AIとWeb3の融合:機会と課題

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を集めています。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、さまざまな業界に巨大な変革をもたらしました。2023年、AI業界の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームをリードしています。

同時に、Web3は新興のネットワークモデルとして、私たちのインターネットに対する認識と利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、分散ストレージ、非中央集権的な認証を通じて、データの共有とユーザーの自治を実現しています。現在、Web3業界の時価総額は25兆ドルに達し、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の統合は、東西の開発者や投資家が注目するホットな分野となっています。本稿では、AI+Web3の発展状況、潜在的な価値、直面する課題について探ります。投資家や業界関係者に参考を提供します。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

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す。AIは生産性を向上させ、Web3は生産関係を変革します。両者が組み合わさることでどのような火花が生まれるのでしょうか？それぞれが直面している困難と改善の余地を分析し、どのように相互に助け合うかを探求しましょう。

AI業界が直面している困難

AI業界の核心要素は計算能力、アルゴリズム、データです。

1. 計算力: AIタスクには大規模な計算および処理能力が必要です。近年、GPUなどのハードウェア技術の発展はAIの進展を大きく促進しました。しかし、大規模な計算力の取得と管理は依然として高価で複雑な課題であり、特にスタートアップ企業や個人開発者にとってはそうです。

2. アルゴリズム:AIアルゴリズムには、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システムの性能にとって非常に重要です。革新的なアルゴリズムの継続的な改善は、システムの正確性と一般化能力を向上させることができます。しかし、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リソースが必要であり、モデルの解釈性と堅牢性には依然として問題があります。

3. データ: 豊富で多様なデータセットはAIモデルのトレーニングと最適化の基盤です。しかし、高品質なデータを取得することは依然として課題です。一部の分野ではデータの入手が困難であり、データの品質、正確性、ラベル付けにも問題があります。同時に、データのプライバシーとセキュリティを保護することも重要な考慮事項です。

さらに、AIモデルの説明可能性や透明性、ビジネスモデルの不明確さなどの問題も早急に解決する必要があります。

Web3業界が直面している困難

Web3業界にはデータ分析、ユーザー体験、スマートコントラクトのセキュリティなど多くの課題があります。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野で大きな可能性を秘めています。

1. データ分析と予測:Web3プラットフォームは、特にDeFiなどの分野で、より効率的でスマートなデータ分析と予測能力を必要としています。

2. ユーザー体験: Web3アプリケーションのユーザー体験はまだ向上の余地があり、よりスマートなパーソナライズサービスが必要です。

3. セキュリティ: スマートコントラクトのコードの脆弱性やハッカー攻撃は、Web3が直面している主要なセキュリティ問題です。

4. プライバシー保護: ユーザーのプライバシーを守りながらデータ共有と価値創造を実現することは大きな課題です。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

AI+Web3プロジェクトの現状分析

現在、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プロジェクトにサービスを提供すること。

Web3はAIを支援します

分散型コンピューティング力

AIの爆発に伴い、GPUなどの計算能力の需要が急増し、供給不足の問題が差し迫っています。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を通じて分散型計算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計算能力の提供を奨励し、AIクライアントに計算能力のサポートを提供します。供給側に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、大企業が含まれます。

去中心化算力プロジェクトは主に2つのカテゴリに分けられます:

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

前者はトークンのインセンティブを通じてユーザーに計算能力を提供させ、計算能力ネットワークサービスの需要側を形成します。後者の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ます。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

分散型アルゴリズムモデル

計算能力を除いて、いくつかのプロジェクトは分散型AIアルゴリズムサービス市場の構築を試みています。Bittensorを例に挙げると、これは複数の異なるAIモデルを接続し、ユーザーの質問に基づいて最も適切なモデルを選択して回答を提供します。

Bittensorネットワークでは、モデル提供者(マイナー)が機械学習モデルを提供し、トークン報酬を得ます。ネットワークは独自のコンセンサスメカニズムを使用して最適な回答を保証します。

中央集権的でないデータ収集

AIモデルの訓練にとって、大量のデータ供給は欠かせません。しかし、現在ほとんどのWeb2企業はユーザーデータを独占しています。一部の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、ユーザーが価値のあるコンテンツを提供し、データを検証することを許可し、トークン報酬を得ることができます。これにより、データ提供者とAI産業開発者との間のウィンウィンの関係が促進されます。

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許可します。

現在、この分野はまだ初期段階にあり、BasedAIは全同態暗号(FHE)と大規模言語モデル(LLM)を統合する分散型アプローチを提案しています。ユーザーデータのプライバシーを保護するためです。

AIがWeb3を支援

データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがデータ分析と予測を提供するためにAIサービスを統合し始めています。例えば、PondはAIアルゴリズムを使用して価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータと市場の動向に基づいて価格を予測しています。また、NumeraiはAIによる株式市場の予測コンペを開催しています。

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を利用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使用してSQLクエリを作成します; Web3メディアプラットフォームFollowinは、ChatGPTを統合して業界の動向を要約します; NFPromptは、ユーザーがAIを通じてNFTをより簡単に制作できるようにしています。

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の監査にも応用されています。例えば、0x0.aiはAI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特定します。これにより、契約の安全性と信頼性が向上します。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

AI+Web3プロジェクトの限界と課題

分散型コンピューティングが直面する現実的な障害

1. パフォーマンスと安定性: 分散型コンピューティングは、世界中に分布したノードに依存しており、遅延や不安定性が存在する可能性があります。

2. 可用性: 供給と需要のマッチングに影響され、資源不足や需要を満たせない状況が発生する可能性があります。

3. 複雑性: 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、使用コストが高い。

4. AIトレーニングに利用しにくい: 大規模モデルのトレーニングには非常に高い帯域幅と安定性が必要ですが、現在の分散型コンピューティングでは要件を満たすことが困難です。

AIとWeb3の組み合わせは比較的粗雑です

1. 表面的な応用: 大多数のプロジェクトはAIを利用して効率を向上させるだけで、深い融合や革新が欠けている。

2. マーケティング志向: 一部のプロジェクトは限られた領域でのみAIを適用し、AIの概念を過剰に宣伝しています。

トークンエコノミクスは緩衝剤となる

いくつかのAIプロジェクトはWeb2での発展が難しく、Web3のストーリーとトークン経済を重ねています。しかし、トークン経済が実際のニーズの解決に本当に役立つのかは、さらなる検証が必要です。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

まとめ

AIとWeb3の融合は、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によりスマートなアプリケーションシナリオをもたらし、Web3はAIに新たな発展機会を提供します。現在、多くの課題に直面していますが、探求と革新を続けることで、未来に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できると信じています。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?