原作者: CloudY、Jam
原作者: CloudY、Jam
元の編集者: Vincero、YL
A株、米国株、仮想通貨など、AIセクターの関連ターゲットは急騰している。その後、ChatGPT が広く使用されるようになり、人々はその影響が全世界に及ぼす影響を認識し、新しい ChatGPT アプリケーション シナリオや同じタイプの製品の反復が行われました。
この記事は、このような背景に基づいて書かれており、AI とブロックチェーンの 2 つの業界の研究と思考を通じて、この質問に対する答えを見つけようとしています。
AI業界の現状
副題
生産性向上ツールAI は生産性ツールとして見ることができます。
人間にとっての石器、蒸気機関、内燃機関、電気モーター、コンピューター、インターネットと同様に、それらは人間社会の生産性や生産関係に劇的な変化をもたらすツールとして使用できます。 AI が変えるのは生産性です。人間のコンピュータ インタラクションの敷居が下がり、人間の反復生産の効率が向上します。前者は人間の生活の質を向上させ、後者は人間の発達に対する障害を軽減します。
平たく言えば、AI技術を使えば、これまで複雑だったプログラムを自然言語で処理できるようになり、複雑なプログラムの原理を理解する必要も、コードの書き方を知る必要もなくなり、ただ必要なだけで済むのです。 AI にどのような結果が欲しいかを伝えると、AI はその結果に基づいて中間ステップを実行して、望ましい結果を達成できます。これが AI によってもたらされる生産性の向上です。
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(ゴールドマン・サックス・グローバル・インベストメント・リサーチより)ChatGPT は、既存のコーパスに基づいて、仮想人物、ゲーム、その他の分野に、よりスムーズで自然な対話エクスペリエンスを提供し、ユーザー エクスペリエンスと製品市場の競争力をさらに高めることができます。さらに重要なことは、ChatGPT は人間に代わって、定型化されたレポート、単純な情報収集と要約、翻訳、条件が限定されたイラストなどの反復的なコンテンツ作成を完了できることです。指示を繰り返し実行するのではなく、重要な指示の入力や作成に集中することで、人間の生産性をさらに解放します。
副題
テクノロジートレンドガイド
AI の現在の主要な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、AIGC などが含まれます。
で：
ナレッジ マップ: ナレッジ マップは、インテリジェントな検索、推奨、質問応答などのアプリケーションをサポートするために、さまざまなエンティティ、関係、属性をグラフの形式で表現します。
AIGC: AIGC テクノロジーは、ディープラーニングと生成モデルに基づくテクノロジーであり、テキスト生成、オーディオ生成、画像生成、ビデオ生成などの多くの分野で使用できます。また、最も広く議論され、適用されている方向性でもあります。
画像の説明
(国海証券研究所より)
市場の融資件数や融資額の統計やメディアの注目度に関係なく、2022年は間違いなくAIGCが爆発的に成長する年となるだろう。ただし、AIGC はまだ比較的新しいテクノロジーであり、まだ探索と開発の初期段階にあります。
具体的には、AIGC の開発段階は次のように説明できます。
研究フェーズ: 主に AIGC の基本原理とアルゴリズムに焦点を当て、モデルをトレーニングおよび最適化する方法を検討し、データベースを構築します。
応用段階: AIGC はさまざまな実際的なシナリオに適用され始め、AIGC テクノロジーを特定の分野に適用する方法を模索し始めます。
全体として、私たちは研究段階から応用段階に入ったばかりであり、AIGC の開発はまだ初期段階にあります。
(国海証券研究所より)
副題
核となる要素
データ、アルゴリズム、コンピューティング能力は、AI 開発の 3 つの中心要素です。
データに関しては、AI テクノロジーが発展し続けるにつれて、データの品質と多様性がますます重要になっています。アルゴリズムのトレーニング精度を向上させるためには、大量のアプリケーション シナリオ データに加えて、データを効果的にクリーニング、前処理、ラベル付けすることも必要です。さらに、データの価値とインテリジェンスをより適切に採掘するには、クロスモーダルおよびクロスドメインのデータ融合の問題を考慮する必要があります。
コンピューティング能力の点では、AI コンピューティングの継続的な加速と最適化に伴い、ハードウェア キャリアも継続的にアップグレードおよび改善されています。たとえば、GPU や TPU などの専用チップの登場により、AI コンピューティングの効率と速度が大幅に向上しました。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発展により、AI コンピューティング能力のためのより柔軟で多様なコンピューティング環境も提供されます。
(ゴールドマン・サックス・グローバル・インベストメント・リサーチより)
ブロックチェーン産業の発展状況
副題
分散型台帳
ブロックチェーンは分散型台帳です。
まず第一に、ブロックチェーンには改ざん不可能な特性があり、これはブロックチェーンの下部にあるコンセンサスメカニズムに由来しており、チェーン上のデータはブロックレコードとマイナー/検証ノードによって監視されており、ブロックは前後に接続されているため、継続的に記録されるスマートコントラクト アカウントとアカウントによって生成されたオンチェーンデータがブロックによって記録されると、変更することはできません。
ノードの数が増加する、地理的な分散が増加する、コンピューティング能力が増加する、または誓約されたトークンの価値が増加するにつれて、合意を破る困難とコストは増大します。したがって、中央の個人が記録内容を変更することは困難です。
第二に、改ざんできないことを前提として、コードに基づくスマートコントラクトにより、ユーザーは誰も信頼することなくコードを操作することができ、スマートコントラクトは事前に設定されたパスに従ってコードを実行し、対応する操作を実現します。これにより、トラストレスなオンチェーントランザクションが可能になります。
同時に、対応するアカウントのみがスマートコントラクト内でそれに属する資産を呼び出すことができ、他のアカウントがスマートコントラクトを通じて元のアカウントの資産を転送することはありません。また、元のアカウントのすべての操作には身元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アカウント資産を取得するためにスマート コントラクトを承認する必要があるためです。これにより、ユーザーのウォレット アカウントがそのユーザーの最適な ID (DID) と資産のキャリアになります。
具体的には、デジタル資産は、NFT を使用してデジタル絵画を表現するなど、トークンの形式で独自のスマート コントラクト アドレスを定義でき、誰の行動も作品やスペースのコンテンツなどの非取引可能トークン (SBT) によって証明できます。 - 認証のための存在時間（作業証明/出席証明）。
副題
テクノロジートレンドガイド
レイヤー 0 ～ 2 はブロックチェーン テクノロジー アーキテクチャの階層構造であり、アライアンス チェーンとプライベート チェーンはさまざまなタイプのブロックチェーン アプリケーション シナリオです。
レイヤ 0: レイヤ 0 は、ハードウェア デバイス、ネットワーク プロトコル、伝送メディアなどを含む、ブロックチェーンの物理的設備とネットワーク アーキテクチャを指し、クロスチェーン情報と資産解決の基礎となる役割を担います。現在、Cosmos、Polkadot、LayerZero が主な技術代表者です。
レイヤー 1: レイヤー 1 は、ビットコイン、イーサリアムなどを含む、パブリック チェーンとしても知られるブロックチェーンの基本レイヤーです。レイヤ 1 のプロトコル設計と技術実装は、ブロックチェーンの基本的なパフォーマンスと機能を決定します。タイプに応じて、EVM システムと非 EVM システムに分類できます。
レイヤ 2: レイヤ 2 は、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 シナリオを拡張するために、レイヤ 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ます。レイヤ 2 プロトコルには現在 6 つのテクノロジーがあり、その中で ZK Rollup と Optimistic Rollup が主流であり、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、Gas 料金を削減することができます。
プライベート チェーン: プライベート チェーンは、単一の組織または機関によって独立して管理されるブロックチェーン ネットワークであり、通常は内部の担当者のみが参加を許可されます。
副題
核となる要素
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、および暗号通貨は、ブロックチェーン開発の中核要素です。
分散ノードはブロックチェーン技術の中核部分であり、分散型でのデータの保存と送信を可能にします。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確保するための重要な理論的ツールです。さらに、コンセンサス アルゴリズムはブロックチェーンの分散一貫性の鍵となります。スマートコントラクトは、自動的に実行できるコンピュータープログラムであり、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、暗号通貨、つまり取引の安全性と匿名性は、暗号化の使用によって保証されます。
コンセンサス アルゴリズムを通じて、すべてのノードがコンセンサスに達することができ、データの一貫性と不変性が保証されます。一般的なコンセンサス アルゴリズムには、PoW、PoS などが含まれます。スマートコントラクトは第三者の信頼なしで取引を実現できるため、取引の効率性と安全性をある程度向上させることができます。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応用と開発が促進されました。
最初のレベルのタイトル
ブロックチェーンとAIの交差点
AI の波を受けて、ブロックチェーン業界の一員として、私たちも考える必要があります。世界の変化に AI にはブロックチェーンが含まれるのでしょうか? 「はい」の場合、この変更はどのようなものになりますか?そして、ブロックチェーンの分散化と権限確認機能はAIにどのような影響を与えるのでしょうか?
まず、生産性ツールとしての AI は技術的な敷居を下げることができるため、当然、ブロックチェーン業界の技術的な敷居を下げ、生産効率を高めることもできます。
第二に、AIGC はゲームとメタバースを様式化された設定から解放し、新しい物語とゲームプレイをブロックチェーンにもたらします。
ブロックチェーンのスマートコントラクトは、AIが関与できる分野や範囲を定義したり、AIの過度の発展を避けるためにAIの権限を制限したりすることができる。
さらに、ブロックチェーンの権利確認機能により、データ、身元、所有権の証拠も提供され、AI によってもたらされる利益相反を回避できます。
副題
ブロックチェーンにとって AI が意味するものまず、AIというツールはコンテンツ制作の敷居を下げることができます。
しかし、現状のNFT分野におけるAIGCの応用は単純な画像出力に過ぎず、従来のジェネレーティブアートと根本的には変わらないが、実際のNFTにおけるAIGCの応用は、ミラーワールドがAI構築を用いたように、NFTの特性をさらに拡張したものとなるはずである。 NFTの魂に属します。
画像の説明
(A16Z調べ)2 つ目は、コード作成の技術的な敷居を下げることです。
コードは 2 つの方向に分かれており、1 つはプロジェクトの発行とスマート コントラクトの展開であり、もう 1 つはハッカーまたはハッカーへの方向です。これら 2 つの方向は、対立生成の両端に属します。つまり、AI を使用して自然言語プログラミングを行い、必要なスマート コントラクトを展開することができ、一方、相手側も AI を使用してコントラクト コードを分析し、攻撃を開始することができます。このようにして、AI を使用してデプロイされた契約コードを反復できるようになり、それによってインボリューションが形成され、業界全体がより完全で信頼性の高いコードを構築できるようになります。これに基づいて、ブロックチェーンのアーキテクチャの最適化やプロジェクト全体の設計、あるいはプロジェクトのゲームプレイを豊かにしてビジネスレベル全体を革新するための経済モデルについてさらに考えることができます。同様に、AI によって技術的なしきい値全体が簡素化されると、これまでの複雑な操作が広く使用されるようになるでしょう。
例えば、リボルビングローン、フラッシュローン、最適なマイニング戦略、自動収入獲得、上位鉱山の退出時期の判断など、全てのパスをAIが完結し、AIが独自にプログラムし、パスを選択し、直接展開することが可能です。遊戯王のスキルカードと同じように、スキルカードを使用するだけで、自動的にスキルが出現し、効果を発揮します。これにより、これまで高い敷居が必要だった操作を一般ユーザーに委任することができます。MEVを例にとると、MEVの値を取得するには、MEV用のクリップロボットを作成する必要があります。一般の人が実行できるようになると、利ざやはありません、誰もがガスを手に入れることができたら、ガスを争う必要があるからです ゲーム理論の原理により、MEV の価値は高いガス料金によって搾り取られ、最終的には不採算につながり、コストが削減されますMEVの影響。これは、業界に最適化を強制するためのテクノロジーの分散化です。
私たちが知っておく必要があるのは、AI がもたらす変化はブロックチェーンのアプリケーション層にのみ存在するということです。インタラクションにおける自身の認識に基づいて、ユーザーは AI を使用してスマート コントラクトを作成するプロセスをスキップし、特定の要件を解決するためにアプリケーションを直接デプロイします。流通プロジェクトの鍵となるのは、もはや流通ではなく、イノベーションと運用です。今後のアプリケーション層のパターンは、激変することは避けられないと思います。ただし、アプリケーション層の下にある実行層、コンセンサス層、データ層を変更することは AI には無力です。これは基盤となるメカニズムの革新であり、繰り返し作業の簡素化が質的な変化をもたらす領域では決してありません。ロンドンのアップグレードでのEIP 1559の着陸がイーサリアムにさらなる前進の推進力を与えたのと同じように、上海のアップグレードの完了により、約束されたETHの量が増加し、イーサリアムの安全性が向上し、LSDセクターが再び離陸できる可能性があります。
(Crypto.comより)
副題
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型の性質と現在の AI 技術開発の集中型の性質の間には一定の乖離がありますが、この乖離こそが AI が直面する問題の解決策を提供します。
現代の AI およびビッグデータ テクノロジーは大部分が集中化されています。つまり、これらは通常、強力なテクノロジーとリソースを備え、市場の傾向とユーザーの行動を決定する力を持っている少数の大企業または組織によって管理されています。この種の集中化により、人々は AI を使用する際に、AI が実際に指示に従い、誠実に実行すると信じざるを得なくなります。したがって、AI の開発と応用には、プライバシー漏洩、アルゴリズムのバイアス、データ悪用など、特定のリスクと問題が存在します。
しかし、ブロックチェーンの分散・非中央集権的な機能は、これらの問題を解決するものであり、スマートコントラクトにより、AIが利用できるデータセットや操作範囲を制限してAIの悪事を防ぐと同時に、監視するためのノードを構築することができます。 AIの行動が悪さをした場合、監督者はAIが使用した計算能力を報告し没収することができるため、AIは人間の発達を促進する行動のみを行うことができ、AIの過度の使用やウルトラバイアを防ぐことができます。
具体的には、AIトレーニングに必要な基礎となるデータの共有と確認について、ブロックチェーンを利用することでAIモデルのトレーニングに独自のデータを提供するかどうかをユーザーが選択できるようになりますが、個人データの非開示を実現するにはzkテクノロジーのさらなる開発が必要となります。情報はユーザーデータと同時に提供されます。データのセキュリティと可用性を確保し、データ ソースを確認するために、データの収集、保存、共有のプロセス全体が分散ノード上に構築されます。これにより、これらのデータを用いて学習・形成されたAIが収益を発生した場合、その収益の一部をデータに応じてデータ所有者に配当として与えることができ、データ提供者の権利利益が確保されます。前述の AI トレーニング データの生成と共有では、ブロックチェーンの分散化、セキュリティ、透明性の機能を利用して、データのプライバシーとセキュリティを確保することもできます。
AI 操作のプロンプトを提供するユーザーは、プロンプトの所有権に基づいてプロンプトを呼び出すことによって生成される利点の一部を取得することもできます。これにより、AIデータの所有者とAI操作プロンプトの所有者の利益が同時に保証されます。
もう 1 つ言及する価値があるのは、コンピューティングパワーマイニングです。 AIモデルの構築には大量のデータだけでなく、学習のための計算能力も必要ですが、世界では計算能力が不足しています。次に、コンピューティングパワーを分散型で集中化してクラウドコンピューティングマイニングプールを確立し、コンピューティングパワーマイニングを通じてコンピューティングパワープロバイダーに補助金を与え、それをオークション形式でAIモデルのトレーニングに販売することができます。計算の安全性と信頼性を確保しながら、限られた計算能力で最大の利用率を得ることができます。さらに重要なのは、データ、アルゴリズム、コンピューティング能力を統合して、サービスとしての AI プロトコルを確立し、分散化と再利用性という独自の利点を備えた AI モデル構築サービスを必要なユーザーに提供できることです。そして、データ取得からデータ処理、アルゴリズムの選択、コンピューティング能力の呼び出しまで、すべてがエコロジーを通じて実行されるため、サプライチェーンの利点を確保しながら集中化のリスクを回避できます。
AI モデルの構築に加えて、AI の応用に焦点を当ててみると、AI の超学習能力によってもたらされる著作権侵害、原稿洗浄、バーチャル ヒューマンなどの問題は、ブロックチェーンの前では問題にならないことがわかります。アートワークはNFTの形式でチェーンに記録され、その固有のスマートコントラクトアドレスはアートワークの信頼性を証明できます。ゴッホのひまわりを後世が模倣しても一銭の価値もないのと同じように、芸術作品の価値は作品そのものに加えて、その作者のアイデンティティにも依存し、ブロックチェーンはどのひまわりがどのひまわりであるかを証明できる。ゴッホ。 AI アプリケーションの 1 つであるナレッジ グラフは、ブロックチェーンに基づいて分散型ナレッジ グラフを構築し、その中のデータが改ざん、削除、なりすましされないことを保証することもできます。
AI が個人の過去のデータを使用してアバターを構築するという問題も、OAT や SBT を使用して解決できます。チェーン上のあらゆる動作には対応するレコードがあり、関連するレコードに対して作成された OAT または SBT も一意であり、その ID はアカウント内の OAT または SBT に基づいて定義でき、これはブロックチェーンの不変性の恩恵を受けます。は後続の各ブロックに記録されるため、過去に存在しなかった動作を無から作り上げることは不可能です。
AI 業界にとって、ブロックチェーンはリスク コントローラーであるだけでなく、リソースの最適化ツールでもあります。ブロックチェーンは、AIの過度な開発や不正な運用を制限することができ、また、データと資産の確認の問題を解決してユーザーの権利と利益を保護し、AIに必要なデータとコンピューティングパワーの配分を統合および最適化することができます。しかし、それは AI の透明性、分散化、データ検証の促進にも限定されています。
Reference
副題
[ 2 ]《How AI Can Help Build Web3》crypto.com
[ 1 ] 「大規模言語モデルによる進化情報の出現、タンパク質構造予測の加速」Frontiers of Science
[ 4 ]《Mastering Bitcoin》Andreas Antonopoulos
[ 5 ]《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》Satoshi Nakamoto
[ 6 ]《Ethereum White Paper》Vitalik Buterin
[ 7 ]《Challenges and Recent Advances》Blockchain-Based Payment Channel Networks
[ 3 ] 「AIGC: コンテンツ生産性の革命」国海証券
【8】「AI爆発がクリエイターとNFTに与える影響」についての考察
[9] 「AIGCのジレンマとWeb3サークルを打破する方法」
