AIとWeb3の統合開発:機会と課題

近年、人工知能(AI)とWeb3技術は大きな進展を遂げ、広く注目を集めています。AIは顔認識や自然言語処理などの分野で突破を実現し、さまざまな業界に変革をもたらしています。Web3はブロックチェーンを基盤にし、スマートコントラクトや分散ストレージを通じてデータ共有とユーザー自治を実現しました。両者の結合が新たな可能性を生み出しています。

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AI+Web3の開発状況

Web3がAIを支援する

1. 分散型コンピューティングネットワーク

いくつかのプロジェクト、例えばAkashやRenderなどは、トークンインセンティブを通じて分散型コンピューティングネットワークを構築し、AIにコンピューティングサポートを提供しようとしています。これらのネットワークは主にAI推論に使用され、大規模モデルの訓練には使用されません。

2. 非中央集権アルゴリズムモデル市場

Bittensorなどのプロジェクトは、異なるAIモデルを接続し、ユーザーに最も適したサービスを提供するために、分散型AIアルゴリズムサービス市場を構築しています。

3. 分散型データ収集

PublicAIなどのプロジェクトは、トークンを通じてユーザーにデータの貢献を促し、AIのトレーニングに多様なデータソースを提供します。

4. ゼロ知識証明を利用してプライバシーを保護する

BasedAIなどのプロジェクトは、データプライバシーを保護しながら機械学習を行うために、ゼロ知識証明技術を利用することを探求しています。

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AIがWeb3をサポート

1. データ分析と予測

多くのWeb3プロジェクトがAIサービスを統合し、ユーザーに投資戦略、オンチェーン分析、価格予測などの機能を提供しています。

2. パーソナライズサービス

Duneなどのプラットフォームは、ユーザーエクスペリエンスを最適化するためにAIを活用しています。例えば、自動的にSQLクエリを生成します。一部のコンテンツプラットフォームもAIを利用してコンテンツの要約を行っています。

3. スマートコントラクト監査

0x0.aiなどのプロジェクトは、AI技術を利用してスマートコントラクトを分析し、潜在的な脆弱性やセキュリティリスクを特定します。

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課題

1. 非中央集権の計算力ネットワークは大規模モデルのトレーニングをサポートするのが難しい

安定性や複数カードの並列接続などの要求が高いため、現在の分散型計算能力は主にAI推論に使用されており、大規模モデルのトレーニングを支えるのは難しい。

2. AIとWeb3の結合はまだ粗い

多くのプロジェクトは表面的にAIを使用しているだけで、深い融合や革新を実現していません。一部のプロジェクトは、マーケティング上の理由からAIの概念を導入しています。

3. トークン経済モデルは改善の余地があります

一部のプロジェクトは、実際の需要を解決するのではなく、資金調達や話題作りのためにトークン経済モデルを導入しています。

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今後の展望

挑戦に直面しながらも、AIとWeb3の融合は巨大な潜在能力を秘めています。AIはWeb3に知能化能力を提供し、Web3はAIに分散型の利点をもたらします。将来的には、データ共有、プライバシー保護、計算能力供給などの分野で革新的な突破口を実現し、より知的でオープン、公正なシステムを構築することが期待されています。重要なのは、単純な重ね合わせではなく、両者の利点を深く融合させることです。技術の進歩と探求が進むにつれて、より多くの革新アプリケーションが生まれると信じています。

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