AI ve Kripto Varlıkların Kesişimi: 11 Potansiyel Kullanım Durumu

İnternet ekonomi modeli değişiyor. Açık ağların yavaş yavaş arama kutusuna dönüşmesiyle, şu soruyu sormadan edemiyoruz: AI, açık bir internet mi getirecek yoksa yeni bir ücretli duvar labirenti mi oluşturacak? Bunu kim kontrol edecek, büyük merkezi şirketler mi yoksa geniş kullanıcı grubu mu?

Bu, Kripto Varlıkların devreye girdiği yerdir. Blockchain, merkeziyetsiz, güvenilir ve tarafsız olan, kullanıcılar tarafından sahiplenilen internet hizmetleri ve ağlarını inşa etmek için yeni bir yol sunar. Mevcut sistemlerin ekonomik mekanizmalarını yeniden müzakere ederek, AI sistemlerindeki merkeziyetçi güçleri dengeleyerek daha açık, güçlü bir internetin gerçekleştirilmesine yardımcı olur.

Kripto Varlıklar, daha iyi AI sistemleri oluşturulmasına yardımcı olabilir, tam tersine de geçerlidir. Bazı kesişim alanları geliştiricilerin ve kullanıcıların dikkatini çekmiştir, ancak diğer kullanım durumlarının gerçekleşmesi yıllar hatta on yıllar alabilir. Bu makale, kripto varlıklar ile AI'nın kesiştiği 11 kullanım durumunu paylaşacak ve gelecekteki olasılıkların ve zorlukların tartışılmasını sağlamayı hedeflemektedir. Bu kullanım durumları, bugünün inşa edilen teknolojilerine dayanmaktadır; büyük miktarda küçük ödemelerin işlenmesinden, insanların gelecekteki AI ile ilişkisini kontrol edebilmesini sağlamaya kadar.

1. AI etkileşimindeki kalıcı veriler ve bağlam

Üretken AI veriye dayanır, ancak birçok uygulama için bağlam ( ve etkileşim ile ilgili durum ve arka plan bilgisi ) aynı derecede önemli, hatta daha önemli olabilir.

İdeal koşullarda, ister bir aracı program, ister LLM arayüzü veya diğer uygulamalar olsun, AI sistemleri kullanıcıların üzerinde çalıştığı proje türlerini, iletişim tarzlarını ve tercih ettikleri programlama dillerini gibi detayları hatırlayabilmelidir. Ancak pratikte, kullanıcılar genellikle tek bir uygulama içindeki farklı etkileşimlerde bağlamı yeniden kurmak zorunda kalıyorlar, farklı sistemler arasında geçiş yapmaktan bahsetmiyorum bile.

Şu anda, bir üretken AI uygulamasındaki bağlam neredeyse diğer uygulamalara taşınamaz.

Blockchain teknolojisi sayesinde, AI sistemleri kritik bağlam bilgilerini kalıcı dijital varlıklar biçiminde barındırabilir; bu varlıklar, sohbetin başlangıcında yüklenebilir ve farklı AI platformları arasında sorunsuz bir şekilde aktarılabilir. Blockchain protokolleri ileriye dönük uyumluluğa sahip olup, birlikte çalışabilirliği sağlamakta ve bu sorunun çözümünün tek yolu olabilir.

Bu teknolojinin doğal bir uygulaması, AI destekli oyunlar ve medyadır; kullanıcıların tercihleri farklı oyunlar ve ortamlarda tutarlı kalabilir. Ancak gerçek değeri bilgi uygulama alanındadır. Bu uygulamalarda, AI'nın kullanıcıların bildiği içerikleri ve öğrenme yollarını anlaması gerekir.

Şu anda görülen en yakın genel çözüm, sabit ve kalıcı bir bağlama sahip özel robotlardır. Poe gibi platformlar aracılığıyla kullanıcılar, kendi özel robotlarını başkalarına kiralayabilir.

Bu tür etkinlikleri zincire entegre etmek, AI sisteminin tüm dijital etkinliklerin ana unsurlarından oluşan bir bağlam katmanını paylaşmasını sağlayabilir. Hemen tercihleri anlayabilirler ve deneyimi daha iyi ayarlayıp optimize edebilirler. Tersine, tıpkı zincir üzerinde bir fikri mülkiyet kayıt defteri gibi, AI'nın kalıcı zincir bağlamını alıntı yapabilmesini sağlar ve bu, ipuçları ve bilgi modülleri etrafında yeni piyasa etkileşimleri yaratma olasılıkları sunar. Kullanıcılar, verilerin kontrolünü elinde tutarak doğrudan uzmanlıklarını yetkilendirebilir veya paraya dönüştürebilirler. Paylaşılan bağlam, henüz hayal edilmemiş birçok şeyi mümkün kılacaktır.

2. Temsilcinin Genel Kimliği

Kimlik, bir şeyin veya birinin kim olduğunu belirten yetkili bir kayıttır; günümüz dijital keşif, bir araya getirme ve ödeme sistemlerinin arka planda destekleyicisidir. Platform, bu desteği arka planda gizler, deneyimlenen kimlik sadece ürünün bir parçasıdır: Amazon ürünlere tanımlayıcı atar, ürünleri merkezi olarak sergiler ve kullanıcıların keşfetmesine ve ödeme yapmasına yardımcı olur. Facebook da benzer şekilde: Kullanıcının kimliği, dinamik güncellemeleri ve tüm uygulama içi keşfin temelidir.

AI ajan teknolojisinin ilerlemesiyle, her şey değişmek üzere. Daha fazla şirket, müşteri hizmetleri, lojistik, ödeme gibi uygulama senaryolarını yönetmek için ajanları kullanıyor ve platformları artık tek bir arayüzdeki uygulamalar gibi olmayacak. Aksine, birden fazla arayüz ve platformda var olacaklar, zengin bir bağlam biriktirecekler ve kullanıcılara daha fazla görev yerine getirecekler. Ancak, ajan kimliğini yalnızca bir pazara bağlamak, onu diğer önemli yerlerde kullanılamaz hale getirecektir.

Bu nedenle, ajanların tek bir, taşınabilir "pasaport"a ihtiyaçları vardır. Pasaport olmadan, ajana nasıl ödeme yapacağınızı, sürümünü doğrulamayı, işlevlerini sorgulamayı, ajanın kimin temsil ettiğini anlamayı ve çeşitli uygulamalar ve platformlardaki itibarını takip etmeyi bilemezsiniz. Ajanın kimliği, cüzdan, API kayıt defteri, değişiklik günlüğü ve sosyal kanıt işlevlerini yerine getirmelidir, böylece herhangi bir arayüz bunları aynı şekilde çözümleyip iletişim kurabilir. Paylaşılan bir "kimlik" ilkesinin olmaması durumunda, her entegrasyon başlangıçtan yeniden inşa edilmesi gerekecek, keşif mekanizması hâlâ geçici bir durumda olacak ve kullanıcı her kanal veya platform değiştirdiğinde bağlam bilgilerini kaybedecektir.

Başlangıçtan itibaren bir aracı altyapısı tasarlamak mümkündür. Peki, DNS kayıtlarından daha zengin bir güvenilir tarafsız kimlik katmanı nasıl oluşturulur? Blok zinciri ağı, izin gerektirmeyen bir birleşebilirlik sunar, bu da geliştiricilerin daha kullanışlı aracıları ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi yaratmalarını sağlar.

Genel olarak, Facebook veya Amazon gibi dikey entegrasyon çözümleri şu anda daha iyi bir kullanıcı deneyimine sahip. Ancak, bu kolaylığın bedeli oldukça yüksek, özellikle de toplama, pazarlama, kâr etme ve dağıtım aracıları için yazılım maliyetleri düştüğünde ve aracı uygulamalarının kullanım alanı sürekli genişlediğinde. Dikey entegrasyon sağlayıcılarının kullanıcı deneyimine ulaşmak için daha fazla çaba sarf edilmesi gerekiyor, ancak güvenilir, tarafsız bir aracı kimlik katmanı, girişimcilerin kendi pasaportlarına sahip olmalarını sağlayacak ve dağıtım ile tasarım konusunda yenilik yapmalarını teşvik edecektir.

3. İleri uyumlu kimlik doğrulama

AI'nin giderek yaygınlaşmasıyla, çevrimiçi iletişimdeki tarafların gerçek bir insan olup olmadığını belirlemek giderek daha zor hale geliyor. Bu güven kaybı gelecekteki bir endişe değil, zaten geldi. Sosyal platformlardaki yorum ordusundan, flört uygulamalarındaki robotlara kadar, gerçeklik giderek belirsizleşiyor. Bu ortamda, kimlik doğrulama kritik bir altyapı haline geliyor.

Bir insan olduğunuzu kanıtlamanın bir yolu dijital kimlik aracılığıyladır. Dijital kimlik, bir kişinin kimliğini doğrulamak için kullanabileceği her şeyi kapsar: kullanıcı adı, kişisel tanımlayıcı numara, şifre, üçüncü taraf onayları ve diğer belgeler. Merkezi olmayan yapının burada ne kadar açık olduğu hemen görülmektedir: Bu veriler merkezi sistemlerde bulunduğunda, yayıcı erişim haklarını iptal edebilir, ücret talep edebilir veya gözetim için yardımcı olabilir. Oysa merkezi olmayan yapı bu dinamiği bozarak: kullanıcılar kendi kimliklerini kontrol eder, bu da onları daha güvenli ve sansüre daha az duyarlı hale getirir.

Geleneksel kimlik sistemlerinden farklı olarak, merkeziyetsiz kimlik doğrulama mekanizması, kullanıcıların kendi kimliklerini kontrol etmelerini ve korumalarını sağlar ve insan kimliğini gizliliği koruyarak ve güvenilir bir şekilde doğrulamayı mümkün kılar. Ayrıca, ehliyetlerin her yerde ve her zaman verilmesi gibi, merkeziyetsiz kimlik doğrulama da herhangi bir platformda tekrar kullanılabilir bir temel olarak işlev görebilir. Diğer bir deyişle, blok zincirine dayalı kimlik doğrulama, şu avantajları sunarak geriye dönük uyumluluk taşır:

• Taşınabilirlik: Protokol, herhangi bir platformda entegre edilebilen bir açık standarttır. Merkezi olmayan kimlik doğrulama, kamu altyapısı aracılığıyla yönetilebilir ve tamamen kullanıcı tarafından kontrol edilir. Bu, tam bir taşınabilirlik sağlar, herhangi bir platform şu anda veya gelecekte bununla uyumlu olabilecektir.

• İzin gerektirmeyen erişilebilirlik: Platform, farklı kullanım durumlarını ayıran geçiş API'leri aracılığıyla değil, kimlik kanıtını tanımak için kendi kendine karar verebilir.

Bu alanda karşılaşılan zorluk, yaygınlaştırmadır: Şu anda ölçeklenebilir kimlik doğrulama gerçek örnekleri görülmemekle birlikte, kullanıcı sayısının belirli bir ölçeğe ulaşması, erken dönem ortaklarının ortaya çıkması ve öldürücü uygulamaların piyasaya sürülmesi ile yaygınlaştırma hızının artması bekleniyor. Belirli dijital kimlik standartlarını kullanan her uygulama, bu kimlik türünü kullanıcılar için daha değerli hale getirecektir; bu, daha fazla kullanıcının bu kimliği edinmesini teşvik edecek; bu da, bu kimliğin uygulamalar için daha çekici hale gelmesine neden olacak ve bir kimlik doğrulama yöntemi olarak işlev görecektir.

Şu anda, oyun, flört ve sosyal medya alanındaki ana akım tüketim uygulamaları ve hizmetlerinin, insanların gerçek kişilerle etkileşimde bulunduğunu doğrulamaları için merkeziyetsiz kimlik ile ortaklıklar kurduğunu görüyoruz. Bu yıl ayrıca Solana kimlik hizmeti (SAS) dahil olmak üzere yeni kimlik protokollerinin ortaya çıktığını gördük. Bir kimlik kanıtı vericisi olmasa da, SAS kullanıcıların ( gibi çevrimdışı verileri, uyumluluk KYC kontrolü veya yatırım sertifikası durumu ) gibi, Solana cüzdanı ile gizli bir şekilde ilişkilendirmelerine olanak tanır ve böylece kullanıcıların merkeziyetsiz kimliğini oluşturur. Tüm bunlar, merkeziyetsiz kimlik kanıtının dönüm noktasının yakın olabileceğini gösteriyor.

Kimlik doğrulama sadece robotları engellemek için değil, aynı zamanda AI temsilcileri ile insanlar arasındaki net sınırları belirlemek içindir. Bu, kullanıcıların ve uygulamaların insan-makine etkileşimlerini ayırt etmelerini sağlar, böylece daha kaliteli, daha güvenli ve daha gerçek bir dijital deneyim için alan yaratır.

4. AI'nin DePIN'i

Yapay Zeka belki de bir dijital hizmettir, ancak gelişimi giderek fiziksel altyapının kısıtlamalarına tabi olmaktadır. Merkezi olmayan fiziksel altyapı ağı (DePIN), Yapay Zeka'nın yenilikçi bir şekilde ihtiyaç duyduğu hesaplama altyapısının yaygınlaşmasına yardımcı olabilir, böylece maliyetler daha düşük, daha esnek ve sansüre karşı daha dayanıklı hale gelir.

Nasıl gerçekleştirilir? AI gelişiminin iki büyük engeli enerji ve çip teminidir. Merkezsiz enerji, daha fazla elektrik sağlamaya yardımcı olur, ancak geliştiriciler DePIN'i kullanarak oyun bilgisayarları, veri merkezleri ve diğer kaynaklardan elde edilen kullanılmayan çipleri bir araya getirmektedir. Bu bilgisayarlar, izin gerektirmeyen bir hesaplama pazarı oluşturmak için bir araya getirilebilir ve yeni AI ürünlerini geliştirmek için adil bir rekabet ortamı yaratır.

Diğer kullanım senaryoları arasında LLM'nin dağıtık eğitimi ve ince ayarı ile model çıkarımı için dağıtık ağlar bulunmaktadır. Dağıtık eğitim ve çıkarım maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir çünkü kullanılmayan hesaplama kaynaklarını kullanmaktadır. Ayrıca, sansüre karşı dayanıklılık sağlayarak geliştiricilerin büyük ölçekli bulut hizmeti sağlayıcıları tarafından yasaklanmamasını güvence altına alabilir.

Birkaç şirketin AI modellerini merkezileştirmiş olması her zaman endişe verici bir sorun olmuştur; merkeziyetsiz ağlar, daha maliyet etkin, sansüre daha dayanıklı ve daha ölçeklenebilir bir AI oluşturulmasına yardımcı olur.

5. AI ajanları, terminal hizmet sağlayıcıları ve kullanıcılar arasındaki etkileşim için altyapı ve güvenlik önlemleri

Yapay zeka araçlarının karmaşık görevleri çözmedeki ve çok katmanlı etkileşim zincirlerini yürütmedeki yetenekleri sürekli olarak arttıkça, yapay zeka giderek daha fazla başka yapay zekalarla etkileşime girecek ve insan kontrolcülerinin müdahalesine ihtiyaç duymayacaktır.

Örneğin, bir AI ajanı belirli verilere erişmek için hesaplamayla ilgili özel verileri talep edebilir veya belirli görevleri yerine getirmek için uzmanlaşmış AI ajanları işe alabilir. AI ajanları ayrıca, kullanıcı adına tüm işlem sürecini veya diğer herhangi bir etkinliği tamamlayarak büyük değer yaratacak, örneğin birinin tercihlerine göre uçak bileti bulup rezerve etmek veya sevdikleri türde yeni kitaplar keşfetmek ve sipariş vermek gibi.

Şu anda olgun ve genel bir aracının aracılık pazarına sahip değiliz, bu tür çapraz sorgular genellikle yalnızca API bağlantısı aracılığıyla gerçekleştirilebilir veya aracılar arasındaki çağrıları iç işlevler olarak sürdüren bir AI aracılık ekosistemi içinde gerçekleştirilebilir.

Daha geniş bir şekilde, günümüzdeki çoğu AI ajanı izole ekosistemlerde çalışmakta, API'leri nispeten kapalı olmakta ve genel olarak mimari standartlaşma eksikliği göstermektedir. Ancak blockchain teknolojisi, protokollerin açık standartlar oluşturmasına yardımcı olabilir, bu da kısa vadede benimseme için kritik öneme sahiptir. Uzun vadede, bu aynı zamanda geriye dönük uyumluluğa da yardımcı olur: yeni tür AI ajanlarının sürekli evrimi ve ortaya çıkışı ile, aynı temel ağa erişebilecekleri beklenebilir. Blockchain'in birlikte çalışabilirlik, açık kaynaklılık, merkeziyetsizlik ve genellikle daha kolay güncellenebilir mimarisi sayesinde, çeşitli yeni AI yeniliklerine daha kolay uyum sağlayabilirler.

Pazarın gelişimiyle birlikte, birçok şirket aracılar arasında etkileşim için blok zinciri altyapısı inşa etmeye başladı: Örneğin, Halliday yakın zamanda AI iş akışları ve etkileşimleri için standart bir çapraz zincir mimarisi sağlayan protokolünü tanıttı. Bu arada, Catena, Skyfire ve Nevermind, insan müdahalesi olmadan AI ajanları arasında ödemeleri desteklemek için blok zincirini kullanıyor. Daha fazla bu tür sistemler geliştirilmeye devam ediyor.

6. AI / Atmosfer Kodlama Uygulamalarını Senkronize Tutmak

Son zamanlarda, üretken AI devrimi yazılım oluşturmayı her zamankinden daha kolay hale getirdi. Kodlama hızı birkaç büyüklük sırasına kadar arttı ve doğal dil kullanılarak gerçekleştirilebiliyor, bu nedenle deneyimsiz programcılar bile mevcut programları çatallayabilir ve sıfırdan yeni programlar oluşturabilir.

Ancak, AI destekli programlamanın bu yeni fırsatları getirmesine rağmen, programların içindeki ve programlar arasındaki belirsizlikleri de artırmıştır. "Atmosfer programlama" yazılımın arkasındaki karmaşık bağımlılıkları soyutlarken, bu aynı zamanda programların kaynak kodu deposu ve diğer girdiler değiştiğinde işlevsel ve güvenlik hatalarına daha yatkın hale gelmesine neden olabilir. Bu arada, insanlar AI kullanarak kişiselleştirilmiş uygulamalar ve iş akışları oluşturduğunda, diğer sistemlerle etkileşimleri de