AI가 Web3 구축을 돕는 방법

주요 내용:

• Generative AI는 이름에서 알 수 있듯이 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 콘텐츠와 같은 인공 콘텐츠를 생성하는 데 사용되는 일종의 AI입니다.
• Web3의 AI 애플리케이션에는 게임, NFT, 자산 생성 및 소프트웨어 개발에서의 디지털 수집품 배포가 포함됩니다.
• 콘텐츠 생성 외에도 AI는 개발 프로세스를 간소화하고 분산형 앱(dapps)의 사용자 경험을 개선하여 Web3 공간을 주도하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 저작권, 정확성, 창의성과 같은 문제가 여전히 남아 있지만 AI 시대가 도래했습니다. AI 모델은 비즈니스와 산업 모두를 변화시키고 있습니다.

AI 생성 콘텐츠 소개

AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content)는 DALL-E 및 ChatGPT 와 같은 애플리케이션이 각각 인상적인 시각적 자산을 생성하고 인간과 같은 대화를 수행하면서 최근 매우 인기를 얻고 있습니다.

대체로 제너레이티브 AI는 컴퓨터 모델을 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 콘텐츠를 생성하는 데 사용되는 일종의 AI입니다. AIGC는 PGC(Professionally Generated Content) 및 UGC(User-Generated Content)에 이은 차세대 콘텐츠 생성 단계로 널리 간주됩니다.

PGC는 일반적으로 브랜드가 사용하거나 게시할 수 있도록 그래픽 디자이너 및 애니메이터와 같은 크리에이티브 전문가가 제작하는 반면, UGC는 최종 사용자가 만들고 YouTube, Facebook 또는 Twitter와 같은 소셜 미디어 사이트에서 직접 공유합니다.

최근 AI가 비약적으로 발전하면서 이제는 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있게 됐다. AI의 일부 관련 분야는 컴퓨터가 텍스트를 처리하고 분석하는 방법을 연구하는 자연어 처리(NLP) 와 교육 데이터 세트와 유사한 특성을 가진 새로운 데이터(예: 이미지 및 비디오)를 생성하는 것을 목표로 하는 생성적 적대 신경망(GAN)입니다. .

AI로 생성된 콘텐츠는 크리에이티브 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있으며 기업은 콘텐츠가 생성되는 방식과 크리에이티브 팀이 산업 전반에서 기능하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력에 주목하기 시작했습니다.

다음은 AI와 Web3를 연결하는 잠재적인 시나리오와 사용 사례입니다.

Web3에서 AIGC의 응용

Text AI와 Web3에 미치는 영향

텍스트 AI는 AI를 사용하여 텍스트를 생성하는 것을 말합니다. 요약, 대화 시스템 및 기계 번역과 같은 다양한 응용 프로그램에서 사용하기 위해 주어진 입력에서 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 NLP의 한 형태입니다 . 오늘날의 텍스트 생성기는 다양한 목적을 위해 독창적이고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 사용되며 Web3 내에서 텍스트 생성이 매우 유용할 수 있는 영역이 있습니다.

텍스트 AI 도구의 도움으로 온라인 검색을 재구성 하고 보다 직관적인 웹 탐색 방법을 제공할 수 있습니다. Microsoft의 온라인 검색 엔진 Bing과 ChatGPT의 최신 통합은 이제 웹 검색 방법으로 채팅 인터페이스를 도입했습니다.

한편 Google은 복잡한 주제를 단순화하고 쿼리에 대한 통찰력을 종합하는 데 도움이 되는 La MDA 기반 실험적 대화 AI 텍스트 서비스인 Bard 라는 자체 NLP 모델 버전을 출시했습니다.

생성 AI는 사람들이 웹을 검색하는 방식을 바꿀 수 있습니다.

Generative AI는 사람들이 웹에서 정보를 필터링하는 방법을 변경할 수 있는 잠재력이 있으며 검색 엔진의 광고 모델에 대한 의존도를 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 이는 현재 많은 Web2 사용자가 오랫동안 회피하기를 원했던 것입니다.

텍스트 생성 도구를 사용하면 검색어를 만들 때 SEO 생성 콘텐츠의 소음을 줄일 수 있습니다(사람의 개입 및 미세 조정이 필요함). 검색 기본 설정이 텍스트 AI 도구에 유리하게 변경되면 검색 엔진이 대체될 수 있습니다. 즉, 검색 관련 광고 혼란이 줄어드는 것을 의미합니다. Web3의 핵심 기준은 기술의 힘을 사용자의 손에 돌려주는 것입니다.

블록체인 게임에서 텍스트 AI가 게임 개발자와 아티스트의 창의성과 생산성을 강화할 수 있는 방법은 많습니다. 텍스트 AI를 활용하면 무엇보다도 대화, 스토리, 캐릭터 구성과 같은 기본 비디오 게임 요소를 신속하게 생성하고 개선할 수 있으므로 아이디어를 더 빠르게 생성하여 창의적인 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

AI NFT

AI는 또한 NFT로 발행할 수 있는 콘텐츠 유형인 이미지와 비디오를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 AI 생성 NFT는 다음과 같이 알려져 있습니다. 생성 예술 NFT, 여기서 아티스트는 먼저 일련의 규칙(예: 색상 및 패턴 범위)과 반복 횟수 및 임의성 정도와 같은 매개 변수를 입력합니다. 그런 다음 컴퓨터는 이 지정된 프레임워크 내에서 아트워크를 생성합니다.

이에 대한 한 가지 예는 “Autoglyphs” NFT 컬렉션을 만든 “CryptoPunks” 생성기 Larva Labs입니다. 다음은 AI의 도움으로 생성된 NFT 컬렉션의 다른 예입니다.

생성 예술 NFT

수집	설명	최대 공급	견본
오토글리프	CryptoPunks 제작자 Larva Labs에서 출시 Ethereum 블록체인에서 실행되는 코드로 생성	512
피덴자	비주얼 아티스트 Tyler Hobbs 제작 다양한 곡선과 블록을 생성하는 다재다능한 알고리즘을 활용합니다.	999
벨소리	아티스트 Dmitri Cherniak 제작 작품은 JavaScript에 의해 생성되며 일련의 못 주위에 문자열을 감싸는 다양한 방법을 묘사합니다.	1,000
크로미 스퀴글	제작자 Erick ‘Snowfro’ Calderon 9가지 스타일 구성표에서 무작위로 생성된 구불구불한 선으로 구성됩니다.	10,000
잃어버린 시인	디지털 아티스트 Pak이 만든 NFT 컬렉션이자 전략 게임입니다.	65,536

수집	오토글리프
설명	CryptoPunks 제작자 Larva Labs에서 출시 Ethereum 블록체인에서 실행되는 코드로 생성
최대 공급	512
견본
수집	피덴자
설명	비주얼 아티스트 Tyler Hobbs 제작 다양한 곡선과 블록을 생성하는 다재다능한 알고리즘을 활용합니다.
최대 공급	999
견본
수집	벨소리
설명	아티스트 Dmitri Cherniak 제작 작품은 JavaScript에 의해 생성되며 일련의 못 주위에 문자열을 감싸는 다양한 방법을 묘사합니다.
최대 공급	1,000
견본
수집	크로미 스퀴글
설명	제작자 Erick ‘Snowfro’ Calderon 9가지 스타일 구성표에서 무작위로 생성된 구불구불한 선으로 구성됩니다.
최대 공급	10,000
견본
수집	잃어버린 시인
설명	디지털 아티스트 Pak이 만든 NFT 컬렉션이자 전략 게임입니다.
최대 공급	65,536
견본

2023년 1월 18일 기준 출처: OpenSea , CoinDesk , NFT Evening , Crypto.com Research

블록체인 게임의 AI 아바타 및 아이템

제너레이티브 AI 모델은 Web3 환경에서 아바타, 장비, 차량, 아티팩트 등 무엇이든 대규모 게임 자산 생성을 지원할 수 있습니다. 게임 산업은 텍스트 설명에서 창의적인 자산과 콘텐츠를 생성할 수 있는 텍스트 대 이미지 생성 AI 모델을 적용할 수 있습니다. 특정 매개변수 내에서 최신 언어 모델을 사용하여 아이템 능력 통계, 캐릭터 속성 또는 지식과 같은 생성된 자산 주변의 컨텍스트를 구축할 수도 있습니다.

AI로 생성된 이미지와 비디오는 이제 매우 발전하여 메타버스의 블록체인 게임 및 가상 제품에서 특수 효과를 만드는 데 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 미러 월드는 게임에서 캐릭터의 자산 역할을 하는 AI 기반 가상 “미러”를 활용하는 GameFi 프로젝트입니다. Mirror 자산은 각 게임에서 완벽하게 상호 운용 가능하므로 자산 소유자가 라이브로 진행하면서 새로운 도전에서 사용할 수 있습니다.

Alethea AI 의 CharacterGPT 프로젝트는 생성 AI의 또 다른 예입니다. CharacterGPT라는 멀티모달 AI 시스템이 있어 텍스트 설명에서 대화형 AI 문자를 생성하므로 텍스트 대 문자 생성이 가능합니다. 대화형 캐릭터는 다양한 자연어 설명을 기반으로 고유한 외모, 목소리, 성격 및 정체성을 가질 수 있습니다.

캐릭터는 블록체인에서 토큰화될 수 있으며 소유자는 성격을 맞춤화하고 지능을 훈련할 수 있을 뿐만 아니라 Alethea의 AI 프로토콜 의 다양한 다른 dapp에서 거래하고 사용할 수 있습니다. 이러한 대화형 캐릭터의 제안된 사용 사례에는 Digital Twins(물리적 개체를 반영하도록 설계된 가상 모델), Digital Guides, Digital Companions, Virtual Assistant 및 AI NPC( Non-Player Character )가 포함됩니다.

AI는 버그를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 Web3 인프라 및 애플리케이션 구축과 관련하여 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 AI 애플리케이션은 코드 디버깅에 사용됩니다. AI를 사용하여 ChatGPT는 코드를 읽고 쓸 수 있을 뿐만 아니라 코드 에서 버그를 찾을 수 있는 능력을 어느 정도 보여주었습니다.

일부 암호화 전문가는 간단한 코드 감사 작업을 위해 AI 기반 프로그램을 사용하기 시작했습니다. 스마트 계약 감사 회사인 Certik의 개발자는 “복잡한 코드 조각의 의미를 빠르게 이해하고 요약”하기 위해 ChatGPT를 사용했습니다 .

연구 수준을 한 단계 높이고 최신 기능 보고서 에서 Web3 공간의 AI 애플리케이션에 대한 심층 분석을 읽어보세요 .

최종 단어: Web3에서 AI 사용에 대한 과제, 위험 및 전망

AI를 사용하면 가능성은 무한하며 사용자의 상상력에 의해서만 제한됩니다. 초기 단계에서도 AI 모델은 비즈니스와 산업을 변화시키는 능력을 계속해서 보여줍니다. 낮은 진입 장벽으로 인해 광범위한 채택이 이루어지면서 AI가 이 디지털 세상에서 미래의 삶의 방식이 될 가능성이 높습니다. 그러나 이러한 유형의 기술에는 몇 가지 문제와 위험이 따릅니다.

한 가지 문제는 소비자와 조직이 AI로 생성한 콘텐츠에 대한 반발일 수 있습니다. 예를 들어 주요 스톡 사진 웹사이트이자 플랫폼인 Getty Images는 AI 아트 도구를 사용하여 생성된 일러스트레이션의 업로드 및 판매를 금지했습니다. AI가 생성한 이미지 중 일부는 저작권이 있는 콘텐츠를 복제한 것으로, 원본 아티스트의 워터마크가 여전히 보이는 등 저작권 문제가 이유로 거론되고 있다.

AIGC의 또 다른 과제는 품질 문제입니다. Stanford 교수 Andrew Ng는 ChatGPT가 어떻게 주판이 GPU보다 빠르다고 잘못 설명했는지 에 대한 예를 제작했습니다. 이는 고맙게도 사실이 아닙니다.

공간에서 대부분의 사람들에게 매우 가까운 곳에서 타격을 가하는 것은 이 기술이 노동력을 방해하기 시작했다는 증거 입니다. 그러나 AI가 직장에서 인간을 대체할 것이라는 생각은 오해다. 사실, 그것은 실제로 기존 및 신흥 시장에서 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. AI가 일자리를 늘리는 데 도움이 되거나 새로운 유형의 AI 관련 일자리가 창출되고 약간의 기술 향상이 필요할 가능성이 있습니다.

저자인 William Gibson의 유명한 인용문은 AI의 미래를 가장 잘 설명했을 것입니다. 이는 오늘날 AI와 Web3의 교차점에 대해서도 말할 수 있습니다.

더 많은 예제와 참조를 포함하여 AI 및 사용 사례에 대한 전체 보고서를 여기에서 읽어보십시오 .

Crypto.com 앱에서 Web3 및 AI 토큰 추적

AI 기술의 부상으로 빠르게 인기를 얻고 있는 새로운 AI 토큰이 등장했습니다. 이러한 관심에 부응하기 위해 Crypto.com 앱은 Track Coins에 새로운 카테고리를 추가하여 사용자가 상위 AI 토큰을 쉽게 따라갈 수 있도록 했습니다. 여기에서 모든 범주를 확인하십시오.

실사 및 자체 조사 수행

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