AIとWeb3の融合:チャンスと課題の共存

人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展が技術革命を引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理などの分野で重要なブレークスルーを達成し、市場規模は2023年に2000億ドルに達します。同時に、ブロックチェーンを基盤としたWeb3はインターネットの構図を変え、ユーザーにデータの制御権を与え、市場価値は25兆ドルに達しました。AIとWeb3の融合は注目される革新の方向となっています。

この記事では、AI+Web3の発展状況、潜在的な価値、そして直面している課題について探討します。現在のプロジェクトの状況を分析し、存在する限界について深く議論し、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とWeb3の発展は天秤の両端のようなもので、AIは生産性を向上させ、Web3は生産関係を変革します。両者が組み合わさることでどのような火花が生まれるのでしょうか？まずはそれぞれが直面している困難と向上の余地を分析し、その後にどのように補完し合うかを探ってみましょう。

AI業界が直面している困難

AIの核心要素には計算力、アルゴリズム、データが含まれます:

1. 計算能力:AIはデータを処理し、モデルをトレーニングするために大規模な計算能力を必要とします。近年、GPUなどのハードウェアの発展はAIの進歩を大いに促進しました。しかし、大規模な計算能力を取得し、管理することは、依然としてコストと複雑さの課題に直面しています。

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が含まれます。アルゴリズムの選択と設計はAIの性能にとって非常に重要です。アルゴリズムの継続的な改善は、精度と一般化能力を向上させることができます。

3. データ: 大規模で高品質なデータはAIモデルのトレーニングの基礎です。豊富で多様なデータセットはモデルの性能向上に寄与します。しかし、特定の分野のデータを取得することは困難な場合があります。

さらに、AIは説明可能性や透明性などの問題にも直面しています。多くのAIプロジェクトのビジネスモデルも明確ではありません。

Web3業界が直面している困難

Web3には多くの課題が存在します。

• データ分析能力が不足している
• ユーザーエクスペリエンスが不十分です
• スマートコントラクトのセキュリティリスク
• ハッキング攻撃のリスク

AIは生産性ツールとして、これらの分野で大きな発揮の余地があります。

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AI+Web3プロジェクト現状分析

Web3はAIを支援します

分散型ハッシュパワー

AIの需要が急増する中、GPUなどの計算リソースが不足しています。Web3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどのようにトークンインセンティブを通じて分散型の計算能力を提供しています。これらのプロジェクトは、世界中の未使用の計算能力をつなげ、AIをサポートします。

分散型コンピューティングは主にAI推論に使用され、トレーニングには使用されません。なぜなら、大規模モデルのトレーニングには大量のデータと高帯域幅が必要であり、コンピューティングノード間の物理的距離に厳しい要件があるため、分散された計算能力では対応が難しいからです。しかし、推論などの軽量なタスクに関しては、分散型コンピューティングには依然として大きな潜在能力があります。

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中央集権化アルゴリズムモデル

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。例えば、Bittensorはトークンインセンティブを通じてモデルの貢献者を引き付け、ユーザーに多様なAI機能を提供しています。このモデルは、今後のAIの状況において大いに可能性があるかもしれません。

####分散型データ収集

データはAIの重要なリソースです。一部のプロジェクト、例えばPublicAIは、トークンを通じてユーザーがデータを提供することを奨励し、AIのトレーニングにより豊富なデータソースを提供します。これは、大規模プラットフォームによるデータの独占を打破し、AIのオープンな発展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、プライバシーを保護しながらデータの検証を実現できます。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。これは、AI分野のプライバシー問題を解決するための新しいアプローチを提供します。

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AIがWeb3をサポート

データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトは、データ分析や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はユーザーが価格動向を予測するのを助けます。Numeraiなどのプラットフォームは、参加者がAIを使って金融市場を予測することを奨励しています。

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パーソナライズサービス

AIはWeb3プロジェクトのユーザー体験を最適化できます。DuneのWandツールは大規模言語モデルを利用してSQLクエリを生成し、ユーザーのハードルを下げています。一部のコンテンツプラットフォームはAIを統合して、コンテンツを要約し推奨することも行っています。

AI監査スマートコントラクト

AIはスマートコントラクト内の脆弱性を効率的に識別できます。0x0.aiのようにAIスマートコントラクト監査サービスを提供することで、Web3エコシステムの安全性を向上させる助けになります。

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AI+Web3プロジェクトの限界と課題

分散型コンピューティングの現実的な障害

中央集権サービスと比較して、分散型計算能力は性能、安定性、使いやすさなどの課題に直面しています。特に大規模モデルのトレーニングにおいては、複数のカードの並列処理や通信帯域幅に対する厳しい要件があるため、分散型のソリューションは実現が困難です。

AIとWeb3の結合が十分ではない

現在、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、Web3との深い統合を示していません。一部のチームはマーケティングの観点からAIの概念を強調しているだけで、実質的な革新が欠けています。

トークンエコノミクスがバッファ剤になる

いくつかのAIプロジェクトは、Web3のストーリーとトークンエコノミーを利用してユーザーや投資家を引き付けています。しかし、トークンエコノミーが実際のAIプロジェクトのニーズを解決するのに本当に役立つかどうかは、さらなる検証が必要です。

まとめ

AIとWeb3の融合は、技術革新と経済発展に広大な展望を提供します。AIはWeb3に知能的能力をもたらし、Web3はAIに非中央集権的インフラとインセンティブメカニズムを提供します。現在はまだ初期段階で多くの課題に直面していますが、この領域の探索は必ず技術進歩と社会変革を促進するでしょう。未来には、AIとWeb3の深い融合による新たな革新が見られ、より知的で開かれた公正な経済社会システムが構築されることが期待されます。

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