この新たなテクノロジー時代の重要な転換点において、人工知能 (AI) と暗号通貨の分野における大きなトレンドが融合し始め、業界全体に重大な変化をもたらしています。 AI分野におけるChatGPTなどの画期的なテクノロジーの出現により、2023年だけで前年比5倍となる250億ドルという驚異的な投資が集まると予想されています。この急増は、AI の可能性に対する継続的な信頼を示しているだけでなく、AI と暗号通貨の融合に関する激しい議論を再燃させています。特に、イーサリアムの共同創設者であるヴィタリック・ブテリン氏はこのトピックに関して重要な貢献をし、AI と暗号通貨の統合の可能性と課題についての洞察を提供しました。
最近、OpenAI は、革新的なテキストからビデオへの変換モデルである Sora モデルを発表しました。これはテクノロジー コミュニティの注目を集め、人工知能開発の急速なペースを実証しました。 OpenAI CEOのサム・アルトマン氏は、チップの設計と製造のために7兆ドルを調達するという大胆な計画を提案し、人工知能の進化への強い取り組みを強調すると同時に、暗号化された人工知能市場の可能性について深く考えるきっかけとなった。
これらの連携アプリケーションの多くはまだ初期段階にありますが、市場は引き続き楽観的です。
さまざまな道を歩く
従来、この 2 つは対立する勢力とみなされてきました。暗号通貨は分散化に焦点を当てているのに対し、AI は中央集権化を支持しています。この明確なコントラストはピーター・ティールによって鮮やかに示され、a16z Crypto の Ali Yahya による詳細な議論でさらに詳しく説明されています。しかし、最近の進展により、デジタルイノベーションの再構築を約束する予期せぬ収束が明らかになりました。このダイナミックな交差点を探索する中で、私たちは AI と暗号通貨の間の協力的な相乗効果の大きな可能性を発見しました。
この統合は、データ所有権、透明性、倫理的ガバナンスにおける暗号化ネットワークの強力な利点を最大限に活用し、AI の高度な機能を補完し、AI 業界の一元化の課題に対する新しいソリューションを提供します。
データの所有権を確保する: ブロックチェーン テクノロジーを使用すると、ユーザーはデータを暗号化してアクセスを規制でき、AI システムによるデータの使用を監視する手段を提供できます。
透明性の向上: ブロックチェーンの不変の性質は透明な台帳として機能し、AI モデルで使用されるデータの検証と認証を容易にします。
直接的なデータ収益化の実現: ブロックチェーンはユーザー データの直接的な収益化を促進し、個人的な管理を確保しながら経済的インセンティブを提供することでデータ共有を促進します。
AI のエネルギー消費の削減: ブロックチェーンは、プルーフ オブ ステークなどのエネルギー効率の高いメカニズムを採用することで、AI トレーニングに必要なエネルギーを最小限に抑え、それによって AI 開発の持続可能な進歩を促進すると期待されています。
倫理的な AI の推進: ブロックチェーン本来の透明性と包括性により、より倫理的な AI の実践が促進され、AI イノベーションにしばしば伴う秘密が排除されます。
AI と暗号技術のイノベーションがギャップを埋め、将来の利点を形成します
zkML: AI プライバシー保護を前進させる革新的な動き
最新の AI の機能は優れていますが、ユーザーのプライバシー、セキュリティ、自律性に関する差し迫った懸念も引き起こしています。 AI モデルのトレーニングのプロセスにおいて、一元化されたデータ集約は、特にユーザーが自分のデータを制御することが難しい単一のテクノロジー エコシステムにおいて、個人のプライバシーの権利に直接的に挑戦します。
この課題に対応して、分散暗号化の概念に導かれたイノベーションが登場しました。ゼロ知識証明 (ZKP) などの暗号技術により、機密性の高いユーザー データを犠牲にすることなく、プライバシーを保護する機械学習が可能になります。これらの方法には多くの利点があるにもかかわらず、従来の大規模なデータ集計手法と比較すると、計算効率、モデルの精度、デバッグの問題など、いくつかの課題がまだあります。
Modulus Labs や EZKL などのチームが主導するゼロ知識機械学習 (zkML) が大幅な進歩を遂げ、この分野の急速な発展を示していることは注目に値します。ハードウェア アクセラレーション テクノロジが向上し続けるにつれて、zkML の見通しについては楽観的な見方ができています。
ディープフェイク時代における真正性の課題
ディープフェイク技術が普及する時代においては、デジタルコンテンツの信頼性と信頼性を保護することが極めて重要です。ブロックチェーン技術は、分散型で改ざん防止の ID 登録システムの作成を大幅に促進すると期待されています。この登録システムは、公開キーを実際の ID にマッピングし、信頼を確立し、悪意のある行為に対する責任を負わせる簡単な方法を提供します。
サム アルトマンによって共同設立されたワールドコインは、現在の課題に対処するための最も魅力的な暗号プロトコルの 1 つです。目標は、Orb 生体認証スキャンを通じてすべての個人をグローバルに登録し、人間と機械を確実に区別することです。プロトコルのインセンティブ メカニズムでは、WLD と呼ばれる専用のブロックチェーン トークンが使用されます。現在、Worldcoin チームは世界 120 か国で大きな進歩を遂げており、380 万人以上が登録しています。
この問題に対処するもう 1 つの取り組みは、Arweave チームと Irys (旧 Bundlr) チームによって立ち上げられた Digital Content Provenance Recording (DCPR) 標準です。この標準は、Arweave ブロックチェーン テクノロジーを最大限に活用してデジタル コンテンツにタイムスタンプを付けて検証し、ユーザーに信頼できるメタデータを提供し、デジタル情報の信頼性を評価するのに役立ちます。
AI モデルのバイアスへの対処
AI モデルが私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、バイアスの可能性についての懸念が生じています。たとえば、AI を活用したチャットボットは消費者に静かに影響力を及ぼし、消費者が特定の製品やイデオロギーを選択するように巧妙に誘導し、広範囲にわたる影響を伴う信頼の崩壊につながる可能性があります。
分散型コンピューティング プロトコルである Bittensor は、さまざまな事前トレーニング済みモデルに最適な応答を求めて競争するよう促すことで、AI のバイアスと闘います。バリデーターは、パフォーマンスの低いモデルや偏ったモデルを排除しながら、パフォーマンスの高いモデルに報酬を与えます。 Bittensor は、さまざまなモデルやデータセットにわたってオープンで協力的な環境を促進することで、偏見の悪影響と積極的に闘いながら AI を進歩させることが期待されています。
Bittensor はまだ開発の初期段階にありますが、テキスト プロンプト、画像生成、価格予測、データ スクレイピング、ストレージなどの特定のユースケースに適した 32 の特別にカスタマイズされたサブネットワークを備え、すでに大きな進歩を遂げています。
アクセシビリティの向上により AI 開発の隆盛を促進
AI と機械学習 (ML) のワークロードの急増により、Nvidia A100 などの高性能グラフィックス カードに対する大きな需要が生じています。しかし、コンピューティングとストレージに関連する巨額の資本コストにより、多くの人々が排除される可能性があり、AI 開発は主にテクノロジー大手によって独占されることになります。この課題に対応して、「グラフィックス カードの AirBnB」に似た新興市場が出現し、個人や組織が未使用の GPU リソースをレンタルして AI 研究者や開発者のニーズを満たすことができるようになりました。
Akash Network や Render Network などの分散型コンピューティング マーケットプレイスは、GPU 所有者とコンピューティング能力を求める AI 開発者を結び付けることで、十分に活用されていない GPU リソースの効率性の問題を解決するように設計されています。これらの分散型コンピューティング プラットフォームを活用することで、新しいコンピューティング リソースにアクセスできるようになり、世界中の個人がアイドル状態のコンピューティング能力を収益化できるようになります。同時に、AI 開発者にコンピューティング リソースへの柔軟なアクセスを提供し、中央集権的な巨大企業の制約から解放されます。
ブロックチェーン技術を活用して利益追求や追加コストの仲介業者を排除することで、これらの分散型ネットワークは、集中型ネットワークの数分の一のコストでサービスを提供できます。 Akash Network は、従来のコストのわずか 5 分の 1 の料金を誇ります。さらに、3D 画像レンダリング用の GPU 市場に焦点を当てている Render Network は、2023 年に使用量が大幅に急増しました。
楽しみにしている
AIと暗号分野の現状を見てみると、どちらも高い技術力を持っていることは明らかですが、それぞれに大きな欠点も抱えています。暗号化は、その機能にもかかわらず、広く普及するための主流の成熟度をまだ備えていません。同時に、ビッグテック企業による AI の集中管理により、技術の独占に対する懸念が生じています。
この相乗効果はまだ初期段階にありますが、AI と暗号を組み合わせたプロジェクトは、スケーラブルなオンチェーン AI インタラクションのためのインフラストラクチャを構築しています。この有望な勢いは 2024 年以降も成長し続けると予想されます。これらすべては、市場参加者がこれらの資産を OpenAI などの主要な集中型プレーヤーの潜在的な優位性に対する対抗勢力とみなしているかどうかにかかっています。
これらの革新的なテクノロジーを慎重に統合することで、それぞれの弱点に対処する方法が微妙に拡張されます。これは、ブロックチェーンベースの AI が潜在的なユースケースへの扉を開きながらプライバシーを保護するパラダイムを構築する未来を示しています。分散型コンピューティング、zkML、AI エージェントの見通しは有望であり、深く結びついた AI と暗号通貨の未来の基礎を築きます。その可能性は非常に大きく、自発的に形成され、公平で誰もが利用できる方法でテクノロジーの応用を進めることに尽力している草の根の開発者コミュニティから生まれています。