今日は、このベールを取り払い、この分野を変えることができ、巨大な潜在能力を持つ真の交差点を解析したいと思います。私は、暗号 x AI が実際のユースケースを通じて暗号市場の運営方法を変え、同時に AI が直面している主要な問題を解決するであろうと信じています。この記事は、3つの重要な部分に分かれています。
最後に、AI 開発で Web3 技術を使用することは、大手テクノロジー企業（Big Tech）に対する「ヘッジ」の一つの方法です。大企業が AI 技術を所有または独占する可能性が高いため、暗号通貨は私たちができるだけ AI のオープンさと公正さを維持できるようにします。これは主に、分散型の AI インフラストラクチャを通じて実現されます。すなわち、許可のいらないバックエンド AI 計算、ストレージ、データ、モデルホスティングです。
まとめ： 暗号通貨は、公平かつオープンに重大な問題を解決し、AI分野の発展を促進するのを助けます。
###パートIII:潜在的なリスク
Web3 x AIの未来には間違いなく巨大な可能性がありますが、私たちは潜在的なリスクにも注意を払う必要があります。この記事では、その中の3つの潜在的なリスクに焦点を当てます：
Web3 x AIの背景において、プロンプトインジェクションはより危険になっています。なぜなら、AIはテキストを生成するだけでなく、実際の資産やプロトコルとも相互作用しているからです。プロンプトインジェクションのリスクは、マルチレイヤーモデル、強化システムプロンプト、その他のいくつかの戦略を使用することで軽減できます。
暗号資産とAI：単なる炒作ではなく、未来の大変革です！
編訳：白話ブロックチェーン
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AIは私が暗号分野で最も興奮しているトラックです。しかし、ほとんどの人はAIがweb3分野で単なる流行語に過ぎないと考えています。
今日は、このベールを取り払い、この分野を変えることができ、巨大な潜在能力を持つ真の交差点を解析したいと思います。私は、暗号 x AI が実際のユースケースを通じて暗号市場の運営方法を変え、同時に AI が直面している主要な問題を解決するであろうと信じています。この記事は、3つの重要な部分に分かれています。
パート1:AI×Web3 (実世界のユースケース)
###パート1:AI×Web3(実世界のユースケース)
一般の人々にとって、この部分は最も重要かもしれません。なぜなら、Web3でAIを実際にどのように活用するかを深く掘り下げているからです。
1. トランザクション管理
Web3におけるAIの最も興味深い分野の一つは、訓練されたエージェントを用いた取引管理/実行です。例えば、未来の取引はもはや手動で実行されることはなく、あなたの代わりに取引を行い、実行し、ポジションを管理する「パーソナルアシスタント」（AIエージェント）を展開することになります。
Web3 エージェントの未来 これらのエージェントは、あなたのために取引を実行し、ポートフォリオを管理するだけでなく（いくつかのプロトコルが構築中であることがすでに見られます）、ブロックチェーン上で完全に対話できるようになります。 @HeyAnonai はその良い例です。 彼らのAIプロトコルを使用することで、あなたはすでに自然言語のプロンプトを通じて取引、クロスチェーン、およびブロックチェーン上の対話を行うことができます。
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2. Web3 における LLM（大規模言語モデル）
ほとんどの人は Web3 における LLM の使用を ChatGPT に質問することだけだと考えていますが、その意味はそれだけにとどまりません。 LLM は人間とプロトコルの間のインターフェース層と考えることができ、これは自然言語を通じてデータにアクセスできることを意味します。
Web3 用の LLM 実際には、LLM が大規模な採用段階に入るにつれて、市場情報へのアクセスの大きな障壁も取り除かれることを意味します。なぜなら、Web3 データのトレーニング用に特化した LLM を構築するプロトコルが増えるからです。考えてみてください：もしあなたが簡単なプロンプトで 7x24 時間トップデータ/情報にアクセスできるとしたら、あなたの取引はどれほど成功するでしょうか？
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3. セキュリティ/プライバシー
AIは数秒以内にライトニングアラートを発動でき、これはほとんどの人よりもはるかに速いです。AIモデルがチェーン上の取引シーケンスを分析して典型的な脆弱性（exploit）行動を検出する際に、これらのアラートが発動します。AIモデルがこの分野で持つ巨大な利点は、そのパターン認識能力にあります。一般の人々にとって、これは脆弱性の数が減り、より安全なスマートコントラクトの相互作用を意味します。
第2部：Web3 は AI の発展をどのように促進するか
このセクションでは、@a16z の最新の「2025年暗号通貨状況」レポートの一部を深く掘り下げたいと思います。
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この報告書では、彼らは Web3/暗号通貨が解決できる4つの特定のAI問題を強調しました：
これらのAIの問題を解決することは容易ではありませんが、暗号通貨は最良のツールのいくつかを持っていることが証明されています。一つずつ分解していきましょう。
1. 人間/AIのアクティビティを検証
AI はまだ初期の発展段階にあると見なされています（その未来に対して）、しかし人間と AI の活動を区別する問題は非常に厳しいものになっています。暗号通貨はこの問題を三つの主要な方法で解決できます：
2. AIエージェントは経済活動に関与しています
a16z が強調しているように、AI エージェントの力を完全に解放するためには、彼らが経済活動に参加できる必要があります。これが x402（および他のツール）が役立つところです。
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x402 は、暗号通貨がどのように代理人に経済的相互作用を可能にするかの一例です。 Suhail のインフォグラフィックに加えて、私は自分の x402 メモを作成しました：
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x402 - 5歳の子供でも理解できる説明
3. 適切な IP ライセンス
適切な知的財産権（IP）を所有者が持つことは、AI技術の公正な使用にとって重要です。これらの権利をブロックチェーンに上げることで、その正当な使用を検証でき、ライセンス条項をスマートコントラクトに組み込むことができます。この分野で私が気に入っているプロトコルは @campnetworkxyz です。彼らのプロトコルは、誰でも自分のIPを所有し、マネタイズできるようにします。
キャンプの哲学
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4. AIの公平性とオープン性を保つ
最後に、AI 開発で Web3 技術を使用することは、大手テクノロジー企業（Big Tech）に対する「ヘッジ」の一つの方法です。大企業が AI 技術を所有または独占する可能性が高いため、暗号通貨は私たちができるだけ AI のオープンさと公正さを維持できるようにします。これは主に、分散型の AI インフラストラクチャを通じて実現されます。すなわち、許可のいらないバックエンド AI 計算、ストレージ、データ、モデルホスティングです。
まとめ： 暗号通貨は、公平かつオープンに重大な問題を解決し、AI分野の発展を促進するのを助けます。
###パートIII:潜在的なリスク
Web3 x AIの未来には間違いなく巨大な可能性がありますが、私たちは潜在的なリスクにも注意を払う必要があります。この記事では、その中の3つの潜在的なリスクに焦点を当てます：
1. プロンプトインジェクション（Prompt Injections）
私たちがブロックチェーン、ウォレット、プロトコルと対話するAIエージェントを構築する中で、最も大きく、最も理解されていない脅威の1つはプロンプトインジェクションです。プロンプトインジェクションを、攻撃者がLLMの入力を操作し、元の指示を無視させることだと考えることができます。
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直接 vs. 間接ヒントワードインジェクション（示意図）
Web3 x AIの背景において、プロンプトインジェクションはより危険になっています。なぜなら、AIはテキストを生成するだけでなく、実際の資産やプロトコルとも相互作用しているからです。プロンプトインジェクションのリスクは、マルチレイヤーモデル、強化システムプロンプト、その他のいくつかの戦略を使用することで軽減できます。
2. 偽情報の拡散を加速させる
LLM/AIの使用が急速に増加するにつれて、虚偽の情報を広めるリスクも増大しています。これはWeb3において、AIを用いてプロジェクトの発表を偽造したり、悪意を持ってLLMを利用して虚偽の脆弱性報告や監査を作成するなど、さまざまな形で現れる可能性があります。これはリスクの一種ですが、暗号通貨は、第二部で論じる方法（チェーン上の署名）や、虚偽情報検出エージェントの展開など、他の方法を通じてこのAIの問題を解決する手助けができるかもしれません。
3. 不適切なプロキシ管理
ユーザーが代理人に取引を実行する権限を与えると、代理管理が不適切であるリスクが存在します。たとえば、悪意のある取引に署名したり、間違ったトークンを購入したり、リスクのあるプロトコルと相互作用したりすることが、代理人に私たちの行動を代行させる際の実際のリスクです。
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