AIとWeb3の融合:現状と課題と未来

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界中で広く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突破口を開き、さまざまな業界に大きな変革をもたらしました。2023年にはAI業界の市場規模が2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームを牽引しています。

同時に、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ています。Web3は分散型のブロックチェーン技術に基づき、スマートコントラクト、分散ストレージ、分散型アイデンティティ認証などの機能を通じて、データ共有とユーザー自治を実現しています。Web3業界の時価総額は25兆ドルに達しており、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトは多くの関心を集めています。

AIとWeb3の結合は、東西の開発者と投資家が注目する重点分野となっています。この記事では、AI+Web3の発展状況、潜在的な価値、直面する課題について探り、関連する業界関係者に参考を提供します。

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AIとWeb3のインタラクション方法

AI業界が直面している困難

AI業界の核心要素には計算能力、アルゴリズム、データが含まれます。計算能力の面では、大規模な計算リソースを取得し管理することは高コストであり、スタートアップや個人開発者にとっては挑戦となります。アルゴリズムの面では、深層学習モデルの訓練には大量のデータと計算リソースが必要で、モデルの解釈性や一般化能力にも問題があります。データの面では、高品質で多様なデータを取得することは依然として困難であり、データのプライバシーと安全性も重要な考慮事項です。さらに、AIモデルの解釈性と透明性、ビジネスモデルの不明瞭さなどの問題もAI業界の発展を制約しています。

Web3業界が直面している困難

Web3業界はデータ分析、ユーザー体験、スマートコントラクトのセキュリティなどの面でまだ改善の余地があります。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野で大きな可能性を持っています。例えば、AIはブロックチェーン上のデータを分析したり、ユーザーインターフェースを改善したり、スマートコントラクトのコードを監査したりするのに役立ちます。

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AI+Web3プロジェクトの現状分析

Web3がAIを支援する

1. 分散型コンピューティングパワー

去中心化の計算力プロジェクトであるAkash、Render、Gensynなどは、トークンを通じてユーザーに未使用のGPU計算力を提供するよう奨励し、AIに計算力のサポートを提供します。供給側には、クラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大量のGPUを所有する企業が含まれます。この種のプロジェクトは二つのカテゴリーに分かれます: AI推論(のためのRender、Akash)とAIトレーニング(のためのio.net、Gensyn)。

2. 分散型アルゴリズムモデル

去中心化アルゴリズムモデルプロジェクトであるBittensorは、異なるAIモデルを接続してユーザーにサービスを提供する去中心化されたAIアルゴリズムサービス市場を構築しようとしています。このモデルは、多様なAIエコシステムを構築する可能性を秘めています。

3. 中央集権的でないデータ収集

プロジェクトは、PublicAIのようにトークンを通じてユーザーにAIトレーニングデータの提供と検証を奨励します。Oceanはデータのトークン化を通じてユーザーデータを収集し、Hivemapper、Dimoなどのプロジェクトもそれぞれの分野で分散型データを収集しています。

4. ゼロ知識証明はAIにおけるユーザーのプライバシーを保護します

ZKML(ゼロ知識機械学習)技術は、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のようなプロジェクトは、ユーザーのプライバシーを保護するためにFHEとLLMを組み合わせることを探求しています。

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AIがWeb3を支援

1. データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトは、データ分析と予測を提供するためにAIサービスを統合し始めています。PondはAIグラフアルゴリズムを使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の動向を予測し、NumeraiはAI投資コンペティションを開催しています。

2. パーソナライズされたサービス

いくつかのWeb3プラットフォームは、ユーザーエクスペリエンスを最適化するためにAIを統合しています。DuneのWandツールは、ユーザーが自然言語を使用してSQLクエリを生成するのを支援し、FollowinやIQ.wikiはChatGPTを使用してコンテンツを要約し、NFPromptはユーザーがAIを使ってNFTを生成するのを助けます。

3. AI監査スマートコントラクト

プロジェクト0x0.aiは、AIスマートコントラクト監査ツールを提供し、機械学習技術を使用してコード内の潜在的な脆弱性を特定します。

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AI+Web3プロジェクトの限界と課題

1. 分散型コンピューティングが直面する現実的な障害

分散型コンピューティング製品は、パフォーマンス、安定性、使いやすさの面で集中型製品に劣る可能性があります。現在、主にAI推論に限定されており、トレーニングには対応していません。なぜなら、大規模モデルのトレーニングには非常に高い帯域幅と安定性が必要だからです。NVIDIAは、単一カードのコンピューティング能力と複数カードの並列(NVLink)での優位性により、分散型コンピューティングでは大規模モデルのトレーニングを実現するのが難しいです。

2. AI+Web3の組み合わせはやや粗い

多くのプロジェクトは表面的にAIを使用しているだけで、暗号通貨との深い融合や革新を示していません。いくつかのプロジェクトは、マーケティングの観点からAIの概念を利用しているだけで、実際の革新は限られています。

3. 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

いくつかのAIプロジェクトは、Web2での発展が難しいため、Web3のストーリーやトークンエコノミーを重ねることを選ぶかもしれません。重要なのは、トークンエコノミーが実際のニーズを解決するのに本当に役立つかどうかであり、単なる短期的な投機ではないことです。

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まとめ

AIとWeb3の融合は、未来の技術革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AIはWeb3に対して、データ分析、スマートコントラクト監査、パーソナライズされたサービスなど、よりインテリジェントなアプリケーションシナリオを提供できます。Web3はAIに対して、分散型コンピューティングパワー、アルゴリズムの共有、データ収集など、新たな発展の機会を提供します。

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、多くの利点ももたらしています。分散型のソリューションは、中央集権的な機関への依存を減らし、透明性と監査可能性を向上させ、より広範な参加と革新を促進します。

将来的には、技術の進歩とより深い研究に伴い、AIとWeb3がより密接に結びつき、金融、ガバナンス、予測市場などの分野でより意味のあるネイティブソリューションが生み出されることが期待されます。AIのインテリジェントな分析決定能力とWeb3の非中央集権およびユーザー自治を組み合わせることで、よりインテリジェントでオープン、公正な経済社会システムを構築できると期待されています。

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