作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozouデジタル革命が私たちの世界を変え続ける中、特に破壊的な可能性を秘めているテクノロジーは、人工知能(AI)と暗号通貨の2つだと思います。 人工知能(AI)は、人間の認知機能やデータから学習する能力を模倣することで、近年、技術革新の最前線に立っています。 ヘルスケアからエンターテインメントまで、AIアプリケーションの規模は膨大で変革的です。 強力なブロックチェーン技術を搭載した暗号通貨は、個人に力を与え、プロセスを合理化する分散型金融の未来を約束します。 人工知能と暗号通貨の組み合わせは大きな力を発揮しており、技術共生の新時代の夜明けを告げています。## 1. AIが解決できる暗号化の問題暗号通貨は取引と投資の革命的な手段になりましたが、課題がないわけではありません。 市場のボラティリティは、投資家にとって差し迫った懸念事項です。 データ分析におけるAIの能力は、大量の履歴データをふるいにかけ、価格変動をより正確に予測することができます。さらに、暗号通貨が主流になるにつれて、セキュリティが最重要になります。 これらのデジタル通貨は分散化されているため、詐欺やハッキングの影響を受けやすくなっています。 機械学習モデルをトレーニングして、異常なトランザクション パターンを検出し、潜在的なセキュリティ侵害に対する防御を強化できます。スケーラビリティとトランザクション速度は、暗号の世界における他の重要な課題です。 ブロックチェーンネットワークに参加する人が増えるにつれて、迅速でシームレスな取引が不可欠になります。 高度なAIアルゴリズムにより、ネットワークトラフィックが最適化され、効率的なデータフローとトランザクション時間の短縮が保証されます。最後に、クリプトマイニングに関連するエネルギー消費は世界的な懸念事項です。 AIは、マイニングプロセスの最適化、エネルギーフットプリントの削減、より持続可能な暗号エコシステムへの道を開く上で重要な役割を果たすことができます。##2、暗号化とAIのクロスユースケース### (1) 分散型AI市場:仮想通貨の優位性人工知能の分野では、Hugging Faceのようなプラットフォームが、事前学習済みのAIモデルの普及に果たした役割で大きな注目を集めています。 しかし、暗号空間における断片化されたAI市場の出現は、Web3コードやスマートコントラクトなど、GitHubなどの従来のプラットフォームによるオープンソースの取り組みを超えて、民主化と分散化の新たな次元を導入しました。* Hugging Face & Traditional AI Model Library(顔と従来のAIモデルライブラリ):Hugging Faceは、AIモデルの優れたライブラリとして、最先端のAIモデルを幅広いオーディエンスに民主化する上で重要な役割を果たしてきました。 これは、ユーザーが事前トレーニング済みモデルにアクセスし、共有し、微調整できる中央プラットフォームを提供します。 これにより、AIの実践者や開発者の参入障壁が劇的に低くなり、幅広い自然言語処理(NLP)タスクに最先端のモデルを活用できるようになります。*暗号を利用した分散型AIマーケットプレイス:しかし、ブロックチェーン技術に基づいて構築されたような暗号を利用した分散型AI市場は、民主化と分散化を次のレベルに引き上げます。 詳細は次のとおりです。--真の所有権と制御:Hugging Faceのような従来のコードベースでは、アクセスが民主化されている間、基盤となるインフラストラクチャとデータの制御と所有権は一元化されたままです。 対照的に、暗号ベースのマーケットプレイスは通常、分散型ブロックチェーンネットワークを採用しており、ネットワーク参加者間で制御が分散されるようにします。 ユーザーは経営上の決定に発言権を持ち、より民主的でコミュニティ主導のエコシステムになります。--インセンティブ:暗号市場には、データプロバイダーからモデル開発者まで、貢献者の努力に報いるトークンベースのインセンティブが含まれています。 これにより、コラボレーションとイノベーションが促進され、利益の公平な分配が保証されます。 対照的に、従来のプラットフォームにはこれらの直接的な金銭的インセンティブがない可能性があり、暗号プラットフォームは参加者にとってより魅力的です。--データのプライバシーとセキュリティ:ブロックチェーン技術は、ゼロ知識証明などの技術を通じてデータのプライバシーを維持しながら、高いレベルの透明性を確保します。 これにより、AIアプリケーションの重要な考慮事項であるデータ侵害に関する懸念が解消されます。 従来のプラットフォームでは、同じレベルのプライバシー保証が提供されない場合があります。--相互運用性:暗号通貨ベースのマーケットプレイスは、多くの場合、ブロックチェーン標準に基づいて作成され、相互運用性を念頭に置いて設計されています。 つまり、AIモデルやサービスを、さまざまなブロックチェーンベースのアプリケーション、スマートコントラクト、分散型アプリケーション(dApps)とシームレスに統合し、より相互接続されたエコシステムを形成することができるのです。基本的に、Hugging FaceのようなプラットフォームはAIモデルの民主化において大きな進歩を遂げていますが、暗号資産を利用した分散型AIマーケットプレイスは、ブロックチェーンの分散化、真の所有権、トークンベースのインセンティブを組み合わせることで、その上に構築されています。 この民主化と分散化の進展は、コラボレーション、イノベーション、および参加者間のより公平な利益分配を促進することで、AIの状況を再構築する可能性を秘めています。### (2) AIで強化されたスマートコントラクト:従来のスマートコントラクトは、特定の条件で事前にコード化されています。 人工知能との統合により、これらのコントラクトは適応性があり、外部データや条件に動的に応答し、より効率的で汎用性の高い分散型アプリケーションを可能にします。より実用的な例を見てみましょう。ブロックチェーン技術に基づく分散型保険プラットフォームが、農家に天候関連の保険契約を提供すると想像してみてください。 従来の保険契約は、事前に定義された条件と手作業による請求処理に依存しており、このプロセスは時間がかかり、紛争が発生しやすくなる可能性があります。 この場合、AIで強化されたスマートコントラクトが登場し、保険業界に革命を起こすでしょう。*気象データとAI分析:スマートコントラクトは、気象APIなどの外部データソースと対話して、保険対象地域のリアルタイムの気象データを取得するように設計されています。 AIモデルはスマートコントラクトに統合され、気象データを継続的に分析します。 このAIモデルは、干ばつや洪水など、保険対象の作物に影響を与える可能性のある悪天候を特定するようにトレーニングされています。*ダイナミックプレミアム調整:従来、保険料は固定されており、保険金請求はイベント後に処理されます。 このAIで強化されたスマートコントラクトでは、AIの気象条件のリアルタイム評価に基づいて保険料が動的に調整されます。 農作物に被害を与える可能性のある悪天候のリスクが高いことをAIが検出した場合、影響を受ける保険契約の保険料は、リスクの増加を反映して自動的に上方修正されます。 逆に、AIが好天を予測すると、保険料が下がり、より多くの農家が保険に加入するインセンティブが生まれるかもしれません。*自動支払い:AIモデルが、事前定義された支払い基準を満たす厳しい気象条件(持続的な干ばつなど)を検出すると、影響を受ける保険契約者への自動支払いをトリガーします。 AIは、請求が迅速に行われているかどうかを監視し、手作業による請求処理の必要性とそれに伴う遅延を減らします。### (3) オンチェーンデータ分析:機械学習の活用膨大な量のトランザクションデータを持つブロックチェーンは、データサイエンティストや機械学習愛好家にとって宝の山です。 CertiKやTokenMetricsなどの企業は、機械学習ツールの力を活用して、このデータから貴重な洞察を導き出し、セキュリティの強化、投資戦略の改善、ブロックチェーンの効率を全面的に最適化しています。### (4) 分散型GPU共有:AIを強化して暗号通貨を獲得分散型GPU共有は、AIおよび機械学習コミュニティにおけるコンピューティングリソースの使用方法に革命をもたらしたまったく新しい概念です。 Filecoinがユーザーに未使用のストレージスペースを共有するように促すことでデータストレージを破壊するのと同じように、分散型GPU共有も同様の原理に基づいています。* なぜGPUに貢献するのか?GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) は、複雑な機械学習および人工知能モデルのトレーニングと微調整に不可欠です。 これらのプロセスには多くの計算能力が必要であり、パーソナル コンピューターでは時間とリソースを大量に消費するプロセスです。 分散型GPU共有ネットワークにGPUを提供することで、誰でもアクセスできるより大きなプールにコンピューティングリソースを提供できます。 その見返りとして、暗号通貨で報酬が与えられます。 このモデルにより、個人や組織は、専用ハードウェアに先行投資したり、中央のクラウドサービスに依存したりすることなく、高性能なGPUリソースにアクセスできます。 GPU 機能の使用を民主化し、AI と機械学習の愛好家にとってより包括的で費用対効果の高いものにします。* ユニットエコノミクス:--分散型GPU共有ネットワークにおけるユニットエコノミクスは、暗号通貨の報酬を中心に展開します。 GPUをネットワークに貸し出すと、その対価としてトークンがもらえます。--獲得できるトークンの数は、GPUの計算能力、コントリビューションの期間、GPUリソースに対するネットワークの需要など、いくつかの要因によって異なります。--分散型GPU共有プラットフォームは、多くの場合、公正で予測可能な参加を保証するために、透明で事前定義された報酬構造を持っています。全体として、分散型GPU共有は、個人や組織がAIタスクに必要な強力なコンピューティングリソースにアクセスできるようにするだけでなく、GPU所有者がハードウェアを効果的に収益化できるようにします。 これは、AI と ML のエコシステム内でコラボレーション、費用対効果、アクセシビリティを促進する Win-Win モデルです。### (5) RLHFトークンモデル:AIとインセンティブをつなぐHuman Feedback-Based Reinforcement Learning(RLHF)トークンモデルは、人工知能とトークンベースのインセンティブの興味深い交差点を提供します。 この概念は、従来の金銭的インセンティブが機能しない可能性のある特殊なセクターで特に効果的です。 以下に詳しい説明を示します。RLHFトークンモデルの主なアイデアは、トークン報酬を使用して、AIシステムに貴重なフィードバックとトレーニングを提供するように人間のユーザーにインセンティブを与えることを中心に展開します。 ソーシャルメディアプラットフォームでのコンテンツモデレーションなど、特定のタスクでトレーニングする必要があるAIシステムを想像してみてください。従来、AIモデルのトレーニングには、データのラベル付けやアルゴリズムの微調整のために人間のトレーナーを雇う必要があり、このプロセスは非常にリソースを大量に消費する可能性があります。 ただし、RLHFトークンモデルは、より革新的なアプローチを導入しています。 ユーザーがAIシステムに積極的に参加し、貢献に対してトークンで報酬を与えることでフィードバックを得ることを奨励しています。たとえば、Amazon の Mechanical Turk (MTurk) は、人々が小さなタスクを完了することで報酬を得る有名なクラウドソーシング プラットフォームです。 RLHFトークンモデルでは、ユーザーは基本的に「AIトレーナー」として機能し、MTurkのタスク完了者が支払いを受けるためにタスクを実行するのと同様のフィードバックを提供します。 主な違いは、RLHFトークンモデルでは、ユーザーは従来の通貨ではなく報酬としてトークンを受け取ることです。 これらのトークンはエコシステムにおいて本質的な価値を持ち、AIが生成したコンテンツの購入や高度なAIサービスへのアクセスなど、その有用性への道を開きます。 このトークンベースのインセンティブシステムは、AIトレーニングの財務プロセスを合理化するだけでなく、ユーザーがAIシステムを強化するために積極的に協力するダイナミックなエコシステムを促進します。## 3. AIと暗号の融合に関する懸念AIと暗号通貨の組み合わせは大きな可能性を秘めていますが、独自の課題も伴います。 AIモデル、特にディープラーニングモデルは、その不透明さから「ブラックボックス」と呼ばれることがよくあります。 この不透明性とブロックチェーンの透明性が組み合わさると、説明責任と信頼性に関する懸念が生じる可能性があります。 これらの問題に対処することは、これらのテクノロジーが交差する場所で安全で信頼できる環境を構築するために重要です。さらに、倫理的な配慮も重要になります。 分散型ネットワークにオープンソースのAIアルゴリズムを展開すると、意図しないネガティブな結果が発生した場合に、責任と補償に関連する問題が必ず発生します。 イノベーションと倫理的責任の適切なバランスを取ることは、慎重な検討を必要とする継続的な課題です。もう一つの課題は、データのプライバシーです。 ブロックチェーンの透明性とデータプライバシーのニーズのバランスを取ることは、一部のAIアプリケーションでは難しい場合があります。 GDPRなどのルールへの準拠を確保しながら、ブロックチェーンの分散型精神を維持することは、革新的なソリューションを必要とするユニークな課題です。## 4. 今後の展望AIと暗号技術が成熟し続ける中、この2つの融合はこれまでにないアプリケーションにつながると予想されます。### (1)zkML (ゼロ知識機械学習):zkMLの基本的な特徴の1つは、モデルの詳細を明らかにすることなく、特定の機械学習モデルによって生成された結果を暗号的に証明する機能であり、安全で透明性の高いデータ処理の新たな可能性を開きます。 zkMLは、大企業向けの革新的なアプリケーションへの扉を開きます。*金融サービス:金融機関はzkMLを使用して、機密性の高い顧客データを開示することなく、クレジットスコアリングモデルとローン適格性の決定の整合性を検証し、融資プロセスの信頼性と正確性を高めることができます。*ヘルスケア:病院や研究機関は、zkMLを使用して、患者データの機密性を維持し、データのプライバシーと医療の正確性を確保しながら、医療診断モデルの有効性を評価できます。*法令遵守:zkMLは、企業が独自のアルゴリズムを公開することなく、AI主導のコンプライアンスモデルを検証して業界の規制に準拠できるようにすることで、企業の規制遵守を支援します。*スマートコントラクト:ブロックチェーンベースのアプリケーションでは、zkMLはスマートコントラクトが機械学習モデルを正確に実行することを保証し、分散型金融サービス、保険などに信頼性と透明性を提供します。### (2) AI生成コンテンツの信憑性ブロックチェーン技術によってAIが生成したコンテンツの真正性を検証することで、コンテンツの制作と流通のあり方が変わることが期待されています。 このイノベーションは、AIが人間が生成したコンテンツを説得力を持って模倣し、誤情報、知的財産、デジタルメディアへの信頼に関する懸念につながるデジタル時代の差し迫った問題に対処します。 コンテンツの真正性をブロックチェーン(改ざん防止と透明性のある分散型台帳)に固定することで、消費者、クリエイター、機関はデジタルコンテンツの出所と完全性を簡単に判断できます。 これは、悪意のあるディープフェイクや不正なコンテンツを検出して軽減するのに役立つだけでなく、クリエイターの知的財産を保護し、消費者に信頼できる情報源を提供します。 例えば、ブロックチェーンは、法的手続きにおける政治的演説やビデオ証拠の正当性を証明し、誤情報のリスクを軽減し、説明責任を確保することができます。 クリエイティブ業界では、音楽作品の制作と所有権を追跡し、アーティストにふさわしい信頼と報酬を確実に与えることができます。 教育の分野では、学術作品の著作者を検証し、盗作を防ぎ、アカデミックインテグリティを維持することができます。 ジャーナリズムの分野では、ニュース記事を検証し、読者が実際のニュースとAIが生成したコンテンツを区別するのに役立ちます。 基本的に、AIが生成したコンテンツの真正性を検証するためのブロックチェーンの使用は、テクノロジーにとどまらず、AIの時代におけるデジタルコンテンツの信頼性、透明性、完全性を支え、現実世界の課題に対処しながら、情報の作成、消費、信頼の方法を再構築します。### (3) プライバシーとセキュリティの保証:今日の企業が直面している差し迫った課題の 1 つは、OpenAI などの AI プラットフォームと独自のデータを共有する際のデータ処理方法に関する不確実性です。 ここで、データがトレーニングに使用されるかどうか、誰がデータにアクセスできるか、計算プロセス全体でデータが安全かどうかなど、データプライバシーの問題が発生します。 オンプレミスモデル、Azureなどのクラウドサービス、法的契約などの非ブロックチェーンソリューションが存在しますが、ブロックチェーンには、データインタラクションの透明性と改ざん防止の記録を提供するという独自の利点があります。 これにより、企業は計算中にデータが読み取れないことを検証できるため、データのプライバシーとセキュリティに対する信頼性が高まります。 この保証は、データの機密性が重要な医療や金融などの機密情報を扱う業界にとって不可欠です。基本的に、ブロックチェーンが不変の台帳を作成する能力は、企業がデータの管理を維持し、AIシステムとのやり取り中にデータのプライバシーとセキュリティが維持されるようにするのに役立ち、企業に安心感とデータ保護ルールの遵守を提供します。## 5. 既存のプロジェクト先見の明のあるプロジェクトのグループは、暗号と人工知能の組み合わせを開拓してきました。### (1)Together.aiTogetherのミッションは、大規模なファンドモデルに対応するオープンソースの分散型クラウドプラットフォームを構築することで、AIの世界に革命を起こすことです。 彼らは、AI研究に特化した大規模な分散型クラウドプラットフォームを構築しており、その上には、Bloom、OPT、T0pp、GPT-J、Stable Diffusionなど、多くのオープンモデルがあります。 彼らの研究活動の主な焦点は、これらのモデルのパフォーマンスについての理解を深めながら、クローズドソースのAIシステムに代わるアクセス可能な代替手段を作成することです。 Togetherは、先見の明のあるアプローチを通じて、ブロックチェーン技術を通じて調整されたグローバルクラウド、マイニングインフラストラクチャ、ゲームハードウェア、ラップトップをシームレスに接続する分散型スーパーコンピューターの構築を目指しています。 Togetherのビジョンには、この分野に変革的な影響を与えることを約束するAIとコンピューティングへの公平なアクセスが含まれます。### (2)ビットテンソルBittensorは、スマートコントラクトデータのオラクルを強化することに主眼を置き、分散型AIネットワークの開発を開拓することを目指しています。 この最先端のテクノロジーは、ブロックチェーンを活用して、現実世界のデータを取得し、それをスマートコントラクトに配信するための安全で効率的な分散型フレームワークを作成します。 Bittensor 独自の分散型オラクル アプローチにより、データ フィードの精度、速度、信頼性が大幅に向上し、暗号と AI が交差する中核的なプレーヤーになります。### (3)阿彑络Akash Networkは、分散型マーケットプレイスを通じてクラウドコンピューティングを変革し、従来のクラウドプロバイダーに代わるダイナミックな選択肢を提供しています。 これにより、ユーザーは費用対効果が高く、回復力があり、検閲に強いコンピューティングリソースにアクセスできます。 Akashがユニークなのは、人工知能への潜在的な影響です。 分散型クラウドコンピューティングを通じて、AkashはAI開発者がスケーラブルで安全かつ効率的なリソースにアクセスするための扉を開きます。 AIは幅広い計算能力に大きく依存しているため、これは特に重要です。 Akashの分散型アプローチはAIプロジェクトをサポートし、AIテクノロジーの開発における主要なプレーヤーとなっています。### (4)同窓会协议Gensynプロトコルは、機械学習コンピューティングのための分散型エコシステムを確立します。 このプロトコルにより、AIの研究者や実務家は、コンピューティングワークロードをシームレスに分散することができます。 ソルバーはコンピューティングリソースを提供し、トレーニングと推論のために高性能ハードウェアへのアクセスを可能にしますが、ソルバーはAIモデルの信頼性を維持するために不可欠なAIタスクの正確性と完全性を保証します。 さらに、Gensynは、AIアプリケーションの機密情報を保護するために、安全なマッピングレイヤーやトレーニングデータの暗号化などの方法を提供することで、プライバシーセキュリティを優先しています。 このプロトコルの分散型の性質、効率的なスケーラビリティ、グローバルなアクセシビリティにより、AIは民主化され、ユーザーにとってよりアクセスしやすく、費用対効果の高いものになります。### (5)ネクサスAINexus AIは金融エンパワーメントの最前線に立ち、高度なAIアルゴリズムを活用して、投資家に市場動向に関する比類のない洞察を提供しています。 Nexus AIを際立たせているのは、分散化への揺るぎないコミットメントであり、投資家が中央集権的な取引所に関連するリスクから資産を完全に管理できるようにしています。 このプラットフォームの革新的なサービスの1つは、人工知能を搭載した最先端のNFTマーケットプレイスで、価格設定、発見、認証を強化し、投資家に報酬を分配します。 さらに、GPT-3を搭載したTelegram AI Botは、すべてのTelegramユーザーにリアルタイムの財務アドバイスと市場分析を無料で提供します。 Nexus AIは、アセットインテリジェンスレポートを通じて情報に基づいた投資決定をさらにサポートし、暗号資産に関する包括的な洞察を提供します。 Nexus AIは、ステーキングダッシュボードやスマート投資ボットなどのAIを活用したソリューションにより、ユーザーが自信を持って市場を運営し、正確かつ効率的に財務目標を達成できるようにします。### (6)モジュラスラボModulus Labsは、人工知能をブロックチェーン技術に統合することを目的とした革新的なソリューションを発表しました。 同社は、AIアプリケーション向けに調整されたゼロ知識(ZK)証明者を発売し、分散型アプリケーション(dApps)の改ざん防止AIアクセスを確保するという課題を解決しました。 このソリューションにより、スマートコントラクトは分散化の基本原則を損なうことなく、強力なAI機能を活用することができます。 Modulusは、UpshotやIon Protocolなどのパートナーとのコラボレーションを通じて、イーサリアムプラットフォーム上で重要なAIアプリケーションの立ち上げに積極的に取り組んでいます。 さらに、より広いコミュニティに対してオープンソースのZKMLプルーバーでもあります。 Modulusは、セキュリティを損なうことなく、暗号の説明責任により、金融や医療を含むすべてのセクターにAIを統合できる未来を思い描いています。### (7)レンダリング网络レンダーネットワークは、分散型GPUレンダリング機能を提供するプラットフォームです。 この革新的なネットワークにより、ユーザーは、アイドル状態のGPUコンピューティングリソースのブロックチェーンベースのマーケットプレイスを通じて、高性能GPUノードを使用してGPUレンダリングジョブをグローバルに拡張できます。 このプラットフォームのビジョンは、GPU クラウド レンダリングを民主化し、より効率的でスケーラブルで、次世代の 3D コンテンツ作成に利用できるようにすることです。 イマーシブ メディアと AI アプリケーションのネットワークのスケーラビリティ、効率的なインフラストラクチャ使用率、GPU 電力の最適化、デジタル著作権管理に関連する課題に対処します。 Render Networkは、GPUの電力消費を相互接続された3Dアセットの分散型経済に変換し、メディア、拡張現実、仮想現実、ゲームなど、さまざまな業界の開発者にソリューションを提供します。### (8)儀式Ritual は、暗号と人工知能の交差点に立ち、開発者が AI モデルを作成、配布、拡張する方法に革命をもたらした企業です。 暗号化の力を活用することで、RitualはAIのためのオープンでモジュール式のソブリン実行レイヤーを提供します。 ノードの分散ネットワークをコンピューティングリソースやモデル作成者と接続し、作成者がAIモデルをホストできるようにします。 また、ユーザーは統一されたAPIを介して幅広いAIモデルに簡単にアクセスでき、計算の整合性とプライバシーを保証する暗号化インフラストラクチャの恩恵を受けることができます。 このプラットフォームの最初の製品であるInfernetは、開発者とアプリケーションがRitualとシームレスに統合し、モデルとコンピューティングプロバイダーのネットワークへのパーミッションレスアクセスを取得するためのプロトコルとユーティリティの完全なスイートの始まりを示しています。 Ritualのビジョンは、Web3の世界のAIハブとなり、AIの世界におけるイノベーション、アクセシビリティ、民主化を推進することです。## 6. まとめAIと暗号化のコラボレーションは、テクノロジーの融合であるだけでなく、可能性の収束でもあります。 これは、機械が分散型で安全な環境で考え、学習し、取引する未来を表しています。 前途多難は山積していますが、どの挑戦もイノベーションと進歩を生むチャンスです。 この岐路に立つイノベーターや思想家は、デジタル時代を再定義する章を書く可能性を秘めています。 私たちが前進するにつれて、私たちは慎重に、賢明で、先見の明を持って、課題にスマートに取り組みながら利益を享受し、最終的にはすべての人にとってより明るく、より技術的に進んだ未来を形作らなければなりません。
Pantera Partner:暗号資産とAIを組み合わせたユースケースと既存プロジェクト
作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozou
デジタル革命が私たちの世界を変え続ける中、特に破壊的な可能性を秘めているテクノロジーは、人工知能(AI)と暗号通貨の2つだと思います。 人工知能(AI)は、人間の認知機能やデータから学習する能力を模倣することで、近年、技術革新の最前線に立っています。 ヘルスケアからエンターテインメントまで、AIアプリケーションの規模は膨大で変革的です。 強力なブロックチェーン技術を搭載した暗号通貨は、個人に力を与え、プロセスを合理化する分散型金融の未来を約束します。 人工知能と暗号通貨の組み合わせは大きな力を発揮しており、技術共生の新時代の夜明けを告げています。
1. AIが解決できる暗号化の問題
暗号通貨は取引と投資の革命的な手段になりましたが、課題がないわけではありません。 市場のボラティリティは、投資家にとって差し迫った懸念事項です。 データ分析におけるAIの能力は、大量の履歴データをふるいにかけ、価格変動をより正確に予測することができます。
さらに、暗号通貨が主流になるにつれて、セキュリティが最重要になります。 これらのデジタル通貨は分散化されているため、詐欺やハッキングの影響を受けやすくなっています。 機械学習モデルをトレーニングして、異常なトランザクション パターンを検出し、潜在的なセキュリティ侵害に対する防御を強化できます。
スケーラビリティとトランザクション速度は、暗号の世界における他の重要な課題です。 ブロックチェーンネットワークに参加する人が増えるにつれて、迅速でシームレスな取引が不可欠になります。 高度なAIアルゴリズムにより、ネットワークトラフィックが最適化され、効率的なデータフローとトランザクション時間の短縮が保証されます。
最後に、クリプトマイニングに関連するエネルギー消費は世界的な懸念事項です。 AIは、マイニングプロセスの最適化、エネルギーフットプリントの削減、より持続可能な暗号エコシステムへの道を開く上で重要な役割を果たすことができます。
##2、暗号化とAIのクロスユースケース
(1) 分散型AI市場:仮想通貨の優位性
人工知能の分野では、Hugging Faceのようなプラットフォームが、事前学習済みのAIモデルの普及に果たした役割で大きな注目を集めています。 しかし、暗号空間における断片化されたAI市場の出現は、Web3コードやスマートコントラクトなど、GitHubなどの従来のプラットフォームによるオープンソースの取り組みを超えて、民主化と分散化の新たな次元を導入しました。
Hugging Faceは、AIモデルの優れたライブラリとして、最先端のAIモデルを幅広いオーディエンスに民主化する上で重要な役割を果たしてきました。 これは、ユーザーが事前トレーニング済みモデルにアクセスし、共有し、微調整できる中央プラットフォームを提供します。 これにより、AIの実践者や開発者の参入障壁が劇的に低くなり、幅広い自然言語処理(NLP)タスクに最先端のモデルを活用できるようになります。
*暗号を利用した分散型AIマーケットプレイス:
しかし、ブロックチェーン技術に基づいて構築されたような暗号を利用した分散型AI市場は、民主化と分散化を次のレベルに引き上げます。 詳細は次のとおりです。
--真の所有権と制御:Hugging Faceのような従来のコードベースでは、アクセスが民主化されている間、基盤となるインフラストラクチャとデータの制御と所有権は一元化されたままです。 対照的に、暗号ベースのマーケットプレイスは通常、分散型ブロックチェーンネットワークを採用しており、ネットワーク参加者間で制御が分散されるようにします。 ユーザーは経営上の決定に発言権を持ち、より民主的でコミュニティ主導のエコシステムになります。
--インセンティブ:暗号市場には、データプロバイダーからモデル開発者まで、貢献者の努力に報いるトークンベースのインセンティブが含まれています。 これにより、コラボレーションとイノベーションが促進され、利益の公平な分配が保証されます。 対照的に、従来のプラットフォームにはこれらの直接的な金銭的インセンティブがない可能性があり、暗号プラットフォームは参加者にとってより魅力的です。
--データのプライバシーとセキュリティ:ブロックチェーン技術は、ゼロ知識証明などの技術を通じてデータのプライバシーを維持しながら、高いレベルの透明性を確保します。 これにより、AIアプリケーションの重要な考慮事項であるデータ侵害に関する懸念が解消されます。 従来のプラットフォームでは、同じレベルのプライバシー保証が提供されない場合があります。
--相互運用性:暗号通貨ベースのマーケットプレイスは、多くの場合、ブロックチェーン標準に基づいて作成され、相互運用性を念頭に置いて設計されています。 つまり、AIモデルやサービスを、さまざまなブロックチェーンベースのアプリケーション、スマートコントラクト、分散型アプリケーション(dApps)とシームレスに統合し、より相互接続されたエコシステムを形成することができるのです。
基本的に、Hugging FaceのようなプラットフォームはAIモデルの民主化において大きな進歩を遂げていますが、暗号資産を利用した分散型AIマーケットプレイスは、ブロックチェーンの分散化、真の所有権、トークンベースのインセンティブを組み合わせることで、その上に構築されています。 この民主化と分散化の進展は、コラボレーション、イノベーション、および参加者間のより公平な利益分配を促進することで、AIの状況を再構築する可能性を秘めています。
(2) AIで強化されたスマートコントラクト:
従来のスマートコントラクトは、特定の条件で事前にコード化されています。 人工知能との統合により、これらのコントラクトは適応性があり、外部データや条件に動的に応答し、より効率的で汎用性の高い分散型アプリケーションを可能にします。
より実用的な例を見てみましょう。
ブロックチェーン技術に基づく分散型保険プラットフォームが、農家に天候関連の保険契約を提供すると想像してみてください。 従来の保険契約は、事前に定義された条件と手作業による請求処理に依存しており、このプロセスは時間がかかり、紛争が発生しやすくなる可能性があります。 この場合、AIで強化されたスマートコントラクトが登場し、保険業界に革命を起こすでしょう。
*気象データとAI分析:
スマートコントラクトは、気象APIなどの外部データソースと対話して、保険対象地域のリアルタイムの気象データを取得するように設計されています。 AIモデルはスマートコントラクトに統合され、気象データを継続的に分析します。 このAIモデルは、干ばつや洪水など、保険対象の作物に影響を与える可能性のある悪天候を特定するようにトレーニングされています。
*ダイナミックプレミアム調整:
従来、保険料は固定されており、保険金請求はイベント後に処理されます。 このAIで強化されたスマートコントラクトでは、AIの気象条件のリアルタイム評価に基づいて保険料が動的に調整されます。 農作物に被害を与える可能性のある悪天候のリスクが高いことをAIが検出した場合、影響を受ける保険契約の保険料は、リスクの増加を反映して自動的に上方修正されます。 逆に、AIが好天を予測すると、保険料が下がり、より多くの農家が保険に加入するインセンティブが生まれるかもしれません。
*自動支払い:
AIモデルが、事前定義された支払い基準を満たす厳しい気象条件(持続的な干ばつなど)を検出すると、影響を受ける保険契約者への自動支払いをトリガーします。 AIは、請求が迅速に行われているかどうかを監視し、手作業による請求処理の必要性とそれに伴う遅延を減らします。
(3) オンチェーンデータ分析:機械学習の活用
膨大な量のトランザクションデータを持つブロックチェーンは、データサイエンティストや機械学習愛好家にとって宝の山です。 CertiKやTokenMetricsなどの企業は、機械学習ツールの力を活用して、このデータから貴重な洞察を導き出し、セキュリティの強化、投資戦略の改善、ブロックチェーンの効率を全面的に最適化しています。
(4) 分散型GPU共有:AIを強化して暗号通貨を獲得
分散型GPU共有は、AIおよび機械学習コミュニティにおけるコンピューティングリソースの使用方法に革命をもたらしたまったく新しい概念です。 Filecoinがユーザーに未使用のストレージスペースを共有するように促すことでデータストレージを破壊するのと同じように、分散型GPU共有も同様の原理に基づいています。
GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) は、複雑な機械学習および人工知能モデルのトレーニングと微調整に不可欠です。 これらのプロセスには多くの計算能力が必要であり、パーソナル コンピューターでは時間とリソースを大量に消費するプロセスです。 分散型GPU共有ネットワークにGPUを提供することで、誰でもアクセスできるより大きなプールにコンピューティングリソースを提供できます。 その見返りとして、暗号通貨で報酬が与えられます。 このモデルにより、個人や組織は、専用ハードウェアに先行投資したり、中央のクラウドサービスに依存したりすることなく、高性能なGPUリソースにアクセスできます。 GPU 機能の使用を民主化し、AI と機械学習の愛好家にとってより包括的で費用対効果の高いものにします。
--分散型GPU共有ネットワークにおけるユニットエコノミクスは、暗号通貨の報酬を中心に展開します。 GPUをネットワークに貸し出すと、その対価としてトークンがもらえます。
--獲得できるトークンの数は、GPUの計算能力、コントリビューションの期間、GPUリソースに対するネットワークの需要など、いくつかの要因によって異なります。
--分散型GPU共有プラットフォームは、多くの場合、公正で予測可能な参加を保証するために、透明で事前定義された報酬構造を持っています。
全体として、分散型GPU共有は、個人や組織がAIタスクに必要な強力なコンピューティングリソースにアクセスできるようにするだけでなく、GPU所有者がハードウェアを効果的に収益化できるようにします。 これは、AI と ML のエコシステム内でコラボレーション、費用対効果、アクセシビリティを促進する Win-Win モデルです。
(5) RLHFトークンモデル:AIとインセンティブをつなぐ
Human Feedback-Based Reinforcement Learning(RLHF)トークンモデルは、人工知能とトークンベースのインセンティブの興味深い交差点を提供します。 この概念は、従来の金銭的インセンティブが機能しない可能性のある特殊なセクターで特に効果的です。 以下に詳しい説明を示します。
RLHFトークンモデルの主なアイデアは、トークン報酬を使用して、AIシステムに貴重なフィードバックとトレーニングを提供するように人間のユーザーにインセンティブを与えることを中心に展開します。 ソーシャルメディアプラットフォームでのコンテンツモデレーションなど、特定のタスクでトレーニングする必要があるAIシステムを想像してみてください。
従来、AIモデルのトレーニングには、データのラベル付けやアルゴリズムの微調整のために人間のトレーナーを雇う必要があり、このプロセスは非常にリソースを大量に消費する可能性があります。 ただし、RLHFトークンモデルは、より革新的なアプローチを導入しています。 ユーザーがAIシステムに積極的に参加し、貢献に対してトークンで報酬を与えることでフィードバックを得ることを奨励しています。
たとえば、Amazon の Mechanical Turk (MTurk) は、人々が小さなタスクを完了することで報酬を得る有名なクラウドソーシング プラットフォームです。 RLHFトークンモデルでは、ユーザーは基本的に「AIトレーナー」として機能し、MTurkのタスク完了者が支払いを受けるためにタスクを実行するのと同様のフィードバックを提供します。 主な違いは、RLHFトークンモデルでは、ユーザーは従来の通貨ではなく報酬としてトークンを受け取ることです。 これらのトークンはエコシステムにおいて本質的な価値を持ち、AIが生成したコンテンツの購入や高度なAIサービスへのアクセスなど、その有用性への道を開きます。 このトークンベースのインセンティブシステムは、AIトレーニングの財務プロセスを合理化するだけでなく、ユーザーがAIシステムを強化するために積極的に協力するダイナミックなエコシステムを促進します。
3. AIと暗号の融合に関する懸念
AIと暗号通貨の組み合わせは大きな可能性を秘めていますが、独自の課題も伴います。 AIモデル、特にディープラーニングモデルは、その不透明さから「ブラックボックス」と呼ばれることがよくあります。 この不透明性とブロックチェーンの透明性が組み合わさると、説明責任と信頼性に関する懸念が生じる可能性があります。 これらの問題に対処することは、これらのテクノロジーが交差する場所で安全で信頼できる環境を構築するために重要です。
さらに、倫理的な配慮も重要になります。 分散型ネットワークにオープンソースのAIアルゴリズムを展開すると、意図しないネガティブな結果が発生した場合に、責任と補償に関連する問題が必ず発生します。 イノベーションと倫理的責任の適切なバランスを取ることは、慎重な検討を必要とする継続的な課題です。
もう一つの課題は、データのプライバシーです。 ブロックチェーンの透明性とデータプライバシーのニーズのバランスを取ることは、一部のAIアプリケーションでは難しい場合があります。 GDPRなどのルールへの準拠を確保しながら、ブロックチェーンの分散型精神を維持することは、革新的なソリューションを必要とするユニークな課題です。
4. 今後の展望
AIと暗号技術が成熟し続ける中、この2つの融合はこれまでにないアプリケーションにつながると予想されます。
(1)zkML (ゼロ知識機械学習):
zkMLの基本的な特徴の1つは、モデルの詳細を明らかにすることなく、特定の機械学習モデルによって生成された結果を暗号的に証明する機能であり、安全で透明性の高いデータ処理の新たな可能性を開きます。 zkMLは、大企業向けの革新的なアプリケーションへの扉を開きます。
*金融サービス:金融機関はzkMLを使用して、機密性の高い顧客データを開示することなく、クレジットスコアリングモデルとローン適格性の決定の整合性を検証し、融資プロセスの信頼性と正確性を高めることができます。 *ヘルスケア:病院や研究機関は、zkMLを使用して、患者データの機密性を維持し、データのプライバシーと医療の正確性を確保しながら、医療診断モデルの有効性を評価できます。 *法令遵守:zkMLは、企業が独自のアルゴリズムを公開することなく、AI主導のコンプライアンスモデルを検証して業界の規制に準拠できるようにすることで、企業の規制遵守を支援します。 *スマートコントラクト:ブロックチェーンベースのアプリケーションでは、zkMLはスマートコントラクトが機械学習モデルを正確に実行することを保証し、分散型金融サービス、保険などに信頼性と透明性を提供します。
(2) AI生成コンテンツの信憑性
ブロックチェーン技術によってAIが生成したコンテンツの真正性を検証することで、コンテンツの制作と流通のあり方が変わることが期待されています。 このイノベーションは、AIが人間が生成したコンテンツを説得力を持って模倣し、誤情報、知的財産、デジタルメディアへの信頼に関する懸念につながるデジタル時代の差し迫った問題に対処します。 コンテンツの真正性をブロックチェーン(改ざん防止と透明性のある分散型台帳)に固定することで、消費者、クリエイター、機関はデジタルコンテンツの出所と完全性を簡単に判断できます。 これは、悪意のあるディープフェイクや不正なコンテンツを検出して軽減するのに役立つだけでなく、クリエイターの知的財産を保護し、消費者に信頼できる情報源を提供します。 例えば、ブロックチェーンは、法的手続きにおける政治的演説やビデオ証拠の正当性を証明し、誤情報のリスクを軽減し、説明責任を確保することができます。 クリエイティブ業界では、音楽作品の制作と所有権を追跡し、アーティストにふさわしい信頼と報酬を確実に与えることができます。 教育の分野では、学術作品の著作者を検証し、盗作を防ぎ、アカデミックインテグリティを維持することができます。 ジャーナリズムの分野では、ニュース記事を検証し、読者が実際のニュースとAIが生成したコンテンツを区別するのに役立ちます。 基本的に、AIが生成したコンテンツの真正性を検証するためのブロックチェーンの使用は、テクノロジーにとどまらず、AIの時代におけるデジタルコンテンツの信頼性、透明性、完全性を支え、現実世界の課題に対処しながら、情報の作成、消費、信頼の方法を再構築します。
(3) プライバシーとセキュリティの保証:
今日の企業が直面している差し迫った課題の 1 つは、OpenAI などの AI プラットフォームと独自のデータを共有する際のデータ処理方法に関する不確実性です。 ここで、データがトレーニングに使用されるかどうか、誰がデータにアクセスできるか、計算プロセス全体でデータが安全かどうかなど、データプライバシーの問題が発生します。 オンプレミスモデル、Azureなどのクラウドサービス、法的契約などの非ブロックチェーンソリューションが存在しますが、ブロックチェーンには、データインタラクションの透明性と改ざん防止の記録を提供するという独自の利点があります。 これにより、企業は計算中にデータが読み取れないことを検証できるため、データのプライバシーとセキュリティに対する信頼性が高まります。 この保証は、データの機密性が重要な医療や金融などの機密情報を扱う業界にとって不可欠です。
基本的に、ブロックチェーンが不変の台帳を作成する能力は、企業がデータの管理を維持し、AIシステムとのやり取り中にデータのプライバシーとセキュリティが維持されるようにするのに役立ち、企業に安心感とデータ保護ルールの遵守を提供します。
5. 既存のプロジェクト
先見の明のあるプロジェクトのグループは、暗号と人工知能の組み合わせを開拓してきました。
(1)Together.ai
Togetherのミッションは、大規模なファンドモデルに対応するオープンソースの分散型クラウドプラットフォームを構築することで、AIの世界に革命を起こすことです。 彼らは、AI研究に特化した大規模な分散型クラウドプラットフォームを構築しており、その上には、Bloom、OPT、T0pp、GPT-J、Stable Diffusionなど、多くのオープンモデルがあります。 彼らの研究活動の主な焦点は、これらのモデルのパフォーマンスについての理解を深めながら、クローズドソースのAIシステムに代わるアクセス可能な代替手段を作成することです。 Togetherは、先見の明のあるアプローチを通じて、ブロックチェーン技術を通じて調整されたグローバルクラウド、マイニングインフラストラクチャ、ゲームハードウェア、ラップトップをシームレスに接続する分散型スーパーコンピューターの構築を目指しています。 Togetherのビジョンには、この分野に変革的な影響を与えることを約束するAIとコンピューティングへの公平なアクセスが含まれます。
(2)ビットテンソル
Bittensorは、スマートコントラクトデータのオラクルを強化することに主眼を置き、分散型AIネットワークの開発を開拓することを目指しています。 この最先端のテクノロジーは、ブロックチェーンを活用して、現実世界のデータを取得し、それをスマートコントラクトに配信するための安全で効率的な分散型フレームワークを作成します。 Bittensor 独自の分散型オラクル アプローチにより、データ フィードの精度、速度、信頼性が大幅に向上し、暗号と AI が交差する中核的なプレーヤーになります。
(3)阿彑络
Akash Networkは、分散型マーケットプレイスを通じてクラウドコンピューティングを変革し、従来のクラウドプロバイダーに代わるダイナミックな選択肢を提供しています。 これにより、ユーザーは費用対効果が高く、回復力があり、検閲に強いコンピューティングリソースにアクセスできます。 Akashがユニークなのは、人工知能への潜在的な影響です。 分散型クラウドコンピューティングを通じて、AkashはAI開発者がスケーラブルで安全かつ効率的なリソースにアクセスするための扉を開きます。 AIは幅広い計算能力に大きく依存しているため、これは特に重要です。 Akashの分散型アプローチはAIプロジェクトをサポートし、AIテクノロジーの開発における主要なプレーヤーとなっています。
(4)同窓会协议
Gensynプロトコルは、機械学習コンピューティングのための分散型エコシステムを確立します。 このプロトコルにより、AIの研究者や実務家は、コンピューティングワークロードをシームレスに分散することができます。 ソルバーはコンピューティングリソースを提供し、トレーニングと推論のために高性能ハードウェアへのアクセスを可能にしますが、ソルバーはAIモデルの信頼性を維持するために不可欠なAIタスクの正確性と完全性を保証します。 さらに、Gensynは、AIアプリケーションの機密情報を保護するために、安全なマッピングレイヤーやトレーニングデータの暗号化などの方法を提供することで、プライバシーセキュリティを優先しています。 このプロトコルの分散型の性質、効率的なスケーラビリティ、グローバルなアクセシビリティにより、AIは民主化され、ユーザーにとってよりアクセスしやすく、費用対効果の高いものになります。
(5)ネクサスAI
Nexus AIは金融エンパワーメントの最前線に立ち、高度なAIアルゴリズムを活用して、投資家に市場動向に関する比類のない洞察を提供しています。 Nexus AIを際立たせているのは、分散化への揺るぎないコミットメントであり、投資家が中央集権的な取引所に関連するリスクから資産を完全に管理できるようにしています。 このプラットフォームの革新的なサービスの1つは、人工知能を搭載した最先端のNFTマーケットプレイスで、価格設定、発見、認証を強化し、投資家に報酬を分配します。 さらに、GPT-3を搭載したTelegram AI Botは、すべてのTelegramユーザーにリアルタイムの財務アドバイスと市場分析を無料で提供します。 Nexus AIは、アセットインテリジェンスレポートを通じて情報に基づいた投資決定をさらにサポートし、暗号資産に関する包括的な洞察を提供します。 Nexus AIは、ステーキングダッシュボードやスマート投資ボットなどのAIを活用したソリューションにより、ユーザーが自信を持って市場を運営し、正確かつ効率的に財務目標を達成できるようにします。
(6)モジュラスラボ
Modulus Labsは、人工知能をブロックチェーン技術に統合することを目的とした革新的なソリューションを発表しました。 同社は、AIアプリケーション向けに調整されたゼロ知識(ZK)証明者を発売し、分散型アプリケーション(dApps)の改ざん防止AIアクセスを確保するという課題を解決しました。 このソリューションにより、スマートコントラクトは分散化の基本原則を損なうことなく、強力なAI機能を活用することができます。 Modulusは、UpshotやIon Protocolなどのパートナーとのコラボレーションを通じて、イーサリアムプラットフォーム上で重要なAIアプリケーションの立ち上げに積極的に取り組んでいます。 さらに、より広いコミュニティに対してオープンソースのZKMLプルーバーでもあります。 Modulusは、セキュリティを損なうことなく、暗号の説明責任により、金融や医療を含むすべてのセクターにAIを統合できる未来を思い描いています。
(7)レンダリング网络
レンダーネットワークは、分散型GPUレンダリング機能を提供するプラットフォームです。 この革新的なネットワークにより、ユーザーは、アイドル状態のGPUコンピューティングリソースのブロックチェーンベースのマーケットプレイスを通じて、高性能GPUノードを使用してGPUレンダリングジョブをグローバルに拡張できます。 このプラットフォームのビジョンは、GPU クラウド レンダリングを民主化し、より効率的でスケーラブルで、次世代の 3D コンテンツ作成に利用できるようにすることです。 イマーシブ メディアと AI アプリケーションのネットワークのスケーラビリティ、効率的なインフラストラクチャ使用率、GPU 電力の最適化、デジタル著作権管理に関連する課題に対処します。 Render Networkは、GPUの電力消費を相互接続された3Dアセットの分散型経済に変換し、メディア、拡張現実、仮想現実、ゲームなど、さまざまな業界の開発者にソリューションを提供します。
(8)儀式
Ritual は、暗号と人工知能の交差点に立ち、開発者が AI モデルを作成、配布、拡張する方法に革命をもたらした企業です。 暗号化の力を活用することで、RitualはAIのためのオープンでモジュール式のソブリン実行レイヤーを提供します。 ノードの分散ネットワークをコンピューティングリソースやモデル作成者と接続し、作成者がAIモデルをホストできるようにします。 また、ユーザーは統一されたAPIを介して幅広いAIモデルに簡単にアクセスでき、計算の整合性とプライバシーを保証する暗号化インフラストラクチャの恩恵を受けることができます。 このプラットフォームの最初の製品であるInfernetは、開発者とアプリケーションがRitualとシームレスに統合し、モデルとコンピューティングプロバイダーのネットワークへのパーミッションレスアクセスを取得するためのプロトコルとユーティリティの完全なスイートの始まりを示しています。 Ritualのビジョンは、Web3の世界のAIハブとなり、AIの世界におけるイノベーション、アクセシビリティ、民主化を推進することです。
6. まとめ
AIと暗号化のコラボレーションは、テクノロジーの融合であるだけでなく、可能性の収束でもあります。 これは、機械が分散型で安全な環境で考え、学習し、取引する未来を表しています。 前途多難は山積していますが、どの挑戦もイノベーションと進歩を生むチャンスです。 この岐路に立つイノベーターや思想家は、デジタル時代を再定義する章を書く可能性を秘めています。 私たちが前進するにつれて、私たちは慎重に、賢明で、先見の明を持って、課題にスマートに取り組みながら利益を享受し、最終的にはすべての人にとってより明るく、より技術的に進んだ未来を形作らなければなりません。