Kebutuhan Mendesak akan Data Layer yang Siap AI di Web3: Mengatasi Kekacauan Data

Dalam lanskap Web3 yang berkembang pesat, agen AI siap memainkan peran penting. Agen-agen ini beroperasi dalam siklus yang sederhana namun rumit: mengamati, memutuskan, bertindak, dan belajar. Namun, efektivitas mereka tergantung pada akses ke data yang segar, andal, dan tanpa izin. Sementara Web2 menawarkan solusi terpusat, Web3 menghadirkan skenario yang lebih kompleks dengan data yang tersebar di berbagai rantai heterogen, tumpukan node, pengindeks, dan oracle off-chain. Fragmentasi ini menciptakan lingkungan yang menantang bagi agen AI, mirip dengan entitas lapar di pantry yang kacau.

Memahami Dilema Data AI-Web3

Integrasi AI ke dalam Web3 semakin cepat, tetapi data tetap menjadi kendala utama. Para pemimpin industri semakin mengenali sifat saling melengkapi dari teknologi AI dan kripto. AI membawa kemampuan generatif dan otonomi, sementara kripto menawarkan kepemilikan, asal usul, dan pasar terbuka untuk komputasi dan data.

Vitalik Buterin telah menyoroti berbagai persimpangan antara crypto dan AI, menekankan perlunya desain insentif yang hati-hati. Ini sangat penting di pasar yang bersifat adversarial di mana kualitas dan keamanan data sangat penting.

Tantangan yang Dihadapi oleh Pengembang AI di Web3

Pengembang AI di ruang Web3 menghadapi beberapa hambatan signifikan:

1. Heterogenitas: Setiap blockchain memiliki karakteristik unik, membuat agregasi data lintas rantai menjadi kompleks.
2. Keterlambatan Data vs. Biaya: Menyeimbangkan antara data yang terjangkau namun lambat dan data real-time yang mahal.
3. Kompleksitas Semantik: Mengubah data blockchain mentah menjadi wawasan yang bermakna memerlukan proses ETL yang konstan.
4. Masalah Keandalan: Kemacetan jaringan dan keterlambatan oracle menciptakan skenario yang tidak dapat diprediksi bagi agen otonom.

Mendefinisikan 'Data yang Dapat Ditindaklanjuti' di Web3

Agar data dapat benar-benar dapat ditindaklanjuti di Web3, data tersebut harus memenuhi beberapa kriteria:

• Semantik yang dinormalisasi di seluruh rantai
• Kesegaran dan determinisme dengan SLO latensi yang ditentukan
• Verifiability melalui asal usul kriptografi
• Kemampuan compute-near-data
• Fungsionalitas streaming dengan kueri perjalanan waktu

Saat ini, tumpukan Web3 menawarkan fragmen dari persyaratan ini tetapi kurang memiliki serat yang kohesif, lintas rantai, dan latensi rendah yang penting untuk agen AI kelas produksi.

Pelajaran dari Insiden Dunia Nyata

Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi beberapa proyek AI×Web3 yang menghadapi tantangan atau menghentikan operasi, termasuk platform WWA Planet Mojo dan Brian, asisten teks-ke-transaksi Web3. Kasus-kasus ini menyoroti bagaimana latensi dan fragmentasi data dapat berdampak serius pada proyek-proyek yang didorong AI di ruang blockchain.

Solusi Baru dan Praktik Terbaik

Untuk mengatasi tantangan ini, beberapa strategi sedang muncul:

1. Sistem berbasis niat alih-alih panggilan mentah
2. Indikator kesegaran yang sadar akan finalitas
3. Edge computing untuk pemrosesan data
4. Sumber data redundan dengan derivasi yang dapat dijelaskan
5. Perlindungan manusia dalam loop untuk tindakan berdampak tinggi

Membayangkan Lapisan Data Siap AI untuk Web3

Lapisan data yang siap AI yang ideal untuk Web3 haruslah:

• Dapat diprogram dan dapat diverifikasi
• Kompatibel secara waktu nyata dan lintas rantai
• Mampu melakukan normalisasi data multi-chain
• Dilengkapi dengan fungsionalitas streaming dan snapshot
• Terintegrasi dengan sistem berbasis niat
• Dirancang dengan fitur keamanan dan audit yang kuat

Masa Depan AI di Web3

Dengan infrastruktur data yang tepat, kita dapat mengantisipasi perkembangan yang menarik:

• Pembentukan pasar otonom yang mempertimbangkan kesegaran data
• Sistem pemerintahan yang dibantu AI
• Manajemen portofolio lintas rantai
• Pasar data untuk model AI dengan asal usul berbasis blockchain

Kesimpulan: Jalan ke Depan

Seiring agen AI semakin menjadi bagian integral dari ekosistem Web3, arsitektur data yang mendasarinya akan memainkan peran penting dalam menentukan kesuksesan. Tim yang dapat membangun lapisan data yang siap AI – dinormalisasi, dicerminkan, dapat dihitung, dan menyadari finalitas – akan lebih siap untuk menerapkan agen AI yang efektif dalam lingkungan multi-chain yang kompleks di Web3.

Masa depan Web3 terletak pada penyediaan agen AI dengan data fabric yang kuat dan dapat diandalkan yang mereka butuhkan untuk beroperasi secara efisien di lanskap pasar yang dinamis dan sering kali bersifat antagonis ini.

Pemberitahuan: Artikel ini hanya untuk tujuan informasi. Kinerja masa lalu tidak menjamin hasil di masa depan.