Dokąd zaprowadzi nas web 3.0?

Maciej Zieliński

02 mar 2022
Dokąd zaprowadzi nas web 3.0?

Decentralizacja i ekonomia oparta na tokenach to koncepcje, które zaczęły wychodzić daleko poza branżę Blockchain. Web 3.0 - sprawdź, o czym mówią dziś największe światowe korporacje i firmy venture capital.

Spis treści

  • Web 2.0
  • Sieć semantyczna
  • Zdecentralizowana internet 
  • Web 3.0 - najważniejsze cechy 
  • Jak internauci odczują zmianę

Web 2.0 - Jak działa dzisiejsza sieć WWW?

Jeśli zastanawiasz się, jaka technologia jest w stanie zgromadzić 3 miliardy użytkowników, spieszymy z odpowiedzią: sieć WWW. Dziś trudno wyobrazić sobie współczesny świat bez niej nawet osobom, które pamiętają czasy sprzed jej powstania. Technologia ta określiła sposób w jaki udostępniamy, tworzymy i konsumujemy informacje. Jest obecna w każdej branży, kształtując sposób w jaki pracujemy, uczymy się i bawimy – dla wielu z nas internet stał się centralnym elementem stylu życia.

Web 1.0 i Web 2.0

Zasadniczo terminy web 1.0 i web 2.0 odnoszą się do okresów w historii sieci WWW, która ewoluowała poprzez różne formaty i technologie.

Web 1.0, znany również jako Static Web, był pierwszą wersją sieci WWW stworzoną w latach 90-tych XX wieku. Interakcja między użytkownikami w tamtych czas sprowadzała się do minimum, a wyszukiwanie informacji było wyjątkowo niewygodne dla internautów z powodu braku odpowiednich algorytmów.

Dzięki bardziej zaawansowanym technologiom, takim jak Javascript czy CSS, web 2.0 sprawił, że internet stał się znacznie bardziej interaktywny. Od tego momentu sieci społecznościowe i platformy interaktywne mogły rozkwitać.

Rozwój web 2.0 był w dużej mierze napędzany przez 3 czynniki:

  • Technologie mobilne
  • Platformy społecznościowe
  • Rozwiązania chmurowe
Web 2.0

Technologie mobilne

Powstanie smartfonów skutkujące powszechnym mobilnym dostępem do internetu drastycznie zwiększyło zarówno liczbę użytkowników sieci, jak i częstotliwość korzystania z niej. Od tego czasu staliśmy się praktycznie ciągle podłączeni. Sięgnięcie do kieszeni — tyle wystarczy, aby uzyskać dostęp do sieci.

Platformy społecznościowe

Meta nie bez przyczyny stała się 11. najbardziej wartościową firmą świata. Przed Facebookiem czy Myspacem internet był w dużej mierze anonimowy, a interakcje między użytkownikami były ograniczone. Platformy społecznościowe przyniosły nowe rewolucyjne możliwości. Powszechne generowanie treści przez użytkowników, udostępnianie i komentowanie na dobre zmieniły sposób obiegu informacji.

Co więcej, nasza internetowa persona stała się przedłużeniem tej prawdziwej. W ten sposób nasze życie społeczne przeniosło się częściowo do sieci, ale również zaczęliśmy sobie tam bardziej ufać, dysponując narzędziami, które w pewnym stopniu pozwalają nam nawzajem zweryfikować swoją tożsamość. Bez nich sukces takich firm jak Airbnb czy Uber nigdy nie byłby możliwy.

Rozwiązania chmurowe

Ten artykuł został stworzony, zrecenzowany i zredagowany przy użyciu Google Docs – rozwiązania chmurowego dostarczanego przez Google, które większości jest bardzo dobrze znane.

Dostawcy chmury na nowo zdefiniowali sposób przechowywania i udostępniania danych. To właśnie chmura umożliwia tworzenie i utrzymywanie większości stron internetowych i aplikacji, jakie znamy dzisiaj. Firmy mogły przejść z posiadania drogiej infrastruktury do wynajmowania przechowywania danych, narzędzi, a nawet mocy obliczeniowej od wyspecjalizowanych firm.

Wady Web 2.0

Web 2.0 zdecydowanie kształtuje funkcjonowanie obecnego społeczeństwa, dając nam możliwości, o których wcześniej nawet nie mogliśmy marzyć. Nie jest jednak wolna od wad. 

Problemy web 2.0:

centralizacja

nadmiar informacji

niewystarczająca weryfikacja

monopolizacja

niska personalizacja

Przy coraz większej liczbie problemów, z którymi się borykamy, jedno pytanie stało się nieuniknione: czy web 2.0 znajdzie swojego następcę?

Wady web 2.0

Sieć semantyczna

Sieć semantyczna to koncepcja sformułowana w 1999 roku przez Tima Bernersa Lee, twórcę sieci WWW:

Marzy mi się sieć [w której komputery] będą w stanie analizować wszystkie dane w sieci – zawartość, linki i transakcje między ludźmi a komputerami. „Sieć semantyczna”, która to umożliwia, jeszcze się nie pojawiła, ale kiedy już się pojawi, codziennymi mechanizmami handlu, biurokracji i naszego codziennego życia zajmą się maszyny rozmawiające z maszynami. „Inteligentni agenci”, których ludzie zachwalali od wieków, w końcu się zmaterializują.

W tamtych czasach wizja inteligentnego Internetu, który może zrozumieć użytkowników i działać bez zewnętrznego zarządzania, była nierealistyczna. Jednak dzisiaj, dzięki nowym technologiom, które opracowaliśmy, może stać się ona rzeczywistością szybciej, niż kiedykolwiek przewidywaliśmy. To jest moment, aby wprowadzić koncept web 3.0.

Oryginalna koncepcja Web 3.0 została ukuta przez Gavina Wooda, twórcę Ethereum i Polkadot około 2019 roku, i odnosiła się do „zdecentralizowanego ekosystemu internetowego opartego na Blockchain”. Idea sieci, która zamiast korzystać ze scentralizowanych serwerów opiera się na rozproszonych węzłach, szybko zyskała pokaźną liczbę zwolenników.

Web 3.0 - najważniejsze elementy

Web 3.0 - kluczowe elementy

Sieć semantyczna

Sztuczna inteligencja

Decentralizacja

Grafika 3D

Sieć semantyczna w Web 3.0

Sieć semantyczna i web 3.0

W sieci semantycznej komputery są w stanie analizować dane ze zrozumieniem ich zawartości, w tym tekstu, transakcji i połączeń między użytkownikami lub zdarzeniami. W takich systemach maszyny są w stanie dokładnie odczytać nasze emocje, uczucia i intencje, po prostu analizując nasz wkład. Zastosowanie go znacznie zwiększyłoby łączność danych, a co za tym idzie, zapewniłoby lepsze wrażenia użytkownikom sieci.

AI w Web 3.0

Sztuczna inteligencja

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to kluczowe technologie dla sieci 3.0. Obecnie Web 2.0 oferuje już pewne możliwości semantyczne, jednak nadal w większości oparte są one na pracy ludzkiej. W związku z czym podatne są one na uprzedzenia i manipulacje.

Jako przykład wykorzystajmy recenzję online. Dziś każda firma może po prostu zebrać dużą liczbę użytkowników i zapłacić im za napisanie pozytywnej recenzji swojego produktu lub usługi. Wdrożenie sztucznej inteligencji, która byłaby w stanie odróżnić fałszywe recenzje od tych rzeczywistych, zwiększyłoby wiarygodność takich danych dostępnych w sieci.

Zasadniczo sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie tylko umożliwią komputerom dekodowanie znaczeń zawartych w danych, ale mogą także zapewnić bardziej spersonalizowane wrażenia użytkownikom web 3.0. W przyszłości platformy internetowe będą mogły dostosować swój wygląd lub zawartość pod indywidualnego użytkownika sieci. Przyniesie to rewolucyjną zmianę w sektorze e-commerce, ponieważ reklama ukierunkowana stanie się rutyną.

Grafika 3D w Web 3.0

grafika 3D w web 3.0

Według niektórych teorii, wraz z wprowadzeniem web 3.0 granice między światem rzeczywistym a cyfrowym zaczną zanikać. Ciągły rozwój technologii graficznych może nawet umożliwić tworzenie całych wirtualnych światów 3D w web 3.0.

Pojęcie to jest ściśle związane z innym zagadnieniem, które w ostatnim czasie zyskało znaczną popularność: metaverse. Grafika 3D w web 3.0 zrewolucjonizuje takie sektory jak gry, e-commerce, opieka zdrowotna i nieruchomości.

Decentalizacja web 3.0

Decentralizacja web 3.0

Obecna infrastruktura webowa oparta jest na danych przechowywanych w scentralizowanych lokalizacjach - pojedynczych serwerach. To  potencjalnie naraża ją na liczne manipulacje i ataki. Co więcej większość takich baz danych jest kontrolowana przez wąską grupę firm, takich jak Google czy Meta. Web 3.0 ma to zmienić, wprowadzające zdecentralizowane sieci.

W web 3.0 dane będą przechowywane w wielu lokalizacjach -węzłach. Zmiana danych będzie musiała zostać oceniona przez każdy taki węzeł w infrastrukturze. Natomiast wymiana informacji będzie zachodzić w sieciach peer-peer. 

Aktywa Cyfrowe w 3.0

Web 3.0 przyniesie najprawdopodobniej zupełnie nowe podejście do aktywów cyfrowych. Gospodarka tokenowa oparta na technologii Blockchain będzie stawać się coraz bardziej powszechnym zjawiskiem.

Już dziś możemy obserwować jak technologia Blockchain redefiniuje wymianę aktywów, inwestycje czy prawa własnościowe. Tokeny, te wymienne jak i niewymienne (NFT), codziennie znajdują nowe zastosowania dostarczając nowych, przełomowych możliwości w takich branżach, jak growa, nieruchomości, czy opieki zdrowotnej.

W Internecie przyszłości kontrola praw własnościowych zyska na jeszcze większe znaczenie. Technologia Blockchain i NFT  pozwolą na wprowadzenie znacznych usprawnień w tej dziedzinie. Co gdyby aktywa takie jak sztuka cyfrowa czy wirtualne działki zawierały już w swoim kodzie niepodważalne dane o właścicielach i twórcach? 

Jak web 3.0 zmieni biznes w sieci?

Dokąd zaprowadzi nas na web 3.0? Zdaniem ekspertów nie powinniśmy podchodzić do web 3.0 jak do zupełnie nowej sieci WWW. Jest to raczej tylko kolejny etap jej ewolucji. Niektóre rozwiązania, na których będą powstawać web 3.0, już istnieją i funkcjonują. W wielu przypadkach chodzi jedynie o zmianę skali. 

Jednak nowa sieć z pewnością stworzy miejsce dla rewolucyjnych modeli biznesowych. Spersonalizowane strony internetowe czy sklepy w wirtualnych przestrzeniach 3D to tylko niektóre przykłady nowych możliwości, jakie przyniesie web 3.0.


            

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!