Web3と人工知能の融合：次世代インターネットエコシステムの構築

Web3は去中心化、オープンで透明な新しいインターネットモデルとして、人工知能と自然な適合点を持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIの計算およびデータリソースは厳しく制限され、計算能力不足、プライバシーリスク、アルゴリズムの不透明性などの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づき、計算能力の共有ネットワーク、オープンデータマーケット、プライバシー計算などを通じて、AIの発展に新たな推進力を提供します。同時に、AIもWeb3に多くの強化をもたらし、スマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムの改善などを通じて、そのエコシステムの発展を促進します。したがって、Web3とAIの統合を探求することは、次世代のインターネットインフラを構築し、データと計算能力の価値を解放する上で重要な意義があります。

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データドリブン:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展を推進する核心要素です。AIモデルは、膨大な高品質のデータを消化することで、深い洞察と強力な推論能力を得る必要があります。データは機械学習モデルにトレーニングの基盤を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性を決定します。

従来の中央集権型AIデータ取得および利用モデルには、以下の主要な問題があります:

• データ取得コストが高く、中小企業には負担が大きい
• データリソースが大手テクノロジー企業に独占され、データの孤島が形成されている
• 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされています

Web3は、これらの痛点を解決するために新しい分散型データのパラダイムを提案しました。

• 分散型ネットワークを通じて、ユーザーは未使用のネットワークリソースをAI企業に販売し、分散型でネットワークデータを収集します。データはクリーンアップされ、変換され、AIモデルのトレーニングにリアルで高品質なデータを提供します。
• "ラベリング即収益"モデルを採用し、トークンによって世界中の作業者がデータラベリングに参加することを奨励し、世界の専門知識を集め、データ分析能力を強化します。
• ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給者と需要者に対して公開透明な取引環境を提供し、データの革新と共有を促進します。

しかし、実世界のデータ取得には、質のばらつき、処理の難しさ、多様性や代表性の不足などの問題が依然として存在します。合成データは、将来のWeb3データ分野における重要な方向性の一つかもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、実データの特性を模倣することができ、有効な補完としてデータ利用の効率を向上させます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野において、合成データは成熟した応用の可能性を示しています。

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プライバシー保護：全同態暗号のWeb3における応用

データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUのGDPRなどの規制の導入は個人のプライバシーに対する厳格な保護を反映しています。しかし、これは同時に課題をもたらします：いくつかのセンシティブなデータはプライバシーリスクのために十分に活用できず、AIモデルの潜在能力や推論能力を制限しています。

完全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データ上で同じ計算を行った結果と一致します。FHEはAIプライバシー計算に対して堅固な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れることなくモデルのトレーニングや推論を実行できる環境を実現します。これはAI企業にとって大きな利点であり、ビジネス機密を保護しつつ安全にAPIサービスを公開できます。

FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルを暗号化処理することをサポートし、敏感な情報の安全を確保し、データ漏洩のリスクを防ぎます。この方法により、FHEMLはデータプライバシーを強化し、AIアプリケーションに安全な計算フレームワークを提供します。FHEMLはZKMLの補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明し、FHEMLは暗号化されたデータに対して計算を行い、データプライバシーを維持することを強調します。

計算力革命：分散型ネットワークにおけるAI計算

現在のAIシステムの計算複雑性は3ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しており、既存の計算リソースの供給を大幅に超えています。例えば、ある大型言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要で、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。この計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルが大多数の研究者や開発者にとって手の届かないものにしています。

同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化していること、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力の供給問題をさらに深刻にしています。AI業界の専門家は二者択一の状況に直面しています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするかです。彼らはオンデマンドで経済的に効率的な計算サービスの方法を切実に必要としています。

分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約することにより、AI企業に経済的に入手可能な計算力市場を提供します。計算力を必要とする側はネットワーク上で計算タスクを公開し、スマートコントラクトがタスクを計算力を提供するノードに割り当て、ノードはタスクを実行して結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このソリューションはリソースの利用効率を向上させ、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。

汎用の分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIのトレーニングと推論に特化した専用のコンピューティングプラットフォームも存在します。これらの分散型コンピューティングネットワークは、公正で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティングリソースの利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティングネットワークは重要な役割を果たし、より多くの革新的なアプリケーションを引き付け、AI技術の発展と応用を共に促進します。

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エッジAI：Web3がエッジコンピューティングを強化する

想像してみてください。あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家庭のスマートデバイスがAIを実行する能力を持っている、これがエッジAIの魅力です。それはデータが生成される源で計算を行い、低遅延でリアルタイム処理を実現し、同時にユーザーのプライバシーを保護します。エッジAI技術は自動運転などの重要な分野で応用されています。

Web3の領域では、私たちがより馴染みのある名前—分散型物理インフラストラクチャネットワーク(DePIN)があります。Web3は分散化とユーザーデータの主権を強調しており、DePINはローカルでデータを処理することにより、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを減少させます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算リソースを提供することを奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、DePINは特定のパブリックチェーンエコシステムの中で急速に発展し、プロジェクト展開の最有力プラットフォームの一つとなっています。高TPS、低取引手数料、そして技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。一部の有名なDePINプロジェクトは顕著な進展を遂げ、市場価値は100億ドルを超えています。

初期モデルの発行：AIモデルの新しいパラダイムの発表

初期モデルの発行(IMO)の概念は、あるプロトコルによって最初に提唱され、AIモデルのトークン化を行います。従来のモデルでは、収益共有メカニズムが欠如しているため、AIモデルの開発者は、モデルのその後の使用から持続的な収益を得ることが困難です。特に、モデルが他の製品やサービスに統合されると、なおさらです。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けるため、潜在的な投資家やユーザーはその真の価値を評価することが難しく、モデルの市場での認知度や商業的潜在能力を制限しています。

IMOはオープンソースAIモデルに新しい資金提供と価値共有の方法を提供し、投資家はIMOトークンを購入してモデルが生み出す将来の収益を共有できます。特定の技術基準、AIオラクル、オンチェーン機械学習技術を組み合わせることで、AIモデルの真実性を確保し、トークンホルダーが収益を共有できるようにします。

IMOモデルは透明性と信頼を強化し、オープンソースの協力を促進し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展に力を注いでいます。IMOは現在初期の試行段階にありますが、市場の受容度が高まり、参加の範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。

AIエージェント：インタラクティブ体験の新時代

AIエージェントは環境を認識し、独立して考え、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行することもできます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとのインタラクションを通じて好みを学習し、個別化されたソリューションを提供します。明示的な指示がなくても、AIエージェントは自律的に問題を解決し、効率を向上させ、新しい価値を創造することができます。

いくつかのAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、声、および外部知識ベースへの接続を設定できる包括的で使いやすい創作ツールセットを提供し、公正でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に努めています。生成的AI技術を利用して、個人がスーパークリエイターになる力を与えています。これらのプラットフォームは、役割演技をより人間的にするために特別にトレーニングされた大規模言語モデルを訓練しました。音声クローン技術は、AI製品のパーソナライズされたインタラクションを加速させ、音声合成コストを大幅に削減することができます。これらのプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などのさまざまな分野で適用可能です。

Web3とAIの融合において、現在は主にインフラ層の探求が行われています。高品質なデータを取得する方法、データプライバシーを保護する方法、チェーン上でモデルをホスティングする方法、分散型コンピューティング能力の効率的な使用を向上させる方法、大規模言語モデルを検証する方法などが重要な問題です。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すだろうという理由があります。

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