7 Möglichkeiten, wie KI/ML Web3 beeinflussen kann

Die aktuelle Version des Internets, Web 2.0, nutzt KI und Modelle des maschinellen Lernens auf unterschiedliche Weise. Diese Modelle unterstützen gezielte Anzeigen, Empfehlungsmaschinen, Chatbots, Bildgeneratoren und Sprachassistenten.

Aber Web 2.0 hat seine Grenzen. Probleme wie Unternehmenskontrolle, Datenschutzbedenken und die Verbreitung von Fehlinformationen sind große Nachteile. Daher erfreut sich der Wechsel zu Web3, einem fortschrittlicheren und integrativeren digitalen Bereich, immer größerer Beliebtheit.

Da sich das Internet weiterentwickelt, wird es immer wichtiger zu verstehen, wie KI und ML in Web3 funktionieren werden.

Was genau ist Web3?

Bevor Sie sich mit der KI-Integration befassen, ist es wichtig, Web3 zu verstehen. Web3 ist die nächste Generation des Webs nach Web 2.0, die den Menschen mehr Kontrolle über ihre Daten ermöglicht. Dabei verwenden Sie Dinge wie Blockchain- und Kryptowährungs-Wallets, um Ihre Daten zu schützen.

A Benutzer in Web3 ist eine Person, die Eigentümerin und Kontrolle über ihre Online-Erlebnisse ist und ihre Daten privat halten kann. Web3 unterscheidet sich von Web 2.0, weil es Benutzern mehr Macht über Unternehmen gibt. Mit Web3 können Benutzer dezentrale Plattformen besitzen und steuern. Dadurch wird die Online-Welt gerechter und integrativer für alle.

Sehen wir uns nun an, wie KI/ML Web3 noch besser machen kann.

1. Verbesserte Datenanalyse

KI- und ML-Modelle zeichnen sich durch fortgeschrittene Datenanalysen aus und werden seit fast einem Jahrzehnt häufig in der Datenwissenschaft eingesetzt.

Im Bereich Web3 können Sie KI/ML mit großer Wirkung einsetzen. Mit AI/ML können Sie Transaktionsaufzeichnungen verfolgen, Smart-Contract-Interaktionen überwachen und Nutzungsmuster dezentraler Anwendungen (DApps) analysieren.

Die KI-gestützte Datenanalyse in Web3 kann wertvolle Einblicke in Blockchain-Daten liefern. Es sind mehrere Blockchain-Analyseunternehmen entstanden, die KI/ML für die erweiterte Datenanalyse in Web3 nutzen.

BlockTraceSo hat beispielsweise ein Chatbot entwickelt, der Bitcoin-Netzwerkdaten analysieren kann. Mit diesem Chatbot können Sie in natürlicher Sprache interagieren und Antworten auf Ihre Fragen zur Bitcoin-Blockchain erhalten.

2. Intelligente Vertragsautomatisierung

Wenn du verstehst Was sind Smart Contracts?, vielleicht kennen Sie ihre entscheidende Rolle im Web3-Ökosystem. Die Integration von KI/ML mit intelligenter Vertragsautomatisierung in Web3 kann Verwaltungsprozesse verbessern. Es kann beispielsweise die Ertragsernte, das NFT-Minting und Liquiditätsprotokolle auf DeFi-Plattformen automatisieren.

Darüber hinaus kann der Einsatz von KI/ML zur Optimierung intelligenter Vertragsprozesse in Web3 zur Entwicklung optimierter Verträge führen. Diese Verträge können die Gasgebühr senken und bei Netzengpässen hilfreich sein.

Mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens können Sie außerdem Ineffizienzen und potenzielle Risiken innerhalb der Vertragsstruktur identifizieren. Dadurch können Sie die Probleme angehen und effizientere Smart Contracts entwerfen.

KI/ML-gestützte Smart Contracts eröffnen auch Möglichkeiten für dezentrale und intelligente Protokolle. Dieser Wandel kann zur Entstehung automatisierter Market Maker (AMMs) im dezentralen Finanzwesen (DeFi) führen. dynamische nicht fungible Token (NFTs)und erweiterte Kreditprotokolle. Diese Innovationen bringen Effizienz und Intelligenz in das Web3-Ökosystem.

3. Betrugserkennung und Sicherheit

Heutzutage nutzen Cyber-Angreifer ausgefeilte Strategien, um Benutzer ins Visier zu nehmen. Um diesen Bedrohungen entgegenzuwirken, ist es wichtig, fortschrittliche Taktiken anzuwenden. Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen in Web3-Ökosystemen können wertvolle Werkzeuge zur Verbesserung von Sicherheitsprotokollen sein.

Diese Algorithmen können Betrug und Sicherheitsverstöße erkennen. Sie lernen Muster und erkennen bösartige Aktivitäten durch Modellierung und Training in bestimmten Umgebungen.

Ein Beispiel für die KI-gestützte Betrugserkennung in Web3 ist Sardine. Es nutzt Verhaltensbiometrie, um ungewöhnliche Benutzeraktivitäten zu erkennen und zwischen legitimen Benutzern und Betrügern zu unterscheiden. Sardine setzt zu diesem Zweck überwachte maschinelle Lerntechniken ein. Die Plattform bietet außerdem KI-basierte Compliance- und Zahlungslösungen, um ihre Fähigkeiten zu stärken.

4. Dezentrale Governance

KI/ML in der dezentralen Governance von Web3 kann effektiv sein. Dezentrale autonome Organisationen (DAOs) in Web3 können KI-Systeme nutzen, um ihre Governance zu verbessern. DAOs sind Blockchain-basierte Plattformen, die auf tokenisierten Governance-Mechanismen basieren.

Die Zusammenführung der KI/ML-gesteuerten Entscheidungsfindung mit der Web3-Governance kann die Dezentralisierung verbessern. Es kann Betrug erkennen, Ihre Privatsphäre schützen und Risiken innerhalb der Plattform bewerten, um Transparenz zu schaffen.

KI/ML-Modelle sind auch für das Abstimmungssystem wichtig. Sie können Daten analysieren, um die Präferenzen der DAO-Mitglieder zu verstehen und dabei zu helfen, die Plattform entsprechend zu gestalten.

Ebenso liefern diese Modelle genaue Dateneinblicke und ermöglichen es den Mitgliedern, neue Herausforderungen anzugehen oder Chancen zu nutzen. Dies erhöht die Flexibilität von DAOs und verbessert ihre Effizienz.

5. Personalisierte Benutzererlebnisse

Der benutzerzentrierte Ansatz und die Personalisierung in Web3 kann zu einem verbesserten Kundenerlebnis führen. Mit der KI-Integration kann die Personalisierung neue Höhen erreichen. DApps in Web3 können KI/ML nutzen, um Ihre Präferenzen basierend auf Ihrem Verlauf und Ihren Interaktionsmustern zu verstehen.

In Web3 können KI und maschinelles Lernen Ihr Online-Erlebnis personalisierter gestalten. Plattformen können ML nutzen, um auf Sie zugeschnittene Inhalte vorzuschlagen und anzuzeigen. ML-Modelle verwenden Filter, um Ihre Interessen und Aktionen zu überprüfen und dann Empfehlungen und Inhalte bereitzustellen, die Ihren Vorlieben entsprechen.

Web3 bietet im Vergleich zu Web 2.0 mehr Anpassungsmöglichkeiten. Zusätzlich zu Inhalten und Empfehlungen können Sie die Benutzeroberflächen nach Ihren Wünschen personalisieren.

Zum Beispiel in Mastodon, eine Web3-Social-Media-Plattformkönnen Sie Ihre eigenen Instanzen mit vielen Anpassungsmöglichkeiten erstellen. Sie können basierend auf Ihren Interessen auswählen, welche Elemente oder Inhalte ein- oder ausgeschlossen werden sollen.

6. Datenschutz und Dateneigentum

Obwohl es eine verbesserte Privatsphäre verspricht, gibt es dennoch einige Bedenken Web3 wird nicht alle Ihre Datenschutzprobleme lösen. Diese Bedenken können jedoch wirksam ausgeräumt werden, indem KI/ML genutzt wird, um den Datenschutz in Web3 zu stärken. ML-Methoden können Ihre privaten Informationen verschlüsseln und die Anonymität innerhalb dezentraler Plattformen gewährleisten.

KI/ML-gesteuerte Datenschutzlösungen für Web3 können Techniken wie Secure Multi-Party Computation (SMPC) umfassen. SMPC gewährleistet die Datenverschlüsselung auch dann, wenn mehrere Parteien an Datenvorgängen beteiligt sind. Dadurch können DApps Daten verarbeiten und gleichzeitig die Privatsphäre der Benutzer schützen.

KI/ML-Modelle bringen auch Methoden wie den differenziellen Datenschutz mit, bei dem den Daten bei umfangreichen Analysen Rauschen hinzugefügt wird.

Auf diese Weise kann die Integration von KI in Web3 den Besitz der Benutzerdaten verbessern. In Web3 ist das Ökosystem bereits dezentralisiert, was bedeutet, dass es von keiner einzelnen Behörde kontrolliert wird. Durch das Hinzufügen von KI haben Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten und erhalten so noch mehr Leistung in der Web3-Welt.

7. Autonome Agenten und intelligente Verträge

KI/ML kann autonome Agenten und intelligente Verträge in Web3 einbringen. Diese Agenten arbeiten in Ihrem Namen ohne direkte Anweisungen und bieten Vorteile wie besseren Datenschutz, verbesserte Prozesse und ein verbessertes Benutzererlebnis.

Wenn wir den autonomen Agenten von Web3 KI/ML hinzufügen, geben wir ihnen Regeln, die sie bei der Interaktion mit Menschen befolgen müssen. Dies hilft ihnen zu verstehen, wie sie sich verhalten sollen.

KI-Modelle machen diese intelligenten Systeme noch besser. Sie können jetzt Verträge abschließen und Aufgaben selbstständig erledigen, ohne auf die Anleitung von Menschen angewiesen zu sein. Das macht sie leistungsfähiger und vielseitiger.

Ein Beispiel für KI/ML-gestützte autonome Agenten in Web3 ist Satoshi KI Projekt. Es nutzt KI, um Agenten zu erstellen, die mit dezentralen Netzwerken interagieren können. Diese Agenten fungieren als persönliche Assistenten, Berater und Entscheidungsträger und leisten wertvolle Unterstützung im Web3-Ökosystem.

KI/ML kann Innovationen im Web3 vorantreiben

Das Web3-Ökosystem befindet sich derzeit in einem frühen Stadium. Es steht vor mehreren Herausforderungen, wobei Datenschutzbedenken und ineffiziente Governance im Vordergrund stehen. Aber die Integration von KI/ML kann helfen, diese Probleme zu lösen. KI/ML hat im letzten Jahrzehnt Fortschritte gemacht und viele Branchen verändert.

KI/ML hat großes Potenzial in Web3. Es kann Datenschutz- und Effizienzbedenken effektiv angehen. Es verbessert die Datenanalyse und ermöglicht autonome Smart Contracts.

AI/ML konzentriert sich auch auf die Personalisierung, um bessere Benutzererlebnisse in der dezentralen Umgebung von Web3 zu bieten. Es bringt Innovation, Effizienz und benutzerzentrierte Erlebnisse in Web3.