7 modi in cui AI/ML possono influenzare il Web3

L'attuale versione di Internet, Web 2.0, utilizza modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in modi diversi. Questi modelli alimentano annunci mirati, motori di raccomandazione, chatbot, generatori di immagini e assistenti vocali.

Ma il Web 2.0 ha i suoi limiti. Problemi come il controllo aziendale, i problemi di privacy e la diffusione della disinformazione sono i principali svantaggi. Quindi, il passaggio al Web3, un regno digitale più avanzato e inclusivo, sta guadagnando popolarità.

Man mano che Internet si evolve, diventa fondamentale capire come funzioneranno AI e ML in Web3.

Cos'è esattamente Web3?

Prima di approfondire l'integrazione dell'IA, è fondamentale comprendere Web3. Web3 è la prossima generazione del Web dopo il Web 2.0 che consente alle persone un maggiore controllo sui propri dati. In esso, usi cose come blockchain e portafogli di criptovaluta per proteggere le tue informazioni.

UN utente in Web3 è un individuo che ha la proprietà e il controllo sulle proprie esperienze online e può mantenere privati ​​i propri dati. Web3 è diverso da Web 2.0 perché offre agli utenti più potere sulle aziende. Con Web3, gli utenti possono possedere e controllare piattaforme decentralizzate. Ciò rende il mondo online più equo e più inclusivo per tutti.

Ora, vediamo come AI/ML può rendere Web3 ancora migliore.

1. Analisi dei dati avanzata

I modelli AI e ML eccellono nell'analisi avanzata dei dati e sono stati ampiamente utilizzati nella scienza dei dati per quasi un decennio.

Nel regno di Web3, puoi utilizzare AI/ML con grande efficacia. Con AI/ML, puoi tenere traccia dei record delle transazioni, monitorare le interazioni dei contratti intelligenti e analizzare i modelli di utilizzo delle applicazioni decentralizzate (DApp).

L'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale in Web3 può fornire preziose informazioni sui dati blockchain. Sono emerse diverse società di analisi blockchain che sfruttano AI/ML per l'analisi avanzata dei dati in Web3.

BlockTrace, ad esempio, ha sviluppato un chatbot in grado di analizzare i dati della rete Bitcoin. Questo chatbot ti consente di interagire utilizzando il linguaggio naturale e ottenere risposte alle tue domande sulla blockchain di Bitcoin.

2. Automazione del contratto intelligente

Se capisci cosa sono gli smart contract, potresti conoscere il loro ruolo cruciale nell'ecosistema Web3. L'integrazione di AI/ML con l'automazione dei contratti intelligenti in Web3 può migliorare i processi di gestione. Ad esempio, può automatizzare la raccolta dei rendimenti, il conio NFT e i protocolli di liquidità nelle piattaforme DeFi.

Inoltre, l'utilizzo di AI/ML per semplificare i processi di smart contract in Web3 può portare allo sviluppo di contratti ottimizzati. Questi contratti possono ridurre la tariffa del gas e possono essere utili durante le congestioni della rete.

Utilizzando metodi di apprendimento automatico, puoi anche identificare le inefficienze e i potenziali rischi all'interno della struttura del contratto. Ti consentirà di affrontare i problemi e progettare contratti intelligenti più efficienti.

I contratti intelligenti basati su AI/ML aprono anche possibilità per protocolli decentralizzati e intelligenti. Questo cambiamento può portare all'emergere di market maker automatizzati (AMM) nella finanza decentralizzata (DeFi), token dinamici non fungibili (NFT)e protocolli avanzati di prestito. Queste innovazioni apportano efficienza e intelligenza all'ecosistema Web3.

3. Rilevamento frodi e sicurezza

In questa era, gli aggressori informatici utilizzano strategie sofisticate per prendere di mira gli utenti. Per contrastare queste minacce, è importante utilizzare tattiche avanzate. I progressi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico negli ecosistemi Web3 possono essere strumenti preziosi per migliorare i protocolli di sicurezza.

Questi algoritmi possono rilevare frodi e violazioni della sicurezza. Imparano i modelli e identificano le attività dannose attraverso la modellazione e la formazione in ambienti specifici.

Un esempio di rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale in Web3 è Sardina. Utilizza la biometria comportamentale per identificare attività insolite degli utenti e distinguere tra utenti legittimi e truffatori. Sardine impiega tecniche di apprendimento automatico supervisionato per questo scopo. La piattaforma fornisce anche soluzioni di conformità e pagamento basate sull'intelligenza artificiale per rafforzare le sue capacità.

4. Governance decentrata

AI/ML nella governance decentralizzata di Web3 può essere efficace. Le organizzazioni autonome decentralizzate (DAO) in Web3 possono utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale per migliorare la propria governance. Le DAO sono piattaforme basate su blockchain che dipendono da meccanismi di governance tokenizzati.

L'unione del processo decisionale basato su AI/ML nella governance Web3 può migliorare il decentramento. Può rilevare le frodi, proteggere la tua privacy e valutare i rischi all'interno della piattaforma per portare trasparenza.

I modelli AI/ML sono importanti anche per il sistema di voto. Possono analizzare i dati per comprendere le preferenze dei membri DAO e aiutare a progettare la piattaforma di conseguenza.

Allo stesso modo, questi modelli forniscono informazioni accurate sui dati, consentendo ai membri di affrontare nuove sfide o cogliere opportunità. Ciò migliora la flessibilità delle DAO e migliora la loro efficienza.

5. Esperienze utente personalizzate

L'approccio incentrato sull'utente e la personalizzazione in Web3 può portare a una migliore esperienza del cliente. Con l'integrazione dell'IA, la personalizzazione può raggiungere nuove vette. Le DApp in Web3 possono utilizzare AI/ML per comprendere le tue preferenze in base alla tua cronologia e ai modelli di interazione.

In Web3, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono rendere la tua esperienza online più personalizzata. Le piattaforme possono utilizzare il machine learning per suggerire e mostrare contenuti su misura per te. I modelli ML utilizzano filtri per verificare i tuoi interessi e le tue azioni, quindi forniscono consigli e contenuti che corrispondono alle tue preferenze.

Web3 offre più opzioni di personalizzazione rispetto a Web 2.0. Oltre ai contenuti e ai consigli, puoi personalizzare le interfacce in base alle tue preferenze.

Ad esempio, dentro Mastodon, una piattaforma di social media Web3, puoi creare le tue istanze con molte possibilità di personalizzazione. Puoi scegliere quali elementi o contenuti includere o escludere in base ai tuoi interessi.

6. Privacy e proprietà dei dati

Sebbene mantenga la promessa di una maggiore privacy, ci sono ancora diverse preoccupazioni Web3 non risolverà tutti i tuoi problemi di privacy. Tuttavia, queste preoccupazioni possono essere efficacemente affrontate sfruttando AI/ML per rafforzare la privacy in Web3. I metodi ML possono crittografare le tue informazioni private e garantire l'anonimato all'interno di piattaforme decentralizzate.

Le soluzioni per la privacy basate su AI/ML per Web3 possono comprendere tecniche come il calcolo multipartitico sicuro (SMPC). SMPC garantisce la crittografia dei dati anche quando più parti sono coinvolte nelle operazioni sui dati. Ciò consente alle DApp di elaborare i dati salvaguardando la privacy degli utenti.

I modelli AI/ML offrono anche metodi come la privacy differenziale, che comporta l'aggiunta di rumore ai dati durante analisi approfondite.

In questo modo, l'integrazione dell'IA in Web3 può migliorare la proprietà dei dati degli utenti. In Web3, l'ecosistema è già decentralizzato, il che significa che nessuna singola autorità lo controlla. Aggiungendo AI, puoi avere il pieno controllo sui tuoi dati, dandoti ancora più potere nel mondo Web3.

7. Agenti autonomi e contratti intelligenti

AI/ML può portare agenti autonomi e contratti intelligenti su Web3. Questi agenti lavorano per tuo conto senza istruzioni dirette e offrono vantaggi come una migliore privacy, processi migliorati e una migliore esperienza utente.

Quando aggiungiamo AI/ML agli agenti autonomi di Web3, diamo loro regole da seguire quando interagiscono con le persone. Questo li aiuta a capire come comportarsi.

I modelli AI rendono questi sistemi intelligenti ancora migliori. Ora possono eseguire contratti ed eseguire attività in modo indipendente senza fare affidamento sugli esseri umani come guida. Questo li rende più capaci e versatili.

Un esempio di agenti autonomi basati su AI/ML in Web3 è il Satoshi AI progetto. Utilizza l'intelligenza artificiale per creare agenti in grado di interagire con reti decentralizzate. Questi agenti fungono da assistenti personali, consulenti ed entità decisionali, fornendo un'assistenza preziosa nell'ecosistema Web3.

AI/ML può guidare l'innovazione nel Web3

L'ecosistema Web3 è attualmente nelle sue fasi iniziali. Affronta diverse sfide, tra cui spiccano i problemi di privacy e la governance inefficiente. Ma l'integrazione di AI/ML può aiutare a risolvere questi problemi. AI/ML ha fatto progressi e trasformato molti settori nell'ultimo decennio.

AI/ML ha un enorme potenziale in Web3. Può affrontare efficacemente i problemi di privacy ed efficienza. Migliora l'analisi dei dati e consente contratti intelligenti autonomi.

AI/ML si concentra anche sulla personalizzazione per fornire esperienze utente migliori nell'ambiente decentralizzato di Web3. Porta innovazione, efficienza ed esperienze incentrate sull'utente su Web3.