AIとWeb3のデプスな融合によるスマートでオープンな新エコシステムの構築

AIとWeb3の融合:現状と将来展望の分析

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引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要なブレークスルーを達成し、あらゆる業界に大きな変革をもたらしています。Web3は新興のネットワークモデルとして、ブロックチェーン技術に基づき、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の発展状況を深く探り、両者の組み合わせがもたらす潜在的な価値と影響を分析し、現在直面している課題について考察します。

! 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とWeb3のインタラクション方法

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。両者の結合はお互いの不足を補うことができます:

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。

  1. 計算能力の面: AIタスクは大量の計算リソースを必要とし、大規模な計算能力の取得と管理は高コストです。スタートアップ企業や個人開発者にとって、十分な計算能力を確保することは大きな課題です。

  2. アルゴリズムの観点: 深層学習アルゴリズムは大きな成功を収めていますが、依然として問題があります。モデルのトレーニングには大量のデータと計算リソースが必要であり、解釈性と説明能力が不足しており、ロバスト性と一般化能力の向上が求められています。

  3. データに関して: 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す。特定の分野ではデータの入手が難しく、データの質やラベル付けも問題です。同時に、データのプライバシーとセキュリティも考慮する必要があります。

  4. 説明可能性と透明性:AIモデルのブラックボックス特性が公衆の関心を引き起こし、特定のアプリケーションでは説明可能で追跡可能な意思決定プロセスが必要です。

  5. ビジネスモデルが不明確:多くのAIスタートアッププロジェクトは持続可能な収益モデルを見つけるのが難しい。

Web3業界が直面している困難

Web3業界には多くの課題も存在します。

  1. データ分析と予測能力が不足している
  2. ユーザー体験が悪い
  3. スマートコントラクトのコードの脆弱性とセキュリティリスク
  4. プライバシー保護の問題

AI技術は、これらの分野でWeb3に改善をもたらすことが期待されています。

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AI+Web3プロジェクトの現状分析

現在のAI+Web3プロジェクトは主に2つの方向から展開されています: 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。

Web3がAIをサポート

分散型コンピューティングパワー

AIの需要が急増する中、GPUの供給不足が顕著になっています。一部のWeb3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどのように、トークンインセンティブの方法で分散型の計算サービスを提供しようとしています。

このようなプロジェクトは、トークンを通じて世界中のユーザーに余剰のGPU計算能力を提供するインセンティブを与え、AIクライアントに計算能力のサポートを提供します。供給側には主にクラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大企業が含まれます。

現在は主に2つのカテゴリに分かれています:

  1. AI推論のための分散型コンピューティングネットワーク、Render、Akashなど
  2. AIトレーニングに使用される分散型コンピューティングネットワーク、例えばio.net、Gensynなど

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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のように分散型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。このモデルは、複数のAIモデルを接続し、ユーザーのニーズに基づいて最適なモデルをマッチングします。

単一の大規模モデルと比較して、分散型アルゴリズムネットワークはより多様なサービスを提供する可能性があります。

センターのないデータ収集

AIトレーニングデータの取得の難題を解決するために、一部のプロジェクトはトークンインセンティブ方式で分散型データ収集を実現しています。例えば、PublicAIです。ユーザーはデータを提供したり、データ検証に参加したりして、トークン報酬を得ることができます。

ゼロ知識証明はAIにおけるユーザーのプライバシーを保護します

ゼロ知識証明技術は、プライバシーを保護しながら情報検証を実現できます。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行うことを可能にします。

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AIサービスを統合したり、自社開発のAIを提供するようになり、ユーザーにデータ分析や予測サービスを提供しています。これには投資戦略、オンチェーン分析、価格予測などが含まれます。

パーソナライズサービス

AI技術は、DuneのWandツールが大規模言語モデルを利用してSQLクエリを作成したり、FollowinがChatGPTを統合して業界の動向をまとめたりするなど、Web3プロジェクトのユーザー体験を最適化するために活用されています。

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コード監査に使用され、コードの脆弱性をより効率的かつ正確に識別します。例えば、0x0.aiはAIスマートコントラクト監査サービスを提供しています。

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AI+Web3プロジェクトの制限と課題

分散型コンピューティング能力に対する現実的な障壁

  1. パフォーマンスと安定性は中央集権的な計算サービスほどではないかもしれません
  2. 利用可能性は需給バランスの影響を受ける
  3. 使用のハードルが高く、ユーザーはより多くの技術的詳細を理解する必要があります。

現在、分散型計算力は主にAI推論に使用されており、トレーニングには使用されていない。その理由は次の通りです:

  1. AIのトレーニングには大量のデータと高速通信帯域が必要です
  2. 大規模モデルのトレーニングは高度な安定性を要求し、中断は巨大な損失を引き起こす。
  3. 多カード並列通信(はNVLink)のように物理的距離に制限があります

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AIとWeb3の組み合わせはやや粗い

現在、多くのAI+Web3プロジェクトは表面的にAIを使用しているだけで、深い統合は実現されていません。

  1. Web2プロジェクトのAIアプリケーションとは本質的に異ならない
  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の概念を利用しており、実質的な革新が欠けています。

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トークンエコノミクスはAIプロジェクトのナラティブのバッファとなる

一部のAIプロジェクトはWeb2での発展が難しく、Web3のストーリーやトークン経済を重ね合わせる方向に進んでいます。しかし、トークン経済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、まだ観察が必要です。

まとめ

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し、Web3はAIの発展に新しい機会を提供します。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、両者の結合は独自の利点ももたらします。

将来、技術の進展とより多くの革新的な実践に伴い、AIとWeb3はより深く統合され、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することが期待されています。

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コメント
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Blockblindvip
· 07-09 08:23
Web3はAIの力を借りるべきではないのか?!
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WalletAnxietyPatientvip
· 07-09 08:21
正直言って、ただの概念の炒作だと思います。
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RooftopReservervip
· 07-09 08:18
aiまた自慢してるね 人をカモにするだけだ
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GasFeeLovervip
· 07-09 08:05
来るのが遅れました。先にガス代を支払ってから話しましょう。
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