2022 年 11 月末、OpenAI はインテリジェント対話システム ChatGPT を発表し、このニュースはすぐに世界中の注目を集め、白熱した議論を呼び起こしました。

A株、米国株、仮想通貨など、AIセクターに関連するターゲットはすべて高騰を経験している。その後、ChatGPT が広く使用され、人々がその影響を全世界に認識するにつれて、新しい ChatGPT アプリケーション シナリオや同じ種類の製品の反復が次々と登場しました。

MicrosoftがOpenAIを買収し、BingやOfficeのエコシステムにChatGPTを組み込んだことでも、投資家からは限りない期待を受け、株価は急騰した。 ChatGPT4 が登場するまでは、ChatGPT4 が示す超人工知能により、人々は興奮を静め、AI が自分たちの業界にもたらす変化や、AI のさらなる発展の潜在的なリスクについて考え始めました。

この記事は、このような文脈で書かれており、AI とブロックチェーンの 2 つの業界について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産業の現状発展状況

生産性向上ツール

AI は生産性ツールとして考えることができます。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と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。コンピュータとの対話の敷居を下げ、反復生産の効率を向上させます。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。

具体的には、AI テクノロジーは、インテリジェント製造、ヘルスケア、金融、運輸、教育、その他の分野など、多くの業界に大きな影響を与えています。 AI テクノロジーを通じて、人々は機械に学習させ、非創造的なタスクを自律的に実行させることができ、一部の業界では生産効率が向上し、コストが削減されます。たとえば、AI は新薬開発のためのタンパク質構造の予測に使用されており、Meta AI チームによって訓練された ESMFold は 6 億を超えるメタゲノムタンパク質を予測し、過去には想像もできなかった自然界のタンパク質の幅広さと多様性を実証しました。

平たく言えば、AI技術を使えば、これまで複雑な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、ただ伝えるだけで十分です。 AIがどのような結果を望んでいるのか、その結果をもとにAIが中間ステップを実行して望ましい結果を達成する、これがAIによる生産性の向上です。

(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)

これは AIGC とも呼ばれ、インテリジェントな顧客サービス、バーチャル ヒューマン、ゲームなどの分野でさらに広く使用されるようになります。 ChatGPT は、既存のコーパスに基づいて、バーチャル ヒューマン、ゲーム、その他の分野に、よりスムーズで自然な会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向上させることができます。さらに重要なことは、ChatGPT は、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、一部の反復的なコンテンツ作成において人間に代わって実行できることです。人間の生産性をさらに解放し、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します。

テクノロジートレンドガイド

AI の現在の中心的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、自動運転と AIGC などが含まれます。

で：

(国海証券研究所より)

市場融資の数や金額に関する統計やメディアの注目に関係なく、2022 年は間違いなく AIGC が爆発的に成長する年となるでしょう。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。

全体として、私たちは研究段階から応用段階に移行したばかりであり、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)

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。大量のアプリケーション シナリオ データに加えて、アルゴリズムのトレーニング精度を向上させるために、データを効果的にクリーニング、前処理、および注釈付けする必要もあります。さらに、データの価値とインテリジェンスをより適切に活用するには、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も考慮する必要があります。

アルゴリズムに関して言えば、現在の AI テクノロジーの開発はまだ継続的な反復と改善の過程にあります。将来の開発トレンドは、主に深層学習アルゴリズムのマルチモダリティと大規模モデル、および自律学習、知識伝達、増分学習の革新に反映されるでしょう。これにより、AIアルゴリズムの知能レベルと適用範囲がさらに向上し、AI技術の広範な適用が促進されます。

アルゴリズムに関して言えば、現在の AI テクノロジーの開発はまだ継続的な反復と改善の過程にあります。将来の開発トレンドは、主に深層学習アルゴリズムのマルチモダリティと大規模モデル、および自律学習、知識伝達、増分学習の革新に反映されるでしょう。これにより、AIアルゴリズムの知能レベルと適用範囲がさらに向上し、AI技術の広範な適用が促進されます。

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が加速および最適化され続けるにつれて、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ています。

(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)

ブロックチェーン業界の現在の発展状況

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防止の特性があり、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、ブロックは接続されているためです。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。

ノードの数が増加し、地理的位置が分散し、コンピューティング能力が向上し、または誓約されたトークンの価値が増加するにつれて、コンセンサスを破壊することはより困難になり、コストも高くなります。したがって、中央集権的な個人が記録された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、コードに基づいて構築されたスマートコントラクトは、ユーザーが誰も信頼することなくコードを操作することを可能にし、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、対応する操作を実装します。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の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できる状況はありません。また、元のアカウントで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はアカウント資産を取得するためのスマート コントラクトの承認さえも必要となるためです。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 ID (DID) と資産の最適なキャリアになります。

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内で、すべてのオンチェーン資産とオンチェーン行動を記録および確認でき、それらに基づいて生成された権利と利益を所有者のアカウントに自動的に収集できます。これにより、「本物と偽物の猿王」と「李大道志」の問題を直接解決することができ、誰も単純なコピーペーストで他人の資産を盗むことはできず、誰も権利所有者を置き換えて利益を得ることができません。

具体的には、デジタル資産はトークンを使用して、デジタル絵画を表すために NFT を使用するなど、独自のスマート コントラクト アドレスを定義できます。また、作業内容や存在証明など、誰の行動も非取引可能トークン (SBT) で証明できます。時間と空間 (作業証明/出席証明)。

テクノロジートレンドガイド

レイヤ 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 シナリオです。

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、ブロックチェーンで分散型の一貫性を実現するための鍵となります。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、暗号通貨は暗号化技術の使用により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。

分散ノードを通じて、すべての参加者がデータの完全なコピーを持つことができるため、データの透明性とセキュリティが確保されます。ブロックチェーンのコアテクノロジーであるハッシュ関数、デジタル署名、非対称暗号化はすべて暗号化の応用です。これらは、ユーザーのプライバシーを保護しながら、データの整合性と ID 認証を確保するのに役立ちます。

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し、データの一貫性と改ざん不可能性が保証されます。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、取引の効率と安全性がある程度向上します。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。

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、私たちも次のことを考える必要があります。AI による世界の変化にはブロックチェーンが含まれるのでしょうか?もしそうなら、その変化は何でしょうか?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プログラム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できるようになる。

同時に、ブロックチェーンの分散化により、モデルのトレーニングに必要な基盤となるデータとコンピューティング能力のリソース共有と割り当てが AI に提供されます。

さらに、ブロックチェーンの権限検証機能は、AI によってもたらされる利益相反を回避するために、データ、身元、所有権の証明を提供することもできます。

ブロックチェーンにとって AI が意味するもの

さらに、ブロックチェーンの権限検証機能は、AI によってもたらされる利益相反を回避するために、データ、身元、所有権の証明を提供することもできます。

ブロックチェーンにとって AI が意味するもの

まず、ツールとしての AI は、コンテンツ作成の敷居を下げることができます。すべての一般人が技術的な制限なしに創造性を表現し、高品質のコンテンツや NFT 作品を出力できるようにします。これには、NFT の作成、ゲーム アセットの作成、メタバース モデリング、コードの構築などが含まれますが、これらに限定されません。

しかし、現在のNFT分野におけるAIGCの応用は単純な画像出力のみであり、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を活用したように、NFTの特性をさらに拡張することになるはずである。構築はNFTの魂に属します。

(A16Z調べ)

2 つ目は、コードを書くため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 コントラクトのデプロイ用であり、もう 1 つはハッカーまたはハッカー用です。これら 2 つの方向は対立の両端に属します。つまり、こちらは 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できます。また、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、業界全体のコードがより完全で信頼性の高いものになるのに役立ちます。これに基づいて、誰もがブロックチェーン アーキテクチャの最適化やプロジェクト全体の設計、またはプロジェクトのゲームプレイを充実させ、ビジネス レベル全体を革新するための経済モデルをより深く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適用できるようになります。例えば、リボルビングローン、フラッシュローン、最適な採掘戦略、自動収益獲得、鉛鉱山の出発時間の判断など、すべてのパスをAIで完結させることができ、AIが独自にプログラムし、パスを選択し、直接導入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、スキルカードを使うだけで勝手にス​​キルが現れて効果を発揮します。これにより、これまで高い閾値を必要としていた操作を一般ユーザーに委任することができ、MEVを例にとると、MEVの値を取得するにはMEVのクリップロボットを記述する必要があり、一般の人が実行できる場合には、その場合、利幅はありません, 誰もがそれを行うことができたとき, 彼らはガスを勝ち取るために争う必要があるためです. ゲーム理論の原則により, 最終的に MEV の価値は高いガス料金によって吸い取られてしまいます,最終的には利益がなくなり、MEV の影響が減少します。これは、業界の最適化を強制するテクノロジーの分散化です。

あるいはブロックチェーン技術の普及を促進するため。 Footprint Analytics データによると、現在イーサリアムのアクティブ ユーザーはわずか 320,000 人であり、インターネット ユーザーのほんの一部にも満たありません。最大の問題は、ユーザーがブロックチェーンに入る必要がなく、ブロックチェーンを必要とする少数のユーザーが複雑なオンチェーンインタラクションによってブロックされていることです。さらに、これまでは、チェーンにデータをアップロードしたり、ブロックチェーンベースのチケットや証明書を使用したりするには、ブロックチェーンシステムの構築や多額のガス料金の支払いが必要であり、そのコストは膨大でした。 AI技術をベースに、低コストでブロックチェーンを構築したり、チェーン上のデータ利用経路を最適化してガス料金を削減したりすることができるため、権利確認や情報の透明性が求められるあらゆる場所でブロックチェーン技術を利用し、スマートコントラクトを導入することが可能です。したがって、AIによって簡素化された対話型システムは、ブロックチェーン業界に多くのユーザーをもたらすでしょう。

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、特定のニーズ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。アプリケーション層のパターンは今後、激変することは避けられないと考えています。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EIP1559の実装がイーサリアムにさらなる弾み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、イーサリアムのセキュリティが向上し、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)

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特性と、現在の AI 技術の発展によって示される集中型の特性の間には一定のずれがありますが、このずれこそが AI が直面する問題の解決策を提供するものでもあります。

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おり、通常、少数の大企業や組織によって管理されており、これらの企業は強力なテクノロジーとリソースを有し、市場の傾向やユーザーの行動を決定する力を持っています。この一元化された機能は、人々が AI を使用するとき、AI が実際に命令を正直に実行すると信頼する必要があることを意味します。したがって、AIの開発および応用プロセスには、プライバシー漏洩、アルゴリズムの偏り、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・非中央集権的な特性により、これらの問題はスマートコントラクトによってAIが利用できるデータセットとその運用範囲を制限し、AIが悪事を働くのを防ぐとともに、ノードを確立することで解決することができます。 AIの行動を監視するため、AIが悪事を働いた場合、監督者はそれを報告し、AIが使用する計算能力を没収することができるため、AIは人間の発達を促進し、AIの過度の使用や権限の逸脱を防ぐことのみを行うことができます。

具体的には、AI学習に必要な基礎データの共有・確認において、ブロックチェーンによりAIモデルの学習に独自のデータを提供するかどうかを選択できるようになっており、個人データの非公開化を実現するためにはzk技術の更なる開発が必要となります。データは情報とともに提供されます。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したAIが収益を発生した場合、その収益の一部を当該データに基づい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。前述した 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で得られる収入の一部を取得することもできます。これにより、AI データ所有者と AI 実行プロンプト所有者の両方の利益が確保されます。

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に加えて、学習のためのコンピューティングパワーも必要ですが、現在世界的にコンピューティングパワーが不足しています。次に、コンピューティングパワーを集中化して分散型の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、AIモデルトレーニング用のオークション形式で販売することで、限られたリソースを最大限に活用できます。コンピューティング能力を強化しながら、コンピューティングのセキュリティと信頼性も確保します。さらに重要なことは、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、AI as a Service プロトコルを確立し、独自の分散化の利点と再利用性を利用して、必要なユーザーに AI モデル構築サービスを提供できることです。そして、データの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導入に至るすべてがエコシステムを通じて実行され、集中化のリスクを回避しながらサプライチェーンの利点を確保します。

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によって作品の信頼性を証明できます。芸術作品自体に加えて、芸術作品の価値はその作者のアイデンティティにも依存します。将来の世代がゴッホのひまわりを模倣するのと同じように、それらは一銭の価値もありません。ブロックチェーンはどのひまわりが本物であるかを証明できます。 1. ゴッホ作。 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、虚偽請求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仮想ペルソナを構築するという問題も、OAT または SBT を使用して解決できます。すべてのオンチェーン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 も一意です。アカウント内の OAT または SBT に基づいて、その ID を定義できます。これはすべて、非改ざん性によるものです。過去に何が起こったか すべての後続のブロックに記録され、過去に存在しなかった動作を無から作り上げることはできません。

AI が個人の過去のデータを使用して仮想ペルソナを構築するという問題も、OAT または SBT を使用して解決できます。すべてのオンチェーン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 も一意です。アカウント内の OAT または SBT に基づいて、その ID を定義できます。これはすべて、非改ざん性によるものです。過去に何が起こったか すべての後続のブロックに記録され、過去に存在しなかった動作を無から作り上げることはできません。

全体として、生産性ツールとしての AI はブロックチェーン業界の発展と普及を加速することができ、AIGC はメタバースと NFT セクターに新しい方向性と物語をもたらしましたが、AI ができるのは反復的な作業を置き換えること、技術的な敷居を下げること、そして、主要なテクノロジーを改善することはできません。したがって、AI がブロックチェーンにもたらす変化はアプリケーション層にのみ留まります。

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り、リソース オプティマイザーです。ブロックチェーンは、AIの過剰な開発や不正な動作を制限することができ、また、ユーザーの権利と利益を保護するためにデータと資産の権利を確認する問題を解決し、AIに必要なデータと計算能力の割り当てを統合して最適化することができます。ただし、AIの透明性、分散化、データ確認の促進に限定される。