AIとWeb3の融合:現状、課題、将来展望

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展が世界中で広範な関心を引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重大なブレークスルーを達成し、様々な業界に巨大な変革と革新をもたらしました。2023年には、AI業界の市場規模が2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームをリードしています。

同時に、Web3は新興のインターネットモデルとして、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を基盤に、スマートコントラクト、分散型ストレージ、非中央集権的な認証などの機能を通じて、データの共有と制御、ユーザーの自治および信頼メカニズムの構築を実現しています。Web3の核心理念は、データを中央集権機関から解放し、ユーザーにデータの制御権と価値の共有権を与えることです。現在、Web3業界の市場価値は25兆に達しており、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトが次々と登場しています。

AIとWeb3の融合は注目を集める分野となっており、両者をどのようにうまく統合するかは探求する価値のある問題です。本稿では、AI+Web3の発展状況に焦点を当て、現在のプロジェクトが直面している制限や課題を分析し、将来の発展方向を展望します。

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AIとWeb3のインタラクション方法

AI業界が直面している困難

AI業界の核心は、計算能力、アルゴリズム、データの3つの要素から成り立っています。計算能力の面では、AIタスクには大量の計算資源が必要ですが、大規模な計算能力を取得し管理することは高コストであり、特にスタートアップ企業や個人開発者にとっては大きな負担です。アルゴリズムの面では、深層学習は大きな成功を収めましたが、モデルの解釈性、堅牢性、一般化能力には依然として問題があります。データの面では、高品質で多様なデータを取得することは依然として大きな課題であり、データプライバシーやセキュリティ問題も考慮しなければなりません。さらに、AIプロジェクトのビジネスモデルが不明確であることも、多くの起業家にとって混乱を招いています。

Web3業界が直面している困難

Web3業界はデータ分析、ユーザー体験、スマートコントラクトの安全性などの面で改善の余地があります。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの面で大いに活躍できる可能性があります。例えば、AIはWeb3のデータ分析と予測能力を向上させ、ユーザー体験やパーソナライズサービスを改善し、安全性やプライバシー保護を強化することができます。

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AI+Web3プロジェクトの現状分析

Web3がAIを支援する

分散型コンピューティング

AIの需要が急増する中で、GPUの供給不足が業界の痛点となっています。一部のWeb3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどのように、トークンインセンティブ方式で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、トークンでユーザーに余剰GPUコンピューティングパワーを提供するよう促し、AIクライアントにコンピューティングサポートを提供しています。

供給側は主にクラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、企業を含みます。プロジェクトは大きく2つのカテゴリに分けられます: 一つはAI推論用で、RenderやAkashなどがあります; もう一つはAIトレーニング用で、io.netやGensynなどがあります。

io.netは分散型コンピューティングネットワークとして、現在50万以上のGPUを持ち、優れたパフォーマンスを発揮しています。Gensynはスマートコントラクトを通じて機械学習タスクの割り当てと報酬を促進し、AIトレーニングを実現しています。

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分散型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、複数のAIモデルをリンクする分散型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AIモデルを選択して回答します。代表的なプロジェクトにはBittensorがあり、そこではアルゴリズムモデルの提供者が機械学習モデルをネットワークに貢献し、トークン報酬を得ます。

####分散型データ収集

いくつかのプロジェクトは、Web3を通じてトークンインセンティブによって分散型データ収集を実現しています。PublicAIを例に挙げると、ユーザーはデータ提供者または検証者として参加し、トークンインセンティブを得ることができます。さらに、Ocean、Hivemapper、Dimoなどのプロジェクトが異なる方法でデータを収集しています。

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、プライバシーを保護しながら情報の検証を実現できます。ZKML(ゼロ知識機械学習)はゼロ知識証明技術を通じて、元のデータを漏らすことなく機械学習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がこの分野で探求を進めています。

AIによるWeb3の支援

データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合したり、独自のAI技術を開発したりして、ユーザーにデータ分析や予測サービスを提供し始めています。例えば、PondはAIアルゴリズムを通じて価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータを基に価格の動向を予測します。Numeraiなどの投資コンペティションプラットフォームもAIを利用して市場を予測しています。Arkhamなどのオンチェーンデータ分析プラットフォームもAIを組み合わせてサービスを提供しています。

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パーソナライズされたサービス

いくつかのWeb3プロジェクトは、AIを統合してユーザーエクスペリエンスを最適化しています。たとえば、DuneはWandツールを発表し、大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成しています。Web3メディアプラットフォームのFollowinやIQ.wikiなどは、ChatGPTを統合してコンテンツの要約を行っています。NFPromptなどのプロジェクトは、AIを利用してNFT制作コストを削減しています。

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内の脆弱性をより効率的かつ正確に識別できます。たとえば、0x0.aiは人工知能スマートコントラクト監査ツールを提供しており、機械学習技術を使用してコード内の潜在的な問題を識別します。

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AI+Web3プロジェクトの限界と課題

中央集権化された計算力が直面している現実的な障害

分散型計算力製品は、性能、安定性、可用性、使用の複雑さなどの面でいくつかの課題があります。現在、分散型計算力は主にAI推論に使用されており、トレーニングには使用されていません。その理由は、大規模モデルのトレーニングはデータ量と帯域幅の要求が非常に高いためです。

去中心化算力が大規模モデルのトレーニングを困難にする主な理由は:

1. 大規模モデルのトレーニングには非常に高い安定性が必要であり、中断は巨大な損失をもたらします。
2. 複数のカードの並列通信は物理的な距離に制限され、分散した計算能力が計算能力クラスターを形成するのが難しい。

したがって、分散型コンピューティングは現在、AI推論や特定のシーンの中小規模モデルのトレーニングにより適しています。

AIとWeb3の結合はやや粗いです

現在、多くのAI+Web3プロジェクトは依然として表面的な応用にとどまり、AIと暗号通貨の深い融合や革新を示していません。一部のプロジェクトはマーケティングの面でAIの概念を利用していますが、実際の革新は限られています。今後、AIと暗号通貨の密接な結合を実現するためには、より深い研究が必要です。

トークンエコノミクスはAIプロジェクトの物語の緩衝材になる

大規模モデルが徐々にオープンソース化される中、多くのAIプロジェクトはWeb2での発展が難しくなり、Web3の物語とトークン経済学を重ねる方向にシフトしています。しかし、トークン経済学が実際のニーズを解決するのに本当に役立つのか、それとも単なる短期的な投機に過ぎないのかは、考える価値があります。現在、多くのAI+Web3プロジェクトはまだ実用段階に達しておらず、実際のニーズに真に応えるためには、もっと地に足のついたアイデアを持つチームが必要です。

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まとめと展望

AIとWeb3の融合は、未来の技術革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AIはWeb3にデータ分析、スマートコントラクト監査、パーソナライズサービスなどのよりスマートなアプリケーションシナリオを提供できます。一方、Web3はAIに分散型コンピューティング能力やデータ共有などの新しい機会を提供します。

現在、AI+Web3プロジェクトはまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、いくつかの利点ももたらしています。例えば、分散型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らし、透明性と革新性を高めることができます。将来的には、利点と欠点を天秤にかけ、課題を克服するための適切な措置を講じる必要があります。

全体的に見て、AIとWeb3の融合は、よりスマートでオープン、公正な経済と社会システムを構築することが期待されています。AIのインテリジェントな分析決定能力とWeb3の去中心化およびユーザー自治を組み合わせることで、将来的な発展の見通しは広がっています。重要なのは、実際のニーズを真に満たす形で着実に進めることであり、概念の炒作の段階にとどまらないことです。

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