AIとWeb3の融合とイノベーションの探究の旅

Web3は、分散型でオープンかつ透明なインターネットの新しいパラダイムとして、AIとの相乗効果を本質的に持っています。従来の集中型アーキテクチャでは、AIコンピューティングとデータリソースは厳格な管理下にあり、コンピューティングのボトルネック、プライバシー侵害、アルゴリズムのブラックボックスなど、多くの課題に直面しています。一方、分散型テクノロジーを基盤とするWeb3は、共有コンピューティングネットワーク、オープンデータマーケット、プライバシー保護コンピューティングを通じて、AI開発に新たな活力を吹き込むことができます。同時に、AIはスマートコントラクトの最適化や不正防止アルゴリズムなどの機能をWeb3に提供し、エコシステムの構築を支援します。したがって、Web3とAIの融合を探求することは、次世代のインターネットインフラストラクチャを構築し、データとコンピューティングパワーの価値を解き放つために不可欠です。
データ駆動型: AIとWeb3の強固な基盤データはAI開発の中核的な原動力であり、エンジンの燃料に相当します。AIモデルが深い理解と堅牢な推論能力を獲得するには、膨大な量の高品質なデータを取り込む必要があります。データは機械学習モデルの学習基盤を提供するだけでなく、その精度と信頼性を左右します。
従来の集中型 AI データの取得および利用モデルでは、いくつかの重要な問題が発生します。
データ収集コストは非常に高いため、中小企業が参加するのは困難です。
データ リソースはテクノロジー大手によって独占され、データ サイロが形成されています。
個人データのプライバシーは漏洩や悪用といったリスクに直面しています。
Web3 は、従来のモデルの問題点を解決するための新しい分散型データ パラダイムを提供します。
Grass のようなプロジェクトを通じて、ユーザーは未使用のネットワーク容量を AI 企業に販売し、分散型 Web データのクロール、クリーニング、変換を可能にして、AI モデルのトレーニングに実際の高品質データを提供できるようになります。
Public AI は「ラベルを獲得する」モデルを採用し、トークンを使用して世界中の労働者にデータの注釈付けへの参加を奨励し、世界中の専門知識を集約し、データ分析機能を強化します。
Ocean Protocol や Streamr などのブロックチェーン データ取引プラットフォームは、データの需要と供給のためのオープンで透明性の高い取引環境を提供し、データのイノベーションと共有を促進します。
しかしながら、現実世界のデータ取得は、データ品質のばらつき、処理の複雑さ、多様性と代表性の不足といった課題にも直面しています。合成データは、Web3データ分野における新星となる可能性があります。生成AI技術とシミュレーションに基づく合成データは、現実データの特性を模倣し、効果的に補完することでデータ利用効率を向上させることができます。自動運転、金融市場取引、ゲーム開発といった分野では、合成データはすでに成熟した応用可能性を示しています。
プライバシー保護：Web3におけるFHEの役割データドリブン時代において、プライバシー保護は世界的な焦点となっています。EUの一般データ保護規則（GDPR）などの規制制定からもそれが明らかであり、個人のプライバシーを厳格に保護することが示されています。しかし、これは課題ももたらしています。一部の機密データはプライバシーリスクのために十分に活用できず、AIモデルの潜在能力と推論能力が制限されていることは間違いありません。
FHE (完全準同型暗号化) を使用すると、暗号化されたデータに対して復号化を必要とせずに直接計算を実行できますが、計算結果はプレーンテキスト データに対して同じ操作を実行した場合と一致します。
FHEはAIプライバシー計算を堅牢に保護し、GPUコンピューティングパワーを活用して、元のデータにアクセスすることなくモデルの学習と推論タスクを実行できるようにします。これはAI企業にとって大きなメリットとなり、企業秘密を保護しながら安全にAPIサービスを公開できるようになります。
FHEMLは、機械学習のライフサイクル全体を通じてデータとモデルの暗号化処理をサポートし、機密情報のセキュリティを確保し、データ漏洩を防止します。これにより、FHEMLはデータのプライバシーを強化し、AIアプリケーションのための安全なコンピューティングフレームワークを提供します。
FHEML は ZKML を補完します。ZKML は機械学習の正しい実行を証明しますが、FHEML はデータのプライバシーを維持するために暗号化されたデータのコンピューティングを重視します。
コンピューティング革命：分散型ネットワークにおけるAIコンピューティング現在のAIシステムの計算複雑度は3ヶ月ごとに倍増しており、既存の計算リソースの供給をはるかに超える計算能力の需要が急増しています。例えば、OpenAIのGPT-3モデルの学習には膨大な計算能力が必要であり、これは単一のデバイスで355年間の学習時間に相当するものです。このような計算能力の不足は、AI技術の進歩を制限するだけでなく、高度なAIモデルをほとんどの研究者や開発者が利用できない状態にしています。
さらに、世界のGPU利用率は40%を下回っており、マイクロプロセッサの性能向上の鈍化、サプライチェーンや地政学的要因によるチップ不足が相まって、コンピューティングパワーの供給問題を深刻化させています。AI実務家は、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というジレンマに陥っており、オンデマンドで費用対効果の高いコンピューティングサービスモデルを切実に必要としています。
IO.netは、Solanaをベースとした分散型AIコンピューティングパワーネットワークです。世界中のアイドル状態のGPUリソ​​ースを集約し、AI企業に経済的でアクセスしやすいコンピューティングパワー市場を提供します。コンピューティングパワーを必要とするエンティティは、ネットワーク上にコンピューティングタスクを公開することができ、スマートコントラクトによって、貢献するマイナーノードにタスクが割り当てられます。マイナーはタスクを実行し、結果を提出し、検証に成功すると報酬ポイントを受け取ります。IO.netのアプローチはリソース利用効率を向上させ、AIなどの分野におけるコンピューティングパワーのボトルネックの緩和に貢献します。
一般的な分散型コンピューティング パワー ネットワークに加えて、Gensyn や Flock.io などの AI トレーニング専用のプラットフォームや、Ritual や Fetch.ai などの AI 推論に重点を置いた特殊なコンピューティング パワー ネットワークもあります。
分散型コンピューティングパワーネットワークは、公正かつ透明性の高いコンピューティングパワー市場を提供し、独占を打破し、応用障壁を下げ、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パワーネットワークは重要な役割を果たし、より革新的なdAppsを誘致し、AI技術の開発と応用を共同で推進します。
DePIN: Web3 でエッジ AI を強化スマートフォン、スマートウォッチ、さらにはスマートホームデバイスがAIを実行できると想像してみてください。これがエッジAIの魅力です。データソースで演算処理を実行することで、低レイテンシと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で既に活用されています。
Web3の世界では、より馴染みのある名称「DePIN」が使われています。Web3は分散化とユーザーデータの主権を重視しており、DePINはデータをローカルで処理することで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軽減します。Web3のネイティブトークンエコノミーは、DePINノードにコンピューティングリソースを提供するインセンティブを与え、持続可能なエコシステムを構築します。
現在、DePINはSolanaエコシステムにおいて急速に発展しており、プロジェクト展開において最も好まれるパブリックチェーンプラットフォームの一つとなっています。Solanaの高いスループット、低い取引手数料、そして技術革新は、DePINプロジェクトを強力にサポートしています。現在、Solana上のDePINプロジェクトの時価総額は100億ドルを超え、Render NetworkやHelium Networkといった注目プロジェクトが大きな進展を遂げています。
IMO: AIモデル公開の新たなパラダイムIMO (Initial Model Offering) の概念は、AI モデルをトークン化する Ora プロトコルによって初めて導入されました。
従来のモデルでは、収益分配の仕組みが欠如しているため、AIモデルを開発して市場にリリースした後、開発者はモデルの使用による継続的な収益を得るのに苦労することがよくあります。特に、モデルが他の製品やサービスに統合されている場合、元の開発者が使用状況を追跡し、結果として収益を上げることが困難になります。さらに、AIモデルの性能と有効性は透明性に欠けることが多く、潜在的な投資家やユーザーがその真の価値を評価することが困難であり、市場での受け入れと商業的可能性が制限されています。
IMOは、オープンソースAIモデルへの資金調達と価値共有のための革新的な方法を提供します。投資家はIMOトークンを購入することで、モデルによって生み出される収益を分配することができます。Ora Protocolは、ERC-7641およびERC-7007 ERC標準と、オンチェーンAIオラクルおよびOPMLテクノロジーを組み合わせることで、AIモデルの信頼性を確保し、トークン保有者が収益を分配できるようにします。
IMOモデルは、透明性と信頼性を高め、オープンソースのコラボレーションを促進し、暗号資産市場のトレンドと整合し、AI技術の持続可能な発展に弾みをつけます。IMOはまだ初期の実験段階ですが、市場での受け入れと参加が拡大するにつれて、その革新性と潜在的な価値は期待に値します。
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、周囲の環境を認識し、自律的に思考し、適切な行動をとることで、事前に定義された目標を達成できます。大規模な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、計画、意思決定、複雑なタスクの実行も可能です。仮想アシスタントとして機能し、インタラクションを通じてユーザーの好みを学習し、パーソナライズされたソリューションを提供します。明示的な指示がなくても、AIエージェントは自律的に問題を解決し、効率を高め、新たな価値を生み出すことができます。
Myshellは、ボットの機能、外観、音声の設定、外部ナレッジベースへの接続のための包括的でユーザーフレンドリーなツールセットを提供する、オープンなAIネイティブアプリケーションプラットフォームです。生成AI技術を活用し、個人がスーパークリエイターになれるよう支援することで、公平でオープンなAIコンテンツエコシステムの構築を目指しています。Myshellは、ロールプレイングをより人間らしくするために、専用の大規模言語モデルをトレーニングしました。音声クローニング技術は、パーソナライズされたAI製品の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。音声クローニングはわずか1分で実現可能です。Myshellで作成された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、言語学習、画像生成など、さまざまな分野に適用可能です。
Web3とAIの融合において、現在重点的に取り組んでいるのは主にインフラ層の探求であり、高品質なデータの取得、データプライバシーの保護、オンチェーンでのモデルのホスティング、分散コンピューティングパワーの効率的な利用の向上、大規模言語モデルの検証といった重要な課題への対応が求められています。これらのインフラコンポーネントが徐々に成熟するにつれて、Web3とAIの融合によって革新的なビジネスモデルやサービスが次々と生まれると確信しています。