AIとWeb3の融合:現状と開発見通しの分析

I. はじめに:AI + Web3の開発

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は人間の知能を模倣する技術として、顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要なブレークスルーを達成し、あらゆる業界に巨大な変革と革新をもたらしています。

2023年、AI業界の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの優れた企業が急速に台頭し、AIブームを牽引しています。同時に、Web3は新興の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は分散型のブロックチェーン技術を基盤に、スマートコントラクト、分散ストレージ、分散型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、信頼メカニズムの構築を実現しています。

現在、Web3業界の市場価値は25兆に達し、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトやアプリケーション層のUniswap、Stepnなどが新しいストーリーやシナリオを次々と生み出し、ますます多くの人々がWeb3業界に参加しています。AIとWeb3の統合は、東西の開発者と投資家の両方が非常に注目している分野であり、両者をうまく統合する方法は探求に値する問題です。

この記事では、AI+Web3の発展状況に重点を置き、現在のAI+Web3プロジェクトの状況を分析し、それらが直面している制約や課題について詳しく議論します。この研究を通じて、投資家や関連業界の専門家に価値ある参考と洞察を提供できることを期待しています。

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次に、AIがWeb3と対話する方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようなもので、AIは生産性の向上をもたらし、Web3は生産関係の変革をもたらします。それでは、AIとWeb3はどのような火花を散らすことができるのでしょうか？次に、AIとWeb3業界がそれぞれ直面している困難と向上の余地を分析し、その後に互いにどのようにこれらの困難を解決する手助けをしているのかを探ります。

2.1 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、データの三つの要素から成り立っています。

1. 計算能力：AIタスクは通常、大量のデータを処理し、複雑な計算を行う必要があります。例えば、深層神経ネットワークモデルのトレーニングです。高強度の計算能力は、モデルのトレーニングと推論プロセスを加速し、AIシステムの性能と効率を向上させます。近年、ハードウェア技術の進展により、グラフィックスプロセッサ（GPU）や専用AIチップ（TPUなど）のようなものが登場し、計算能力の向上はAI業界の発展に重要な推進力を果たしています。

2. アルゴリズム：AIシステムの核心的な構成要素であり、問題を解決しタスクを実現するための数学的および統計的手法です。AIアルゴリズムは、従来の機械学習アルゴリズムと深層学習アルゴリズムに分けられ、特に近年深層学習アルゴリズムは大きな進展を遂げました。アルゴリズムの選択と設計は、AIシステムの性能と効果にとって非常に重要です。

3. データ：AIシステムの核心的なタスクは、学習とトレーニングを通じてデータの中からパターンや規則を抽出することです。データはモデルのトレーニングと最適化の基礎であり、大規模なデータサンプルを通じて、AIシステムはより正確で、よりインテリジェントなモデルを学習することができます。豊富なデータセットは、より包括的で多様な情報を提供し、モデルが未見のデータに対してより良く一般化できるようにします。

AI業界が直面している主要な困難は次のとおりです：

• 計算力に関して：大規模な計算力を取得し管理することは、高価で複雑な課題です。高性能計算機器のコスト、エネルギー消費、メンテナンスはすべて問題です。

• アルゴリズムの観点から：深層神経ネットワークのトレーニングには大量のデータと計算資源が必要であり、モデルの解釈性や説明可能性が不足している可能性があります。アルゴリズムのロバスト性と一般化能力も重要な問題です。

• データに関して：高品質で多様なデータを取得することは依然として課題です。データの品質、正確性、ラベリングも問題であり、不完全または偏ったデータはモデルの誤った動作やバイアスを引き起こす可能性があります。

• 説明可能性と透明性：AIモデルのブラックボックス特性は、一般の関心事です。金融、医療、司法などの特定のアプリケーションでは、モデルの意思決定プロセスが説明可能で追跡可能である必要があります。

• ビジネスモデル：多くのAIプロジェクトの起業におけるビジネスモデルが不明確であるため、多くのAI起業家が戸惑っています。

2.2 Web3業界が直面している困難

Web3業界には解決すべき多くの異なる側面の困難も存在します。

• Web3データ分析
• Web3製品の悪いユーザーエクスペリエンス
• スマートコントラクトのコードの脆弱性とハッカー攻撃の問題

AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野でも多くの潜在的な発揮のスペースがあります。

1. データ分析と予測能力：AI技術はWeb3プラットフォームが膨大なデータから価値のある情報を抽出し、より正確な予測と意思決定を行うのを支援します。これは、分散型金融（DeFi）分野におけるリスク評価、市場予測、資産管理などの面で重要な意義を持っています。

2. ユーザー体験とパーソナライズされたサービス：AI技術はWeb3プラットフォームがより良いユーザー体験とパーソナライズされたサービスを提供するのに役立ち、ユーザーの参加度と満足度を向上させることができます。

3. セキュリティとプライバシー保護：AI技術はネットワーク攻撃の検出と防御、異常行動の識別に利用され、より強力なセキュリティを提供します。また、AIはデータプライバシー保護にも応用され、データ暗号化やプライバシー計算などの技術を通じて、Web3プラットフォーム上でのユーザーの個人情報を保護します。

4. スマートコントラクト監査：AI技術は自動化された契約監査と脆弱性検出に使用でき、契約の安全性と信頼性を向上させることができます。

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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つの大きな側面から取り組んでいます：ブロックチェーン技術を利用してAIプロジェクトのパフォーマンスを向上させること、そしてAI技術を利用してWeb3プロジェクトの向上に貢献することです。

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パワー

AIの急速な発展に伴い、GPUの需要が大幅に増加し、供給不足の状況が生じました。一部のWeb3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどのように、分散型の方法で計算能力サービスを提供し始めました。これらのプロジェクトは、トークンによって多くのユーザーに余剰のGPU計算能力を提供するよう促し、計算能力の供給側となり、AIクライアントに計算能力の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、大企業を含みます。現在、この分野のプレイヤーは大きく二つのカテゴリーに分かれています。一つは、分散型計算能力をAIの推論に使用するもの、もう一つは、分散型計算能力をAIのトレーニングに使用するものです。

分散型コンピューティングプロジェクトの核心は、トークンインセンティブメカニズムを通じて供給者を引き付け、その後ユーザーを引き付けることで、プロジェクトのコールドスタートとコア運営メカニズムを実現することにあります。このサイクルの下で、供給側はより多くの価値のあるトークン報酬を得られ、需要側はより安価でコストパフォーマンスの高いサービスを享受できます。

3.1.2 分散型アルゴリズムモデル

いくつかのプロジェクトは、さまざまな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の構築を試みています。ユーザーが質問をすると、市場はその質問に最も適したAIモデルを選択して回答を提供します。

Bittensorを例にとると、アルゴリズムモデルの供給側（マイナー）は、自分たちの機械学習モデルをネットワークに貢献します。モデル供給者は、その貢献に対して暗号通貨トークンTAOを報酬として受け取ります。問題の回答の質を保証するために、Bittensorは独自のコンセンサス機構を使用して、ネットワークが最良の回答に合意することを確保します。

3.1.3分散型データ収集

いくつかのプロジェクトは、Web3を通じてトークン報酬の方法で分散型データ収集を実現しています。例えば、PublicAIはユーザーがソーシャルメディアで価値のあるコンテンツを共有し、トークン報酬を得ることを許可します。この方法は、データの貢献者と人工知能産業開発の間の協力関係を促進します。

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間の矛盾を解決するのに役立ちます。ZKML（ゼロ知識機械学習）は、ゼロ知識証明技術を使用することで、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。

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3.2 AIがWeb3をサポート

3.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトが、ユーザーにデータ分析や予測サービスを提供するために、既存のAIサービスや自社開発のAIツールを統合し始めています。これらのサービスは、投資戦略、オンチェーン分析、価格および市場予測など、さまざまな側面をカバーしています。

例えば、PondはAIグラフアルゴリズムを使用して将来の価値のあるアルファトークンを予測します；BullBear AIはユーザーの過去のデータと価格線の歴史、市場の動向に基づいてトレーニングされ、正確な価格動向の予測を提供します；Numeraiは投資コンペティションプラットフォームで、参加者はAIと大規模言語モデルを使用して株式市場を予測します。

3.2.2 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、ユーザーエクスペリエンスを最適化するためにAIを統合しています。例えば、データ分析プラットフォームDuneは、大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成するためのWandツールを導入しました。Web3メディアプラットフォームFollowinは、特定の分野の意見や最新情報を要約するためにChatGPTを統合しました。Web3百科事典プラットフォームIQ.wikiは、wiki記事を要約するためにGPT-4を統合しました。

3.2.3 AI監査スマートコントラクト

いくつかのプロジェクトは、AIを利用してスマートコントラクトコードの監査を行い、より効率的かつ正確にコードの脆弱性を特定して見つけ出します。たとえば、0x0.aiプロジェクトは、先進的なアルゴリズムを使用してスマートコントラクトを分析し、潜在的な脆弱性や問題を特定する人工知能スマートコントラクト監査ツールを提供しています。

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四、AI+Web3プロジェクトの限界と課題の現状

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壁

去中心化算力製品は以下の課題に直面しています：

1. 性能と安定性は中央集権的な計算力製品より劣る可能性があります。
2. 利用可能性は、供給と需要の一致度によって影響を受けます。
3. ユーザーはコストが高く、より多くの技術的詳細を理解する必要があります。
4. 現在は主にAI推論に限定されており、AIトレーニングではありません。

大規模AIトレーニングには膨大なデータ量と高速通信帯域が必要であり、現在の分散型コンピューティングではこれらの要求を満たすことが難しい。その点、AI推論はデータと帯域の要求が少なく、実現の可能性が高い。

4.2 AIとWeb3の組み合わせはあまり洗練されておらず、1+1＞2は実現されていない。

現在、AIとWeb3の結合は主に以下の2つの側面に現れています：

1. 多くのプロジェクトは単にAIを利用して効率を高めたり分析を行ったりしているだけで、AIと暗号通貨との本質的な融合や革新的な解決策を示していません。

2. 一部のWeb3チームは主にマーケティングの面でAIの概念を利用していますが、実際のイノベーションの面ではまだ大きなギャップがあります。

4.3 トークンエコノミクスはAIプロジェクトのストーリーのバッファ剤となる

近年、大規模モデルが次第にオープンソース化される中、多くのAI+Web3プロジェクトはWeb3のストーリーとトークンエコノミクスを重ねてユーザーの参加を促進することを選択しています。しかし、トークンエコノミクスの導入が本当にAIプロジェクトが実際のニーズを解決するのに役立つのか、それとも単なるストーリーや短期的な価値追求に過ぎないのかは、今後さらに観察と検証が必要です。

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五、まとめ

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技術はWeb3に対してより効率的でインテリジェントなアプリケーションシーンを提供でき、Web3の非中央集権的でプログラム可能な特性はAI技術の発展に新たな機会をもたらします。

現在のAI+Web3プロジェクトはまだ初期段階であり、多くの課題に直面していますが、それでもいくつかの利点をもたらしています。たとえば、分散型コンピューティングおよびデータ収集プロジェクトは、中央集権機関への依存を減らし、より大きな透明性と監査可能性を提供し、より広範な参加と革新を実現することができます。

将来、私たちはAIとWeb3のより緊密な統合を実現するための、より深い研究と革新を見ることを期待しています。そして、金融、去中心化の分野で。