7 cách AI/ML có thể ảnh hưởng đến Web3

Phiên bản hiện tại của Internet, Web 2.0, sử dụng AI và các mô hình học máy theo những cách khác nhau. Các mô hình này cung cấp năng lượng cho quảng cáo được nhắm mục tiêu, công cụ đề xuất, chatbot, trình tạo hình ảnh và trợ lý giọng nói.

Nhưng Web 2.0 có những hạn chế của nó. Các vấn đề như kiểm soát doanh nghiệp, lo ngại về quyền riêng tư và lan truyền thông tin sai lệch là những nhược điểm lớn. Vì vậy, việc chuyển sang Web3, một lĩnh vực kỹ thuật số toàn diện và tiên tiến hơn, đang trở nên phổ biến.

Khi internet phát triển, việc hiểu AI và ML sẽ hoạt động như thế nào trong Web3 trở nên quan trọng.

Chính xác thì Web3 là gì?

Trước khi đi sâu vào tích hợp AI, điều quan trọng là phải hiểu Web3. Web3 là thế hệ tiếp theo của web sau Web 2.0 cho phép mọi người kiểm soát nhiều hơn dữ liệu của họ. Trong đó, bạn sử dụng những thứ như ví blockchain và tiền điện tử để bảo vệ thông tin của mình.

Người dùng trong Web3 là một cá nhân có quyền sở hữu và kiểm soát trải nghiệm trực tuyến của họ và có thể giữ dữ liệu của họ ở chế độ riêng tư. Web3 khác với Web 2.0 vì nó trao cho người dùng nhiều quyền lực hơn đối với các tập đoàn. Với Web3, người dùng có thể sở hữu và kiểm soát các nền tảng phi tập trung. Điều này làm cho thế giới trực tuyến trở nên công bằng hơn và toàn diện hơn cho tất cả mọi người.

Bây giờ, hãy xem AI/ML có thể làm cho Web3 trở nên tốt hơn như thế nào.

1. Phân tích dữ liệu nâng cao

Các mô hình AI và ML vượt trội trong phân tích dữ liệu nâng cao và chúng đã được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu trong gần một thập kỷ.

Trong lĩnh vực Web3, bạn có thể sử dụng AI/ML để đạt được hiệu quả tuyệt vời. Với AI/ML, bạn có thể theo dõi hồ sơ giao dịch, giám sát các tương tác hợp đồng thông minh và phân tích mô hình sử dụng của các ứng dụng phi tập trung (DApps).

Phân tích dữ liệu do AI cung cấp trong Web3 có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về dữ liệu chuỗi khối. Một số công ty phân tích chuỗi khối tận dụng AI/ML để phân tích dữ liệu nâng cao trong Web3 đã xuất hiện.

Ví dụ, BlockTrace đã phát triển một chatbot có khả năng phân tích dữ liệu mạng Bitcoin. Chatbot này cho phép bạn tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời cho các truy vấn của bạn về chuỗi khối Bitcoin.

2. Tự động hóa hợp đồng thông minh

Nếu bạn hiểu hợp đồng thông minh là gì, bạn có thể biết vai trò quan trọng của chúng trong hệ sinh thái Web3. Tích hợp AI/ML với tự động hóa hợp đồng thông minh trong Web3 có thể nâng cao quy trình quản lý. Chẳng hạn, nó có thể tự động hóa các giao thức thu hoạch lợi nhuận, đúc NFT và thanh khoản trong các nền tảng DeFi.

Hơn nữa, việc sử dụng AI/ML để hợp lý hóa các quy trình hợp đồng thông minh trong Web3 có thể dẫn đến việc phát triển các hợp đồng được tối ưu hóa. Các hợp đồng này có thể giảm phí gas và có thể hữu ích trong thời gian tắc nghẽn mạng.

Sử dụng các phương pháp học máy, bạn cũng có thể xác định sự thiếu hiệu quả và rủi ro tiềm ẩn trong cấu trúc hợp đồng. Nó sẽ cho phép bạn giải quyết các vấn đề và thiết kế các hợp đồng thông minh hiệu quả hơn.

Các hợp đồng thông minh do AI/ML hỗ trợ cũng mở ra khả năng cho các giao thức thông minh và phi tập trung. Sự thay đổi này có thể dẫn đến sự xuất hiện của các nhà tạo lập thị trường tự động (AMM) trong tài chính phi tập trung (DeFi), mã thông báo không thể thay thế (NFT) năng động và các giao thức cho vay nâng cao. Những đổi mới này mang lại hiệu quả và trí thông minh cho hệ sinh thái Web3.

3. Phát hiện gian lận và bảo mật

Trong thời đại này, những kẻ tấn công mạng sử dụng các chiến lược tinh vi để nhắm mục tiêu người dùng. Để chống lại những mối đe dọa này, điều quan trọng là phải sử dụng các chiến thuật nâng cao. Những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo và máy học trong hệ sinh thái Web3 có thể là những công cụ có giá trị trong việc tăng cường các giao thức bảo mật.

Các thuật toán này có thể phát hiện gian lận và vi phạm an ninh. Họ tìm hiểu các mẫu và xác định các hoạt động độc hại thông qua mô hình hóa và đào tạo trong các môi trường cụ thể.

Một ví dụ về phát hiện gian lận do AI cung cấp trong Web3 là Sardine. Nó sử dụng sinh trắc học hành vi để xác định các hoạt động bất thường của người dùng và phân biệt giữa người dùng hợp pháp và kẻ lừa đảo. Sardine sử dụng các kỹ thuật học máy có giám sát cho mục đích này. Nền tảng này cũng cung cấp các giải pháp thanh toán và tuân thủ dựa trên AI để tăng cường khả năng của nó.

4. Quản trị phi tập trung

AI/ML trong quản trị phi tập trung của Web3 có thể hiệu quả. Các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) trong Web3 có thể sử dụng các hệ thống AI để cải thiện khả năng quản trị của họ. DAO là các nền tảng dựa trên chuỗi khối phụ thuộc vào các cơ chế quản trị được mã hóa.

Việc hợp nhất việc ra quyết định dựa trên AI/ML vào quản trị Web3 có thể tăng cường khả năng phân cấp. Nó có thể phát hiện gian lận, bảo vệ quyền riêng tư của bạn và đánh giá rủi ro trong nền tảng để mang lại sự minh bạch.

Các mô hình AI/ML cũng rất quan trọng đối với hệ thống bỏ phiếu. Họ có thể phân tích dữ liệu để hiểu sở thích của các thành viên DAO và giúp thiết kế nền tảng phù hợp.

Tương tự như vậy, các mô hình này cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu chính xác, cho phép các thành viên giải quyết những thách thức mới hoặc nắm bắt cơ hội. Điều này giúp tăng cường tính linh hoạt của DAO và cải thiện hiệu quả của chúng.

5. Trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa

Cách tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm và cá nhân hóa trong Web3 có thể giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Với sự tích hợp AI, khả năng cá nhân hóa có thể đạt đến một tầm cao mới. DApps trong Web3 có thể sử dụng AI/ML để hiểu các tùy chọn của bạn dựa trên lịch sử và các kiểu tương tác của bạn.

Trong Web3, trí tuệ nhân tạo và máy học có thể giúp trải nghiệm trực tuyến của bạn được cá nhân hóa hơn. Các nền tảng có thể sử dụng ML để đề xuất và hiển thị nội dung phù hợp với bạn. Các mô hình ML sử dụng các bộ lọc để kiểm tra sở thích và hành động của bạn, sau đó cung cấp các đề xuất và nội dung phù hợp với sở thích của bạn.

Web3 cung cấp nhiều tùy chọn tùy chỉnh hơn so với Web 2.0. Ngoài nội dung và đề xuất, bạn có thể cá nhân hóa giao diện dựa trên sở thích của mình.

Ví dụ: trong Mastodon, một nền tảng truyền thông xã hội Web3, bạn có thể tạo các phiên bản của riêng mình với nhiều khả năng tùy chỉnh. Bạn có thể chọn những mục hoặc nội dung để bao gồm hoặc loại trừ dựa trên sở thích của bạn.

6. Quyền riêng tư và quyền sở hữu dữ liệu

Mặc dù hứa hẹn về sự riêng tư nâng cao, nhưng vẫn có một số lo ngại rằng Web3 sẽ không giải quyết được tất cả các vấn đề về quyền riêng tư của bạn. Tuy nhiên, những lo ngại này có thể được giải quyết một cách hiệu quả bằng cách tận dụng AI/ML để tăng cường quyền riêng tư trong Web3. Các phương pháp ML có thể mã hóa thông tin cá nhân của bạn và đảm bảo tính ẩn danh trong các nền tảng phi tập trung.

Các giải pháp bảo mật dựa trên AI/ML dành cho Web3 có thể bao gồm các kỹ thuật như tính toán an toàn cho nhiều bên (SMPC). SMPC đảm bảo mã hóa dữ liệu ngay cả khi có nhiều bên tham gia vào hoạt động dữ liệu. Điều này cho phép DApps xử lý dữ liệu đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Các mô hình AI/ML cũng mang đến các phương pháp như quyền riêng tư khác biệt, bao gồm việc thêm nhiễu vào dữ liệu trong quá trình phân tích mở rộng.

Bằng cách này, việc tích hợp AI vào Web3 có thể nâng cao quyền sở hữu dữ liệu của người dùng. Trong Web3, hệ sinh thái đã được phân cấp, nghĩa là không có cơ quan đơn lẻ nào kiểm soát nó. Bằng cách thêm AI, bạn có thể có toàn quyền kiểm soát dữ liệu của mình, mang lại cho bạn nhiều quyền lực hơn trong thế giới Web3.

7. Đại lý tự trị và hợp đồng thông minh

AI/ML có thể đưa các tác nhân tự trị và hợp đồng thông minh lên Web3. Các đại lý này làm việc thay mặt bạn mà không cần hướng dẫn trực tiếp và cung cấp các lợi ích như quyền riêng tư tốt hơn, quy trình được cải thiện và trải nghiệm người dùng nâng cao.

Khi chúng tôi thêm AI/ML vào các tác nhân tự trị của Web3, chúng tôi cung cấp cho chúng các quy tắc để tuân theo khi tương tác với mọi người. Điều này giúp họ hiểu cách cư xử.

Các mô hình AI làm cho các hệ thống thông minh này thậm chí còn tốt hơn. Giờ đây, họ có thể thực hiện các hợp đồng và thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập mà không cần dựa vào sự hướng dẫn của con người. Điều này làm cho chúng có khả năng và linh hoạt hơn.

Một ví dụ về các tác nhân tự trị được hỗ trợ bởi AI/ML trong Web3 là dự án Satoshi AI. Nó sử dụng AI để tạo ra các tác nhân có thể tương tác với các mạng phi tập trung. Các đại lý này đóng vai trò là trợ lý cá nhân, cố vấn và thực thể ra quyết định, cung cấp hỗ trợ có giá trị trong hệ sinh thái Web3.

AI/ML có thể thúc đẩy đổi mới trong Web3

Hệ sinh thái Web3 hiện đang ở giai đoạn đầu. Nó phải đối mặt với một số thách thức, trong đó nổi bật là những lo ngại về quyền riêng tư và quản trị kém hiệu quả. Nhưng việc tích hợp AI/ML có thể giúp giải quyết những vấn đề này. AI/ML đã đạt được tiến bộ và biến đổi nhiều ngành công nghiệp trong thập kỷ qua.

AI/ML có tiềm năng rất lớn trong Web3. Nó có thể giải quyết các mối quan tâm về quyền riêng tư và hiệu quả một cách hiệu quả. Nó cải thiện phân tích dữ liệu và cho phép các hợp đồng thông minh tự trị.

AI/ML cũng tập trung vào việc cá nhân hóa để cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn trong môi trường phi tập trung của Web3. Nó mang lại sự đổi mới, hiệu quả và trải nghiệm lấy người dùng làm trung tâm cho Web3.