AIとWeb3の融合:現状・課題・今後の展望

人工知能とWeb3技術の急速な発展は、世界中で広範な関心を呼んでいます。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大な突破口を開いています。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つつあります。

2023年にはAI業界の市場規模が2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの業界の巨人や優れたプレーヤーが雨後の筍のように現れました。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の結合は、東西のビルダーやVCの注目の焦点となっています。

この記事では、AI+Web3の発展状況を探討し、現在のプロジェクトの状況を分析し、直面している制限と課題について深く議論し、投資家や業界関係者に参考と洞察を提供します。

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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。まず、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、どのようにお互いに助け合ってこれらの困難を解決するかを探ります。

AI業界が直面している困難

AI業界の核心要素には、計算力、アルゴリズム、データが含まれます。

1. コンピューティングパワー: AIタスクはモデルのトレーニングと推論に大量の計算リソースを必要とします。大規模なコンピューティングパワーを取得して管理することは、特にスタートアップ企業や個人開発者にとって高価で複雑な課題です。

2. アルゴリズム: 深層学習アルゴリズムは大きな成功を収めているが、依然としていくつかの困難が存在する。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、モデルの説明性と解釈可能性が不足している。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ある。

3. データ: 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。医療健康データなど、特定の分野のデータは入手が困難です。データの品質、正確性、ラベル付けにも問題があります。データのプライバシーとセキュリティの保護も重要な考慮事項です。

さらに、AIモデルの解釈可能性と透明性、及びAIプロジェクトのビジネスモデルが不明確であるといった問題も解決する必要があります。

Web3業界が直面している困難

Web3業界はデータ分析、ユーザーエクスペリエンス、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。生産性を向上させるツールとしてのAIは、これらの面で多くの潜在的な活用の余地があります。

1. データ分析と予測: AI技術は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ことができ、DeFi分野のリスク評価、市場予測、資産管理などにおいて重要な意味を持ちます。

2. ユーザー体験とパーソナライズされたサービス: AI技術はパーソナライズされた推奨、カスタマイズされたサービス、インテリジェントなインタラクション体験を提供し、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、異常な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。同時に、AIはデータのプライバシー保護にも応用され、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技術は契約の監査と脆弱性検出を自動化するために使用され、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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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つの側面からアプローチします: 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技術を活用してWeb3プロジェクトの向上に貢献することです。

Web3はAIをサポートします

分散型コンピューティング

AIの台頭に伴い、GPUの需要が急増し、供給が不足しています。この問題を解決するために、いくつかのWeb3プロジェクトがAkash、Render、Gensynなどの分散型計算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、トークンでユーザーに未使用のGPU計算力を提供するよう促し、AIクライアントに計算力のサポートを提供します。

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。分散型計算プロジェクトは大きく二つのカテゴリに分かれます：AI推論用とAIトレーニング用です。前者にはRender、Akash、Aethirなどがあり、後者にはio.net、Gensynがあります。

io.netは代表的なプロジェクトとして、現在GPUの数が50万以上を超え、RenderとFilecoinの計算能力を統合しています。Gensynはスマートコントラクトを通じて機械学習のタスク配分と報酬を促進し、AIトレーニングを実現します。

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非中央集権アルゴリズムモデル

去中心化アルゴリズムモデルネットワークであるBittensorは、トークンインセンティブメカニズムを通じて去中心化されたAIアルゴリズムサービス市場を構築します。このモデルは、将来のAIの発展において重要な役割を果たす可能性があります。

####分散型データ収集

PublicAIのようなプロジェクトは、トークンインセンティブの方法を通じて、分散型データ収集を実現しています。ユーザーはデータを提供したり、データの検証に参加したりして、トークン報酬を得ることができます。この方法は、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を促進しています。

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検証を実現できます。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、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を探求しています。

AIがWeb3をサポート

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、自社開発のAIを導入したりして、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アルファトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータや市場の動向に基づいて価格の動向を予測します。

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に基づいて株式市場を予測します。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を活用し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

Web3プロジェクトは、AIを統合することでユーザーエクスペリエンスを最適化しています。DuneはWandツールを導入し、大規模言語モデルを活用してSQLクエリを作成しています。FollowinやIQ.wikiなどのプラットフォームは、内容の要約のためにChatGPTを統合しています。NFPromptなどのプロジェクトは、AIを通じてユーザーの創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の監査においても役割を果たしています。例えば、0x0.aiは人工知能によるスマートコントラクト監査ツールを提供しており、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します。

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AI+Web3プロジェクトの限界と現在の課題

分散型コンピューティング能力に対する実際的な障壁

1. 性能と安定性:分散型計算力製品は、世界中に分散したノードに依存しており、遅延や不安定性が生じる可能性があります。

2. 可用性: 供給と需要のマッチングの程度に影響され、リソースが不足したり、ユーザーのニーズを満たせない可能性があります。

3. 技術的複雑性:ユーザーは分散型ネットワークや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、使用コストが高くなる可能性があります。

4. トレーニングの難易度: 現在、分散型計算能力は主にAI推論に使用されており、AI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には膨大なデータ量と高速通信帯域が必要であり、分散環境での実現が困難だからです。

AI+Web3の結合はかなり粗雑で、1+1>2を実現していない。

1. 表面的な応用: 多くのプロジェクトは単にAIを利用して効率を向上させたり分析を行ったりするだけで、AIと暗号通貨の本質的な融合や革新的なソリューションを示していない。

2. マーケティング志向: 一部のWeb3チームは限られた分野でのみAI技術を活用し、AIトレンドを過度に宣伝しており、真の革新が欠けている。

トークンエコノミクスはAIプロジェクトのナラティブの緩衝剤となる

多くのAI+Web3プロジェクトは、資金調達とユーザー参加の手段としてトークンエコノミクスを利用していますが、トークンエコノミクスが実際のニーズを解決するのに本当に役立つのかはまだ観察が必要です。現在、ほとんどのプロジェクトは実用段階に達しておらず、実際のニーズシーンを本当に満たすためには、より堅実でアイデアを持ったチームが必要です。

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サマリー

AIとWeb3の融合は、未来のテクノロジー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することができ、データ分析、スマートコントラクトの監査、パーソナライズサービスなどが含まれます。同時に、Web3の分散型とプログラム可能性は、AI技術の発展に新しい機会を提供します。分散型コンピューティング、アルゴリズムの共有、データ収集などがその例です。

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。たとえば、分散型の計算能力とデータ収集は、中央集権的な機関への依存を減らし、透明性や監査可能性を高め、より広範な参加と革新を促進することができます。

未来、AIの知能分析と意思決定能力をWeb3の分散型およびユーザー自治と組み合わせることで、よりスマートで、よりオープンで、より公正な経済、さらには社会システムの構築が期待されています。研究の進展と技術の進歩に伴い、私たちは金融、分散型自治組織、予測市場、NFTなどの分野で、より多くのネイティブで意義のあるAI+Web3ソリューションが現れることを期待しています。

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