Bu tür bir çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırarak AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine ve AI çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik etmede kilit bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme
Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, yapay zeka çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme olanak tanırken, kullanıcı gizliliğini de korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda kullanılmaktadır.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve projelerin dağıtımı için en çok tercih edilen platformlardan biri haline geldi. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI Model Yayınında Yeni Paradigma
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zorlaşır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bunun yanı sıra gelir elde etmesi de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'larını satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşabilirler. Bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için iki ERC standardını birleştirmektedir.
IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynaklı iş birliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçi yapısı ve potansiyel değeri için heyecan duymak gerekir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. Açık bir talimat olmadan bile, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve harici bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyen bu platform, jeneratif AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bu platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltmaktadır, ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonu konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerinde durulmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımı nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar. Bu altyapıların yavaş yavaş gelişmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
21 Likes
Reward
21
6
Share
Comment
0/400
AirdropHarvester
· 07-22 19:17
Hepiniz merkeziyetsizliği söylüyorsunuz ama sonuçta para CZ'nin cebinde.
View OriginalReply0
LiquidityOracle
· 07-22 15:56
Yine web3'ü övmeye başladılar, buff katlıyorsunuz sanırım.
View OriginalReply0
BlockchainFries
· 07-22 09:01
Vay be, bu gerçek hayata geçmek için daha çok yol var.
View OriginalReply0
MEVHunterBearish
· 07-19 22:56
Ne kadar da Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek gibi geliyor.
View OriginalReply0
OnlyOnMainnet
· 07-19 22:56
Alet insanı akıllı insana dönüşüyor, biraz ilginç.
View OriginalReply0
TrustMeBro
· 07-19 22:32
Dinlemek oldukça havalı ama ne zaman hayata geçeceğini bilmiyorum.
Web3 ve AI'nin Entegrasyonu: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3 ve AI'nin Birleşimi: Yeni Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek
Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon fırsatına sahiptir. Geleneksel merkezi yapıda, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı kontrol altında olup, hesaplama gücü darboğazı, gizlilik ihlali, algoritma kara kutusu gibi birçok zorlukla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, paylaşımcı hesaplama ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplaması gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, hile karşıtı algoritmalar gibi birçok güçlendirme sunarak, ekosistem inşasına katkıda bulunabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, bir sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücü değerini serbest bırakmak için hayati öneme sahiptir.
Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli
Veri, AI gelişiminin temel itici gücüdür, tıpkı yakıtın bir motora olduğu gibi. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.
Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanma modeli aşağıdaki başlıca sorunları barındırmaktadır:
Web3, geleneksel modelin sorunlarını yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:
Buna rağmen, gerçek dünya verilerinin elde edilmesinde hâlâ bazı sorunlar bulunmaktadır; veri kalitesinin tutarsız olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyetin yetersizliği gibi. Sentez veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyonuna dayanan sentez veriler, gerçek verilerin özelliklerini simüle edebilir, gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak kullanılabilir ve veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentez verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği görülmektedir.
Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü
Veri odaklı çağda, gizlilik koruma global bir odak noktası haline geldi. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasaların yürürlüğe girmesi, kişisel gizliliğin sıkı bir şekilde korunmasına olan ihtiyacı yansıtıyor. Ancak bu, bazı hassas verilerin gizlilik riskleri nedeniyle yeterince kullanılamaması ve AI modellerinin potansiyelini ve çıkarım yeteneklerini kısıtlaması gibi zorluklar da getirmektedir.
FHE, tam homomorfik şifreleme anlamına gelir, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, verileri çözmeden, ve hesaplama sonuçları, açık metin verileri üzerinde yapılan aynı hesaplamaların sonuçlarıyla tutarlıdır.
FHE, AI gizlilik hesaplamaları için sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine ticari sırları korurken API hizmetlerini güvenli bir şekilde açma konusunda büyük bir avantaj sunar.
FHEML, veri ve modellerin makine öğrenimi döngüsü boyunca şifrelenmesini destekleyerek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar ve veri sızıntısı riskini önler. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.
FHEML, ZKML'in tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplamalara vurgu yapar.
Hesap Gücü Devrimi: Merkezi Olmayan Ağlarda AI Hesaplaması
Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir iki katına çıkıyor, bu da hesaplama gücü talebinde patlama yaşanmasına neden oluyor ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşıyor. Örneğin, GPT-3 modelinin eğitimi muazzam bir hesaplama gücü gerektiriyor, bu da tek bir cihazda 355 yıllık eğitim süresine eşdeğer. Bu tür bir hesaplama gücü kıtlığı, sadece AI teknolojisinin ilerlemesini kısıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda gelişmiş AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için ulaşılmaz hale gelmesine yol açıyor.
Aynı zamanda, dünya genelinde GPU kullanım oranı %40'ın altında, mikro işlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü arz sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları bir ikileme düştü: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, ihtiyaç duydukları şey talebe dayalı, ekonomik ve verimli bir hesaplama hizmeti.
Belirli bir merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve erişimi kolay bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir, akıllı sözleşmeler bu görevleri hesaplama gücü katkısı yapan madenci düğümlerine atar, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülleri alırlar. Bu tür bir çözüm, kaynak kullanım verimliliğini artırarak AI gibi alanlardaki hesaplama darboğazı sorunlarını çözmeye yardımcı olmaktadır.
Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimine ve AI çıkarımına odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır.
Merkeziyetsiz hesaplama ağı, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama engellerini azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde merkeziyetsiz hesaplama ağı, daha fazla yenilikçi dapp'ı çekerek AI teknolojisinin gelişimini ve uygulamasını birlikte teşvik etmede kilit bir rol oynayacaktır.
DePIN: Web3 ile Edge AI'ye Güç Verme
Hayal edin ki, telefonunuz, akıllı saatiniz ve hatta evdeki akıllı cihazlarınız, yapay zeka çalıştırma yeteneğine sahip - işte Edge AI'nin cazibesi burada yatıyor. Verilerin üretildiği kaynakta hesaplamaların gerçekleşmesini sağlar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işleme olanak tanırken, kullanıcı gizliliğini de korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda kullanılmaktadır.
Web3 alanında daha aşina olduğumuz bir isim var - DePIN. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgular, DePIN yerel olarak verileri işleyerek kullanıcı gizliliğini artırabilir ve veri sızıntısı riskini azaltabilir; Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerini hesaplama kaynakları sağlamaya teşvik edebilir ve sürdürülebilir bir ekosistem inşa edebilir.
Şu anda DePIN, belirli bir kamu blok zinciri ekosisteminde hızla gelişiyor ve projelerin dağıtımı için en çok tercih edilen platformlardan biri haline geldi. Bu kamu blok zincirinin yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikleri, DePIN projelerine güçlü bir destek sağlıyor. Şu anda, bu kamu blok zincirindeki DePIN projelerinin piyasa değeri 10 milyar doları aşmış durumda ve birçok tanınmış proje önemli ilerlemeler kaydetti.
IMO: AI Model Yayınında Yeni Paradigma
IMO kavramı, bir protokol tarafından ilk olarak önerilmiştir ve AI modellerinin tokenleştirilmesini sağlamaktadır.
Geleneksel modelde, kâr paylaşım mekanizmasının eksikliği nedeniyle, bir AI modeli geliştirildiğinde ve pazara sunulduğunda, geliştiricilerin genellikle modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmesi zorlaşır. Özellikle model diğer ürün ve hizmetlere entegre edildiğinde, orijinal yaratıcının kullanım durumunu takip etmesi zorlaşır, bunun yanı sıra gelir elde etmesi de imkansız hale gelir. Ayrıca, AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırır, modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini kısıtlar.
IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunmaktadır. Yatırımcılar, IMO token'larını satın alarak modelin gelecekte üreteceği gelirleri paylaşabilirler. Bir protokol, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini kullanarak AI modelinin doğruluğunu sağlamak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını mümkün kılmak için iki ERC standardını birleştirmektedir.
IMO modeli, şeffaflığı ve güveni artırarak, açık kaynaklı iş birliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine ivme kazandırmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak pazar kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçi yapısı ve potansiyel değeri için heyecan duymak gerekir.
AI Ajanı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı
AI Ajansı çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünce yürütebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararlar planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşimde bulunarak tercihlerini öğrenebilir ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. Açık bir talimat olmadan bile, AI Ajansı kendi başına sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.
Açık bir AI yerel uygulama platformu, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve harici bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu bir yaratım araç seti sunmaktadır. Adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyen bu platform, jeneratif AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmektedir. Bu platform, rol yapmayı daha insani hale getiren özel bir büyük dil modeli eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırmakta ve ses sentez maliyetlerini %99 oranında azaltmaktadır, ses klonlama sadece 1 dakika içinde gerçekleştirilebilir. Bu platformda özelleştirilmiş AI Agent kullanılarak şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü oluşturma gibi birçok alanda uygulama yapılabilmektedir.
Web3 ile AI'nin entegrasyonu konusunda, şu anda daha çok altyapı katmanının keşfi üzerinde durulmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün etkin kullanımı nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi temel sorunlar. Bu altyapıların yavaş yavaş gelişmesiyle, Web3 ile AI'nin entegrasyonunun bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için nedenlerimiz var.