IOBCキャピタル：AI + Cryptoがもたらす5つの新たな投資機会

著者： 0xCousin、IOBC Capital

序文：

デジタル技術の急速な発展に伴い、AIとCryptoは最もホットな2つの話題となっています。AIは技術革命として、最先端の生産力を代表し、Cryptoはブロックチェーン技術に基づき、最も公平な生産関係を表しています。AIとCryptoは私たちの生活と働き方を絶えず変えています。本稿では、AIとCryptoの融合、そしてそれらがどのように私たちの未来を共に形作るかを探ります。

AI：最先端の生産力

AI（Artificial Intelligence、人工知能）は、コンピュータシステムが人間の知能を模倣し、知的なタスクを実行できるようにする技術です。これは以下の複数のサブフィールドを含みます：

1、機械学習：機械学習はAIの基礎であり、データと経験を通じてコンピュータシステムの性能を改善するための訓練を含みます。監視学習、無監視学習、強化学習などの異なるタイプがあります；

2、深層学習：深層学習は機械学習の一分野であり、人間の脳の神経ネットワークの働きを模倣します。多層の神経ネットワークを利用して複雑なデータを処理し、コンピュータビジョンや自然言語処理などの分野で大きなブレークスルーを達成しました；

3、自然言語処理（NLP）：NLPはコンピュータが人間の言語を理解し処理できるようにすることを含みます。テキスト分析、感情分析、音声認識、機械翻訳などの技術が含まれます。

4、コンピュータビジョン：コンピュータビジョンはコンピュータシステムが画像や動画を「見る」ことができ、理解することを目指します。画像認識、物体検出、顔認識、画像生成などの技術が含まれます。

根本的な論理から見ると、AIの核心はコンピュータに「感知能力」、「認知能力」、「創造力」および「知能」を持たせることです。具体的には、コンピュータが人間のように考え、人間のように行動し、理性的に考え、理性的に意思決定できるようにすることです。

AI技術の発展に伴い、多くの応用シーンがAIを使用することでコスト削減、効率向上、安全性を実現できます。要するに、人類により良いサービスを提供できるのです。例えば：

• 自動運転：AI技術は自動運転車の開発に利用され、環境を感知し、意思決定を行い、車両を制御することで、道路の安全性と運転効率を向上させます。

• 医療：AIは医療画像認識、病気診断、治療計画において重要な役割を果たし、医師がより正確な診断と個別化された治療計画を提供するのを助けます。

• 金融サービス：AIはリスク評価、信用スコア、投資戦略、詐欺防止など、金融分野で広く利用され、金融機関の効率と正確性を向上させます。

• スマートホーム：AIはスマートホームデバイスに応用され、家庭のデバイスが音声やジェスチャーで制御できるようにし、家庭の便利さと快適さを向上させます。

• 自然言語処理：AI技術により、機械が人間の言語を理解し処理できるようになり、音声認識、意味理解、自動翻訳などが含まれ、スマートアシスタント（Siri、Alexa、Google Assistantなど）やバーチャルロボット（カスタマーサービスロボットなど）を通じて、音声やテキストで個別化されたサービスとサポートを提供します。

• エンターテインメントとゲーム：AIはゲーム開発において重要な役割を果たし、インテリジェントな敵の設計、ゲームの難易度の適応、リアルなグラフィック効果などが含まれます。

今年最も注目を集めているChatGPTは、Generative Pre-trained Transformerに基づくチャットボットモデルです。GPTはOpenAIによって開発されたTransformerアーキテクチャに基づく言語モデルです。ChatGPTの目標は、大量のテキストデータに対する事前学習を通じて、言語の統計的規則と意味理解を学び、人間に似た自然言語応答を生成することです。

GPTの基本設計論理は、主に2つの重要なコンポーネントから成り立っています：Transformerアーキテクチャと事前学習-微調整の方法です。

Transformerアーキテクチャ：Transformerは自己注意メカニズム（self-attention）に基づく神経ネットワークアーキテクチャであり、シーケンスデータを処理する際に長距離の依存関係を構築できます。Transformerは複数のエンコーダ-デコーダ層（encoder-decoder layers）で構成されており、各層はマルチヘッド注意メカニズムとフィードフォワード神経ネットワークから成ります。注意メカニズムは、モデルが出力を生成する際に入力シーケンスの異なる位置に焦点を当てることを可能にし、文脈情報をよりよく理解します。

事前学習-微調整の方法：ChatGPTは、大規模な無監視事前学習を使用して言語のパターンと知識を学びます。事前学習段階では、モデルは膨大なテキストデータに対して自己監督学習を行い、入力シーケンスの欠落部分を予測しようとします。これにより、モデルは文法、意味、常識などの知識を学ぶことができます。その後、微調整段階では、特定のタスクのラベル付きデータを使用してモデルを監視下で微調整し、チャットボットなどの特定のタスクに適応させます。

ChatGPTの生成プロセスは、エンコーダ入力段階とデコーダ生成段階の2つの段階を含みます。エンコーダ入力段階では、モデルはユーザーの入力を受け取り、それを隠れた表現に変換して入力の意味情報をキャッチします。デコーダ生成段階では、モデルはエンコーダの隠れた表現と以前に生成されたトークンを利用して次の応答トークンを生成し、特定の停止条件に達するまで続けます。

Crypto：ブロックチェーンは最も公平な生産関係

これは言うまでもなく、Cryptoが現在の規模に発展した根本的な理由は、ブロックチェーンが社会の公平性を高め、最も公平な生産関係を代表しているからです。もちろん、公平性は相対的に普遍的な価値観の枠組みの中で議論される必要があります。

現在最大の時価総額を持つBitcoinとEthereumを例に挙げます。「労働に対する報酬、多くの労働に対する多くの報酬」という価値観の枠組みの中で、BitcoinのPoWコンセンサス機構は非常に公平です。同様に、「資本利得」の価値観の枠組みの中で、EthereumはPoWからPoSに移行した後でも非常に公平です。

要するに、ブロックチェーン技術に基づくCryptoは、資源の最適化、コミュニティの自治を実現し、最も公平な社会の生産関係を代表しています。

AIとCryptoの融合

AIとCryptoの融合は、いくつかの非常に興味深い応用探索を生む可能性があります。

1、Crypto AIトレーディングボット

AIはデータ分析や処理、モデル訓練などの面で成熟しており、すでにAIによる投資の先例があります：

文芸復興ヘッジファンド（Renaissance Technologies）は、100%大規模なデータ分析と数学モデルの機械学習に依存し、高頻度取引、統計的アービトラージ、市場中立戦略を利用して投資を行い、存続期間中に1000億ドルを稼ぎました。文芸復興ヘッジファンドは、機械学習とデータ分析を利用した金融版AIと見なすことができます。

Crypto市場はAIの投資介入をサポートするための特別な利点を持っています：24時間シームレスに運営され、匿名で、KYCなし、チェーン上で完全にクローズド、実体接触なし。Crypto市場向けのAIトレーダーを開発すれば、Crypto市場でのアービトラージ、量的分析、トレンド分析などのヘッジ戦略を実行できます。また、いくつかの機械学習とデータ分析のモデルを設計し、このAIトレーダーがCrypto市場に対する認識を高め続けることができれば、持続的に利益を上げるAIトレーダーを創出できるかもしれません。

AIを使用してCrypto市場のトレンドを予測する：暗号通貨市場の価格変動は非常に激しく、AIは大量の市場データと過去の価格動向を分析することで、市場のトレンドと価格変動を予測できます。機械学習アルゴリズムは隠れたパターンやトレンドを識別し、投資家がより賢明な意思決定を行うのを助けます。例えば、AIは深層学習モデルを使用して市場の感情を分析し、暗号通貨の価格の上昇または下降トレンドを予測できます。

AIを使用して自動取引を行う：AIの自動取引アルゴリズムは、暗号通貨取引の重要なツールの一つです。スマートコントラクトや取引ボットを作成することで、自動化された暗号通貨取引を実現できます。これらのボットは、事前に設定されたルールや戦略に基づいて取引を実行し、人為的な要因の干渉を減らし、取引の効率と正確性を向上させます。例えば、AIアルゴリズムを利用して、取引ボットは市場条件に基づいて自動的に買いまたは売りの操作を実行し、最良の取引結果を得ることができます。

この方向性で現在見られるのはRockybotです。これは完全にオンチェーンのAIトレーディングボットであり、チェーン上のAIモデルを使用してETH価格を予測し、中央の承認なしに自ら投資判断を行うことができます。RockybotはStarkNetに依存し、WETH：USDC取引ペアの過去の価格/為替データで訓練されています。アーキテクチャとしては、Rockyは単純な三層前向き神経ネットワークであり、過去の市場価格データに基づいてWETHの価格が上昇するか下降するかを予測します。ただし、Rockybotはまだ利益を上げていません……おそらく、さらに多くの訓練が必要です（ただし、プロジェクトチームは寄付の受け入れを停止しています）……また、Cryptoのベアマーケットで利益を上げるというこの地獄のような難易度のタスクはAIにとっても困難かもしれません。

2、データ貢献とプライバシー保護

Cryptoを使用してAIアルゴリズムにデータを提供する人を増やす：AIアルゴリズムは大量の高品質なデータを必要とし、暗号通貨はインセンティブメカニズムを通じてユーザーが自分のデータを共有することを促進できます。暗号通貨はデータ提供者に一定の経済的報酬を提供し、データの共有と流通を促進します。このインセンティブメカニズムは、より多くのユーザーがデータを提供することを促し、AIアルゴリズムの訓練サンプルを増やし、その正確性と知能のレベルを向上させます。

Cryptoを使用してAIデータ提供者のプライバシーを保護する：ブロックチェーンの暗号化と匿名性の特性は、ユーザーのプライバシーを保護するのにも役立ちます。暗号通貨のデータ共有とプライバシー保護メカニズムは、AIアルゴリズムにより多くのデータリソースを提供し、同時にユーザーの個人情報の安全を確保します。

3、ZKML：機械学習モデルのプライバシーと真実性を確保する

ZKML（zero knowledge machine learning）は、ゼロ知識証明を機械学習に適用する技術です。ZKMLはAIモデル/入力のプライバシー保護問題と推論プロセスの検証可能性の問題を解決し、機械学習推論の正確性を証明するためにzkSNARKを使用します。

ZKMLは、他の誰にもデータを開示することなく、センシティブなデータに対して機械学習モデルを訓練および評価するために使用できます。ZKMLは、機械学習モデルの一貫性を確保するためにも使用できます。これはユーザーにとって非常に重要であり、モデルは機械学習の結果にとって重要です。

現在、ZKMLに関するいくつかの応用探索が行われています。DeFi方向では、完全にオンチェーンのAIトレーディングボット-Rockybotがすでに導入されており、チェーン上のAIモデルを使用してETH価格を予測し、中央の承認なしに自ら投資判断を行うことができます；ゲーム方向では、Modulus LabsがZKMLに基づく国際チェスゲームLeelaを発表し、すべてのユーザーがZK検証されたAIモデルによってサポートされたロボットと対戦できます。

さらに、プラットフォーム格闘ゲームAI Arenaもあります；クリエイター経済方向では、コミュニティがzkML AIGC-NFTs#7007というEIP提案を提出しました（このEIPはまだ通過していません）、ZKMLを使用してNFTがAI生成であるかどうかを検証することを提案し、AIによって生成されたNFTのカテゴリを導入します；DID方向では、WordcoinがZKMLを使用してユーザーが許可なしにIRISコードを生成できるようにすることを探求しています。IRISコードを生成するアルゴリズムがアップグレードされると、ユーザーはモデルを自分でダウンロードし、証明を生成できるようになります；さらに、StarkNetに基づく信頼に基づくトークン配布プラットフォームAstralyが、AIに基づく信頼システムを構築しています（信頼できない計算を行う前に、クラスタリングモデルを使用してユーザー/プロジェクトの特徴、バッジ、履歴行動を識別します）。

4、AI+ブロックチェーン：自己改善するブロックチェーンプロトコル

透明なAI機械学習を通じて、DeFiプロトコルは信頼なしに自己最適化を行うことができます。例えば、機械学習を使用してステーブルコインの為替レート/金利を調整することができます。多モード生体認証/認証を使用することで、dAppsは自己管理のコンプライアンス/セキュリティを行うことができます。さらには、ZK RollupのZKP生成プロセスも、機械学習のために特化した証明システムを構築することができ、世界で最も高速なzk-AI Proverを構築し、ZK Rollupの性能を大幅に向上させることができるかもしれません。

もちろん、AIとCryptoの融合の道には多くの課題があります。例えば、これまでのところ、既存のAI操作をこれらの自動生成証明の言語に移植する作業を完了した人はいませんが、Gizaは事前学習されたONNXモデルをCarioに移植して検証可能な推論を行うことに取り組んでいます。

まとめ

AIとCryptoの融合は、デジタル化における知的変革をもたらす可能性があります。AIの応用により、Cryptoはより知的で効率的になり、Cryptoに基づくことでAIアルゴリズムにより多くの真実で包括的なデータと信頼できる運用環境を提供します。

多くの課題に直面しているにもかかわらず、AIとCryptoのさらなる深い融合を期待し、共にデジタル経済の発展を推進し、全人類にとってより良い未来を共に創造することができるでしょう。

参考文献：

https://github.com/ethereum/EIPs/pull/7007/commits

https://www.rockybot.app/

https://www.leelavstheworld.xyz/