Web 3.0是互联网的新一代，它是用分布式技术重构的，重点关注数据所有权和价值表达。同时，它遵循数据和数字资产应由用户而非大型公司拥有和控制的原则。在这篇调查中，我们探讨了Web 3.0的当前发展状态以及AI技术在Web 3.0中的应用。通过调查Web 3.0现有的应用和组件，我们从生态应用场景的角度提出了一个Web 3.0的架构框架。我们概述并将Web 3.0的生态划分为四个层次。每一层的主要功能是数据管理、价值流通、生态治理和应用场景。我们的调查深入探究了这些层中存在的主要挑战和问题。在这个背景下，AI展示了其解决Web 3.0现有问题的强大潜力。我们阐明了AI在Web 3.0基础和增长中的关键作用。首先，我们提供了关于AI的概览，包括机器学习算法和深度学习技术。然后，我们彻底分析了AI技术在Web 3.0的四个层中的当前应用状态，并提供了一些关于其潜在未来发展方向的见解。
近年来，Web 3.0的概念应运而生，作为对当前互联网格局所面临问题的回应。这些问题包括少数人受益的集中，平台资源的垄断，以及个人隐私的丧失。这一创新浪潮试图通过使用区块链、密码学和其他去中心化解决方案来重建互联网。它旨在通过使用分布式技术来解决互联网上的数据所有权和价值表达问题。这预计将在技术、产业和经济方面带来显著的改进。
Web 3.0的概念最初是由以太坊（Ethereum）的联合创始人Gavin Wood在2014年提出的。他认为，Web 3.0是基于区块链的互联网，而Web 3.0的目标是减少对中心化机构的依赖。随着Web 3.0概念的丰富，Web 3.0可以从两个方面重构现代互联网。从数据所有权的角度来看，Web 3.0不仅是一个可读写的网络，还使用户能够拥有自己的数据和资产[1]。从数据管理的角度来看，Web 3.0是一个由用户和构建者共同构建和分享的新经济系统[2]。
Web 3.0经历了显著的增长和发展，主要由于人们对加密货币和区块链技术日益增长的兴趣。然而，随着技术的成熟和演变，它也面临着需要解决的几个挑战。Web 3.0目前在数据供应、价值流通和生态治理方面面临重大困难。
(1) 在Web 3.0场景中，数据多样且丰富，存储在分布式网络中，与传统的集中式数据库相比，更难以管理。(2) 在Web 3.0的价值流通系统中，用户的身份系统使用起来复杂，并容易受到黑客的攻击。同时，流通系统的交易效率和定价准确性还需要进一步提高。(3) Web 3.0生态系统容易受到各种运营异常的影响，例如用户传播不当内容[3]，导致生态系统整体质量下降。考虑到Web 3.0用户的增加的自主性和匿名性，检测和解决这些问题可能会耗费大量成本和资源。
受到这些问题的驱动，我们回顾了Web 3.0的建立和发展。然后，我们给出了Web 3.0生态的分层架构，并总结了Web 3.0在不同层面上面临的当前挑战。我们发现，近年来AI技术的进步为Web 3.0的发展中的各种难题提供了新的和强大的解决方案。这些解决方案包括利用AI进行大数据分析[4]，AI生成的内容[5–7]，以及检测和分类各种形式的内容，如文本和视频[8]。这些AI驱动的技术可以应用于Web 3.0的不同方面和阶段，提高整体功能性和用户体验。
尽管尚未进行全面的Web 3.0调查，但已经有一些关于Web 3.0的某些组件和应用的评论。例如，一些调查研究了元宇宙，Web 3.0的一个重要应用[9–11]，重点关注其与区块链和虚拟现实的整合。其他调查关注数字资产[12]，Web 3.0的一个重要组成部分，主要关注加密货币的架构、共识机制、隐私和安全。还有关于去中心化网络[13, 14]和去中心化身份[15]的调查。与发表在Web 3.0上的文章相比，我们系统地介绍了Web 3.0的发展历史、Web 3.0系统的框架结构，以及AI在Web 3.0生态中的当前应用。本次调查的主要贡献如下：
• 据我们所知，我们是首个对AI在Web 3.0中应用的现有文献进行调查的团队。通过我们的调查，我们提供了一个全面的概览，展示了AI在Web 3.0的当前状况，包括已经应用的AI算法类型、不同研究所取得的结果和成果，以及所遇到的关键技术挑战和局限性。
• 我们从大量的具体AI研究中抽象出Web 3.0的架构，从四个方面提供了一个概览：数据管理、价值流通、应用场景和生态治理。我们提供了Web 3.0生态系统当前研究和挑战的全面概览。
• 我们不仅提供了AI在Web 3.0领域现有研究的概览，还进一步深入了解了现有研究的缺陷，并详细讨论了AI在Web 3.0中未来研究的挑战和方向，为读者提供了开发创新解决方案的可能方向。
Web 3.0的架构
在本节中，我们从应用场景和生态系统的角度介绍了一种新的Web 3.0架构，如图1所示。过去，Web 3.0的框架通常是从技术角度出发的，例如Gavin Wood提出的Web 3.0技术栈[21]。我们将阐述将Web 3.0划分为不同层次的依据，以及每一层的功能，以及AI在这一背景下的关键作用。
如图1所示，Web 3.0可以分为四个层次：基础设施层、接口层、管理层和应用层。基础设施层主要负责数据管理。接口层负责将物理世界的数据映射到数字空间。管理层负责治理Web 3.0的生态系统。应用层则是设计和实施Web 3.0实际用例的地方。在接下来的部分中，我们将详细解释每一层。
基础设施层：负责收集、存储、传输和处理数据。采用强调去中心化和共同治理[33, 44–46]的Web 3.0技术后，数据来源得到了极大的拓展，包括使用物联网的终端设备和用户的实时反馈。这些数据被传输到边缘设备或节点进行分析，并可能使用链上或链上和链下的组合方法进行存储，以确保数据的透明度和有效性。在整个过程中，AI技术可以集成到所有方面，以优化策略，提高存储计算效率，改善系统安全性，并保护隐私。
接口层：它作为物理世界与数字世界之间的连接，将从基础设施层收集的数据转化为有价值的数字资产。这一层还建立了一个价值流通系统，以优化数据的利用和激励用户参与。这些数据的价值由供求决定，允许用户从他们的贡献中获益。与由中心化机构控制私人数据的Web 2.0架构不同，Web 3.0赋予个人对其数据的所有权，去中心化的身份负责保护隐私和访问控制。AI可以协助身份系统的去中心化[24, 47]，以及创建更智能的数据市场[48]，同时也保护个人的隐私[43, 49–51]。
管理层：负责对下层的整体治理，包括实施鼓励用户参与的激励措施[52–55]和审查用户生成的内容[56]。以智能城市为例，管理层可能会纠正或删除由用户上传的错误或过时的交通信息，并检测并防御系统上的恶意流量攻击。AI也可以协助识别异常交易行为和检测虚假或不当的信息。
应用层：它是建立在前三层之上的应用系统。例如，在智能城市的背景下，这一层可能包括根据交通状况实时调整路线的导航应用。除了智能城市之外，Web 3.0的应用层在金融[57–59]、医药[60, 61]、元宇宙[62, 63]和医疗保健[64]方面也取得了显著进展。AI技术也在这一层得到了大量集成，提高用户体验，加强隐私保护，并提高效率。
结论
本文调查了AI在Web 3.0中的应用。我们首先回顾了网络的发展历史和学术界与商业界对Web 3.0的不同观点，然后给出了我们对Web 3.0的理解，并构建了一个Web 3.0生态系统的架构。我们将Web 3.0的生态系统划分为四个层次：数据管理、价值循环、生态治理和应用场景。数据管理研究的关键焦点是使用基于学习算法的智能策略来提高数据管理和资源分配效率。价值循环研究主要集中在识别和认证数字身份，以及数字资产的定价和交易流通。生态治理有两个主要方面：管理用户行为，如异常交易行为和恶意流量攻击，以及管理用户生成的内容，包括检测不良或虚假信息。文章的最后一部分主要介绍了目前AI在金融、医疗保健和元宇宙领域中Web 3.0的应用。最后，我们也讨论了AI在Web 3.0中应用的挑战和未来方向，并对其未来发展提供了展望。总体而言，随着Web 3.0的快速发展，AI技术的整合将发挥越来越重要的作用。我们希望这份调查能为对AI技术在Web 3.0中的应用感兴趣的学者提供全面的参考，也能为从事相关领域创新的行业读者提供有用的指导。Web 3.0的进一步发展需要学术界和行业的共同合作，以争取一个开放、公平和智能的未来互联网。
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