Arweaveの創設者がNEARの共同創設者と対話：AIとブロックチェーンの融合の道を探る

著者：思维怪怪，BlockBeats

翻訳者注：6月14日、AO財団は正式に分散型スーパーコンピュータAOのトークンエコノミクスを発表しました。ちょうど2日前の6月12日夜、分散型ハッカソンプラットフォームおよびアクセラレーターBeWaterのパートナーLuluが、ArweaveとAOの創設者Sam Williams、NEAR Protocolの共同創設者Illia Polosukhinを招待し、AIとブロックチェーンの融合について深い対話を行いました。SamはAOの基盤アーキテクチャについて詳しく説明しました。これはアクター指向のパラダイムと分散型のErlangモデルに基づいており、無限にスケーラブルで異種プロセスの相互作用をサポートする分散型計算ネットワークを構築することを目指しています。

Samはまた、DeFiシーンにおけるAOの潜在的な応用について展望を述べ、信頼できるAI戦略を導入することで、AOが真の「エージェントファイナンス」を実現する可能性があると語りました。Illiaは、NEAR ProtocolのスケーラビリティとAI統合に関する最新の進展を共有し、チェーン抽象化とチェーン署名機能の導入、開発中のピアツーピア決済およびAI推論ルーターについて説明しました。さらに、両者はそれぞれのエコシステムにおける優先事項や研究の焦点、彼らが注目している革新プロジェクトについて意見を述べました。

IlliaとSamはどのようにAIと暗号に関わるようになったのか

Lulu：まずは簡単な自己紹介をお願いします。AIとブロックチェーンの2つの分野にどのように関わるようになったのか教えてください。

Illia： 私のバックグラウンドは機械学習と人工知能で、暗号の分野に入る前に約10年間この分野で働いていました。私が最も知られているのは「Attention is All You Need」という論文で、これはTransformerモデルを導入し、現在ではさまざまな現代の機械学習、AI、深層学習技術に広く使用されています。しかし、その前にも多くのプロジェクトに参加しており、TensorFlowはGoogleが2014-2015年にオープンソース化した機械学習フレームワークです。私はまた、質問応答システムや機械翻訳などの研究にも従事し、Google.comや他のGoogle製品でいくつかの研究成果を実際に応用しました。

その後、私はAlexと共にNEAR.aiを設立しました。最初はAI会社で、機械にプログラミングを教えることに専念していました。私たちは、将来的には人々が自然言語でコンピュータと対話でき、コンピュータが自動的にプログラミングを行うことができると考えました。2017年には、これはSF小説のように聞こえましたが、私たちは実際に多くの研究を行いました。私たちはクラウドソーシングの方法でより多くのトレーニングデータを取得し、中国や東欧などの学生がコードを書く、コードコメントを書くなどの小さなタスクを私たちのために行いました。しかし、報酬を支払う際に課題に直面しました。たとえば、PayPalは中国のユーザーに送金できませんでした。

誰かがビットコインを使うことを提案しましたが、その時ビットコインの取引手数料はすでに高かったのです。そこで私たちは深く研究を始めました。私たちはスケーラビリティの背景を持っており、Googleではすべてがスケールに関わることが重要でした。私の共同創設者であるAlexは、フォーチュン500企業にサービスを提供するシャーディングデータベース会社を設立しました。その時、ブロックチェーン技術の現状を見て驚きました。ほとんどすべてのものが実際には単一のマシン上で動作しており、単一のマシンの能力に制限されていました。

そこで、私たちは新しいプロトコルを構築することを決定しました。それがNEAR Protocolです。これはシャーディングのLayer 1プロトコルで、スケーラビリティ、使いやすさ、開発の便利さに重点を置いています。2020年にメインネットを立ち上げ、エコシステムを拡大し続けています。2022年にAlexはOpenAIに参加し、2023年には基盤モデルに特化したAI会社を設立しました。最近、彼がNEAR.aiチームに戻り、2017年に始めた機械にプログラミングを教える作業を続けることを発表しました。

Lulu：これは非常に興味深い話ですね。私は以前、NEARが最初にAI会社として始まったことを知りませんでしたし、今再びAIに焦点を当てていることも知りませんでした。次にSamに自己紹介とプロジェクトについて話してもらいましょう。

Sam：私たちは約7年前にこの分野に関わり始めました。その時、私はすでにビットコインに長い間注目していました。私たちは、データをネットワーク上に保存できるという興奮するが十分に探求されていないアイデアを発見しました。これらのデータは世界中に複製され、単一の中央集権的な障害点がありません。これが私たちに、決して忘れない、複数の場所に複製されたアーカイブを作成するというインスピレーションを与えました。これにより、どの単一の組織や政府もこれらの内容を検閲することができなくなります。

したがって、私たちの使命はビットコインを拡張すること、またはビットコインスタイルのチェーン上データストレージを任意のスケールにすることになりました。これにより、人類のために知識ベースを作成し、すべての歴史を保存し、改ざん不可能で信頼を必要としない歴史のログを形成することができ、私たちはどのようにして今日の重要な背景に至ったのかを永遠に忘れないようにすることができます。

私たちは7年前にこの作業を開始し、現在はメインネットが6年以上稼働しています。この過程で、永続的なチェーン上ストレージが私たちが最初に想像していた以上の機能を提供できることに気付きました。最初は新聞記事を保存することを考えていました。しかし、メインネットが立ち上がった後すぐに、もしあなたが世界中にこれらのすべての内容を保存できるなら、実際には永続的な分散型ネットワークの種を植えたことになると気付きました。さらに、2020年頃には、決定論的な仮想マシンとプログラムと相互作用する永続的な順序ログがあれば、基本的にスマートコントラクトシステムを作成できることに気付きました。

私たちは2020年にこのシステムを初めて試みました。その時、私たちはこれをSmartWeaveと呼んでいました。私たちはコンピュータサイエンスの遅延評価の概念を参考にしました。この概念は主にプログラミング言語Haskellによって普及しました。私たちはこの概念が生産環境で長い間使用されていることを知っていましたが、ブロックチェーン分野では本当に適用されていませんでした。通常、ブロックチェーン分野では、人々はメッセージを書き込むときにスマートコントラクトを実行します。しかし、私たちはブロックチェーンが実際には増加のみのデータ構造であり、新しい情報を含めるための特定のルールを持っていると考えていますが、データの書き込み自体と同時にコードを実行する必要はありません。私たちには任意にスケーラブルなデータログがあるため、これは私たちにとって自然な考え方ですが、その時点では比較的珍しいものでした。唯一の他のチームは、現在Celestia（当時はLazyLedgerと呼ばれていた）と呼ばれるチームです。

これにより、Arweave上の計算システムのカンブリア大爆発が引き起こされました。約3、4の主要なプロジェクトがあり、その中には独自のコミュニティ、機能セット、安全性のトレードオフを発展させたものもあります。この過程で、私たちは基盤層のデータ可用性を利用してこれらのログを保存するだけでなく、データ可用性保証を委任するメカニズムが必要であることに気付きました。具体的には、データをパッケージノードまたはあなたの代理人（現在はスケジューリングユニットと呼ばれています）に提出し、彼らがデータをArweaveネットワークにアップロードし、データがネットワークに書き込まれることを保証する経済的インセンティブを提供します。このメカニズムが整うと、計算を横にスケールさせることができるシステムが得られます。本質的に、あなたは一連のプロセスを持っており、これをEthereum上のRollupとして考えることができ、同じデータセットを共有し、相互に通信することができます。

AO（アクター指向）の名称は、コンピュータサイエンスのパラダイムに由来し、私たちはこれらのすべてのコンポーネントを組み合わせたシステムを構築しました。これにはネイティブのメッセージングシステム、データ可用性提供者、分散型計算ネットワークがあります。したがって、遅延評価コンポーネントは分散型の集合体に変わり、誰でもノードを起動してコントラクトの状態を解析できます。これらを組み合わせると、分散型のスーパーコンピュータが得られます。その核心は、すべての計算に参加するメッセージを記録した任意にスケーラブルなメッセージログがあることです。これは特に興味深いと思います。なぜなら、並列計算を行うことができ、あなたのプロセスは私のプロセスのスケーラビリティや利用率に影響を与えないからです。つまり、ネットワーク内で大規模なAIワークロードを実行するなど、任意の深さの計算を行うことができます。現在、私たちのエコシステムはこの理念を強力に推進しており、基盤層のスマートコントラクトシステムに市場のインテリジェンスを導入した場合に何が起こるかを探求しています。こうすることで、基本的にあなたは信頼できる、検証可能なエージェントがあなたのために働くことになります。それらは、基盤のスマートコントラクトと同様に信頼できるものです。

AOの基盤概念と技術アーキテクチャ

Lulu：ご存知のように、NEAR ProtocolとArweaveは現在、AIと暗号通貨の交差融合を推進しています。SamがAOのいくつかの基盤概念とアーキテクチャに触れたので、私はAOから始めて、後でAIに移行するかもしれません。あなたが説明した概念は、エージェントが自律的に動作し、AOの上でAIエージェントやアプリケーションが機能することを許可しているように感じます。AOインフラストラクチャ内部の並列実行や自律的エージェントについて詳しく説明していただけますか？分散型Erlangのメタファーは正確ですか？

Sam：始める前に、私は博士課程の間にErlangシステムに基づくオペレーティングシステムを構築したことを言及したいと思います。私たちはこれを裸のハードウェア上で実行すると呼んでいました。Erlangの魅力は、それがシンプルで表現力豊かな環境であり、各計算が並列に実行されることを期待している点です。これは共有状態モデルではなく、後者は暗号分野の標準になっています。

この優雅さは、現実世界との素晴らしいマッピングにあります。私たちが今この対話を行っているように、私たちは実際には独立した役割であり、自分の頭の中で計算を行い、聞き、考え、話しています。Erlangのエージェントまたはアクター指向のアーキテクチャは本当に素晴らしいです。AOサミットで私の講演の後に続いたのはErlangの創設者の一人で、彼は1989年頃にこのアーキテクチャを考案した経緯を語りました。その時、彼らは「アクター指向」という用語を意識していませんでした。しかし、これは十分に素晴らしい概念であり、多くの人々が同じアイデアを思いついたのは、それが理にかなっているからです。

私にとって、真にスケーラブルなシステムを構築したいのであれば、メッセージを伝達させる必要があります。つまり、状態を共有する場合、Ethereum、Solana、ほぼすべての他のブロックチェーンで発生するように、実際にはNEARが例外です。NEARはシャーディングを持っているため、グローバルな状態を共有するのではなく、ローカルな状態を持っています。

私たちがAOを構築する際の目標は、これらの概念を組み合わせることでした。私たちは並列実行のプロセスを持ち、任意の規模の計算を行うことができるようにし、これらのプロセスの相互作用をその実行環境から分離し、最終的に分散型のErlangのバージョンを形成することを望んでいました。分散技術にあまり詳しくない人にとって、最も簡単な理解方法は、これを分散型のスーパーコンピュータとして想像することです。AOを使用すると、システム内でターミナルを起動できます。開発者として、最も自然な使用方法は、自分のローカルプロセスを起動し、それと対話することです。まるでローカルのコマンドラインインターフェースと対話するかのように。私たちが消費者の採用に向かうにつれて、人々はUIや期待されるすべてのものを構築しています。根本的に言えば、これはこの分散型計算デバイスのクラウド内で個人計算を実行し、統一されたメッセージフォーマットを使用して相互作用することを可能にします。この部分を設計する際、私たちはインターネットを運営するTCP/IPプロトコルを参考にし、計算そのものと見なされるTCP/IPプロトコルを作成しようとしました。

AOのデータプロトコルは、特定のタイプの仮想マシンを強制するものではありません。あなたは望む任意の仮想マシンを使用できます。私たちはWASM32と64ビットバージョンを実装しました。エコシステム内の他の人々はEVMを実装しています。この共有メッセージレイヤー（私たちはArweaveを使用しています）があれば、すべての高度に異種のプロセスが共有環境内で相互作用でき、計算のインターネットのようになります。このインフラストラクチャが整うと、次のステップは、スマートで検証可能な信頼できる計算を使用して何ができるかを探求することになります。明らかな応用はAIやスマートコントラクトであり、エージェントが市場で賢明な決定を下し、相互に対抗したり、人間に対抗したりすることができます。私たちが世界の金融システムを見直すと、NASDAQの約83%の取引はロボットによって実行されています。これが世界が機能する方法です。

過去には、知的部分をチェーン上に持ち込み、信頼できるものにすることができませんでした。しかし、Arweaveエコシステムには、もう一つの並行したワークフローがあり、私たちはこれをR AI L、すなわち責任あるAI台帳と呼んでいます。これは基本的に、異なるモデルの入力と出力の記録を作成し、公開かつ透明な方法でこれらの記録を保存する方法です。これにより、「ねえ、私が見たこのデータはAIモデルから来たのか？」と問い合わせることができます。これを普及させることができれば、私たちは今日見ている根本的な問題の一つを解決できると考えています。たとえば、誰かがあなたに信頼できないウェブサイトからのニュース記事を送信し、そこにある政治家が愚かなことをしている画像や動画があるように見える場合、それは本当ですか？R AI Lは台帳を提供し、多くの競合企業が透明で中立的な方法で生成した出力記録を保存できるようにします。彼らはインターネットを使用するのと同じように、非常に低コストでそれを実現できます。

Illiaのブロックチェーンのスケーラビリティに関する見解

Lulu：IlliaはAOのアプローチやモデルのスケーラビリティについてどう思いますか？あなたはTransformerモデルの作業に参加しており、このモデルは順序処理のボトルネックを解決することを目的としています。NEARのスケーラビリティアプローチは何ですか？以前のAMAチャットで、あなたは複数の小さなモデルがシステムを構成する方向を研究していると述べました。これは解決策の一つかもしれません。

Illia：スケーラビリティはブロックチェーンにおいてさまざまな異なる方法で適用できます。私たちはSamの話題を続けることができます。現在見られるのは、単一の大規模言語モデル（LLM）を使用すると、推論にいくつかの制限があることです。特定の方法でプロンプトを与えないと、一定の時間実行できません。時間が経つにつれて、モデルは改善され、より汎用的になります。しかし、いずれにせよ、あなたはこれらのモデルを特定の機能やタスクを実行するために調教しているのです。

もしあなたがそれらにより汎用的な作業やプロセスを実行させたいのであれば、異なる文脈で複数のモデルを実行し、タスクの異なる側面を実行する必要があります。非常に具体的な例を挙げると、私たちは現在エンドツーエンドのプロセスを開発しています。「ねえ、私はこのアプリケーションを構築したい」と言うことができます。最終的な出力は、正しい、正式に検証されたスマートコントラクトを含む完全に構築されたアプリケーションであり、ユーザーエクスペリエンスも十分にテストされています。現実の世界では、通常、すべてのものを構築する人はいません。同じ考え方がここにも当てはまります。実際には、AIが異なる役割を果たし、異なる時間に異なる役割を果たすことを望んでいますよね？

まず、製品マネージャーの役割を担うAIエージェントが必要です。実際に要求を収集し、あなたが本当に何を望んでいるのか、どのようなトレードオフがあるのか、ユーザーストーリーや体験が何であるのかを理解します。次に、これらのデザインをフロントエンドに変換するAIデザイナーがいるかもしれません。さらに、バックエンドとミドルウェアのアーキテクチャを担当するアーキテクトがいるかもしれません。次に、コードを書いてスマートコントラクトとすべてのフロントエンド作業が正式に検証されることを確認するAI開発者がいます。最後に、すべてが正常に動作していることを確認するAIテスターがいるかもしれません。これにより、AIエージェントのセットが形成されます。彼らは同じモデルを使用しているかもしれませんが、特定の機能に微調整されています。彼らはプロセスの中で独立して役割を果たし、プロンプト、構造、ツール、観察された環境を使用して相互作用し、完全なプロセスを構築します。

これがSamが言っていることです。多くの異なるエージェントを持ち、彼らが非同期に自分の仕事を完了し、環境を観察し、何をすべきかを理解する必要があります。したがって、確かにフレームワークが必要であり、彼らを継続的に改善するためのシステムが必要です。ユーザーの観点から見ると、リクエストを送信し、異なるエージェントと相互作用しますが、彼らは単一のシステムのように仕事を完了します。基盤的には、彼らは実際に情報を交換するために相互に支払っているかもしれませんし、異なる所有者の異なるエージェントが実際に何かを完了するために相互作用しているかもしれません。これは新しいバージョンのAPIであり、よりスマートで、自然言語駆動です。これらすべてには大量のフレームワーク構造と支払いおよび決済システムが必要です。

新しい解釈の方法としてAIビジネスがあります。すべてのエージェントがタスクを完了するために相互作用します。これは私たち全員が向かっているシステムです。このシステムのスケーラビリティを考慮すると、いくつかの問題を解決する必要があります。私が言及したように、NEARは数十億のユーザーをサポートするように設計されており、人間、AIエージェント、さらには猫が取引できる限りです。各NEARアカウントまたはスマートコントラクトは並行して実行され、拡張と取引を続けることができます。低いレベルでは、AIエージェントやAPIを呼び出すたびに取引を送信したくないかもしれません。NEARがどれほど安価であっても、それは合理的ではありません。したがって、私たちはピアツーピアプロトコルを開発しており、エージェントノード、クライアント（人間またはAIを含む）が相互に接続し、API呼び出し、データ取得などのために支払いを行い、暗号経済ルールに従って応答することを保証します。そうしないと、一部の担保を失うことになります。

これは新しいシステムであり、NEARを超えたスケーラビリティを可能にし、マイクロペイメントを提供します。私たちはこれをyocto NEARと呼び、NEARの10^-24に相当します。これにより、実際にネットワークレベルでメッセージ交換を行い、支払い機能を伴い、すべての操作と相互作用がこの支払いシステムを通じて決済できるようになります。これはブロックチェーンにおける根本的な問題を解決します。すなわち、私たちには帯域幅と遅延の支払いシステムがなく、実際には多くの無料ライダーの問題が存在します。これはスケーラビリティの非常に興味深い側面であり、ブロックチェーンのスケーラビリティに限らず、将来的に数十億のエージェントを持つ世界に適用できる可能性があります。この世界では、あなたのデバイス上でも、同時に複数のエージェントがバックグラウンドでさまざまなタスクを実行しているかもしれません。

AOのDeFiシーンにおける応用：エージェントファイナンス

Lulu：このユースケースは非常に興味深いです。AIの支払いには通常、高頻度の支払いと複雑な戦略の需要があり、これらの需要は性能制限のためにまだ実現されていません。したがって、より良いスケーラビリティオプションに基づいてこれらの需要をどのように実現するかを見るのを楽しみにしています。私たちのハッカソンで、SamとチームはAOが新しいAIインフラストラクチャを使用してDeFiユースケースをサポートすることを探求しているとも述べました。Sam、あなたのインフラストラクチャが新しいDeFiシーンでどのように応用されるかについて詳しく説明していただけますか？

Sam：私たちはこれをエージェントファイナンス（Agent Finance）と呼んでいます。これは、私たちが見ている市場の2つの側面を指します。DeFiは第一段階で非常に成功し、さまざまな経済原語を分散化し、チェーン上に持ち込むことで、ユーザーが中介を信頼することなく利用できるようにしました。しかし、市場を考えると、私たちはデジタルの上下の変動と、これらの決定を駆動するインテリジェンスを考えます。このインテリジェンス自体をチェーン上に持ち込むことができれば、信頼を必要としない金融ツール、たとえばファンドを得ることができます。

簡単な例として、私たちがmemeコインの取引ヘッジファンドを設立すると仮定しましょう。私たちの戦略は、トランプが言及されたときにTrumpコインを購入し、バイデンが言及されたときにBidenコインを購入することです。AOでは、0rbitのようなオラクルサービスを使用して、ウォールストリートジャーナルやニューヨークタイムズのウェブページのすべての内容を取得し、それをあなたのエージェントに入力します。エージェントはこれらのデータを処理し、トランプが何回言及されたかを分析します。また、感情分析を行って市場の動向を理解することもできます。その後、あなたのエージェントはこれらの情報に基づいて資産を売買します。

興味深いのは、私たちがエージェントを信頼なしに実行できるようにすることです。こうすることで、あなたは戦略を実行するヘッジファンドを持つことができ、資金をそこに投入することができますが、ファンドマネージャーを信頼する必要はありません。これは金融の別の側面であり、DeFiの世界はまだ本当に触れていない部分です。賢明な決定を下し、それを実行することです。これらの決定プロセスを信頼できるものにすることができれば、全体のシステムを統一し、実際に真の分散型経済のように見えるものを形成することができます。これは、異なる経済ゲームの原語の決済層にとどまるのではなく。

私たちはこれが巨大な機会であると考えており、エコシステム内にはすでにこれらのコンポーネントを構築し始めている人々がいます。私たちには、信頼なしにポートフォリオ管理者を構築しているチームがあり、彼らはあなたが望む比率に基づいて資産を売買します。たとえば、50%がArweaveトークンで、50%がステーブルコインであることを望む場合です。これらのものの価格が変動すると、自動的に取引を実行します。これには興味深い概念があり、AOにはcronメッセージと呼ばれる機能があります。これは、プロセスが自ら目覚め、環境内で自律的に何かを行うことを決定できることを意味します。あなたはヘッジファンドのスマートコントラクトを設定し、5秒ごとまたは5分ごとにネットワークからデータを取得し、データを処理し、環境内で行動を起こすようにすることができます。これにより、完全に自律的になります。なぜなら、環境と相互作用できるからです。ある意味で、それは「生きている」のです。

Ethereum上でスマートコントラクトを実行するには外部のトリガーが必要です。この問題を解決するために多くのインフラが構築されましたが、スムーズではありませんでした。しかし、AOではこれらの機能が組み込まれています。したがって、あなたはチェーン上でエージェントが絶えず競争する市場を見ることになります。これは暗号分野で前例のない方法でネットワークの使用量を大幅に増加させるでしょう。

NEAR.aiの全体戦略と開発の重点

Lulu：NEAR.aiは有望なユースケースを推進しています。他の側面や全体戦略、いくつかの重点について教えていただけますか？

Illia：確かに、すべてのレベルで多くのことが進行中で、さまざまな製品やプロジェクトが統合されています。すべては明らかにNEARブロックチェーン自体から始まります。多くのプロジェクトは、スケーラブルなブロックチェーン、何らかの形の認証、支払い、調整を必要としています。NEARのスマートコントラクトはRustとJavaScriptで書かれており、これは多くのユースケースにとって非常に便利です。興味深いことに、NEARの最近のプロトコルアップグレードでは、いわゆるyield/resumeプリコンパイルが導入されました。これらのプリコンパイルは、スマートコントラクトが実行を一時停止し、外部イベントが発生するのを待つことを可能にします。別のスマートコントラクトやAI推論など、実行を再開します。これは、LLM（ChatGPTなど）や検証可能な推論から入力を取得する必要があるスマートコントラクトにとって非常に有用です。

私たちはまた、チェーン抽象化とチェーン署名機能を導入しました。これは、過去半年間にNEARが導入したユニークな機能の一つです。どのNEARアカウントも他のチェーンで取引できます。これは、エージェント、AI推論、または他のインフラストラクチャを構築するのに非常に便利です。なぜなら、今ではNEARを介してクロスチェーン取引を行うことができ、取引手数料、トークン、RPC、その他のインフラを心配する必要がないからです。これらはすべて、チェーン署名インフラストラクチャによって処理されます。一般ユーザーもこの機能を利用できます。TelegramにはNEARを基にしたHOT Walletがあり、実際にメインネットでBase統合が最近発表され、約14万人のユーザーがこのTelegramウォレットを通じてBaseを使用しています。

さらに進んで、私たちはピアツーピアネットワークを開発する予定です。これにより、エージェント、AI推論ノード、他のストレージノードなどが、より証明可能な通信プロトコルに参加できるようになります。これは非常に重要です。現在のネットワークスタックは非常に制限されており、ネイティブの支払い機能がありません。私たちは通常、ブロックチェーンは「インターネット通貨」と言いますが、実際にはネットワークレベルでお金を持ってデータパケットを送信する問題を解決していません。私たちはこの問題を解決しており、これはすべてのAIユースケースやより広範なWeb3アプリケーションに非常に役立ちます。

さらに、私たちはいわゆるAI推論ルーターを開発しています。これは、すべてのユースケース、中間ウェア、分散型推論、チェーン上およびチェーン下のデータ提供者を挿入できる場所です。このルーターはフレームワークとして機能し、NEARエコシステム内で構築されているすべてのプロジェクトを本当に相互接続し、これらすべてをNEARのユーザー群に提供します。NEARは異なるモデルやアプリケーションで1500万人以上の月間アクティブユーザーを持っています。

いくつかのアプリケーションは、モデルをユーザーのデバイスにデプロイする方法、いわゆるエッジコンピューティングを探求しています。このアプローチには、ローカルにデータを保存し、関連するプロトコルやSDKを使用して操作することが含まれます。プライバシー保護の観点から、これは非常に大きな可能性を秘めています。将来的には、多くのアプリケーションがユーザーのデバイス上で実行され、ユーザー体験を生成または事前コンパイルし、ローカルモデルを使用してデータ漏洩を回避します。開発者として、私たちは多くの研究を行っており、目的は誰もがWeb3上でアプリケーションを簡単に構築し、公開し、バックエンドで正式に検証できるようにすることです。これは将来的に重要な話題になるでしょう。なぜなら、OLLモデルがコードベースの脆弱性を発見する能力が高まっているからです。

要するに、これは完全な技術スタックであり、基盤のブロックチェーンインフラストラクチャからWeb3のチェーン抽象化、ピアツーピア接続まで、オフチェーンとオンチェーンの参加者を接続するのに非常に適しています。次はAI推論ルーターとローカルデータストレージのアプリケーションであり、特にプライベートデータにアクセスする必要があるが外部に漏らさない場合に適しています。最後に、開発者はすべての研究成果を統合し、将来のアプリケーションがAIによって構築されることを目指します。中長期的には、これは非常に重要な発展の方向性になるでしょう。

AOの優先事項と研究重点

Lulu：Samにお伺いしたいのですが、AOの現在の優先事項と研究重点は何ですか？

Sam：私が個人的に特に興味を持っているアイデアの一つは、AOが提供する拡張機能を利用して、決定論的なCUDAサブセット、すなわち抽象的なGPUドライバーを構築することです。通常、GPU計算は決定論的ではないため、AO上で安全に計算に使用することはできません。少なくとも安全に使用することはできないため、誰もこれらのプロセスを信頼しません。この問題を解決できれば、理論的には可能です。デバイスレベルの不確実性の問題を処理するだけです。すでにいくつかの興味深い研究がありますが、この問題を常に100%確実に処理する方法を見つける必要があります。これはスマートコントラクトの実行にとって非常に重要です。私たちはすでにこの機能をサポートするプラグインシステムをAO内部に持っています。フレームワークはすでに存在していますが、どのように正確に実装するかを理解する必要があります。多くの技術的な詳細がありますが、基本的にはGPU環境内の作業を十分に予測可能にする必要があります。

もう一つ私が興味を持っているのは、このチェーン上のAIの能力を利用して、分散型または少なくともオープンで分散したモデルのトレーニングを行うことができるかどうか、特にモデルの微調整です。基本的な考え方は、特定のタスクに対して明確な評価基準を設定できれば、その基準に基づいてモデルをトレーニングできるということです。私たちは、ユーザーがトークンを投入してマイナーがより良いモデルを構築するために競争するシステムを作成できるでしょうか？これは非常に多様なマイナーを引き付けることはないかもしれませんが、それは重要ではありません。なぜなら、オープンな方法でモデルのトレーニングを行うことを許可するからです。そして、マイナーがモデルをアップロードするとき、彼らは一般的なデータライセンスラベルを追加し、誰でもこれらのモデルを使用できるが、商業目的で使用する場合は特定のロイヤリティを支払う必要があると規定します。ロイヤリティはトークンを通じて貢献者に分配されます。こうすることで、これらの要素を組み合わせることで、オープンソースモデルをトレーニングするためのインセンティブメカニズムを作成できます。

私が考えるに、前述のR AI Lプランも非常に重要です。私たちはすでに主要なAIプロバイダーや推論プロバイダーとこのプランをサポートする可能性について話し合っており、彼らは確かに強い関心を示しています。もし私たちが彼らに本当にこれを実施させ、ネットワーク上にこれらのデータを書き込むことができれば、ユーザーはインターネット上の任意の画像を右クリックして、その画像がStable Diffusionで生成されたのか、DALL·Eで生成されたのかを問い合わせることができるようになります。これらは現在私たちが探求している非常に興味深い分野です。

IlliaとSamが注目しているプロジェクト

Lulu：最近好きなAIまたは暗号プロジェクトをそれぞれ一つ挙げてください。どのプロジェクトでも構いません。

Illia：私は少しずるをしようと思います。私たちは毎週AIオフィスアワーを開催し、いくつかのプロジェクトを招待しています。最近、MasaとCompute Labsがあります。どちらのプロジェクトも素晴らしいですが、私はCompute Labsを例に挙げます。Compute Labsは、実際の計算リソース（GPUや他のハードウェア）を経済的に参加可能な真の資産に変換し、ユーザーがこれらのデバイスから利益を得ることを可能にします。現在、暗号分野の計算市場は急成長しており、これらは暗号通貨が市場を促進する自然な場のようです。しかし、問題はこれらの市場が防御の堀やネットワーク効果を欠いているため、競争が激しく、利益が圧迫されていることです。したがって、計算市場は他のビジネスモデルの補完に過ぎません。Compute Labsは、資本形成と資産の脱炭素化という非常に暗号ネイティブなビジネスモデルを提供しています。これは、通常データセンターを構築する必要がある機会を人々に提供します。計算市場はその一部であり、主な目的は計算リソースへのアクセスを提供することです。このモデルは、より広範な分散型AIエコシステムに適合し、基盤の計算リソースを提供することで、より広範な投資家グループが革新に参加する機会を提供します。

Sam：私はAOエコシステム内に多くの素晴らしいプロジェクトがありますが、特定のプロジェクトを偏愛したくありません。しかし、私はAutonomous Financeが構築している基盤インフラストラクチャが「エージェントファイナンス」を可能にしていることが非常にクールだと思います。彼らはこの分野で本当に先を行っています。また、より広範なオープンソースAIコミュニティ、特にMetaがオープンソースのLamaモデルを推進していることに感謝したいと思います。これにより、多くの他の人々が自分のモデルをオープンソース化することを促進しました。このトレンドがなければ、OpenAIがGPT-2の後にClosedAIになった場合、私たちは暗黒の時代に陥っていたかもしれません。特に暗号分野では、私たちはこれらのモデルにアクセスできなくなっていたでしょう。皆が一、二の主要なプロバイダーからこれらのクローズドモデルを借りるしかなかったでしょう。しかし、現在そのような状況は発生していないので、とても良いことです。皮肉なことに、Web2の王者であるMetaに賛辞を送りたいと思います。