簡潔に言うと
シンガポールで開催されたHack Seasons Conferenceでは、専門家がWeb3におけるAIエージェントの現在と未来の役割について議論し、実用的な応用などを取り上げましたが、人間の監視が foreseeable future において依然として不可欠であることを強調しました。
10月の初め、シンガポールで開催されたハックシーズンカンファレンスには、テクノロジスト、投資家、革新者が世界中から集まり、ブロックチェーンとAIの未来を探りました。最も期待されたメインステージイベントの1つは、「AI On Chain: プロトコルは自分で考える準備ができているのか？」というパネルディスカッションで、アドレスアブルのCEOトマー・シャロニがホストを務めました。
パネルには、Fluenceの共同創設者エフゲニー・ポノマレフ、0Gの創設者マイケル・ハインリッヒ、io.netのCGOジャック・コリア、Argentum AIの最高AI責任者クラーク・アレクサンダーなど、高名なラインナップが揃いました。議論では、Web3とAIの交差点が今後のデジタル環境をどのように形成するかについて、深く掘り下げる探求が行われました。
会話は、スピーカーが生産におけるAIエージェントの現在の実用的な応用や、実現の可能性が低いか、または夢に過ぎないユースケースを検討することから始まりました。パネリストは、AIエージェントの実用的な応用の幅広さを強調し、この用語は一般的にビジネス自動化における大規模言語モデル(LLMs)の使用を指すことを指摘しました。多くのケースで、AIエージェントは会話インターフェースなしで操作し、顧客サポート、営業自動化、データ収集、プロファイリングなどのタスクを処理しています。これらのアプリケーションはすでに広く採用されていますが、長期的な夢は人間のように考えることができるAIエージェントを作成することです。現在、既存のモデルのアーキテクチャは人間レベルの知能を再現することができません。
スピーカーは、AIエージェントはオペレーティングシステムレベルのタスクを自動化するために使用されるときに最も効果的であると強調しました。モデルは、何千年にもわたって人間によって作成されたアーティファクトに基づいて訓練されていますが、人間の創造性や革新の全範囲は文書化されている以上に広がっています。その結果、創造的な作業、アイデアの生成、ガバナンス、管理は、今後しばらくの間、人間の領域に留まるでしょう。パネリストは、少なくとも今後50年間、人間がこれらのプロセスにおいて重要な役割を果たし続けることに同意しました。
この議論では、AIエージェントが現在主に内部ツールとしてどのように使用されているかも探求されました。AIは、人間がより良い意思決定を行い、自律システム内での創造性を高めるために必要な文脈を提供する潜在能力を持っています。
一部の人にとっての最終目標は人工一般知能(AGI)ですが、パネルは現在の大型言語モデル（LLM）の物理的および概念的な限界を認めました。しかし、スピーカーは、将来的に異なる考え方をする、または人間により近い考え方をするように設計されたアルゴリズムの可能性を排除しませんでした。一部の開発者がこれらのアプローチを積極的に探求していることにも言及しました。
パネルで探求された重要なトピックの一つは、取引AIエージェントでした。暗号通貨の領域では、ユーザーの利益を生み出すことを目的とした自己取引プロトコルやウォレットが急速に登場しています。
パネリストは、暗号通貨の取引が外国為替取引と似ていることを指摘しました。異なる取引戦略を持つ複数のAIエージェントがプログラムされている場合、彼らは互いに取引を行うことになるかもしれません。しかし、彼らの戦略が高度に相関している場合、システムは崩壊し、一人の優位な勝者が現れ、他の者が損失を被る結果となります。多くの点で、AIエージェントの取引のダイナミクスは市場のそれを反映しています。
他のスピーカーは、研究によれば、ほとんどのAIトレーディングエージェントは依然として人間と比較してパフォーマンスが劣っていると強調しました。パネルは、AIエージェントが新たなパターンを予測したり、独自に新しい戦略を探求することができないため、依然として非効率的であることに同意しました。
分散コンピュートは、もう一つの重要な議論のポイントでした。パネリストたちは、大規模なGPUネットワークを構築しようとする人々にとって、分散コンピュートがAWSやGoogle Cloudのようなクラウドプロバイダーに代わる選択肢を提供することを説明しました。主な課題は、フォーチュン500企業のような大企業に、従来のクラウドインフラに加えて分散GPUネットワークを採用するように納得させることです。
スピーカーは、一部の企業がスケールで運用するために非常に強力なGPUを必要とすることを指摘しました。もし分散型プロバイダーがこのレベルのハードウェアを提供できなければ、企業クライアントを引き付けることはできません。さらに、企業の採用はしばしばセキュリティ認証に依存しており、分散型プロトコルにはこれが欠けている場合があります。これらの認証がないと、企業は機密データが保護され続けるという保証が限られます。
これらの課題にもかかわらず、他のスピーカーは、分散型システムには固有の信頼の利点があると主張しました。ステーキングメカニズムは、参加者が提供するリソースを裏付けることを可能にし、責任の一形態を提供します。現在、AIの最大のコストの一つはコンピュートであり、これは部分的には企業がハイパースケーラーからリソースを確保する必要に迫られているためであり、その結果、ハードウェアが十分に活用されていないことが多く、時には使用率がわずか10-15％になることもあります。分散型ネットワークは、余剰のGPU容量を効率的に収益化できる一方で、消費者は使用した分だけを支払います。
この議論では、出所、管理、および検証可能性を確保するためにデータをオンチェーンに置くことへの関心の高まりも探求されました。パネリストたちは、ブロックチェーンが最終的に効率的かつ安全な方法で自律的なAIモデルのトレーニングをサポートできるかどうかについて議論しました。
パネルは、AIおよびGPU分野におけるガバナンスに焦点を当てて結論を出し、将来GPU供給を誰が管理するのか、そしてこれがより広範な経済にどのように影響を与えるのかについて疑問を提起しました。
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Hack Seasons SingaporeパネルがAIエージェント、分散コンピュート、およびオンチェーンガバナンスの未来を探る
簡潔に言うと
シンガポールで開催されたHack Seasons Conferenceでは、専門家がWeb3におけるAIエージェントの現在と未来の役割について議論し、実用的な応用などを取り上げましたが、人間の監視が foreseeable future において依然として不可欠であることを強調しました。
10月の初め、シンガポールで開催されたハックシーズンカンファレンスには、テクノロジスト、投資家、革新者が世界中から集まり、ブロックチェーンとAIの未来を探りました。最も期待されたメインステージイベントの1つは、「AI On Chain: プロトコルは自分で考える準備ができているのか？」というパネルディスカッションで、アドレスアブルのCEOトマー・シャロニがホストを務めました。
パネルには、Fluenceの共同創設者エフゲニー・ポノマレフ、0Gの創設者マイケル・ハインリッヒ、io.netのCGOジャック・コリア、Argentum AIの最高AI責任者クラーク・アレクサンダーなど、高名なラインナップが揃いました。議論では、Web3とAIの交差点が今後のデジタル環境をどのように形成するかについて、深く掘り下げる探求が行われました。
会話は、スピーカーが生産におけるAIエージェントの現在の実用的な応用や、実現の可能性が低いか、または夢に過ぎないユースケースを検討することから始まりました。パネリストは、AIエージェントの実用的な応用の幅広さを強調し、この用語は一般的にビジネス自動化における大規模言語モデル(LLMs)の使用を指すことを指摘しました。多くのケースで、AIエージェントは会話インターフェースなしで操作し、顧客サポート、営業自動化、データ収集、プロファイリングなどのタスクを処理しています。これらのアプリケーションはすでに広く採用されていますが、長期的な夢は人間のように考えることができるAIエージェントを作成することです。現在、既存のモデルのアーキテクチャは人間レベルの知能を再現することができません。
スピーカーは、AIエージェントはオペレーティングシステムレベルのタスクを自動化するために使用されるときに最も効果的であると強調しました。モデルは、何千年にもわたって人間によって作成されたアーティファクトに基づいて訓練されていますが、人間の創造性や革新の全範囲は文書化されている以上に広がっています。その結果、創造的な作業、アイデアの生成、ガバナンス、管理は、今後しばらくの間、人間の領域に留まるでしょう。パネリストは、少なくとも今後50年間、人間がこれらのプロセスにおいて重要な役割を果たし続けることに同意しました。
この議論では、AIエージェントが現在主に内部ツールとしてどのように使用されているかも探求されました。AIは、人間がより良い意思決定を行い、自律システム内での創造性を高めるために必要な文脈を提供する潜在能力を持っています。
一部の人にとっての最終目標は人工一般知能(AGI)ですが、パネルは現在の大型言語モデル（LLM）の物理的および概念的な限界を認めました。しかし、スピーカーは、将来的に異なる考え方をする、または人間により近い考え方をするように設計されたアルゴリズムの可能性を排除しませんでした。一部の開発者がこれらのアプローチを積極的に探求していることにも言及しました。
パネリストがAIトレーディングエージェント、分散型コンピュート、オンチェーンデータ、そして暗号とAIの未来におけるGPUガバナンスについて探る
パネルで探求された重要なトピックの一つは、取引AIエージェントでした。暗号通貨の領域では、ユーザーの利益を生み出すことを目的とした自己取引プロトコルやウォレットが急速に登場しています。
パネリストは、暗号通貨の取引が外国為替取引と似ていることを指摘しました。異なる取引戦略を持つ複数のAIエージェントがプログラムされている場合、彼らは互いに取引を行うことになるかもしれません。しかし、彼らの戦略が高度に相関している場合、システムは崩壊し、一人の優位な勝者が現れ、他の者が損失を被る結果となります。多くの点で、AIエージェントの取引のダイナミクスは市場のそれを反映しています。
他のスピーカーは、研究によれば、ほとんどのAIトレーディングエージェントは依然として人間と比較してパフォーマンスが劣っていると強調しました。パネルは、AIエージェントが新たなパターンを予測したり、独自に新しい戦略を探求することができないため、依然として非効率的であることに同意しました。
分散コンピュートは、もう一つの重要な議論のポイントでした。パネリストたちは、大規模なGPUネットワークを構築しようとする人々にとって、分散コンピュートがAWSやGoogle Cloudのようなクラウドプロバイダーに代わる選択肢を提供することを説明しました。主な課題は、フォーチュン500企業のような大企業に、従来のクラウドインフラに加えて分散GPUネットワークを採用するように納得させることです。
スピーカーは、一部の企業がスケールで運用するために非常に強力なGPUを必要とすることを指摘しました。もし分散型プロバイダーがこのレベルのハードウェアを提供できなければ、企業クライアントを引き付けることはできません。さらに、企業の採用はしばしばセキュリティ認証に依存しており、分散型プロトコルにはこれが欠けている場合があります。これらの認証がないと、企業は機密データが保護され続けるという保証が限られます。
これらの課題にもかかわらず、他のスピーカーは、分散型システムには固有の信頼の利点があると主張しました。ステーキングメカニズムは、参加者が提供するリソースを裏付けることを可能にし、責任の一形態を提供します。現在、AIの最大のコストの一つはコンピュートであり、これは部分的には企業がハイパースケーラーからリソースを確保する必要に迫られているためであり、その結果、ハードウェアが十分に活用されていないことが多く、時には使用率がわずか10-15％になることもあります。分散型ネットワークは、余剰のGPU容量を効率的に収益化できる一方で、消費者は使用した分だけを支払います。
この議論では、出所、管理、および検証可能性を確保するためにデータをオンチェーンに置くことへの関心の高まりも探求されました。パネリストたちは、ブロックチェーンが最終的に効率的かつ安全な方法で自律的なAIモデルのトレーニングをサポートできるかどうかについて議論しました。
パネルは、AIおよびGPU分野におけるガバナンスに焦点を当てて結論を出し、将来GPU供給を誰が管理するのか、そしてこれがより広範な経済にどのように影響を与えるのかについて疑問を提起しました。