暗号資産とAIの衝突:機会、代表的なプロジェクト、そして未来

著者:再帰性研究、ゴールデンファイナンスxiaozou訳

1. 人工知能(AI)と暗号化の衝突

最近、人工知能(AI)業界はさまざまなレビューで見出しを飾っています。 最近のOpenAIの茶番劇はよくご存じかもしれませんし、既存のAIテクノロジーの能力を探ったことがあるかもしれませんが、AIとブロックチェーンシステムの相互作用についてはあまり考えたことがないでしょう。 本稿では、AIとブロックチェーン技術の組み合わせに特化した既存のアプリケーションの一部と、これらのアプリケーションと今後数年間のAI業界の展望を紹介します。

2. 人工知能 (AI) と暗号化との関連について学ぶ

プロジェクトの詳細や技術的な詳細に入る前に、AI技術の基本と、業界の才能あるチームや個々の開発者が今日のゲームをどのように作り上げたかを取り上げることが重要だと思います。

ChatGPTは、現在最も人気があり、広く認知されている消費者向けAIアプリケーションであり、この1年間でテクノロジー業界の注目を集めてきました。

ChatGPT やその他の消費者向けチャット モデルを支えるコア テクノロジは、よく知られている大規模言語モデル (LLM) です。 これらの高度なAIテクノロジーは、基本的にディープラーニングの手法/アルゴリズムと非常に大規模なデータセットの組み合わせであり、これらが一緒になって、情報を予測して要約できるAIモデルを作成します。

人間とLLMの相互作用は自然言語によって処理され、ほとんどのLLMは自然言語処理(NLP)を使用して特別に構築されています。 まず、ユーザーがチャットボットに特定の種類の質問に自然言語で回答するように依頼し、チャットボットは基盤となるテクノロジー、トレーニングデータ、および機能を使用して、可能な回答をユーザーに提供します。

LLM は、トランスフォーマー モデルに基づいて作成されます。 Transformer は、テキストを予測し、単語の背後にあるコンテキストを学習するのに適したニューラル ネットワークです。 トランスフォーマーモデルを使用するLLMはNLPが得意で、数学の問題を解いたり、コードテンプレートを生成したり、ブリーフを書いたり、テキストを校正したりするなど、日常的な人間のタスクを処理するのが得意です。

そのため、ChatGPT、MicrosoftのBing AI、Claudeなどのチャットボットは大成功を収め、ほぼ単独でAI革命を引き起こしています。 AIシステムはいずれ人間よりも多くの能力と知能を獲得する可能性があると多くの人が信じていますが、それがすぐに実現するという証拠はほとんどありません。 いずれにせよ、これらのモデルを人間のワークフローと組み合わせる可能性と有望な既存の機能は、好むと好まざるとにかかわらず、AIがここにとどまることを示すのに十分です。 しかし、これらのモデルを暗号化やブロックチェーンのパーミッションレスな性質とどのように組み合わせることができるのか疑問に思われるかもしれませんので、潜在的な収束の傾向を説明し、これら2つの破壊的な形態のテクノロジーを探ってみましょう。

3. 暗号化技術はAIアプリケーションの開発にどのように役立ちますか?

仮想通貨業界は、ニュース、大手メディア、その他のソーシャルメディアプラットフォームで毎日取り上げられています。 2008年、サトシ・ナカモトは1.5兆ドルの市場となったホワイトペーパーを書き、世界最大の金融機関にビットコインスポットETFの申請を承認または拒否するように促しました。

ブロックチェーン技術の本質的な利点を部外者に説明することはしばしば困難ですが、それは主に、ほとんどの先進国が非常に発達した金融産業を持ち、ユーザーと非常にスムーズにやり取りしているためです。 米国のような先進国以外では、金融取引におけるパーミッションレス口座の力を説明し、実証することははるかに簡単ですが、その主な理由は、残念ながら、依然として世界の政治的および経済的生命線を保持しているこれらの場所の腐敗した金融機関と政府のおかげです。 世界中の国々が定期的に太鼓を叩いていますが、世界人口の大多数は依然として銀行インフラにアクセスできていません。

暗号資産は銀行口座を持たない人々を銀行に預ける方法であり、この技術は、暗号資産をコールドウォレットに保管している場合でも、暗号資産エコシステムで利用可能な多数の分散型金融アプリケーションを利用する場合でも、個人が自分の金融業務のスチュワードになる機会を提供します。 パーミッションレスファイナンスの見通しを説明するのは難しいですが、日々起こっている革命的な変化を過小評価することはできません。

ブロックチェーン固有の透明性、セキュリティ、分散化は、AIデータの保存、共有、使用の方法を大幅に促進します。 AIとブロックチェーン技術の融合により、AIの取引や意思決定に不変の台帳を提供し、データの操作や誤用に関する懸念を軽減することで、AIシステムへの信頼を高めることが期待されています。

暗号化がAIを進化させる(またはその逆)重要な側面の1つは、データ管理とセキュリティの分野にあります。 AIシステムの学習と改善には、大量のデータが必要です。 ブロックチェーン技術により、このデータは異なるプラットフォームや利害関係者間で安全かつ透過的に共有できます。 これにより、データの整合性が確保されるだけでなく、AIの共同研究開発の新たな道が開かれ、イノベーションの妨げとなることが多いデータのサイロ化が解消されます。

人工知能とブロックチェーンの組み合わせは、合法的な分散型自律組織(DAO)を生み出す可能性があります。 これらのDAOはスマートコントラクトによって管理され、人間の介入なしに独立して操作および意思決定を行い、トランザクションを実行できるAIアルゴリズムを搭載しています。 歴史的に、人間の感情やお金への欲求がDAOの本来の目的を覆い隠すことが多いため、暗号DAOの管理は理想的ではありませんでした。 AIシステムを導入することで、プロセスを自動化し、仲介者の必要性を減らし、効率を高めながらコストを削減することで、業界に革命を起こすことができます。

もう一つの有望な分野は、AIデータを生成して共有するためのインセンティブとしてのブロックチェーンの使用です。 トークン化プロセスを通じて、個人や組織は、AIモデルに貴重なデータを提供することで報酬を得ることができ、より協調的で包括的なAIエコシステムを構築することができます。

分散型金融(DeFi)もAIに大きく貢献する可能性を秘めており、分散型人工知能(DeAI)と呼べるものを生み出す態勢を整えています。 これにより、AI技術の利用が民主化され、これまで大企業しか利用できなかったAIツールやサービスに個人や中小企業がアクセスできるようになります。

暗号通貨と人工知能の融合は、金融セクターだけでなく、私たちのデジタルライフのあらゆる側面を変革する可能性を秘めています。 これら 2 つのテクノロジーの長所を組み合わせることで、AI がよりアクセスしやすくなるだけでなく、より安全で透明性が高く、潜在的に効率的になる未来に期待できます。 それでは、AI業界の現状を分析してみましょう。

4. 人工知能の不透明な障壁を打ち破る

暗号資産による金融システムの改革をAIシステム生産におけるインテリジェントな革命になぞらえることで、関連性の高い類似点を引き出し、この2つを組み合わせるための基盤を提供することができます。

現在、OpenAI、Google Deepmind、AnthropicなどのAI企業が独自の研究と運用を行っています。

5. 暗号と人工知能の現在の機会

AIと暗号の相乗効果の基本を説明したところで、この分野の主要なプロジェクトのいくつかを詳しく見てみましょう。 彼らのほとんどは、ネットワークのブートストラップ、忠実なユーザーベースを獲得し、より広範な暗号コミュニティからの牽引力を得るためにまだ積極的に取り組んでいますが、彼らは皆、業界の最前線にいて、この急成長している業界の優れた代表者です。

(1) Bittensor:分散型AIモデルネットワーク

Bittensorは、Crypto & AIエコシステムにおいて群を抜いて最も人気があり、定評のあるプロジェクトです。 Bittensorは、単一のトークンシステムの使用を統一する多数の分散型商品市場または「サブネット」のプラットフォームを作成することにより、AI空間の民主化を目的とした分散型ネットワークです。 その使命は、独自のインセンティブメカニズムと高度なサブネットアーキテクチャを採用することにより、OpenAIなどのAI分野の大手に匹敵するネットワークを構築することです。 Bittensorシステムは、AI機能をオンチェーンに効果的にもたらすことができるブロックチェーン搭載のマシンと見なすことができます。

このネットワークは、マイナーとバリデーターという2つの主要なプレーヤーによって管理されています。 マイナーは事前にトレーニングされたAIモデルをネットワークに送信し、その貢献に対して報酬を受け取り、バリデーターはモデルの出力の有効性と正確性を保証します。 このセットアップは、マイナーがパフォーマンスの向上とTAO(ネットワークのネイティブトークン)のリターンの増加のためにモデルを継続的に改善するインセンティブを与える競争環境を作り出します。 ユーザーはバリデーターにクエリを送信し、バリデーターがそれらのクエリをマイナーに配信することでネットワークと対話します。 バリデーターは、これらのマイナーの出力をソートし、最高ランクの応答をユーザーに返します。

Bittensor のモデル開発へのアプローチは独特です。 多くのAIラボや研究機関とは異なり、Bittensorはモデルのトレーニングに高いコストと複雑さがあるため、これを行いません。 このネットワークは、分散型のトレーニングメカニズムに依存しています。 バリデーターのタスクは、特定のデータセットを使用してマイナーが生成したモデルを評価し、精度や損失関数などの特定の基準に基づいて各モデルをスコアリングすることです。 この評価への分散型アプローチにより、モデルのパフォーマンスの継続的な改善が保証されます。

Bittensorアーキテクチャには、ネットワークのサブネット全体にリソースを割り当てるプルーフ・オブ・ワーク(PoW)とプルーフ・オブ・ステーク(PoS)のユニークなハイブリッドであるYumaコンセンサスメカニズムが含まれています。 サブネットは独立した経済市場であり、それぞれがテキスト予測や画像生成などの異なる AI タスクに焦点を当てており、その機能に応じて Yuma コンセンサスをオプトインまたはオプトアウトできます。

Bittensorは、AIの分散化における重要なステップであり、さまざまなAIモデルを分散的に開発、評価、改善するためのプラットフォームを提供します。 そのユニークな構造は、高品質のAIモデルの作成を動機付けるだけでなく、AI技術の使用を民主化し、さまざまな分野でAIの開発と使用の方法を変えることが期待されています。

(2) Akash: オープンソースのスーパークラウド

Akash Networkは、コンピューティングリソースを安全かつ効率的に売買するために設計された革新的なオープンソースのスーパークラウドプラットフォームです。 そのビジョンは、ユーザーが独自のクラウドインフラストラクチャをデプロイし、未使用のクラウドリソースを売買できるようにすることです。 この柔軟性は、クラウドリソースの使用を民主化するだけでなく、運用を拡張する必要があるユーザーに費用対効果の高いソリューションを提供します。

Akashシステムの中核をなすのはリバースオークションの仕組みで、ユーザーは計算ニーズに基づいて入札を行うことができ、ベンダーは互いにサービスをめぐって競争することができ、多くの場合、従来のクラウドシステムよりも大幅に低い価格を実現しています。 システムの基盤となるのは、KubernetesやCosmosなどの成熟した信頼性の高いテクノロジーであり、プラットフォームがアプリケーションを安全かつ確実にホストすることを保証します。 Akashのコミュニティ主導のアプローチにより、ユーザーはネットワークの開発とガバナンスに発言権を持ち、真にユーザー中心の公共サービスとなっています。

Akashのインフラストラクチャは、使いやすいYAMLベースのSDLを使用して定義されており、ユーザーは複数のドメインやベンダーにまたがって複雑な展開を作成できます。 この機能は、主要なコンテナオーケストレーションシステムであるKubernetesと組み合わせることで、デプロイの柔軟性を保証するだけでなく、アプリケーションホスティングのセキュリティと信頼性も保証します。 さらに、Akashは、再起動後もデータ保持を保証する永続ストレージソリューションを提供しており、大規模なデータセットを管理するアプリケーションにとって特に有益です。

全体として、Akash Networkは、現在のクラウドサービスプロバイダーの独占的な問題に対する独自のソリューションを提供する分散型クラウドプラットフォームとして際立っています。 世界中の何百万ものデータセンターで十分に活用されていないリソースを活用し、コストを削減するだけでなく、クラウドネイティブアプリケーションの速度と効率を向上させるモデルです。 プロプライエタリな言語を書き直す必要がなく、ベンダーにとらわれないため、Akashは幅広いクラウドアプリケーションに共通のプラットフォームを提供します。

(3) Render: コンピューティング アクセス拡張プラットフォーム

Render Networkは、特に拡張現実、仮想現実、AI強化メディアなどの分野で、メディア制作におけるコンピューティングニーズの高まりに対応するために設計されたブロックチェーンプラットフォームです。 未使用のGPUサイクルを活用して、コンピューティングパワーを必要とするコンテンツクリエーターと、利用可能なGPUリソースを持つベンダーをつなぎます。 ブロックチェーン技術を活用したこの分散型アプローチにより、AIを活用したコンテンツの作成や最適化など、GPUベースのタスクが安全かつ効率的に処理されます。

Renderネットワークのコアサービスは、コンテンツ作成とプロセスの最適化の両方で重要な役割を果たす人工知能との統合です。 このネットワークはAI関連のタスクをサポートし、アーティストがAIツールを使用してアセットを生成し、デジタルアートワークを強化できるようにします。 この統合により、超高解像度の 3D ワールドの作成と、AI ノイズ除去などの最適化されたレンダリング プロセスが可能になります。 さらに、Renderネットワークの人工知能の使用は、大規模なアートコレクションの管理とレンダリングワークフローの最適化にまで及び、クリエイティブプロセスの可能性を広げます。

Renderネットワークエコシステムは、GPUリソースのマーケットプレイスとして機能し、アーティスト、エンジニア、ノードオペレーターなどのさまざまな利害関係者にサービスを提供しています。 これにより、コンピューティングパワーの使用がさらに民主化され、複雑なレンダリングプロジェクトが個々のクリエイターや大規模なスタジオにとって手頃な価格になります。 このエコシステム内の取引はRNDRトークンを使用して行われ、サービスのレンダリングを中心とした活気に満ちた経済を生み出します。 AIがデジタルコンテンツ制作を再構築し続ける中、レンダーネットワークは、デジタルメディア空間における新しいクリエイティブな表現と技術革新を促進する上で重要な役割を担うでしょう。

(4) Gensyn: 分散型コンピューティングプラットフォーム

Gensynは、最先端のAIシステムに内在する計算上の課題とリソースの制約を克服することに焦点を当てた、AIを組み合わせた暗号通貨プロジェクトです。 このプロジェクトは、基礎モデルの構築に必要な膨大なリソース要件によって引き起こされるAI開発の障壁を克服することを目的としています。 Gensynのアプローチは、グローバルなコンピューティングリソースを効率的に利用する分散型ブロックチェーンプロトコルを作成することです。

Gensynの誕生の背景は、AIシステムの計算が複雑になり、利用可能なコンピューティング供給を上回っていることを浮き彫りにしています。 例えば、OpenAIのGPT-4のような大規模なモデルをトレーニングするには、多くのリソースが必要であり、関係者全員にとって大きなハードルとなっています。 この動きにより、大規模なAIタスクにはコストがかかりすぎたり、十分ではなかったりする現在のソリューションの限界に対処するために、利用可能なすべてのコンピューティングリソースを効率的に使用できるシステムの必要性が生まれました。

Gensynは、オフチェーンのディープラーニングタスクを費用対効果の高い方法で接続して検証する分散型プロトコルを作成することで、この問題を解決することを目指しています。 このプロトコルは、タスクの検証、市場のダイナミクス、事前評価、プライバシーの懸念、ディープラーニングモデルの効率的な並列化の必要性など、いくつかの課題に直面しています。 このプロトコルは、トラストレスなコンピューティングネットワークを構築し、参加のインセンティブを提供し、コンピューティングタスクが約束どおりに実行されていることを確認する方法を提供することを目的としています。

Gensynプロトコルは、ディープラーニングコンピューティング用の第1層のトラストレスプロトコルであり、計算時間に貢献し、MLタスクを実行する参加者に報酬を与えます。 確率的学習証明、グラフベースのピンポイントプロトコル、Truebitタイプのインセンティブゲームなど、さまざまな手法を使用して完了したタスクを検証します。 このシステムには、提出者、解決者、検証者、内部告発者など、さまざまな参加者が参加し、それぞれが計算プロセスで特定の役割を担っています。

実際には、Gensynプロトコルは、タスクの提出から契約の仲裁と和解までのいくつかの段階で構成されています。 このプロトコルは、機械学習(ML)コンピューティングのための透明で低コストの市場を構築し、スケーラビリティと効率性を実現することを目的としています。 また、このプロトコルは、強力なGPUを搭載したマイナーが、主流のベンダーよりも潜在的に低コストで、機械学習計算にハードウェアを使用する機会を提供します。 このアプローチは、AI分野における計算上の課題を解決するだけでなく、AIリソースへのアクセスを民主化します。

(5) Fetch: AIエコノミーのためのオープンソースプラットフォーム

Fetch.ai は、前述のいくつかのプロジェクトよりも長く続いており、そのWebサイトでさまざまなサービスを利用できます。 Fetchは、人工知能(AI)と暗号通貨を組み合わせて、経済活動とプロセスの実行方法に革命を起こす革新的なプロジェクトです。 フェッチサービスは、特定のタスクを実行するようにプログラムできるモジュール式のビルディングブロックとして設計されたAIエージェントに基づいています。 これらのエージェントは、自律的に接続、検索、取引を行うことができ、従来の経済活動の風景を変えるダイナミックな市場を生み出します。

Fetch の主要サービスの 1 つは、従来の製品と AI を統合する機能です。 これは、APIを Fetch.ai エージェントと統合することで実現され、統合プロセスは迅速であり、基盤となるビジネスアプリケーションを変更する必要はありません。 AIエージェントは、ネットワーク内の他のエージェントと組み合わせることができ、新しいユースケースやビジネスモデルの可能性を広げます。 さらに、これらのエージェントは、ユーザーに代わってネゴシエートと取引を行うことができるため、デプロイを収益化できます。

さらに、これらのエージェントは機械学習モデルから推論を提供できるため、ユーザーはインサイトを収益化し、機械学習モデルを強化できます。

Fetchは、AIエージェントのデプロイを簡素化するノーコード管理サービスであるAgentverseも導入しました。 従来のノーコードプラットフォーム(Replit)の人気が高まり、Github Copilotのようなサービスがコーディングを一般の人々が利用できるようにしているのと同じように、Fetchは独自の方法でWeb3開発をさらに民主化しています。

Agentverse を使用すると、ユーザーは最初のエージェントを簡単に起動できるため、高度な AI テクノロジーを使用するための参入障壁が大幅に低くなります。 AI エンジンとエージェント サービスに関しては、Fetch は大規模言語モデル (LLM) を活用してタスク実行を検出し、適切な AI エージェントに送信します。 このシステムは、AIアプリケーションやサービスを収益化するだけでなく、構築、リスティング、分析、ホスティングなどのエージェントサービスの包括的なプラットフォームとしても機能します。

このプラットフォームは、検索、検出、分析などの機能で実用性を高めます。 エージェントをAgentverseに登録することで、Fetch.ai プラットフォーム上での識別と発見を容易にする Fetch.ai、プラットフォームはLLMベースのターゲット検索メカニズムを採用しています。 プロファイリング ツールを使用して、エージェント セマンティック記述子の有効性を向上させ、検出可能性を高めることができます。 さらに、Fetch.ai はオフライン エージェント用の IoT ゲートウェイを統合し、再接続時にメッセージを収集してバッチで処理できるようにしました。

最後に、Fetch.ai は、マネージドサービスに加えてAgentverseのすべての機能を提供する、エージェントを管理するためのマネージドサービスを提供しています。 また、このプラットフォームでは、Web3ネットワーキングを活用したオープンソースのエージェントアドレッシングおよびネーミングネットワーク Fetch.ai 導入されています。 これは、ブロックチェーン技術をシステムに統合するWeb DNSアドレッシングへの新しいアプローチを意味します。 全体として、Fetch.ai は、AIとブロックチェーン技術を組み合わせた汎用性の高いプラットフォームを提供し、AIエージェント開発、機械学習モデルの収益化、デジタル経済における画期的な検索および発見方法のためのツールを提供します。 AIエージェントとブロックチェーン技術の組み合わせにより、分散型で効率的な方法で自動化および最適化されたプロセスへの道が開かれます。

6. AIと暗号業界の次なる展開は?

AIとブロックチェーン技術のシームレスな融合は、両方の分野で重要な進歩を表しています。 この組み合わせは、2つの最先端テクノロジーの融合にとどまらず、デジタルイノベーションと分散化の境界を再定義する変革的な相乗効果です。 Fetch.ai、Bittensor、Akash Network、Render Network、Gensynなどのプロジェクトで検討されているように、この組み合わせの潜在的なアプリケーションは、AIのコンピューティング能力とブロックチェーンの安全で透明性の高いフレームワークを組み合わせることの大きな可能性と利点を示しています。

将来に目を向けると、AIとブロックチェーンの融合がさまざまな産業の形成において重要な役割を果たすことは明らかです。 データのセキュリティと整合性の強化から、分散型自律組織の新しいモデルの作成まで、このコンバージェンスは、より効率的で透明性が高く、アクセスしやすいテクノロジーにつながることを約束します。 特に分散型金融の分野では、分散型人工知能(DeAI)の登場により、AI技術の利用が民主化され、従来大企業が独占してきた障壁が打ち破られる可能性があります。 これにより、より包括的なデジタル経済が実現し、個人や小規模な団体も、以前は手の届かなかったAIツールやサービスを享受できるようになります。

さらに、AIと暗号化の統合により、両方の分野で最も差し迫った課題のいくつかに対処することもできます。 人工知能の分野では、データのサイロ化や大規模モデルの学習に必要な膨大なコンピューティングリソースなどの問題は、ブロックチェーンの分散型データ管理とコンピューティングパワーシェアリングによって軽減できます。 ブロックチェーンの分野では、AIは効率を高め、意思決定プロセスを自動化し、セキュリティメカニズムを改善することができます。 開発者、研究者、ステークホルダーが、AIとブロックチェーンの相乗効果を模索し、活用し続けることが重要です。 そうすることで、これらの別々の領域の発展に貢献するだけでなく、デジタル領域全体のイノベーションを推進し、最終的には社会全体に利益をもたらすことができます。

ソース: Golden Finance