Web3 Teknolojisi
Teknoloji dünyasında hızla değişen manzara içerisinde, iki büyük trend göz önüne çıkıyor: yapay zeka ve Web3. Web3, yeni bir İnternet neslinin sesli bir şekilde savunucusu olan bir topluluğa sahipken, generatif yapay zeka da yeni popüler bir oyuncu olarak sahneye çıkıyor ve neredeyse tüm endüstrileri etkileyen bir değişimin fitilini ateşliyor. Bu teknolojiler ayrı ayrı, teknolojik yeniliklerin yönünü, endüstrilerin gelir üretme şeklini ve müşterilere hizmet etme biçimini yeniden şekillendirmeye hazırlanıyorlar. Ancak bu teknoloji atılımlarının henüz başlangıç aşamasında olduğumuz unutulmamalıdır, bu nedenle dünyanın nereye gideceği hakkındaki tahminlerimiz ve varsayımlarımızın çoğu birkaç yıl sonrasına yönelik.
🤖 Uygulama düzeyinde, yapay zeka ve Web3 gibi yeni teknolojiler, olgun endüstriler gibi bankacılık veya lojistik gibi sektörlere ayrı ayrı entegre edilebilir. Bu entegrasyonların birçok erişilebilir örneği zaten mevcuttur. Ancak iki pazarda da yer bulmaya çalışan iki teknolojiyi bir araya getirmek, sadece bir uygulama testi değil, adeta bilimsel bir deney gibi görünüyor. Şimdi, bu iki teknolojinin başarılı bir şekilde bir araya getirilmesi durumunda ne gibi potansiyellerin ortaya çıkabileceğini hayal edin – bu entegrasyon, olağanüstü gelişmelere yol açabilir, değil mi?
🧩 Peki, yapay zeka ve Web3 aslında bir arada çalışabilir mi?
Evet, işler bu kadar basit değil. İki teknolojiyi anlamak için özünü anlamamız gerekiyor. Web3, İnternet’in evriminde bir sonraki adımı temsil ediyor ve mevcut Web 2.0’den, verilerimizi kontrol eden Zuck ve arkadaşlarına karşı merkezi olmayan veri sahipliğine geçiş yapıyor. Bu konuyu daha önceki “Web3’ün Geleceği” başlıklı makalemde ele almıştım ve sanal gerçekliğin Web3’e tam bir geçişin temelini oluşturabileceğini savunmuştum. Merkezi olmayan veri sahipliği, artık tek bir kuruluşun büyük verilere erişimi olmadığı ve şirketlerin verilerimizi istedikleri gibi kullanamayacağı anlamına gelir. Ancak yapay zeka modelleri, bu ilkeye karşı çıkar. Sinir ağları, veri öğrenmek ve görevleri hızlı bir şekilde gerçekleştirmek için büyük hesaplamalara dayanır. Bu nedenle temelde yapay zeka ve Web3 birbirine karşıdır.
🔍 Bu zorluğa çözüm bulmaya çalışan projeler zaten var. Örneğin, Render Network, boşta duran GPU’ları düğümler olarak kullanarak merkezi olmayan hesaplama ağı inşa ettiklerini iddia ediyor. Başlangıçta, projeleri projeleri oluşturmak için kullanılırken, son güncellemelerinde makine öğreniminin de önemli bir kullanım durumu olduğunu belirttiler. Bu fikir kağıt üzerinde ilginç görünüyor, ancak bu GPU’ların sadece bir özelleşmiş bulut GPU’sunun performansını eşitlemek için birçok kullanıcının GPU’larının aynı anda çalışması gerekeceğini düşünün. Üstelik bu GPU’ların yıl boyunca 7/24 çalışması gerektiği unutulmamalıdır ve bu, düzenli kullanıcılar için pratik bir seçenek olmaktan çıkarır. Bu bizi çözülemeyecek (şimdilik) bir zorlukla karşı karşıya bırakır – merkezi olmayan AI destekli sistemler çok yavaş olabilir.
🏦 Başka bir örnek düşünelim. Bankacılık sektörünün yapay zeka destekli dolandırıcılık önleme mekanizmalarını kullanarak kötü niyetli faaliyetleri tespit ettiği yaygın bir bilgidir. Etkili olma nedeni açıktır: tüm finansal işlemler, gönderenin ve alıcının adları ve konumlarından işlemlerin özel nedenlerine kadar bir dizi belirleyiciye sahiptir. Bu bilgi, AI’nın anormallikleri tespit etme yeteneğini artırır. Ancak bu, kripto para için de geçerli mi? Web3 topluluğu tarafından sıkça dile getirilen bir görüş, kripto paranın yeni bir finansal paradigma temsil ettiği ve paranın kontrolünü bankalardan kullanıcılara aktardığıdır. Dolandırıcılıkla mücadelede kullanılan AI sistemleri, potansiyel dolandırıcılığı tahmin etmek ve tanımlamak için gerçek zamanlı olarak büyük miktarda işlem verisi analizine dayanır. Ancak bu mekanizmaları Web3 ortamına entegre etmek zordur. İlk olarak, Web3 merkezi olmayan veri sahipliğini vurgular, bu da bu verilere erişimi sınırlar. Web3’te işlem yapan kişiyi, işlemin amacını ve alıcısını ayırt etmek daha karmaşık hale gelir. Bu sınırlama kullanılabilir veriyi azaltır ve yasa dışı işlemleri tespit etmek için kriterler bankalarla önemli ölçüde farklılık gösterir. Dahası, gerçek zamanlı dolandırıcılık önleme AI değerlendirmelerinin işlem işleme hızını ciddi şekilde yavaşlatabileceği unutulmamalıdır. Bu fikir, Web3’ün temelini oluşturan sorunsuz ve hızlı işlemleri savunmasına ters düşer. Bu, bizi zorluk numarası 2’ye getirir – AI, blockchain’i yavaşlatabilir. Ayrıca, dolandırıcılığı tespit etmek ve durdurmak için merkezi AI sistemlerine güvenmek, merkezi olmayan kavramını zedeler. Bu da AI ve Web3 zorluk numarası 3’ü tanıtır – otomatik olsa bile güveni tekrar merkezi bir sisteme geri getirme riski.
🌟 Web3’te AI’ın Gerçek Uygulamaları
Ancak, görünüşte uyumsuz bu farklılıklara rağmen, AI ve Web3 bir arada var olabilir, ancak geleneksel olarak hayal ettiğimiz gibi değil. AI’yi doğrudan Web3 altyapısına gömmek yerine, bu iki teknolojiyi birbirini tamamlayan birer araç olarak düşünebiliriz. Örneğin, kripto ve blockchain analizi için özel olarak tasarlanmış sinir ağlarını düşünelim. Bu ağlar, pazar trendleri, kullanıcı davranışları veya hatta bir blockchain içindeki potansiyel güvenlik açıklarını tahmin edebilirler, tüm bunları Web3’ün merkezi olmayan çekirdeğini korurken. Projeler, LayerAI (CryptoGPT) gibi bu yönde ilerliyorlar, ancak somut sonuçlar henüz görülmedi.
📈 Bazıları, AI’ın kamu blockchain verilerini analiz ederek piyasa hareketlerini tahmin edebileceğini, kullanıcılara kripto yatırımları hakkında tavsiyelerde bulunabileceğini ve işlemleri başlatmak için en iyi zamanları önermek için kullanılabileceğini savunuyor. Ancak bu tür kullanımlarda AI, blockchain’in çekirdeğine entegre edilmek zorunda değil, temel Web3 ilkesini ihlal etmeden kullanıcı deneyimini artırabilir.
📚 Ayrıca, Web3 mimarisi etrafında daha fazla hizmet, platform ve araç inşa edildiği bir geleceğe doğru yol aldığımızda, AI, kullanıcı eğitiminde önemli bir rol oynayabilir. Blockchain ve kripto ile ilişkilendirilen teknik karmaşıklıklar ve ince ayrıntılar göz önüne alındığında, AI destekli platformlar bu bilgiyi basitleştirebilir ve çevirebilir, böylece ortalama kullanıcının bu yeni dijital devrimde geride kalmamasını sağlar. Örnek olarak, Smart Contract belgeleri oluşturma sürecini dönüştürmeyi amaçlayan bir AI destekli araç olan DeCipher’den bahsedebiliriz. Eğer bu araç kullanışlı olursa, geliştiriciler akıllı sözleşmeleri hakkında detaylı belge sağlayarak erişilebilirliklerini artırabilirler.
🛠️ AI’nın Web3 ile nasıl entegre edilebileceğine dair kendi deneyimlerimizden bir örnek vermek gerekirse, Grap3 geliştirirken yaşadıklarımızdan yola çıkabiliriz. Amacımız, kullanıcıların akıllı bir sözleşmenin gereksinimlerini basit bir dille ifade etmelerine izin vermekti. Sistem daha sonra kullanıcının girişine dayanarak en uygun akıllı sözleşme türünü belirleyecek ve gerekli tüm bilgiyi toplamak için sorular sorarak kullanıcıyı yönlendirecekti. Bu süreç sonunda kullanıcı, tek bir kod satırı yazmadan hazır bir akıllı sözleşme alırdı. Teknik ayrıntılara giremeyebilirim, ancak sistem, etkili bir soru-cevap deneyimi için bir dil modeli ve Dialogflow’u kullanarak desteklenen bir sinir ağı tarafından çalıştırılıyor.
🔑 Sonuç olarak, AI ve Web3’ün doğrudan entegrasyonu zorluklar sunsa da, temel farklılıklarına rağmen, her ikisinin de güçlerini kullanma yolları vardır. Şu anda büyük kullanıcı tabanlarına sahip olgun blok zincirlerinin, Ethereum veya Polygon gibi, henüz AI entegrasyonu benimsemediklerini veya hatta planlarını açıklamadıklarını kabul etmemiz gerekiyor. Anahtar, farklı rollerini tanımak ve onların birbirlerini tamamlayan birer araç olarak kullanılmasına olanak tanıyan çözümler oluşturmakta yatıyor. Teknoloji manzarası gelişmeye devam ettikçe, bu simbiyotik ilişki, dijital inovasyonun yeni boyutlarını keşfetmenin anahtarını oluşturabilir. 🌐🔗
Bu içeriği okuduğunuz için teşekkürler!
Sosyal Medyadan takip etmeyi ve yorum bırakmayı UNUTMAYIN!
Twitter, Linkedin ve YouTube via Hasan YILDIZ
