CryptoとAIの融合、どのプロジェクトがAIの独占壁を打破するのに役立つのか？

著者：Reflexivity Research

編纂：深潮 TechFlow

最近、人工知能業界は良いことも悪いことも含めて注目を集めています。最近のOpenAIに関する出来事については知っているかもしれませんし、現在の人工知能技術のレベルについても探求しているかもしれませんが、人工知能がどのようにブロックチェーンと相互作用するかについてはあまり知らないかもしれません。今週のレポートでは、人工知能とブロックチェーン技術を組み合わせようとするいくつかのアプリケーションと、これらのアプリケーションおよび今後数年の人工知能業界に関する情報を紹介します。

人工知能とは何か？それは暗号通貨とどのように関係しているのか？

AIとブロックチェーンの統合に関するアプリケーションの詳細やより技術的な内容に深く入る前に、人工知能技術に関する基本的な知識を理解し、業界の優れたチームや個人開発者がどのようにして現在の技術レベルに業界を発展させてきたのかを理解しましょう。

ChatGPTは、過去1年間にテクノロジー業界で大きな注目を集めたアプリケーションであり、消費者に最も人気があり広く認識されている人工知能アプリケーションです。今日は、ChatGPT技術の基本的な概念を簡単に紹介し、なぜそれがこれほど優れているのかを説明します。

ChatGPTと他のチャットAIモデルのコア技術は、大規模言語モデル、またはLLMと呼ばれています。これらの複雑な人工知能技術は、本質的に深層学習技術と膨大なデータセットの組み合わせであり、その組み合わせにより、知識を予測し要約することができる人工知能モデルが作成されます。

人間とLLMの間のインタラクションは自然言語処理を通じて行われます。ほとんどのLLMは自然言語処理（NLP）のために特別に構築されています。ユーザーがチャットボットに特定のタイプの質問に答えるよう要求すると、チャットAIボットはその基盤となる技術、トレーニングデータ、および能力を活用して、できるだけユーザーに答えを提供します。

LLMはトランスフォーマーモデル（通常はトランスフォーマーと呼ばれる）に基づいています。これは、テキストを予測し、単語の背後にある文脈を学習するのが得意なニューラルネットワークです。トランスフォーマーモデルを使用するLLMは自然言語処理に優れているため、数学の問題を解決したり、コードを生成したり、短いレポートを作成したり、修正提案を行ったりするなど、人間の日常的なタスクをうまくこなすことができます。

そのため、ChatGPT、Microsoft Bing、ClaudeなどのチャットAIボットは大成功を収め、ほぼ一手で人工知能革命を引き起こしました。多くの人々は、人工知能が最終的には人間よりも賢くなる可能性があると考えていますが、そのような状況がすぐに起こるという証拠はありません。いずれにせよ、AIモデルと人々の仕事の組み合わせがもたらす可能性とその非常に有望な能力は、私たちが受け入れるかどうかにかかわらず、人工知能が今後も存在し続けることを証明しています。しかし、これらのAIモデルがどのように暗号通貨やブロックチェーンの無許可の特性と組み合わさるのかについて疑問に思うかもしれません。それでは、彼らの間の潜在的な同期性を説明し、AIとブロックチェーンという2つの先進技術を探求してみましょう。

暗号通貨はどのように人工知能アプリケーションを支援するのか？

暗号通貨業界は、毎日ニュースメディアや他のソーシャルメディアプラットフォームで継続的に議論されている業界です。2008年に中本聡が書いたホワイトペーパーから始まり、暗号通貨は1.5兆ドルの市場に成長し、世界中の著名な金融機関がさまざまな暗号通貨のETFを発行するための申請を行っています。

一般的に、ブロックチェーン技術の独自の利点を業界外の人々に説明するのは難しいです。これは主に、ほとんどの先進国の金融業界が非常に繁栄しているためです。発展途上地域では、腐敗した金融機関や政府が世界中で権力を持っているため、金融取引における分散型台帳技術の利点を説明しやすくなります。世界中の通貨はしばしば価値が下落し、世界の大多数の人々は銀行インフラを利用できないため、これらの地域ではブロックチェーンの分散型台帳技術が独自の利点を持っています。

暗号通貨は、銀行口座を持たない人々に銀行サービスを提供する方法の一つであり、この技術は個人に自分自身の金融業務の監視者になる機会を提供します。彼らが冷蔵ウォレットで暗号通貨を保有している場合でも、暗号通貨エコシステム内の多くのDappを利用して暗号通貨を保有している場合でも、銀行に似たサービスを享受できます。

ブロックチェーンの透明性、安全性、非中央集権性などの固有の特徴は、AIデータの保存、共有、利用方法を大いに促進することができます。ブロックチェーン技術は、人工知能の取引や意思決定に対して変更不可能な分散型台帳を提供することができます。この技術の組み合わせは、人工知能システムの信頼性を高め、人々のデータ操作や悪用に対する懸念を軽減することが期待されています。

暗号技術は、データ管理とセキュリティの分野で人工知能を支援する重要な側面の一つです。人工知能システムは、学習と改善のために大量のデータを必要とします。ブロックチェーン技術を利用することで、これらのデータは異なるプラットフォームや利害関係者の間で安全かつ透明に共有されることができます。これにより、データの完全性が確保されるだけでなく、人工知能の共同研究開発の新たな道が開かれ、イノベーションを阻害するデータの孤島を打破することができます。

人工知能とブロックチェーンの統合は、合法的な分散型自律組織（DAO）を作成することができます。これらのDAOはスマートコントラクトによって管理され、人工知能アルゴリズムによって駆動され、人工的な介入なしに独立して運営、意思決定、取引を実行することができます。歴史的に、暗号通貨におけるDAOの管理は理想的ではありませんでした。なぜなら、人間の感情や経済的インセンティブがDAOの本来の目的を覆い隠すからです。人工知能技術を利用することで、DAOの管理プロセスを自動化し、人工的な仲介者への依存を減らし、組織の効率を向上させ、コストを削減し、さまざまな業界を根本的に変えることができます。

もう一つの有望な分野は、ブロックチェーンを人工知能データの生成と共有を促進する手段として使用することです。トークン化を通じて、個人や組織は人工知能モデルに価値のあるデータを提供することで経済的報酬を得ることができ、より協力的で包括的な人工知能エコシステムを促進します。

分散型金融（DeFi）も人工知能の潜在的な受益業界であり、両者の統合は分散型人工知能（DeAI）と呼ばれる新しいものを生み出す可能性があります。このアプローチは、個人や小規模な団体が以前は大企業専用だった人工知能ツールにアクセスできるようにし、人工知能技術の民主化と普及を実現します。

暗号通貨と人工知能の融合は、金融業界を変えるだけでなく、私たちのデジタル生活の多くの側面を変える可能性があります。2つの技術の利点を組み合わせることで、将来の人工知能がよりアクセスしやすく、より安全で透明性が高く、より効率的であることを期待できます。ここで、人工知能業界が現在どのように機能しているのか、その現状を分析してみましょう。

人工知能の不透明な壁を打破する

暗号通貨が金融システムに与える改革と、人工知能がスマート生産に与える革命を比較すると、いくつかの類似点が見えてきて、両者の統合に対する根拠を提供します。

現在、OpenAI、Google Deepmind、Anthropic人工知能会社は、関連技術の研究を大規模に行っています。

現在の暗号通貨と人工知能分野の機会

人工知能と暗号通貨の協力に関する基本的な知識を紹介したので、この分野のいくつかの先進的なプロジェクトをより深く研究することができます。ほとんどのプロジェクトには多くの欠点がありますが（彼らはまだメインネットの開発に取り組んでおり、忠実なユーザー群を獲得し、より広範な暗号コミュニティの注目を集めることを望んでいます）、それらは業界の最前線にあり、この急速に発展する業界をよく代表しています。

Bittensor、分散型人工知能モデルネットワーク：

Bittensorは、これまでの暗号通貨と人工知能エコシステムの中で最も人気があり、成熟したプロジェクトの一つです。Bittensorは、数多くの分散型商品市場（または「サブネット」）のためのプラットフォームを作成することによって人工知能を民主化し、単一のトークンシステムの下で統一することを目的とした分散型ネットワークです。その使命は、独自のインセンティブメカニズムと先進的なサブネットアーキテクチャを採用することで、OpenAIなどの大規模な人工知能スーパー企業と競争できるネットワークを構築することです。Bittensorのシステムは、ブロックチェーンを介してAI能力を効率的にチェーン上に移転する機械として見ることができます。

ネットワークは、マイナーと検証者という2つの重要な参加者によって管理されています。マイナーは、事前にトレーニングされた人工知能モデルをネットワークに提出し、その貢献に対して報酬を得ます。一方、検証者はモデルの出力の有効性と正確性を確保します。この設定は、マイナーがより良い性能とより多くの報酬（ネイティブトークン$TAO）を得るためにモデルを改善し続けることを促す競争環境を生み出します。ユーザーは、検証者にクエリを送信することでネットワークと対話し、検証者はそのクエリをマイナーに配布します。検証者はこれらのマイナーの出力をランク付けし、最も高いランクの応答をユーザーに返します。

Bittensorのモデル開発方法は独自です。多くの人工知能研究所や研究機関とは異なり、Bittensorはモデルをトレーニングしません。なぜなら、モデルのトレーニングは複雑でコストがかかるからです。代わりに、このネットワークは分散型のトレーニングメカニズムに依存しています。検証者の役割は、特定のデータセットを使用してマイナーが生成したモデルを評価し、特定の基準（例えば、正確性や損失関数）に基づいて各モデルにスコアを付けることです。この分散型評価により、モデルの性能が持続的に向上します。

Bittensorのアーキテクチャには、Yumaコンセンサスメカニズムが含まれており、これはプルーフ・オブ・ワーク（PoW）とプルーフ・オブ・ステーク（PoS）の混合であり、ネットワークのサブネット内でリソースを配分します。サブネットは自成一体の経済市場であり、それぞれ異なる人工知能タスク（テキスト予測や画像生成など）に特化しており、その機能に応じてYumaコンセンサスに参加したり退出したりできます。

Bittensorは、人工知能の分散化に向けた重要な一歩であり、分散型の方法でさまざまな人工知能モデルを開発、評価、改善するためのプラットフォームを提供します。その独自の構造は、高品質な人工知能モデルの作成を促進するだけでなく、人工知能技術の取得方法を民主化し、さまざまな業界における人工知能の開発と使用方法を変える可能性があります。

Akash、オープンソースのスーパークラウド：

Akash Networkは、安全かつ効率的な方法で計算リソースを売買することを目的とした革新的なオープンソースのスーパークラウドプラットフォームです。その構想は、ユーザーに自分のクラウドインフラを展開する能力を提供し、未使用のクラウドリソースを売買できるようにすることです。この柔軟性は、クラウドリソースの利用の民主化を実現するだけでなく、ビジネスを拡大する必要があるユーザーに経済的な解決策を提供します。

Akashシステムのコアは、逆オークションメカニズムであり、ユーザーは自分の計算ニーズに対して入札を提出し、供給者はサービスを提供するために競争します。そのため、価格は従来のクラウドシステムよりもはるかに低くなることがよくあります。このシステムは、KubernetesやCosmosなどの信頼性が高く成熟した技術によって支えられており、アプリケーションをホスティングするための安全で信頼性の高いプラットフォームを提供します。Akashのコミュニティ主導のアプローチは、ユーザーがネットワークの開発と管理において発言権を持つことを保証し、真にユーザー中心の公共サービスとなっています。

Akashのインフラは使いやすく、YAMLベースのスタック定義言語（SDL）で定義されており、ユーザーが複数の地域や供給者を跨いで複雑なデプロイを作成できるようにします。この機能は、先進的なコンテナオーケストレーションシステムであるKubernetesと組み合わさることで、デプロイの柔軟性を保証するだけでなく、アプリケーションホスティングの安全性と信頼性も確保します。さらに、Akashは永続的なストレージソリューションを提供し、再起動後もデータを保持できるようにし、大規模なデータセットを管理するアプリケーションに特に有利です。

全体として、Akashは分散型クラウドプラットフォームとして際立っており、現在のクラウドサービスプロバイダーの独占的な性質に対する独自の解決策を提供します。世界中の数百万のデータセンターの未利用リソースを活用するモデルは、コストを削減するだけでなく、クラウドネイティブアプリケーションの速度と効率を向上させます。Akashは、専有言語を再記述する必要がなく、供給者にロックインされることもなく、さまざまなクラウドベースのアプリケーションに対して多機能でアクセス可能なプラットフォームを提供します。

Render、計算アクセスを拡張するプラットフォーム：

Renderは、メディア制作における計算ニーズの高まり、特に拡張現実、仮想現実、人工知能強化メディアなどの分野に対応するために設計されたブロックチェーンベースのプラットフォームです。これは、余剰のGPUサイクルを利用して、計算能力を必要とするコンテンツクリエイターと、利用可能なGPUリソースを持つ供給者を結びつけます。ブロックチェーン技術を使用することで、RenderはGPUベースのタスク（人工知能駆動のコンテンツ作成や最適化を含む）を安全かつ効率的に処理することを保証します。

Renderのコア製品は、人工知能との統合であり、人工知能はコンテンツ作成とプロセス最適化において重要な役割を果たします。このネットワークは、人工知能関連のタスクをサポートし、アーティストが人工知能ツールを使用して資産を生成し、デジタルアート作品を強化できるようにします。この統合により、超高解像度の三次元世界を作成し、人工知能によるノイズ除去などのレンダリングプロセスを最適化することができます。さらに、Renderの人工知能の応用は、大規模なアートコレクションの管理やレンダリングワークフローの最適化にも広がり、創造的なプロセスの可能性を広げます。

Renderのエコシステムは、GPUリソース市場の役割を果たし、アーティスト、エンジニア、GPUノードオペレーターなどのさまざまな利害関係者にサービスを提供します。これは、計算能力の取得を民主化し、個人クリエイターと大規模スタジオの両方が低コストで複雑なレンダリングプロジェクトを実施できるようにします。このエコシステム内の取引はRNDRトークンを使用して行われ、レンダリングサービスを中心とした活気ある経済体系を生み出します。人工知能がデジタルコンテンツの創造を再形成する中で、Renderはデジタルメディア分野における新しい形式の創造的表現と技術革新を促進する重要な役割を果たすことが期待されます。

Gensyn、分散型計算プラットフォーム：

Gensynは、人工知能と暗号通貨プロジェクトであり、現代の人工知能システムに固有のリソース制限の問題を解決することに焦点を当てています。このプロジェクトは、基礎モデルを構築するために必要な膨大なリソース要求が人工知能の発展に障害をもたらすことを克服することを目的としています。Gensynのアプローチは、グローバルな計算リソースを効果的に利用するためのブロックチェーンベースの分散型プロトコルを作成することです。

Gensynの背景は、人工知能システムの計算能力の需要が増大していることを強調しています。この需要は、利用可能な計算リソースを超えています。例えば、大規模なモデル（OpenAIのGPT-4モデルなど）をトレーニングするには膨大な計算リソースが必要であり、これがすべての関係者にとって大きな障害となっています。これにより、すべての利用可能な計算リソースを効果的に活用できるシステムが必要とされています。現在のソリューションは、コストが高すぎるか、大規模な人工知能作業のニーズを満たすには不十分です。

Gensynは、経済的かつ効率的な方法でオフチェーンの深層学習作業を接続し、検証するための分散型プロトコルを作成することでこの問題を解決することを目指しています。このプロトコルは、作業の検証、市場のダイナミクス、事前作業の見積もり、プライバシーの問題、深層学習モデルの効果的な並列化の必要性など、いくつかの課題に直面しています。このプロトコルは、参加者に経済的インセンティブを提供し、計算作業が約束通りに行われているかを検証する方法を提供する無信任の計算ネットワークを構築することを目指しています。

Gensynプロトコルは、深層学習計算のための最初のレイヤーの無信任プロトコルであり、計算時間を提供し、MLタスク（Gensyn内の計算タスクの一種）を実行する参加者に報酬を与えます。これは、確率的学習証明、グラフベースの正確な位置決めプロトコル、Truebitスタイルのインセンティブゲームなど、さまざまな技術を使用して完了した作業を検証します。このシステムには、提出者、解決者、検証者、通報者など、さまざまな参加者が関与し、各自が計算プロセスで特定の役割を果たします。

実際には、Gensynプロトコルは、タスクの提出から契約の仲裁および決済までの複数の段階を含みます。これは、ML計算のための透明で低コストの市場を作成し、スケーラビリティと効率を実現することを目指しています。このプロトコルは、強力なGPUを持つマイナーに、主流の供給者と比較してコストが低い可能性のあるML計算にハードウェアを再利用する機会を提供します。このアプローチは、人工知能の計算の課題を解決するだけでなく、人工知能リソースの取得の民主化を目指しています。

Fetch、人工知能経済オープンプラットフォーム：

Fetch.aiの発展の歴史は、前述のプロジェクトよりも長く、そのウェブサイトではさまざまなサービスが提供されています。Fetchのコアは、人工知能と暗号通貨の交差領域における革新的なプロジェクトであり、経済活動の方法を根本的に変えることを目指しています。Fetch製品の基盤は、その人工知能エージェントであり、これらのエージェントはモジュール式の構成要素として設計され、特定のタスクを実行するためにプログラム可能です。これらのエージェントは自律的に接続、検索、取引を行い、動的な市場を創出し、従来の経済活動を変革します。

Fetchが提供する主要なサービスの一つは、従来の製品を人工知能に接続することです。これは、Fetch.aiエージェントとそのAPIを統合することで実現され、非常に迅速で、基盤となるビジネスアプリケーションを変更する必要はありません。人工知能エージェントは、ネットワーク内の他のエージェントと組み合わせることができ、新しい使用ケースやビジネスモデルの可能性を提供します。さらに、これらのエージェントは、ユーザーを代表して交渉や取引を行う能力を持ち、ユーザーがその展開から利益を得ることを可能にします。

また、これらのエージェントは、機械学習モデルからの推論を提供し、ユーザーがその洞察を貨幣化し、機械学習モデルを強化することを可能にします。

Fetchは、エージェントの展開を簡素化するノーコード管理サービスであるAgentverseも発表しました。従来のノーコードプラットフォーム（Replit）やGitHubのCopilotなどのサービスが一般の人々にコードを書くことを可能にするように、Fetchは独自の方法でWeb3開発の民主化をさらに進めようとしています。

Agentverseを通じて、ユーザーは自分の最初のエージェントを簡単に起動でき、先進的な人工知能技術を使用するためのハードルが大幅に低くなります。人工知能エンジンとエージェントサービスにおいて、Fetchは大規模言語モデルを利用してタスクの実行を適切な人工知能エージェントに発見し、導くことができます。このシステムは、人工知能アプリケーションやサービスを貨幣化するだけでなく、構築、上場、分析、ホスティングを含むエージェントサービスの統合プラットフォームとして機能します。

このプラットフォームは、「検索と発見」や「分析」などの機能を通じて実用性を向上させています。エージェントはAgentverseに登録でき、このプラットフォームはLLMベースの指向検索を採用して、Fetch.aiプラットフォーム上で積極的に発見されることを可能にします。分析ツールは、エージェントの意味記述子の有効性を向上させ、その発見可能性を高めるために使用されます。さらに、Fetch.aiはオフラインエージェントのためにIoTゲートウェイを統合し、情報を収集し、再接続後にバッチ処理することを可能にします。

最後に、Fetch.aiはホスティングエージェントにホスティングサービスを提供し、Agentverseのホスティング以外のすべての機能を提供します。このプラットフォームは、Fetch.aiのWeb3ネットワークを利用してエージェントのアドレス指定と命名にオープンネットワークを導入しています。この点は、ブロックチェーン技術をシステムに統合した新しいネットワークDNSアドレス指定方法を示しています。

全体として、Fetch.aiは人工知能とブロックチェーン技術を融合させた多機能プラットフォームを提供し、人工知能エージェントの開発、機械学習モデルの貨幣化のためのツールを提供し、デジタル経済における検索と発見に革新的な方法を提供します。人工知能エージェントとブロックチェーン技術の統合は、さまざまなプロセスを自動化し、最適化するための分散型かつ効率的な方法を提供します。

この2つの業界の次の行動と予測：

人工知能とブロックチェーン技術のシームレスな統合は、これら2つの分野の重要な進展を表しています。この統合は、単なる2つの先端技術の融合ではなく、デジタルイノベーションと非中央集権の境界を再定義する変革的な相乗効果です。

Fetch.ai、Bittensor、Akash Network、Render Network、Gensynなどのプロジェクトが探求しているように、この融合の潜在的な応用は、人工知能とブロックチェーンの統合の巨大な可能性と顕著な利点を証明しています。

将来を展望すると、人工知能とブロックチェーンの融合は、さまざまな業界の形成において重要な役割を果たすことは明らかです。データの安全性と完全性の向上から、分散型自律組織の新しいモデルの創出まで、この融合はより効率的で透明性が高く、アクセスしやすい技術をもたらすことが期待されています。特に分散型金融の分野では、分散型人工知能（DeAI）の出現が、大企業に有利な従来の壁を打破し、人工知能技術の取得の民主化を実現する可能性があります。これにより、個人や小規模な団体が以前は手の届かなかった人工知能ツールやサービスを利用できる、より包括的なデジタル経済が実現します。

さらに、これらの技術の統合は、これら2つの分野の最も緊急の課題を解決することが期待されています。人工知能の分野では、データの孤島や大規模モデルのトレーニングに必要な膨大な計算能力の問題が、ブロックチェーンの分散型データ管理と共有計算能力によって緩和される可能性があります。ブロックチェーンの分野では、人工知能が効率を向上させ、意思決定プロセスを自動化し、セキュリティメカニズムを改善することができます。業界が進展するにつれて、開発者、研究者、利害関係者は、人工知能とブロックチェーンの相乗効果を探求し、活用し続ける必要があります。そうすることで、彼らはこの2つの分野の発展を促進するだけでなく、デジタル領域全体のイノベーションを推進し、最終的には社会全体に利益をもたらすことができるでしょう。