原作者: DeSpread Research

オリジナル編集: Deep Chao TechFlow

免責事項: このレポートの内容は著者の個人的な見解を表すものであり、参照のみを目的としています。この記事は、トークンの購入や販売、またはプロトコルの使用を推奨するものではありません。レポートのいかなる内容も投資アドバイスを構成するものではなく、投資アドバイスとみなされるべきではありません。

1. はじめに

IT 産業の発展、コンピューティング能力の向上、ビッグデータの広範な適用に伴い、人工知能 (AI) モデルのパフォーマンスも大幅に向上しました。近年、AIの能力は多くの分野で人間のレベルに達し、あるいは人間のレベルを超えており、医療、金融、教育などの産業への応用も急速に進んでいます。

AI 商用化の典型的なケースは、2022 年 11 月に OpenAI によって開始された、人間の自然言語を理解して応答できる生成 AI モデルである ChatGPT です。 ChatGPT は、リリースからわずか 5 日で 100 万人のユーザーを獲得し、2 か月以内に月間アクティブ ユーザー数 1 億人に達し、史上最も急速に成長しているコンシューマー アプリケーションとなりました。

主要な AI プラットフォームに必要な GPU を設計および製造する NVIDIA も、この傾向から大きな恩恵を受けています。 2024 年第 1 四半期の NVIDIA の純利益は前年比 628% 増の 148 億米ドルとなり、株価は前年比約 3 倍に上昇、市場価値は 3 兆 2000 億米ドルに達し、非常に好調な業績を達成しました。 。

AI 業界の台頭は仮想通貨市場に大きな影響を与えています。 NFTアートプロジェクトがブーム期にあった2022年6月に、OpenAIが開発したテキストをもとに高品質な画像を生成できるAIモデル「DALL-E2」がリリースされたことをきっかけにAIについて言及されるようになりました。韓国の主要な暗号化電報チャネルのキーワード ボリュームが 8 倍に増加。また、2022年後半からはAIとブロックチェーンをより直接的に組み合わせる試みが増えており、AIに関する言及数はさらに2倍に増加しています。

暗号通貨コミュニティの AI に対する強い関心は、AI 関連の暗号プロジェクトへの投資傾向にも反映されています。仮想資産統計サイトCoingeckoのデータによると、2024年8月20日時点で、2022年下半期にAIとブロックチェーンを組み合わせたプロジェクトが出現し始めて以来、AI分野に分類される277件のブロックチェーンプロジェクトの市場価値総額が急速に増加している。成長率は 210 億ドルに達し、レイヤー 2 カテゴリよりも約 25% 高くなります。

しかし、現在注目されているAI分野のブロックチェーンプロジェクトは、主にAI産業の開発過程で露呈した限界をブロックチェーン技術を用いて解決するものです。主なアプリケーション シナリオには次のものがあります。

• 分散 GPU ネットワーク:これらのプロジェクトでは、ブロックチェーン テクノロジを使用して分散 GPU ネットワークを作成します。このネットワークでは、誰でも GPU コンピューティング能力を提供してトークン報酬を受け取ることができ、これにより、AI モデルのトレーニング (IO、 IO など) に必要な高い GPU コストによって引き起こされる参入障壁が低くなります。 NET 、 Akash ネットワーク)。

• 分散型 AI トレーニングとモデル開発:これらのプロジェクトでは、複数の参加者が共同で AI トレーニングとモデル開発に参加し、ブロックチェーン技術を通じてトークン報酬を取得できるようになり、集中型 AI 開発環境によって引き起こされる AI バイアスの問題を解決することを目的としています (例: Bittensor ) ）。

• オンチェーン AI 市場:これらの分散型 AI 市場プロジェクトでは、ブロックチェーン テクノロジーを使用して、AI モデルまたはエージェントのパフォーマンスと信頼性を透過的に評価および取引し、さまざまな業界や特定の機能における AI モデルまたはエージェントのニーズを満たすことができます ( SingularityNET 、 Autonolasなど)。 ）。

上記の例に加えて、AI 業界が現在直面している課題を解決するために、分散型データ市場や IP プロトコルなどのブロックチェーン インフラストラクチャを使用する多くの新しい試みが登場しています。これらの試みは、AI業界により安定したインフラを提供し、ブロックチェーン技術の適用範囲を拡大することで相乗効果を生み出しています。

同時に、AI をブロックチェーン エコシステムに統合することには、無限の開発の可能性があります。特にパーミッションレスベースのDeFiサービスにおいては、AIの導入により信頼できる第三者への依存を軽減することができ、既存のスマートコントラクトでは実現が困難な多くの機能を実現できます。

この記事では、現在のDeFiプロトコルにおけるAIの具体的な適用例、直面する課題、およびDeFiにおけるAIの今後の開発の方向性について説明します。

2. スマート DeFi

AI は優れたリアルタイム データ分析機能を備えており、大量のデータから結論を導き出すことができます。この機能は、ユーザーが資金運用とリスク管理を行うのを支援する際に、DeFiプロトコルによって提供されるリターンとリスクのデータを具体化する上で重要な役割を果たします。この場合、AI は主に Dapp のユーザー インターフェイスに適用され、既存の DeFi プロトコルで大きな構造変更を行うことなく AI を活用できるようになります。

Yearn Financeは典型的な例であり、収益アグリゲーターです。ユーザーにより安全な投資環境を提供するために、Yarn Finance は AI エージェント構築プラットフォームであるGIZAと協力して、v3 ボールトのリアルタイム戦略的リスク評価システムを確立しています。

しかし、私がより懸念しているのは、DeFiエコシステムとAIの統合、そしてAIの自律的に考えて行動する能力を活用することでDeFiプロトコルが自律性を持つようになる可能性です。

現在の DeFi プロトコルは通常、ユーザーのトランザクションに受動的に応答します。つまり、プロトコルのスマート コントラクトは、ユーザーの対話に基づいて事前設定された方法で実行されます。ただし、AI を DeFi プロトコルに統合することにより、プロトコルは自律的に市場状況を分析し、最善の決定を下し、積極的にトランザクションを生成することができます。これにより、DeFiプロトコルは、これまで実現が難しかった新しい金融サービスを提供することが可能になります。

主な動作メカニズムに AI を適用するいくつかのスマート DeFi プロトコルを具体的に見てみましょう。

2.1. Fyde Treasury : AI トークンファンド

Fyde Treasuryは、複数のトークンをまとめて運用し、AIを活用してポートフォリオを管理するLiquid Vaultと呼ばれるバスケットファンドサービスを提供するプロトコルです。ユーザーは、Liquid Vault に預けられた資産に対応する流動性トークン $TRSY を受け取り、使用できます。

2.1.1. 資産の選定とファンドの運用方法

Liquid Vault の中核的な使命は、市場の下降トレンド中に低ボラティリティ トークンの割合を増やしてユーザーに損失率を低く抑え、長期的に他の資産クラスを上回るポートフォリオを実現することです。

Fyde Treasury は、次の 3 つのステップを通じて、Liquid Vault ポートフォリオに含める資産を選択します。

• 取引流動性が十分であるかどうかを評価する

• プロトコル創設者の経歴を確認し、プロトコルコードを監査して問題があるかどうかを判断します

• オンチェーンデータをAIで分析し、ウォッシュトランザクションの有無、トークン集中、自然成長傾向などを評価します。

これらの基準を満たすトークンは、Liquid Vault ポートフォリオに含まれます。さらに、Fyde Treasury は、以下を含む Liquid Vault の資産管理プロセスでも AI を使用しています。

• 市場分析と予測: オンチェーン取引データ、市場動向、ニュースなどを分析して、将来の市場動向を予測します。

• ウェイトの計算とリバランス: 予測される市場動向、ポートフォリオ内のトークンの最近のパフォーマンスとボラティリティに基づいて、最適なトークンのウェイトを計算し、リバランスします。

• リスク管理と対応：ポートフォリオ内の各トークンのガバナンス攻撃、流動性プールの枯渇、特定のウォレットでの異常な取引をリアルタイムで迅速に特定し、ポートフォリオを迅速に調整するか、関連するトークンを隔離します。

• 高度な資産管理戦略: ポートフォリオのパフォーマンスを継続的に評価し、戦略の有効性を分析し、データを抽出して新しい戦略を修正および開発します。次に、既存の戦略を新しい戦略に対してテストし、そのパフォーマンスを測定して、実際の運用戦略に適用します。

この記事の執筆日である 8 月 23 日の時点で、Liquid Vault ポートフォリオには合計 29 個のトークンがあります。これらのトークンはすべてイーサリアム ネットワークに基づくさまざまな業界トークンです。

Liquid Vault ダッシュボード、出典: Fyde

さらに、Fyde Treasuryは、特定のプロトコルのガバナンストークンをLiquid Vaultに預けたユーザーが、流動性トークンを通じてガバナンス議決権を維持できる機能を提供します。ユーザーが Liquid Vault に預けたガバナンス トークンは、$gTRSY トークンの形式でウォレットに送信され、これらのトークンを使用して、Fyde Treasury のガバナンス タブにある対応するプロトコルでガバナンス投票を実行できます。

ただし、議決権はポートフォリオ内のトークンのウェイトに影響されるため、ポートフォリオが調整されるたびに議決権が変更される可能性があります。

2.1.2. 流動性マイニング活動

Fyde Treasuryは、$TRSY（Liquid Vault Liquidity Token）市場の流動性を向上させる流動性プロバイダーにFydeポイントを付与し、将来的にはこれらのポイントに基づいてガバナンストークン$FYDEを配布することを約束します。

通常、ユーザーがトークンやポイントを取得するために分散型取引所に取引ペアを直接入金する必要がある他の流動性マイニング活動とは異なり、Fyde Treasury はユーザーがプロトコル内の流動性マイニング契約に $FYDE を入金することを受け入れ、 Uniswap v3 に流動性を直接提供します。 Uniswap v3 は、ユーザーが流動性を提供する際に供給範囲を設定できる分散型取引所です。

Uniswap v3 に流動性を提供する場合、システムは AI 主導のシミュレーション環境を使用して、流動性マイニング契約に入金された $FYDE の一部を $ETH に変換するための最適なパスを計算および実行します。さらに、AI は市況に基づいて Uniswap v3 上の流動性預金の範囲をリアルタイムで管理および最適化するため、一般的な分散型取引所で同じ資本流動性を提供する場合と比べて資本効率が約 4 倍高くなります。

AI シミュレーション ダッシュボード、出典: Fyde Docs

このようにして、ファイド財務省はバスケットファンドを構築しています。同ファンドはAIを活用し、ユーザーがプロトコル上で預けた資産をリアルタイムに管理することで人間の判断を軽減し、市場におけるさまざまなリスクを防止する。

2.1.3. プロトコルのパフォーマンス

2024年1月の創設以来、ファイド財務省のTVLは着実に成長し、約200万ドルに達して安定しています。しかし、5月下旬から市場の低迷が続いたため、$TRSYトークンのリターンは過去3か月で-35%となった。

ただし、$TRSY のリターンをイーサリアム エコシステムの他の主要トークンと比較すると、$TRSY の価格変動は比較的安定しており、下落幅は小さいです。

Fyde Treasury は設立されてから 1 年も経っていませんが、その AI モデルは市場データを通じて継続的に学習および開発されています。 AIの学習が蓄積され最適化されることで、将来的にはパフォーマンスが向上する可能性もあり、Fyde Treasuryの今後の開発の方向性とパフォーマンスに注目する価値があります。

2.2. Mozaic Finance : AI 収益オプティマイザー

Mozaic Finance は、AI を使用して収量ファーミング戦略を最適化する収量最適化プロトコルであり、特定の DeFi プロトコルを通じて実装されます。これは、ユーザーにさまざまな DeFi エコシステム資産管理戦略をボールトの形式で提供し、戦略の最適化のために次の 2 つの AI を利用します。

• Conon: オンチェーン データをリアルタイムで分析し、市場状況と収益獲得戦略の APY 変化を予測します。

• アルキメデス：Cononの予測データに基づいて最適な投資戦略を計算し、資金配分を実行

Mozaic Financeでは、AIエージェントのコノンが「アナリスト」の役割を果たし、アルキメデスが「ストラテジスト」の役割を担い、ユーザーから預けられた資産を共同で管理する。

2.2.1. ボールトのタイプ

• Hercules: これは、利回りファーミングにステーブルコインを使用する保管庫であり、預金者は流動性トークンとして MOZ-HER-LP トークンを受け取ります。

• ユーザーがボールトに預けた資産は、ブリッジ プロトコルStargateを通じて流動性を提供し、収益を生み出すために使用されます。 AI は、ボールト資産をリアルタイムで高利回りの流動性プールにブリッジし、リバランスします。スターゲイトの特徴は、同じ資産であっても、流動性の違いによりネットワークが異なるとAPYが異なることです。

スターゲイト ファーム ダッシュボード、出典:スターゲイト

テセウス: これはさまざまな揮発性資産を通じて収入を生み出す金庫であり、預金者は流動性トークンとして MOZ-THE-LP トークンを受け取ります。

• ユーザーの資産は、トレーダーに流動性とインセンティブを提供する分散型永久先物取引所である GMX プロトコルの GM プールに預けられます。流動性を導入する際には、各 GM プールの取引資産のボラティリティと金利が考慮されます。市場の状況に応じて、ステーブルコインの割合が増加し、追加の利息を生み出すためにスターゲートに預け入れられる場合があります。

GMX GM プール ダッシュボード、出典: GMX

• Perseus: これは、PoL (流動性証明) コンセンサス メカニズムを積極的に活用し、メインネット上でローンチされようとしているベラチェーンのエコシステム プロトコルに流動性を提供することでネットワーク報酬を獲得するボールトです。 Mozaic Finance チームは、Berachain テストネットを使用した戦略を開発および開始する準備を行っており、詳細は後ほど発表されます。

Berachain と PoL コンセンサスメカニズムの詳細については、記事「Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Liquidity and Security」を参照してください。

トークンバスケットファンドを構築するFyde Treasuryとは異なり、Mozaic FinanceはAIを使用して流動性供給戦略とプロセスを最適化し、ユーザー資産をDeFiプロトコルに預ける際のリスクを管理するプロトコルです。

ヘラクレスとテセウスのボールトは 2024 年 1 月まで好調に推移しており、APY はそれぞれ約 11% と 50% と予想されます。しかし、Mozaic Finance の保管庫から資金が盗まれたため、現在両方の保管庫が停止されています。

2024 年 1 月時点でのヘラクレスとテセウスの保管庫の予想年間利益、出典: @Mozaic_Fi

2.2.2. 資金の盗難とモザイク 2.0

Mozaic Finance では 2024 年 3 月 15 日に資金盗難が発生しました。当時、チームはオンチェーンのリスクとセキュリティを向上させるために、 Hypernativeが開発した新しいセキュリティ ソリューションに移行していました。セキュリティ アップデートが完了する前に、社内の開発者は、コア チーム メンバーの秘密キーを使用するとボールトの資金が盗まれる可能性があることを発見しました。彼らはメンバーのコンピュータをハッキングして秘密キーを入手し、そのキーを使用して保管庫資産約 200 万ドルを盗み、それを清算のために集中取引所に移しました。

この事件の影響を受け、Mozaic Finance チームは Hercules と Theseus の保管庫の運用を停止し、ガバナンスおよびプロトコル手数料徴収トークン $MOZ の価値は約 80% 下落しました。事件後、Mozaic Finance チームは事件の進行状況を直ちに透明性を持って発表し、セキュリティ会社と協力して盗難資産の流れを追跡しました。同時に、プロトコルの通常の動作を回復するために、開発者が盗んだ資産を保管していた取引所に資金の凍結と返還を申請した。

幸いなことに、盗まれたすべての資金の返還は現在進行中です。盗まれた資金が集中取引所から返還されるのを待ちながら、チームは Mozaic 2.0 の立ち上げの準備を進めています。新しいバージョンには次の改善が含まれています。

• セキュリティの強化: Trust Security、Testmachine、Hypernative などのセキュリティ専門家によるコード監査とセキュリティ強化。

• AI モデルの改善: 既存のアルキメデス モデルを包括的にアップグレードし、専門知識に基づいてまだ発生していないブラック スワン イベントを予測および学習します。さらに、異常な決定を検出し、人間によるレビューとモデルの改善のためにフラグを設定します。

• ユーザー エクスペリエンスの向上: Dapp の UI/UX を改善し、アカウントの抽象化とブリッジ サービスの統合を通じて、さまざまなチェーン環境でのユーザーの Dapp へのアクセスを強化します。

したがって、Mozaic Finance は大規模な資金盗難危機を経験しましたが、Mozaic 2.0 の立ち上げに向けて積極的に準備を進めており、より安全で効率的な資産管理サービスをユーザーに提供することに取り組んでいます。

3. 課題: AI の分散化と拡張性のジレンマ

これまでのところ、Fyde Treasury と Mozaic Finance の事例を通じて、スマート DeFi プロトコルがどのように AI を DeFi アプリケーションのコアコンポーネントとして使用しているかを学びました。 AI を通じてスマート DeFi プロトコルがもたらす利点は次のとおりです。

• 自律性による新しい DeFi プロトコル モデルの構築

• 資本運用の分析・最適化による資本効率の向上

• 異常取引などのリスクをリアルタイムに分析し対応

現在、ブロックチェーンと AI の統合は、AI の限界を克服するためのブロックチェーン インフラストラクチャの確立に主に焦点が当てられています。しかし、上記の利点を考慮すると、DeFiプロトコルにAIを導入する試みがさらに増えることが予想されます。もちろん、これら 2 つの分野を統合するプロセスでは対処する必要がある課題があります。

AIには大量のデータを高速に処理できる環境が必要ですが、現在のブロックチェーンインフラではこのデータ処理速度に対応できません。たとえば、ChatGPT-3 モデルは、質問に答えるために 1 秒あたり数兆のデータを処理する必要があると推定されており、これは Solana の最大 TPS (1 秒あたりのトランザクション数) 65,000 よりも約 1,000 万倍高速です。

さらに、ブロックチェーン インフラストラクチャが AI 計算をサポートできる程度まで発展したとしても、パブリック ブロックチェーンの透明性により、AI モデルのトレーニング データと決定の重みが依然として公開される可能性があります。これは、AI によって生成されたトランザクションが予測可能になり、さまざまな外部攻撃のリスクにさらされる可能性があることを意味します。

その結果、Fyde TreasuryやMozaic Financeなど、AIを活用したいDeFiプロトコルは現在、集中サーバー上でAIを実行し、その結果に基づいてブロックチェーンと対話することを選択しています。

ただし、このアプローチでは、ユーザーはプロトコルにアセットをデポジットするときに、AI の管理を担当するチームの完全性を信頼する必要があります。この状況は、トラストレスな取引環境を提供するためにスマートコントラクトを通じて信頼できるサードパーティの必要性を排除することにより、DeFiの中核原則を弱体化させます。

ブロックチェーンに AI を適用する場合、DeFi アプリケーションが AI を活用する過程で解決しなければならない課題として、分散化とスケーラビリティの問題が考慮されます。そして、zkML (ゼロ知識機械学習) テクノロジーがソリューションとして注目を集めています。

3.1. zkML (ゼロ知識機械学習)

zkML は、ゼロ知識証明 (ZKP) と機械学習 (ML) を組み合わせたテクノロジーです。ゼロ知識証明とは、データそのものを明かさずにデータの信頼性を検証できる暗号化方式で、プライバシー保護とデータ完全性検証を実現します。 zkMLは、こうしたゼロ知識証明の特性を活用し、機械学習の分野に応用することで、AIモデルの入力やパラメータ、内部機構を公開することなく、モデル出力の正しさを検証することを可能にします。

さらに、ゼロ知識証明を検証し、AIモデルが期待どおりに外部干渉なしに正しく動作する場合にのみオンチェーントランザクションを生成するようにDeFiプロトコルのスマートコントラクトを設計することで、AIを安全にDeFiに統合できます。プロトコル。

たとえば、前述の Mozaic Finance は、将来的にプロトコルにゼロ知識証明技術を導入する予定です。この技術により、アルキメデスの誠実な決定を検証し、リアルタイムで保管庫を管理する能力が強化されると彼らは文書で述べている。

しかし、ゼロ知識証明技術はまだ新しい技術であり、実用化するには多くの議論と開発が必要です。特に、複雑な AI モデルの場合、ゼロ知識証明の生成は、AI モデルをブロックチェーン上で直接実行するより効率的ではありますが、依然として現在のブロックチェーン インフラストラクチャが提供できるよりも多くのコンピューティング パワーとストレージ スペースを必要とします。したがって、zkML を真に実用化するには、ゼロ知識証明とブロックチェーン インフラストラクチャでさらなる技術の進歩と最適化を達成する必要があります。

4. AIエージェントを活用した経済性と本人確認

ブロックチェーンと AI テクノロジーがさらに発展するにつれて、この 2 つの統合を実現するために必要な課題は徐々に克服されると期待しています。この進歩に基づいて、近い将来、ほとんどの DeFi プロトコルの動作メカニズムに AI が統合されると私は信じています。

さらに、SingularityNET や Autonolas などの AI エージェント展開および取引プラットフォームの出現と成熟により、AI がプロトコル レベルで統合されるだけでなく、個々のユーザーが AI エージェントを簡単に使用できる環境も構築できます。言い換えれば、ブロックチェーンエコシステムに参加する誰もが、個人向けに最適化されたスマートなDeFiプロトコルを構築して使用できるようになります。

たとえば、Autonolas の AI エージェントは、オンチェーンとオフチェーンのデータを分析することで、Gnosis Network の予測市場プラットフォームであるOmenに賭けており、その数と活動は着実に増加しています。 2023 年 7 月からの 1 年間で、これらのエージェントは 100 万件を超えるトランザクションを生成しました。

将来的には、24時間効率的に資本を管理できるパーソナライズされたAIエージェントの数が増加し、ブロックチェーンエコシステムに積極的に参加すると予想されます。これにより、遊休流動性の活用とより効率的な資本運用が促進され、エコシステム全体の流動性が大幅に向上します。最終的には、AI エージェント間のトランザクションがエコシステムの主要な活動となり、エージェントに基づいた新しい経済エコシステムが形成される可能性があります。

さらに、パーソナライズされた AI エージェント モデルがよりインテリジェントになるにつれて、これらのエージェントはその活動範囲を「人間」専用に設計された領域に拡大する可能性があります。これには、個人の好みに合わせてカスタマイズされたオンチェーン資産管理、エアドロップ機会の獲得と参加、ガバナンス活動への参加が含まれます。

したがって、AI エージェントが人間の行動をますます正確にシミュレートするにつれて、将来的には「本物の」人間のユーザーと AI エージェントを区別することがより困難になるでしょう。この目的を達成するために、特に人間の価値と主体性を重視するプロトコルにおいて、ユーザーの身元と一意性を証明するメカニズムとしての身元証明の重要性が高まることが予想されます。

4.1. 身元の証明

身元証明は、人間の固有の特性と Web 上の個人アカウントを組み合わせることによって、個人の身元と独自性を検証するメカニズムです。現在議論および開発されている方法は、次の 2 つの主要なカテゴリに分類されます。

• 物理認証ベースの方法: ハードウェア デバイスを使用して、顔認識、指紋認識、虹彩認識などの固有の生体認証情報を収集します。

• 行動分析ベースの方法: ユーザーのソーシャル ネットワーク グラフ、評判、ネットワーク活動パターンを分析することで、アカウントの信頼性と独自性を判断します。このアプローチは、ユーザーの特定のアカウントのネットワーク アクティビティと他のアカウントとの相互作用に依存しています。

行動分析に基づく本人確認方法は、ユーザーのプライバシーをより適切に保護でき、特別なハードウェア デバイスを使用せずに実装できます。しかし、この方法では証明の精度や信頼性を高めるためには大量のネットワークデータが必要になります。 AIエージェントの複雑化に伴い認識能力が低下する可能性があるため、今後は身体認証による本人確認手法がより普及すると予想されます。

身元証明に物理認証を利用する代表的なプロトコルとしてはWorldcoinがあります。このプロジェクトは、OpenAI の創設者であり ChatGPT の作成者である Sam Altman によって共同設立されました。 Worldcoin は、識別を通じて世界中のすべての人に固有のデジタル ID を割り当て、その ID を持つ人に $WLD トークンを配布することを目的としています。この動きは、AIの発展によって引き起こされる将来の失業問題に対処するために、普遍的なベーシックインカムの実現の可能性を研究、模索するものである。

4.1.1. ワールドコイン

Worldcoinは、Orbと呼ばれる人間の虹彩を認識する特殊なハードウェアを使用した身体認証に基づく本人証明プロジェクトです。虹彩の認識が完了すると、Worldcoin ネットワークは虹彩の World ID を発行し、World ID へのアクセスに使用できる秘密キーをユーザーの個人デバイス上に生成します。

ワールドコイン オーブ、出典: ワールドコイン ホワイトペーパー

現在、Worldcoin ネットワークはスキャンされた虹彩データのハッシュのみを保存しているため、ユーザーの虹彩を再構成したり認識したりすることはできません。 World ID 認証が必要な場合、ユーザーのデバイスはゼロ知識証明を生成してネットワークに送信し、それによってユーザーのオンチェーン アクティビティのデータ プライバシーを保護します。しかし、システムはWorld ID発行時に虹彩認証しか行っていないため、秘密鍵を保持するデバイスを売買することでWorld IDを譲渡したり、AIエージェントが秘密鍵を取得したりするなど、いくつかの課題が残されています。こうした課題に対処するため、ワールドコインではワールドID利用時の生体認証システムの導入や、行動分析に基づくAI検出アルゴリズムの開発などを検討している。

5. 結論

この記事では、AI がブロックチェーン エコシステムに統合されるにつれて出現している新しいサービス プロトコル、これらのプロトコルが直面する課題、AI エージェントに基づくブロックチェーン エコシステムの将来について探ります。

将来的には、AI とブロックチェーン技術は発展を続け、互いの欠点を補うために相互に統合されるでしょう。この融合により、個人がAIやブロックチェーン技術に容易にアクセスし活用できる、より便利な環境が提供されることが期待されます。

特にAIエージェントを核とした将来のオンチェーン経済エコシステムでは、深い金融知識がなくても簡単に金融サービスを利用・提供できるようになるでしょう。これは、オンチェーンエコシステムの流動性を大幅に高め、金融業界の包括性を拡大するのに役立ちます。

また、AIとブロックチェーンは相互に影響を与えるだけでなく、さまざまな産業のインフラとなる可能性を秘めています。したがって、これら 2 つのテクノロジーの発展は、単一の業界だけでなく、人類社会全体に重大な影響を与えることになります。

しかし、データプライバシー保護やAI責任問題などのAI関連規制や、トークンの有価証券属性などのブロックチェーン関連規制は、これらの技術の将来の発展方向や業界構造に大きな影響を与えると考えられます。したがって、今後のAIおよびブロックチェーン業界に対する規制には細心の注意を払う必要があります。

私たちは最終的には、これらの技術の発展が人類にとってより良い環境を創り出し、社会の多くの問題の解決に役立つことを願っています。