著者: CloudY、Jam
編集者: ヴィンセロ、YL
レビュアー: ヤスミン
2022年11月下旬、OpenAIはインテリジェントな会話システムであるChatGPTを立ち上げ、世界的な注目を集め、幅広い議論を巻き起こしました。
AI セクターの株式は、A 株市場、米国株式市場、暗号通貨の領域で著しい上昇を経験しました。ChatGPT が広く採用されるにつれて、世界情勢に対するその大きな影響が明らかになり、新しいアプリケーション シナリオや同様の性質を持つ反復的な製品の出現につながりました。
Microsoft による OpenAI の買収と、それに続く ChatGPT の Bing および Office エコシステムへの統合によっても、投資家の期待は高まり、株価の大幅な上昇に反映されました。しかし、超人的な人工知能機能を示す ChatGPT4 の導入により、当初の興奮は和らぎ、各業界に対する AI の変革効果と、AI のさらなる進歩に伴う潜在的なリスクについて人々が考えるようになりました。
このような背景から、この記事は、AI 業界とブロックチェーン業界の両方を包括的に調査することで、これらの疑問を探求し、解決し、洞察と解決策を提供することを目指しています。
AI産業の現状
生産性ツール
AI は、石器、蒸気機関、内燃機関、電気モーター、コンピューター、インターネットなどの歴史的な技術進歩が人間社会に与えた影響と同様に、変革をもたらす生産性ツールとみなすことができます。人間とコンピューターの相互作用の障壁を最小限に抑え、反復的な生産タスクの効率を高めることで、AI は生産性と生産関係に大きな変化をもたらすことができます。その結果、AI の影響は、人間の存在の全体的な質の向上や、人類の進歩に対する障害の緩和にまで及びます。
AI技術は、インテリジェント製造、ヘルスケア、金融、輸送、教育など、さまざまな分野に大きな影響を与えています。機械が知識を獲得し、非創造的なタスクを自律的に実行できるようにすることで、AIは特定の業界で生産性の向上とコスト削減に貢献します。特に、製薬研究では、AIはタンパク質構造の予測に応用されています。ESMFoldモデルはMeta AIチームによって開発され、6億を超えるマクロゲノムを含む膨大なデータセットからタンパク質構造を効果的に予測しました。この驚くべき成果は、これまでの想像の限界を超えて、天然タンパク質の広範な範囲と多様性を明らかにしています。
実用的には、AI テクノロジーにより、複雑なプログラムを自然言語で処理できます。複雑なプログラミングを理解したり、コーディングの熟練度を身につける必要がなくなります。代わりに、ユーザーは AI システムに希望する結果を伝えるだけで、AI システムは必要な中間ステップを自動的に実行して、目的の結果を達成します。この生産性の向上は、人間の意図とタスク実行の乖離を埋める AI の能力に由来しており、広範なプログラミングの専門知識や複雑なアルゴリズムの理解は不要になります。
AIGC テクノロジーは、インテリジェントな顧客サービス、仮想エージェント、ゲームなど、さまざまな分野での応用に大きな可能性を秘めています。ChatGPT は、既存の言語データセットを活用することで、仮想エージェント システムやゲーム プラットフォームでシームレスで自然な会話体験を実現し、ユーザー満足度と製品の競争力を高めます。さらに、ChatGPT は、レポートの生成、情報の収集と要約、翻訳、条件付きイラストの作成など、反復的なコンテンツ生成タスクで人間を効果的に置き換えます。この AI 拡張により、人間の生産性が解放され、個人は日常的なタスクの実行から解放され、重要な指示の提供と創造的な追求に集中できるようになります。
テクノロジートレンドガイド
AI の一般的なコアアプリケーションには、一般的な人工知能、ナレッジグラフ、データ分析と合成、自動運転、AI 生成コンテンツ (AIGC) が含まれます。
ナレッジ グラフ: ナレッジ グラフ内のさまざまなエンティティ、関係、属性のグラフィカルな表現は、インテリジェントな検索、推奨、質問回答アプリケーションをサポートします。
合成データ: 機械学習やその他の AI 技術を通じて生成される合成データは、AI モデルのトレーニングと評価に使用され、実際のデータを取得または共有する際のプライバシーとセキュリティに関連する課題を克服します。
AIGC: ディープラーニングと生成モデルを活用する AIGC テクノロジーは、テキスト生成、オーディオ生成、画像生成、ビデオ生成などの分野で広く議論され、応用されています。
2022年、AIGCは市場の資金調達とメディアの注目において大きな進歩を遂げました。ただし、AIGCはまだ初期の技術であり、探査と開発の初期段階にあることに留意することが重要です。
具体的には、AIGC の開発段階は次のように分類できます。
研究段階: このフェーズでは、主に AIGC の基本原理とアルゴリズムの解明、モデルのトレーニングと最適化の方法論の調査、包括的なデータベースの確立に重点が置かれます。
アプリケーション段階: AIGC は、さまざまな現実世界のシナリオで展開を開始し、AIGC テクノロジーを特定のドメインに効果的に統合する方法を検討します。
産業化段階: AIGC は複数の業界や分野で広く採用され、独自の産業チェーンと補完的なエコシステムが生まれます。
要約すると、私たちは最近、研究段階から応用段階に移行しており、AIGC の開発はまだ初期段階にあることを示しています。
主要コンポーネント
データ、アルゴリズム、計算能力は、AI の進歩を推進する 3 つの重要な要素です。
データ領域では、AI テクノロジーの継続的な進化に伴い、データの品質と多様性の重要性が高まっています。豊富なドメイン固有のデータに加えて、効果的なデータ クリーニング、前処理、ラベル付けは、アルゴリズムのトレーニング精度を向上させるために不可欠です。さらに、クロスモーダルおよびクロスドメインのデータ融合は、強化された価値とインテリジェンスを抽出するために不可欠です。
アルゴリズムに関しては、現在の AI 技術は反復的な進歩と継続的な改良を示しています。将来のトレンドは、マルチモーダルで大規模なモデルを網羅するディープラーニング アルゴリズムを中心に、自律学習、知識移転、増分学習の革新が進んでいます。これらの開発により、AI アルゴリズムのインテリジェンス レベルが向上し、適用範囲が拡大し、AI 技術の広範な採用が促進されます。
コンピューティング能力に関しては、AI コンピューティングの高速化と最適化により、ハードウェアのアップグレードと機能強化が継続的に推進されています。GPU や TPU などの専用チップが重要な貢献者として登場し、AI コンピューティングの効率と速度を大幅に向上させています。さらに、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの進歩により、AI 処理のためのより柔軟で多様なコンピューティング環境が提供されています。
ブロックチェーン業界の現状
分散型台帳
ブロックチェーンは分散型台帳です。
ブロックチェーンは、その基盤となるコンセンサス メカニズムから得られる重要な不変性を備えた、分散型の分散型台帳です。オンチェーン データはブロックに記録され、マイナー/バリデーターによって検証され、連続したチェーンを形成します。スマート コントラクトまたはアカウントによって生成されたデータがブロックに記録されると、そのデータは変更できなくなります。
合意を妨害する難しさとコストは、ノードの数、地理的な分布、計算能力、またはステークされたトークンの価値に応じて増大します。その結果、記録されたコンテンツを変更することは、中央集権的なエンティティにとって困難な作業になります。
さらに、変更不可能な設定では、コードを通じて構築されたスマート コントラクトにより、ユーザーは第三者に信頼を依存することなく、スマート コントラクトと関わることができます。これらのインテリジェント コントラクトは、事前に決定されたコード パスを実行して関連する操作を容易にし、最終的にブロックチェーン上で信頼のないトランザクションを実現できるようにします。
さらに、スマート コントラクト内の資産には、関連付けられたアカウントのみがアクセスできるため、他のアカウントがスマート コントラクトを介して元のアカウントから資産を転送することはできません。元のアカウントの各操作には、ID を確認するための署名が必要であり、最初の転送インタラクションでも、スマート コントラクトがアカウントの資産にアクセスできるように事前の承認が必要です。この設計により、ユーザーのウォレット アカウントは、ID (DID) と資産の理想的な媒体として位置付けられます。
コンセンサスメカニズムとスマートコントラクトの枠組みの中で、すべてのオンチェーン資産とアクションを正確に記録して帰属させることができ、関連する利益を正当な所有者のアカウントに自動的に集約することが容易になります。これにより、権限のない個人がコピーアンドペーストして資産を盗んだり、正当な所有者の利益を奪ったりすることを防ぎ、偽造資産やなりすましの問題を効果的に解決します。
具体的には、トークン化されたスマート コントラクト アドレスを使用して、デジタル資産を一意に定義できます。たとえば、非代替トークン (NFT) はデジタル アート作品を表すことができます。さらに、個人の行動は、譲渡不可能なトークン (SBT) を使用して認証され、特定の時間と空間での作業または存在の証明 (作業証明/出席証明) が提供されます。
テクノロジートレンドガイド
ブロックチェーン技術アーキテクチャの階層構造はレイヤー 0 ～ 2 によって特徴付けられ、コンソーシアム チェーンとプライベート チェーンはそれぞれ異なるタイプのブロックチェーン アプリケーション シナリオを表します。
レイヤー 0 は、ブロックチェーンの物理インフラストラクチャとネットワーク アーキテクチャを指し、ハードウェア デバイス、ネットワーク プロトコル、伝送メディアを網羅しています。これは、クロスチェーン通信を可能にし、資産関連の問題に対処する基礎コンポーネントとして機能します。特に、Cosmos、Polkadot、LayerZero などの主要テクノロジーは、このドメインの代表的なものです。
レイヤー 1 は、ベース レイヤーまたはパブリック チェーンとも呼ばれ、ブロックチェーン エコシステムで基本的な役割を果たします。レイヤー 1 の代表的な例としては、ビットコインやイーサリアムなどの広く認知されているプラットフォームがあります。レイヤー 1 のプロトコルの設計と技術実装は、ブロックチェーン システムのコア パフォーマンスと機能に大きな影響を与えます。さらに、レイヤー 1 は、その特定の特性に基づいて、EVM (イーサリアム仮想マシン) や非 EVM ベースのシステムなどの異なるタイプにさらに分類できます。
レイヤー2は、レイヤー1の上に構築されたプロトコルとソリューションを指し、ブロックチェーンのパフォーマンスを向上させ、アプリケーションシナリオを拡大することを目的としています。現在、レイヤー2プロトコルには6つのタイプがあり、ZKロールアップとオプティミスティックロールアップが主流です。これらのプロトコルにより、ブロックチェーンはより多くのトランザクションを処理し、TPSを向上させ、ガス料金を削減できます。
コンソーシアム チェーンは、銀行、保険会社、サプライ チェーン企業など、共通の利益を持つ複数の組織または機関によって管理される共同ブロックチェーン ネットワークです。パブリック チェーンとは異なり、参加者とノードの数が制限されているため、トランザクションの速度とセキュリティが向上します。
プライベート チェーンは、単一の組織または機関に属する許可されたブロックチェーン ネットワークであり、通常は内部の担当者のみが参加できます。
主要コンポーネント
分散ノード、暗号化、コンセンサスアルゴリズム、スマートコントラクト、暗号通貨は、ブロックチェーン技術の進歩を推進する基礎要素を構成します。
分散ノードはブロックチェーン技術の根幹を成し、分散型データ保存と転送を容易にします。暗号化はブロックチェーンのセキュリティとプライバシーを保証する重要な理論的手段として機能します。さらに、コンセンサス アルゴリズムはブロックチェーン ネットワーク内で分散型コンセンサスを確立する上で重要な役割を果たします。スマート コントラクトは自己実行型コンピュータ プログラムであり、ブロックチェーン上でさまざまな論理命令を実行できます。最後に、暗号化技術によって強化された暗号通貨は、トランザクションのセキュリティと匿名性を保証します。
分散ノードを利用することで、すべての参加者がデータの包括的なレプリカを維持できるため、透明性とセキュリティの両方が確保されます。ハッシュ関数、デジタル署名、非対称暗号化など、ブロックチェーン内の重要なテクノロジーは暗号化アプリケーションです。これらのテクノロジーは、ユーザーのプライバシーを維持しながら、データの整合性を保護し、ID を確認する上で重要な役割を果たします。
プルーフ・オブ・ワーク（PoW）やプルーフ・オブ・ステーク（PoS）などのコンセンサスアルゴリズムの実装により、すべてのノードが全会一致の合意に達し、データの一貫性と不変性が確保されます。スマートコントラクトは信頼できないトランザクションを促進し、仲介者の必要性を排除することで、トランザクションの効率とセキュリティをある程度まで高めます。ビットコインやイーサリアムなどの暗号通貨の出現により、ブロックチェーン技術の広範な採用と進歩が促進されました。
ブロックチェーンとAIの交差点
AI 革命の真っ只中にある今、AI がブロックチェーンをどの程度変革したか、またブロックチェーンの分散化と信頼機能が AI にどのような影響を与えたかを考えることが不可欠です。
まず、生産性向上ツールとして機能する AI は、技術的な障壁を減らす可能性を秘めており、その結果、ブロックチェーン業界内のハードルが軽減され、全体的な効率が向上します。
第二に、AI を活用したゲームやメタバースは、事前に決められた設定から解放され、ブロックチェーンの領域に新たな物語やゲーム体験をもたらします。
ブロックチェーンのスマート コントラクトは、AI が動作するドメインと境界を確立したり、AI の権限に制限を課したりできるため、AI の不当な増殖を防ぐことができます。
さらに、ブロックチェーンの分散化により、AI モデルのトレーニングに不可欠な基礎データや計算能力などのリソースの共有と割り当てが容易になります。
さらに、ブロックチェーンの認証機能は、データの整合性、ID 検証、所有権に関する証拠を提供できるため、AI アプリケーションから生じる可能性のある利益相反を軽減できます。
ブロックチェーンにおけるAIの重要性
まず、AIはツールとして、コンテンツ作成の障壁を下げる可能性を秘めており、技術的な専門知識を持たない個人でも創造性を発揮し、高品質のコンテンツを制作することができます。これには、NFTの作成、ゲームアセットの開発、メタバースモデリング、コード生成など、さまざまな領域が含まれます。
しかし、NFT 分野における現在の AIGC の利用は、主に単純な画像の生成に限定されており、従来のジェネレーティブ アートとの根本的な違いが欠けています。NFT 空間で AIGC の可能性を最大限に活用するには、Mirror World が AI を利用して NFT に独特のエッセンスを吹き込むのと同様に、NFT の特性を拡張するためのさらなる調査が必要です。
第二に、コード開発に関連する技術的障壁が大幅に減少します。コード作成には、スマート コントラクトの展開とハッキングまたはホワイトハット アクティビティが含まれ、スペクトルの両極を表します。AI は自然言語プログラミングを通じてスマート コントラクトの展開を容易にすることができますが、敵対者は AI を使用してコントラクト コードを分析して攻撃を仕掛けることができます。AI を活用することで、展開されたコントラクト コードを反復処理できるようになり、社内競争を促進し、業界全体でより堅牢で信頼性の高いコードベースを確立できます。この基盤により、関係者はブロックチェーン アーキテクチャの最適化、包括的なプロジェクトの設計、ゲームプレイの強化を優先して、ビジネス レベルでのイノベーションを促進できます。
同様に、AI による技術的障壁の簡素化により、以前は複雑だった操作を幅広く適用できるようになります。たとえば、フラッシュローン、最適な採掘戦略、自動収益獲得、ヘッドマイナーの退出時間の判断など、これらはすべて AI で実行できます。AI は、これらの操作を自律的にプログラムし、パスを選択し、直接実行する機能を備えています。これは、スキルカードが自動的にアクティブになり、効果を発揮するゲーム「遊戯王」のスキルカードの使用に似ています。このアクセシビリティにより、以前は高度な技術を持つ人に限定されていた操作に一般ユーザーが参加できるようになります。たとえば、MEV をキャプチャするには通常、MEV ボットをプログラミングする必要があります。ただし、このようなタスクが一般の個人でも実行できるようになると、参加が広まるにつれて利益率が低下します。その結果、ガス競争が発生し、ゲーム理論の原則により、ガス料金の上昇により MEV の価値が低下します。最終的には、収益性が低下し、MEV の影響が減少します。この現象は、業界の最適化を刺激する技術開発の一形態を例示しています。
AIはブロックチェーン技術の広範な採用を促進します。Footprint Analyticsのデータによると、現在、アクティブなEthereumユーザーは32万人未満で、インターネットユーザー全体のごく一部を占めています。主な課題は、ユーザー需要の不足とオンチェーンインタラクションの複雑さにあります。以前は、ブロックチェーンにデータを統合したり、ブロックチェーンベースのチケットと資格情報を使用したりするには、ブロックチェーンシステムを確立するか、高額なガス料金が発生する必要があり、多大なコストが発生していました。しかし、AIテクノロジーを活用することで、低コストのブロックチェーン構築とオンチェーンデータ使用の最適化が可能になり、ガス料金が削減されます。その結果、ブロックチェーンテクノロジーを適用し、認証と透明性を必要とするさまざまなドメインにスマートコントラクトを展開できます。最終的には、AI主導の簡素化されたインタラクションシステムが、ブロックチェーン業界に多くのユーザーを引き付けるでしょう。
ブロックチェーンにおける AI の影響は、主にアプリケーション層に限定されています。ユーザーは AI を活用して、スマート コントラクトの作成の複雑さを回避し、ニーズに合わせたアプリケーションを直接展開できます。その結果、プロジェクト開発の重点は、発行からイノベーションと運用へと移行します。アプリケーション層は、将来的に大幅な変革を遂げると予想されます。ただし、AI の影響は、根本的な進歩を必要とする実行層、コンセンサス層、データ層などの基盤層には及びません。反復タスクの単なる自動化では、これらの領域で質的な変革を推進するには不十分です。たとえば、イーサリアム ロンドン アップグレードでの EIP1559 の実装はイーサリアムの進歩を後押ししましたが、上海アップグレードの完了は、ETH ステーキング量の増加、イーサリアムのセキュリティの強化、および LSD セクターの成長の活性化に不可欠です。
AIにおけるブロックチェーンの役割
ブロックチェーンの分散化と集中型 AI テクノロジーの間に存在する本質的な相違は、逆説的に、AI で遭遇する課題に対処する機会を提供します。
現代の AI とビッグデータ技術は、優れた技術力とリソースを持つ少数の強力な組織によって管理されており、市場のトレンドやユーザーの行動に影響を与えています。その結果、個人は AI の指示の忠実な実行を信頼せざるを得なくなり、プライバシー侵害、アルゴリズムの偏り、データの悪用などの固有のリスクが生じます。
ブロックチェーンの分散型および非中央集権型の性質は、これらの課題に対する実用的なソリューションを提供します。スマート コントラクトを通じて、データへのアクセスと運用の境界を制限できるため、悪意のある行為のリスクを軽減できます。監視ノードを展開すると、AI の計算リソースを没収して不正行為を罰することができます。このフレームワークにより、AI が人間の開発に集中し、過剰な利用や不正な行為を防ぐことができます。
ブロックチェーンは、匿名のユーザーが AI モデルのトレーニングに必要な基礎データを提供するかどうかを決定できるようにします。ゼロ知識 (zk) テクノロジにより、個人のプライバシーを保護しながらユーザーデータを開示できます。データの収集、保存、共有のプロセス全体が分散ノードで実行され、データのセキュリティ、可用性、ソース検証が保証されます。その結果、AI モデルによって生成された利益の比例配分がデータ所有者に配当として分配されます。適切なインセンティブ メカニズムにより、高いデータ セキュリティを備えたブロックチェーンの分散特性を活用できます。
同様に、AI モデルにプロンプトを提供するユーザーも、プロンプトが使用された際にその所有権に基づいて部分的な利益を受け取ることができます。この取り決めにより、AI データの所有者とプロンプト プロバイダーの両方の利益が保護されます。
計算マイニングは、膨大なデータと十分な計算能力の要件があるため、重要な考慮事項です。ただし、現在の世界の計算リソースの供給は需要に追いついていません。これに対処するために、分散型クラウド コンピューティング マイニング プールはリソースを集約し、貢献者に補助金を提供することができます。その後、AI モデルのトレーニング用の計算能力をオークションにかけることで、計算のセキュリティと信頼性を確保しながら、限られたリソースを効率的に活用できます。さらに、データ、アルゴリズム、計算能力を統合することで、AI-as-a-Service プロトコルの開発が可能になります。このプロトコルは、分散化と再利用性を活用して、データの取得、処理、アルゴリズムの選択、計算リソースの割り当てをカバーする AI モデル構築サービスを、必要とするユーザーに提供します。このエコシステム ベースのアプローチは、集中化のリスクを軽減しながら、サプライ チェーンのメリットを維持します。
AI アプリケーションの分野では、ブロックチェーンは、AI の優れた学習能力から生じる著作権侵害、盗作、仮想 ID などの問題に効果的に対処します。オンチェーン NFT としてアート作品を記録することにより、固有のスマート コントラクト アドレスがそれらの真正性を検証します。アート作品の価値は、その固有の芸術的品質に加えて、作成者のアイデンティティによっても決まります。これは、ゴッホのひまわりの模造品にほとんど価値がないのと同じです。一方、ブロックチェーンは、どのひまわりの絵が本当にゴッホの手によって描かれたものであるかを証明できます。また、ブロックチェーンは分散ナレッジ グラフの構築に使用でき、データの整合性、永続性、可用性を確保できます。
AI による個人データを使用した仮想 ID の構築に対処するには、所有者証明トークン (OAT) または自己主権型生体認証トークン (SBT) を利用できます。各ブロックチェーン アクションはログに記録され、作成された対応する OAT または SBT は一意であるため、これらのトークンに基づく ID 検証が可能になります。ブロックチェーンの改ざん防止機能により、存在しないイベントを捏造することは不可能です。
要約すると、AI は生産性向上ツールとして機能し、ブロックチェーンの採用を促進し、メタバースに新しい物語をもたらします。ただし、AI は反復的なタスクの置き換えと技術的障壁の削減に限定されており、重要な技術の革新を推進することはできません。その結果、ブロックチェーン業界に対する AI の影響はアプリケーション層に限定されたままです。
一方、ブロックチェーンはAI業界におけるリスクコントローラーおよびリソース最適化装置として機能します。過度なAI開発や不正な操作を抑制し、データと資産の所有権を保護し、AIに必要なデータと計算リソースの統合を最適化します。ただし、その範囲は主にAI内の透明性、分散化、およびデータ所有権の促進に関係しています。
参照
[1]「ビットコイン：ピアツーピア電子キャッシュシステム」サトシ・ナカモト著（2009.03）
[2]「ビットコインをマスターする」アンドレアス・アントノプロス著（2016年3月）
[3] 「ブロックチェーンベースの決済チャネルネットワークの課題と最近の進歩」（2021.07）
[4] 「Web3を超えて：資本の新たな寵児AIGCの驚異的な漂流」0xmin著（2022.10）
[5] 「AIGCのジレンマとWeb3の障壁を打ち破る方法」wheart.eth著（2022.11）
[6] 「AIGC: コンテンツ生産性革命」ヤン・レンウェン著（2022.12）
[7] 「大規模言語モデルの出現と進化情報：タンパク質構造予測の加速」林ゼミン（2023.03）
[8] 「AIがWeb3の構築にどのように役立つか」crypto.comより（2023.03）
[9] 「考察：AIのブレークスルーがクリエイターとNFTに与える影響」Sleepy著（2023.04）
[10] ヴィタリック・ブテリン著「イーサリアムホワイトペーパー」（2023.05）
#OpenAI #chatGPT-4 #crypto2023 #Binance
