veDAO研究所：AIはWeb3にどのように影響するか？

出典：veDAO 研究院

AIの文脈において、唯一の確実性は不確実性です。人々は確実なものを好みますが、AIによってもたらされるこの不確実性は、技術の発展の大潮の中で不可逆的です。楽観主義者は、AIの出現が世界全体に想像を超えるコスト削減と効率向上の助けをもたらすと考えています。一方、悲観主義者は、AIが現在の各業界のゲームルールに深刻な影響を与え、その結果として大量の失業を引き起こすと考えています。

しかし、いずれにせよ、ChatGPTの登場以来、人々のAIに対する見方は驚きと懸念から徐々に受け入れへと変わってきました。人々は、歓迎するか排斥するかにかかわらず、AIが疑いなく人々のさまざまな分野に深く浸透し、そのメカニズムと潜在能力によって各業界に変革をもたらすことを認識しているようです。

現在、AIはWeb3に進出し、全業界に影響を与えています。

OneKeyの前創業者である王一石はTwitterで、Web3の物語が暗号通貨からAIに移行したと述べています。王一石の見解は例外ではなく、Web3業界内には多くの人々がAIのWeb3への影響は巨大であると考えています。特にNFTやGameFiの分野では、AIGCの概念の出現が、コンテンツ創造において全く新しいパラダイムを意味しています。PGC（Professionally Generated Content、専門家による生成コンテンツ）からUGC（User Generated Content、ユーザーによる生成コンテンツ）、そして現在のAIGCへと、コンテンツ創造の作業がプログラムに委ねられています。

AIGCがWeb3のコンテンツに与える影響に加えて、実際にはAIがWeb3に与える影響は私たちが想像する以上に深遠です。

AIがWeb3を「整頓」している

AIがWeb3を「整頓」するのは二つの側面から来ています。一つは、AI技術の出現が資本のWeb3への注目を分散させたことです。

AIが登場する前、Web3はVCや機関の目にとって魅力的な存在でした。さまざまな業界がデジタルコレクションやメタバースなどのWeb3関連の概念を打ち出していました。しかし、AIが登場した後、この状況は変わりました。

機関の目には、AIGCは少なくともWeb3よりも信頼性が高く、実際のものであり、予見する必要のある概念ではありません。機関の関心は移りつつあり、さらに熊市や規制などの他の理由も加わっています。陀螺研究院の統計によれば、Web3分野では今年3月に世界で86件の資金調達が行われ、金額は56.76億元で、昨年比で47.98%減少しました。

資金はWeb3分野から離れ、AIに流れています。

「整頓」のもう一つの側面は、AIの出現がWeb3分野のメカニズムと論理を変化させていることです。Web3プロジェクトは、自身のエコシステムにAI要素を追加することに重点を置き始めています。一部のプロジェクトは、少なくともAIの概念を持つか、少なくともGPTインターフェースを持たなければならないと進化しています。この現象をAIがWeb3世界を「整頓」していると見ることもできますし、Web3世界がAIの強力な「侵入」に対する自己対応手段とも考えられます。

その結果、AI Web3の概念が登場しました。AIとWeb3の融合の過程で、市場にはさまざまな製品が登場し、これらの製品は大きく二つのカテゴリに分けることができます。一つは、プロジェクト自体の方向性に基づいてAI要素を追加するものです。この種の製品は、通常、自身の製品の基盤にAIツールのインターフェースを介入させ、外部PRの際にAIが製品に与える力と推進作用を強調します。例えばAIGOGEです。

AI+Web3のもう一つの結合は、コスト削減と効率向上の考え方に基づいています。AI+取引戦略を主打ちするPionex、AI+インフラ構築を主打ちするGetch、Cortex、SingularityNET、AI+金融予測に重点を置くNumeraiなどです。

異なるAI概念のWeb3製品の出現は、市場と資本がこのタイプの製品に対する好意を反映しています。例えば、4月18日に登場したAIDOGEコインは、2日間で218.50%上昇しました。（Fetch.ai）FET、SingularityNET（AGIX）、Ocean Protocol（Ocean）などのプロジェクトトークンは、90日間でそれぞれ110%、61.53%、66.67%増加しました。

AI Web3の概念が二次市場で熱を帯びる一方で、一次市場のパフォーマンスはさらに喜ばしいものです。今年に入ってから、AI Web3の概念製品は次々と資金調達を成功させています。今年3月29日、Fetch.aiはSWF Labsから4000万ドルの投資を受けました。

現時点で、AI+Web3の概念は、今後主要なトレンドになるようです。そこで、veDAO研究院はAIがWeb3にもたらす変革の異なるトラックを整理しましたので、参考にしてください。

AIがWeb3の異なるトラックを強化する

AIに基づく取引戦略

ChatGPTに基づく流動性マイニング戦略の一般的な考え方は、ChatGPTモデルを利用して市場の動向を予測し、流動性マイニングに参加するかどうかを決定し、最適なタイミングを選択することです。

AIが取引戦略にもたらす役割：

• データ収集：APIを使用して取引所から流動性マイニングに必要なデータを取得します。例えば、取引ペアの価格、取引量、流動性提供量、引き付け量などです。
• データ前処理：収集したデータを明確にし、変換し、標準化して、後の分析とモデリングに備えます。
• ChatGPTモデルの構築：訓練されたChatGPTモデルを使用して、過去のデータを分析し、現在および未来の流動性マイニングのトレンドと収益を予測します。
• リスク管理：ChatGPTの予測結果に基づいて、リスク管理戦略を策定します。例えば、損切りや利益確定の条件を設定し、取引量を制御することで、投資家の利益を保護します。
• 取引戦略の実施：ChatGPTモデルの予測結果に基づいて取引戦略を策定し、取引ペアを選択し、取引のタイミングを決定し、取引価格を設定します。
• 取引の実行：取引戦略に基づいて取引を実行し、AIシステムが自動的に資金をマイニングに投入し、期待される収益を得ます。
• 監視と最適化：定期的に取引結果とモデルのパフォーマンスを監視し、戦略を最適化および調整して、良好な投資収益とリスク管理の効果を維持します。

AIに基づく感情分析戦略

この戦略は、ChatGPTの自然言語処理能力に基づいており、ニュース記事やソーシャルメディアの投稿などのテキストデータを分析して市場の感情を感情分析します。テキストの大多数の感情傾向が「ポジティブ」または「買い」の場合、取引戦略は買いを選択する可能性があります。逆もまた然りです。

この戦略の実現には、市場関連のテキストデータを収集し、これらのデータをクリーニング、分析、モデリングする必要があります。感情分析モデルのモデリングには、教師あり学習アルゴリズムを使用し、ラベル付けされた訓練データを用いて訓練し、テキストの感情傾向を予測します。取引戦略の策定は、モデルの予測結果と市場のトレンドなどの要因を組み合わせて調整できます。

AIに基づく取引戦略分析

この戦略は、ChatGPTが取引戦略のテキスト記述を理解する能力に基づいており、取引戦略を分析および評価します。例えば、取引戦略のバックテスト結果や過去の収益率などを分析し、戦略の有効性と信頼性を評価し、それに基づいて取引戦略を策定します。取引戦略の分析と評価には、機械学習アルゴリズムを使用し、モデルの訓練と最適化を通じて戦略の収益率とリスクを予測します。取引戦略の策定は、モデルの予測結果と試作トレンドなどの要因を組み合わせて調整できます。

AIに基づく資産ポートフォリオ管理

ChatGPTに基づく資産ポートフォリオ管理ツールは、自然言語処理技術を使用してユーザーが資産ポートフォリオをより良く管理し、資産配分とリスク管理を最適化し、投資決定の提案をより正確に提供するのに役立ちます。以下のことが可能です：

自動化された資産分析と選定：ChatGPTの自然言語処理を利用して、さまざまな資産のファンダメンタルズ、市場状況、マクロ経済要因などを分析し、適切な投資対象を自動的に選定し、誤った決定のリスクを低減します。

資産ポートフォリオの最適化：ChatGPTが市場のトレンドとリスクを予測し、ユーザーに資産ポートフォリオの最適化提案を提供し、リスク分散と収益最大化を実現します。

自動化された取引実行：ChatGPTの取引決定モデルに基づいて、自動的に売買取引を実行し、資産のリアルタイム調整と最適化を実現し、人的介入のリスクを低減します。

AIに基づくシミュレーション取引ツール（AIデモアカウント）

AIに基づくシミュレーション暗号通貨取引ツールは、AIアルゴリズムに基づく仮想取引プラットフォームであり、実際の暗号通貨市場環境をシミュレートし、ユーザーがシミュレーション取引を行うための仮想資金を提供します。ユーザーはプラットフォームで暗号通貨取引を学び、取引戦略を策定し、シミュレーション取引を行うことができ、実際の取引に伴うリスクを負うことなく、より多くのユーザーがAI機能を体験しながら自己投資レベルを向上させることができます。

DEX+AIの実行可能な方向性：

意思決定の補助：取引データの分析と掘り起こしを行い、より正確で包括的な市場分析と予測を提供し、トレーダーがより賢明な投資決定を行うのを助けます。

• 資産ポートフォリオ管理の最適化：AI技術は、ユーザーの投資嗜好、リスク耐性、過去の取引データなどの情報を分析することで、より個別化され、高効率な資産ポートフォリオ管理サービスを提供できます。
• ユーザー体験の改善：AI技術は、スマートカスタマーサービス、スマート推薦、スマートQ&Aなどの方法を通じて、ユーザーによりインテリジェントで迅速、親切な取引サービス体験を提供し、ユーザーの満足度と忠誠度を向上させます。
• 投資情報の収集：AIは世論、感情、リスク情報を提供するのに役立ちます。
• 価格予測：AIはビッグデータや機械学習などの技術を使用して市場データを分析し、暗号通貨の価格動向を予測し、ユーザーがより賢明な投資決定を行うのを助けます。
• 取引決定：人工知能は自動化された取引システムを使用して取引決定を実行し、事前に設定されたルールや戦略に基づいて取引を行い、人的要因が取引に与える影響を減少させます。

AIの安全性：

• 詐欺分析：AI技術は、人工知能を使用してネットワークトラフィックを監視および分析し、ネットワーク攻撃や詐欺行為を識別および防止することで、DEXの安全性と信頼性を向上させます。
• コントラクト監査：AI技術は、スマートコントラクトの作成と展開を最適化し、そのコードの品質と信頼性を向上させるのに役立ちます。また、悪意のある行為を監視および防止し、DEXのリスクと脆弱性を減少させることもできます。
• 信用分析：ビッグデータや機械学習などの技術を利用して、人工知能は顧客の信用履歴、財務状況、ソーシャルネットワーク、行動データなどの多次元情報を分析し、顧客の信用リスクレベルを評価します。人工知能はビッグデータや機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の信用履歴、財務状況、その他の関連データを分析し、顧客のリスクレベルを評価し、顧客のデフォルトリスクを予測します。
• 詐欺検出：人工知能は自然言語処理や画像認識技術を使用して、顧客の取引記録やその他の行動データを分析し、潜在的な詐欺行為を検出します。
• 取引監視：人工知能はリアルタイムデータ分析技術を使用して取引活動を監視し、潜在的な異常取引行動を識別します。
• リスク管理：ChatGPTに基づくリスク管理システムは、自然言語処理技術を利用して金融市場リスクを分析し、評価するシステムです。金融データとリアルタイム市場ニュースを分析することで、市場リスクの予測と警告を生成し、投資家がリスクをより良く管理するのを助けます。
• 取引速度と効率の向上：AI技術を使用して取引プロセスを最適化することで（例えば、最適なルーティングの選択）、取引の混雑を減少させ、取引コストを低下させ、取引完了時間を短縮できます。

現在のDEXのいくつかの問題を解決する：

• 流動性不足：DEXはCEXに比べて取引量が少なく、流動性が不足し、取引価格が市場の変動に影響されやすくなります。AI技術を使用することで、取引ロボットのインテリジェンスを向上させ、取引効率と収益性を高め、取引量と流動性を増加させることができます。
• セキュリティの問題：DEXは分散型の特性により、取引中にセキュリティリスクが存在します。例えば、資産の盗難やコントラクトの脆弱性などです。AI技術を使用することで、リスク管理能力を向上させ、インテリジェントなリスク管理とセキュリティ監視を実現し、リスクイベントの発生を防止できます。
• ユーザー体験の悪さ：DEXのユーザーインターフェースはCEXに比べて簡素で、ユーザー体験が良くありません。AI技術を使用することで、ユーザーの個別化サービス能力を向上させ、インテリジェントな顧客関係と推薦システムを実現し、ユーザー体験を向上させることができます。
• 取引コストの高さ：CEXの低コスト手数料に比べ、DEXは現在、マイナー手数料などの理由により、取引コストが相対的に高くなっています。AI技術を使用することで、取引ロボットの取引戦略を最適化し、取引コストとリスクを低下させ、収益性を向上させることができます。

まとめ：

全体的に見て、AIの出現は単なる新技術ではなく、新しい概念や新しい分野であり、社会全体の基盤運営論理に一連の反復や変革をもたらします。Web3の世界も同様です。そして、AIとWeb3の関係は、単に概念の融合に限らず、あるプロジェクトがAIツールを単純に追加することにとどまらず、Web3の基盤論理に直接深く入り込み、Web3内のすべての行動にAIの存在意義を与え、Web3をより効率的でインテリジェントにすることになります。

生産手段と生産関係の哲学的な関連性と同じように、両者は独立して考えることはできません。どのような生産手段があれば、どのような生産力があり、どのような生産力が相応の生産関係の発生と普及に必要な条件を提供します。もしブロックチェーンを基盤とするWeb3が新しい生産関係を代表するなら、AIは間違いなくこの時代の最も先進的な生産手段です。したがって、生産手段としてのAI技術の出現、普及、融合は、今後のWeb3概念の普及と推進に決定的な役割を果たすと信じる理由があります。