7 måder AI/ML kan påvirke Web3

Den nuværende version af internettet, Web 2.0, bruger AI og maskinlæringsmodeller på forskellige måder. Disse modeller driver målrettede annoncer, anbefalingsmotorer, chatbots, billedgeneratorer og stemmeassistenter.

Men Web 2.0 har sine begrænsninger. Spørgsmål som virksomhedskontrol, privatlivsproblemer og spredning af misinformation er store ulemper. Så skiftet til Web3, et mere avanceret og inkluderende digitalt område, vinder popularitet.

Efterhånden som internettet udvikler sig, bliver det afgørende at forstå, hvordan AI og ML vil fungere i Web3.

Hvad er Web3 egentlig?

Før du dykker ned i AI-integration, er det afgørende at forstå Web3. Web3 er den næste generation af nettet efter Web 2.0, som giver folk mere kontrol over deres data. I den bruger du ting som blockchain og cryptocurrency-punge til at beskytte dine oplysninger.

EN bruger i Web3 er en person, der har ejerskab og kontrol over deres onlineoplevelser og kan holde deres data private. Web3 er anderledes end Web 2.0, fordi det giver brugerne mere magt over virksomheder. Med Web3 kan brugerne eje og kontrollere decentrale platforme. Dette gør onlineverdenen mere retfærdig og mere rummelig for alle.

Lad os nu se, hvordan AI/ML kan gøre Web3 endnu bedre.

1. Forbedret dataanalyse

AI- og ML-modeller udmærker sig i avanceret dataanalyse, og de har været meget brugt i datavidenskab i næsten et årti.

I området Web3 kan du bruge AI/ML med stor effekt. Med AI/ML kan du spore transaktionsregistreringer, overvåge smarte kontraktinteraktioner og analysere brugsmønstre for decentraliserede applikationer (DApps).

AI-drevet dataanalyse i Web3 kan give værdifuld indsigt i blockchain-data. Adskillige blockchain-analysefirmaer, der udnytter AI/ML til avanceret dataanalyse i Web3, er dukket op.

BlockTracehar for eksempel udviklet en chatbot, der er i stand til at analysere Bitcoin-netværksdata. Denne chatbot giver dig mulighed for at interagere ved hjælp af naturligt sprog og få svar på dine spørgsmål om Bitcoin blockchain.

2. Smart kontraktautomatisering

Hvis du forstår hvad smarte kontrakter er, kender du måske deres afgørende rolle i Web3-økosystemet. Integrering af AI/ML med smart kontraktautomatisering i Web3 kan forbedre administrationsprocesserne. For eksempel kan den automatisere høst af udbytte, NFT-udmøntning og likviditetsprotokoller i DeFi-platforme.

Ydermere kan brug af AI/ML til at strømline smarte kontraktprocesser i Web3 resultere i udvikling af optimerede kontrakter. Disse kontrakter kan reducere gasafgiften og kan være nyttige under overbelastning af netværket.

Ved hjælp af maskinlæringsmetoder kan du også identificere ineffektiviteten og potentielle risici inden for kontraktstrukturen. Det vil give dig mulighed for at løse problemerne og designe mere effektive smarte kontrakter.

AI/ML-drevne smarte kontrakter åbner også muligheder for decentraliserede og intelligente protokoller. Dette skift kan føre til fremkomsten af ​​automatiserede markedsskabere (AMM'er) inden for decentraliseret finans (DeFi), dynamiske ikke-fungible tokens (NFT'er)og avancerede udlånsprotokoller. Disse innovationer bringer effektivitet og intelligens til Web3-økosystemet.

3. Svindel opdagelse og sikkerhed

I denne æra bruger cyberangribere sofistikerede strategier til at målrette mod brugere. For at imødegå disse trusler er det vigtigt at bruge avancerede taktikker. AI og maskinlæringsfremskridt i Web3-økosystemer kan være værdifulde værktøjer til at forbedre sikkerhedsprotokollerne.

Disse algoritmer kan opdage svindel og sikkerhedsbrud. De lærer mønstre og identificerer ondsindede aktiviteter gennem modellering og træning i specifikke miljøer.

Et eksempel på AI-drevet svindeldetektion i Web3 er Sardin. Den bruger adfærdsbiometri til at identificere usædvanlige brugeraktiviteter og skelne mellem legitime brugere og svindlere. Sardine anvender overvågede maskinlæringsteknikker til dette formål. Platformen tilbyder også AI-baserede compliance- og betalingsløsninger for at styrke dens muligheder.

4. Decentral styring

AI/ML i den decentraliserede styring af Web3 kan være effektiv. Decentraliserede autonome organisationer (DAO'er) i Web3 kan bruge AI-systemer til at forbedre deres styring. DAO'er er blockchain-baserede platforme, der afhænger af tokeniserede styringsmekanismer.

Sammenlægning af AI/ML-drevet beslutningstagning i Web3-styring kan øge decentraliseringen. Det kan opdage svindel, beskytte dit privatliv og vurdere risici på platformen for at skabe gennemsigtighed.

AI/ML-modeller er også vigtige for afstemningssystemet. De kan analysere data for at forstå DAO-medlemmernes præferencer og hjælpe med at designe platformen i overensstemmelse hermed.

Ligeledes giver disse modeller nøjagtige dataindsigter, der gør det muligt for medlemmerne at tage fat på nye udfordringer eller gribe muligheder. Dette øger fleksibiliteten af ​​DAO'er og forbedrer deres effektivitet.

5. Personlige brugeroplevelser

Den brugercentrerede tilgang og personalisering i Web3 kan føre til forbedrede kundeoplevelser. Med AI-integration kan personalisering nå nye højder. DApps i Web3 kan bruge AI/ML til at forstå dine præferencer baseret på din historie og interaktionsmønstre.

I Web3 kan AI og maskinlæring gøre din onlineoplevelse mere personlig. Platforme kan bruge ML til at foreslå og vise indhold, der er skræddersyet til dig. ML-modeller bruger filtre til at kontrollere dine interesser og handlinger og giver derefter anbefalinger og indhold, der matcher dine præferencer.

Web3 tilbyder flere tilpasningsmuligheder sammenlignet med Web 2.0. Ud over indhold og anbefalinger kan du tilpasse grænseflader baseret på dine præferencer.

For eksempel i Mastodon, en Web3 social medieplatform, kan du oprette dine egne instanser med en masse tilpasningsmuligheder. Du kan vælge hvilke elementer eller indhold, der skal inkluderes eller ekskluderes baseret på dine interesser.

6. Privatliv og dataejerskab

Selvom det har løftet om forbedret privatliv, er der stadig flere bekymringer Web3 løser ikke alle dine privatlivsproblemer. Disse bekymringer kan dog effektivt tackles ved at udnytte AI/ML til at styrke privatlivets fred i Web3. ML-metoder kan kryptere dine private oplysninger og sikre anonymitet inden for decentraliserede platforme.

AI/ML-drevne privatlivsløsninger til Web3 kan omfatte teknikker såsom sikker multi-party computation (SMPC). SMPC sikrer datakryptering, selv når flere parter er involveret i dataoperationer. Dette gør det muligt for DApps at behandle data og samtidig beskytte brugernes privatliv.

AI/ML-modeller bringer også metoder som differentieret privatliv, som involverer tilføjelse af støj til data under omfattende analyser.

På denne måde kan integration af AI i Web3 øge ejerskabet af brugerdata. I Web3 er økosystemet allerede decentraliseret, hvilket betyder, at ingen enkelt myndighed kontrollerer det. Ved at tilføje AI kan du have fuld kontrol over dine data, hvilket giver dig endnu mere magt i Web3-verdenen.

7. Autonome agenter og intelligente kontrakter

AI/ML kan bringe autonome agenter og intelligente kontrakter til Web3. Disse agenter arbejder på dine vegne uden direkte instruktioner og tilbyder fordele som bedre privatliv, forbedrede processer og forbedret brugeroplevelse.

Når vi tilføjer AI/ML til Web3s autonome agenter, giver vi dem regler, som de skal følge, når de interagerer med mennesker. Dette hjælper dem med at forstå, hvordan de skal opføre sig.

AI-modeller gør disse intelligente systemer endnu bedre. De kan nu udføre kontrakter og udføre opgaver selvstændigt uden at stole på menneskers vejledning. Dette gør dem mere dygtige og alsidige.

Et eksempel på AI/ML-drevne autonome agenter i Web3 er Satoshi AI projekt. Den bruger AI til at skabe agenter, der kan interagere med decentraliserede netværk. Disse agenter tjener som personlige assistenter, rådgivere og beslutningstagende enheder, der yder værdifuld assistance i Web3-økosystemet.

AI/ML kan drive innovation i Web3

Web3-økosystemet er i øjeblikket i sine tidlige stadier. Det står over for adskillige udfordringer, hvor privatlivsproblemer og ineffektiv styring er fremtrædende blandt dem. Men integration af AI/ML kan hjælpe med at løse disse problemer. AI/ML har gjort fremskridt og transformeret mange industrier i det sidste årti.

AI/ML har et stort potentiale i Web3. Det kan effektivt løse privatlivs- og effektivitetsproblemer. Det forbedrer dataanalysen og giver mulighed for autonome smarte kontrakter.

AI/ML fokuserer også på personalisering for at give bedre brugeroplevelser i Web3s decentraliserede miljø. Det bringer innovation, effektivitet og brugercentrerede oplevelser til Web3.