AIとWeb3の融合:機会と課題

I. イントロダクション

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展が世界中で広く注目されています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重大な突破口を開き、各業界に大きな変革をもたらしています。2023年のAI業界の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAIやCharacter.AIなどの巨頭が熱潮を引き起こしています。

同時に、Web3は新しいネットワークモデルとして、人々のインターネットに対する認識と使用方法を変えています。Web3はブロックチェーン技術に基づき、スマートコントラクトや分散ストレージなどを通じてデータの共有と制御を実現し、ユーザーにデータのコントロール権を与えます。現在、Web3業界の市場価値は25兆円に達し、BitcoinやEthereumなどのプロジェクトが次々と登場しています。

AIとWeb3の統合は東西の関心の中心となっており、両者をどのように融合させるかは探求すべき課題です。本稿では、AI+Web3の発展状況、潜在的な価値と影響について探討し、投資家や業界関係者に参考を提供します。

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二、AIとWeb3のインタラクション方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようで、AIは生産性を向上させ、Web3は生産関係を変革します。私たちは両者が直面している困難と向上の余地を分析し、お互いがどのようにこれらの問題を解決できるかを探ります。

2.1 AI業界が直面している課題

AI業界の核心要素には計算能力、アルゴリズム、データが含まれます。

1. 計算力:AIタスクは膨大なデータを処理するために強力な計算能力を必要とします。近年、GPUなどのハードウェアの進展が計算力の向上を促進しており、Nvidiaが大きな市場シェアを占めています。

2. アルゴリズム:AIシステムの核心であり、従来の機械学習と深層学習アルゴリズムが含まれます。アルゴリズムの選択と設計はAIの性能にとって非常に重要であり、継続的な革新は精度と一般化能力を向上させることができます。

3. データ: AIシステムはデータ内のパターンや規則を学習することによってモデルを訓練します。豊富なデータセットはモデルの精度と一般化能力を向上させるのに役立ちます。

AIが直面している主なジレンマは次のとおりです:

• ハッシュレートの取得と管理コストが高く、特にスタートアップ企業や個人開発者にとって課題となります。

• 深層学習アルゴリズムは大量のデータと計算リソースを必要とし、モデルの解釈可能性が不足しています。

• 高品質で多様なデータの取得が困難であり、特定の分野ではデータが敏感で入手が難しい。

• AIモデルのブラックボックス特性が公衆の関心を引き起こし、特定のアプリケーションでは説明可能で追跡可能な意思決定プロセスが必要です。

• 多くのAIプロジェクトのビジネスモデルが不明確で、起業家は混乱しています。

2.2 Web3業界が直面している困難

Web3業界にも解決すべき多くの問題が存在します:

• データ分析能力の向上が求められています
• 製品のユーザー体験が良くない
• スマートコントラクトのコードの脆弱性とハッキング攻撃のリスクが高い

AIは生産性向上のツールとして、これらの分野で大きな可能性を発揮します:

1. データ分析と予測: AIは膨大なデータから価値のある情報を抽出し、DeFiなどの分野に対してより正確な予測と意思決定のサポートを提供します。

2. ユーザー体験の最適化: AIはユーザーデータを分析し、パーソナライズされた推奨やカスタマイズサービスを提供して、ユーザー体験を向上させることができます。

3. セキュリティの強化: AIはネットワーク攻撃を検出し、異常な行動を識別し、より強力なセキュリティ保護を提供するために使用できます。

4. プライバシー保護:AIはデータ暗号化とプライバシー計算に適用でき、ユーザーの個人情報を保護します。

5. スマートコントラクト監査: AIは自動化された契約監査と脆弱性検出を実現し、契約の安全性を向上させます。

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三、AI+Web3プロジェクトの現状分析

AI+Web3プロジェクトは主に2つの方向からアプローチしています: ブロックチェーン技術を利用してAIプロジェクトの性能を向上させること、そしてAI技術を利用してWeb3プロジェクトにサービスを提供することです。Io.net、Gensyn、Ritualなどの多くのプロジェクトがこの道を探求しています。

3.1 Web3がAIを支援する

3.1.1 分散型コンピューティング

ChatGPTの登場はAIブームを引き起こし、GPU不足の問題も引き起こしました。この問題を解決するために、Akash、Render、GensynなどのいくつかのWeb3プロジェクトは、分散型コンピューティングサービスを提供しようとしています。これらのプロジェクトは、トークンを通じてユーザーに余剰GPUコンピューティングパワーを提供するよう奨励し、AIクライアントへのサポートを提供します。

供給側は主に次のものを含みます:

1. クラウドサービスプロバイダー: 大規模なクラウドサービスプロバイダーとGPUクラウドサービスプロバイダー
2. 暗号通貨マイナー:アイドルGPU計算力
3. 大企業: 戦略的なレイアウトによる余剰GPUの購入

去中心化算力プロジェクトは二つのカテゴリに分かれています:

1. AI推論の場合:Render、Akash、Aethirなど
2. AIトレーニングの場合:io.net、Gensynなど

これらのプロジェクトは、トークンインセンティブを通じて供給者とユーザーを引き付け、良性の循環を形成します。トークンの価値は参加者の増加と一致しており、さらに多くの参加を引き付けます。

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3.1.2 非中央集権アルゴリズムモデル

分散型アルゴリズムモデルネットワークは、異なるAIモデルをつなぐAIアルゴリズムサービス市場です。ユーザーが質問すると、市場は最も適したモデルを選んで回答します。

ChatGPTのような単一モデルと比較して、Bittensorのような分散アルゴリズムネットワークはより大きな可能性を秘めています。それは、複数のモデルが協力し、異なる問題に対して最適なソリューションを提供することを可能にします。

3.1.3分散型データ収集

データはAIモデルのトレーニングにとって非常に重要です。しかし、Web2プラットフォームはしばしばAIトレーニングのためのデータ収集を禁止したり、ユーザーデータを販売して利益を共有しません。

いくつかのWeb3プロジェクトは、トークン報酬を通じて分散型データ収集を実現しています。PublicAIは、ユーザーがデータを提供し、検証することでトークン報酬を得ることを許可しています。他のプロジェクト、例えばOceanやHivemapperなども、同様のモデルを探求しています。

3.1.4 ZKによるAIにおけるユーザーのプライバシー保護

ゼロ知識証明技術は、プライバシー保護とデータ共有の対立を解決することができます。ZKMLは、元のデータを漏らすことなくモデルのトレーニングと推論を行うことを可能にします。

BasedAIなどのプロジェクトは、FHEとLLMを統合してユーザーデータのプライバシーを保護することを探求しています。これにより、医療や金融などの敏感な分野でのAIアプリケーションに新たな可能性が提供されます。

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3.2 AIがWeb3をサポート

AIがWeb3業界に与える支援は主に次の点に見られます:

3.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合し、ユーザーにデータ分析や予測を提供しています。例えば、PondはAIアルゴリズムを利用して価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは価格動向を予測します。NumeraiはAIを用いた株式市場予測コンペを開催し、Arkhamはオンチェーンデータ分析を提供しています。

3.2.2 パーソナライズサービス

Web3プロジェクトはAIを統合してユーザー体験を最適化しています。DuneのWandツールは大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成し、FollowinとIQ.wikiはChatGPTを統合してコンテンツを要約し、NFPromptはAIを利用してNFT制作を簡素化しています。

3.2.3 AI監査スマートコントラクト

AIはスマートコントラクトコードの脆弱性を効率的かつ正確に識別できます。0x0.aiなどのプロジェクトはAIスマートコントラクト監査ツールを提供し、機械学習を使用して潜在的な問題を特定します。

さらに、PAALは個別化されたAIボットの作成を支援し、HeraはAI駆動のマルチチェーンDEXアグリゲーターなどのプロジェクトを提供し、ツールの観点からWeb3の発展を支援しています。

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四、AI+Web3プロジェクトの限界と課題

4.1 分散型コンピューティング能力に対する実際的な障害

分散型計算力プロジェクトは以下の課題に直面しています:

1. パフォーマンスと安定性: 分散ノードには遅延や不安定性が存在する可能性があります。

2. リソースマッチング: 供給と需要の不均衡は、リソース不足や需要を満たせないことにつながる可能性があります。

3. 使用の複雑さ: ユーザーは分散型ネットワーク、スマートコントラクトなどの知識を理解する必要があります。

4. AIトレーニングに使用しにくい: 大規模モデルのトレーニングには膨大なデータ量と帯域幅が必要であり、分散型の計算能力では要件を満たすことが難しい。

5. NVIDIAの優位性は超え難い: CUDAソフトウェアエコシステムとNVLinkマルチカード通信が鍵となる。

去中心化の計算能力は現在、AI推論や小型モデルのトレーニングに主に適用されていますが、大型モデルのトレーニングを実現することは難しいです。

4.2 AIとWeb3の結合はやや粗い

現在、AI+Web3プロジェクトには以下の問題があります:

1. 表面アプリケーション:大多数のプロジェクトはAIを使用して効率を向上させるだけで、深い統合が欠けています。

2. マーケティングの誇大広告: 一部のプロジェクトは限られた領域でのみAIを適用し、概念を過度に宣伝しています。

3. イノベーションの不足: AIと暗号通貨のネイティブな融合に関する革新的なソリューションが欠如している。

4.3 トークンエコノミクスがAIプロジェクトの物語のバッファーとなる

多くのAI+Web3プロジェクトは、トークン経済学をユーザーを引き付けたり資金調達の手段として利用していますが、必ずしも実際のニーズを本当に解決できるわけではありません。プロジェクトは、単なる短期的な話題作りではなく、実際のシーンをより実質的に満たす必要があります。

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五、まとめ

AIとWeb3の融合は、テクノロジーの革新と経済の発展に無限の可能性を提供します。AIはWeb3に対して、インテリジェントな分析、予測、そしてパーソナライズされたサービスを提供し、ユーザー体験と安全性を向上させます。一方、Web3はAIに対して、分散型の計算能力、データ、アルゴリズム共有プラットフォームを提供します。

現在まだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、AIとWeb3の結合は多くの利点ももたらしています。分散型のコンピューティングとデータ収集は中央集権的な機関への依存を減少させ、透明性と革新性を高めることができます。将来的には、AIのスマートな意思決定とWeb3の分散型特性を深く融合させることで、より賢く、オープンで、公正な経済社会システムを構築できることが期待されています。

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