Keinoälyn (AI) ja lohkoketjuteknologian yhdistyminen voi muuttaa teollisuudenaloja ja määritellä uudelleen, miten olemme vuorovaikutuksessa digitaalisten järjestelmien kanssa. Vaikka AI lupaa automaatiota, tehokkuutta ja henkilökohtaisia kokemuksia, se kohtaa haasteita, jotka liittyvät luottamukseen, läpinäkyvyyteen ja tietojen eheyteen.
Lohkoketju tarjoaa luontaisen turvallisuutensa ja muuttumattomuutensa ansiosta tehokkaan ratkaisun. Covalent on tämän vallankumouksen eturintamassa, tarjoten tietoinfrastruktuurin ja työkalut, joita tarvitaan luotettavan, hajautetun AI:n tulevaisuuden rakentamiseen.
Keskeiset trendit, jotka ajavat tekoälyä ja lohkoketjua kohti risteämistä
Muutama keskeinen suuntaus ajaa AI:n ja lohkoketjun yhdistymistä. Ensinnäkin on kasvava tarve luottamukselle ja läpinäkyvyydelle AI-järjestelmissä. Käyttäjät haluavat tietää, miten AI-algoritmit tekevät päätöksiä, ja he tarvitsevat varmuuden siitä, että näiden mallien kouluttamiseen käytetyt tiedot ovat tarkkoja ja puolueettomia.
Toiseksi, hajautetun AI:n nousu luo uusia mahdollisuuksia innovaatioille ja yhteistyölle. Lohkoketju mahdollistaa tietojen ja algoritmien turvallisen jakamisen, edistäen demokraattisempaa ja osallistavampaa AI-ekosysteemiä. Kolmanneksi, ketjussa olevan datan lisääntyvä saatavuus tarjoaa rikkaan tietolähteen AI-malleille.
“AI-ohjatut järjestelmät luottavat täydellisiin ja tarkkoihin tietoihin, mutta useimmat lohkoketjut ovat eristyksissä. Covalent ratkaisee tämän tarjoamalla yhtenäisen pääsyn yli 100 ketjuun, mahdollistaen AI-agenttien siirtää omaisuuksia ketjujen välillä ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ilman pirstoutumisongelmia,” sanoi Ganesh Swami, CEO ja Co-Founder Covalent.
Rakenteellinen datan ongelma Web3 AI:ssa
Vaikka potentiaali on valtava, AI:n ja lohkoketjun integrointi tuo mukanaan huomattavia haasteita. Tietojen pirstoutuminen ja rajallinen yhteentoimivuus lohkoketjujen välillä estävät aidosti integroitujen AI-järjestelmien kehittämistä. Skaalautuvuus, turvallisuus ja todennettavien tietojen tarve ovat myös kriittisiä huomioitavia asioita. Nämä haasteet edustavat kuitenkin myös merkittäviä mahdollisuuksia innovaatioille.
AI menestyy rakenteellisissa, korkean eheyden tietoaineistoissa. Esimerkiksi rahoitus- ja terveydenhuoltoaloilla tiedot on järjestetty huolellisesti, jotta AI-mallit toimivat tehokkaasti. Web3 on toisaalta pirstoutunut maisema. Ketjussa olevat tiedot ovat runsaita mutta jäsentymättömiä, ja niiden luotettavuus on usein kyseenalainen. Tämä puute puhtaista, yhdistettävistä tietokerroksista on vakavasti estänyt AI:n vaikutusta lohkoketjusovelluksiin.
Yhdistetään tekoäly ja lohkoketju—Covalentin ja GoldRushin rooli tässä kehityksessä
Covalent on tunnistanut tämän aukon ja rakentanut lohkoketjudata-API:t nimeltä GoldRush sen ratkaisemiseksi. Jäsentämällä lohkoketjudataa Covalent mahdollistaa AI-agenttien järkeilyn, automaation ja työnkulkujen optimoinnin dynaamisesti—ilman pirstoutuneiden tietolähteiden tehottomuutta. Reaaliaikaisilla, todennettavilla tiedoilla yli 100 lohkoketjussa AI-agentit voivat nyt suorittaa monimutkaisia, autonomisia päätöksentekotehtäviä, ketjujen välisistä operaatioista sääntelyvaatimusten noudattamiseen.
Yrityksille tämä tarkoittaa, että AI-agentit voivat nyt automatisoida vuorovaikutuksia hajautettujen älykkäisiin sopimuksiin perustuvien protokollien välillä, jotka itsessään toimivat rahoitusautomaation järjestelminä. Sen sijaan, että varmennettaisiin ketjussa olevia tietoja—koska lohkoketju on jo suunniteltu todennettavaksi—nämä agentit hyödyntävät jäsenneltyjä, kryptografisesti todistettuja tietoja lähteistä kuten Ethereum Wayback Machine suorittaakseen tietoon perustuvia päätöksiä protokollien välillä.
Tämä mahdollistaa omaisuuserien siirrot ketjujen välillä, automatisoidun kassanhallinnan, hallinnon toteutuksen ja saumattoman koordinoinnin hajautettujen rahoitussovellusten (DeFi) välillä, vähentäen kitkaa ja optimoiden työnkulkuja ilman suoraa ihmisen väliintuloa.
Vaikutus ei ole vain teoreettinen. Yritykset kuten Rainbow, CoinLedger ja EY hyödyntävät jo GoldRushin jäsenneltyä lohkoketjudataa parantaakseen vaatimustenmukaisuutta, turvallisuutta ja AI-ohjattua rahoitusautomaatiota. Muut tahot, kuten Entendre Finance ja Awaken Tax, hyötyvät myös GoldRushista.
“Hyödynnämme GoldRushin jäsenneltyä ketjussa olevaa dataa ja AI:ta automatisoidaksemme lohkoketjukirjanpidon ja tarjotaksemme reaaliaikaisia talousraportteja Web3-yrityksille,” Omar Khattab, Founding Engineer at Entendre Finance, sanoi.
Andrew Duca, Awaken Taxin perustaja, ilmaisi myös tyytyväisyytensä GoldRushin integrointiin.
“Emme olisi voineet rakentaa verotuotettamme ilman GoldRushia, joka tarjoaa helpon pääsyn laajaan ja rikkaaseen moniketjudataan,” Duca lisäsi.
Tulevaisuus: nolla työntekijän yritykset (ZEEs) ja tekoälyllä toimivat Web3-toiminnot
GoldRushin AI-valmiiden tietoaineistojen laajentaminen luo perustan täysin autonomisille, AI-ohjatuille liiketoimintamalleille, joita kutsutaan Zero-Employee Enterprises (ZEEs) -konseptiksi.
ZEEs edustavat paradigman muutosta, jossa AI-agentit suorittavat liiketoimintatoimintoja itsenäisesti, minimaalisella ihmisen väliintulolla, joka menee yksinkertaista automaatiota pidemmälle. Se kattaa AI-ohjatun taloushallinnan, reaaliaikaisen kassavalvonnan ja hajautetun autonomisen organisaation (DAO) hallinnon—kaikki toimivat tehokkaasti ilman ihmisen käsittelyn aiheuttamia viiveitä.
“Yritykset, jotka ovat rajoittuneet Google-hyväksyttyihin tuotteisiin, voivat nyt rakentaa AI-agentteja, jotka käyttävät ketjussa olevaa dataa Covalentin ja laajennettuna GoldRush API:iden saatavuuden ansiosta Google-markkinapaikalla, jotka on rakennettu AI:hin liittyviin Covalent-tuotteisiin, mikä tarkoittaa, että agenttien parvien tai Zero Employee Enterprises (ZEEs) -järjestelmien kehittäminen parantamaan tehokkuutta keskeisissä liiketoimintatoiminnoissa on nyt mahdollista,” Ganesh totesi.
AI Agent Software Development Kit (SDK) 0.2.0:n julkaisu merkitsee myös merkittävää virstanpylvästä. Tämä työkalu antaa AI-agenteille mahdollisuuden olla vuorovaikutuksessa lohkoketjudatan kanssa saumattomasti, ohjelmallisesti. SDK on rakennettu:
- DeFi Position Management: AI-agentit voivat itsenäisesti hallita likviditeettiasemia ja optimoida yield farming -strategioita.
- DAO Governance Automation: AI voi toteuttaa ehdotuksia, hallita kassatoimintoja ja koordinoida kannustimia.
- Cross-Chain Operations: AI-agentit voivat saumattomasti yhdistää omaisuuksia, suorittaa vaihtoja ja hallita moniketjuportfoliossa.
- Enterprise AI Workflows: Monivaiheisten liiketoimintaprosessien automatisointi jäsennellyllä, AI-optimoidulla ketjussa olevalla datalla.
Miksi kryptoteollisuuden on mietittävä uudelleen AI-strategiaansa
Vaikka tekoäly kehittyy huimaa vauhtia, kryptovaluutta kamppailee pysyäkseen perässä. Vaikka lohkoketjuteknologian integrointia odotetaan, kryptovaluutta on edelleen useita askelia jäljessä tekoälyn käyttöönotossa. “Monet asiat, joita tapahtuu kryptovaluutta-tekoälyssä tänään, tehtiin jo perinteisissä tekoälytiloissa kaksi vuotta sitten,” sanoi Ganesh.
Ganesh Swamin mukaan ongelma ei ole pelkästään tekninen, vaan myös syklinen. “Nykyinen tekoälysykli käynnistyi vuonna 2023 OpenAI:n toimesta, kun ChatGPT tuli kuluttajille suunnatuksi tuotteeksi, kun taas kryptovaluutta oli karhumarkkinassa ja alkoi vasta huomata ei-kuluttajille suunnattuja projekteja ja hajautettua tekoälyinfrastruktuuria, kuten BitTensor,” hän selitti.
Ala kohtaa nyt ajoitusriskin. Ehtiikö Web3:n tekoälykehitys mukaan ennen kuin kysyntä pakottaa nopeaan (ja reaktiiviseen) muutokseen? Jotta lohkoketjupohjainen tekoäly saavuttaisi valtavirran hyväksynnän, sen ratkaisemien ongelmien on tultava niin kiireellisiksi, että ne vaativat muutosta.
“Otetaan esimerkiksi deep fake -videot—kukaan ei tule ajamaan lohkoketjuvarmennusta laajassa mittakaavassa ennen kuin kriisi on kiistaton. Tämä luo ajoitusriskin: tuleeko siitä prioriteetti kahdessa vuodessa? Viidessä? Vaikea ennustaa,” Ganesh totesi.
Seuraava vaihe tekoälyvetoisessa lohkoketjuinnovaatiosta määrittyy sen mukaan, kuinka nopeasti yritykset tunnistavat ja toimivat rakenteellisen, varmennetun datan tarpeen mukaan. Tekoälyagentit eivät voi toimia tehokkaasti ilman tarkkoja, järjestettyjä lohkoketjuoivalluksia.
Jotta Web3 voisi todella omaksua tekoälyn, sen on siirryttävä hajanaisista, epäluotettavista tietokokonaisuuksista kohti yhdistettävää, rakenteellista dataekonomiaa. Kysymys ei ole siitä, muuttaako tekoäly Web3:n—se on jo tehnyt sen. Todellinen kysymys on: Tarjoaako Web3 tekoälylle tarvittavat tiedot menestyäkseen? Alan tulevaisuus riippuu vastauksesta.
Vastuuvapauslauseke
Kaikki verkkosivustollamme olevat tiedot julkaistaan vilpittömässä mielessä ja ainoastaan yleiseen tiedottamiseen. Lukijan on toimittava verkkosivustomme tietojen perusteella täysin omalla vastuullaan.
