AIとWeb3の統合の現状:機会と課題が共存する

一、はじめに：AI+Web3の発展

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展が世界中で広く注目されています。AIは人間の知能を模倣する技術として、顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要な突破口を開き、各業界に大きな変革と革新をもたらしました。2023年にはAI業界の市場規模が2000億ドルに達し、OpenAI、Character.AI、Midjourneyなどの優れた企業が登場しました。

同時に、Web3は新興のネットワークモデルとして、人々のインターネットに対する認識と使用方法を変えつつあります。Web3は分散型のブロックチェーン技術を基盤とし、スマートコントラクト、分散ストレージ、分散型認証などの機能を通じて、データの共有と制御、ユーザーの自治、信頼メカニズムの確立を実現しています。Web3の核心理念は、データを中央集権的な機関から解放し、ユーザーにデータの制御権と価値の共有権を与えることです。現在、Web3業界の時価総額は25兆ドルに達しており、Bitcoin、Ethereum、Solanaなどのプロジェクトが次々と登場しています。

AIとWeb3の結合は、東西のビルダーや投資家が非常に注目している分野であり、両者をどのようにうまく融合させるかは探求する価値のある問題です。本稿では、AI+Web3の現状を重点的に探討し、現在のプロジェクトの状況を分析し、直面している限界や課題について深く議論し、投資家や業界関係者に参考と洞察を提供します。

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二、AIとWeb3のインタラクションの方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようで、AIは生産性を高め、Web3は生産関係の変革をもたらします。次に、AIとWeb3業界がそれぞれ直面している困難と向上の余地を分析し、その後お互いがどのようにこれらの困難を解決する手助けをできるかを探ります。

2.1 AI業界が直面している困難

AI業界の核心は、計算能力、アルゴリズム、データの三つの要素から成り立っています。

1. 計算能力: 大規模な計算と処理を行う能力を指します。AIタスクは通常、大量のデータを処理し、深層神経ネットワークモデルを訓練するなど、複雑な計算を必要とします。高強度の計算能力は、モデルの訓練と推論プロセスを加速し、AIシステムのパフォーマンスと効率を向上させることができます。近年、GPUや専用のAIチップの発展に伴い、計算能力の向上はAI業界の発展に重要な推進力を与えています。

2. アルゴリズム：AIシステムの核心的な構成要素であり、問題を解決しタスクを実行するための数学的および統計的手法です。AIアルゴリズムは、従来の機械学習アルゴリズムと深層学習アルゴリズムに分けられますが、近年、深層学習アルゴリズムは大きなブレークスルーを達成しています。アルゴリズムの選択と設計は、AIシステムの性能と効果にとって極めて重要です。継続的に改善され革新されるアルゴリズムは、AIシステムの精度、ロバスト性、一般化能力を向上させることができます。

3. データ: AIシステムの核心的な任務は、学習と訓練を通じてデータ内のパターンや規則を抽出することです。データはモデルの訓練と最適化の基礎であり、大規模なデータサンプルを通じて、AIシステムはより正確でよりスマートなモデルを学ぶことができます。豊富なデータセットは、より包括的で多様な情報を提供し、モデルが未知のデータに対してより良く一般化できるようにし、AIシステムが現実世界の問題をよりよく理解し解決するのを助けます。

AIがこの3つの分野で直面する主な課題は次のとおりです:

• コンピューティングパワーの面: 大規模なコンピューティングパワーの取得と管理は高価で複雑であり、高性能計算デバイスのコスト、エネルギー消費、メンテナンスが問題です。スタートアップ企業や個人開発者にとって、十分なコンピューティングパワーを得ることは困難かもしれません。

• アルゴリズムの面: 深層学習アルゴリズムは大量のデータと計算リソースを必要とし、モデルの解釈性と説明性が不足しています。アルゴリズムのロバスト性と一般化能力も重要な問題であり、モデルは未見のデータに対して不安定なパフォーマンスを示す可能性があります。

• データの観点: 高品質で多様なデータの取得は依然として課題です。特定の分野のデータは入手が難しい場合があり、例えば医療健康データのようなものです。データの質、正確性、ラベリングも問題であり、不完全または偏ったデータはモデルの誤った動作や偏りを引き起こす可能性があります。また、データのプライバシーとセキュリティを保護することも重要な考慮事項です。

さらに、AIモデルの説明可能性と透明性、ビジネスモデルの不明確さなどの問題は、多くのAI起業家を困惑させています。

Web3業界が直面している困難

Web3業界には現在、多くの解決すべき困難が存在しており、データ分析、ユーザーエクスペリエンス、スマートコントラクトの安全性などの面で改善の余地があります。生産性を向上させるツールとしてのAIは、これらの面でも多くの潜在的な活躍のスペースがあります。

• データ分析と予測:AI技術はWeb3プラットフォームが膨大なデータから価値のある情報を抽出し、より正確な予測と意思決定を行うのに役立ち、DeFi分野のリスク評価、市場予測、資産管理などに重要な意義を持っています。

• ユーザー体験とパーソナライズサービス: AIはWeb3プラットフォームがより良いユーザー体験とパーソナライズサービスを提供するのを助け、ユーザーデータを分析してパーソナライズされた推奨、カスタマイズされたサービス、そしてインテリジェントなインタラクション体験を提供し、ユーザーの参加度と満足度を向上させます。

• セキュリティとプライバシー保護: AIはネットワーク攻撃の検出と防御、異常行動の識別に利用され、より強力なセキュリティを提供します。同時に、AIはデータプライバシー保護にも応用され、暗号化やプライバシー計算などの技術を通じてユーザー情報を保護します。

• スマートコントラクト監査:AI技術は契約監査と脆弱性検出の自動化に使用され、契約の安全性と信頼性を向上させます。

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三、AI+Web3プロジェクトの現状分析

AIとWeb3を組み合わせたプロジェクトは、主に2つの側面からアプローチします：ブロックチェーン技術を利用してAIプロジェクトのパフォーマンスを向上させること、そしてAI技術を利用してWeb3プロジェクトの向上に貢献することです。

3.1 Web3がAIを支援する

3.1.1 分散型コンピューティング

ChatGPTなどの大規模モデルの登場により、AI分野における計算能力の需要が急増しています。しかし、GPUの供給不足がAIの発展を制約するボトルネックとなっています。この問題を解決するために、いくつかのWeb3プロジェクトが分散型計算サービスの提供を試みています。Akash、Render、Gensynなどがその例です。これらのプロジェクトは、トークンによって世界中のユーザーに余剰GPU計算能力を提供することを促し、AIクライアントに計算能力のサポートを提供します。

供給側は主にクラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大企業を含みます。分散型計算プロジェクトは大きく2つに分かれます：1つはAI推論用(、Render、Akash)のようなもので、もう1つはAIトレーニング用(、io.net、Gensyn)のようなものです。

io.netを例に挙げると、去中心化された計算力ネットワークとして、現在GPUの数は50万を超え、RenderとFilecoinの計算力を統合し、エコシステムプロジェクトの発展を続けています。Gensynはスマートコントラクトを通じて機械学習タスクの割り当てと報酬を促進し、AIトレーニングを実現しています。

しかし、ほとんどのプロジェクトはトレーニングではなくAI推論を選択します。その主な理由は、計算力と帯域幅の要件が異なるからです。AIトレーニングは膨大なデータ量と高速通信帯域幅を必要とし、実現が困難です。一方、AI推論はデータと帯域幅の要求が少なく、実現可能性が高いです。

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3.1.2 分散型アルゴリズムモデル

計算能力に加えて、一部のプロジェクトは分散型AIアルゴリズムサービス市場の構築を試みています。Bittensorを例に挙げると、複数のAIモデルを接続しており、それぞれのモデルには得意な知識やスキルがあります。ユーザーが質問すると、市場は最も適したAIモデルを選択して回答を提供します。

Bittensorネットワークでは、アルゴリズムモデルの提供者(マイナー)が機械学習モデルをネットワークに貢献し、その貢献に対してトークンの報酬を得ます。回答の質を保証するために、Bittensorは独自のコンセンサスメカニズムを使用してネットワークが最良の回答に合意することを確保します。

分散型アルゴリズムモデルプラットフォームの発展は、小規模企業が大規模組織と競争する際に最先端のAIツールを使用する可能性を提供し、各業界に潜在的な重大な影響を与えるかもしれません。

3.1.3 分散型データ収集

AIモデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、現在ほとんどのWeb2プラットフォームはAIトレーニングのためのデータ収集を禁止しているか、ユーザーデータをAI企業に販売して利益を共有していません。一部のWeb3プロジェクトは、PublicAIのようにトークンインセンティブ方式で分散型データ収集を実現しています。

PublicAIでは、ユーザーはAIデータ提供者またはデータ検証者として参加できます。データ提供者はソーシャルプラットフォーム上で価値のあるコンテンツを見つけてPublicAIデータセンターに共有し、データ検証者はAIトレーニングに最も価値のあるデータを選ぶために投票します。ユーザーはこの2つの貢献を通じてトークン報酬を得ており、データ提供者とAI産業開発とのウィンウィン関係を促進しています。

3.1.4 ZKによるAIにおけるユーザーのプライバシー保護

ゼロ知識証明技術は、プライバシーを保護しながら情報の検証を実現し、AIにおけるデータプライバシー保護とデータ共有の間の対立を解決する助けになります。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、ゼロ知識証明技術を通じて、元のデータを漏らすことなく機械学習モデルの訓練と推論を行うことを可能にします。

BasedAIなどのプロジェクトは、FHE(完全同型暗号)とLLMをシームレスに統合し、データの機密性を維持することを探求しています。ゼロ知識大規模言語モデル(ZK-LLM)を通じて、プライバシーを分散ネットワークインフラに組み込み、ユーザーデータがネットワーク全体の運用過程でプライベートな状態を保持することを保証します。

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3.2 AIがWeb3をサポート

3.2.1 データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合したり、自社開発のAIツールを提供し、投資戦略、オンチェーン分析、価格および市場予測などの分野でデータ分析および予測サービスをユーザーに提供し始めています。

例えば、PondはAI画像アルゴリズムを通じて将来価値のあるアルファトークンを予測し、ユーザーや機関に投資支援の提案を提供します。BullBear AIはユーザーの履歴データ、価格線の履歴、そして市場の動向を基に訓練され、価格の動向を予測するのを助けます。Numeraiは投資コンペティションプラットフォームで、参加者はAIと大規模言語モデルを用いて株式市場を予測します。Arkhamなどのオンチェーンデータ分析プラットフォームもAIを組み合わせてサービスを提供し、ブロックチェーンアドレスと現実世界の実体を照合し、重要なデータと分析を示します。

3.2.2 パーソナライズされたサービス

Web3プロジェクトはAIを統合することでユーザー体験を最適化しています。例えば、データ分析プラットフォームDuneはWandツールを発表し、大規模言語モデルを使用してSQLクエリを作成し、SQLを理解していないユーザーでも簡単に検索できるようにしています。Web3メディアプラットフォームFollowinやWeb3百科事典IQ.wikiは、内容の要約にChatGPTを統合しています。LLMに基づく検索エンジンKaitoは、Web3検索プラットフォームになることを目指しています。NFPromptなどのプロジェクトは、AIを通じてユーザーのNFT制作コストを削減しています。

3.2.3 AI監査スマートコントラクト

AIはスマートコントラクトの監査においても重要な役割を果たし、コードの脆弱性をより効率的かつ正確に特定できます。例えば、0x0.aiは人工知能によるスマートコントラクト監査ツールを提供しており、先進的なアルゴリズムを使用してスマートコントラクトを分析し、潜在的な脆弱性やセキュリティリスクを特定します。監査員は機械学習技術を使用してコードのパターンや異常を特定し、さらなる調査のために潜在的な問題をマークします。

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四、AI+Web3プロジェクトの限界と課題の現状

4.1 分散型コンピューティングに存在する現実的な障害

分散型計算力製品は、いくつかの現実的な問題に直面しています:

1. パフォーマンスと安定性: 世界中に分散されたノードに依存しているため、ネットワーク接続に遅延や不安定性が生じる可能性があり、パフォーマンスは中央集権型の計算製品よりも劣る可能性があります。

2. リソースマッチング: 可用性は供給と需要のマッチングの程度に影響され、リソースが不足したり、ユーザーのニーズを満たすことができない可能性があります。

3. 技術的複雑性: ユーザーは分散型ネットワーク、スマートコントラクト、暗号通貨の支払いなどの知識を理解する必要があり、使用コストが高くなります。

4. 大規模モデルのトレーニングが困難: 大規模モデルのトレーニングには非常に高い安定性と複数のカードによる並列処理能力が必要ですが、現在、分散型計算能力では実現が難しい。主な理由には以下が含まれます:

   • シングルカードの計算能力: 大規模モデルのトレーニングには強力なシングルカードの計算能力が必要です。
   • マルチGPU並列: 万単位のGPUを動員して並列トレーニングを行う必要があり、マルチGPU間の通信に対する要求が非常に高い。
   • ソフトウェアエコシステム:ハードウェアに適合するソフトウェア環境、例えばNVIDIAのCUDAシステム。