OP 暗号研究レポート: AI と Web3 の組み合わせの可能性について無限の空想
原作者: マイケルジン&イエッタ
元のソース: OP クリプト
AI の波に押し流された Web3 実践者として、ここ数か月で 2 つの業界での情報爆発を経験した後、私は Web3 実践者と共有するためにいくつかの考えと調査を整理しました。
AIとWeb3は、私たちの生産性の上限に対する想像を打ち破り、もう一つは経済モデルの理解を再構築し、今後の発展の方向性を示す最先端テクノロジーとして注目されています。自然にフィットし、常に無限のインスピレーションを与えることができます 想像力の余地はありますが、現実に注意を向けると、この 2 つを真に組み合わせたプロジェクトはほとんどないことがわかります。 2 つのトラックの衝突は新しい物語を生み出しましたが、同時に多くのバブルやギミックも生み出しました。理論的には相互に補完し合う多くの美しいビジョンは、現実には実際のニーズを持たない可能性があります。実際のニーズ コストや技術的なボトルネックにより、プロジェクトの実施が困難になる場合もあります。
Web3 と AI の盛衰という考え方は、AI コンテンツをプライマリー市場で見る Web3 プロジェクトの数と、不必要な Web3 化に遭遇する AI プロジェクトの数にも比例すると思います。 AIネイティブの起業家・プロジェクト当事者は、AIラージモデルにおけるボトムアッププロジェクトの依存度が高いため、データの権利確認や経済モデル、生産関係の分配など、Web3への変革をどのように行うかについて実際には考えていない。リソースの需要と要求 大量のリソースにより、AI はトレーニングから運用まで非常に集中化されており、いわゆる AI による生産関係の改善を支援する一部の Web3 プロジェクト関係者による実際の実装の実現可能性については非常に慎重です。
Web3 市場は、マクロ政策レベルとイノベーション レベルの両方でかなりのボトルネックに直面していますが、新たな規制の圧力はさておき、イノベーション レベルでは、AI が生産性を急速に向上させ、人間の思考能力に取って代わると、大多数のユーザー、ビルダー、およびユーザーを魅了します。投資家の目には、Web3 の産業革新のジレンマはさらに隠蔽されておらず、Web3 は長い間 AI レベルの革新を行っていません。正直なところ、今注目を集めている新規プロジェクトの多くは、過去の技術・製品をマイナーチェンジしたものです。たとえば、より良い誓約方法、より良いユーザーエクスペリエンスを備えたマルチチェーンウォレット、新しいゲームプレイを備えたミームコイン、新しいパブリックチェーン上でより優れた流動性を備えたDexなどです。これらのいわゆる「イノベーション」は、より多くのユーザーやエリアを導入するのに役立ちます。ブロックチェーンの使用の浸透は本当に役立つのでしょうか、そしてそれは業界が本当に必要としているものなのでしょうか。
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TL;DR
基礎となるロジックには AI と Web3 の間に矛盾があります AI ラージ モデルでは大量のリソースが必要となるため、AI はトレーニングから運用まで非常に集中化されますが、ブロックチェーンに基づく Web3 の見通しでは分散化と透明性が優先されますAIとWeb3の最下層でのWeb3の組み合わせは非常に難しく、ビジネスロジックが確立されているか、実需があるか検討する必要がある。
しかし、根底にあるこの矛盾したロジックこそが、AI と Web3 を相互に補完させ、互いの物語の核となることを求めるのではなく、互いの問題点の解決策を求め、それぞれの発展を促進するのです。 Web3 の経済モデル設計により、多くの AI プロジェクト関係者は、プロジェクトの新しい活動を促進するための資金の利用率を高めることができ、ブロックチェーン自体の利点 (たとえば、インフラストラクチャのコストと ID の検証、AI のデータ ブラック ボックスに民主主義と透明性を注入し、データ貢献に対するインセンティブを提供することで、AI プロジェクト チームの製品設計に新しいアイデアを提供できます。
インフラストラクチャ層では、Web3 の分散メカニズムにより、プライバシー保護、データ悪用など、現在の AI のリスクと問題を根本から解決できます。
コンピューティング能力やデータなどの AI 開発の重要な要素に分散型市場を提供し、遊休リソースの利用を最大化し、リソースの利用と割り当てを最適化し、AI の大規模モデルの開発と応用を促進します。
Web3 の分散化メカニズムにより、AI が下位レベルからより民主的になることが可能になり、AI の分散化された展開、トレーニング、使用を通じて、ユーザーのデータ プライバシーがより適切に保護され、データを共有して回収する機会も得られます。
ブロックチェーンは、AI の動作を記録および監視するためにも使用できるため、AI のセキュリティが向上し、さまざまなシナリオで自動化された AI エージェントの使用が促進されます。
アプリケーション層の AI は、Web3 アプリケーションの開発と普及に役立ちます。
まず、AI は生産性ツールとして、Web3 アプリケーションの開発速度を大幅に向上させるのに役立ちます。また、ナレッジ エンジンとして、ユーザーと dApps 間の対話と学習のコストを削減し、より多くのユーザーが Web3 に参入できるように支援します。
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トークンのインセンティブとガバナンスのメカニズム: 分散型市場が AI インフラストラクチャを強化
AI ラージ モデルの時代には、AI の開発をサポートするインフラストラクチャのあらゆる側面が特に重要になります。
AI インフラストラクチャの構築と開発のプロセスでは、システムの開発と運用を共同で推進するために、参加者を効果的に動機付け、調整する方法が重要な課題となります。分散型市場とトークンインセンティブは、この問題を解決する斬新で強力な方法を提供します。このような市場では、トークンはデジタル資産および価値媒体として重要な役割を果たします。トークンは特定の権利、機能、またはリソースを表すことができ、そのトランザクションと転送はスマート コントラクトを通じて実行され、安全で透明性のある自動化されたトランザクション プロセスが実現されます。
トークン化されたインセンティブは、AI インフラストラクチャに対して複数の役割を果たすことができます。まず、トークンは、AI インフラストラクチャに貢献する人々に報酬を与え、奨励するインセンティブとして機能します。これらの貢献には、コンピューティング リソース、データセット、アルゴリズム モデル、コンピューティング能力などの提供が含まれます。例えば、最近人気のAI音声チャットボット作成プラットフォームMyShellは、チャットボット作成ワークショップとデータ分析を通じてデータフライホイール効果を実現しました。ユーザーは、Myshell プラットフォーム上のチャットボットの音声、機能、ナレッジ ベースをカスタマイズして操作できます。これらのインタラクションから収集されたデータは、ロボットやパーソナライズされたサービスのパフォーマンスを向上させ、より多くのユーザーをプラットフォームに引きつけ、データと価値をさらに高め、成長の好循環を形成するために使用されます。
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準同型暗号化とフェデレーテッド ラーニング: AI の基礎となるトレーニングにプライバシー保護を統合する
個人のプライバシーとデータのセキュリティを確保しながら効率的にモデルをトレーニングすることは、長年の課題でした。この点で、準同型暗号化テクノロジーは強力なプライバシー保護方法を提供し、AI の基礎となるトレーニングに統合して機密データのセキュリティを確保できます。
準同型暗号化は、復号化せずに暗号化された状態のデータに対して計算を実行できるようにする特別な暗号化技術です。これは、元のデータの内容を公開することなく、暗号化されたデータに対してモデルのトレーニングと計算を実行できることを意味します。 AI の基礎となるトレーニング プロセスに準同型暗号化を適用することで、機密データを漏洩することなくプライバシー保護を実現できます。
AI トレーニングに準同型暗号を使用する場合の重要な手順と考慮事項をいくつか示します。
データ暗号化: 準同型暗号化アルゴリズムを使用して、AI トレーニングに参加するデータを暗号化します。これにより、トレーニング中のデータのプライバシーと機密性が確保されます。
暗号化コンピューティング: モデルのトレーニング、最適化、推論などのコンピューティング操作を暗号化された状態で実行します。準同型暗号化により、データを復号化することなくこれらの計算が可能になります。
セキュリティ パラメータの共有: トレーニングに関与するすべての関係者は、暗号化の計算に必要なセキュリティ パラメータを共有および交換する必要があります。これらのパラメータは、準同型暗号化プロセスと復号化結果を制御するために使用されます。
暗号化された結果の処理: 暗号化された計算が完了した後、結果を復号して、最終的なモデルの重みまたは予測出力を取得できます。データ漏洩や不正アクセスを防ぐために、結果を復号化する際には適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
副題
zkML とチェーン上の AI 推論: AI エージェントの動作監視と権利と責任の制約
人工知能 (AI) テクノロジーの急速な発展と広範な導入に伴い、AI システムが倫理的かつ合法的に動作することを保証することがさらに重要になっています。 AI システムは、タスクを実行し、人間と社会に重大な影響を与える可能性のある意思決定を行うことができるエージェント エンティティとしてみなされることがよくあります。したがって、AI エージェントの行動を監視し、その権限と責任を制限することが、公共の利益と個人の権利を保護する上で重要な問題となっています。革新的な方法として、zkML は、AI エージェントの動作を監視し、権利と責任を制限するための、安全で検証可能かつ透明性の高いソリューションを提供します。 zkML は、ゼロ知識証明とブロックチェーン テクノロジーを組み合わせることで、プライバシーを保護しながら AI システムのコンプライアンスと信頼性を確保します。
Modulus Labs を例に挙げると、このプロジェクトでは zkML テクノロジーを使用して、AI システムの運用中に重要なデータや機密情報が漏洩しないようにしています。計算中にゼロ知識証明を適用することで、プロジェクトは、実際のデータや内部モデルを明らかにすることなく、AI が特定のタスクを実行したことを規制当局や利害関係者に証明できます。このアプローチは、個人のプライバシーと商業上の機密性を保護すると同時に、AI エージェントの動作を監査および検証する手段を提供します。 zkML によって確立された分散型監視および制約フレームワークは、AI エージェントの意思決定プロセスと行動経路をリアルタイムで監視およびレビューできます。
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生産効率の向上、Web3 開発のアクセラレータ
Web3 の開発では、人工知能 (AI) が重要な役割を果たし、さまざまな分野と組み合わせて生産性を向上させ、より良いユーザー エクスペリエンスを生み出します。 AI が Web3 と出会う重要な領域をいくつか紹介します。
AI とオンチェーンのデータ収集と分析
AI テクノロジーは、オンチェーンのデータ収集と分析において重要な役割を果たします。分散データベースとして、ブロックチェーンは多数のトランザクションと情報を記録します。 AI テクノロジーを活用することで、ブロックチェーン上のデータをより深く理解し、活用できるようになります。たとえば、Web3 Analytics は、機械学習とデータ マイニング アルゴリズムを利用してオンチェーン データを収集、処理、分析する AI ベースの分析プラットフォームです。これにより、ユーザーはオンチェーン取引、市場トレンド、ユーザーの行動パターンに関する洞察を得ることができ、より正確なデータ分析と意思決定のサポートをユーザーに提供できます。同様のプラットフォームに MinMax AI があります。これは、ユーザーが潜在的な市場機会やトレンドを発見できるようにする AI ベースのオンチェーン データ分析ツールを提供します。
AI と自動化された dApp 開発
dApp開発プロセスの自動化におけるAIテクノロジーの応用も非常に重要です。スマート コントラクトと dApp の開発では、通常、大量のコードを記述し、退屈なテストと展開作業が必要になります。 AI とスマート コントラクトおよび dApp 開発ツールを組み合わせることで、より効率的かつスマートな dApp 開発プロセスを実現できます。 AI は、コード生成、スマート コントラクトの検証とテスト、dApp の展開とメンテナンスの自動化に役立ちます。これにより、時間とリソースが節約され、開発プロセスの効率と精度が向上します。たとえば、一部の AI 支援開発ツールは、自然言語処理と機械学習技術を使用して、開発者がスマート コントラクトをより迅速に作成し、潜在的なエラーを自動的に検出して修正できるようにします。
AIとオンチェーントランザクションのセキュリティ
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リソース割り当ての最適化、Web3 世界のナビゲーター
リソース割り当ての最適化は、Web3 の世界における重要な課題です。ブロックチェーン技術と人工知能を組み合わせることで、AIをナビゲーターとして使用して、より効率的なリソースの割り当てと利用を実現できます。 AI が Web3 の世界をナビゲートできる領域をいくつか紹介します。
AI とオンチェーン アクティビティの最適化: ブロックチェーン上のアクティビティには、トランザクション、契約の実行、データ ストレージが含まれます。 AI のインテリジェントな分析と予測機能を通じて、オンチェーンのアクティビティをより適切に最適化し、全体的な効率とパフォーマンスを向上させることができます。 AI は、トランザクション パターンを特定し、異常なアクティビティを検出し、データ分析とモデル トレーニングを通じてブロックチェーン ネットワークのリソース割り当てを最適化するためのリアルタイムの推奨事項を提供します。
AI とオンチェーン広告メカニズム: Web3 の世界では、広告も一種のリソースです。 AI はオンチェーン広告メカニズムで重要な役割を果たし、広告主がより正確に視聴者をターゲットにし、パーソナライズされた広告コンテンツを提供できるようにします。 AI はチェーン上のユーザーのデータと行動パターンを分析することで、より正確な広告掲載を実現し、広告のクリック率とコンバージョン率を向上させ、リソースの割り当てと利用を最適化します。
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副題
参入障壁が低くなり、Web3 の普及が促進される
AI を組み込んだフレンドリーなユーザー インターフェイス
たとえば、Web3 監査プラットフォーム Fuzzland は AI を使用してコード監査人がコードの脆弱性をチェックできるようにし、監査の専門知識を支援する自然言語の説明を提供します。 Fuzzland は AI を活用して、正式な仕様と契約コードの自然言語説明と、開発者がコード内の潜在的な問題を理解するのに役立ついくつかのサンプル コードも提供します。 AI テクノロジーと監査の専門知識を組み合わせることで、Fuzzland は Web3 業界の開発者がコードを理解して説明することを容易にし、監査の効率と精度を向上させます。
AIを組み込んだスマートコントラクトの解釈
AI を組み込んだスマートコントラクトの作成
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豊富なプロットのゲームプレイ、Web3 世界のクリエイティブ ライブラリ
AIと生成型NFT
AI自動売買エージェント
キャラクターAIとゲームNPC
AI とメタバース シーンの自動レンダリング
生成 AI の台頭はクリエイティブ業界に新たな可能性をもたらし、Web3 の世界により多様で革新的なエクスペリエンスをもたらし、ユーザーが豊かなプロットやゲームプレイに参加できるようになりました。過去のNFT強気市場では、AIが生成型NFTに無限の創造性を注入しました。 Generative NFT（Non-Fungible Token）とは、アルゴリズムやデータに基づいてアートワークやデジタルアセットの一種であり、AI技術によってさまざまでユニークで多様なアートワークやキャラクターを生成することができます。これらの生成型 NFT は、ゲーム、仮想世界、またはメタバースのキャラクター、小道具、またはシーン要素になることができ、ユーザーに豊富な選択肢とパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。 DeFiの隆盛の中で、AI自動取引エージェントもクリエイティブライブラリーの経済取引プロセスに利便性と効率性をもたらします。 Web3 の世界では、ユーザーはクリエイティブ ライブラリ内のデジタル アセットを所有、取引、または参加することで特典を得ることができます。 AI 自動取引エージェントは、インテリジェントなアルゴリズムと機械学習テクノロジーを使用して資産取引を自動化し、ユーザーが最高の取引機会を獲得し、収益を最大化できるように支援します。 AIGC はまた、コンテンツ プラットフォームや UGC コミュニティに新しいゲームプレイやアイデアをもたらします。たとえば、Yodayo は、バーチャル アンカーやアニメ ファンが共有し、さらに好きなコンテンツを作成できる AI アート プラットフォームです。 AIGC エンジンに接続することで、Yodayo はコンテンツ作成プラットフォーム上でのユーザーの作成と対話をより簡単かつ操作しやすくするため、従来のプラットフォームでは通常「沈黙」しているほとんどのユーザーもクリエイターになり、マスターになることができます。クリエイターがコミュニティとより緊密につながり、コミュニティに貢献できるようになります。
エピローグ
エピローグ
Web3 実践者が AI の波に押し寄せる中、ここ数か月で 2 つの業界での情報爆発を経験した後、私たちは AI と Web3 の組み合わせについてより深く考えてきました。 AI の集中化と Web3 の分散化の原則は、両者の間には根本的なロジックに矛盾があり、調和するのが難しいように見えますが、この矛盾したロジックにより、AI と Web3 は相互に補完し、互いの課題を解決することができます。課題を解決し、お互いの成長を促進します。 Web3 の分散メカニズムは、AI が直面するプライバシー保護とデータ悪用の問題を根本的に解決できます。また、Web3 とブロックチェーン技術の応用により、AI の動作を監視および記録し、AI のセキュリティを向上させ、AI の自動化を促進することもできます。さまざまな分野でのエージェントの促進と活用。
最下層で AI と Web3 を組み合わせるのは難しいですが、アプリケーション レベルで多くの新しい可能性や物語を生み出すことができます。AI は Web3 アプリケーションにとって重要な後押しとなり、Web3 アプリケーションの開発速度を大幅に向上させ、Web3 アプリケーション間の対話を軽減します。ユーザーと dApps: インタラクションと学習コストにより、より多くのユーザーが Web3 の世界に参入できるようになります。同時に、AI は dApp 開発とプロジェクト配布の技術的敷居を下げると同時に、ゲームや社会生態学に仮想人間やキャラクター AI を組み込むなど、より多くのゲームプレイをもたらし、イノベーションと運営の面でプロジェクトの競争力を強化することもできます。斬新な要素は、Web3 アプリケーションに新たな物語と体験をもたらし、Web3 業界の発展と促進をさらに促進します。
AI と Web3 の組み合わせにはいくつかの課題と制限がありますが、この 2 つの有機的な組み合わせのみが次世代インターネットの物語と理想をサポートできると信じています。私たちは、AI を Web3 に導入し、Web3 をより広い分野に押し上げることができる、より革新的なプロジェクトの出現を期待しています。また、これら 2 つの最先端のテクノロジーの開発が相互に助け合って、技術的なボトルネックを突破し、克服できることを期待しています。コストの制約を克服し、よりスマートでオープンな未来を共同で創造します。
Reference:
