7 måter AI/ML kan påvirke Web3

Den nåværende versjonen av internett, Web 2.0, bruker AI og maskinlæringsmodeller på forskjellige måter. Disse modellene driver målrettede annonser, anbefalingsmotorer, chatbots, bildegeneratorer og taleassistenter.

Men Web 2.0 har sine begrensninger. Problemer som bedriftskontroll, personvernhensyn og spredning av feilinformasjon er store ulemper. Så overgangen til Web3, et mer avansert og inkluderende digitalt område, blir stadig mer populært.

Etter hvert som internett utvikler seg, blir det avgjørende å forstå hvordan AI og ML vil fungere i Web3.

Hva er egentlig Web3?

Før du fordyper deg i AI-integrasjon, er det avgjørende å forstå Web3. Web3 er neste generasjon av nettet etter Web 2.0 som gir folk mer kontroll over dataene sine. I den bruker du ting som blokkjede og kryptovaluta-lommebøker for å beskytte informasjonen din.

EN bruker i Web3 er en person som har eierskap og kontroll over sine nettopplevelser og kan holde dataene sine private. Web3 er forskjellig fra Web 2.0 fordi det gir brukerne mer makt over selskaper. Med Web3 kan brukere eie og kontrollere desentraliserte plattformer. Dette gjør nettverdenen mer rettferdig og mer inkluderende for alle.

La oss nå se hvordan AI/ML kan gjøre Web3 enda bedre.

1. Forbedret dataanalyse

AI- og ML-modeller utmerker seg i avansert dataanalyse, og de har vært mye brukt i datavitenskap i nesten et tiår.

I Web3-riket kan du bruke AI/ML med stor effekt. Med AI/ML kan du spore transaksjonsposter, overvåke smarte kontraktsinteraksjoner og analysere bruksmønstre for desentraliserte applikasjoner (DApps).

AI-drevet dataanalyse i Web3 kan gi verdifull innsikt i blokkjededata. Flere blokkjedeanalysefirmaer som utnytter AI/ML for avansert dataanalyse i Web3 har dukket opp.

BlockTrace, for eksempel, har utviklet en chatbot som er i stand til å analysere Bitcoin-nettverksdata. Denne chatboten lar deg samhandle med naturlig språk og få svar på spørsmålene dine om Bitcoin-blokkjeden.

2. Smart kontraktsautomatisering

Hvis du forstår hva smarte kontrakter er, kjenner du kanskje deres avgjørende rolle i Web3-økosystemet. Å integrere AI/ML med smart kontraktsautomatisering i Web3 kan forbedre administrasjonsprosessene. For eksempel kan den automatisere avkastningshøsting, NFT-utvinning og likviditetsprotokoller i DeFi-plattformer.

Videre kan bruk av AI/ML for å effektivisere smarte kontraktsprosesser i Web3 resultere i utvikling av optimaliserte kontrakter. Disse kontraktene kan redusere gassavgiften og kan være nyttige under overbelastning av nettverket.

Ved å bruke maskinlæringsmetoder kan du også identifisere ineffektiviteten og potensielle risikoer innenfor kontraktstrukturen. Det vil tillate deg å løse problemene og designe mer effektive smarte kontrakter.

AI/ML-drevne smarte kontrakter åpner også for muligheter for desentraliserte og intelligente protokoller. Dette skiftet kan føre til fremveksten av automatiserte markedsmakere (AMMs) innen desentralisert finans (DeFi), dynamiske ikke-fungible tokens (NFT-er), og avanserte utlånsprotokoller. Disse innovasjonene bringer effektivitet og intelligens til Web3-økosystemet.

3. Svindeloppdagelse og sikkerhet

I denne epoken bruker cyberangripere sofistikerte strategier for å målrette brukere. For å motvirke disse truslene er det viktig å bruke avanserte taktikker. Fremskritt innen AI og maskinlæring i Web3-økosystemer kan være verdifulle verktøy for å forbedre sikkerhetsprotokollene.

Disse algoritmene kan oppdage svindel og sikkerhetsbrudd. De lærer mønstre og identifiserer ondsinnede aktiviteter gjennom modellering og opplæring i spesifikke miljøer.

Et eksempel på AI-drevet svindeldeteksjon i Web3 er Sardin. Den bruker atferdsbiometri for å identifisere uvanlige brukeraktiviteter og skille mellom legitime brukere og svindlere. Sardine bruker veiledet maskinlæringsteknikker for dette formålet. Plattformen tilbyr også AI-baserte compliance- og betalingsløsninger for å styrke evnene.

4. Desentralisert styring

AI/ML i den desentraliserte styringen av Web3 kan være effektiv. Desentraliserte autonome organisasjoner (DAO) i Web3 kan bruke AI-systemer for å forbedre styringen. DAO-er er blokkjedebaserte plattformer som er avhengige av tokeniserte styringsmekanismer.

Å slå sammen AI/ML-drevet beslutningstaking til Web3-styring kan forbedre desentraliseringen. Den kan oppdage svindel, beskytte personvernet ditt og vurdere risikoer innenfor plattformen for å gi åpenhet.

AI/ML-modeller er også viktige for stemmesystemet. De kan analysere data for å forstå preferansene til DAO-medlemmer og hjelpe til med å designe plattformen deretter.

På samme måte gir disse modellene nøyaktig datainnsikt, slik at medlemmene kan møte nye utfordringer eller gripe muligheter. Dette øker fleksibiliteten til DAO-er og forbedrer effektiviteten deres.

5. Personlig tilpassede brukeropplevelser

Den brukersentriske tilnærmingen og personaliseringen i Web3 kan føre til forbedrede kundeopplevelser. Med AI-integrasjon kan personalisering nå nye høyder. DApps i Web3 kan bruke AI/ML for å forstå preferansene dine basert på historikken og interaksjonsmønstrene dine.

I Web3 kan AI og maskinlæring gjøre nettopplevelsen din mer personlig. Plattformer kan bruke ML til å foreslå og vise innhold som er skreddersydd for deg. ML-modeller bruker filtre for å sjekke interessene og handlingene dine, og gir deretter anbefalinger og innhold som samsvarer med dine preferanser.

Web3 tilbyr flere tilpasningsmuligheter sammenlignet med Web 2.0. I tillegg til innhold og anbefalinger, kan du tilpasse grensesnitt basert på dine preferanser.

For eksempel i Mastodon, en Web3-plattform for sosiale medier, kan du lage dine egne forekomster med mange tilpasningsmuligheter. Du kan velge hvilke elementer eller innhold som skal inkluderes eller ekskluderes basert på interessene dine.

6. Personvern og dataeierskap

Selv om det har løftet om forbedret personvern, er det fortsatt flere bekymringer Web3 vil ikke løse alle personvernproblemene dine. Disse bekymringene kan imidlertid håndteres effektivt ved å utnytte AI/ML for å styrke personvernet i Web3. ML-metoder kan kryptere din private informasjon og sikre anonymitet innenfor desentraliserte plattformer.

AI/ML-drevne personvernløsninger for Web3 kan omfatte teknikker som sikker multi-party computation (SMPC). SMPC sikrer datakryptering selv når flere parter er involvert i dataoperasjoner. Dette gjør det mulig for DApps å behandle data samtidig som brukerens personvern ivaretas.

AI/ML-modeller har også metoder som differensiert personvern, som innebærer å legge til støy til data under omfattende analyser.

På denne måten kan integrering av AI i Web3 øke eierskapet til brukerdata. I Web3 er økosystemet allerede desentralisert, noe som betyr at ingen enkelt myndighet kontrollerer det. Ved å legge til AI kan du ha full kontroll over dataene dine, noe som gir deg enda mer kraft i Web3-verdenen.

7. Autonome agenter og intelligente kontrakter

AI/ML kan bringe autonome agenter og intelligente kontrakter til Web3. Disse agentene jobber på dine vegne uten direkte instruksjoner og tilbyr fordeler som bedre personvern, forbedrede prosesser og forbedret brukeropplevelse.

Når vi legger til AI/ML til Web3s autonome agenter, gir vi dem regler å følge når de samhandler med mennesker. Dette hjelper dem å forstå hvordan de skal oppføre seg.

AI-modeller gjør disse intelligente systemene enda bedre. De kan nå utføre kontrakter og utføre oppgaver uavhengig uten å stole på mennesker for veiledning. Dette gjør dem mer dyktige og allsidige.

Et eksempel på AI/ML-drevne autonome agenter i Web3 er Satoshi AI prosjekt. Den bruker AI for å lage agenter som kan samhandle med desentraliserte nettverk. Disse agentene fungerer som personlige assistenter, rådgivere og beslutningstakende enheter, og gir verdifull assistanse i Web3-økosystemet.

AI/ML kan drive innovasjon i Web3

Web3-økosystemet er for tiden i en tidlig fase. Den står overfor flere utfordringer, med personvernhensyn og ineffektiv styring som fremtredende blant dem. Men å integrere AI/ML kan bidra til å løse disse problemene. AI/ML har gjort fremskritt og transformert mange bransjer det siste tiåret.

AI/ML har et stort potensial i Web3. Det kan håndtere personvern- og effektivitetsproblemer effektivt. Det forbedrer dataanalyse og gir mulighet for autonome smarte kontrakter.

AI/ML fokuserer også på personalisering for å gi bedre brukeropplevelser i Web3s desentraliserte miljø. Det bringer innovasjon, effektivitet og brukersentriske opplevelser til Web3.