AIとWeb3の組み合わせ:現状と課題

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界的に広範な関心を引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要なブレークスルーを達成し、各業界に巨大な変革をもたらしました。Web3は新興のネットワークモデルとして、私たち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。本稿では、AI+Web3の発展状況を探求し、それらの相互作用、さらには直面する課題と機会を分析します。

! 新参者科学の普及丨詳細分析:AIとWeb3はどんな火花と衝突できるのか?

AIとWeb3のインタラクション方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようで、AIは生産性の向上をもたらし、Web3は生産関係の変革をもたらしました。両者の結合は新たな火花を生むことができます:

Web3はAIを支援する

1. 分散型計算力ネットワーク

トークンインセンティブを通じて、世界中のユーザーがコンピューティングパワーの供給側となり、AIに分散型計算リソースを提供することを促進します。代表的なプロジェクトには、Akash、Render、Gensynなどがあります。

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2. 非中央集権アルゴリズムモデル

分散型AIアルゴリズムサービス市場を構築し、異なるAIモデルをリンクして、ユーザーに多様なAI機能を提供します。代表的なプロジェクトにはBittensorがあります。

3. 分散型データ収集

トークンを通じてユーザーにデータを提供するインセンティブを与え、AIのトレーニングにより多様なデータを提供します。PublicAIなどのプロジェクトのように。

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4. プライバシー保護

ゼロ知識証明などの技術を利用して、プライバシーを保護しながらAIのトレーニングと推論を実現します。例えば、BasedAIなどのプロジェクトがあります。

AIによるWeb3の支援

1. データ分析と予測

AIはWeb3プロジェクトに投資戦略、オンチェーン分析、価格予測などのサービスを提供します。Pond、BullBear AIなど。

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2. パーソナライズされたサービス

AIはWeb3プロジェクトのユーザーエクスペリエンスを最適化します。DuneのWandツールやFollowinのコンテンツ要約など。

3. スマートコントラクト監査

AI技術を利用してスマートコントラクトコードの自動監査を行い、潜在的な脆弱性を特定します。例えば0x0.aiなど。

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課題

1. 分散型コンピューティングパワーの性能と安定性の問題

中央集権的な計算力と比較して、分散型の計算力は性能と安定性において依然として差があり、特に大規模モデルのトレーニングにおいて実現が難しい。

2. AI+Web3の組み合わせは比較的表面的

現在、多くのプロジェクトはAIを使って効率を向上させるだけで、深い統合や革新が欠けています。

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3. トークンエコノミクスの合理性

一部のプロジェクトは実際のニーズを解決するのではなく、トークンのストーリーに過度に依存しています。

まとめ

AIとWeb3の融合は、未来の技術革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AIのインテリジェントな分析とWeb3の分散化が組み合わさることで、よりインテリジェントでオープンで公正な経済システムの構築が期待されています。現在はまだ初期段階にあり多くの課題に直面していますが、長期的にはこの分野には巨大な潜在能力があり、継続的な関心と探求に値します。

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