AIとWeb3の融合と衝突:機会と課題の共存

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界中で広範な関心を呼び起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重大な突破を遂げ、あらゆる業界に大きな変革と革新をもたらしています。2023年、AI業界の市場規模は2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの企業がAIブームを牽引しています。

一方で、Web3は新興のネットワークモデルとして、私たちのインターネットに対する認識と使用方法を変えています。Web3は分散型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、および分散型認証などの機能を通じて、データの共有と制御、ユーザーの自治、信頼メカニズムの構築を実現しています。現在、Web3業界の市場価値は25兆ドルに達し、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトはますます多くの人々の注目を集めています。

AIとWeb3の結合は、東西の開発者や投資家が注目するホットな分野となっています。本記事では、AI+Web3の発展状況を探り、現在のプロジェクトの状況を分析し、直面している課題と機会について議論します。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

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で、AIは生産性を向上させ、Web3は生産関係の変革をもたらします。両者の結合が新たな火花を生む可能性があります。

AI業界が直面している困難

AI業界の核心要素には、計算能力、アルゴリズム、データが含まれます。計算能力の面では、AIタスクには大量の計算リソースが必要であり、大規模な計算能力を取得し管理することは高価で複雑な課題です。アルゴリズムの面では、深層学習アルゴリズムは成功していますが、解釈の不足や一般化能力の限界といった問題があります。データの面では、高品質で多様なデータを取得することは依然として困難であり、さらにデータのプライバシーとセキュリティの問題も考慮する必要があります。加えて、AIモデルの解釈可能性と透明性も一般の関心の焦点となっています。

Web3業界が直面している困難

Web3業界には多くの課題が存在し、データ分析能力の不足、ユーザー体験の悪さ、スマートコントラクトにおけるセキュリティリスクなどが含まれます。AIは生産性を向上させるツールとして、これらの分野で大きな活躍の余地があります。

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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

分散型コンピューターパワー

AIの発展に伴い、GPUの需要が急増し、供給が需要に追いつかない状況が生まれています。いくつかのWeb3プロジェクトが、Akash、Render、Gensynなどのように、分散型の計算力サービスを提供しようと試みています。これらのプロジェクトは、トークンを通じてユーザーに未使用のGPU計算力を提供するよう促し、AIクライアントに計算力のサポートを行っています。

現在、多くの分散型コンピューティングプロジェクトは、トレーニングではなくAI推論に主に使用されています。これは、AIトレーニングには膨大なデータ量と高速通信帯域幅が必要であり、実現が難しいためです。一方、AI推論はデータと帯域幅の要求が比較的少なく、実現が容易です。

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非中央集権アルゴリズムモデル

いくつかのプロジェクトは、Bittensorのような分散型AIアルゴリズムサービス市場を構築しようとしています。このようなプロジェクトは、複数のAIモデルをリンクし、ユーザーのニーズに基づいて最適なモデルを選択して質問に答えます。

中央集権的でないデータ収集

AIトレーニングデータの取得の難しさを解決するために、一部のプロジェクトはWeb3技術を利用して分散型データ収集を行っています。PublicAIはトークンを通じてユーザーにデータの提供と検証を促し、AIトレーニングに多様なデータソースを提供しています。

ZKにおけるAIのユーザープライバシー保護

ゼロ知識証明技術は、AIにおけるプライバシー保護の問題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、機械学習モデルのトレーニングと推論を可能にします。

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AIがWeb3をサポート

データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトが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は過去のデータに基づいて価格の動向を予測しています。

パーソナライズサービス

いくつかのWeb3プラットフォームは、ユーザーエクスペリエンスを最適化するためにAIを統合しています。例えば、DuneはWandツールを導入し、大規模言語モデルを使用してSQLクエリを作成しています。また、FollowinはChatGPTを統合して業界の動向を要約しています。

AI監査スマートコントラクト

AI技術はスマートコントラクトの監査に応用されており、0x0.aiが提供するAIスマートコントラクト監査ツールは、潜在的な脆弱性やセキュリティリスクの特定を支援します。

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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能力に対する現実的な障壁

分散型計算力製品は、性能、安定性、可用性の面で中央集権型サービスに劣る可能性があります。また、ユーザーの使用コストが高くなる可能性があります。現在、分散型計算力は主にAI推論に使用されており、大規模なAIトレーニングをサポートすることは難しいです。

AI+Web3の結合はやや粗いです

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、AIと暗号通貨の深い結びつきを実現していません。一部のチームはマーケティングの観点からAIの概念を利用しているが、真の革新が欠けています。

トークンエコノミーはAIプロジェクトのナラティブのバッファーとなる

いくつかのAIプロジェクトは、ビジネスモデルの課題を解決するために、Web3の物語とトークンエコノミーを重ねることを選択しています。しかし、トークンエコノミーが実際のニーズを解決するのに本当に役立つかどうかは、まだ検討する必要があります。

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サマリー

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によりスマートなアプリケーションシーンを提供でき、Web3の非中央集権的特性はAIの発展に新たな機会をもたらします。現在はまだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、両者の組み合わせは、中央集権的機関への依存を減らし、透明性を向上させるなどの利点ももたらします。将来的には、AIのスマートな分析能力とWeb3の非中央集権的特性が組み合わさることで、よりスマートでオープン、公正な経済と社会システムを構築できることが期待されています。

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