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La versión actual de Internet, Web 2.0, utiliza modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de diferentes maneras. Estos modelos impulsan anuncios dirigidos, motores de recomendación, chatbots, generadores de imágenes y asistentes de voz.
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Pero la Web 2.0 tiene sus limitaciones. Problemas como el control corporativo, las preocupaciones sobre la privacidad y la difusión de información errónea son los principales inconvenientes. Por lo tanto, el cambio a Web3, un ámbito digital más avanzado e inclusivo, está ganando popularidad.
A medida que Internet evoluciona, se vuelve crucial comprender cómo funcionarán la IA y el ML en Web3.
¿Qué es exactamente Web3?
Antes de profundizar en la integración de IA, es crucial comprender Web3. Web3 es la próxima generación de la web después de la Web 2.0, que permite a las personas un mayor control sobre sus datos. En él, usa cosas como blockchain y billeteras de criptomonedas para proteger su información.
A usuario en Web3 es una persona que tiene la propiedad y el control de sus experiencias en línea y puede mantener la privacidad de sus datos. Web3 es diferente de Web 2.0 porque les da a los usuarios más poder sobre las corporaciones. Con Web3, los usuarios pueden poseer y controlar plataformas descentralizadas. Esto hace que el mundo en línea sea más justo e inclusivo para todos.
Ahora, veamos cómo AI/ML puede hacer que Web3 sea aún mejor.
1. Análisis de datos mejorado
Los modelos de IA y ML se destacan en el análisis de datos avanzado y se han utilizado ampliamente en la ciencia de datos durante casi una década.
En el ámbito de Web3, puede usar AI/ML con gran efecto. Con AI/ML, puede rastrear registros de transacciones, monitorear interacciones de contratos inteligentes y analizar patrones de uso de aplicaciones descentralizadas (DApps).
El análisis de datos impulsado por IA en Web3 puede proporcionar información valiosa sobre los datos de la cadena de bloques. Han surgido varias empresas de análisis de blockchain que aprovechan AI/ML para el análisis avanzado de datos en Web3.
seguimiento de bloques , por ejemplo, ha desarrollado un chatbot capaz de analizar los datos de la red Bitcoin. Este chatbot te permite interactuar usando lenguaje natural y obtener respuestas a tus consultas sobre la cadena de bloques de Bitcoin.
2. Automatización de contratos inteligentes
Si entiendes que son los contratos inteligentes , es posible que conozca su papel crucial en el ecosistema Web3. La integración de AI/ML con la automatización de contratos inteligentes en Web3 puede mejorar los procesos de gestión. Por ejemplo, puede automatizar la recolección de rendimiento, la acuñación de NFT y los protocolos de liquidez en las plataformas DeFi.
Además, el uso de AI/ML para agilizar los procesos de contratos inteligentes en Web3 puede resultar en el desarrollo de contratos optimizados. Estos contratos pueden reducir la tarifa de gas y pueden ser útiles durante las congestiones de la red.
Usando métodos de aprendizaje automático, también puede identificar las ineficiencias y los riesgos potenciales dentro de la estructura del contrato. Le permitirá abordar los problemas y diseñar contratos inteligentes más eficientes.
Los contratos inteligentes impulsados por AI/ML también abren posibilidades para protocolos descentralizados e inteligentes. Este cambio puede conducir a la aparición de creadores de mercado automatizados (AMM) en las finanzas descentralizadas (DeFi), tokens dinámicos no fungibles (NFT) y protocolos de préstamos avanzados. Estas innovaciones aportan eficiencia e inteligencia al ecosistema Web3.
3. Detección de fraude y seguridad
En esta era, los atacantes cibernéticos utilizan estrategias sofisticadas para atacar a los usuarios. Para contrarrestar estas amenazas, es importante utilizar tácticas avanzadas. Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático en los ecosistemas Web3 pueden ser herramientas valiosas para mejorar los protocolos de seguridad.
Estos algoritmos pueden detectar fraudes y violaciones de seguridad. Aprenden patrones e identifican actividades maliciosas a través del modelado y la capacitación en entornos específicos.
Un ejemplo de detección de fraude impulsada por IA en Web3 es Sardina . Utiliza biometría de comportamiento para identificar actividades inusuales de los usuarios y diferenciar entre usuarios legítimos y estafadores. Sardine emplea técnicas de aprendizaje automático supervisado para este propósito. La plataforma también proporciona soluciones de pago y cumplimiento basadas en IA para fortalecer sus capacidades.
4. Gobernanza descentralizada
AI/ML en el gobierno descentralizado de Web3 puede ser efectivo. Las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) en Web3 pueden usar sistemas de IA para mejorar su gobernanza. Los DAO son plataformas basadas en blockchain que dependen de mecanismos de gobernanza tokenizados.
La fusión de la toma de decisiones impulsada por IA/ML en la gobernanza de Web3 puede mejorar la descentralización. Puede detectar fraudes, proteger su privacidad y evaluar los riesgos dentro de la plataforma para brindar transparencia.
Los modelos AI/ML también son importantes para el sistema de votación. Pueden analizar datos para comprender las preferencias de los miembros de DAO y ayudar a diseñar la plataforma en consecuencia.
Asimismo, estos modelos brindan información de datos precisa, lo que permite a los miembros abordar nuevos desafíos o aprovechar oportunidades. Esto mejora la flexibilidad de las DAO y mejora su eficiencia.
5. Experiencias de usuario personalizadas
El enfoque centrado en el usuario y la personalización en Web3 puede conducir a mejores experiencias de los clientes . Con la integración de IA, la personalización puede alcanzar nuevas cotas. Las DApps en Web3 pueden utilizar AI/ML para comprender sus preferencias en función de su historial y patrones de interacción.
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En Web3, la IA y el aprendizaje automático pueden hacer que su experiencia en línea sea más personalizada. Las plataformas pueden usar ML para sugerir y mostrar contenido personalizado para usted. Los modelos de ML usan filtros para verificar sus intereses y acciones, y luego brindan recomendaciones y contenido que coinciden con sus preferencias.
Web3 ofrece más opciones de personalización en comparación con Web 2.0. Además del contenido y las recomendaciones, puede personalizar las interfaces según sus preferencias.
por ejemplo, en Mastodon, una plataforma de redes sociales Web3 , puedes crear tus propias instancias con muchas posibilidades de personalización. Puede elegir qué elementos o contenido incluir o excluir en función de sus intereses.
6. Privacidad y propiedad de los datos
Si bien mantiene la promesa de una mayor privacidad, todavía hay varias preocupaciones que Web3 no resolverá todos sus problemas de privacidad . Sin embargo, estas preocupaciones se pueden abordar de manera efectiva aprovechando AI/ML para fortalecer la privacidad en Web3. Los métodos de ML pueden cifrar su información privada y garantizar el anonimato dentro de las plataformas descentralizadas.
Las soluciones de privacidad impulsadas por AI/ML para Web3 pueden abarcar técnicas como el cómputo seguro de múltiples partes (SMPC). SMPC garantiza el cifrado de datos incluso cuando varias partes están involucradas en las operaciones de datos. Esto permite que las DApps procesen datos mientras protegen la privacidad del usuario.
Los modelos AI/ML también aportan métodos como la privacidad diferencial, que implica agregar ruido a los datos durante análisis extensos.
De esta manera, la integración de AI en Web3 puede mejorar la propiedad de los datos del usuario. En Web3, el ecosistema ya está descentralizado, lo que significa que ninguna autoridad única lo controla. Al agregar AI, puede tener control total sobre sus datos, lo que le brinda aún más poder en el mundo Web3.
7. Agentes Autónomos y Contratos Inteligentes
AI/ML puede traer agentes autónomos y contratos inteligentes a Web3. Estos agentes trabajan en su nombre sin instrucciones directas y ofrecen beneficios como mayor privacidad, procesos mejorados y experiencia de usuario mejorada.
Cuando agregamos AI/ML a los agentes autónomos de Web3, les damos reglas a seguir cuando interactúan con las personas. Esto les ayuda a entender cómo comportarse.
Los modelos de IA hacen que estos sistemas inteligentes sean aún mejores. Ahora pueden ejecutar contratos y realizar tareas de forma independiente sin depender de los humanos como guía. Esto los hace más capaces y versátiles.
Un ejemplo de agentes autónomos impulsados por AI/ML en Web3 es el Satoshi IA proyecto. Utiliza IA para crear agentes que pueden interactuar con redes descentralizadas. Estos agentes sirven como asistentes personales, asesores y entidades de toma de decisiones, brindando una valiosa asistencia en el ecosistema Web3.
AI/ML puede impulsar la innovación en Web3
El ecosistema Web3 se encuentra actualmente en sus primeras etapas. Enfrenta varios desafíos, entre los que destacan las preocupaciones por la privacidad y la gobernanza ineficiente. Pero la integración de AI/ML puede ayudar a resolver estos problemas. AI/ML ha progresado y transformado muchas industrias en la última década.
AI/ML tiene un enorme potencial en Web3. Puede abordar las preocupaciones de privacidad y eficiencia de manera efectiva. Mejora el análisis de datos y permite contratos inteligentes autónomos.
AI/ML también se enfoca en la personalización para brindar mejores experiencias de usuario en el entorno descentralizado de Web3. Aporta innovación, eficiencia y experiencias centradas en el usuario a Web3.