7 sätt AI/ML kan påverka webben3

Den nuvarande versionen av internet, Web 2.0, använder AI och maskininlärningsmodeller på olika sätt. Dessa modeller driver riktade annonser, rekommendationsmotorer, chatbots, bildgeneratorer och röstassistenter.

Men Web 2.0 har sina begränsningar. Frågor som företagskontroll, integritetsproblem och spridning av felaktig information är stora nackdelar. Så övergången till Web3, en mer avancerad och inkluderande digital sfär, blir allt mer populär.

När internet utvecklas blir det avgörande att förstå hur AI och ML kommer att fungera i Web3.

Vad är Web3 egentligen?

Innan du fördjupar dig i AI-integration är det avgörande att förstå Web3. Web3 är nästa generation av webben efter Web 2.0 som ger människor mer kontroll över sin data. I den använder du saker som blockchain och cryptocurrency-plånböcker för att skydda din information.

A användare i Web3 är en individ som har ägande och kontroll över sina onlineupplevelser och kan hålla sin data privat. Web3 skiljer sig från Web 2.0 eftersom det ger användarna mer makt över företag. Med Web3 kan användare äga och kontrollera decentraliserade plattformar. Detta gör onlinevärlden mer rättvis och mer inkluderande för alla.

Låt oss nu se hur AI/ML kan göra Web3 ännu bättre.

1. Förbättrad dataanalys

AI- och ML-modeller utmärker sig i avancerad dataanalys, och de har använts flitigt inom datavetenskap i nästan ett decennium.

I sfären av Web3 kan du använda AI/ML med stor effekt. Med AI/ML kan du spåra transaktionsposter, övervaka smarta kontraktsinteraktioner och analysera användningsmönster för decentraliserade applikationer (DApps).

AI-driven dataanalys i Web3 kan ge värdefulla insikter i blockchain-data. Flera blockkedjeanalysföretag som använder AI/ML för avancerad dataanalys i Web3 har dykt upp.

BlockTrace, till exempel, har utvecklat en chatbot som kan analysera Bitcoin-nätverksdata. Denna chatbot låter dig interagera med naturligt språk och få svar på dina frågor om Bitcoin blockchain.

2. Smart kontraktsautomation

Om du förstår vad smarta kontrakt är, du kanske känner till deras avgörande roll i Web3-ekosystemet. Att integrera AI/ML med smart kontraktsautomation i Web3 kan förbättra hanteringsprocesserna. Till exempel kan den automatisera avkastningsskörd, NFT-prestning och likviditetsprotokoll i DeFi-plattformar.

Dessutom kan användning av AI/ML för att effektivisera smarta avtalsprocesser i Web3 resultera i utveckling av optimerade kontrakt. Dessa kontrakt kan minska gasavgiften och kan vara till hjälp vid nätstockningar.

Med hjälp av maskininlärningsmetoder kan du också identifiera ineffektiviteten och potentiella risker inom kontraktsstrukturen. Det gör att du kan ta itu med problemen och utforma effektivare smarta kontrakt.

AI/ML-drivna smarta kontrakt öppnar också upp möjligheter för decentraliserade och intelligenta protokoll. Denna förändring kan leda till framväxten av automatiserade marknadsgaranter (AMM) inom decentraliserad finans (DeFi), dynamiska icke-fungibla tokens (NFT)och avancerade låneprotokoll. Dessa innovationer ger effektivitet och intelligens till Web3-ekosystemet.

3. Bedrägeriupptäckt och säkerhet

I den här eran använder cyberangripare sofistikerade strategier för att rikta in sig på användare. För att motverka dessa hot är det viktigt att använda avancerad taktik. Framsteg inom AI och maskininlärning i Web3-ekosystem kan vara värdefulla verktyg för att förbättra säkerhetsprotokollen.

Dessa algoritmer kan upptäcka bedrägerier och säkerhetsintrång. De lär sig mönster och identifierar skadliga aktiviteter genom modellering och utbildning i specifika miljöer.

Ett exempel på AI-driven bedrägeriupptäckt i Web3 är Sardin. Den använder beteendebiometri för att identifiera ovanliga användaraktiviteter och skilja mellan legitima användare och bedragare. Sardine använder övervakade maskininlärningstekniker för detta ändamål. Plattformen tillhandahåller också AI-baserade efterlevnads- och betalningslösningar för att stärka dess kapacitet.

4. Decentraliserad styrning

AI/ML i den decentraliserade styrningen av Web3 kan vara effektiv. Decentraliserade autonoma organisationer (DAO) i Web3 kan använda AI-system för att förbättra sin styrning. DAO är blockchain-baserade plattformar som är beroende av tokeniserade styrningsmekanismer.

Att slå samman AI/ML-drivet beslutsfattande till Web3-styrning kan förbättra decentraliseringen. Det kan upptäcka bedrägerier, skydda din integritet och bedöma risker inom plattformen för att skapa insyn.

AI/ML-modeller är också viktiga för röstningssystemet. De kan analysera data för att förstå DAO-medlemmarnas preferenser och hjälpa till att designa plattformen därefter.

På samma sätt ger dessa modeller korrekta datainsikter, vilket gör det möjligt för medlemmar att ta sig an nya utmaningar eller ta vara på möjligheter. Detta ökar flexibiliteten hos DAO och förbättrar deras effektivitet.

5. Personliga användarupplevelser

Det användarcentrerade tillvägagångssättet och personaliseringen i Web3 kan leda till förbättrade kundupplevelser. Med AI-integration kan personalisering nå nya höjder. DApps i Web3 kan använda AI/ML för att förstå dina preferenser baserat på din historia och interaktionsmönster.

I Web3 kan AI och maskininlärning göra din onlineupplevelse mer personlig. Plattformar kan använda ML för att föreslå och visa innehåll som är skräddarsytt för dig. ML-modeller använder filter för att kontrollera dina intressen och handlingar och ger sedan rekommendationer och innehåll som matchar dina preferenser.

Web3 erbjuder fler anpassningsalternativ jämfört med Web 2.0. Förutom innehåll och rekommendationer kan du anpassa gränssnitt baserat på dina preferenser.

Till exempel i Mastodon, en Web3-plattform för sociala medier, kan du skapa dina egna instanser med många anpassningsmöjligheter. Du kan välja vilka objekt eller innehåll som ska inkluderas eller uteslutas baserat på dina intressen.

6. Sekretess och dataägande

Även om det har löftet om förbättrad integritet, finns det fortfarande flera farhågor Web3 kommer inte att lösa alla dina integritetsproblem. Dessa problem kan dock hanteras effektivt genom att utnyttja AI/ML för att stärka integriteten i Web3. ML-metoder kan kryptera din privata information och säkerställa anonymitet inom decentraliserade plattformar.

AI/ML-drivna sekretesslösningar för Web3 kan omfatta tekniker som säker multi-party computation (SMPC). SMPC säkerställer datakryptering även när flera parter är inblandade i dataoperationer. Detta gör det möjligt för DApps att behandla data samtidigt som användarnas integritet skyddas.

AI/ML-modeller ger också metoder som differentiell integritet, vilket innebär att man lägger till brus till data under omfattande analyser.

På så sätt kan integrering av AI i Web3 förbättra ägandet av användardata. I Web3 är ekosystemet redan decentraliserat, vilket innebär att ingen enskild myndighet kontrollerar det. Genom att lägga till AI kan du ha full kontroll över din data, vilket ger dig ännu mer kraft i Web3-världen.

7. Autonoma agenter och intelligenta kontrakt

AI/ML kan ta med autonoma agenter och intelligenta kontrakt till Web3. Dessa agenter arbetar på dina vägnar utan direkta instruktioner och erbjuder fördelar som bättre integritet, förbättrade processer och förbättrad användarupplevelse.

När vi lägger till AI/ML till Web3:s autonoma agenter ger vi dem regler att följa när de interagerar med människor. Detta hjälper dem att förstå hur de ska bete sig.

AI-modeller gör dessa intelligenta system ännu bättre. De kan nu utföra kontrakt och utföra uppgifter självständigt utan att förlita sig på människor för vägledning. Detta gör dem mer kapabla och mångsidiga.

Ett exempel på AI/ML-drivna autonoma agenter i Web3 är Satoshi AI projekt. Den använder AI för att skapa agenter som kan interagera med decentraliserade nätverk. Dessa agenter fungerar som personliga assistenter, rådgivare och beslutsfattande enheter och tillhandahåller värdefull hjälp i Web3-ekosystemet.

AI/ML kan driva på innovation i Web3

Web3-ekosystemet är för närvarande i ett tidigt skede. Det står inför flera utmaningar, där integritetsproblem och ineffektiv styrning är framträdande bland dem. Men att integrera AI/ML kan hjälpa till att lösa dessa problem. AI/ML har gjort framsteg och förändrat många branscher under det senaste decenniet.

AI/ML har enorm potential i Web3. Det kan ta itu med integritets- och effektivitetsproblem på ett effektivt sätt. Det förbättrar dataanalysen och möjliggör autonoma smarta kontrakt.

AI/ML fokuserar också på personalisering för att ge bättre användarupplevelser i Web3:s decentraliserade miljö. Det tillför innovation, effektivitet och användarcentrerade upplevelser till Web3.