Рівень даних Web3: Виклики та можливості для децентралізованих систем

Агенти штучного інтелекту революціонізують Web3, але стикаються з критичною перешкодою: фрагментованими та ненадійними даними. Ця стаття досліджує виклики створення готового до ШІ шару даних для децентралізованих систем і окреслює потенційні рішення.

Дилема даних у Web3

Агенти ШІ слідують простій петлі: спостерігати, вирішувати, діяти, навчатися. У Web3 цей процес ускладнений через дані, розкидані по гетерогенним ланцюгам, вузловим стеку, індексаторам та оракулам. Кожне джерело даних має унікальну затримку, фінальність та режими відмов, створюючи хаотичне середовище для систем ШІ.

Ключові виклики включають:

• Гетерогенність: Різноманітні поведінки RPC, схеми подій та припущення фіналізації між ланцюгами.
• Старіння даних проти вартості: Компроміси між дешевими, але повільними даними та швидкими, але дорогими кастомними індексаторами.
• Складна семантика: Перетворення сирих даних блокчейну на значущі сутності вимагає постійних процесів ETL.
• Проблеми надійності: Завантаженість мережі та затримка оракулів створюють хвостові ризики, які важко обробити ШІ.

Створення даних, готових до використання штучного інтелекту

Щоб розкрити потенціал штучного інтелекту у Web3, потрібна нова інфраструктура даних. Ключовими компонентами даного рівня даних, готового до штучного інтелекту, є:

• Нормалізовані схеми: Консистентні представлення токенів, пулів, позицій через ланцюги.
• Гарантії свіжості: Визначені SLO затримки та доставка даних з урахуванням фінальності.
• Перевірні дані: Криптографічне походження або відтворювальні похідні шляхи.
• Compute-near-data: Спільні можливості оцінювання та моделювання.
• Запити подорожі в часі: Додаткові потоки подій плюс індексовані знімки.

Уроки з реальних невдач

Кілька проектів AI-Web3 стикнулися з проблемами або призупинили свою діяльність через проблеми з шаром даних:

• Платформа "WWA" Planet Mojo: Припинена разом зі своєю флагманською грою, посилаючись на реалії ринку.
• Брайан (AI конструктор транзакцій): Припинив діяльність після втрати переваги першого гравця.
• TradeAI / Stakx: Призупинили виведення коштів та зіткнулися з юридичними проблемами через претензії щодо незареєстрованих цінних паперів.

Загальні шаблони збоїв включають:

• Проблеми затримки та фрагментації даних у виробничих середовищах
• Прогалини між гіпом та реалізованою вартістю
• Регуляторний контроль за заявами щодо торгівлі на основі ШІ

Нові рішення та найкращі практики

1. Системи, основані на намірах: Перехід від сирих викликів до рамок, орієнтованих на результати.
2. Доставка даних з урахуванням фінальності: Відкрити рівні впевненості, щоб дозволити адаптивні політики агентів.
3. Крайні обчислення: Перемістіть критичні операції ближче до джерел даних.
4. Резервування та резервні копії: Використовуйте кілька джерел даних та зрозумілі похідні.
5. Нагляд людини: Впровадити процеси затвердження для дій з великим впливом.

Майбутнє ШІ та Web3

З потужним шаром даних виникають нові горизонти:

• Ринок, що формуються за допомогою штучного інтелекту: Автономні системи, які враховують свіжість даних і остаточність.
• Управління портфелем через різні блокчейни: Маршрутизація на основі намірів з гарантованою обмеженою затримкою.
• Ринки даних для моделей ШІ: Ончейн платежі за набір даних з обізнаністю про походження та послуги висновків.

Висновок

Оскільки штучний інтелект стає наступним інтерфейсом користувача для Web3, основна архітектура даних визначатиме успіх. Команди, які створюють нормалізовані, дзеркальні та свідомі намірів шари даних, дозволять агентам спостерігати, приймати рішення, діяти та вчитися на швидкості, необхідній для децентралізованих ринків.