AIとWeb3の融合:現状・課題・今後の展望

人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、テクノロジー革命を牽引しています。AI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、さまざまな業界に変革と革新をもたらしています。同時に、Web3は非中央集権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、分散ストレージなどの機能を通じて、人々のインターネットに対する認識と使用方法を変えつつあります。

この記事では、AI+Web3の発展状況について深く探討し、両者の結びつきが持つ潜在的な価値と影響を分析し、現在直面している課題を議論します。まず、AIとWeb3の基本的な概念を紹介し、次にそれらの相互関係を探ります。その後、現在のAI+Web3プロジェクトの状況を分析し、それらが直面している制限や課題について詳しく議論します。関連する業界関係者や投資家にとって有益な参考となることを願っています。

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AIがWeb3と対話する方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようなもので、AIは生産性を向上させ、Web3は生産関係を変革します。両者の結合はどのような火花を生むのでしょうか？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、どのように互いに助け合ってこれらの困難を解決できるかを探ってみましょう。

AI業界が直面している困難

AI業界のコアは、計算能力、アルゴリズム、データの三つの要素から成り立っています。

1. 計算能力:大規模な計算と処理を行う能力を指します。AIタスクは膨大なデータと複雑な計算を処理する必要があり、高強度の計算能力はモデルのトレーニングと推論を加速し、AIシステムの性能を向上させます。近年、GPUなどのハードウェア技術の進展がAIの進歩を大いに促進しました。

2. アルゴリズム: AI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を含む。アルゴリズムの選択と設計はAIシステムの性能にとって極めて重要であり、継続的な革新は精度と一般化能力を向上させることができる。

3. データ: モデルのトレーニングと最適化の基礎です。大量で多様なデータは、AIシステムがより正確なモデルを学習し、現実の問題をより良く理解し解決するのに役立ちます。

AI業界が現在直面している主な課題:

• ハッシュレートの取得と管理コストが高く、特にスタートアップ企業や個人開発者にとっては厳しい。
• 深層学習アルゴリズムは大量のデータと計算資源を必要とし、モデルの解釈性と一般化能力はまだ向上の余地があります。
• 高品質なデータ取得が困難であり、データのプライバシーとセキュリティの問題が顕著である
• AIモデルのブラックボックス特性は、説明可能性と透明性に対する公衆の懸念を引き起こします。
• 多くのAIスタートアップのビジネスモデルは明確ではない。

Web3業界が直面している困難

Web3業界には解決すべき多くの問題が存在し、主に次の点に現れています:

• データ分析能力が不足している
• ユーザー体験が悪い
• スマートコントラクトコードには脆弱性のリスクが存在する
• ハッキング攻撃が頻発している

AIは生産性向上のツールとして、これらの分野で大いに活用できる余地があります。

• AIアルゴリズムを利用したインテリジェントなデータ分析と掘削により、DeFiなどの分野におけるリスク評価と意思決定能力を向上させる
• AIを通じてユーザー体験を最適化し、パーソナライズされたサービスを提供します
• AI技術を使用してネットワーク攻撃を検出し、安全性を向上させる
• AIを利用してスマートコントラクトの自動監査を行い、契約の安全性を向上させる

AI+Web3プロジェクトの現状分析

AI+Web3プロジェクトは主に2つの方向からアプローチしています: ブロックチェーン技術を利用してAIプロジェクトのパフォーマンスを向上させること、そしてAI技術を利用してWeb3プロジェクトにサービスを提供することです。現在、Io.net、Gensyn、Ritualなどの探求的なプロジェクトがいくつか登場しています。私たちは異なるサブトラックから現状と発展状況を分析します。

Web3はAIを支援する

分散型コンピューティング

AIの爆発に伴い、GPUなどの計算能力への需要が急増しています。ChatGPTを例に挙げると、その運用には30,000台のNVIDIA A100 GPUが必要だと報じられています。これにより、「GPU富者」と「GPU貧者」の分化が進み、少数の企業が大量の高性能GPU資源を独占しています。

計算力不足の問題を解決するために、いくつかのWeb3プロジェクトがAkash、Render、Gensynなどの分散型計算力サービスを提供し始めました。このようなプロジェクトは、トークンインセンティブメカニズムを通じて、ユーザーが余剰のGPU計算力を提供するように促し、計算力供給ネットワークを形成します。

供給側は主に次のものを含みます:

• クラウドサービスプロバイダー(（AWS、Azureなど）)
• 暗号通貨マイナー(がイーサリアムをPoSに移行した後の余剰GPU)
• 大企業(としてテスラやMetaなど)

現在主に二つのカテゴリーに分かれています:

1. AI推論の場合:Render、Akash、Aethirなど
2. AIトレーニングの場合:io.net、Gensynなど

この種のプロジェクトはトークンのインセンティブによって需給の循環を形成し、コールドスタートを実現します。規模が拡大するにつれて、需給の両者により多くの価値をもたらすことができます。

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非中央集権アルゴリズムモデル

計算能力に加えて、アルゴリズムモデルも分散化できます。Bittensorを例にとると、これは分散型のAIアルゴリズムサービス市場を構築し、複数の異なるAIモデルを接続します。ユーザーが質問すると、システムは最も適したモデルを選択して回答します。

ChatGPTのような単一の大規模モデルと比較して、この分散型アルゴリズムネットワークは、複数の専門家を持つ学校のようで、長期的には大きな潜在能力があります。

中央集権的でないデータ収集

AIモデルのトレーニングにとって、大量の高品質データは非常に重要です。しかし、現在ほとんどのWeb2プラットフォームはAIトレーニングのためにデータを収集することを禁止しているか、一方的にAI企業にユーザーデータを販売しています。

いくつかのWeb3プロジェクトは、トークンインセンティブの方法を通じて分散型データ収集を実現し始めています。PublicAIのように、ユーザーがソーシャルプラットフォーム上で価値のあるコンテンツにタグを付け、トークン報酬を得たり、データ検証に参加したりすることができます。これにより、データ提供者とAI産業とのウィンウィンの関係が促進されます。

ZKによるAIのユーザープライバシー保護

ゼロ知識証明(ZK)技術は、プライバシーを保護しながら情報の検証を実現し、AIにおけるデータプライバシーと共有の矛盾を解決するのに役立ちます。

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可能にします。これは、医療や金融などの敏感なデータ分野において重要な意義を持っています。

現在、この分野はまだ初期段階にあり、BasedAIが全同態暗号(FHE)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせて、ユーザーデータのプライバシーを保護することを提案しています。

AIがWeb3をサポート

データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトが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。例えば:

• Pond: AIアルゴリズムを利用して価値のあるトークンを予測する
• BullBear AI:過去のデータに基づいて価格変動を予測
• Numerai:AI投資コンペティションプラットフォーム
• Arkham: AIを組み合わせたオンチェーンデータ分析プラットフォーム

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パーソナライズされたサービス

AIの検索推薦などの分野での応用は、Web3プロジェクトにも同様に適用されます。

• Dune: 新しく導入されたWandツールは、大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成します。
• Followin, IQ.wiki: ChatGPTを統合してコンテンツを要約する
• Kaito:LLMベースのWeb3検索エンジン
• NFPrompt: AIを利用してNFTの創作のハードルを下げる

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コードをより効率的かつ正確に監査し、潜在的な脆弱性を特定できます。たとえば、0x0.aiは機械学習に基づくスマートコントラクト監査ツールを提供しており、コード内の潜在的な問題をマークすることができます。

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能力に対する現実的な障壁

分散型計算力プロジェクトは革新ですが、いくつかの課題にも直面しています。

1. パフォーマンスと安定性: 分散ノードには遅延と不安定さがある可能性があります
2. リソースマッチング: 供給と需要のバランスを保つことが難しい
3. 使用のハードル: 中央集権サービスに比べてより複雑

現在ほとんどの分散型計算プロジェクトはAI推論にしか使用できず、大規模モデルのトレーニングが難しい。その理由は:

1. 大規模モデルのトレーニングには非常に高い計算能力と帯域幅が必要です。
2. トレーニング中の中断は大きな損失を引き起こす可能性があります
3. 多カード並列通信(は、NVLink)のように物理的距離に厳しい制限があります。

したがって、分散型コンピューティングは現在、AI推論や小規模モデルのトレーニングなど、計算リソースの需要が低いシナリオにより適しています。

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AIとWeb3の組み合わせはまだ粗い

現在、AIがWeb3を支援するプロジェクトの多くは表面的な応用にとどまっています:

1. Web2プロジェクトのAIアプリケーションと本質的な違いはありません
2. 一部のプロジェクトはマーケティングの観点からのみAIの概念を使用しており、真の革新に欠けています。

これは、AIと暗号通貨の間にまだ深い統合が実現されておらず、原生的で意味のある解決策をさらに探求する必要があることを反映しています。

トークンエコノミクスはAIプロジェクトの物語のバッファーとなる

AIビジネスモデルの不確実性のため、一部のプロジェクトはWeb3のストーリーとトークンエコノミクスを重ねてユーザーを引き付けることを選択しています。しかし、トークンエコノミクスがAIプロジェクトの実際のニーズを解決するのに本当に役立つかどうかはまだ観察が必要です。

将来的には、トークンをプロモーションツールとしてだけでなく、実際のシーンのニーズを真に満たすためのプロジェクトがもっと増えることを願っています。

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まとめと展望

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、投資意思決定支援、スマートコントラクトの監査、パーソナライズされたサービスなど、よりスマートで効率的なアプリケーションシーンをもたらします。一方、Web3はAIに対して、分散型の計算能力、データ、アルゴリズム共有プラットフォームを提供し、AIの発展のボトルネックを緩和することが期待されています。

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、その利点も明らかです: 中央集権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することなどです。今後は実践の中で利点と欠点を常に天秤にかけ、課題を克服するための適切な措置を講じる必要があります。

AIのインテリジェント分析と意思決定能力とWeb3の非中央集権的特性が組み合わさることで、将来的にはよりスマートでオープン、そして公正な経済や社会システムの構築が期待されます。AI+Web3の深い融合にはまだ時間が必要ですが、その発展の可能性は期待に満ちています。

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