AIとWeb3の交差点:新興テクノロジーの収束とイノベーションを探る

人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展に伴い、両者の統合はますます注目を集めています。AI技術は顔認識、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、あらゆる業界に大きな変革をもたらしています。一方、Web3は分散型のブロックチェーン技術を基盤として、データ共有、ユーザー自治、信頼メカニズムの構築を実現し、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つつあります。

この記事では、AIとWeb3の交差領域について深く探討し、現在の発展状況、潜在的価値、そして直面している課題を分析します。まず、AIとWeb3の基本概念を紹介し、それらの相互関係について考察します。その後、AI+Web3プロジェクトの現状を分析し、それらが直面している限界と課題について詳しく議論します。このような研究を通じて、関連業界の従事者や投資家に有益な洞察を提供したいと考えています。

! 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?

AIとWeb3のインタラクション方式

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようなもので、AIは生産性を向上させ、Web3は生産関係の変革をもたらします。両者の結合はどのような火花を生むのでしょうか？まず、AIとWeb3がそれぞれ直面している困難と改善の余地を分析し、その後、どのように互いに助け合いながらこれらの問題を解決できるかを探ります。

AI業界が直面している課題

AI産業の核心は、計算能力、アルゴリズム、データの3つの要素で構成されています。

1. 計算能力:AIタスクには大規模な計算と処理能力が必要です。高性能のハードウェア、例えばGPUや専用のAIチップがAIの発展を推進していますが、大規模な計算能力の取得と管理は依然として高価で複雑な課題です。

2. アルゴリズム: AIアルゴリズムはシステムの核心であり、従来の機械学習と深層学習アルゴリズムを含む。アルゴリズムの継続的な改善はAIシステムの精度と一般化能力を向上させることができるが、最適なアルゴリズムを選択するという課題には依然として直面している。

3. データ：大規模で高品質のデータはAIモデルの訓練の基盤です。しかし、多様なデータセットの取得、データの質の保証、データプライバシーの保護には依然として課題があります。

そのほかにも、AIプロジェクトは説明可能性、透明性、ビジネスモデルの不明確さといった問題に直面しています。

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Web3業界が直面している困難

Web3業界にも解決すべき多くの問題が存在しています。

• データ分析能力が不足しています
• ユーザー体験の改善が必要です
• スマートコントラクトコードには脆弱性リスクが存在する
• 有効なセキュリティ保護メカニズムが不足している

AI技術は生産性向上のツールとして、これらの分野で大きな発揮の余地があります。例えば、AIはWeb3プラットフォーム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。

AI+Web3プロジェクトの現状分析

現在、AI+Web3のプロジェクトは主に2つの方向で展開されています: ブロックチェーン技術を活用して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。この2つの観点から、現在の発展状況を分析します。

Web3はAIを支援します

分散型コンピューティング

AIの急速な発展に伴い、計算能力の需要が急激に増加しています。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ようとしています。これらのプロジェクトは、トークンインセンティブメカニズムを通じて、ユーザーに不要なGPU計算能力を提供するよう促し、AIクライアントに計算能力をサポートしています。

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。現在のプロジェクトは主に二つのカテゴリに分かれています: 一つはAI推論(に焦点を当てたもので、Render、Akash)などがあります。もう一つはAIトレーニング(に使用されるもので、io.net、Gensyn)などがあります。

分散型計算力ネットワークの核心は、トークンのインセンティブを通じて需給サイクルを形成し、より多くの参加者を引き付けることにあり、それによってプロジェクトの拡張と発展を実現することです。

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非中央集権アルゴリズムモデル

計算能力の他に、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、アルゴリズムモデルの提供者がモデルをネットワークに貢献し、独自のコンセンサスメカニズムを通じて回答の質を確保することを可能にします。この方法は、よりオープンで透明なAIモデルエコシステムの創出が期待されています。

センターなしデータ収集

データはAIトレーニングの重要な要素の一つです。一部のWeb3プロジェクトは、トークンインセンティブを通じて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AIトレーニングデータを提供し、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。この方法は、データ提供者とAI開発者との間のウィンウィンの関係を促進するのに役立ちます。

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、AIにおけるプライバシー保護の問題を解決する新たなアプローチを提供します。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。この技術は、医療、金融などのセンシティブなデータ分野で重要な役割を果たすことが期待されています。

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AIはWeb3を支援します

データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがデータ分析や予測機能を提供するためにAIサービスを統合し始めています。例えば、PondはAIアルゴリズムを利用して価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータに基づいて価格動向を予測します。NumeraiはAIを基盤とした投資コンペティションプラットフォームです。これらのアプリケーションは、ユーザーがより賢明な投資判断を下すのに役立ちます。

パーソナライズサービス

AI技術はWeb3プロジェクトのユーザーエクスペリエンスを最適化するために使用されています。例えば、データ分析プラットフォームDuneは、大規模言語モデルに基づくWandツールを導入し、ユーザーが自然言語でSQLクエリを生成するのを支援しています。一部のWeb3コンテンツプラットフォームも、ChatGPTなどのAIツールを統合し、コンテンツの要約や個別の推奨を提供し始めています。

AI監査スマートコントラクト

スマートコントラクトの安全性はWeb3分野の重要な課題です。AI技術はスマートコントラクトのコード監査に応用されており、潜在的な脆弱性をより効率的かつ正確に識別しています。例えば、0x0.aiはAIを基にしたスマートコントラクト監査ツールを提供しており、機械学習技術を用いてコードを分析し、潜在的な問題をマークします。

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AI+Web3プロジェクトの限界と課題

AIとWeb3の組み合わせは巨大な潜在能力を示していますが、現在はいくつかの制限と課題に直面しています。

分散型コンピューティング能力に対する実際的な障壁

去中心化の計算力製品は、中央集権的サービスに比べて性能、安定性、使いやすさの面で依然として差があります。現在、大多数の去中心化計算力プロジェクトはAI推論にしか使用できず、大規模なAIトレーニングをサポートすることが難しいです。これは主に以下の制約によるものです:

1. 大規模モデルの訓練は計算力の安定性に高い要求を持つ
2. 多カード並列通信は物理的距離に厳しい制限があります
3. ソフトウェアエコシステムとマルチカード通信技術の壁(CUDAとNVLink)

したがって、分散型コンピューティングの適用シーンは、AI推論、中小型モデルのトレーニング、またはエッジコンピューティングなどの分野により適している可能性があります。

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AIとWeb3の結合が不十分である

現在、多くのAI+Web3プロジェクトは表面的なアプリケーションのレベルにとどまっており、真の深い統合を実現していません。一部のプロジェクトは、データ分析や推薦などのシーンにAI技術を単純に適用しており、Web2プロジェクトと本質的な違いはありません。別のプロジェクトはAIの概念的なマーケティングに過度に依存しており、実質的な革新が欠けています。

トークンエコノミクスの問題

いくつかのAIプロジェクトは、投資家やユーザーを引き付けるために、Web3のストーリーとトークン経済モデルを重ね合わせることを選択しています。しかし、トークン経済学の導入が本当にAIプロジェクトの実際のニーズを解決するのに役立つのか、それとも単なる短期的な投機に過ぎないのか、考える価値があります。

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まとめ

AIとWeb3の融合は、技術革新と経済発展に広範な展望を提供します。AI技術はWeb3によりスマートで効率的なアプリケーションシーンを提供でき、Web3の分散型特性はAIの発展にも新しい道を切り開きます。現在も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、将来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。

重要なのは、実際のアプリケーションで利点と欠点を天秤にかけ、課題を克服するために適切な管理と技術的手段を講じることです。未来には、AIとWeb3の特性を深く融合させた革新的なプロジェクトがさらに登場し、この新興分野に活力をもたらすことを期待しています。