Crypto AIトラック:機会と課題

今期の対話では、Crypto AIの分野に長年関心を持っている研究者のMaxさんとLydiaさんを招き、ホストのAlexさんと共にCrypto AIの発展状況、直面している課題、そして将来の機会について探討しました。

Crypto AIの位置づけと価値

MaxはCrypto AIが主に2つの問題を解決すると思っています:

1. 中央集権的なAIがもたらす検閲などの問題を分散化によって解決する
2. トークンインセンティブメカニズムを導入し、オープンソースAI研究に持続可能な発展モデルを提供する

リディアは、現在のCrypto AIは商業的価値がまだ明確でなく、より物語的なレベルで人々の想像力を開くことができ、CryptoとAIという二つの最前線技術が人々の心の中で衝突していると指摘しました。

アレックスは、Crypto AIがAIの発展に対して、暗号通貨と交差する別のソリューションを提供していると要約しています。現在は成熟したインターネットAI製品と比較して性能やコストに差があるかもしれませんが、長期的には興味深い発展がある可能性があります。

Crypto AI プロジェクトの分類

リディアは2つの一般的な分類方法を提案しました:

1. クリプトがAIに力を与える / AIがクリプトに力を与える
2. AI産業チェーンのあるセクションから切り込む、例えば、計算能力やデータ市場など

MaxはCrypto AIプロジェクトを三つのレベルに分けています:

1. アーキテクチャ層: 基盤となるインフラストラクチャ、例えば Bittensor、Near など
2. リソース層: 計算力、データ、モデルなどのリソース、例えば Akash、Render など
3. アプリケーション層: ユーザー向けの具体的なアプリケーション、例えば各種AIエージェント

注目すべきCrypto AIプロジェクト

二人のゲストは Bittensor (TAO) に重点を置いて言及しました:

• 優れたストーリーテリング能力は、高品質の開発者や投資家を惹きつけました。
• グレースケールなどの機関の好み
• 大規模なFUDを経験した後でも、なお生命力を示す
• トークンインセンティブ機構を通じて、分散型AIエコシステムを構築する

他に注目すべきプロジェクトには、Vana(の分散型データ)、Arweave(のAIコンピュータ)、Nearなどがあります。

Crypto AI プロジェクトの評価戦略

2人のゲストは、Crypto AIプロジェクトを評価する際に主に以下の点に注目しました:

1. チームの実力: 創業者の背景、投資者、コミュニティの質など 2.製品と技術:実際的な問題を解決する能力、技術革新など
2. トークンエコノミーモデル: トークンの実用性、インセンティブメカニズムの設計など
3. ブランド文化:プロジェクトの独自性と魅力
4. 発展段階: プロジェクトが短期的な過度の楽観主義または長期的な過度の悲観主義の段階にあるかどうかを判断する

Crypto AIの課題と機会

主な課題:

1. 多くのプロジェクトはまだ初期段階にあり、成熟したアプリケーションが不足しています。
2. 市場の投機的な感情が強く、プロジェクトの評価が高すぎる
3. 一部のプロジェクトの分散化の程度が不十分

将来の機会:

1. AGIの発展に伴い、AIが人間社会に与える影響は新たな需要をもたらす。
2. 汎用人工知能の出現は、分散型AIへの需要を引き起こす可能性があります。
3. 暗号通貨業界全体が好転しており、Crypto AI の発展に有利な環境を作り出しています。

よく使われる AI ツールの共有

3人のゲストがそれぞれのよく使うAIツールを共有しました:

1. ChatGPT:言語学習、心理カウンセリング、知識吸収、テキスト/画像作成などに使用されます
2. パープレキシティ: インテリジェント検索に使用され、情報を迅速に取得および要約します
3. 豆包: YouTube の動画コンテンツの要約に使用されます
4. その他:研究報告の生成、パーソナライズされた学習などに使用される

全体的に見て、AIツールはさまざまな分野で作業効率と学習体験を大幅に向上させています。技術の進歩に伴い、教育や検索などの分野におけるAIの応用可能性がさらに引き出されるでしょう。