Web3と人工知能の融合：インターネットの新しい時代の始まり

人工知能とWeb3は、二つの最前線技術として、注目すべき方法で相互に融合し、未来のインターネットの発展方向を共同で形作っています。Web3は、その非中央集権的でオープンかつ透明な特性により、AIの発展に新たな動力と可能性を提供しています。同時に、AIもWeb3エコシステムに多くの力を与えています。例えば、スマートコントラクトの最適化などです。この二つの技術の融合を探求することは、次世代のインターネット基盤の構築や、データと計算力の価値を十分に引き出す上で重要な意義を持っています。

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データ:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展の核心的な推進力であり、その重要性は言うまでもありません。高品質で大規模なデータは、AIモデルが深い理解と強力な推論能力を得るための鍵です。しかし、従来の中央集権的なデータ取得と利用のモデルには、高額な取得コスト、データの独占、プライバシー漏洩のリスクなど、多くの問題があります。

Web3の非中央集権的データパラダイムは、これらの課題を解決するための新しい視点を提供します。

1. 分散型データ収集：ユーザーは不要なネットワークリソースを販売することで、AI企業のデータ収集プロセスに参加し、データの分散型取得を実現できます。

2. グローバルコラボレーションデータアノテーション："アノテーションで稼ぐ"モデルを採用し、トークン報酬を通じて世界中の作業者がデータアノテーションに参加し、世界の知恵を集める。

3. ブロックチェーンデータ取引プラットフォーム：データの供給者と需要者の双方に透明で公開された取引環境を提供し、データの革新と共有を促進します。

それにもかかわらず、実世界データの取得は、質のばらつきや処理の難しさといった課題に直面しています。このような背景の中で、合成データはWeb3データ領域の新星となりつつあります。生成AI技術に基づく合成データは、実際のデータ属性を模倣し、実データを効果的に補完し、データ使用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発などの分野で、合成データはすでに成熟した応用の見通しを示しています。

プライバシー保護：全同型暗号の重要性

データ駆動の時代の到来に伴い、プライバシー保護は世界的な注目の焦点となっています。EUのGDPRなどの規制の導入は、個人のプライバシーに対する厳格な保護の必要性を反映しています。しかし、これにより新たな課題も生まれました。プライバシーリスクのために、特定のセンシティブなデータを十分に活用できず、AIモデルの潜在能力を制限しています。

全同態暗号（FHE）技術は、この困難を解決する可能性を提供します。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、復号化せずに平文データの計算と同じ結果を得ることができます。これにより、AIプライバシー計算に強力な保護が提供され、GPUの計算能力が元のデータに触れることなくモデルのトレーニングや推論タスクを実行できるようになります。

FHEMLは、機械学習のライフサイクル全体にわたってデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報の安全を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。この方法は、データプライバシー保護を強化するだけでなく、AIアプリケーションに安全で信頼できる計算フレームワークを提供します。注目すべきは、FHEMLとZKMLは相互に補完し合っていることで、前者はデータプライバシーを維持するために暗号化データの計算に重点を置き、後者は機械学習の正しい実行を証明することに取り組んでいます。

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システムの計算複雑度は指数関数的に増加しており、3か月ごとに倍増しています。そのため、計算能力の需要が急増し、既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。OpenAIのGPT-3モデルを例にとると、そのトレーニングに必要な計算能力は、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。この計算能力の不足は、AI技術の進歩を制約するだけでなく、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ものとなっています。

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、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算能力の供給問題をさらに深刻にしています。AIの従事者は、ハードウェアを自分で購入するか、クラウドリソースをレンタルするかというジレンマに直面しており、オンデマンドで経済的な計算サービスの方法が急務となっています。

分散型AI計算力ネットワークが登場し、世界中の未使用のGPUリソースを集約することで、AI企業に対して経済的でアクセスしやすい計算力市場を提供します。このモデルでは、計算力を必要とする側が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によってタスクが計算力を提供するノードに割り当てられ、ノードはタスクを実行し結果を提出し、検証を経て報酬を得ます。

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の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プラットフォームも存在します。これらの分散型コンピューティングネットワークは、公平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るだけでなく、コンピューティングの効率性を高めます。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付け、AI技術の発展と応用を共同で推進します。

エッジAI：Web3によるエッジコンピューティングの強化

エッジAI技術は、AI計算能力をデータ生成の源に分散させ、低遅延で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で既に応用されており、将来的にはより多くのスマートデバイスがAIを実行する能力を持つことが期待されています。

Web3分野で、Edge AIのより知られた名前はDePIN（分散型物理インフラネットワーク）です。Web3は分散型とユーザーデータの主権を強調しており、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、データ漏洩のリスクを減少させます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、DePINノードが計算リソースを提供することを奨励し、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において急速に発展し、プロジェクト展開の選択プラットフォームの一つとなっています。これらのパブリックチェーンの高い取引処理速度、低い取引手数料、及び技術革新がDePINプロジェクトに強力なサポートを提供しています。一部の著名なDePINプロジェクトはこれらのプラットフォーム上で顕著な進展を遂げ、市場価値の合計は100億ドルを超えています。

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IMO：AIモデルの新しいパラダイムを発表

初期モデル発行（IMO）概念の提案は、AIモデルのトークン化に新たな道を開きました。従来のモデルでは、AIモデル開発者がモデルのその後の使用から持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おいてはそうです。また、AIモデルの性能や効果はしばしば透明性に欠けており、潜在的な投資家や利用者がその真の価値を評価することが難しくなっています。

IMOはオープンソースのAIモデルに革新的な資金支援と価値共有の方法を提供しています。投資家はIMOトークンを購入することで、モデルが生成する将来の利益を共有できます。特定のプロトコルは特定の技術基準を使用し、AIオラクルとオンチェーン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、トークン保有者が利益を共有できるようにしています。

IMOモデルは透明性と信頼を強化し、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は現在まだ初期の試行段階にありますが、市場の受け入れが進み、参加範囲が広がるにつれて、その革新性と潜在的な価値が期待されます。

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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認識し、自立して思考し、設定された目標を達成するために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。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとのインタラクションを通じて好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自主的に問題を解決し、効率を向上させ、新たな価値を創造することができます。

一部のオープンな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、外部知識ベースとの接続をカスタマイズできる、全方位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尽力しています。これらのプラットフォームは生成AI技術を活用し、個人をスーパクリエイターにする力を与えます。特化した大規模言語モデルをトレーニングすることで、キャラクターの演技をより人間的にし、音声クローン技術はAI製品の個別化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し、迅速な音声クローンを実現します。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応用可能です。

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まとめ

Web3とAIの融合プロセスにおいて、現在は主にインフラ層の探求が行われています。これには、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のホスティング、非中央集権的な計算能力の効率的な利用、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ます。これらのインフラが徐々に整備される中で、Web3とAIの融合は新しいビジネスモデルやサービスを生み出し、インターネットの未来の発展に新たな活力を注入することができると信じています。