Sự kết hợp giữa AI và Web3 với những khả năng vô tận
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Sự kết hợp giữa AI và Web3 với những khả năng vô tận
Bài viết này xuất phát từ việc thích ứng và bổ sung lẫn nhau ở cấp độ công nghệ nền tảng, toàn diện rà soát các lĩnh vực mới hình thành do sự kết hợp giữa AI và Web3, đồng thời tổng kết và phân tích nhu cầu thực tế, điểm nghẽn phát triển cũng như triển vọng tương lai của các hướng đi cụ thể trong những lĩnh vực này.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: michaeljin&Yetta
Là một người làm Web3 bị cuốn vào làn sóng lớn AI, sau khi trực tiếp trải nghiệm sự bùng nổ thông tin của cả hai lĩnh vực trong vài tháng gần đây, tôi xin chia sẻ một số cảm nhận và nghiên cứu để cùng các đồng nghiệp Web3 tham khảo:
AI và Web3, một bên phá vỡ giới hạn tưởng tượng về năng suất, một bên tái định hình cách hiểu về mô hình kinh tế. Là những công nghệ tiên phong đại diện cho xu hướng phát triển tương lai, sự kết hợp giữa hai bên dường như tự nhiên đến mức có thể khơi gợi vô hạn không gian tưởng tượng. Nhưng khi chuyển ánh mắt vào thực tế, chúng ta lại thấy rằng các dự án thực sự tích hợp được cả hai rất hiếm hoi. Sự va chạm giữa hai lĩnh vực này đã tạo ra những câu chuyện mới, nhưng cũng sinh ra không ít bong bóng và chiêu trò. Nhiều viễn cảnh lý thuyết tưởng như bổ trợ lẫn nhau, nhưng trên thực tế lại có thể không hề đáp ứng nhu cầu thật; còn những dự án có thể giải quyết nhu cầu thực tiễn thì lại gặp khó khăn trong việc triển khai do hạn chế về chi phí hoặc công nghệ.
Tôi cho rằng suy nghĩ về việc Web3 và AI loại trừ nhau càng ngày càng gia tăng, tỷ lệ thuận với số lượng dự án web3 chứa yếu tố AI mà tôi gặp phải trên thị trường cấp 1, cũng như số lượng dự án AI không cần thiết phải "web3 hóa". Những nhà sáng lập/phát triển bản địa AI thực chất sẽ không dành thời gian suy nghĩ về cách "web3 hóa", ví dụ như xác thực quyền sở hữu dữ liệu trên chuỗi, mô hình kinh tế, phân phối quan hệ sản xuất... vì các dự án từ dưới lên dựa trên mô hình lớn AI có nhu cầu tài nguyên rất cao, khiến việc huấn luyện đến vận hành AI đều mang tính tập trung mạnh mẽ. Tôi giữ thái độ thận trọng cực kỳ lớn đối với khả năng triển khai thực tế của các dự án Web3 hiện tại tuyên bố hỗ trợ cải thiện quan hệ sản xuất cho AI.
Thị trường Web3 đang đối mặt với những điểm nghẽn đáng kể ở cả cấp độ chính sách vĩ mô và đổi mới sáng tạo. Ngoài áp lực quản lý mới暂 thời chưa đề cập, ở cấp độ đổi mới, khi AI thu hút phần lớn sự chú ý của người dùng, các nhà xây dựng (Builder) và nhà đầu tư bằng tốc độ nâng cao năng suất và thay thế khả năng tư duy con người, thì sự trì trệ đổi mới mang tính ngành của Web3 càng trở nên rõ ràng. Đã lâu rồi Web3 chưa có đột phá nào ở tầm cỡ như AI. Thành thật mà nói, phần lớn các dự án mới thu hút sự chú ý hiện nay chỉ là những điều chỉnh nhỏ trên công nghệ/sản phẩm cũ: ví dụ như phương thức staking tốt hơn, ví đa chuỗi dễ dùng hơn, meme coin có lối chơi mới, DEX có tính thanh khoản tốt hơn trên chuỗi công khai mới... Liệu những "đổi mới" kiểu này thực sự giúp thu hút thêm người dùng hay nâng cao tỷ lệ thâm nhập sử dụng blockchain? Và liệu đó có thực sự là điều ngành cần?
Chúng ta cần một số lĩnh vực mới có thể đưa AI vào Web3 và giúp Web3 mở rộng ra ngoài, trong khi những bản chất nền tảng của blockchain như (1. Xác thực quyền sở hữu nội dung, 2. Xác minh danh tính, 3. Cách mạng hóa hệ thống tài chính, 4. Kết thúc phi tin cậy...) sẽ quyết định tương lai chuyển dịch phạm trù tiếp theo của toàn ngành. Với tinh thần tìm kiếm sự kết hợp hữu cơ, bài viết này xuất phát từ sự phù hợp và bổ trợ ở tầng công nghệ nền tảng, toàn diện tổng hợp các lĩnh vực mới được tạo ra bởi sự kết hợp AI và Web3, đồng thời đưa ra tổng kết và phân tích về nhu cầu thực tế, điểm nghẽn phát triển và triển vọng trong từng lĩnh vực.
Hình ảnh tham khảo từ ông chủ KK của Hash Global
Tóm tắt nhanh (TL;DR)
-
AI và web3 có mâu thuẫn về logic nền tảng: mô hình lớn AI đòi hỏi khối lượng tài nguyên khổng lồ khiến việc huấn luyện và vận hành AI mang tính tập trung rất cao, trong khi viễn cảnh Web3 xây dựng trên blockchain lại ưu tiên phi tập trung và minh bạch. Điều này khiến việc kết hợp ở tầng nền tảng giữa AI và web3 rất khó khăn, và tính hợp lý về mặt thương mại, cũng như nhu cầu thực tế, vẫn cần được kiểm chứng.
-
Nhưng chính sự trái ngược ở tầng logic này lại khiến AI và Web3 có thể bổ sung cho nhau — không nhất thiết trở thành cốt lõi câu chuyện của nhau, nhưng có thể trở thành giải pháp cho điểm đau của nhau, thúc đẩy sự phát triển song phương. Hai công nghệ cũng sẽ mang đến cho nhau nhiều câu chuyện mới, mở ra không gian tưởng tượng to lớn. Thiết kế mô hình kinh tế Web3 có thể giúp nhiều dự án AI nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, thúc đẩy thu hút và kích hoạt người dùng mới; trong khi những lợi ích vốn có của blockchain như giảm chi phí hạ tầng, xác minh danh tính, đưa dân chủ và minh bạch vào hộp đen dữ liệu AI, và cung cấp cơ chế thưởng cho đóng góp dữ liệu, có thể mở ra hướng thiết kế sản phẩm mới cho các đội ngũ AI.
-
Ở tầng cơ sở hạ tầng, cơ chế phi tập trung của Web3 có thể giải quyết từ gốc rễ các rủi ro và vấn đề hiện tại của AI, ví dụ như bảo vệ riêng tư, lạm dụng dữ liệu...
-
Tạo ra thị trường phi tập trung cho các yếu tố thiết yếu cho sự phát triển AI như sức mạnh tính toán, dữ liệu, nhằm tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên nhàn rỗi, tối ưu hóa việc phân bổ và sử dụng tài nguyên, thúc đẩy phát triển và ứng dụng mô hình lớn AI.
-
Cơ chế phi tập trung của Web3 giúp AI trở nên dân chủ hơn ngay từ tầng nền tảng. Thông qua việc triển khai, huấn luyện và sử dụng AI một cách phi tập trung, quyền riêng tư dữ liệu người dùng có thể được bảo vệ tốt hơn, đồng thời họ cũng có cơ hội được trả thưởng khi chia sẻ dữ liệu.
-
Blockchain cũng có thể dùng để ghi lại và giám sát hành vi của AI, từ đó nâng cao an toàn cho AI, thúc đẩy việc ứng dụng các tác nhân AI tự động trong nhiều tình huống khác nhau.
-
-
Ở tầng ứng dụng, AI có thể hỗ trợ phát triển và phổ biến ứng dụng Web3.
-
Thứ nhất, AI với tư cách là công cụ năng suất có thể giúp các ứng dụng Web3 tăng tốc phát triển đáng kể, đồng thời với vai trò là bộ máy tri thức, nó giúp giảm chi phí tương tác và học hỏi giữa người dùng với dApp, hỗ trợ nhiều người dùng hơn bước vào thế giới Web3.
-
AI có thể giảm đáng kể rào cản kỹ thuật trong việc phát triển dApp và phát hành dự án, khiến sức cạnh tranh của dự án tập trung nhiều hơn vào đổi mới và vận hành. Chính trên hướng đi này, AI sinh (Generative AI) có thể mang lại câu chuyện mới cho ứng dụng Web3, ví dụ như tích hợp các yếu tố tiên phong như người ảo, AI nhân vật vào các hệ sinh thái như game, mạng xã hội, từ đó phát triển ra những lối chơi hoàn toàn mới.
-
Tầng cơ sở hạ tầng
Cơ chế thưởng bằng token và quản trị: Thị trường phi tập trung thúc đẩy hạ tầng AI
Trong thời đại của mô hình lớn AI, các khâu trong hệ thống hạ tầng hỗ trợ phát triển AI sẽ trở nên đặc biệt quan trọng.
Trong quá trình xây dựng và phát triển hạ tầng AI, một thách thức then chốt là làm sao khuyến khích và phối hợp hiệu quả các bên tham gia để cùng thúc đẩy sự phát triển và vận hành hệ thống. Cơ chế thị trường phi tập trung và thưởng bằng token cung cấp một phương pháp mới mẻ và mạnh mẽ để giải quyết vấn đề này. Trong thị trường như vậy, token với tư cách là tài sản kỹ thuật số và phương tiện giá trị đóng vai trò quan trọng. Token có thể đại diện cho một quyền lợi, chức năng hoặc tài nguyên cụ thể, việc giao dịch và chuyển nhượng token được thực hiện qua hợp đồng thông minh, đảm bảo quá trình giao dịch an toàn, minh bạch và tự động hóa.
Đối với hạ tầng AI, cơ chế thưởng bằng token có thể phát huy nhiều vai trò. Trước hết, token có thể là công cụ khuyến khích, dùng để thưởng cho những người tham gia đóng góp vào hạ tầng AI. Các đóng góp này có thể bao gồm tài nguyên tính toán, tập dữ liệu, mô hình thuật toán, sức mạnh xử lý... Ví dụ như nền tảng tạo chatbot thoại AI MyShell gần đây rất nổi tiếng, đã tạo ra hiệu ứng vòng xoáy dữ liệu thông qua xưởng sáng tạo chatbot và phân tích dữ liệu. Người dùng có thể tùy chỉnh giọng nói, chức năng và kho kiến thức cho chatbot trên nền tảng Myshell và tương tác với chúng. Dữ liệu thu thập được từ các tương tác này được dùng để cải thiện hiệu suất và dịch vụ cá nhân hóa cho robot, thu hút thêm người dùng đến với nền tảng, từ đó tiếp tục gia tăng dữ liệu và giá trị, tạo thành mô hình tăng trưởng vòng lặp tích cực.
Bằng cách cung cấp phần thưởng token cho người tham gia, mô hình kinh tế Web3 cũng có thể thu hút thêm nhiều người tham gia xây dựng hạ tầng AI, thúc đẩy chia sẻ và hợp tác tài nguyên. Token có thể dùng để thực hiện lưu thông và trao đổi giá trị trong thị trường phi tập trung. Người tham gia có thể dùng token mua bán tài nguyên, dịch vụ, mô hình thuật toán... để thực hiện giao dịch và hợp tác trong thị trường. Cơ chế lưu thông giá trị này có thể cung cấp cách thức linh hoạt và hiệu quả hơn cho sự phát triển hạ tầng AI, giúp người tham gia thỏa mãn tốt hơn nhu cầu và lợi ích của mình.
Mã hóa đồng dạng và Học liên bang: Gắn yếu tố bảo vệ riêng tư vào quá trình huấn luyện nền tảng AI
Việc đảm bảo riêng tư cá nhân và an toàn dữ liệu đồng thời tiến hành huấn luyện mô hình hiệu quả luôn là thách thức kéo dài. Trong lĩnh vực này, công nghệ mã hóa đồng dạng (homomorphic encryption) cung cấp một phương pháp bảo vệ riêng tư mạnh mẽ, có thể tích hợp bảo mật riêng tư vào quá trình huấn luyện nền tảng AI, đảm bảo an toàn cho dữ liệu nhạy cảm.
Mã hóa đồng dạng là một công nghệ mã hóa đặc biệt, cho phép thực hiện các phép tính trên dữ liệu đang được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này có nghĩa là có thể huấn luyện mô hình và tính toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không tiết lộ nội dung dữ liệu gốc. Bằng cách áp dụng mã hóa đồng dạng vào quá trình huấn luyện nền tảng AI, có thể đạt được bảo vệ riêng tư mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm.
Khi sử dụng mã hóa đồng dạng để huấn luyện AI, cần lưu ý một số bước và yếu tố chính sau:
-
Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu tham gia huấn luyện AI bằng thuật toán mã hóa đồng dạng. Việc này đảm bảo tính riêng tư và bảo mật dữ liệu trong suốt quá trình huấn luyện.
-
Tính toán trên dữ liệu mã hóa: Thực hiện các thao tác tính toán trong trạng thái dữ liệu được mã hóa, bao gồm huấn luyện mô hình, tối ưu hóa và suy luận. Công nghệ mã hóa đồng dạng cho phép thực hiện các phép tính này mà không cần giải mã dữ liệu.
-
Chia sẻ tham số bảo mật: Các bên tham gia huấn luyện cần chia sẻ và trao đổi các tham số bảo mật cần thiết cho quá trình tính toán mã hóa. Các tham số này dùng để kiểm soát quá trình mã hóa đồng dạng và giải mã kết quả.
-
Xử lý kết quả mã hóa: Sau khi hoàn tất tính toán mã hóa, có thể giải mã kết quả để lấy trọng số mô hình cuối cùng hoặc đầu ra dự đoán. Khi giải mã cần thực hiện các biện pháp an toàn thích hợp để tránh rò rỉ dữ liệu hoặc truy cập trái phép.
Công nghệ mã hóa đồng dạng tích hợp bảo vệ riêng tư vào quá trình huấn luyện nền tảng AI có một số ưu điểm và tiềm năng ứng dụng:
a. Bảo vệ riêng tư: Mã hóa đồng dạng cho phép huấn luyện mô hình trên dữ liệu nhạy cảm mà không cần truy cập hoặc tiết lộ dữ liệu thật. Điều này giúp duy trì quyền riêng tư cá nhân và quyền kiểm soát dữ liệu của chủ sở hữu.
b. Hợp tác dữ liệu: Nhiều chủ sở hữu dữ liệu có thể cùng tham gia huấn luyện AI mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc. Công nghệ mã hóa đồng dạng khiến việc hợp tác dữ liệu này trở nên khả thi, thúc đẩy cơ hội hợp tác và chia sẻ.
c. Phù hợp quy định pháp luật: Đối với dữ liệu nhạy cảm bị hạn chế bởi luật pháp (ví dụ hồ sơ y tế hay dữ liệu tài chính), mã hóa đồng dạng cung cấp một phương pháp tuân thủ yêu cầu pháp lý cho việc huấn luyện AI.
Loại hình bảo mật này cũng có thể được thực hiện thông qua các nền tảng tính toán phi tập trung. Ví dụ như Fluence là một nền tảng tính toán phi tập trung, có thể chạy nhiều chương trình bao gồm cả AI, hướng tới tự do đổi mới kỹ thuật số thông qua ứng dụng ngang hàng. Nó cung cấp một giao thức Web3 mở, khung và công cụ để phát triển và lưu trữ ứng dụng, giao diện và backend trên mạng ngang hàng không cần giấy phép.
zkML và suy luận AI trên chuỗi: Giám sát hành vi tác nhân AI và ràng buộc trách nhiệm
Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi, việc đảm bảo hành vi của hệ thống AI tuân thủ yêu cầu đạo đức và pháp lý trở nên cực kỳ quan trọng. Hệ thống AI thường được coi là các thực thể đại diện, có khả năng thực hiện nhiệm vụ và ra quyết định, những quyết định này có thể ảnh hưởng sâu sắc đến con người và xã hội. Do đó, giám sát hành vi của tác nhân AI và ràng buộc trách nhiệm của chúng trở thành vấn đề then chốt để bảo vệ lợi ích công cộng và quyền lợi cá nhân. zkML, như một phương pháp đổi mới, cung cấp giải pháp an toàn, có thể xác minh và minh bạch cho việc giám sát hành vi và ràng buộc trách nhiệm của tác nhân AI. Bằng cách kết hợp bằng chứng không kiến thức (zero-knowledge proof) và công nghệ blockchain, zkML vừa bảo vệ riêng tư, vừa đảm bảo tính tuân thủ và độ tin cậy của hệ thống AI.
Ví dụ như Modulus Labs, dự án này sử dụng công nghệ zkML để đảm bảo trong quá trình vận hành hệ thống AI sẽ không tiết lộ dữ liệu quan trọng hoặc thông tin nhạy cảm. Bằng cách áp dụng bằng chứng không kiến thức trong quá trình tính toán, dự án có thể chứng minh với cơ quan quản lý hoặc các bên liên quan rằng AI đã thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, mà không cần tiết lộ dữ liệu thực tế hay mô hình nội bộ. Phương pháp này bảo vệ riêng tư cá nhân và bí mật thương mại, đồng thời cung cấp công cụ để kiểm toán và xác minh hành vi của tác nhân AI. Khung giám sát và ràng buộc phi tập trung do zkML tạo ra có thể giám sát và xem xét quá trình ra quyết định và hành vi của tác nhân AI theo thời gian thực.
Cơ chế giám sát phi tập trung này đảm bảo tính minh bạch và truy xuất nguồn gốc, giúp phát hiện và khắc phục kịp thời các hành vi sai phạm hoặc quyết định không đúng. zkML còn cung cấp cơ chế ràng buộc trách nhiệm cho hành vi của tác nhân AI. Bằng cách kết hợp hợp đồng thông minh với quá trình vận hành và ra quyết định của hệ thống AI, có thể thiết lập một loạt quy tắc và điều kiện, giới hạn phạm vi hành vi của tác nhân AI, đảm bảo chúng tuân thủ chuẩn mực đạo đức và quy định pháp luật. Cơ chế ràng buộc trách nhiệm này khiến hệ thống AI trở thành công cụ đáng tin cậy, có thể tạo giá trị cho xã hội loài người mà không lạm dụng quyền lực hay gây hại cho lợi ích con người. Công nghệ này đặt nền móng quan trọng cho việc xây dựng hệ thống AI bền vững, đạo đức và có trách nhiệm.
Tầng thực thi
Nâng cao hiệu suất sản xuất, bộ tăng tốc cho sự phát triển Web3
Trong quá trình phát triển Web3, trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng, kết hợp với nhiều lĩnh vực để nâng cao hiệu quả sản xuất và tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn. Dưới đây là một số lĩnh vực then chốt kết hợp AI với Web3:
1. AI và thu thập, phân tích dữ liệu trên chuỗi
Công nghệ AI đóng vai trò quan trọng trong thu thập và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Blockchain như một cơ sở dữ liệu phân tán, ghi lại lượng lớn giao dịch và thông tin. Nhờ tận dụng công nghệ AI, có thể hiểu và khai thác dữ liệu trên blockchain tốt hơn.
Ví dụ, Web3 Analytics là nền tảng phân tích dựa trên AI, sử dụng thuật toán học máy và khai phá dữ liệu để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Nó có thể giúp người dùng hiểu rõ về giao dịch trên chuỗi, xu hướng thị trường và mô hình hành vi người dùng, từ đó cung cấp hỗ trợ phân tích dữ liệu và ra quyết định chính xác hơn. Các nền tảng tương tự bao gồm MinMax AI, cung cấp công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi dựa trên AI, giúp người dùng phát hiện cơ hội và xu hướng thị trường tiềm năng.
2. AI và phát triển dApp tự động
Ứng dụng công nghệ AI trong quá trình phát triển dApp tự động cũng rất quan trọng. Việc phát triển hợp đồng thông minh và dApp thường đòi hỏi viết lượng lớn mã và thực hiện công việc kiểm thử, triển khai phức tạp. Bằng cách kết hợp AI với công cụ phát triển hợp đồng thông minh và dApp, có thể đạt được quá trình phát triển dApp hiệu quả và thông minh hơn. AI có thể hỗ trợ tự động hóa việc sinh mã, xác minh và kiểm thử hợp đồng thông minh, cũng như triển khai và bảo trì dApp. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên, đồng thời nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong quá trình phát triển. Ví dụ, một số công cụ phát triển hỗ trợ AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để giúp nhà phát triển viết hợp đồng thông minh nhanh hơn, tự động phát hiện và sửa lỗi tiềm tàng.
3. AI và an toàn giao dịch trên chuỗi
Trong thế giới Web3, an toàn giao dịch trên chuỗi là yếu tố sống còn. Do tính chất mở và minh bạch của blockchain, các mối nguy hiểm như tấn công ác ý, hành vi gian lận và rò rỉ dữ liệu luôn tồn tại. Công nghệ AI có thể được dùng để tăng cường an toàn và bảo vệ riêng tư cho giao dịch trên chuỗi. Ví dụ nền tảng an toàn Web3 SeQure sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công ác ý, hành vi gian lận và rò rỉ dữ liệu, đồng thời cung cấp cơ chế giám sát và cảnh báo thời gian thực, đảm bảo an toàn và ổn định cho giao dịch trên chuỗi. Các công cụ an toàn tương tự bao gồm Sentinel sử dụng AI.
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên, bộ định vị cho thế giới Web3
Trong thế giới Web3, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên là thách thức then chốt. Khi công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo kết hợp, chúng ta có thể tận dụng AI như một bộ định vị để đạt được việc phân bổ và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Dưới đây là một số lĩnh vực mà AI đóng vai trò định vị trong thế giới Web3:
-
AI và tối ưu hóa hoạt động trên chuỗi: Hoạt động trên blockchain bao gồm giao dịch, thực thi hợp đồng và lưu trữ dữ liệu. Nhờ khả năng phân tích và dự đoán thông minh của AI, chúng ta có thể tối ưu hóa hoạt động trên chuỗi tốt hơn, nâng cao hiệu quả và hiệu suất tổng thể. AI có thể giúp nhận diện mẫu giao dịch, phát hiện hoạt động bất thường và đưa ra đề xuất thời gian thực để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên mạng blockchain thông qua phân tích dữ liệu và huấn luyện mô hình.
-
AI và cơ chế quảng cáo trên chuỗi: Trong thế giới Web3, quảng cáo cũng là một dạng tài nguyên. AI có thể đóng vai trò then chốt trong cơ chế quảng cáo trên chuỗi, giúp nhà quảng cáo xác định đúng đối tượng mục tiêu và cung cấp nội dung quảng cáo cá nhân hóa. Bằng cách phân tích dữ liệu và mô hình hành vi người dùng trên chuỗi, AI có thể thực hiện việc đặt quảng cáo chính xác hơn, nâng cao tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi, từ đó tối ưu hóa việc phân bổ và sử dụng tài nguyên.
-
AI và quản trị DAO: Tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) là hình thức tổ chức mới trong thế giới Web3. AI có thể là công cụ quan trọng trong quản trị DAO, hỗ trợ ra quyết định, cơ chế bỏ phiếu và quản trị cộng đồng. AI có thể giúp các thành viên DAO hiểu rõ hơn nhu cầu và ý kiến cộng đồng thông qua phân tích và dự đoán dữ liệu, từ đó hỗ trợ ra quyết định. Nhờ sự tham gia của AI, DAO có thể vận hành hiệu quả hơn, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên, thúc đẩy sự phát triển và lớn mạnh của cộng đồng.
Tầng ứng dụng
Giảm rào cản gia nhập, bộ xúc tác phổ cập Web3
-
Giao diện người dùng thân thiện tích hợp AI
Ví dụ như nền tảng kiểm toán Web3 Fuzzland đã sử dụng AI để hỗ trợ kiểm toán viên kiểm tra lỗi mã, cung cấp giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ chuyên môn kiểm toán. Fuzzland còn dùng AI để cung cấp giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên cho các quy tắc chính thức và mã hợp đồng, cùng một số ví dụ mã, giúp nhà phát triển hiểu các vấn đề tiềm tàng trong mã. Bằng cách kết hợp công nghệ AI với chuyên môn kiểm toán, Fuzzland giúp các nhà phát triển trong ngành Web3 dễ dàng hơn trong việc hiểu và giải thích mã, nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong kiểm toán.
-
Giải thích hợp đồng thông minh tích hợp AI
-
Soạn thảo hợp đồng thông minh tích hợp AI
Trong sự phát triển của Web3, giảm rào cản gia nhập là chìa khóa để phổ cập. Để đạt được mục tiêu này, công nghệ tích hợp AI đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp giao diện người dùng thân thiện, giải thích và soạn thảo hợp đồng thông minh. Giao diện người dùng thân thiện tích hợp AI mang lại trải nghiệm vận hành trực quan và thuận tiện hơn cho người dùng nền tảng Web3. Công nghệ blockchain truyền thống thường yêu cầu người dùng học các lệnh và cú pháp phức tạp để tương tác và thực hiện thao tác. Tuy nhiên, bằng cách áp dụng công nghệ AI vào thiết kế giao diện người dùng, có thể đạt được xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giao diện đồ họa... giúp người dùng không cần hiểu sâu chi tiết kỹ thuật vẫn dễ dàng sử dụng nền tảng Web3 để thực hiện mọi thao tác. AI đồng thời giúp người dùng hiểu và giải thích hợp đồng thông minh tốt hơn. Bằng cách áp dụng công nghệ AI, có thể thực hiện việc tự động phân tích và hiển thị trực quan hợp đồng thông minh, trình bày rõ ràng luồng logic và điều kiện trong hợp đồng thông minh cho người dùng, nâng cao sự hiểu biết và niềm tin của người dùng vào hợp đồng thông minh.
Làm phong phú cốt truyện và lối chơi, kho sáng tạo cho thế giới Web3
-
AI và NFT sinh (Generative NFT)
-
Tác nhân giao dịch tự động bằng AI
-
AI nhân vật và NPC trong game
-
AI và kết xuất tự động cảnh元宇宙
Sự trỗi dậy của AI sinh mang lại khả năng hoàn toàn mới cho ngành sáng tạo, mang đến trải nghiệm đa dạng và đổi mới hơn cho thế giới Web3, cho phép người dùng tham gia vào các cốt truyện và lối chơi phong phú. Trong đợt bùng nổ NFT trước đây, AI đã thổi vô hạn sức sáng tạo vào NFT sinh. NFT sinh (Non-Fungible Token) là tác phẩm nghệ thuật hoặc tài sản kỹ thuật số dựa trên thuật toán và dữ liệu, có thể tạo ra nhiều tác phẩm nghệ thuật và nhân vật độc đáo, đa dạng thông qua công nghệ AI. Những NFT sinh này có thể trở thành nhân vật, đạo cụ hoặc yếu tố cảnh trong game, thế giới ảo hoặc元宇宙, cung cấp lựa chọn phong phú và trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng. Trong làn sóng DeFi, tác nhân giao dịch tự động bằng AI cũng mang lại sự thuận tiện và hiệu quả cho quy trình giao dịch kinh tế trong kho sáng tạo. Trong thế giới Web3, người dùng có thể thu lợi bằng cách sở hữu, giao dịch hoặc tham gia vào tài sản kỹ thuật số trong kho sáng tạo. Tác nhân giao dịch tự động bằng AI sử dụng thuật toán thông minh và công nghệ học máy để tự động thực hiện giao dịch tài sản, giúp người dùng nắm bắt cơ hội giao dịch tốt nhất và tối đa hóa lợi nhuận.
AIGC cũng mang lại lối chơi và sáng tạo mới cho các nền tảng nội dung và cộng đồng UGC. Ví dụ Yodayo là một nền tảng nghệ thuật AI, nơi các主播ảo và fan anime chia sẻ và sáng tạo thêm nội dung họ yêu thích. Yodayo thông qua kết nối với động cơ AIGC giúp việc sáng tạo và tương tác trên nền tảng nội dung trở nên đơn giản và dễ thao tác hơn, giúp phần đông người dùng thường "im lặng" trên các nền tảng truyền thống cũng có thể trở thành người sáng tạo và up主, chuyển mình từ người tiêu dùng nội dung thành người sáng tạo nội dung, gắn bó chặt chẽ hơn với cộng đồng và đóng góp nhiều hơn.
Sự kết hợp giữa AI nhân vật và NPC trong game mang lại trải nghiệm chân thực và tương tác hơn cho cốt truyện game trong kho sáng tạo. Bằng cách áp dụng công nghệ AI vào nhân vật game và nhân vật không phải người chơi (NPC), có thể trao cho chúng hành vi thông minh, ra quyết định độc lập và khả năng biểu đạt cảm xúc. Điều này khiến cốt truyện game phong phú và đa dạng hơn, người chơi có thể tương tác với các nhân vật có trí tuệ nhân tạo chân thực, cùng khám phá thế giới game và giải quyết các thử thách khác nhau. Sự kết hợp giữa AI và kết xuất tự động cảnh元宇宙 tạo ra môi trường ảo sống động và chân thực hơn cho game. Ví dụ Inward AI phân tích hệ thống hành vi và sở thích người chơi, dựa trên tương tác trước đó để nhân vật then chốt trong game cung cấp nhiệm vụ hoặc thông tin độc đáo, tạo nên cốt truyện cá nhân hóa cho mỗi người chơi. Trong khi đó, AI chiến đấu thời gian thực do rctAI cung cấp có thể khiến mỗi trận chiến sống động, nhân vật chiến đấu với người chơi có thể liên tục học hỏi từ chiến lược chiến đấu của người chơi, nâng cao kỹ năng và điều chỉnh chiến lược, khiến trận chiến có nhiều yếu tố bất ngờ hơn, trở nên hấp dẫn hơn. Sự tích hợp các công nghệ AI này tạo ra cốt truyện động và tương tác, cảnh chiến đấu chân thực và đầy thách thức, khiến thế giới game hấp dẫn và cuốn hút hơn.
Kết luận
Là một người làm Web3 bị cuốn vào làn sóng lớn AI, sau khi trải qua sự bùng nổ thông tin của cả hai ngành trong vài tháng gần đây, chúng tôi có suy nghĩ sâu sắc hơn về sự kết hợp giữa AI và Web3. Mặc dù hai bên có mâu thuẫn về logic nền tảng — đặc tính tập trung của AI và nguyên tắc phi tập trung của Web3 dường như khó hòa hợp — nhưng chính sự trái ngược này khiến AI và Web3 có thể bổ sung cho nhau, trở thành giải pháp cho điểm đau của nhau, thúc đẩy sự phát triển song phương. Cơ chế phi tập trung của Web3 có thể giải quyết từ gốc rễ các vấn đề hiện tại của AI như bảo vệ riêng tư và lạm dụng dữ liệu; ứng dụng công nghệ blockchain còn có thể giám sát và ghi lại hành vi của AI, nâng cao an toàn cho AI, thúc đẩy việc phổ biến và ứng dụng tác nhân AI tự động trong nhiều lĩnh vực.
Mặc dù việc kết hợp ở tầng nền tảng giữa AI và Web3 gặp muôn vàn khó khăn, nhưng ở tầng ứng dụng lại có thể tạo ra vô số khả năng và câu chuyện mới: AI có thể trở thành trợ lực quan trọng cho ứng dụng Web3, nâng cao đáng kể tốc độ phát triển ứng dụng Web3, giảm chi phí tương tác và học hỏi giữa người dùng với dApp, giúp nhiều người dùng hơn bước vào thế giới Web3. Đồng thời, AI vừa giảm rào cản kỹ thuật trong phát triển dApp và phát hành dự án, vừa mang lại nhiều lối chơi mới và nâng cao sức cạnh tranh cho dự án ở khía cạnh đổi mới và vận hành, ví dụ như tích hợp các yếu tố mới mẻ như người ảo, AI nhân vật vào hệ sinh thái game và mạng xã hội, sẽ mang lại câu chuyện và trải nghiệm hoàn toàn mới cho ứng dụng Web3, thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển và phổ biến ngành Web3.
Dù sự kết hợp giữa AI và Web3 đang đối mặt với một số thách thức và hạn chế, chúng tôi tin rằng chỉ có sự kết hợp hữu cơ giữa hai bên mới có thể nâng đỡ câu chuyện và lý tưởng cho thế hệ internet tiếp theo. Chúng tôi mong chờ sẽ thấy sự xuất hiện của nhiều dự án đổi mới hơn nữa có thể đưa AI vào Web3 và đưa Web3 tiến xa hơn, cũng hy vọng sự phát triển của hai công nghệ tiên phong này sẽ không ngừng giúp nhau vượt qua điểm nghẽn kỹ thuật, khắc phục giới hạn chi phí, cùng nhau kiến tạo một tương lai thông minh hơn và cởi mở hơn.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
OP Crypto
