Web3とAIの融合：未来のインターネットエコシステムの構築

Web3は、分散化され、オープンで透明な新しいインターネットのパラダイムとして、人工知能技術と自然に適合しています。従来の集中型アーキテクチャの下では、AIの計算およびデータリソースは厳しく制限され、計算能力のボトルネック、プライバシーの問題、アルゴリズムの不透明性などの多くの課題に直面しています。一方、Web3は分散型技術に基づいており、共有計算ネットワーク、オープンデータ取引、プライバシー計算などの方法を通じて、AIの発展に新たな推進力を提供することができます。同時に、AIはWeb3にも多くの利益をもたらすことができ、スマートコントラクトの最適化や不正防止メカニズムなど、エコシステムの構築を支援します。したがって、Web3とAIの統合を探索することは、次世代のインターネット基盤インフラを構築し、データと計算能力の価値を引き出す上で重要な意味を持っています。

! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る

データドリブン:AIとWeb3の基盤

データはAIの発展を推進する核心的な動力であり、エンジンの燃料のようなものです。AIモデルは膨大な高品質データを消化する必要があり、それによって深い理解と強力な推論能力を得ることができます。データは機械学習モデルにトレーニングの基盤を提供するだけでなく、モデルの正確性と信頼性も決定します。

従来の中央集権的なAIデータ取得および利用モデルには以下の主な問題があります:

• データ取得コストが高く、中小企業が負担するのが難しい
• データ資源が大手テクノロジー企業によって独占され、データの孤島が形成される
• 個人データのプライバシーは漏洩や悪用のリスクにさらされています

Web3は、新しい分散型データパラダイムを用いて伝統的なモデルの痛点を解決できます。

• ユーザーは、AI企業に不要なネットワークリソースを販売し、分散型でネットワークデータを収集し、クリーンアップして変換することで、AIモデルのトレーニングにリアルで高品質なデータを提供します。
• "アノテーションで稼ぐ"モデルを採用し、トークンで世界中の作業者をデータアノテーションに参加させ、世界の専門知識を集め、データ分析能力を強化します。
• ブロックチェーンデータ取引プラットフォームは、データの供給者と需要者双方に公開で透明な取引環境を提供し、データの革新と共有を促進します。

しかし、現実世界におけるデータ取得には、データの質がばらついていること、処理が難しいこと、多様性と代表性が不足していることなど、いくつかの問題があります。合成データはWeb3データ分野における将来の注目点となるかもしれません。生成AI技術とシミュレーションに基づいて、合成データはリアルデータの特性を模倣し、有効な補完としてデータ利用効率を向上させます。自動運転、金融取引、ゲーム開発などの分野では、合成データが成熟した応用の見込みを示しています。

! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る

プライバシー保護：全同態暗号のWeb3における応用

データ駆動の時代において、プライバシー保護は世界的な関心の焦点となっており、EUのGDPRなどの規制の導入は個人のプライバシーの厳格な保護を反映しています。しかし、これは課題ももたらします。プライバシーリスクのために一部のセンシティブデータが十分に活用できず、AIモデルの潜在能力と推論能力が制限されています。

完全同型暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、データを復号化する必要がなく、計算結果は平文データの計算結果と一致します。FHEはAIのプライバシー計算に堅固な保護を提供し、GPUの計算力が原データに触れることなくモデルのトレーニングと推論を実行できるようにします。これにより、AI企業は商業機密を保護しつつ、安全にAPIサービスを開放するという巨大な利点を得ることができます。

FHEMLは、機械学習の全サイクルにわたってデータとモデルを暗号化処理し、機密情報の安全を確保し、データ漏洩リスクを防ぎます。この方法により、FHEMLはデータプライバシーを強化し、AIアプリケーションに安全な計算フレームワークを提供します。

FHEMLはZKMLの補完であり、ZKMLは機械学習の正しい実行を証明する一方で、FHEMLはデータプライバシーを維持するために暗号化データの計算を強調します。

ハッシュパワー革命：分散型ネットワークにおけるAI計算

現在のAIシステムの計算複雑度は3ヶ月ごとに倍増し、計算能力の需要が急増しています。これは既存の計算リソースの供給を大きく上回っています。例えば、ある大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要であり、単一のデバイスで355年のトレーニング時間に相当します。この計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルを大多数の研究者や開発者が手に入れるのを難しくしています。

同時に、世界のGPU利用率は40%未満であり、マイクロプロセッサの性能向上が鈍化していること、供給チェーンや地政学的要因によるチップ不足が、計算力供給の問題を一層深刻にしています。AI業界の従事者は二者択一に直面しています：自分でハードウェアを購入するか、クラウドリソースをレンタルするか。彼らは、オンデマンドで経済的な計算サービスの方法を切実に求めています。

分散型AI計算力ネットワークは、世界中の未使用GPUリソースを集約して、AI企業に経済的にアクセス可能な計算力市場を提供します。計算力を必要とする側はネットワーク上で計算タスクを発表し、スマートコントラクトがタスクを計算力を提供するノードに割り当てます。ノードはタスクを実行し、結果を提出し、検証後に報酬を得ます。このような仕組みはリソースの利用効率を高め、AIなどの分野における計算力のボトルネック問題を解決するのに役立ちます。

汎用の分散型コンピューティングネットワークに加えて、AIのトレーニングと推論に特化した専用コンピューティングプラットフォームも存在します。これらの分散型コンピューティングネットワークは、公平で透明なコンピューティング市場を提供し、独占を打破し、アプリケーションのハードルを下げ、コンピューティングの利用効率を向上させます。Web3エコシステムにおいて、分散型コンピューティングネットワークは重要な役割を果たし、より多くの革新的な分散型アプリケーションを引き付け、共にAI技術の発展と応用を推進します。

! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る

IoTデバイス：Web3がエッジAIに力を与える

あなたのスマートフォン、スマートウォッチ、さらには家庭のスマートデバイスがAIを実行する能力を持っていると想像してみてください——これがエッジAIの魅力です。それは、計算がデータの生成源で行われ、低遅延でリアルタイム処理を実現し、ユーザーのプライバシーを保護します。エッジAI技術は、自動運転などの重要な分野に応用されています。

Web3の分野では、これを非中央集権的な物理インフラストラクチャネットワークと呼びます。Web3は非中央集権とユーザーデータの主権を強調しており、このネットワークはローカルでデータを処理することにより、ユーザーのプライバシー保護を強化し、データ漏洩のリスクを減少させます。Web3ネイティブのトークン経済メカニズムは、ノードが計算リソースを提供することを奨励し、持続可能なエコシステムを構築します。

現在、この種のネットワークは特定の高性能パブリックチェーンエコシステムで急速に発展しており、プロジェクト展開の最初のプラットフォームの一つとなっています。このパブリックチェーンの高スループット、低取引コスト、そして技術革新は関連プロジェクトに強力なサポートを提供します。現在、このパブリックチェーン上のこの種のプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、複数の著名なプロジェクトが顕著な進展を遂げています。

初期モデルの発行：AIモデルの新しい発表パラダイム

初期モデルの発行(IMO)のコンセプトは、あるプロトコルによって初めて提案され、AIモデルをトークン化します。

従来のモデルでは、利益分配メカニズムが欠如しているため、AIモデルの開発者はモデルのその後の使用から持続的な収益を得ることが困難です。特にモデルが他の製品やサービスに統合された場合、元の創造者は使用状況を追跡し、収益を得ることが難しくなります。また、AIモデルの性能や効果は透明性に欠けることが多く、潜在的な投資者や利用者はその真の価値を評価することが困難であり、モデルの市場での認知度や商業的な潜在能力が制限されます。

IMOはオープンソースのAIモデルに新たな資金提供と価値共有の方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入し、モデルが将来的に生み出す収益を共有します。あるプロトコルは特定のERC標準を使用し、AIオラクルとオンチェーンの機械学習技術を組み合わせることでAIモデルの真実性を確保し、トークン保有者が収益を共有できるようにします。

IMOモードは透明性と信頼を強化し、オープンソースの協力を促進し、暗号市場のトレンドに適応し、AI技術の持続可能な発展に力を注いでいます。IMOは現在初期の試行段階にありますが、市場の受容度が向上し、参加の範囲が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値に期待が寄せられています。

AIエージェント：インタラクティブ体験の新時代

AIエージェントは環境を認識し、独立して思考し、設定された目標を達成するために適切な行動を取ることができます。大規模言語モデルのサポートにより、AIエージェントは自然言語を理解するだけでなく、意思決定を計画し、複雑なタスクを実行することもできます。彼らはバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーとの対話を通じて好みを学び、パーソナライズされたソリューションを提供します。明確な指示がない場合でも、AIエージェントは自律的に問題を解決し、効率を高め、新しい価値を創造することができます。

あるオープンAIネイティブアプリケーションプラットフォームは、ユーザーがロボットの機能、外観、音声を設定し、外部知識ベースに接続できる包括的で使いやすい創作ツールセットを提供しています。公正でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指し、生成AI技術を活用して個人をスーパクリエイターにすることを目指しています。このプラットフォームは、特化した大規模言語モデルを訓練しており、キャラクターの役割演技をより人間らしくしています。音声クローン技術はAI製品の個性化されたインタラクションを加速し、音声合成コストを99%削減します。音声クローンはわずか1分で実現可能です。このプラットフォームでカスタマイズされたAIエージェントは、現在、ビデオチャット、語学学習、画像生成などのさまざまな分野で利用されています。

Web3とAIの融合に関して、現在は主にインフラ層の探求が行われており、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、チェーン上でのモデルホスティング、分散型計算能力の効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証などの重要な課題に取り組んでいます。これらのインフラが徐々に整備されるにつれて、Web3とAIの融合が一連の革新的なビジネスモデルやサービスを生み出すと信じる理由があります。

! AIとWeb3の6つの主要な統合を探る