7 manieren waarop AI/ML Web3 kan beïnvloeden

De huidige versie van internet, Web 2.0, maakt op verschillende manieren gebruik van AI- en machine learning-modellen. Deze modellen maken gerichte advertenties, aanbevelingsengines, chatbots, beeldgeneratoren en stemassistenten mogelijk.

Maar Web 2.0 heeft zijn beperkingen. Kwesties als corporate control, privacykwesties en de verspreiding van desinformatie zijn grote nadelen. De verschuiving naar Web3, een meer geavanceerde en inclusieve digitale wereld, wint dus aan populariteit.

Naarmate internet evolueert, wordt het cruciaal om te begrijpen hoe AI en ML zullen functioneren in Web3.

Wat is Web3 precies?

Voordat u zich verdiept in AI-integratie, is het cruciaal om Web3 te begrijpen. Web3 is de volgende generatie van internet na Web 2.0, waarmee mensen meer controle hebben over hun gegevens. Daarin gebruik je dingen als blockchain en cryptocurrency-portefeuilles om je informatie te beschermen.

A gebruiker in Web3 is een persoon die eigenaar is van en controle heeft over zijn online ervaringen en zijn gegevens privé kan houden. Web3 verschilt van Web 2.0 omdat het gebruikers meer macht geeft over bedrijven. Met Web3 kunnen gebruikers gedecentraliseerde platforms bezitten en beheren. Dit maakt de online wereld eerlijker en inclusiever voor iedereen.

Laten we nu kijken hoe AI/ML Web3 nog beter kan maken.

1. Verbeterde gegevensanalyse

AI- en ML-modellen blinken uit in geavanceerde data-analyse en worden al bijna tien jaar veel gebruikt in datawetenschap.

Op het gebied van Web3 kunt u AI/ML met groot succes gebruiken. Met AI/ML kunt u transactierecords volgen, slimme contractinteracties bewaken en gebruikspatronen van gedecentraliseerde applicaties (DApps) analyseren.

Door AI aangestuurde data-analyse in Web3 kan waardevolle inzichten opleveren in blockchain-data. Er zijn verschillende blockchain-analysebedrijven ontstaan ​​die AI/ML gebruiken voor geavanceerde data-analyse in Web3.

BlockTraceheeft bijvoorbeeld een chatbot ontwikkeld die in staat is om Bitcoin-netwerkgegevens te analyseren. Met deze chatbot kun je in natuurlijke taal communiceren en antwoorden krijgen op je vragen over de Bitcoin-blockchain.

2. Slimme contractautomatisering

Als je het begrijpt wat slimme contracten zijn, kent u misschien hun cruciale rol in het Web3-ecosysteem. Het integreren van AI/ML met slimme contractautomatisering in Web3 kan beheerprocessen verbeteren. Het kan bijvoorbeeld het oogsten van opbrengsten, NFT-munten en liquiditeitsprotocollen in DeFi-platforms automatiseren.

Bovendien kan het gebruik van AI/ML om slimme contractprocessen in Web3 te stroomlijnen resulteren in de ontwikkeling van geoptimaliseerde contracten. Deze contracten kunnen de gasvergoeding verlagen en kunnen nuttig zijn tijdens netwerkcongestie.

Met behulp van machine learning-methoden kunt u ook de inefficiënties en potentiële risico's binnen de contractstructuur identificeren. Hiermee kunt u de problemen aanpakken en efficiëntere slimme contracten ontwerpen.

Door AI/ML aangedreven slimme contracten bieden ook mogelijkheden voor gedecentraliseerde en intelligente protocollen. Deze verschuiving kan leiden tot de opkomst van geautomatiseerde marktmakers (AMM's) in gedecentraliseerde financiën (DeFi), dynamische niet-fungibele tokens (NFT's)en geavanceerde uitleenprotocollen. Deze innovaties brengen efficiëntie en intelligentie in het Web3-ecosysteem.

3. Fraudedetectie en beveiliging

In dit tijdperk gebruiken cyberaanvallers geavanceerde strategieën om gebruikers aan te vallen. Om deze bedreigingen tegen te gaan, is het belangrijk om geavanceerde tactieken te gebruiken. Verbeteringen op het gebied van AI en machine learning in Web3-ecosystemen kunnen waardevolle hulpmiddelen zijn bij het verbeteren van beveiligingsprotocollen.

Deze algoritmen kunnen fraude en inbreuken op de beveiliging detecteren. Ze leren patronen en identificeren kwaadaardige activiteiten door middel van modellering en training in specifieke omgevingen.

Een voorbeeld van AI-aangedreven fraudedetectie in Web3 is Sardine. Het maakt gebruik van gedragsbiometrie om ongebruikelijke gebruikersactiviteiten te identificeren en onderscheid te maken tussen legitieme gebruikers en fraudeurs. Sardine gebruikt hiervoor begeleide machine learning-technieken. Het platform biedt ook op AI gebaseerde compliance- en betalingsoplossingen om zijn mogelijkheden te versterken.

4. Gedecentraliseerd bestuur

AI/ML in het gedecentraliseerde beheer van Web3 kan effectief zijn. Gedecentraliseerde autonome organisaties (DAO's) in Web3 kunnen AI-systemen gebruiken om hun bestuur te verbeteren. DAO's zijn op blockchain gebaseerde platforms die afhankelijk zijn van tokenized governance-mechanismen.

Door AI/ML-gestuurde besluitvorming samen te voegen met Web3-governance, kan de decentralisatie worden verbeterd. Het kan fraude detecteren, uw privacy beschermen en risico's binnen het platform beoordelen om transparantie te brengen.

AI/ML-modellen zijn ook belangrijk voor het stemsysteem. Ze kunnen gegevens analyseren om de voorkeuren van DAO-leden te begrijpen en het platform dienovereenkomstig te helpen ontwerpen.

Evenzo bieden deze modellen nauwkeurige gegevensinzichten, waardoor leden nieuwe uitdagingen kunnen aangaan of kansen kunnen grijpen. Dit vergroot de flexibiliteit van DAO's en verbetert hun efficiëntie.

5. Gepersonaliseerde gebruikerservaringen

De gebruikersgerichte aanpak en personalisatie in Web3 kan leiden tot verbeterde klantervaringen. Met AI-integratie kan personalisatie nieuwe hoogten bereiken. DApps in Web3 kunnen AI/ML gebruiken om uw voorkeuren te begrijpen op basis van uw geschiedenis en interactiepatronen.

In Web3 kunnen AI en machine learning uw online ervaring persoonlijker maken. Platforms kunnen ML gebruiken om content voor te stellen en te tonen die op jou is afgestemd. ML-modellen gebruiken filters om uw interesses en acties te controleren en bieden vervolgens aanbevelingen en inhoud die overeenkomen met uw voorkeuren.

Web3 biedt meer aanpassingsmogelijkheden in vergelijking met Web 2.0. Naast inhoud en aanbevelingen kunt u interfaces personaliseren op basis van uw voorkeuren.

Bijvoorbeeld binnen Mastodon, een Web3-platform voor sociale media, kunt u uw eigen instanties maken met veel aanpassingsmogelijkheden. U kunt kiezen welke items of inhoud u wilt opnemen of uitsluiten op basis van uw interesses.

6. Privacy en eigendom van gegevens

Hoewel het de belofte van verbeterde privacy inhoudt, zijn er nog steeds verschillende zorgen Web3 lost niet al uw privacyproblemen op. Deze zorgen kunnen echter effectief worden aangepakt door gebruik te maken van AI/ML om de privacy in Web3 te versterken. ML-methoden kunnen uw privégegevens versleutelen en zorgen voor anonimiteit binnen gedecentraliseerde platforms.

AI/ML-gestuurde privacyoplossingen voor Web3 kunnen technieken omvatten zoals Secure Multi-Party Computation (SMPC). SMPC zorgt voor gegevensversleuteling, zelfs wanneer meerdere partijen betrokken zijn bij gegevensbewerkingen. Hierdoor kunnen DApps gegevens verwerken terwijl de privacy van de gebruiker wordt gewaarborgd.

AI/ML-modellen bieden ook methoden zoals differentiële privacy, waarbij tijdens uitgebreide analyses ruis aan gegevens wordt toegevoegd.

Op deze manier kan de integratie van AI in Web3 het eigendom van gebruikersgegevens verbeteren. In Web3 is het ecosysteem al gedecentraliseerd, wat betekent dat er geen enkele autoriteit controle over heeft. Door AI toe te voegen, krijgt u volledige controle over uw gegevens, waardoor u nog meer macht krijgt in de Web3-wereld.

7. Autonome agenten en intelligente contracten

AI/ML kan autonome agents en intelligente contracten naar Web3 brengen. Deze agenten werken namens u zonder directe instructies en bieden voordelen zoals betere privacy, verbeterde processen en verbeterde gebruikerservaring.

Wanneer we AI/ML toevoegen aan de autonome agenten van Web3, geven we ze regels die ze moeten volgen bij interactie met mensen. Dit helpt hen te begrijpen hoe ze zich moeten gedragen.

AI-modellen maken deze intelligente systemen nog beter. Ze kunnen nu zelfstandig contracten uitvoeren en taken uitvoeren zonder afhankelijk te zijn van mensen voor begeleiding. Dit maakt ze capabeler en veelzijdiger.

Een voorbeeld van AI/ML-aangedreven autonome agenten in Web3 is de Satoshi AI projecteren. Het maakt gebruik van AI om agenten te creëren die kunnen communiceren met gedecentraliseerde netwerken. Deze agenten dienen als persoonlijke assistenten, adviseurs en besluitvormende entiteiten en bieden waardevolle hulp in het Web3-ecosysteem.

AI/ML kan innovatie in Web3 stimuleren

Het Web3-ecosysteem bevindt zich momenteel in de beginfase. Het staat voor verschillende uitdagingen, waaronder zorgen over privacy en inefficiënt bestuur. Maar het integreren van AI/ML kan deze problemen helpen oplossen. AI/ML heeft de afgelopen tien jaar vooruitgang geboekt en veel industrieën getransformeerd.

AI/ML heeft een enorm potentieel in Web3. Het kan privacy- en efficiëntieproblemen effectief aanpakken. Het verbetert de data-analyse en maakt autonome slimme contracten mogelijk.

AI/ML richt zich ook op personalisatie om betere gebruikerservaringen te bieden in de gedecentraliseerde omgeving van Web3. Het brengt innovatie, efficiëntie en gebruikersgerichte ervaringen naar Web3.