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AIとWeb3のシナジー：未来を形作る分散型AI (DeAI)の可能性

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人工知能（AI）とクリプト（暗号資産）は、現代のテクノロジーの二大潮流です。この二つが交わるところに、分散型AI (DeAI) の可能性が広がります。本記事では、AIとクリプトがどのように互いの課題を解決し、相乗効果を生み出すかを探ります。

AIの開発ライフサイクル

AIの紹介

AIは、データを活用して学習し、パフォーマンスを向上させる技術です。以下はAIの代表的な応用例です：

  • ChatGPT：人間のような会話が可能

  • Perplexity AI：検索精度を向上

  • Jasper AI：コンテンツ作成のコーパイロット

  • DALL-E：テキストから画像を生成

  • Pika Art：テキストから高解像度ビデオを生成

これらのツールは私たちの日常生活をより簡単かつ効率的にしています。

AIの開発ライフサイクル

AIモデルの開発には以下のステップが含まれます：

  1. 問題定義と設計：ビジネス問題を特定し、目標を設定

  2. データ収集と探索：データの収集と品質評価、初期データ分析

  3. データの前処理と準備：データのクリーンアップと変換、新しい特徴の作成

  4. モデル開発：適切な機械学習技術の選定、モデルのトレーニングとテスト、最適化

  5. モデル展開：実世界の環境への展開、継続的な監視とバイアス検出

  6. モデルの保守と再トレーニング：定期的な更新と新しいデータでの再トレーニング

分散型AI (DeAI) の必要性

中央集権型AIの問題点

  • 単一障害点：一つのシステムが故障すると全体が機能しなくなる

  • 検閲：一つのエンティティが情報を制御し、操作できる

  • 透明性の欠如：意思決定の過程が不明確

DeAIの利点

  • セキュリティの向上：データを複数のノードに分散させることで、攻撃に対する耐性を強化

  • 検閲への耐性：情報の分散により、単一のエンティティによる支配を防止

  • 透明性の向上：オープンソースモデルとインセンティブメカニズムにより、意思決定の透明性を確保

AIとクリプトのシナジー

クリプトがAIにもたらす利点

  1. 信頼性と来歴の問題の解決：ブロックチェーン技術を用いることで、AIの出力結果の信頼性と来歴を証明できます。例えば、AIアートの分野では、zkML（ゼロ知識機械学習）技術を使ってアートの来歴を証明することが可能です。

  2. オープンソースモデルの強化：クラウドファンディングや管理ツールとして、クリプトはオープンソースツールの開発を支援します。開発者は、外部からの圧力に抵抗しながら、ツールを進化させることができます。

  3. データとコンピューティングのブートストラップ：分散型ネットワークを利用して、必要なリソースを効率的に提供できます。例えば、Akash Networkは、AWSやGCPに対して85％のコスト削減を提供しています。

AIがクリプトにもたらす利点

  1. UXの向上：AIは、クリプトユーザーに対するインターフェースとエクスペリエンスを向上させます。例えば、パーソナライズされたレコメンデーションや行動予測が可能です。

  2. オンチェーンユースケースの促進：AIは新しいクリエイティブなオンチェーンユースケースを生み出します。例えば、AIはテキストの説明からゲームコンテンツを生成し、スマートコントラクトでキャラクターやアイテムの所有権を管理できます。

  3. 分散型組織とスマートコントラクトの能力向上：AIは、DAOのガバナンスやスマートコントラクトの効率を向上させます。AIはリソース配分やフリーライダーの排除に役立ちます。

DeAIの実用例

セクター別応用

  1. ヘルスケア：DeAIは、安全なデータ共有と病気の発生予測に役立ちます。AIアルゴリズムは匿名化されたデータを分析し、治療計画をパーソナライズします。例えば、患者は自分のデータを医療機関と安全に共有し、個人情報の保護が強化されます。

  2. 金融：DeFi（分散型金融）において、AIはリスク管理や取引の最適化に貢献します。例えば、AI搭載の自動マーケットメーカー（AMM）は、効果的な資産管理を実現します。

  3. セキュリティと不正検出：AIはトランザクションデータを分析し、異常を検出して不正を防止します。例えば、NFTエコシステムでは、AIが偽造資産の特定に役立ちます。

エコシステム管理レベル

  1. インセンティブ構造：利害関係者は、データや計算能力の提供に対して報酬を受け取ります。トークン報酬が参加を促進し、コミュニティの活性化に繋がります。

  2. 費用対効果：DeAIプラットフォームは、未使用のリソースを活用し、コストを大幅に削減します。例えば、RenderやAethirなどのプロジェクトでは、ユーザーが未使用の計算能力を貸し出すことで効率を高めます。

  3. ガバナンス：DeAIは、プロトコルやDAOのガバナンスプロセスを改善します。AIは評判管理と報酬を自動化し、DAOへの貢献が公正に認められます。

DeAIの成長を促進する要因

  1. 資金の流入：過去1年間で、136回の資金調達ラウンドに10億2000万ドルが投入されました。Hack VCやParadigmなどの投資家が多額の資金を提供しています。

  2. 費用対効果の高い代替手段：DeAIは、中央集権型システムに代わる費用対効果の高い選択肢を提供します。Akashは、計算能力提供において85％の割引を主張しています。

DeAIの課題

  1. 初期設定コストと課題：DeAIネットワークのセットアップは困難で、インフラストラクチャの構築と参加者の誘致に時間とリソースが必要です。クリティカルマスを獲得できなければ、ネットワークは勢いを増すのに苦労します。

  2. スケーラビリティの課題：増加するデータやトランザクションを効率的に処理するためには、さらなる技術進化が求められます。ノードの稼働時間のばらつきにより、レイテンシと帯域幅の問題が発生する可能性があります。

DeAIの将来の成長を促進する重要な触媒

  1. エコシステムへの資金投入：過去1年間で、136件の資金調達ラウンドに10億2000万ドルが投入され、1ラウンドあたりの平均額は750万ドルでした。Hack VCやParadigmなどの著名な投資家が、多額の投資を行っています。この資金の流入により、この分野の研究とイノベーションが加速しています。

  2. 費用対効果：この技術は、中央集権型システムに代わる費用対効果の高い選択肢を提供することを目指しています。運用コストを最大50％削減し、大量のデータを効率的に処理し、セキュリティとプライバシーを同時に提供できます。例えば、Akashは、計算能力提供において、AWS、GCP、Azureと比較して85％の割引を提供すると主張しています。

  3. 好調なセカンダリーマーケット：Bittensor、Akash、Render、Worldcoinなど、時価総額で見たこの分野の主要プロジェクトは、過去1年間、セカンダリーマーケットで非常に優れたパフォーマンスを示しました。これらのプロジェクトは、Web3全体で最もパフォーマンスの高い資産の1つとなっています。Coinbaseのレポートによると、「Crypto x AI」カテゴリも、カテゴリレベルで非常に好調です。

ビジョナリーリーダーと彼らの貢献

エリック・ボーヒース

  • ShapeShiftの創設者であり、Venice AIを立ち上げました。これは、ChatGPTのようなWeb2 LLMに代わる許可不要の代替手段を提供します。

エマド・モスタク

  • Stability AIの創設者であり、現在はSchelling AIの構築に専念しています。彼は、AIがより重要になるにつれて、透明性と分散型ガバナンスが極めて重要になると考えています。

ニラージ・パント

  • 元Polychain CapitalのGPであり、現在はRitual.netを構築しています。このプラットフォームは、AIのための主権的な実行レイヤーを提供し、オープンで許可不要なAIモデルの作成、配布、改良を可能にします。

DeAIの将来

CryptoとAIの融合は、現実世界の問題に取り組む革新的なプロジェクトやアプリケーションを促進する態勢が整っています。DeAIは、透明性、コラボレーション、グローバルな影響という原則を体現しています。Render、Akash、Worldcoinなどのプロジェクトは、その著しい牽引力と資金調達により、この分野の計り知れない可能性を示すだけでなく、今後数年間で経験する可能性のある大幅な成長を予測しています。

結論

DeAIは、エコシステム内で成長を始めたばかりです。今後、このダイナミックなバーティカルの探求を続けながら、「Crypto x AI」のサブカテゴリについてさらに深く掘り下げていきます。未来は明るく、私たちはまだ始まったばかりです。

参考文献


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