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Web3とAIの統合: 次世代インターネットインフラの構築
Web3と人工知能の融合: 次世代インターネットインフラの構築
Web3は、分散化され、オープンで透明な新しいインターネットのパラダイムとして、人工知能との自然な融合の機会を提供します。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIの計算とデータリソースは厳しく制御されており、計算能力のボトルネック、プライバシーの漏洩、アルゴリズムのブラックボックスなど、さまざまな課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、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の手段を通じて、AIの発展に新しい推進力を注入することができます。同時に、AIはWeb3に多くの力をもたらすことができ、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など、エコシステムの構築を助けます。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ストラクチャの構築、データと計算能力の価値を解放する上で重要な意味を持ちます。
データドリブン:AIとWeb3の強固な基盤
データはAIの発展を促進する核心的な動力です。AIモデルは大量の高品質なデータを消化する必要があり、そうすることで深い理解と強力な推論能力を得ることができます。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。
従来の中央集権的なAIデータ取得と利用のモデルには、以下の問題があります:
Web3は、これらの痛点を解決するために新しい非中央集権データのパラダイムを提案しました:
それにもかかわらず、現実世界のデータ取得には、品質がばらばらで、処理が難しく、多様性や代表性が不足しているなどの問題があります。合成データはWeb3データ分野の未来の星である可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データは実際のデータ属性をシミュレートできるため、有効な補完として機能し、データ利用の効率を高めます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野では、合成データが成熟した応用の可能性を示しています。
プライバシー保護: 全同型暗号がWeb3において果たす役割
データ駆動の時代において、プライバシー保護はグローバルな関心の焦点となっています。EUのGDPRなどの規制の制定は、個人のプライバシーの厳重な保護を反映しています。しかし、これはまた挑戦をもたらしました。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利用できず、AIモデルの潜在能力と推論能力を制限しています。
全同态暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算操作を行うことを可能にし、データを解読する必要がなく、計算結果は平文データ上で行った場合と一致します。FHEはAIプライバシー計算に対して堅実な保護を提供し、GPUの計算能力が元のデータに触れずにモデルのトレーニングと推論タスクを実行できる環境を実現します。これにより、AI企業はビジネスの機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放できるという大きな利点を得ることができます。
完全同型暗号化機械学習(FHEML)は、機械学習サイクル全体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、機密情報の安全性を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。FHEMLはゼロ知識機械学習(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強調し、データプライバシーを維持します。
計算力革命:非中央集権ネットワークにおけるAI計算
現在のAIシステムの計算の複雑さは3ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給をはるかに超えています。例えば、GPT-3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。このような計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルがほとんどの研究者や開発者にとって手の届かない存在になっています。
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、さらに供給チェーンや地政学的要因によるチップの不足が、計算能力の供給問題を悪化させています。AI業界の従事者は二者択一の状況に直面しています: 自前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、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。
いくつかの分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約し、AI企業に経済的で使いやすい計算力市場を提供しています。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マイナーのノードに割り当てます。マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証後にポイントの報酬を得ます。このような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の解決に寄与します。
一般的な分散型コンピューティングネットワークに加えて、AI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ネットワークもあります。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分散型アプリケーションを引き寄せ、AI技術の発展と応用を共に推進します。
分散型物理インフラネットワーク: Web3によるエッジAIの強化
エッジAIはデータ生成のソースで計算を行い、低遅延のリアルタイム処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。この技術は自動運転などの重要な分野に応用されています。Web3の分野では、分散型物理インフラネットワーク(DePIN)はより馴染みのある概念です。Web3は非中央集権とユーザーデータ主権を強調し、DePINはローカルでデータを処理することでユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩リスクを減少させることができます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードに計算リソースを提供するインセンティブを与え、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で急速に発展しており、プロジェクトの展開における主要なプラットフォームの一つとなっています。高いTPS、低い取引手数料、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。いくつかの著名なDePINプロジェクトは、これらのエコシステムで顕著な進展を遂げています。
初期モデルの発行:AIモデルの新しいパラダイム
初期モデルの発行(IMO)の概念は、AIモデルをトークン化することです。従来のモデルでは、収益分配メカニズムが欠如しているため、開発者はモデルのその後の使用から継続的な収益を得ることが難しく、特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合にはなおさらです。さらに、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、これが潜在的な投資者やユーザーがその真の価値を評価するのを難しくし、モデルの市場での認知度や商業的な可能性を制限しています。
IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金支援と価値共有の方法を提供しました。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが今後生み出す収益を共有できます。一部のプロジェクトは特定のブロックチェーン標準を使用し、AIオラクルとオンチェーンの機械学習技術を組み合わせてAIモデルの真実性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにしています。
IMOモードは透明性と信頼を高め、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、参加の範囲が拡大するにつれて、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感知し、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。彼らは仮想アシスタントとして、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、個別化されたソリューションを提供できます。明確な指示がない場合でも、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、新たな価値を創造することができます。
いくつかのオープンな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、外部の知識ベースと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、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築に取り組んでいます。生成的AI技術を利用することで、これらのプラットフォームは個人をスーパクリエイターに変えます。一部のプラットフォームは、キャラクターのロールプレイをより人間らしく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育成しています。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し、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、画像生成などの多くの分野で利用可能です。
現在、Web3とAIの融合は主にインフラストラクチャレベルの探求に集中しており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、チェーン上でのモデルホスティング、非中央集権的な計算力の効率的な使用、そして大規模言語モデルの検証などの重要な問題が含まれています。これらのインフラの整備が進むにつれて、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ことが期待できる理由があります。