翻訳者注: 6 月 14 日、AO 財団は分散型スーパーコンピューター AO のトークンエコノミクスを正式に開始しました。ちょうど 2 日前の 6 月 12 日の夜、分散型ハッカソン プラットフォームの BeWater は、Arweave、AO 創設者の Sam Williams、NEAR Protocol の共同創設者 Illia Polosukhin を招待し、AI とブロックチェーンの統合について詳細な対話を行いました。 Sam は、アクター指向のパラダイムと分散型 Erlang モデルに基づいた AO の基礎となるアーキテクチャについて詳しく説明し、異種プロセスの相互作用をサポートする無限にスケーラブルな分散型コンピューティング ネットワークの作成を目指しました。サム氏はまた、DeFi シナリオにおける AO の応用の可能性にも期待していました。信頼できる AI 戦略を導入することで、AO は真の「エージェント ファイナンス」を実現できると期待されています。イリア氏は、チェーン抽象化とチェーン署名機能の導入、開発中のピアツーピア決済と AI 推論ルーターなど、スケーラビリティと AI 統合における NEAR プロトコルの最新の進歩について共有しました。さらに、ゲストの2人は、それぞれのエコシステムにおける現在の優先事項と研究の焦点、そして楽観的である革新的なプロジェクトについても意見を表明しました。
イリアとサムが AI と暗号通貨にどのように関わったか
司会：まずは簡単な自己紹介と、AIやブロックチェーンの分野に関わるようになったきっかけを教えてください。
イリア: 私の経歴は機械学習と人工知能で、暗号通貨に参入する前は約 10 年間この分野で働いていました。私は、現代のさまざまな機械学習、AI、深層学習技術で現在広く使用されている Transformer モデルを紹介した論文「Attending is All You Need」で最もよく知られています。ただし、その前は、2014 年から 2015 年に Google がオープンソース化した機械学習フレームワークである TensorFlow を含む、多くのプロジェクトに携わっていました。また、質問応答システムや機械翻訳などの研究にも取り組み、研究結果の一部を Google.com や他の Google 製品に応用しました。
その後、アレックスと私は NEAR.ai を共同設立しました。NEAR.ai は、元々は機械にプログラムを教えることに特化した AI 会社でした。私たちは、将来、人々は自然言語を通じてコンピューターとコミュニケーションできるようになり、コンピューターは自動的にプログラムを作成するようになるだろうと信じています。 2017 年、これは SF のように聞こえますが、私たちは多くの研究を行いました。私たちはクラウドソーシングを通じてより多くのトレーニング データを入手し、中国、東ヨーロッパ、その他の場所からの学生が、コードの作成やコードのコメントの作成などの小さなタスクを私たちの代わりに実行してくれます。しかし、PayPal が中国人ユーザーに送金できないなど、支払いの際に課題に直面しました。
ビットコインの使用を提案する人もいたが、ビットコインの取引手数料は当時すでに高かった。そこで私たちはそれを掘り下げ始めました。私たちはスケーラビリティのバックグラウンドを持っており、Google ではすべてがスケールです。私の共同創設者であるアレックスは、フォーチュン 500 企業にサービスを提供するシャード データベース会社を構築しました。当時、ブロックチェーン技術の現状を見るのは奇妙でした。ほとんどすべてが実際に単一のマシン上で実行され、その機能が制限されていました。
そこで、NEAR プロトコルという新しいプロトコルを構築する予定です。これは、拡張性、使いやすさ、開発の利便性に重点を置いたシャード化されたレイヤー 1 プロトコルです。私たちは 2020 年にメインネットを立ち上げ、エコシステムを成長させてきました。 Alex は 2022 年に OpenAI に入社し、2023 年に基本モデルに重点を置いた AI 会社を設立しました。最近、私たちは彼が NEAR.ai チームのリーダーとして復帰し、2017 年に開始した機械プログラミングの教育に関する作業を継続することを発表しました。
ホスト: これは本当に素晴らしい話です。NEAR が AI 企業としてスタートし、現在は再び AI に注力しているとは知りませんでした。サムに自己紹介とあなたのプロジェクトを紹介してもらいましょう。
サム: 私たちは約 7 年前にこの分野に関わり始め、私は長い間ビットコインを追跡していました。私たちは、エキサイティングだがまだ検討されていないアイデアを発見しました。それは、単一の集中障害点を持たずに、世界中で複製されるデータをネットワーク上に保存できるというものです。このことが私たちに、決して忘れられず、複数の場所に複製され、単一の組織や政府によってさえも検閲されないアーカイブを作成するというインスピレーションを与えました。
したがって、私たちの使命は、人類のための知識ベースを作成し、すべての履歴を保存し、不変で不必要な信頼を形成できるように、ビットコインの容量を拡大するか、ビットコイン スタイルのオンチェーン データ ストレージをあらゆる規模に到達できるようにすることになりました。私たちが一歩一歩ここにたどり着いた重要な背景を決して忘れないように、歴史的なログを作成します。
私たちは 7 年前にこの取り組みを開始し、メインネット上で 6 年以上活動してきました。その過程で、永続的なオンチェーン ストレージが当初想像していたよりもはるかに多くの機能を提供できることに気づきました。当初は新聞記事を保管するというアイデアがあった。しかし、メインネットが稼働してから間もなく、このすべてのコンテンツを世界中に保存できれば、実際に永続的な分散ネットワークの種を植えることになることに私たちは気づきました。それだけでなく、決定論的な仮想マシンとプログラムの対話の永続的な順序付けされたログがあれば、基本的にスマート コントラクト システムを作成できることに私たちは 2020 年頃に気づきました。
私たちは 2020 年にこのシステムを初めて試し、当時は SmartWeave と呼ばれていました。私たちは、主にプログラミング言語 Haskell によって普及したコンピューター サイエンスの遅延評価の概念を利用しています。この概念は実稼働環境で長い間使用されてきたことはわかっていますが、ブロックチェーン分野では実際には適用されていません。通常、ブロックチェーンの世界では、人々がメッセージを書くときにスマートコントラクトが実行されます。しかし、ブロックチェーンは実際には増加するだけで決して減少しないデータ構造であり、データの書き込みと同時にコードを実行することなく新しい情報を含めるための一定のルールがあると私たちは考えています。私たちは任意にスケーラブルなデータ ログを持っていたので、これは私たちにとって自然な考え方でしたが、当時はまだ比較的一般的ではありませんでした。他の唯一のチームは、現在 Celestia と呼ばれているチーム (当時は LazyLedger と呼ばれていました) でした。
これにより、Arweave ではコンピューティング システムがカンブリア紀に爆発的に増加しました。主要なプロジェクトが 3 ～ 4 つほどあり、そのうちのいくつかは独自のコミュニティ、機能セット、セキュリティ トレードオフを開発しています。その過程で、これらのログを保存するためにベースレイヤーのデータ可用性を活用する必要があるだけでなく、データ可用性の保証を委任するメカニズムも必要であることがわかりました。具体的には、パッケージング ノードまたはあなたの代理を務める他の人 (現在はディスパッチ ユニットと呼ばれます) にデータを送信すると、データが Arweave ネットワークにアップロードされ、データが Arweave ネットワークに書き込まれるという金銭的インセンティブ付きの保証が与えられます。ネットワーク。このメカニズムが導入されると、計算をスケールアウトできるシステムが完成します。基本的には一連のプロセスがあり、同じデータセットを共有し、相互に通信できるイーサリアム上のロールアップと考えてください。
AO (アクター指向) という名前はコンピューター サイエンスのパラダイムに由来しており、私たちはこれらすべてのコンポーネントとネイティブ メッセージング システム、データ可用性プロバイダー、分散型コンピューティング ネットワークを組み合わせたシステムを構築しました。したがって、遅延評価コンポーネントは分散コレクションとなり、誰でもノードを開始してコントラクト状態を解析できます。これらを組み合わせると、分散型スーパーコンピューターが完成します。その中心には、計算に関係するすべてのメッセージを記録する、任意にスケーラブルなメッセージ ログがあります。これは、プロセスのスケーラビリティや使用率に影響を与えることなく並列計算を実行できるため、特に興味深いと思います。つまり、ネットワーク ワークロード内で大規模な AI を実行するなど、任意の詳細な計算を実行できることになります。現在、私たちのエコシステムはこのアイデアを重点的に推進しており、市場インテリジェンスがベースレイヤーのスマートコントラクトシステムに導入されたときに何が起こるかを調査しています。このようにして、基本的にはスマート エージェントが機能し、基盤となるスマート コントラクトと同様に信頼でき、検証可能になります。
AO の基礎となる概念と技術アーキテクチャ
モデレーター: ご存知のとおり、NEAR プロトコルと Arweave は現在、AI と暗号通貨の相互受精を推進しています。もう少し深く掘り下げていきたいと思います。サムが AO の基礎となる概念とアーキテクチャのいくつかに触れたので、私はおそらく最初に AO から始めて、後で AI に進むことになるでしょう。あなたが説明するこれらの概念は、それらのエージェントが自律的に実行され、調整され、AI エージェントまたはアプリケーションが AO 上で動作できるようにしているように感じます。チャールストンでのあなたのスピーチに関する記事を拝見しましたが、中国語のトランスクリプトを読んだだけですが、とても興味深い内容だと思いました。 AO インフラストラクチャ内の並列実行または独立した自律エージェントについて詳しく教えていただけますか?分散型 Erlang の構築に関する比喩は正確ですか?
Sam: 始める前に、私は博士課程の期間に Erlang に基づいたオペレーティング システムを構築したことについて触れておきたいと思います。これをベアメタルで実行すると呼びます。 Erlang の興味深い点は、暗号化の標準となっている共有状態モデルではなく、すべての計算が並行して実行されることが期待される、シンプルで表現力豊かな環境であることです。
このエレガントさは、現実世界を美しく反映していることです。私たちは今、一緒に会話をしているようなものですが、実際には別々の登場人物が自分の頭の中で計算をして、聞いて考えて話し合っているような感じです。 Erlang のプロキシまたはアクター指向のアーキテクチャは非常に優れています。 AO サミットで私のすぐ後に講演していた人は Erlang の創設者の 1 人で、1989 年頃にどのようにしてこのアーキテクチャを思いついたのかについて話していました。当時は「俳優志向」という言葉すら知りませんでした。しかし、これは十分に素晴らしい概念であり、理にかなっているため、多くの人が同じアイデアを思いついたのです。
私にとって、真にスケーラブルなシステムを構築したい場合は、状態を共有するのではなく、メッセージを渡すようにする必要があります。つまり、イーサリアム、ソラナ、その他ほぼすべてのブロックチェーンで起こっているように、状態を共有する場合、NEAR は実際には例外になります。 NEAR にはシャードがあるため、グローバル状態を共有しませんが、ローカル状態を持ちます。
AO を構築するときの目標は、これらの概念を組み合わせることです。私たちは、任意の大規模な計算を実行できると同時に、これらのプロセスの相互作用を実行環境から分離して、最終的には Erlang の分散バージョンを形成できる並列実行プロセスを実現したいと考えています。分散テクノロジーにあまり詳しくない人にとって、分散テクノロジーを分散型スーパーコンピューターとして考えるのが最も簡単な方法です。 AO を使用すると、システム内で端末を起動できます。開発者として、これを使用する最も自然な方法は、ローカルのコマンド ライン インターフェイスと対話するのと同じように、独自のローカル プロセスを開始して対話することです。消費者への普及に向けて、人々は UI や皆さんが期待するあらゆるものを構築しています。基本的に、コンピューティング デバイスの分散型クラウドでパーソナル コンピューティングを実行し、ユニファイド メッセージング形式を使用して対話できるようになります。私たちはインターネットを実行する TCP/IP プロトコルを参照してこのセクションを設計し、それ自体がコンピューティングであると考えられる TCP/IP プロトコルの作成を試みました。
AO のデータ プロトコルは、特定の種類の仮想マシンの使用を強制しません。任意の仮想マシンを使用できます。WASM32 および 64 ビット バージョンが実装されています。エコシステム内の他の企業はすでに EVM を実装しています。この共有メッセージング レイヤー (Arweave を使用) がある場合、これらすべての高度に異質なプロセスを、コンピューティングのインターネットのような共有環境で相互作用させることができます。このインフラストラクチャが整備されたら、当然の次のステップは、インテリジェントで検証可能で信頼できるコンピューティングを使用して何ができるかを検討することです。明らかな応用例は AI またはスマート コントラクトで、エージェント同士が、または人間を代表して人間に対して、市場でインテリジェントな意思決定を行うことができます。世界の金融システムに目を向けると、ナスダックの取引の約 83% がボットによって実行されています。これが世界の仕組みです。
以前は、スマートな部分をオンチェーンに配置して信頼できるものにすることができませんでした。しかし、Arweave エコシステム内には、RAIL (Responsible AI Ledger) と呼ばれる別の並列ワークフローがあります。これは基本的に、さまざまなモデルの入力と出力のレコードを作成し、それらのレコードをオープンで透過的な方法で保存して、「私が見ているこのデータは AI モデルからのものですか?」とクエリできるようにする方法です。これを拡張できれば、今日直面している根本的な問題を解決できると考えています。」たとえば、信頼できない Web サイトから、愚かなことをしている政治家の写真やビデオが含まれていると思われるニュース記事が誰かから送られてきたとします。これは本当ですか？ RAIL は、競合企業がインターネットを使用するのと同じように、生成した出力の記録を透明かつ中立的な方法で保存できる台帳を提供します。そして彼らはそれを非常に低コストで行うことができます。
ブロックチェーンのスケーラビリティに対する Illia の見解
司会者: AO 手法やモデルのスケーラビリティに関する Illia の考えに興味があります。明らかに、あなたは、逐次処理のボトルネックを解決するために設計された Transformer モデルに取り組んでいました。ここで聞きたいのですが、スケーラビリティに対する NEAR のアプローチは何ですか?以前の AMA チャットで、複数の小さなモデルでシステムを構成する方向で取り組んでいるとおっしゃっていましたが、それが解決策の 1 つになるかもしれません。
イリア: ここには非常に多くの次元があります。明らかに、スケーラビリティはブロックチェーンでさまざまな方法で使用できます。サムが始めたことに沿って続けることができます。ここでわかるのは、単一の大規模言語モデル (LLM) を使用する場合、推論の点でいくつかの制限があるということです。しばらく実行するには、特定の方法でプロンプトを表示する必要があります。時間が経つにつれて、モデルは改善され、より一般的になります。しかし、それにもかかわらず、特定の機能やタスクを実行し、特定のコンテキストでより適切に推論できるように、これらのモデル (生のインテリジェンスと考えてください) を何らかの方法で調整しています。
より一般的なジョブやプロセスを実行させたい場合は、さまざまなコンテキストで実行され、タスクのさまざまな側面を実行する複数のモデルが必要です。非常に具体的な例を挙げると、私たちは現在、エンドツーエンドのプロセスを開発中です。 「このアプリケーションを構築したいのですが」と言うと、最終的には、正しく正式に検証されたスマート コントラクトと完全にテストされたユーザー エクスペリエンスを備えた、完全に構築されたアプリケーションが出力されます。現実の生活では、通常、これらすべてのものを 1 人で構築することはありませんが、同じ考え方がここにも当てはまります。実際には、AI にさまざまな役割を果たし、さまざまなタイミングでさまざまな機能を実行してもらいたいと考えていますよね?
まず、実際に要件を収集し、正確に何が必要なのか、トレードオフは何なのか、ユーザー ストーリーとエクスペリエンスは何なのかを把握するために、プロダクト マネージャーの役割を持つ AI エージェントが必要です。そして、それらの設計をフロントエンドに変換する責任を負う AI デザイナーが存在する可能性があります。バックエンドとミドルウェアのアーキテクチャを担当するアーキテクトが存在する場合もあります。次に、コードを記述し、スマート コントラクトとすべてのフロントエンド作業が正式に検証されることを保証する AI 開発者が登場します。最後に、ブラウザ経由でテストを行い、すべてが適切に動作していることを確認する AI テスターが存在する可能性があります。これにより、おそらく同じモデルを使用しながら、特定の機能に合わせて微調整された一連の AI エージェントが作成されます。これらはそれぞれプロセス内で独立した役割を果たし、プロンプト、構造、ツール、観察された状況を使用して相互作用して、完全なプロセスを構築します。
これがサムが話していたことです。非同期で仕事をするさまざまなエージェントがたくさんいて、環境を観察して何をすべきかを考えています。したがって、フレームワークが必要であり、それらを継続的に改善するためのシステムが必要です。ユーザーの観点から見ると、リクエストを送信してさまざまなプロキシと対話しますが、プロキシはジョブを実行する単一のシステムのように動作します。最下位レベルでは、情報を交換するために実際にお互いにお金を払ったり、異なる所有者を持つ異なるエージェントが実際に何かを行うために相互にやり取りしたりする場合があります。これは、よりスマートでより自然言語主導型の API の新しいバージョンです。これらすべてには、大規模なインフラストラクチャと支払いおよび決済システムが必要です。
これを説明する新しい方法が AI コマースです。AI コマースでは、これらすべてのエージェントが相互に対話してタスクを完了します。これが私たち全員が目指しているシステムです。このようなシステムの拡張性を考慮する場合、いくつかの問題に対処する必要があります。先ほど述べたように、NEAR は、トランザクションを実行できる限り、人間、AI エージェント、さらには猫を含む何十億ものユーザーをサポートするように設計されています。各 NEAR アカウントまたはスマート コントラクトは並行して実行され、継続的なスケーリングと取引が可能になります。より低いレベルでは、NEAR がどれほど安価であっても、AI エージェントまたは API が呼び出されるたびにトランザクションを送信することはおそらく望ましくありませんが、それは合理的ではありません。したがって、私たちは、エージェントノード、クライアント（人間やAIを含む）が相互に接続し、API呼び出しやデータ取得などの料金を支払うことを可能にするピアツーピアプロトコルを開発中です。暗号経済ルールにより、応答または応答が保証されます。住宅ローンの金の一部を失います。
これは、NEAR を超える拡張を可能にし、マイクロペイメントを提供する新しいシステムです。これを yoctoNEAR と呼び、NEAR の 10^-24 に相当します。したがって、支払い機能を備えたネットワーク レベルで実際にメッセージを交換できるため、すべての操作とやり取りがこの支払いシステムを通じて決済されるようになります。これにより、ブロックチェーンの根本的な問題、つまり、支払いシステムの帯域幅と遅延が不足し、実際にはフリーライディングが大量に発生するという問題が解決されます。したがって、これは、ブロックチェーンのスケーラビリティだけでなく、スケーラビリティの点でも興味深い側面ですが、デバイス上であっても、潜在的に数十億のエージェントが存在し、複数のエージェントが同時に実行され、バックグラウンドでさまざまなタスクを完了する可能性がある将来の世界にとって非常に役立ちます。 。
DeFi シナリオにおける AO の適用: エージェンシー ファイナンス
モデレーター: このユースケースは非常に興味深いですね。 AI決済では、高頻度の決済や複雑な戦略などのニーズが、性能の限界から実現できていないケースも多いと思います。したがって、より優れたスケーラビリティ オプションに基づいて、これらの要件がどのように実装されるかを見るのを楽しみにしています。私たちのハッカソン中に、サムとチームは、AO が DeFi ユースケースをサポートするための新しい AI インフラストラクチャの使用も検討していると述べました。サム、新しい DeFi シナリオでインフラストラクチャをどのように使用できるかについて詳しく教えていただけますか?
サム：私たちはそれをエージェント・ファイナンスと呼んでいます。これが意味するのは、市場には 2 つの側面があるということです。 DeFiはその第1段階で素晴らしい仕事をし、分散化してさまざまな経済的原始要素をオンチェーンに導入し、ユーザーが仲介者を信頼せずにそれらを使用できるようにしました。しかし、市場について考えるとき、私たちは数字の上昇と下降、そしてそれらの決定を推進するインテリジェンスについて考えます。このインテリジェンス自体をブロックチェーンに取り込むことができれば、ファンドなどのトラストレスな金融商品が得られます。
簡単な例として、ミームコイン取引のヘッジファンドを構築したいとします。私たちの戦略は、トランプが言及されたのを見たときにトランプコインを購入し、バイデンが言及されたときにバイデンコインを購入することです。 AO では、0rbit などのオラクル サービスを使用して、Wall Street Journal や New York Times などの Web ページのコンテンツ全体を取得し、それをエージェントにフィードし、エージェントがデータを処理して分析します。と何度も言われました。感情分析を実行して市場の傾向を理解することもできます。その後、エージェントはこの情報に基づいてこれらの資産を売買します。
興味深いことに、プロキシ実行自体をトラストレスにすることができます。つまり、戦略を実行するヘッジファンドがあり、ファンドマネージャーを信頼することなくそこに資金を投入します。これは、DeFiの世界がまだあまり触れていない金融のもう1つの側面であり、賢明な決定を下し、それに基づいて行動することです。これらの意思決定プロセスを信頼できるものにすることができれば、システム全体を統合し、さまざまな経済ゲームのプリミティブが関与する単なる決済層ではなく、真の分散型経済のように見えるものを形成することができます。
私たちは大きなチャンスがあると考えており、エコシステムにはすでにこれらのコンポーネントの構築を始めている人たちがいます。私たちには、あなたが望む割合で資産を売買するトラストレスなポートフォリオマネージャーを作成したチームがあります。たとえば、50% を Arweave トークンにし、50% をステーブルコインにしたいとします。これらの価格が変化すると、自動的に取引が実行されます。これには興味深い概念があり、AO には cron メッセージと呼ばれる機能があります。これは、プロセスが自ら起動して、その環境内で自律的に何かを行うことを決定できることを意味します。 5 秒または 5 分ごとに起動し、ネットワークからデータを取得し、データを処理し、環境内でアクションを実行するようにヘッジファンドのスマート コントラクトを設定できます。これにより、環境と相互作用することができ、ある意味で「生きている」ため、完全に自律的になります。
イーサリアム上でスマートコントラクトを実行するには外部トリガーが必要であり、人々はこの問題を解決するために多くのインフラを構築してきましたが、それはスムーズではありません。 AO には、これらの機能が組み込まれています。したがって、エージェントが常に互いに競争しているチェーン上の市場が表示されます。これにより、暗号通貨業界ではこれまでにない方法でネットワークの使用量が大幅に増加することになります。
NEAR.ai の全体的な戦略と開発の焦点
モデレーター: NEAR.ai はいくつかの有望なユースケースを進めていますが、他のレイヤーや全体的な戦略、およびいくつかのハイライトについて詳しく教えていただけますか?
イリア: 統合可能なさまざまな製品やプロジェクトがあり、あらゆるレベルで確かに多くのことが起こっています。すべては明らかに NEAR ブロックチェーン自体から始まります。多くのプロジェクトでは、スケーラブルなブロックチェーン、何らかの形式の認証、支払い、調整が必要です。 NEAR のスマート コントラクトは Rust と JavaScript で書かれており、多くのユースケースに非常に便利です。興味深いのは、NEAR の最近のプロトコル アップグレードで、いわゆる「yield/resume プリコンパイル」が導入されたことです。これらのプリコンパイルにより、スマート コントラクトは実行を一時停止し、別のスマート コントラクトであれ AI 推論であれ、外部イベントが発生するのを待ってから実行を再開できます。これは、LLM (ChatGPT など) からの入力または検証可能な推論を必要とするスマート コントラクトに役立ちます。
また、過去半年にわたって NEAR に導入されたユニークな機能の 1 つであるチェーン抽象化とチェーン署名も導入しました。どの NEAR 口座でも他のチェーンで取引できます。これは、トランザクション手数料、トークン、RPC、その他のインフラストラクチャを気にすることなく、NEAR を介してクロスチェーントランザクションを実行できるため、エージェント、AI 推論、その他のインフラストラクチャの構築に最適です。これはすべて、チェーン署名インフラストラクチャを介して処理されます。一般ユーザーもこの機能を利用できます。 Telegram には NEAR 上に構築された HOT ウォレットがあり、Base の統合が実際にメインネット上で開始されたばかりです。この Telegram ウォレットを通じて Base を使用しているユーザーは約 140,000 人です。
さらに一歩進んで、エージェント、AI 推論ノード、その他のストレージ ノードなどがより証明可能な通信プロトコルに参加できるようにするピアツーピア ネットワークを開発する予定です。現在のネットワーク スタックは非常に制限されており、ネイティブの支払い機能がないため、これは非常に重要です。私たちはブロックチェーンを「インターネットのお金」としてよく話しますが、ネットワークレベルでお金を含むパケットを送信するという問題は実際には解決されていません。私たちはこの問題を解決しており、すべての AI ユースケースとより広範な Web3 アプリケーションに役立ちます。
さらに、私たちは AI 推論ルーターと呼ぶものを開発しています。これは本質的に、すべてのユースケース、ミドルウェア、分散推論、オンチェーンおよびオフチェーンのデータプロバイダーを接続できる場所です。このルーターは、NEAR エコシステム内で構築されているすべてのプロジェクトを真に相互接続するためのフレームワークとして機能し、そのすべてを NEAR のユーザー コミュニティが利用できるようにします。 NEAR には、さまざまなモデルやアプリケーションにわたって月間 1,500 万人を超えるアクティブ ユーザーがいます。
一部のアプリケーションは、いわゆるエッジ コンピューティングと呼ばれる、ユーザー デバイスにモデルを展開する方法を模索しています。このアプローチには、データをローカルに保存し、関連するプロトコルと SDK を使用して操作することが含まれます。プライバシー保護の観点から、これには大きな可能性があります。将来的には、多くのアプリケーションがユーザーのデバイス上で実行され、ローカル モデルのみを使用してユーザー エクスペリエンスを生成または事前コンパイルすることで、データ漏洩が回避されるようになります。開発者として、私たちはバックエンドで正式な検証を行い、誰でも簡単に Web3 上でアプリケーションを構築して公開できるようにするために多くの研究を行っています。 OLLM モデルがコード ベースの脆弱性の検出においてますます強力になるため、これは将来重要なトピックとなるでしょう。
つまり、これは、基盤となるブロックチェーン インフラストラクチャから、Web3 のチェーン抽象化、オフチェーンとオンチェーンの参加者を接続するのに非常に適したポイントツーポイント接続に至る、完全なテクノロジー スタックです。次に、AI 推論ルーティング ハブとローカル データ ストレージのアプリケーションです。これは、外部に漏洩することなくプライベート データにアクセスする必要がある状況に特に適しています。最後に、開発者はすべての研究結果を統合して、AI を使用して将来のアプリケーションを構築することを目標とします。中長期的には、これは非常に重要な開発の方向性となります。
AO の優先事項と研究の焦点
司会者: サムに聞きたいのですが、AO の現在の優先事項と研究の焦点は何ですか?
Sam: 私が個人的に特に興味を持っているアイデアの 1 つは、AO によって提供される拡張機能を使用して、抽象 GPU ドライバーである CUDA の決定論的なサブセットを構築することです。通常、GPU 計算は決定論的ではないため、AO ほど安全に、少なくとも安全には計算に使用できません。そのため、これらのプロセスを信頼する人は誰もいません。この問題を解決できれば、デバイスレベルの不確実性に対処するだけで理論的には可能になります。すでに興味深い研究がいくつかありますが、この問題には常に 100% 確実な方法で取り組む必要があり、これはスマート コントラクトの実行にとって重要です。 AO 内のドライバーとしてこの機能をサポートするプラグイン システムがすでにあります。フレームワークはすでに存在しているので、あとはそれを正確に実装する方法を理解するだけです。技術的な詳細は数多くありますが、基本的な考え方は、GPU 環境でのジョブの読み込みを、このタイプの計算に対して十分に予測可能にすることです。
私がもう 1 つ興味があるのは、このオンチェーン AI の力を活用して、分散型、または少なくともオープンで分散型のモデル トレーニング、特にモデルの微調整を行うことができるかどうかです。基本的な考え方は、特定のタスクに対して明確な基準を設定できれば、その基準に基づいてモデルをトレーニングできるということです。マイナーがより良いモデルを構築するために競争することを奨励するために、人々がトークンを賭けるシステムを作成することはできますか?これは、非常に多様なマイナーの集まりを引き付けるものではないかもしれませんが、オープンな方法でモデルのトレーニングを可能にするため、問題ではありません。次に、マイナーがモデルをアップロードするときに、誰でもモデルを使用できるが、商業的に使用する場合は特定のロイヤルティを支払う必要があることを規定するユニバーサル データ ライセンス タグを追加できます。ロイヤルティはトークンを介して貢献者に分配できます。このように、これらすべての要素を組み合わせることで、オープンソース モデルをトレーニングするためのインセンティブ メカニズムを作成できます。
先ほどのRAILプログラムも非常に重要だと思います。私たちは、主要な AI プロバイダーまたは推論プロバイダーの一部とこの取り組みをサポートする可能性について話し合いましたが、実際に強い関心を示しています。このデータを実際に実装して Web 上に書き込むことができれば、ユーザーはインターネット上の任意の画像を右クリックして、その画像が安定拡散と DALL・E のどちらで生成されたかを問い合わせることができるでしょう。これらは私たちが現在調査している非常に興味深い分野です。
イリアとサムそれぞれの有望なプロジェクト
モデレーター：最近気に入った AI または暗号化プロジェクトをそれぞれ挙げてください。どのようなプロジェクトでも構いません。
イリア: トリックをやってみます。私たちは毎週 AI オフィス アワーを開催し、プロジェクト (最近では、Masa と Compute Labs) を招待しています。どちらのプロジェクトも素晴らしいので、例として Compute Labs を使用します。 Compute Labs は基本的に、GPU やその他のハードウェアなどの実際のコンピューティング リソースを、経済的に参加できる実際の資産に変換し、ユーザーがこれらのデバイスから収益を得ることができるようにします。仮想通貨分野のコンピューティング市場は現在活況を呈しており、仮想通貨が後押しする市場にとっては自然な場所であるようだ。しかし問題は、これらの市場には堀やネットワーク効果が欠如しており、競争が激化し、利益が圧縮されていることです。したがって、コンピューティング市場は他のビジネス モデルを補完するものにすぎません。 Compute Labs は、資本形成と資産の脱炭素化という非常に暗号ネイティブなビジネス モデルを提供しています。通常であればデータセンターの構築が必要となる人々が参加する機会が生まれます。コンピューティング市場はその一部にすぎず、主な目的はコンピューティング リソースへのアクセスを提供することです。このモデルは、より広範な分散型 AI エコシステムにも適合し、基盤となるコンピューティング リソースを提供することで、より広範な投資家グループがイノベーションに参加する機会を提供します。
サム: AO エコシステムには素晴らしいプロジェクトがたくさんあり、どれかを贔屓するつもりはありませんが、Autonomous Finance が構築している基礎的なインフラストラクチャが「エージェンシー ファイナンス」を可能にしていると思います。それはとてもクールだし、彼らはまさにこの分野の最前線に立っています。また、より広範なオープンソース AI コミュニティ、特に Meta の Lama モデルのオープンソース化への動きに感謝したいと思います。これは、他の多くのモデルをオープンソース化するきっかけとなりました。この傾向がなければ、GPT-2 後に OpenAI が ClosedAI になったとき、特に暗号通貨分野では、これらのモデルにアクセスできなくなるため、私たちは暗闇に陥るかもしれません。これらのクローズドソース モデルをレンタルできるのは、1 つまたは 2 つの主要なプロバイダーからのみです。現時点ではそのようなことは起こっていません。それは素晴らしいことです。皮肉なことに、Web2 の王である Meta に敬意を表します。
