Web3 或 AI：2023 年，哪一個更具顛覆性？

在 2021 年聽到 Web3 有點像今天聽到人工智慧…是這樣嗎？這些突破性技術從根本上徹底改變了世界，雖然有些業務方面可以免於自動化和去中心化，但這兩種技術仍然可以被視為傳統業務的顛覆者。

Web3 市場的全球價值在2021 年為32 億美元，但在2023 年2 月增長到275 億美元，而人工智慧市場從2022 年的1,423.2 億美元增長到2023 年的2,073 億美元。準備好被這些技術如何改變未來。

顛覆性技術的重要性

網路泡沫等顛覆性技術使納斯達克指數從 1995 年到 2000 年從不到 1,000 點上漲至超過 5,048.62 點。儘管隨後在 2002 年 10 月 4 日下跌 76.81% 至 1,139.90 點，但它為普通股的出現鋪平了道路。網站的使用以及互聯網的進一步使用。

Web3和AI改變的是輸入和輸出，Web3利用智慧合約和去中心化應用程式來提供更好的安全性、可擴展性和透明度；人工智慧透過機器學習和LLM（大型語言模型）為原本耗時的任務提供可擴展的解決方案。 2023 年，疫情過後，大多數企業被迫進行技術調整，現在更多企業更有可能敞開新之門。

比較顛覆潛力

作為顛覆者，Web3 在不信任的社會中提供了堅實的基礎，讓人們更好地控制自己的數據，同時消除中介、支持跨境支付、抵制審查、保護隱私、分散應用程式並促進對數位資產的更好所有權。其應用程式可以更專注於安全性、隱私和透明度，而不是自動化當前的工作任務。

人工智慧提供了一種自動執行重複任務並簡化某些技術手動流程的方法，例如編碼、文案、圖像/影片生成等。當網路泡沫發生時，每個「網站」都受到崇拜，當一切都崩潰時，只有強者才能生存，而那些網站變得比當時更大。人工智慧作為顛覆者，可以取代當前的一些重複性任務，但從長遠來看，可以開闢新的機會。

協同作用和十字路口

為這兩種技術尋找合作機會很困難，但並非不可能。想像一下，將人工智慧和機器學習整合到去中心化應用程式和智慧合約中，因為 Web3 注重清晰度和透明度，而人工智慧的主要關注點是其隱私和資料處理/收集實踐。

儘管兩者存在於截然不同的現實中，但它們的新發展仍然相對較新。儘管人工智慧自 20 世紀 50 年代以來就已存在，但其先進突破只發生在過去十年內，大部分是透過 GPT3.5 和更新的 GPT4 實現的。

產業應用程式

採用新技術可能需要寶貴的資源，因此您應該確定哪些投資值得。以下是每種技術的一些最佳用例。

Web3

• 供應鏈管理：實施基於區塊鏈的系統可以讓您追蹤貨物和交付物的動向。
• 支付結算： Web3 允許透過去中心化金融（DeFi）協議實現簡單、安全、幾乎即時的跨境支付和結算。
• 資料隱私與安全：透過先進的去中心化儲存加密機制，將資料儲存在區塊鏈上，大幅降低了資料外洩的風險。
• 眾籌： Web3 可以簡化群眾募資活動並實現投資機會的民主化。
• 自動化智慧合約：可以利用智慧合約自動執行並執行協議，從而實現無需信任的交易。

人工智慧

• 客戶服務支援：使用LLM 聊天機器人提供客戶支持，可以透過簡單的查詢和問題提供表面幫助。
• 預測分析：您可以透過向人工智慧提供歷史資料來使用人工智慧作為預測工具，從而進行預測估計。
• 自動化和最佳化：人工智慧可以填補效率低下的空白，實現重複任務和工作流程的自動化。
• 行銷資料：人工智慧可用於產生文字、圖像、影片和其他以行銷為重點的內容。
• 品質檢查：由於人工智慧依賴數據，因此它可以輕鬆發現效率低下、問題或不準確的地方，避免它們變成更大的問題。

Web3 和 AI：結論和後續步驟

創新和整合並不總是成功的先決條件。然而，如果做得正確，它們確實會產生必要的改進，透過利用能力、擴大產出和改善投入，將企業提升到一個新的水平。

透過實作 Web3、AI 或兩者，您可以打開一扇通往更有效率、更安全、更強大的業務的大門。立即邁向您的業務版本 2.0 的第一步。

由 Urian Buenconsejo 於 2023 年 7 月 22 日撰寫。僅用作樣本文章。

原文：https://medium.com/@writer.buenconsejo/web3-or-ai-which-one-is-more-disruptive-in-2023-ff0532d17a8a

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