Giao thức AI Web3 này nhằm mục đích cho phép game thủ tokenize dữ liệu chơi game thông thường của họ dưới dạng Data NFTs.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có lẽ là công nghệ tác động mạnh mẽ nhất trong những năm gần đây. Mọi người đều thích sử dụng AI để làm bài tập về nhà, gỡ lỗi mã, viết tiểu thuyết hoặc tạo ra video giả mạo không giới hạn.
Không ngạc nhiên khi công nghệ này đang tăng trưởng theo cấp số nhân trên toàn thế giới từ năm 2022, và Statista dự kiến không có sự chậm trễ trên con đường đến năm 2030 khi ngành công nghiệp tiệm cận 740 tỷ đô la. Một báo cáo khác cho biết hơn một phần ba doanh nghiệp đã áp dụng AI dưới dạng nào đó, và hơn 90% tổ chức ủng hộ việc sử dụng AI nếu nó giúp họ có lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Giống như bất kỳ xu hướng công nghệ nào đang được áp dụng toàn cầu theo tốc độ này, AI cũng đang đối mặt với các vấn đề lớn. Ngoài các câu đố về quy định mà các công ty AI phải giải quyết, công nghệ cơ sở - học sâu - đặt ra một thách thức lớn do tính “thèm dữ liệu” của nó: các mô hình học AI có nhiều thông số cần được điều chỉnh như một phần của quá trình “huấn luyện” để đưa ra kết quả tốt nhất cho bất kỳ câu hỏi nào.
Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ phát triển với tốc độ ấn tượng. Nguồn: Statista
Điều này đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện hệ thống AI. Và khối lượng dữ liệu chưa phải là vấn đề duy nhất. AI cần một lượng lớn dữ liệu hàng loạt chưa từng có được lấy bằng sự đồng ý và có thể được theo dõi và tổng hợp một cách minh bạ...
Nguồn: Cointelegraph