Foresight Ventures: AI + Blockchain=?

Foresight

特邀专栏作者

2023-04-05 12:00

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Web3 の世界では AI は非常に初期段階にありますが、オンチェーン AI の成熟と人気が Web3 の価値を間違いなく別のレベルに引き上げることは間違いありません。

最初のレベルのタイトル

Overview

この記事を通じて、次のことを学ぶことができます。

オンチェーン AI とは何ですか?
オンチェーン AI がまだ存在しないのはなぜですか?
AI オンチェーンの力。
技術的なパス。
私が理解しているオンチェーン AI の価値。
最初のレベルのタイトル

1. AI + ブロックチェーン =?

副題

1) 最も基本的な質問に戻りますが、AI オンチェーンとは何ですか?

ブロックチェーンブロックチェーンAIモデルに任せようtransparent + verifiable

より具体的に言うと、AI チェーンとは、人工知能モデルの完全な検証を意味します。つまり、モデルは次の 3 点をネットワーク全体 (ユーザーまたは検証者) に公開する必要があります。

モデルアーキテクチャ。
モデルのパラメーターと重み: 公開パラメーターと重みは、製品のセキュリティに悪影響を与えることがあります。そのため、リスク管理モデルなどの特定のシナリオでは、セキュリティを確保するために重みを非表示にすることができます。
モデル入力: Web3 シナリオでは、基本的にチェーン上のオープンデータです。

副題

2) AI + ブロックチェーンの推進力は何ですか?

AI とブロックチェーンの組み合わせの重要性は、集中型 Web2 人工知能の動作モードを置き換えることではなく、次のことにあります。

分散化とトラストレスを犠牲にすることなく、Web3 の世界に価値の次の段階を作成します。現在のブロックチェーンは web2 の初期段階に似ており、より広範なアプリケーションに取り組んだり、より大きな価値を生み出したりすることはまだできていません。 AI を追加して初めて、dapp の想像力は次の段階に本当にジャンプすることができ、これらのチェーンアプリケーションは Web2 アプリケーションのレベルに近づく可能性があります。このアプローチは、機能がより似ているわけではありませんが、ブロックチェーンは、ユーザーエクスペリエンスと可能性の点で向上しています。
Web2 ブラックボックスの AI 動作モードに透過的でトラストレスなソリューションを提供します。

web3 のアプリケーションシナリオを想像してください。

NFT取引プラットフォームに推奨アルゴリズムを追加し、ユーザーの好みに基づいて対応するNFTを推奨し、コンバージョンを向上させます。
ゲームに AI 対戦相手を追加し、より透明で公平なゲーム体験を実現します。

……

しかし、これらのアプリケーションは AI を使用して、既存の機能の効率やユーザーエクスペリエンスをさらに向上させます。

- その価値はありますか？持っている。

- その価値はありますか？製品とシナリオによって異なります。

AIが生み出す価値は、決して99から100への最適化ではありません。私が本当にワクワクするのは、0から1までのまったく新しいアプリ、一部はスルーのみtransparent + verifiableオンチェーンモデルだからこそ実現できるユースケース。ただし、これらの「エキサイティングな」ユースケースは現在主に想像力に基づいており、成熟したアプリケーションはありません。

1. を通じて仮想通貨取引におけるニューラルネットワークの意思決定モデル:商品の形態は、コピー取引のアップグレード版、あるいは全く新しい取引手法に近いかもしれません。ユーザーは、他の経験豊富なトレーダーを信頼したり調査したりする必要はなくなり、完全にオープンで透明なモデルとそのパフォーマンスに賭けます。基本的に、AI は将来の仮想通貨価格の予測に基づいて、より迅速かつより決定的に取引を行います。しかし、チェーン上の AI に伴う「信頼できない自律性」がなければ、そのような賭けの対象や基準は存在しません。ユーザー/投資家は、モデルの意思決定の理由、プロセス、さらには将来の上昇/下降の正確な確率を透過的に確認できます。

2.AIモデル審判として:製品の 1 つは、AI モデルを使用してデータソースの精度を予測する新しい形式のオラクルである可能性があります。ユーザーはバリデーターを信頼する必要がなくなり、ノードが悪を行うことを心配する必要がなく、オラクルプロバイダーは分散化を実現するために複雑なノードネットワークや報酬と罰のメカニズムを設計する必要さえありません。同様に、チェーン上の透過的かつ検証可能な AI は、チェーン外のデータソースの信頼性を検証するタスクを十分に満たすことができます。このまったく新しい製品形態は、安全性、効率性、コストの点で打ち砕かれる可能性があり、分散型オブジェクトも人間から「信頼できない自律性」の AI ツールに飛び移り、間違いなくより安全です。

3. 大規模モデルベース組織管理/オペレーティングシステム:要約する

……

要約する

AI on thechain に基づく新しい製品形態は、基本的に、分散化とトラストレスの主体を人間から AI ツールに変更するものであると要約でき、これは従来の世界における生産性の進化プロセスとも一致しています。勤勉に働き、アップグレードを続ける人間の主体です。人間の効率を向上させ、その後人間をインテリジェントなツールに置き換え、安全性と効率性の点で元の製品設計を覆します。

副題transparent + verifiable。

3) Web3 の次の段階

現象レベルの技術革新であるブロックチェーンは、原始的な段階に留まるわけにはいきません。トラフィックと経済モデルは非常に重要ですが、ユーザーは常にトラフィックを追い求め続けるとは限らず、収益を得るために X に多くのリソースを費やすわけではありません。また、web3 は次の新規ユーザーの波を取り込むことができません。しかし、1 つ確かなことは、Web3 の世界における生産性と価値の革命は AI の追加によってもたらされるに違いないということです。

大きく以下の3段階に分けられると思います

開始: ゼロ知識証明アルゴリズムとハードウェアの更新の反復により、チェーン上の AI の出現の可能性が初めて提供されます;(私たちはここにいる）

開発: AI による既存のアプリケーションの改善であれ、AI + ブロックチェーンに基づく新製品であれ、それらは業界全体を前進させます。

エンドゲーム: AI + ブロックチェーンの最終的な方向性は何ですか?

上記の議論は、AI とブロックチェーンの組み合わせを通じてボトムアップでアプリケーションシナリオを探求し、トップダウンの観点から AI + ブロックチェーンを考察するものです。

AI + ブロックチェーン = アダプティブブロックチェーン

一部のパブリックチェーンは、チェーン上で AI を統合することを主導し、パブリックチェーンのレベルから適応型のレベルに変革し、自身の開発の方向性はもはやプロジェクト基盤の意思決定に依存せず、膨大なデータに基づいて決定されます。意思決定を行い、自動化のレベルは従来のブロックチェーンのレベルをはるかに上回っており、マルチチェーンの繁栄の現在のパターンから際立っています。

検証可能 + 透明性という AI の恩恵により、ブロックチェーンの自主規制が反映されています。modulus lab が言及したいくつかの例を参照できます。

1. チェーン上の取引市場は、信頼を前提とせずにチェーン上の公開データに基づいてリアルタイムでステーブルコインの金利を調整するなど、分散型の方法で自動的に調整できます。

2. マルチモーダル学習により、バイオメトリック識別を通じてオンチェーンプロトコルの相互作用を完了し、安全な KYC を提供し、完全なトラストレス ID 管理を実現できます。

3. チェーン上のアプリケーションがチェーン上のデータによってもたらされる価値を最大化できるようにし、カスタマイズされたコンテンツの推奨などのサービスをサポートします。

最初のレベルのタイトル

副題

1) Web3 は AI に何を提供できますか?

インフラストラクチャと ZK は、間違いなく web3 で最もクレイジーな内向的なトラックです。さまざまな ZK プロジェクトが、多層ネットワークの探求であれ、モジュラーブロックチェーンとデータの可用性であれ、層の開発であれ、さらなる開発であれ、回路の最適化とアルゴリズムのアップグレードに熱心に取り組んできました。カスタマイズされたサービスへのロールアップ、さらにはハードウェアアクセラレーション... これらの試みは、ブロックチェーンのスケーラビリティ、コスト、およびコンピューティング能力を次の段階に押し上げています。

AI + ブロックチェーンというと聞こえはいいですが、何が追加されるのでしょうか?

1 つのアプローチは、ZK プルーフシステムを使用することです。たとえば、機械学習用にカスタマイズされた回路を作成する場合、オフチェーン回路の証人を生成するプロセスはモデルの実行プロセスであり、モデルの予測プロセスの証明 (モデルのパラメーターと入力を含む) を生成するプロセスであり、誰でも行うことができます。チェーン上の証拠を確認します。

AI モデルは引き続き効率的なクラスター上で実行され、コンピューティング速度をさらに向上させるために一部のハードウェアアクセラレーションも使用され、コンピューティング能力を最大限に活用しながら、集中管理された個人や組織が改ざんしたり干渉したりすることはできません。つまり、次のことを保証するモデルです。

モデル予測の確実性 = 検証可能 (入力 + モデルアーキテクチャ + パラメーター)

上記の実践に基づいて、どのインフラがオンチェーン AI にとって重要であるかをさらに推測できます。

ZKP システム、ロールアップ: ロールアップは、ブロックチェーンのコンピューティング能力の想像力を拡張し、大量のトランザクションをパックし、さらにコストを削減するために再帰的に証拠を生成します。現在の巨大なモデルの場合、可能性を提供するための最初のステップは証明システムとロールアップです。
ハードウェアアクセラレーション: ZK ロールアップは検証可能な基盤を提供しますが、プルーフの生成速度はモデルの使いやすさとユーザーエクスペリエンスに直接関係します。モデルのプルーフを生成するために数時間待つのは明らかに機能しません。 FPGA によるハードウェアアクセラレーションは明らかに優れた効果をもたらします。
暗号化: 暗号化はブロックチェーンの基礎であり、チェーン上のモデルと機密データもプライバシーを確保する必要があります。

補充:

大型モデルの基盤となるのは GPU であり、高い並列処理のサポートがなければ、大型モデルの効率は非常に低くなり、実行できなくなります。したがって、チェーン上の zk エコシステムの場合は次のようになります。

GPU フレンドリー = AI フレンドリー

副題

2) 課題: より強力な証明システム

ZK Proof の生成速度とメモリ使用量は非常に重要で、1 つはユーザーエクスペリエンスと実現可能性に関係し、もう 1 つはコストと上限に関係します。

現在のzkpシステムで十分ですか？

十分ではありますが、十分ではありません...

記事「インテリジェンスのコスト: ゼロ知識による機械学習推論の証明」の中で、Modulus lab はモデルとコンピューティング能力の特定の状況を詳細に分析しました。時間があれば、ZKML セッションのこの「No. 0 document-paper 0」を読むことができます。

[https://drive.google.com/file/d/1 tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx 6 R 2 Gv 4 IzE/view]

以下は、論文 0 で言及されているさまざまな証明システムです。

上記の zk アルゴリズムに基づいて、モジュラスラボは時間消費とメモリ使用量の 2 つの次元からテストを実行し、これら 2 つの次元でパラメータとレイヤーの 2 つのコア変数を制御します。以下はベンチマークスイートで、このような設計では、LeNet 5、0.5 MFLOP の 60,000 パラメータから、ResNet-34、3.77 GFLOP の 22 M パラメータまでをほぼカバーできます。

時間消費テストの結果:

メモリ使用量のテスト結果:

上記のデータに基づくと、全体として、現在の zk アルゴリズムは大規模モデルのプルーフの生成をサポートする可能性がありますが、対応するコストは依然として非常に高く、10 回を超える最適化も必要です。 Gloth 16 を例にとると、高い同時実行性による計算時間の最適化の恩恵を受けていますが、その代償としてメモリ使用量が大幅に増加します。これは、時間と空間における Plonky 2 と zkCNN のパフォーマンスによっても検証されます。

したがって、実際に問題は、zkp システムがチェーン上で AI をサポートできるかどうかから、AI+ブロックチェーンをサポートする価値はありますか?そして、モデルのパラメータが指数関数的に増加するにつれて、証明システムにかかる圧力も急速に増加します。実際、トラストレスニューラルネットワークは現在存在するのでしょうか、そうではありません。コストがかからないからです。

したがって、AIカスタマイズ証明システム最初のレベルのタイトル

3. このアプリケーションは期待する価値がありますか?

チェーン上の AI はまだ非常に初期段階にあり、上記の層によると開始と開発の間だけである可能性がありますが、AI の方向性には優れたチームと革新的なアイデアが欠けたことはありません。

前述したように、AI + ブロックチェーンの開発段階から判断すると、市場は現在、開発の初期から中間段階まで, 製品トライアルの方向性は、依然として既存の機能をベースにしたユーザーエクスペリエンスの最適化に基づいています。しかし、最も価値のあることは、AI を使用してトラストレスの本体を人間からチェーン上のツールに変更し、セキュリティと効率の点で元の製品の形式を破壊することです。

副題

1) ロックフェラーボット: 世界初のオンチェーン AI

Rockefeller は、モジュラスラボチームによって発売された最初のオンチェーン AI 製品であり、強い「記念価値」があります。このモデルは本質的にトレーディングボットであり、ロックフェラーの学習データは多数のチェーン上で公開されているWEth-USDCの価格/為替レートであり、3層のフィードフォワードネットワークモデルであり、予測対象は未来であるWEの価格は浮き沈みがあります。

取引ボットが取引を決定するときのプロセスは次のとおりです。

ロックフェラーは、ZK ロールアップの予測結果に対して ZKP を生成します。
ZKP は L1 で検証され (資金は L1 の契約によって保持されます)、操作が実行されます。

取引ボットの予測と資金運用は完全に分散化されておりトラストレスであることがわかります。前述したように、ロックフェラーはより高い次元からの真新しい Defi ゲームに似ています。他のトレーダーを信頼する場合と比較して、このモードでは、ユーザーは実際に透明性 + 検証可能 + 自律的なモデルに賭けます。ユーザーは、モデルの意思決定プロセスの正当性を保証するために中央集権的な機関を信頼する必要はありません。同時に、AIは人間性の影響を最大限に排除し、より果断な取引を行うことも可能になります。

すでにロックフェラーに資金を投資して試してみたいという誘惑に駆られているかもしれませんが、本当に儲かるのでしょうか?

ではない、副題

2) Leela: 世界初のオンチェーン AI ゲーム

最近リリースされた Leela vs the world も modulus lab からのものです。ゲームの仕組みはシンプルで、人間のプレイヤーが AI に対して派閥を形成します。ゲームでは、プレイヤーは最終的に誰がゲームに勝つかを賭けることができ、各試合の後、誓約されたトークンの数に応じて敗者のプールが勝者に割り当てられます。

オンチェーン AI について言えば、今回モジュラスラボはより大規模なディープニューラルネットワーク (パラメーター数 > 3, 700, 000) をデプロイしました。 Leela はモデルの規模と製品内容の点でロックフェラーを上回りましたが、最終的には依然として大規模なオンチェーン AI 実験にすぎません。Leelaの仕組みと動作モードに注目これは、チェーン上の AI の動作モードと改善の余地をより深く理解するのに役立ちます。以下は公式のロジック図です。

Leela のすべての動き、つまりすべての予測によって ZKP が生成され、それは契約によって検証された後にのみゲーム内で有効になります。つまり、トラストレスな自律 AI の恩恵を受けて、ユーザーの賭けの資金と公平性は暗号化によって完全に保護され、ゲーム開発者を信頼する必要はありません。

Leela では、Halo 2 アルゴリズムを使用しています。主に、そのツールと設計の柔軟性が、より効率的な証明システムの設計に役立つためです。具体的なパフォーマンスについては、上記のテストデータを参照してください。しかし同時に、Leela の運用中に、モジュラスチームは、証明の生成速度が遅く、ワンショット証明には不向きであるなど、Halo 2 の欠点も発見しました。したがって、テストデータに基づいた以前の結論がさらに裏付けられます。つまり、より大きなモデルを web3 に取り込む必要がある場合は、より強力な証明システムを開発する必要があります。

しかし、Leela の価値は、AI + Web3 ゲームのより大きな想像力をもたらしてくれることです。Glory of Kings のプレイヤーは、現時点ではキングマッチングアルゴリズムが完全にオンチェーンであることを期待する必要があります:)副題

3 ）Worldcoin：AI + KYC

Worldcoin はオンチェーン ID システム (Privacy-Preserving Proof-of-Personalhood Protocol) であり、生体認証による ID システムを確立し、決済やその他の派生機能を実現します Sybil 攻撃との戦いの問題を解決します現在の登録ユーザー数は 1.4 を超えていますメートル。

チャレンジ

チャレンジ

副題

4) その他の項目

1. Pragma：Pargma は、Starkware の生態学から開発された ZK オラクルです。同時に、チームはオンチェーン AI を通じて分散型オフチェーンデータ検証の問題を解決する方法も模索しています。ユーザーはバリデーターを信頼する必要はなくなりましたが、十分に正確で検証可能なオンチェーン AI を使用して、オフチェーンデータソースの検証作業を完了できます。たとえば、実際の資産や ID の検証の場合、AI はデータを直接読み取ることができます。写真印刷の物理情報を入力として判断します。

2. Lyra finance：Lyra Finance は、デリバティブ取引市場を提供するオプション AMM です。資本の利用率を向上させるために、Lyra チームとモジュラスラボは協力して、検証可能な AI モデルに基づいた AMM を開発しています。 Lyra Finance は、検証可能で公正な AI モデルに基づいて、AI + ブロックチェーンの大規模な上陸実験となる機会を獲得し、初めて Web3 ユーザーに公正なマッチングをもたらし、AI を通じてオンチェーン市場を最適化し、より高度なサービスを提供します。戻り値。

3. Giza：ZKML プラットフォームでは、チェーン外でモデルを検証するのではなく、チェーン上にモデルを直接デプロイします。Nice try，but…コンピューティング能力と、Cairo が CUDA ベースのプルーフ生成をサポートしていないという事実により、Giza は一部の小規模モデルのデプロイメントのみをサポートできます。これは最も致命的な問題でもあり、長期的には web3 に破壊的な影響を与える可能性のある大規模なモデルである必要があり、この規模のモデルには GPU などの強力なハードウェアサポートが必要です。

4. Zama-ai：モデルの準同型暗号化。準同型暗号化は暗号化の一種で、単に f[E(x)] = E[f(x)] のように表現されます。ここで、f は演算、E は準同型暗号化アルゴリズムを表し、x は変数です。次に例を示します。 E(a) + E(b) = E(a + b)。暗号文に対して特定の形式の代数演算を実行して暗号化された結果を得ることが許可されており、それを復号化することで得られる結果は、平文に対して同じ演算を実行して得られる結果と同じです。モデルのプライバシーは、AI + ブロックチェーンの方向において常にホットスポットでありボトルネックであり、zk はプライバシーに配慮していますが、zk はプライバシーと同等ではありません。 zama は、モデル実行のプライバシーを確実に保護することに専念しています。

5. ML-as-a-service：最初のレベルのタイトル

4. AI＋ブロックチェーンの概要

全体として、Web3 の世界における AI は非常に初期段階にありますが、オンチェーン AI の成熟と普及により、Web3 の価値が間違いなく別のレベルに引き上げられることは間違いありません。技術的な観点から見ると、ブロックチェーンは AI に独自のインフラストラクチャを提供することができ、AI は Web3 の生産関係を変える重要なツールでもあり、この 2 つの組み合わせによって多くの可能性が生み出される可能性があり、そこも楽しみなところです。そして想像力を広げます。
一方で、チェーン上の AI の力という観点から見ると、transparent + verifiableオンチェーン AI は、分散型でトラストレスな対象を人間から AI ツールに変換し、効率とセキュリティを大幅に向上させ、新しい製品形態を作成する可能性を提供します; 一方、ブロックチェーンインフラストラクチャは継続的に反復されるため、Web3 には本当にキラーが必要ですZKML はまさにこの点に当てはまり、例えば ZK-rollup は将来的には web3 への AI の入り口となる可能性があります。
実現可能性の観点から見ると、現状のインフラはある程度の規模のモデルには対応可能ですが、まだ不確実な点も多くあります。現時点では、ZKP を通じて検証可能なモデルを作成することが AI をチェーン上に置く唯一の方法であり、Web3 アプリケーションに AI を組み込むための最も決定的な技術的パスになる可能性もあります。しかし、長期的には、ますます大規模になるモデルをサポートするには、現在の証明システムを飛躍的に改善する必要があります。
免責事項: Foresight Ventures のすべての記事は、投資アドバイスを目的としたものではありません。投資にはリスクが伴います。ご自身のリスク許容度を評価し、慎重に投資決定を行ってください。

Reference

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