Merkeziyetsiz hesaplama ağlarından AI ajanlarının başlatılmasına, zincir üstü işlem güvenliğinden üretken NFT’lere kadar, AI ve Web3 entegrasyonu yeni bir inovasyon çağına kapı aralamaktadır.

Kısaca:

• Yapay zeka odaklı Web3 projeleri, birincil ve ikincil piyasalarda cazip yatırım alanları haline gelmiştir.
• AI endüstrisinde Web3 için öne çıkan fırsatlar; dağıtık teşvik modelleri ile uzun kuyrukta potansiyel arzı koordine etmek, veri, depolama ve hesaplama katmanlarında merkeziyetsiz çözümler üretmek, ayrıca açık kaynaklı AI modelleri ve pazarları oluşturmak yönündedir.
• Yapay zeka, Web3 ekosisteminde başta zincir üstü finans (kripto ödemeler, ticaret, veri analizleri) ve geliştirici deneyimi gibi alanlarda önemli rol oynamaktadır.
• AI + Web3 birleşiminin temel avantajı, birbirinin zayıf yönlerini tamamlayabilme kapasitesidir: Web3, AI’ın merkezileşmesini dengeleyebilirken, AI ise Web3’ün operasyonel sınırlarını aşmasına katkı sağlayabilir.

Giriş

Son iki yıl içinde yapay zekanın gelişimi, özellikle ChatGPT’nin etkisiyle ciddi bir hız kazandı. Bu gelişim yalnızca yaratıcı yapay zeka uygulamalarına yeni bir alan açmakla kalmadı, aynı zamanda Web3 alanında da yeni bir anlatı trendini tetikledi.

Yapay zeka konsepti ile desteklenen kripto piyasası, genel finansman düşüşüne rağmen yükseliş gösterdi. Medya verilerine göre, 2024’ün ilk yarısında toplam 64 AI+Web3 projesi yatırım aldı. Bunlardan biri olan yapay zeka tabanlı işletim sistemi Zyber365, Seri A turunda 100 milyon dolarlık finansman ile öne çıktı.

İkincil piyasa verileri daha da dikkat çekiciydi. Coingecko’nun sağladığı veriler, AI kategorisindeki token’ların toplam piyasa değerinin bir yıl içinde 485 milyar doları aştığını ve 24 saatlik işlem hacminin 86 milyar dolara ulaştığını ortaya koydu. OpenAI’ın Sora adlı metinden video üretme modelinin yayınlanmasının ardından, AI token’larının ortalama piyasa fiyatı %151 arttı. AI etkisi yalnızca teknoloji sektörünü değil, meme token’lar gibi kripto kültürünün alt segmentlerini de etkisi altına aldı. İlk AI ajanı temalı meme token olan GOAT, 1.4 milyar dolarlık değerleme ile dikkat çekerek bir AI meme furyasının öncüsü haline geldi.
AI + Web3 birleşimi, yalnızca trend değil, aynı zamanda yatırımcıların ve geliştiricilerin yoğun ilgisini çeken bir araştırma alanına da dönüştü. AI+DePIN, AI Memecoin, AI Temsilcileri ve AI DAO’lar gibi konular, piyasa duyarlılığının çok ötesinde bir anlatı hızına ulaştı.
Bu “AI + Web3” kavramı, bir yandan sıcak para, trend ve gelecek beklentilerinin etkisi altında birleştirici bir vizyon sunarken, diğer yandan spekülatif dinamiklerle biçimlenen bir yapıya da işaret ediyor. Bu durumda süreklilik sağlamak için temel sorulardan biri şudur: Bu iki sistem birbirini daha iyi hale getirebilir mi? Karşılıklı olarak fayda sağlayabilirler mi?
Bu makale, bu soruları daha derinlemesine yanıtlamak için Web3’ün yapay zeka yığınındaki rolünü ve AI’ın Web3 dünyasına nasıl yeni bir canlılık kazandırabileceğini tarihsel ve teknik bağlamda ele almaktadır.

AI Yığını Altında Web3’teki Fırsatlar

Bu konuya girmeden önce, yapay zeka büyük modellerin teknik yığınını anlamamız gerekiyor:

Kaynak: Delphi Digital

Daha basit bir deyişle, “büyük model” insan beynine benzetilebilir. Erken aşamalarda, bu yapay beyin dünyaya yeni gelmiş bir bebek gibidir; çevresini anlayabilmesi için geniş miktarda dış veriyi gözlemlemesi ve içselleştirmesi gerekir. Bu, veri toplama aşamasıdır. Ancak bilgisayarlar insanlar gibi çoklu duyuya sahip olmadığından, eğitime başlamadan önce, büyük ölçekli ve işaretlenmemiş dış veriler bilgisayarların anlayabileceği ve işleyebileceği bir yapıya dönüştürülmelidir.
Veri aktarıldıktan sonra, yapay zeka yavaş yavaş dış dünyayı anlamaya başlayan bir model oluşturmaya başlar. Bu süreç “eğitim” olarak tanımlanır. Model, öğrenme sürecinde parametrelerini sürekli güncelleyerek tahmin yapma yeteneği kazanır. Bu süreç, bir bebeğin konuşma ve dil becerilerini öğrenmesine benzetilebilir. Öğrenme daha hedefli hale geldiğinde ya da insanlarla etkileşim kurarak geri bildirim aldığında, büyük modeller “ince ayar” aşamasına geçer.
Çocuklar büyüyüp dili daha aktif kullanmaya başladıkça, yeni konuşmaları anlayabilir, duygularını ve düşüncelerini ifade edebilir hale gelirler. Bu aşama, yapay zekanın “çıkarım” (inference) süreciyle benzerlik gösterir. Model, yeni dil veya metin girişlerine tepki vererek tahminler yapabilir, analizlerde bulunabilir. Bebeklerin nesneleri tanıması, duygularını ifade etmesi ve dil yoluyla problemleri çözmesi gibi, büyük yapay zeka modelleri de eğitimden sonra görüntü sınıflandırma, konuşma tanıma gibi belirli görevleri yerine getirebilir hale gelir.
Yapay Zeka Ajanı ise büyük modellerin bir sonraki evrimsel formudur. Bu yapı sadece düşünme kapasitesine sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda hafıza, planlama ve araç kullanım becerisiyle çevresiyle etkileşim kurabilir. Böylece bağımsız olarak görevleri yürütebilir ve karmaşık hedeflere ulaşabilir.
Günümüzde, çeşitli teknolojik katmanlar içindeki yapay zekanın darboğazlarına çözüm üretme odaklı çalışan Web3, çok katmanlı ve birbirine bağlı bir ekosistem oluşturmuş durumdadır. Bu yapı, yapay zeka modelleme süreçlerinin farklı aşamalarını kapsayarak operasyonel bütünlük sağlar.

İlk Katman: Temel Katman - Hesaplama Gücü ve Veri için Dağıtık Ağlar

Hesaplama Gücü

Günümüzde yapay zekanın en büyük maliyet kalemlerinden biri, model eğitimi ve çıkarım (inference) süreçlerinde ihtiyaç duyulan hesaplama gücü ve enerji tüketimidir. Örneğin, Meta’nın LLAMA3 modelinin yalnızca 30 gün içinde eğitilebilmesi için, yüksek performanslı bilgi işlem iş yükleri için özel olarak tasarlanmış 16.000 adet NVIDIA H100 GPU kullanılmıştır. Her biri 80GB belleğe sahip olan bu GPU’ların birim fiyatı yaklaşık 30.000–40.000 ABD doları arasında değişmektedir ve toplam donanım yatırım maliyeti yaklaşık 4–7 milyar dolar seviyesindedir (GPU + ağ bileşenleri dahil). Bu eğitim süreci ayrıca aylık yaklaşık 16 milyar kilovatsaat elektrik tüketmekte ve yaklaşık 20 milyon dolarlık enerji maliyeti doğurmaktadır.

Yapay zekanın hesaplama gücünü optimize etmek amacıyla, Web3 ile kesiştiği en erken alanlardan biri DePIN (Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağı) olmuştur. DePIN Ninja veri platformuna göre io.net, Aethir, Akash, Render Network gibi 1400’den fazla proje GPU bilgi işlem gücü paylaşımı temelli çözümler sunmaktadır.

Bu yaklaşımın temel mantığı, dağıtık bir ağ üzerinden bireylerin veya kuruluşların kullanılmayan GPU kaynaklarını katkılamasına izin vermektir. Böylece tıpkı Uber veya Airbnb gibi bir pazar yeri işleyişi kurularak, bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyanlar ile bu gücü sağlayanlar buluşturulur. Bu sayede son kullanıcılar daha uygun maliyetli ve erişilebilir hesaplama kaynaklarına ulaşırken, staking tabanlı güvenlik mekanizmaları da kalite ihlali ya da ağ kesintilerinde kaynak sağlayıcıların cezalandırılmasını sağlar.

Öne Çıkan Özellikler:

• Boş GPU Kaynaklarının Havuzlanması: Bu kaynaklar genellikle üçüncü taraf küçük/orta ölçekli veri merkezlerinden, eski PoS madencilik donanımlarından ya da kullanılmayan kripto madenciliği altyapılarından gelir. Hatta bazı projeler MacBook, iPhone veya iPad gibi bireysel cihazları düşük giriş engeliyle ağa entegre ederek model çıkarımı yapılabilmesini hedeflemektedir.
• Uzun Kuyruklu AI Talebine Uyum:
  • Teknolojik olarak, merkeziyetsiz bilgi işlem ağı çıkarım süreçleri için daha uygundur. Eğitim büyük ölçekli GPU kümeleri gerektirirken, çıkarım daha düşük performanslı kaynaklarla gerçekleştirilebilir. Örneğin, Aethir düşük gecikmeli görselleştirme ve yapay zeka çıkarımı üzerine odaklanmıştır.
  • Talep yönünden, küçük ve orta ölçekli kullanıcılar çoğunlukla kendi büyük modellerini eğitmez; bunun yerine mevcut modelleri optimize ederek kişiselleştirme (fine-tuning) yaparlar. Bu kullanım senaryoları, dağıtık bilgi işlem kaynaklarıyla doğal olarak uyumludur.
• Merkeziyetsiz Sahiplik: Blokzincir teknolojisinin sağladığı avantajla, bilgi işlem kaynaklarının mülkiyeti kullanıcıda kalır; esnek kullanım ve gelir paylaşımı sağlanır.

Veri

Veri, yapay zekanın temelidir. Veri olmadan hesaplama anlamsızlaşır ve model çıktısı, veri kalitesi kadar güçlü olur. Yapay zeka modellerinin dil, anlama ve insan benzeri davranış performansını belirleyen ana unsur, eğitimde kullanılan veri miktarı ve niteliğidir. Günümüzde yapay zekanın veri tarafında karşılaştığı başlıca dört zorluk bulunmaktadır:

1. Veri Açlığı: Büyük dil modelleri büyük ölçekli veri kümelerine ihtiyaç duyar. Örneğin, GPT-4’ün eğitiminde kullanılan parametre sayısı trilyon düzeyine ulaşmıştır.
2. Veri Kalitesi: AI ve sektör bazlı çözümler için profesyonel, güncel ve tematik veri çeşitliliği gereklidir. Sosyal medya gibi yeni veri kaynakları önem kazanmaktadır.
3. Gizlilik ve Uyumluluk: Giderek daha fazla ülke ve kuruluş, veri güvenliğini ön plana alarak erişim ve işleme üzerinde kısıtlamalar getirmektedir.
4. Veri İşleme Maliyeti: Büyük hacimli verilerin işlenmesi karmaşıktır. Şirketler Ar-Ge bütçelerinin %30’undan fazlasını veri toplama ve işleme süreçlerine ayırmaktadır.

Web3 Tabanlı Veri Çözümleri:

1. Veri Toplama: Geleneksel platformlar (örneğin Reddit), veri lisansları aracılığıyla milyonlarca dolar kazanırken, veri sağlayıcıları bu gelirden genellikle pay alamamaktadır. Web3’ün vizyonu, katkı sağlayan kullanıcıların bu değerden doğrudan yararlanmasını mümkün kılmaktır. Örneğin:
   • Grass: Kullanıcıların ağ düğümleri aracılığıyla internetten gerçek zamanlı veri yakalamasını sağlar.
   • Vana: Kullanıcı verilerini DLP (Veri Likidite Havuzu) formatında sunarak, seçici veri paylaşımı yapılmasını sağlar.
   • PublicAI: Kullanıcıların sosyal platformlar üzerindeki etiketlerle veri katkısında bulunmalarına olanak tanır.
2. Veri Ön İşleme: Gürültülü ve eksik veri, eğitim öncesinde işlenmelidir. Standartlaştırma, filtreleme, eksik veri tamamlaması gibi süreçler Web3’ün merkeziyetsiz teşvik yapısına uygundur. Örneğin:
   • Grass ve OpenLayer, veri etiketleme sistemleri üzerinde çalışmaktadır.
   • Synesis, “Train2Earn” modeliyle veri etiketleyicilere ödül sunar.
   • Sapien, görevleri oyunlaştırarak katılımı artırır.
3. Veri Gizliliği ve Güvenliği:
   • TEE (Trusted Execution Environment): Super Protocol gibi projeler tarafından kullanılır.
   • FHE (Fully Homomorphic Encryption): BasedAI ve Fhenix.io gibi projelerde yer alır.
   • ZK (Zero-Knowledge): zkTLS gibi teknolojilerle kullanıcı verileri doğrulanabilirken gizlilik korunur.

Ancak bu alan hâlâ erken aşamadadır. Örneğin:

• EZKL ile zkML kanıt oluşturmak 80 dakikaya kadar sürebilir.
• Modulus Labs verilerine göre zkML işlem başı maliyetleri klasik hesaplamaya kıyasla 1000 kat daha yüksektir.

1. Veri Depolama:
   • Yapay zekada veri erişilebilirliği (Data Availability) kritik önemdedir.
   • Ethereum’un Danksharding yükseltmesi öncesinde, veri verimliliği 0.08MB seviyesindeyken, AI çıkarım süreçleri saniyede 50–100GB veri gerektirmektedir.
   • 0g.AI, bu problem için yüksek verimli merkezi depolama çözümü sunmaktadır. Gelişmiş silme kodlama ve parçalama teknolojileri ile 5 GB/sn’ye kadar veri transferi sağlanmaktadır.

İkinci: Aracı Yazılım Katmanı: Model Eğitimi ve Çıkarımı

Açık Kaynak Model ve Merkeziyetsiz Pazar Yapısı

Yapay zeka modellerinin açık kaynak mı yoksa kapalı kaynak mı olması gerektiği konusu uzun süredir tartışma konusudur. Açık kaynak modellerin sağladığı kolektif inovasyon, kapalı kaynak çözümlerin erişemeyeceği seviyelere ulaşabilir. Ancak kar amacı gütmeyen açık kaynak projelerinde, geliştirici motivasyonunun sürdürülebilirliği önemli bir sorudur. Baidu’nun kurucusu Robin Li, Nisan 2024’te yaptığı açıklamada, “Açık kaynak modeller giderek geride kalacak.” ifadelerini kullanmıştır.

Web3 bu tartışmaya merkeziyetsiz bir çözüm sunmaktadır: Modelin tokenleştirilmesi, geliştirici ekip için belirli oranlarda token ayrılması ve ileride doğacak gelirlerin token sahiplerine dağıtılması gibi mekanizmalarla açık kaynak modeli sürdürülebilir kılmayı hedefler.
Öne çıkan projeler şunlardır:

• Bittensor: Birçok “alt ağ”dan oluşan bu protokol, bilgi işlem, veri, ve makine öğrenimi kaynak sağlayıcılarının hedefe yönelik rekabet ettiği bir P2P pazar yapısı sunar. Alt ağlar arası etkileşimle kolektif öğrenme desteklenir. Ödüller topluluk oylaması ve rekabetçi performans ile belirlenir.
• ORA: AI modellerini tokenleştiren ve İlk Model Teklifi (Initial Model Offering - IMO) yoluyla merkeziyetsiz bir şekilde dağıtan bir yapı sunar.
• Sentient: Merkeziyetsiz AGI platformu olarak, iş birliği ve model çoğaltmayı teşvik eder, katkı sağlayanlara ödüller sunar.
• Spectral Nova: Yapay zeka ve makine öğrenimi model geliştirme üzerine yoğunlaşır.

Doğrulanabilir Çıkarım

Yapay zekanın “siyah kutu” doğası nedeniyle çıkarım sürecinin doğrulanabilirliği kritik hale gelmiştir. Geleneksel çözüm, işlemlerin birden fazla doğrulayıcı tarafından tekrar edilerek sonuçların karşılaştırılmasıdır. Ancak yüksek performanslı GPU’ların sınırlı erişimi bu yöntemin ölçeklenebilirliğini azaltmaktadır.

Alternatif olarak, sıfır bilgi (ZK) kanıtlarıyla off-chain AI hesaplamalarının on-chain doğrulanması giderek ön plana çıkmaktadır. Bu yaklaşım, ek bilgi vermeden belirli hesaplama çıktılarının doğruluğunu on-chain kanıtlamayı mümkün kılar.

ZK tabanlı çıkarımın avantajları şunlardır:

• Ölçeklenebilirlik: Tek bir ZK kanıtı ile birçok işlem onaylanabilir.
• Gizlilik: Veri ve model ayrıntıları gizli kalırken doğrulama mümkündür.
• Güven gerektirmeyen yapı: Merkezi otoriteye ihtiyaç duyulmadan hesaplamaların doğruluğu sağlanabilir.
• Web2 entegrasyonu: Off-chain kaynaklı verilerin ve hesaplamaların zincir üzerine güvenli taşınmasına olanak tanır.

Web3 tabanlı doğrulama teknolojileri:

• ZKML: Makine öğrenimi süreçlerine sıfır bilgi kanıtı entegrasyonu sağlar. Modulus Labs bu alanda bir doğrulayıcı geliştirmiştir.
• opML: İyimser birleştirme (optimistic rollup) modeli ile çalışır; sadece küçük bir doğrulama oranı gerektirerek maliyetleri düşürür.
• TeeML: Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE) ile çalışarak modelin ve verilerin değiştirilmeden güvenli yürütülmesini sağlar.

Üçüncü Uygulama Katmanı: AI Ajanları

Yapay zekada gelişim odağı, model kabiliyetlerinden AI ajanlarına kaymıştır. OpenAI, Anthropic ve Microsoft gibi öncü şirketler, LLM’lerin ötesine geçerek daha etkileşimli ve görev odaklı AI Ajanları geliştirmektedir.

AI Ajanı, LLM’yi çekirdek olarak kullanan, algılama, planlama, hafıza oluşturma ve araçları kullanma gibi kabiliyetleri bulunan, karmaşık görevleri otonom şekilde tamamlayabilen zeki sistemlerdir. Araç olmaktan çıkıp aktif özneler haline gelen bu yapılar, insanların dijital asistanları olmaya adaydır.

Web3, AI Ajanlarına neler sunabilir?

1. Merkeziyetsizlik: Web3’ün dağıtık yapısı, AI Ajanlarının daha demokratik ve otonom olmasını sağlar. GaiaNet, Theoriq ve HajimeAI gibi projeler, Ajanlar için teşvik ve ceza mekanizmalarını merkeze alarak bu yönde çözümler geliştiriyor.
2. Soğuk Başlangıç ve Fonlama: AI Ajanlarının geliştirme süreçleri yüksek maliyetlidir. Web3, erken aşama fonlama ve adil dağıtım modelleriyle Ajan geliştirme sürecini destekleyebilir.
   • Virtual Protocol, “fun.virtuals” adlı platformu üzerinden tek tıklamayla AI Ajan oluşturma ve token dağıtımı imkânı sunuyor.
   • Spectral, İlk Ajan Teklifi (IAO) konsepti ile Ajan token’larının zincir üzerinde ihraç edilmesini ve yatırımcıların yönetişime katılmasını sağlıyor.

AI Web3’e Nasıl Güç Sağlıyor?

Yapay zeka, Web3 projelerinde çeşitli iyileştirmeler sağlayarak zincir üstü süreçleri optimize etmektedir. Bu katkılar, akıllı sözleşme yürütme, veri analizi, risk yönetimi, yönetişim kararları ve kullanıcı deneyiminde somut şekilde hissedilmektedir.
1. Yapay Zeka ve On-Chain Finans

• 31 Ağustos’ta Coinbase CEO’su Brian Armstrong, Base ağında ilk AI-to-AI zincir üstü işlemi duyurdu. Artık AI Ajanları USD ile birbirleriyle, tüccarlarla ve insanlarla doğrudan işlem yapabiliyor.
• Virtuals Protocol’ün Luna adlı AI Ajanı, on-chain işlemleri otonom şekilde gerçekleştirme kabiliyetiyle dikkat çekti. Bu yaklaşım, AI Ajanlarını on-chain finansın geleceği olarak konumlandırıyor.

Potansiyel Kullanım Senaryoları:

1. Bilgi Toplama ve Tahmin: Piyasa haberlerini, yatırımcı duygularını, proje duyurularını analiz ederek risk ve trend tahmini sağlar.
2. Varlık Yönetimi: Kullanıcıya uygun yatırım stratejileri belirler, otomatik portföy tahsisi ve işlem yürütme sağlar.
3. Finansal Deneyim İyileştirmesi: En uygun işlem yöntemini seçer, cross-chain transferleri optimize eder ve gaz ücretlerini minimize eder.

Örnek: “Kullanıcı AI Ajan’a ‘1000 USDT’ye sahibim, 1 haftalık kilitli kazanç sağlayacak strateji öner.’ der. AI Ajan önerir: ‘A’ya %50, B’ye %20, X’e %20, Y’ye %10. Faiz oranlarını ve risk seviyelerini izleyip yeniden dengeleme yapacağım.’” Bu yapı, aynı zamanda airdrop fırsatlarını veya toplulukta yükselen meme projelerini tespit etmek gibi işlevleri de içerebilir.

AI Ajan Cüzdanları ve On-Chain Etkileşimler

Şu anda, AI Ajan cüzdanları olan Bitte ve AI etkileşim protokolü Wayfinder, yapay zekâ destekli zincir üstü işlem uygulamaları üzerinde denemeler yürütmektedir. Her iki protokol de OpenAI model API’lerine bağlanarak, kullanıcıların bir sohbet arayüzü üzerinden AI Ajanlara zincir üstü işlemleri (swap, gönderim, köprüleme, stake etme gibi) gerçekleştirme komutu vermelerine imkân tanımaktadır. Örneğin, Wayfinder tarafından Nisan 2024’te yayınlanan ilk prototip, Base, Polygon ve Ethereum ana ağlarında dört temel işlemi başarıyla göstermiştir. Merkeziyetsiz Ajan platformu Morpheus da bu yönde geliştirme yapmaktadır. Biconomy örneğinde olduğu gibi, AI Ajanların ETH’yi USDC ile takas edebilmesi için kullanıcıların ilgili izinleri tanımlaması gerekmektedir.

Yapay Zeka ve Zincir Üstü İşlem Güvenliği

Web3 ekosisteminde zincir üstü işlem güvenliği kritik öneme sahiptir. AI teknolojisi, aşağıdaki güvenlik senaryolarında aktif rol oynayabilir:

• İşlem İzleme: Gerçek zamanlı analiz altyapısı ile şüpheli işlem aktivitelerini belirleyerek kullanıcı ve platform seviyesinde uyarılar sağlar.
• Risk Analizi: Kullanıcı işlem geçmişi ve davranışları analiz edilerek, işlem güvenliği açısından risk skorlaması yapılabilir.

SeQure, zincir üstü güvenlik için AI destekli tehdit tespiti, kötü niyetli işlem izleme ve sahte davranışları engelleme çözümleri sunan öncü platformlardan biridir. Benzer bir yapı da Sentinel tarafından geliştirilmiştir.

Yapay Zeka ve Zincir Üstü Altyapı

Veri Toplama ve Analizi:

• Web3 Analitiği, makine öğrenimi algoritmaları ile zincir üstü verileri toplar, işler ve analiz eder.
• MinMax AI, zincir üstü veri analiz araçlarıyla kullanıcıların trendleri ve potansiyel pazar fırsatlarını belirlemelerine yardımcı olur.
• Kaito, büyük dil modeli (LLM) destekli bir Web3 arama platformudur.
• Shuno, ChatGPT entegrasyonu ile farklı platformlardan ilgili verileri bir araya getirir.

Oracle Uygulamaları:

• Upshot, NFT fiyat tahminleri için AI tabanlı değerlendirme modelleri kullanır. Saatte yüz milyonun üzerinde değerlendirme yapabilir, ortalama hata oranı %3–10 arasındadır.

Yapay Zeka Destekli Geliştirme ve Denetim

Web2’de dikkat çeken AI kod editörü Cursor, sadece doğal dil girdisiyle HTML, CSS ve JavaScript gibi çıktılar üretebilmektedir. Benzer mantık Web3 geliştiriciliğinde de kullanılabilir.
Günümüzde, akıllı sözleşmelerin yazımı genellikle Solidity, Rust veya Move gibi özel diller gerektirir. Web3 geliştirici sayısının yetersizliği, bu alanda gelişimi sınırlayan temel zorluklardan biridir.

Yapay zekâ, geliştirici eğitimine ve üretkenliğine aşağıdaki şekillerde katkı sunabilir:

• Otomatik kod üretimi
• Akıllı sözleşme denetimi ve testleri
• Uygulamaların zincire dağıtımı
• Kod tamamlama desteği
• Doğal dil ile programlama desteği

Bu sayede teknik eşiği düşürerek, daha fazla kişinin merkeziyetsiz uygulama geliştirmesine olanak tanır.

Uygulamalar:

• Clanker, Farcaster istemcileri Warpcast ve Supercast üzerinde çalışan AI tabanlı bir Token Bot’tur. Kullanıcılar yalnızca token fikrini belirtir, Clanker ise Base ağı üzerinde token’ı dağıtır.
• Spectral, tek tıklamayla akıllı sözleşme oluşturma ve dağıtım altyapısı sağlayarak teknik yeterliliği olmayan kullanıcıların bile uygulama geliştirmesini mümkün kılar.

Denetim Alanı:

• Fuzzland, AI destekli kod analizi ve güvenlik denetimi araçları sunar.
• Doğal dil üzerinden güvenlik açıklamaları sunarak kodların resmi spesifikasyonlara uygunluğunu geliştiricilere açıklar.
• Ayrıca, geliştiriciye potansiyel açıkları tespit etme ve yorumlama konusunda örnek kodlar üzerinden destek sağlar.

Üçüncü: Yapay Zeka ve Web3’ün Yeni Anlatısı

Generatif NFT’ler Yapay zekânın yükselişi, Web3 alanında yeni anlatılar doğurmuştur. Yapay zekâ ile üretken NFT’lerin geliştirilmesi, sanatsal yaratıcılığı yeniden tanımlar hale gelmiştir. AI teknolojileri ile oluşturulan bu benzersiz dijital sanat eserleri, metaverse ortamlarında karakter, sahne objesi veya oyun içi varlık olarak kullanılabilmektedir. Binance’in Bicasso projesi buna örnek olarak gösterilebilir; kullanıcılar görsel yükleyip anahtar kelimeler girerek AI aracılığıyla NFT üretimi gerçekleştirebilir. Diğer dikkat çeken projeler arasında Solvo, Nicho, IgmnAI ve CharacterGPT yer almaktadır.

GameFi ve Akıllı NPC’ler GameFi sektörü, doğal dil işleme ve yapay zekâ destekli karakter üretimi sayesinde oyun içeriği üretiminde verimlilik ve etkileşimi artırmayı hedeflemektedir. Binaryx’in zincir üstü oyunu AI Hero, oyunculara rastgele AI tabanlı hikaye seçenekleri sunarken, Sleepless AI ise kullanıcıların LLM ve AIGC teknolojileri ile özelleştirilmiş etkileşim deneyimleri yaşamasına imkân tanır.

DAO ve AI Entegrasyonu Yapay zekânın merkeziyetsiz otonom organizasyonlara (DAO) entegre edilmesi, topluluk katkılarının izlenmesi, önerilerin değerlendirilmesi ve oy kullanma süreçlerinin kolaylaştırılması gibi alanlarda kullanılabilir. ai16z, AI Ajanları kullanarak hem zincir üstü hem zincir dışı verileri analiz ederek yatırım kararları almakta ve topluluk etkileşimini ölçmektedir.

AI + Web3 Entegrasyonu: Kule ve Meydan Metaforu Floransa’daki belediye binası ve meydanı, yapay zekâ ve Web3 arasındaki ilişkiye dair metaforik bir anlatı sunar. Kule, merkezi güç yapısını temsil ederken; meydan, topluluğun doğrudan etkileşimde bulunduğu merkeziyetsiz ağı simgeler. Harvard tarih profesörü Neil Ferguson’un Square and Tower adlı eserinde de belirtildiği gibi, bu iki güç dinamiği tarih boyunca dönüşümlü olarak baskınlık kurmuştur.
Günümüzde yapay zekâ, büyük teknoloji şirketlerinin kontrolündeki büyük ölçekli modellerle merkezileşmeyi artırırken, Web3 ise topluluk temelli, dağıtılmış sistemleri destekleyerek meydan metaforunu yaşatmaktadır.

Yapay Zekâya Web3’ten Gelen Destek Blok zinciri teknolojisi, yapay zekâ sistemlerine aşağıdaki katkıları sağlar:

• Kod Yasası (Code is Law): Akıllı sözleşmeler ile şeffaf, denetlenebilir ve güvenilir yürütme kuralları sunar.
• Token Ekonomisi: Token mekanizmaları, davranışsal teşvikler (ödüller/cezalar) aracılığıyla sistem katılımını yapılandırır.
• Merkeziyetsiz Yönetişim: Katılımcılara karar alma süreçlerine eşit katılım sağlar; önyargı ve manipülasyonları azaltarak daha adil sistemlerin oluşmasına destek olur.

Web3’e AI’dan Gelen Katkılar Yapay zekâ, Web3 alanında giriş bariyerlerini azaltır, örneğin AI Ajanların akıllı sözleşmelerle entegre olması, teknik bilgi gerektirmeden zincir üstü işlemlerin gerçekleştirilmesini sağlar. Ayrıca, memecoin fenomenleri gibi popüler kültür odaklı anlatılar da AI yardımıyla ivme kazanmıştır. Web3, zaman zaman geleneksel endüstrileri tekrar etmekle eleştirilmiş olsa da, AI entegrasyonu bu durumu dönüştürmektedir: yeni iş modelleri, daha ölçeklenebilir kullanıcı tabanı ve yenilikçi hizmetlerle yeni bir Web3 vizyonu şekillenmektedir.

Sonuç olarak, farklı çıkış noktalarına ve zamanlamalara sahip olmalarına rağmen, yapay zekâ ve Web3, ortak hedeflerde birleşen iki paralel yapı sunar. Meydan ve kule metaforunda olduğu gibi, bu iki gücün uyumlu etkileşimi, insanlık için daha faydalı sistemler inşa edilmesini mümkün kılabilir. AI + Web3 birleşiminin nereye evrileceğini zaman gösterecektir.