OP Crypto 研報：AI と Web3 の結合可能性の無限の想像
Ctypto 東昇西落、Web3 と AI は此消彼長。来源：OP Crypto
AIの大波に巻き込まれたWeb3の従事者として、最近数ヶ月の業界の情報爆発を経験した後、いくつかの感想と研究を整理し、Web3の従事者と共に励まし合いたいと思います：
AIとWeb3、ひとつは私たちの生産性の限界を突破し、もうひとつは私たちの経済モデルの理解を再構築しています。未来の発展方向を代表する最前線の技術として、両者の結合は自然に思え、無限の想像力をかき立てることができますが、現実に目を向けると、両者を有機的に結合させるプロジェクトは非常に少ないことがわかります。二つのトラックの衝突は新しい物語を生み出しましたが、多くのバブルや話題も生み出しました。理論的には相互に補完し合う美しいビジョンも、現実には真の需要がないかもしれません。そして、現実の需要に対して対応できるプロジェクトも、コストや技術のボトルネックにより実現が難しいでしょう。
私は、Web3とAIの相互作用の考え方は、一次市場で見られるAI含量のWeb3プロジェクトの数や、非必要なWeb3化のAIプロジェクトに出会うことと比例して増加していると考えています。AIネイティブの起業家やプロジェクトは、データの権利確保のブロックチェーン上への移行、経済モデル、生産関係の配分など、Web3化をどのように行うかを考えません。なぜなら、AIの大規模モデルはリソースの需要が高く、トレーニングから運用まで非常に中央集権的だからです。現在のWeb3プロジェクトがAIの生産関係を改善するという名目で行っていることの実現可能性には、非常に慎重であるべきだと思います。
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。新しい規制の圧力はさておき、イノベーションの観点から、AIが高速で生産性を向上させ、人間の思考能力を代替することで、ほとんどのユーザー、ビルダー、投資家の目を引いたとき、Web3業界のイノベーションの窮屈さはさらに隠しようがありません。Web3はAIのようなレベルのイノベーションを長い間見ていません。正直なところ、現在注目を集めている新しいプロジェクトのほとんどは、過去の技術や製品に対するわずかな変更です。例えば、より良いステーキング方法、より良いユーザー体験を提供するマルチチェーンウォレット、新しい遊び方のミームコイン、新しいパブリックチェーン上の流動性の高いDEXなど、これらの「イノベーション」は本当により多くのユーザーを引き入れたり、ブロックチェーンの使用浸透率を高めたりするのに役立つのでしょうか、そしてそれはこの業界が本当に必要としているものでしょうか。
私たちは、AIをWeb3に取り入れ、Web3を外に出すことができる新しい分野が必要です。そして、これらのブロックチェーンの基盤となる本質（1. コンテンツ創作の権利確保、2. 身分確認、3. 金融システムの革新、4. 信頼の終焉など）の実際の使用は、業界全体の次のパラダイムシフトの未来に関わっています。有機的な結合を求める精神に基づき、本稿では基盤技術の適合と相補性から出発し、AIとWeb3の結合によって生まれた新しい分野を包括的に振り返り、これらの分野における各方向の実際の需要、発展のボトルネック、展望についてまとめて分析しました。
上図はHash GlobalのKK社長を参考にしています
TL;DR
AIとWeb3は基盤論理において対立しており、AIの大規模モデルが必要とする大量のリソースは、AIのトレーニングから運用までを非常に中央集権的にしています。一方、ブロックチェーンに基づくWeb3の展望は、優先的に非中央集権と公開透明性を目指しています。これにより、AIとWeb3の基盤での結合は非常に困難であり、そのビジネスロジックが成立するか、実際の需要が存在するかは検討の余地があります。
しかし、まさにこの基盤での対立するロジックが、AIとWeb3が相互に補完し合うことを可能にし、互いの物語の核心になることを求めずに、互いの痛点の解決策となり、各自の発展を促進することができます。二つの技術はまた、多くの新しい物語をもたらし、巨大な想像の余地を残します。Web3の経済モデル設計は、多くのAIプロジェクトが資金の利用率を向上させ、プロジェクトの新規獲得と活性化を促進するのに役立ちます。また、ブロックチェーン自体の利点、例えばインフラコストの削減、身分の検証、人工知能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、データ貢献のインセンティブを提供することは、AIプロジェクトチームの製品設計に新しい視点を提供します。
インフラ層では、Web3の非中央集権メカニズムが、現在のAIが抱えるリスクや問題、例えばプライバシー保護やデータの悪用などを根本的に解決できます。
AIの発展に必要な要素、例えば計算力やデータを提供し、非中央集権の市場を最大限に活用し、リソースの利用と配置を最適化し、AIの大規模モデルの発展と応用を助けます。
Web3の非中央集権メカニズムにより、AIは最も基盤的な側面からより民主的になります。非中央集権的にAIを展開、トレーニング、使用することで、ユーザーのデータプライバシーがより良く保護されると同時に、データを共有することで報酬を得る機会も得られます。
ブロックチェーンはまた、AIの行動を記録し監視するためにも使用でき、AIの安全性を向上させ、自動化されたAIエージェントのさまざまなシーンでの使用を促進します。
アプリケーション層では、AIはWeb3アプリケーションの発展と普及を助けることができます。
一つは、AIが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、知識エンジンとしてユーザーとdAppのインタラクションや学習コストを低下させ、より多くのユーザーがWeb3に入るのを助けることができます。
AIはdAppの開発やプロジェクトの発行における技術的なハードルを大幅に下げ、プロジェクトの競争力を革新や運営により多く焦点を当てることができます。そして、この方向性において、生成的AIはWeb3のアプリケーションに新しい物語をもたらすことができます。例えば、ゲームやソーシャルエコシステムにバーチャルキャラクターやキャラクターAIなどの新しい要素を組み込むことで、全く新しい遊び方を開発します。
インフラ層
トークンインセンティブとガバナンスメカニズム: 非中央集権市場がAIインフラを強化
AIの大規模モデルの時代において、AIの発展を支えるインフラの各段階が特に重要になります。
AIインフラの構築と発展の過程で、参加者を効果的に奨励し、調整してシステムの発展と運営を共同で推進することが重要な課題です。非中央集権市場とトークンインセンティブメカニズムは、この問題を解決するための新しく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の媒介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、その取引と移転はスマートコントラクトを通じて行われ、安全で透明かつ自動化された取引プロセスを実現します。
AIインフラにとって、トークンインセンティブメカニズムは多重の役割を果たすことができます。まず、トークンはAIインフラに貢献する参加者を報酬し奨励する手段として機能します。これらの貢献には、計算リソース、データセット、アルゴリズムモデル、計算力の提供などが含まれます。最近非常に人気のある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工房とデータ分析を通じてデータの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でチャットボットの声、機能、知識ベースをカスタマイズし、それらとインタラクションを行います。これらのインタラクションから収集されたデータは、ロボットの性能と個別化サービスを改善するために使用され、より多くのユーザーをプラットフォームに引き寄せ、データと価値をさらに増加させ、良性の循環成長モデルを形成します。
参加者にトークン報酬を提供することで、Web3の経済モデルはAIインフラの構築により多くの人々を引き込むことができ、リソースの共有と協力を促進します。トークンは、非中央集権市場における価値の流動と交換を実現するために使用されます。参加者はトークンを使用してリソース、サービス、アルゴリズムモデルなどを購入および販売し、市場での取引と協力を実現します。このような価値の流動メカニズムは、AIインフラの発展に対してより柔軟で効率的な方法を提供し、参加者がそれぞれのニーズと利益をより良く満たすことを可能にします。
同型暗号とフェデレート学習: AIの基盤トレーニングにプライバシー保護を組み込む
個人のプライバシーとデータの安全性を確保しながら、効果的なモデルトレーニングを行うことは、長年の課題です。この点で、同型暗号技術は強力なプライバシー保護手段を提供し、AIの基盤トレーニングにプライバシー保護を組み込むことができ、敏感なデータの安全性を保証します。
同型暗号は、データを暗号化した状態で計算を行うことを許可する特別な暗号技術です。これにより、暗号化されたデータに対してモデルのトレーニングや計算を行うことができ、元のデータの内容を露出することなく実現できます。同型暗号をAIの基盤トレーニングプロセスに適用することで、敏感なデータを漏らすことなくプライバシー保護を実現できます。
同型暗号を使用してAIをトレーニングする際のいくつかの重要なステップと考慮事項は以下の通りです：
データの暗号化：AIトレーニングに参加するデータを同型暗号アルゴリズムを使用して暗号化します。これにより、トレーニングプロセス中のデータのプライバシーと機密性が確保されます。
暗号化計算：暗号化された状態で計算操作を実行します。これにはモデルのトレーニング、最適化、推論などが含まれます。同型暗号技術により、これらの計算が可能になり、データを解読する必要がありません。
安全なパラメータの共有：トレーニングに参加する各当事者は、暗号化計算に必要な安全な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同型暗号プロセスと解読結果を制御するために使用されます。
暗号化結果の処理：暗号化計算が完了した後、結果を解読して最終的なモデルの重みや予測出力を得ることができます。解読結果を得る際には、データ漏洩や未承認のアクセスを防ぐために適切な安全対策を講じる必要があります。
同型暗号技術がAIの基盤トレーニングにプライバシー保護を組み込むことにはいくつかの利点と潜在的な応用シーンがあります：
a. プライバシー保護：同型暗号により、敏感なデータでモデルのトレーニングを行うことが可能になり、実際にこれらのデータにアクセスしたり露出したりする必要がありません。これにより、個人のプライバシーとデータ所有者のコントロール権が維持されます。
b. データ協力：複数のデータ所有者が原データを共有することなくAIトレーニングに共同で参加できます。同型暗号技術により、このようなデータ協力が可能になり、協力と共有の機会が促進されます。
c. 法的遵守：法律や規制によって制限される敏感なデータ（例えば医療記録や金融データ）に対して、同型暗号はAIトレーニングにおいて法的要件を満たす方法を提供します。
このようなプライバシーは、非中央集権的な計算プラットフォームを通じて実現することもできます。例えば、FluenceはAIを含む多くのプログラムを実行できる非中央集権的な計算プラットフォームで、ピアツーピアアプリケーションを通じてデジタルイノベーションの自由を実現することを目指しています。許可なしにピアツーピアネットワーク上でアプリケーション、インターフェース、バックエンドを開発およびホスティングするためのオープンなWeb3プロトコル、フレームワーク、ツールを提供します。
zkMLとオンチェーンAI推論: AIエージェントの行動監視と権責の制約
人工知能（AI）技術の急速な発展と広範な応用の背景の中で、AIシステムの行動が倫理的および法的要件に適合することを確保することが特に重要になっています。AIシステムは通常、タスクを実行し、意思決定を行う代理エンティティと見なされ、これらの決定は人間や社会に深遠な影響を与える可能性があります。したがって、AIエージェントの行動を監視し、その権責を制約することは、公共の利益と個人の権利を保障するための重要な問題です。zkMLは、AIエージェントの行動の監視と権責の制約に対して、安全で検証可能かつ透明な解決策を提供する革新的な方法です。ゼロ知識証明とブロックチェーン技術を組み合わせることで、zkMLは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を例にとると、このプロジェクトはzkML技術を利用して、AIシステムの運用中に重要なデータや敏感な情報が漏洩しないようにしています。計算プロセスでゼロ知識証明を適用することで、このプロジェクトは規制当局や利害関係者に対して、実際のデータや内部モデルを開示することなく、AIが特定のタスクを実行したことを証明できます。この方法は、個人のプライバシーと商業機密を保護しつつ、AIエージェントの行動を監査し検証する手段を提供します。zkMLが構築する非中央集権的な監視と制約のフレームワークは、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審査できます。
このような非中央集権的な監視メカニズムは、透明性と追跡可能性を確保し、違反行為や不適切な決定が迅速に発見され、修正されることを可能にします。zkMLはまた、AIエージェントの行動に対する権責の制約を提供するメカニズムを提供します。スマートコントラクトをAIシステムの運用と意思決定プロセスに組み合わせることで、一連のルールや条件を設定し、AIエージェントの行動範囲を制限し、倫理基準や法令に適合させることができます。このような権責の制約メカニズムにより、AIシステムは信頼できるツールとなり、人間社会に価値を創造し、権力を濫用したり人間の利益を損なったりすることがないようになります。この技術は、持続可能で倫理的かつ責任ある人工知能システムを構築するための重要な基盤を築きます。
実行層
生産性を向上させ、Web3の発展を加速する
Web3の発展過程において、人工知能（AI）は重要な役割を果たし、さまざまな分野と結びついて生産性を向上させ、より良いユーザー体験を創造しています。以下は、AIとWeb3の結合におけるいくつかの重要な分野です：
AIとオンチェーンデータ収集分析
AI技術は、オンチェーンデータの収集と分析において重要な役割を果たします。ブロックチェーンは分散型データベースとして、大量の取引と情報を記録しています。AI技術を活用することで、ブロックチェーン上のデータをより良く理解し、利用することができます。例えば、Web3 AnalyticsはAIに基づく分析プラットフォームで、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、分析します。これにより、ユーザーはオンチェーン取引、市場動向、ユーザー行動パターンを洞察し、より正確なデータ分析と意思決定支援を受けることができます。類似のプラットフォームにはMinMax AIがあり、AIに基づくオンチェーンデータ分析ツールを提供し、ユーザーが潜在的な市場機会やトレンドを発見するのを助けます。
AIと自動化dApp開発
AI技術は、自動化されたdApp開発プロセスにおいても非常に重要です。スマートコントラクトやdAppの開発には通常、大量のコードを記述し、煩雑なテストとデプロイ作業が必要です。AIをスマートコントラクトやdApp開発ツールと組み合わせることで、より効率的でインテリジェントなdApp開発プロセスを実現できます。AIはコード生成の自動化、スマートコントラクトの検証とテスト、dAppのデプロイとメンテナンスを支援します。これにより、時間とリソースを節約し、開発プロセスの効率と正確性を向上させることができます。例えば、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記述し、潜在的なエラーを自動的に検出して修正するのを助けます。
AIとオンチェーン取引の安全性
Web3の世界では、オンチェーン取引の安全性が極めて重要です。ブロックチェーンのオープン性と透明性により、悪意のある攻撃、詐欺行為、データ漏洩などのリスクが存在します。AI技術は、オンチェーン取引の安全性とプライバシー保護を強化するために使用できます。例えば、Web3セキュリティプラットフォームSeQureは、AIを利用して悪意のある攻撃、詐欺行為、データ漏洩を検出し防止し、リアルタイムの監視と警報メカニズムを提供して、オンチェーン取引の安全性と安定性を確保します。類似のセキュリティツールにはAI-powered Sentinelがあります。
リソース配置の最適化、Web3世界のナビゲーター
Web3の世界では、リソース配置の最適化が重要な課題です。ブロックチェーン技術と人工知能の結合により、AIをナビゲーターとして利用して、より効果的なリソースの分配と利用を実現できます。以下は、AIがWeb3の世界でナビゲートする役割を果たすいくつかの分野です：
AIとオンチェーン活動の最適化：ブロックチェーン上の活動には、取引、契約の実行、データの保存などが含まれます。AIのインテリジェントな分析と予測能力を通じて、オンチェーン活動をより良く最適化し、全体の効率と性能を向上させることができます。AIはデータ分析とモデルのトレーニングを通じて、取引パターンを特定し、異常活動を検出し、ブロックチェーンネットワークのリソース分配を最適化するためのリアルタイムの提案を提供します。
AIとオンチェーン広告メカニズム：Web3の世界では、広告もリソースの一種です。AIはオンチェーン広告メカニズムにおいて重要な役割を果たし、広告主がターゲットオーディエンスをより正確に特定し、パーソナライズされた広告コンテンツを提供するのを助けます。オンチェーンユーザーのデータと行動パターンを分析することで、AIはより正確な広告配信を実現し、広告のクリック率と転換率を向上させ、リソースの配置と利用を最適化します。
AIとDAOガバナンス：分散型自律組織（DAO）はWeb3の世界における新しい組織形態です。AIはDAOガバナンスの重要なツールとして機能し、意思決定、投票メカニズム、コミュニティガバナンスを支援します。AIはデータ分析と予測を通じて、DAOメンバーがコミュニティのニーズや意見をより良く理解し、意思決定をサポートします。AIの参加により、DAOはより効率的に運営され、リソースの配置を最適化し、コミュニティの発展と成長を促進します。
アプリケーション層
参入障壁を下げ、Web3普及の推進者
AIを組み込んだユーザーフレンドリーなインターフェース
例えば、Web3監査プラットフォームFuzzlandは、AIを使用してコード監査者がコードの脆弱性をチェックするのを助け、監査の専門知識を補助する自然言語の説明を提供しています。Fuzzlandはまた、AIを利用して正式な規範と契約コードの自然言語の説明、およびいくつかのサンプルコードを提供し、開発者がコードの潜在的な問題を理解するのを助けています。AI技術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より簡単に理解し、説明できるようにし、監査の効率と正確性を向上させています。
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
Web3の発展において、参入障壁を下げることは普及を実現するための鍵です。この目標を達成するために、人工知能（AI）を組み込んだ技術が、ユーザーフレンドリーなインターフェース、スマートコントラクトの解釈、スマートコントラクトの作成において重要な役割を果たしています。AIを組み込んだユーザーフレンドリーなインターフェースは、Web3プラットフォームを使用するユーザーにより直感的で便利な操作体験を提供します。従来のブロックチェーン技術は、ユーザーが複雑なコマンドや構文を学ぶ必要があり、インタラクションや操作の実行が求められます。しかし、AI技術をユーザーインターフェースデザインに適用することで、自然言語処理やグラフィカルインターフェースなどの機能を実現し、ユーザーが技術的な詳細を深く理解することなく、Web3プラットフォームでさまざまな操作を簡単に行えるようになります。AIはまた、ユーザーがスマートコントラクトを理解し、説明する能力を向上させます。AI技術を適用することで、スマートコントラクトの自動解析と可視化表示が実現され、スマートコントラクト内のロジックフローや条件がユーザーに明確に提示され、ユーザーの理解と信頼を高めます。
豊かなストーリーとプレイスタイル、Web3世界のクリエイティブライブラリ
AIと生成的NFT
AI自動取引エージェント
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
生成的AIの台頭は、クリエイティブ産業に新たな可能性をもたらし、Web3世界に多様で革新的な体験を提供し、ユーザーが豊かなストーリーやプレイスタイルに参加できるようにします。過去のNFTブームの中で、AIは生成的NFTに無限の創造力を注入しました。生成的NFT（Non-Fungible Token）は、アルゴリズムとデータに基づくアート作品やデジタル資産で、AI技術を通じてさまざまなユニークで多様なアート作品やキャラクターを生成できます。これらの生成的NFTは、ゲーム、仮想世界、またはメタバース内のキャラクター、アイテム、またはシーン要素となり、ユーザーに豊富な選択肢と個別化された体験を提供します。DeFiの熱潮の中で、AI自動取引エージェントもクリエイティブライブラリ内の経済取引プロセスに便利さと効率をもたらしました。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資産を所有、取引、または参加することで利益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技術を利用して、資産取引を自動化し、ユーザーが最適な取引機会を得て利益を最大化するのを助けます。
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プレイスタイルと創造性をもたらしました。例えば、YodayoはAIアートプラットフォームで、バーチャルストリーマーやアニメファンが自分の好きなコンテンツを共有し創造するためのものです。YodayoはAIGCエンジンを接続し、ユーザーがコンテンツ創作プラットフォームでの創造とインタラクションをより簡単に操作できるようにし、従来のプラットフォームで通常「沈黙」している大多数のユーザーがクリエイターやアップ主となり、コンテンツ消費者からコンテンツクリエイターに変身し、コミュニティとのより密接な関係を築き、貢献できるようにします。
キャラクターAIとゲームNPCの結合は、クリエイティブライブラリ内のゲームストーリーによりリアルでインタラクティブな体験をもたらします。AI技術をゲームキャラクターや非プレイヤーキャラクター（NPC）に適用することで、彼らにインテリジェントな行動、自主的な意思決定、感情表現能力を与えることができます。これにより、ゲームストーリーはより豊かで多様になり、プレイヤーはリアルな人工知能を持つキャラクターとインタラクションを行い、ゲームの世界を共に探求し、さまざまな課題を解決することができます。AIとメタバースシーンの自動レンダリングの結合は、ゲーム内の仮想世界によりリアルで生き生きとした環境を創造します。例えば、Inward AIはプレイヤーの行動や好みを体系的に分析し、彼らの以前のインタラクションに基づいて、ゲーム内の重要なキャラクターにユニークなタスクや情報を提供し、各プレイヤーに個別化されたストーリーを形成します。また、rctAIが提供するリアルタイム戦闘AIは、各戦闘を生き生きとしたものにし、プレイヤーと戦うキャラクターはプレイヤーの戦闘戦略から学び続け、スキルを向上させ、戦略を調整し、戦闘により多くの不確実性をもたらし、より刺激的になります。これらのAI技術の統合は、動的でインタラクティブな物語を創造し、リアルで挑戦的な戦闘シーンを提供し、ゲームの世界をより没入感のある魅力的なものにします。
結論
AIの大波に巻き込まれたWeb3の従事者として、最近数ヶ月の二つの業界の情報爆発を経て、AIとWeb3の結合についてより深く考えるようになりました。両者は基盤論理において対立しており、AIの中央集権的な特性とWeb3の非中央集権的な原則は調和が難しいように見えますが、まさにこの相反するロジックが、AIとWeb3が相互に補完し合い、互いの痛点の解決策となり、各自の発展を促進することを可能にしています。Web3の非中央集権メカニズムは、AIが直面するプライバシー保護やデータの悪用などの問題を根本的に解決でき、Web3とブロックチェーン技術の応用はAIの行動を監視し記録することができ、AIの安全性を向上させ、自動化されたAIエージェントのさまざまな分野での普及と応用を促進します。
AIとWeb3の基盤での結合は困難ですが、アプリケーション層では多くの新しい可能性と物語を創造することができます。AIはWeb3アプリケーションの重要な助力となり、Web3アプリケーションの開発速度を大幅に向上させ、ユーザーとdAppのインタラクションや学習コストを低下させ、より多くのユーザーがWeb3の世界に入るのを助けます。同時に、AIはdAppの開発やプロジェクトの発行における技術的なハードルを下げるだけでなく、プロジェクトに革新や運営の面で新しい遊び方をもたらし、競争力を高めます。ゲームやソーシャルエコシステムにバーチャルキャラクターやキャラクターAIなどの新しい要素を組み込むことで、Web3アプリケーションに全く新しい物語と体験をもたらし、Web3業界の発展と普及をさらに促進します。
AIとWeb3の結合は、いくつかの課題や制限に直面していますが、私たちは、両者の有機的な結合こそが次世代インターネットの物語と理想を支えると信じています。私たちは、AIをWeb3に取り入れ、Web3をより広い分野に推進することができる革新的なプロジェクトの登場を期待しており、これら二つの最前線技術の発展が、互いに技術的なボトルネックを突破し、コスト制限を克服し、よりインテリジェントでオープンな未来を共に創造することを願っています。
