Nhu cầu cấp bách về Lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI trong Web3: Giải quyết sự hỗn loạn dữ liệu

Trong bối cảnh Web3 phát triển nhanh chóng, các tác nhân AI đang chuẩn bị đóng một vai trò quan trọng. Những tác nhân này hoạt động theo một chu trình đơn giản nhưng phức tạp: quan sát, quyết định, hành động và học hỏi. Tuy nhiên, hiệu quả của chúng phụ thuộc vào việc truy cập vào dữ liệu mới, đáng tin cậy và không cần sự cho phép. Trong khi Web2 cung cấp các giải pháp tập trung, Web3 lại trình bày một kịch bản phức tạp hơn với dữ liệu phân tán trên nhiều chuỗi khác nhau, các nút, bộ chỉ mục, và các oracle off-chain. Sự phân mảnh này tạo ra một môi trường thách thức cho các tác nhân AI, giống như những thực thể đói khát trong một cái tủ đựng thức ăn hỗn độn.

Hiểu Biết Về Dilemma Dữ Liệu AI-Web3

Việc tích hợp AI vào Web3 đang tăng tốc, nhưng dữ liệu vẫn là nút thắt chính. Các nhà lãnh đạo trong ngành ngày càng nhận ra tính chất bổ sung của AI và công nghệ crypto. AI mang lại khả năng sinh ra và tự chủ, trong khi crypto cung cấp quyền sở hữu, nguồn gốc và thị trường mở cho tính toán và dữ liệu.

Vitalik Buterin đã nhấn mạnh nhiều giao điểm giữa crypto và AI, nhấn mạnh sự cần thiết của việc thiết kế động lực cẩn thận. Điều này đặc biệt quan trọng trong các thị trường đối kháng nơi chất lượng dữ liệu và sự an toàn là rất quan trọng.

Những Thách Thức Mà Các Nhà Phát Triển AI Gặp Phải Trong Web3

Các nhà phát triển AI trong không gian Web3 gặp phải một số trở ngại đáng kể:

1. Tính không đồng nhất: Mỗi blockchain có đặc điểm riêng, làm cho việc tổng hợp dữ liệu giữa các chuỗi trở nên phức tạp.
2. Tính lỗi thời của dữ liệu so với Chi phí: Cân bằng giữa dữ liệu giá cả phải chăng nhưng chậm và dữ liệu thời gian thực đắt đỏ.
3. Độ phức tạp ngữ nghĩa: Việc chuyển đổi dữ liệu blockchain thô thành những thông tin có ý nghĩa đòi hỏi các quy trình ETL liên tục.
4. Vấn đề độ tin cậy: Tắc nghẽn mạng và độ trễ của oracle tạo ra các tình huống không thể đoán trước cho các tác nhân tự động.

Định nghĩa 'Dữ liệu Có thể Hành động' trong Web3

Để dữ liệu thực sự có thể hành động trong Web3, nó phải đáp ứng một số tiêu chí:

• Ngữ nghĩa chuẩn hóa giữa các chuỗi
• Sự tươi mới và tính xác định với các chỉ số SLO độ trễ đã định
• Khả năng xác minh thông qua nguồn gốc mật mã
• Khả năng tính toán dữ liệu gần
• Chức năng truyền phát với truy vấn du hành thời gian

Hiện tại, stack Web3 cung cấp các mảnh ghép của những yêu cầu này nhưng thiếu một nền tảng liên chuỗi, độ trễ thấp, cần thiết cho các đại lý AI đạt tiêu chuẩn sản xuất.

Bài học từ các sự cố thực tế

Những năm gần đây, đã có một số dự án AI×Web3 gặp khó khăn hoặc ngừng hoạt động, bao gồm nền tảng WWA của Planet Mojo và Brian, một trợ lý chuyển đổi văn bản thành giao dịch Web3. Những trường hợp này làm nổi bật cách mà độ trễ và sự phân mảnh dữ liệu có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến các dự án dựa trên AI trong không gian blockchain.

Giải pháp mới nổi và thực tiễn tốt nhất

Để giải quyết những thách thức này, một số chiến lược đang nổi lên:

1. Hệ thống dựa trên ý định thay vì gọi trực tiếp
2. Chỉ số độ tươi nhận thức về tính cuối cùng
3. Điện toán biên cho việc xử lý dữ liệu
4. Nguồn dữ liệu dư thừa với các suy diễn có thể giải thích
5. Các biện pháp bảo vệ có con người tham gia cho các hành động có tác động lớn

Hình dung một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI cho Web3

Một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI lý tưởng cho Web3 nên là:

• Có thể lập trình và xác minh
• Tương thích thời gian thực và đa chuỗi
• Có khả năng chuẩn hóa dữ liệu đa chuỗi
• Được trang bị chức năng phát trực tiếp và chụp ảnh
• Tích hợp với các hệ thống dựa trên ý định
• Được thiết kế với các tính năng an toàn và kiểm toán mạnh mẽ

Tương lai của AI trong Web3

Với một hạ tầng dữ liệu phù hợp, chúng ta có thể dự đoán những phát triển thú vị:

• Tạo thị trường tự động với sự xem xét độ tươi của dữ liệu
• Hệ thống quản trị hỗ trợ bởi AI
• Quản lý danh mục xuyên chuỗi
• Thị trường dữ liệu cho các mô hình AI với nguồn gốc dựa trên blockchain

Kết luận: Con đường phía trước

Khi các tác nhân AI ngày càng trở nên quan trọng trong hệ sinh thái Web3, kiến trúc dữ liệu cơ sở sẽ đóng vai trò then chốt trong việc xác định sự thành công. Các đội ngũ có thể thiết lập một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI – được chuẩn hóa, được phản chiếu, có khả năng tính toán và nhận thức về tính cuối cùng – sẽ có vị trí tốt hơn để triển khai các tác nhân AI hiệu quả trong môi trường đa chuỗi phức tạp của Web3.

Tương lai của Web3 nằm ở việc cung cấp cho các tác nhân AI nền tảng dữ liệu mạnh mẽ và đáng tin cậy mà họ cần để hoạt động hiệu quả trong bối cảnh thị trường năng động và thường xuyên đối kháng này.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Bài viết này chỉ nhằm mục đích thông tin. Hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo kết quả trong tương lai.