AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性

現在、AIと暗号化技術の交差点は高速発展の段階に入っています。本稿では、AI+暗号化の融合における三つの主要な発展方向について詳しく説明します。

まとめ

1. 最も活気のあるスマートエージェント駆動経済を構築する

スマートエージェントのオンチェーン運用は実現可能であることが証明されています。この分野の実験は、エージェントのオンチェーン操作の限界を次々と突破しており、巨大な可能性と広い設計空間を持っています。現在、これは暗号とAI分野で最も革新的で爆発的な方向の一つとなっており、これに過ぎません。

2. コード開発におけるLLMの能力を向上させる

大規模言語モデルはコード作成において優れたパフォーマンスを示しており、今後さらに向上する見込みです。これらの能力を通じて、開発者の効率が2-10倍向上することが期待されています。最近、高品質なベンチマークを通じてLLMsのコード理解と作成能力を評価することで、LLMsがエコシステムに与える潜在的な影響を理解するのに役立ちます。高品質なモデルのファインチューニングプランは、ベンチマークテストで検証されます。

3. オープンで分散型のAIテクノロジースタックをサポート

"オープンで分散型のAI技術スタック"には、以下の重要な要素が含まれています：

• トレーニングデータの取得
• トレーニングと推論計算能力
• モデル重み共有 *モデル出力を検証する機能

このオープンなAIテクノロジースタックの重要性は次のように表れています：

• モデル開発の革新と実験を加速する
• 中央集権型AIを信頼しないユーザーに代替案を提供する

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

1. 最も活気のあるスマートエージェント駆動経済を構築する

AIエージェントがオンチェーン活動に参加し始めると、可能性に満ちた新しい世界が広がります。現在、この分野の革新には次のものが含まれます：

• 新しいデジタルコミュニティの発展
• ユーザーはスマートエージェントとその関連トークンを簡単に作成および展開できるプラットフォーム
• 有名な暗号化投資家の個性特性に基づいて訓練されたAIファンドマネージャーが登場している
• ゲームプラットフォームは、プレイヤーが代理の行動を指導することでゲームに参加でき、しばしば予想外の革新的なプレイスタイルを生み出します。

今後の方向性

未来、スマートエージェントは複数の経済的調整が必要な複雑なプロジェクトを管理できるようになります。例えば、研究分野では、エージェントが特定の病気の治療化合物を探す責任を負うことができます。具体的には：

• トークン資金調達プラットフォームを通じて資金調達する
• 募集資金を利用して、有料研究資料のアクセス費用を支払い、分散型計算ネットワーク上で化合物シミュレーションの計算費用を行います。
• 人間を募集して実験検証作業を行うための報酬プラットフォームを通じて

複雑なプロジェクトに加えて、代理は個人のウェブサイトを作成したり、アート作品を創作したりするような簡単なタスクを実行することもでき、その応用シーンには無限の可能性があります。

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代理がブロックチェーン上で金融活動を実行する利点

暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：

• 小額決済アプリケーション
• スピードの利点------即時決済機能は代理店が最大の資本効率を実現するのに役立ちます
• DeFiを通じて資本市場に入る------代理人はシームレスに資産を鋳造し、取引し、投資運用を行い、貸し出し操作を行い、レバレッジを使用することができます。

技術の発展の法則から見ると、パス依存性は重要な役割を果たしています。ますます多くの代理人が暗号化通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号化接続は代理人の核心的な能力となる可能性があります。

今後の方向性

特に以下のいくつかの方向性の探求に注目します：

1. リスク管理メカニズム
2. 非投機的な使用シーンを促進する
3. 開発スケジュール要件

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2. LLMsのコード作成能力を向上させ、開発者を支援する

LLMはすでに強力な能力を示しており、急速に進歩しています。LLMの応用分野の中で、コードを書くという分野は特に急激な進歩曲線が現れる可能性があります。これは客観的に評価できるタスクだからです。

しかし、現時点でLLMが理解において卓越したレベルに達するのを妨げているいくつかの課題があります：

• 高品質な原始トレーニングデータが不足している
• 検証されたビルド（Verified builds）の数が不足しています
• 高い情報価値のあるインタラクションが不足している
• インフラの発展が急速に進んでおり、古いコードが現在のニーズに適さない可能性があります。
• 評価モデルの理解度を測る方法が不足している

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今後の方向性

• インターネット上でより良いデータを取得するのを助ける
• より多くのチームによる検証済みビルド（Verified builds）
• エコシステム内でより多くの人々がStack Exchangeで良い質問を積極的に提起し、高品質な回答を提供しています。
• 高品質なベンチマークを作成し、LLMsの理解度を評価するために
• 上述ベンチマークで良好なパフォーマンスを示したLLM微調整モデルを作成する

最終的な重要な成果は：完全にAIによって作成された新しい、高品質の、差別化されたバリデーターノードクライアントです。

! ソラナ財団:AIと暗号の融合のための3つの戦略的方向性

3.オープンで分散型のAIテクノロジースタックをサポート

AIの分野では、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの間の長期的な力のバランスは依然として不明確です。現在の最も簡単な予想は現状維持です------大手テクノロジー企業が最前線の発展を推進し、オープンソースモデルが迅速に追随し、特定のアプリケーションシナリオで微調整を通じて独自の優位性を獲得することです。

以下の要素へのアクセス権をサポートします：

• トレーニングデータ
• トレーニングと推論の計算能力
• モデルの重み *モデル出力を検証する機能

この戦略の重要性は次の点に表れています：

1. オープンソースモデルがイノベーションのイテレーションを加速する
2. 中央集権的なAIを信頼しないユーザーに選択肢を提供する

エコシステムには、オープンAI技術スタックをサポートする複数のプロジェクトが既に存在しています：

• データ収集 *分散型コンピューティングパワー
• 非中央集権トレーニングフレームワーク

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今後の方向性

オープンソースAI技術スタックの各レイヤーで、より多くの製品を構築できることを願っています：

*分散型データ収集

• オンチェーンID：ウォレットによる人間のIDを検証するプロトコル、AI APIの応答を検証するプロトコルをサポートし、ユーザーがLLMと対話していることを確認できるようにします。
• 非中央集権的トレーニング
• IP基盤：AIが使用するコンテンツに対してライセンスを付与し（および支払いを行う）ことを可能にする

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