**Web3 と AI の盛衰という考え方は、AI コンテンツをプライマリー市場で見る Web3 プロジェクトの数と、不必要な Web3 化に遭遇する AI プロジェクトの数にも比例すると思います。 **AI大規模モデルにおけるボトムアッププロジェクトは、データの確認やオンチェーン、経済モデル、生産関係の分配などのWeb3のやり方について、AIネイティブの起業家やプロジェクト当事者は実際には考えていない。リソースの需要 、必要なリソースが大量であるため、AI はトレーニングから運用まで非常に集中化されており、いわゆる AI による生産関係の改善を支援する一部の Web3 プロジェクト関係者による実際の実装の実現可能性については非常に慎重です。
Web3市場は、マクロ政策レベルでもイノベーションレベルでも多くのボトルネックに直面しているが、新たな規制圧力はさておき、イノベーションレベルでは、AIが生産性を高速で向上させ、人間の思考能力を代替することで、膨大な市場を惹きつけることになる。大多数のユーザー、ビルダー、投資家の目には、Web3 の産業革新のジレンマはさらに隠蔽されておらず、Web3 が AI レベルでの革新を実現していないのは長い間です。正直なところ、今注目を集めている新規プロジェクトの多くは、過去の技術・製品をマイナーチェンジしたものです。たとえば、より良い誓約方法、より良いユーザーエクスペリエンスを備えたマルチチェーンウォレット、新しいゲームプレイを備えたミームコイン、新しいパブリックチェーン上でより優れた流動性を備えたDexなどです。これらのいわゆる「イノベーション」は、より多くのユーザーやエリアを導入するのに役立ちます。ブロックチェーンの使用の浸透は本当に役立つのでしょうか、そしてそれは業界が本当に必要としているものなのでしょうか。
AI は、dApps の開発とプロジェクトの発行に対する技術的なしきい値を大幅に引き下げ、プロジェクトの競争力をイノベーションと運用にさらに集中させることができます。生成 AI が Web3 アプリケーションに新しい物語をもたらすのはこの方向です。たとえば、次のような最先端の要素バーチャル ヒューマンと役割 AI がゲーム、社会、その他の生態系に埋め込まれ、新しいゲームプレイが開発されます。
インフラストラクチャ層
トークンのインセンティブとガバナンスのメカニズム: 分散型市場が AI インフラストラクチャを強化
AI ラージ モデルの時代には、AI の開発をサポートするインフラストラクチャのあらゆる側面が特に重要になります。
AI インフラストラクチャの構築と開発のプロセスでは、参加者が協力してシステムの開発と運用を推進できるように、参加者を効果的に動機付け、調整する方法が重要な課題となります。分散型市場とトークンインセンティブは、この問題を解決する斬新で強力な方法を提供します。このような市場では、トークンはデジタル資産および価値媒体として重要な役割を果たします。トークンは特定の権利、機能、またはリソースを表すことができ、そのトランザクションと転送はスマート コントラクトを通じて実行され、安全で透明性のある自動化されたトランザクション プロセスが実現されます。
AI インフラストラクチャの場合、トークン インセンティブは複数の役割を果たすことができます。まず、トークンは、AI インフラストラクチャに貢献する人々に報酬を与え、奨励するインセンティブとして使用できます。これらの貢献には、コンピューティング リソース、データセット、アルゴリズム モデル、コンピューティング能力 などの提供が含まれます。例えば、最近人気のAI音声チャットボット作成プラットフォームMyShellは、チャットボット作成ワークショップとデータ分析を通じてデータフライホイール効果を実現しました。ユーザーは、Myshell プラットフォーム上でチャットボットの音声、機能、ナレッジベースをカスタマイズし、対話することができます。これらのインタラクションから収集されたデータは、ロボットやパーソナライズされたサービスのパフォーマンスを向上させ、より多くのユーザーをプラットフォームに引きつけ、データと価値をさらに高め、成長の好循環を形成するために使用されます。
Web3 の経済モデルは、参加者にトークン報酬を提供することで、より多くの人々を AI インフラストラクチャの構築に参加させ、リソースの共有と協力を促進することもできます。トークンを使用すると、分散型市場での価値の流れと交換が可能になります。参加者はトークンを使用してリソース、サービス、アルゴリズム モデルを売買し、市場での取引やコラボレーションを実現できます。 ** この価値の流れのメカニズムは、AI インフラストラクチャの開発により柔軟かつ効率的な方法を提供し、参加者がそれぞれのニーズや関心をより適切に満たせるようにします。 **
準同型暗号化とフェデレーテッド ラーニング: AI の基礎となるトレーニングにプライバシー保護を統合
準同型暗号化は、復号化せずに暗号化された状態のデータに対して計算を実行できるようにする特別な暗号化技術です。これは、元のデータの内容を公開することなく、暗号化されたデータに対してモデルのトレーニングと計算を実行できることを意味します。 AI の基礎となるトレーニング プロセスに準同型暗号化を適用することで、機密データを漏洩することなくプライバシー保護を実現できます。
AI の基礎となるトレーニングにおけるプライバシー保護に準同型暗号化テクノロジを統合すると、いくつかの利点と潜在的なアプリケーション シナリオが得られます。
a. プライバシー保護: 準同型暗号化により、機密データに実際にアクセスしたり公開したりすることなく、機密データ上でモデルをトレーニングすることが可能になります。これは、個人のプライバシーとデータ所有者の制御を維持するのに役立ちます。
b. データ コラボレーション: 複数のデータ所有者は、生データを共有することなく共同で AI トレーニングに参加できます。準同型暗号技術によりこのデータコラボレーションが可能になり、協力と共有の機会が促進されます。
c. 法的コンプライアンス: 法的および規制上の制限を受ける機密データ (医療記録や財務データなど) に対して、準同型暗号化は AI トレーニングにコンプライアンスに準拠したアプローチを提供します。
この種のプライバシーは、分散型コンピューティング プラットフォームによっても実現できます。たとえば、Fluence は、AI を含む多くのプログラムを実行できる分散型コンピューティング プラットフォームであり、ピアツーピア アプリケーションを通じてデジタル イノベーションの自由を実現することを目指しています。許可のないピアツーピア ネットワーク上でアプリケーション、インターフェイス、バックエンドを開発およびホストするためのオープン Web3 プロトコル、フレームワーク、ツールを提供します。
この分散型監視メカニズムにより透明性と追跡可能性が確保され、違反や不適切な決定をタイムリーに発見して修正できるようになります。 **zkML は、AI エージェントの動作の権利と責任を制限するメカニズムも提供します。 **スマート コントラクトを AI システムの運用および意思決定プロセスと組み合わせることで、一連のルールと条件を設定して AI エージェントの行動範囲を制限し、倫理ガイドラインとその遵守を確保することができます。法的規制。この権力責任制約メカニズムにより、AI システムは、権力を乱用したり人間の利益を損なったりすることなく、人間社会に価値を生み出すことができる信頼できるツールとなります。このテクノロジーは、持続可能で倫理的かつ責任ある AI システムを構築するための重要な基盤を提供します。
実行層
生産効率の向上、Web3 開発のアクセラレータ
Web3 の開発では、人工知能 (AI) が重要な役割を果たし、さまざまな分野と組み合わせて生産性を向上させ、より良いユーザー エクスペリエンスを生み出します。 AI と Web3 が組み合わされる重要な領域をいくつか紹介します。
AI およびオンチェーンデータの収集と分析
AI テクノロジーは、オンチェーンのデータ収集と分析において重要な役割を果たします。分散データベースとして、ブロックチェーンは多数のトランザクションと情報を記録します。 AI テクノロジーを活用することで、ブロックチェーン上のデータをより深く理解し、活用できるようになります。たとえば、Web3 Analytics は、機械学習とデータ マイニング アルゴリズムを利用してオンチェーン データを収集、処理、分析する AI ベースの分析プラットフォームです。これにより、ユーザーはオンチェーン取引、市場トレンド、ユーザーの行動パターンに関する洞察を得ることができ、より正確なデータ分析と意思決定のサポートをユーザーに提供できます。同様のプラットフォームに MinMax AI があります。これは、ユーザーが潜在的な市場機会やトレンドを発見できるようにする AI ベースのオンチェーン データ分析ツールを提供します。
2. AI と自動化された dApp 開発
dApp開発プロセスの自動化におけるAIテクノロジーの応用も非常に重要です。スマート コントラクトと dApp の開発では、通常、大量のコードを記述し、退屈なテストと展開作業が必要になります。 AI とスマート コントラクトおよび dApp 開発ツールを組み合わせることで、より効率的でインテリジェントな dApp 開発プロセスを実現できます。 AI は、コード生成、スマート コントラクトの検証とテスト、dApp の展開とメンテナンスの自動化に役立ちます。これにより、時間とリソースが節約され、開発プロセスの効率と精度が向上します。たとえば、一部の AI 支援開発ツールは、自然言語処理と機械学習技術を使用して、開発者がスマート コントラクトをより迅速に作成し、潜在的なエラーを自動的に検出して修正できるようにします。
3. AI とオンチェーン トランザクション セキュリティ
リソース割り当ての最適化は、Web3 の世界における重要な課題です。ブロックチェーン技術と人工知能を組み合わせることで、AIをナビゲーターとして使用して、より効率的なリソースの割り当てと利用を実現できます。 AI が Web3 の世界でナビゲートしている分野をいくつか紹介します。
**AI とチェーン アクティビティの最適化: **ブロックチェーン上のアクティビティには、トランザクション、契約の実行、データ ストレージが含まれます。 AI のインテリジェントな分析と予測機能を通じて、オンチェーンのアクティビティをより適切に最適化し、全体的な効率とパフォーマンスを向上させることができます。 AI は、トランザクション パターンを特定し、異常なアクティビティを検出し、データ分析とモデル トレーニングを通じてブロックチェーン ネットワークのリソース割り当てを最適化するためのリアルタイムの推奨事項を提供します。
**AI とオンチェーン広告メカニズム: **Web3 の世界では、広告もリソースの一種です。 AI はオンチェーン広告メカニズムで重要な役割を果たし、広告主が視聴者をより正確にターゲティングし、パーソナライズされた広告コンテンツを提供できるように支援します。 AI はチェーン上のユーザーのデータと行動パターンを分析することで、より正確な広告掲載を実現し、広告のクリック率とコンバージョン率を向上させ、リソースの割り当てと利用を最適化します。
**AI と DAO のガバナンス: ** 分散型自律組織 (DAO) は、Web3 の世界における新しい組織形態です。 AI は、意思決定、投票メカニズム、コミュニティ ガバナンスを支援する DAO ガバナンスの重要なツールとして使用できます。 AI は、DAO メンバーがデータ分析と予測を通じてコミュニティのニーズと意見をより深く理解し、意思決定をサポートするのに役立ちます。 AI の参加により、DAO はより効率的に運営され、リソース割り当てが最適化され、コミュニティの開発と成長を促進できます。
アプリケーション層
参入障壁を軽減し、Web3 の普及を後押しします
AI を組み込んだフレンドリーなユーザー インターフェイス
たとえば、Web3 監査プラットフォームである Fuzzland は、AI を使用してコード監査人がコードの脆弱性をチェックできるようにし、監査の専門知識を支援する自然言語の説明を提供します。 Fuzzland は AI を使用して、正式な仕様と契約コードの自然言語説明と、開発者がコード内の潜在的な問題を理解するのに役立ついくつかのサンプル コードも提供します。 AI テクノロジーと監査の専門知識を組み合わせることで、Fuzzland は Web3 業界の開発者がコードを理解して説明することを容易にし、監査の効率と精度を向上させます。
AI が組み込まれたスマートコントラクトの解釈
AI を組み込んだスマートな契約書作成
Web3の開発においては、参入障壁を下げることが普及の鍵となります。これを達成するには、人工知能 (AI) が組み込まれたテクノロジーが、ユーザーフレンドリーなインターフェイス、スマート コントラクトの解釈、スマート コントラクトの作成を提供する上で重要な役割を果たします。 AI を組み込んだフレンドリーなユーザー インターフェイスは、Web3 プラットフォームを使用するユーザーに、より直感的で便利な操作エクスペリエンスを提供します。従来のブロックチェーン技術では通常、ユーザーは対話して操作を実行するために複雑なコマンドと構文を学習する必要があります。しかし、AI技術をユーザーインターフェースの設計に適用することで、自然言語処理やグラフィカルインターフェースなどの機能が実現され、ユーザーは技術的な内容を深く理解していなくても、Web3プラットフォームを利用してさまざまな操作を簡単に行うことができます。 AI はまた、ユーザーにスマート コントラクトをよりよく理解し、解釈する能力を提供します。 AI技術の応用により、スマートコントラクトの自動分析と視覚的表示を実現し、スマートコントラクトにおける論理的な流れや条件表現をユーザーに明確に提示することで、スマートコントラクトに対するユーザーの理解と信頼を向上させることができます。
豊富なプロットのゲームプレイ、Web3 ワールドのクリエイティブ ライブラリ
AI と生成型 NFT
AI自動売買エージェント
役割 AI とゲーム NPC
AI およびメタバース シーンの自動レンダリング
生成 AI の台頭はクリエイティブ業界に新たな可能性をもたらし、Web3 の世界により多様で革新的なエクスペリエンスをもたらし、ユーザーが豊かなプロットやゲームプレイに参加できるようになりました。過去のNFT強気市場では、AIが生成型NFTに無限の創造性を注入しました。 Generative NFT（Non-Fungible Token）とは、アルゴリズムやデータに基づいてアートワークやデジタルアセットの一種であり、AI技術によって様々でユニークで多様なアートワークやキャラクターを生成することができます。これらの生成型 NFT は、ゲーム、仮想世界、またはメタバースのキャラクター、小道具、またはシーン要素になることができ、ユーザーに豊富な選択肢とパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。 DeFiの隆盛の中で、AI自動取引エージェントもクリエイティブライブラリーの経済取引プロセスに利便性と効率性をもたらします。 Web3 の世界では、ユーザーはクリエイティブ ライブラリ内のデジタル アセットを所有、取引、または参加することで特典を得ることができます。 AI 自動取引エージェントは、インテリジェントなアルゴリズムと機械学習テクノロジーを使用して資産取引を自動化し、ユーザーが最高の取引機会を獲得し、収益を最大化できるように支援します。
AIGC はまた、コンテンツ プラットフォームと UGC コミュニティに新しいゲームプレイとアイデアをもたらします。たとえば、Yodayo は、バーチャル ホストやアニメ ファンがお気に入りのコンテンツを共有して作成できる AI アート プラットフォームです。 AIGC エンジンに接続することで、Yodayo はコンテンツ作成プラットフォーム上でのユーザーの作成と対話をより簡単かつ操作しやすくするため、従来のプラットフォームでは通常「沈黙」しているほとんどのユーザーもクリエイターになり、マスターになることができます。クリエイターがコミュニティとより緊密につながり、コミュニティに貢献できるようになります。
キャラクター AI とゲーム NPC の組み合わせにより、クリエイティブ ライブラリのゲーム プロットにより現実的でインタラクティブなエクスペリエンスがもたらされます。 AI テクノロジーをゲーム キャラクターやノン プレイヤー キャラクター (NPC) に適用することで、彼らに知的な行動、自律的な意思決定、感情表現を与えることができます。これにより、ゲームのプロットがより豊かで多様になり、プレイヤーは現実的な人工知能を備えたキャラクターと対話してゲーム世界を探索し、さまざまな課題を一緒に解決することができます。 AI とメタバース シーンの自動レンダリングを組み合わせることで、ゲーム内の仮想世界により現実的で鮮やかな環境が作成されます。たとえば、Inward AI はプレーヤーの行動と好みを体系的に分析し、プレーヤーの以前のやり取りに基づいて、ゲームの主要キャラクターに固有のタスクや情報を提供させ、各プレーヤーにパーソナライズされたストーリーラインを作成します。 rctAI が提供するリアルタイム戦闘 AI は、あらゆる戦闘を生き生きとさせることができ、プレイヤーと戦うキャラクターはプレイヤーの戦闘戦略から学び、スキルを向上させ、戦略を調整することで、戦闘をより不確実性と変化に満ちたものにします。これらの AI テクノロジーの統合により、ダイナミックでインタラクティブな物語、現実的でやりがいのある戦闘シーンが生み出され、ゲームの世界がより没入型で魅力的なものになります。
＃＃＃ 結論
Web3 の実践者が AI の大きな波に押し寄せる中、ここ数カ月で 2 つの業界での情報爆発を経験した後、私たちは AI と Web3 の組み合わせについてさらに深く考えるようになりました。 AI の集中化と Web3 の分散化の原則は、両者の間には根本的なロジックに矛盾があり、調和するのが難しいように見えますが、この矛盾したロジックにより、AI と Web3 は相互に補完し、互いの痛みを解決するソリューションとなることができます。ポイント. お互いの発展を促進します。 **Web3 の分散化メカニズムは、AI が直面するプライバシー保護とデータ悪用の問題を根本的に解決できます。また、Web3 とブロックチェーン技術の適用により、AI の動作を監視および記録し、AI のセキュリティを向上させ、AI の推進を促進することもできます。自動化されたAIエージェントのさまざまな分野への応用。 **
OP 暗号研究レポート: AI と Web3 の組み合わせの可能性について無限の空想
AI の大きな波にさらわれた Web3 実践者として、ここ数か月で 2 つの業界での情報爆発を経験した後、私は Web3 実践者と共有するためのいくつかの考えと調査を整理しました。
AI と Web3、1 つは生産性の上限についての私たちの想像を打ち破り、もう 1 つは経済モデルの理解を再構築します。将来の発展の方向性を示す最先端技術として、両者の組み合わせは一見自然な組み合わせのように見え、常に無限の想像力を掻き立てられますが、現実に目を向けると、これを実現するプロジェクトは非常に少ないことがわかります。本当にこの 2 つを組み合わせたものはほとんどありません。 2 つのトラックの衝突は新しい物語を生み出しましたが、同時に多くのバブルやギミックも生み出しました。理論的には相互に補完し合う多くの美しいビジョンは、現実には実際のニーズを持たない可能性があります。実際のニーズ コストや技術的なボトルネックにより、プロジェクトの実施が困難になる場合もあります。
**Web3 と AI の盛衰という考え方は、AI コンテンツをプライマリー市場で見る Web3 プロジェクトの数と、不必要な Web3 化に遭遇する AI プロジェクトの数にも比例すると思います。 **AI大規模モデルにおけるボトムアッププロジェクトは、データの確認やオンチェーン、経済モデル、生産関係の分配などのWeb3のやり方について、AIネイティブの起業家やプロジェクト当事者は実際には考えていない。リソースの需要 、必要なリソースが大量であるため、AI はトレーニングから運用まで非常に集中化されており、いわゆる AI による生産関係の改善を支援する一部の Web3 プロジェクト関係者による実際の実装の実現可能性については非常に慎重です。
Web3市場は、マクロ政策レベルでもイノベーションレベルでも多くのボトルネックに直面しているが、新たな規制圧力はさておき、イノベーションレベルでは、AIが生産性を高速で向上させ、人間の思考能力を代替することで、膨大な市場を惹きつけることになる。大多数のユーザー、ビルダー、投資家の目には、Web3 の産業革新のジレンマはさらに隠蔽されておらず、Web3 が AI レベルでの革新を実現していないのは長い間です。正直なところ、今注目を集めている新規プロジェクトの多くは、過去の技術・製品をマイナーチェンジしたものです。たとえば、より良い誓約方法、より良いユーザーエクスペリエンスを備えたマルチチェーンウォレット、新しいゲームプレイを備えたミームコイン、新しいパブリックチェーン上でより優れた流動性を備えたDexなどです。これらのいわゆる「イノベーション」は、より多くのユーザーやエリアを導入するのに役立ちます。ブロックチェーンの使用の浸透は本当に役立つのでしょうか、そしてそれは業界が本当に必要としているものなのでしょうか。
Web3 に AI を導入し、Web3 を廃止できるいくつかの新しい分野と、これらのブロックチェーンの根底にある性質 (1. コンテンツ作成権の確認、2. 本人確認、3. 金融システムの革新、4. など) が必要です。トラストレス終了など）は、業界全体の次のパラダイムシフトの将来に関係しています。本稿では、有機的な組み合わせを追求するという目的に沿って、要素技術の適合・補完から出発し、AIとWeb3の組み合わせによって生み出される新たな分野を網羅的に捉え、実際のニーズを総合的に分析し、これらの分野における開発のボトルネックと各方向の展望をまとめ、分析した。
上の写真はハッシュ・グローバルのKKボスを指す
TL;DR
インフラストラクチャ層
トークンのインセンティブとガバナンスのメカニズム: 分散型市場が AI インフラストラクチャを強化
AI ラージ モデルの時代には、AI の開発をサポートするインフラストラクチャのあらゆる側面が特に重要になります。
AI インフラストラクチャの構築と開発のプロセスでは、参加者が協力してシステムの開発と運用を推進できるように、参加者を効果的に動機付け、調整する方法が重要な課題となります。分散型市場とトークンインセンティブは、この問題を解決する斬新で強力な方法を提供します。このような市場では、トークンはデジタル資産および価値媒体として重要な役割を果たします。トークンは特定の権利、機能、またはリソースを表すことができ、そのトランザクションと転送はスマート コントラクトを通じて実行され、安全で透明性のある自動化されたトランザクション プロセスが実現されます。
AI インフラストラクチャの場合、トークン インセンティブは複数の役割を果たすことができます。まず、トークンは、AI インフラストラクチャに貢献する人々に報酬を与え、奨励するインセンティブとして使用できます。これらの貢献には、コンピューティング リソース、データセット、アルゴリズム モデル、コンピューティング能力 などの提供が含まれます。例えば、最近人気のAI音声チャットボット作成プラットフォームMyShellは、チャットボット作成ワークショップとデータ分析を通じてデータフライホイール効果を実現しました。ユーザーは、Myshell プラットフォーム上でチャットボットの音声、機能、ナレッジベースをカスタマイズし、対話することができます。これらのインタラクションから収集されたデータは、ロボットやパーソナライズされたサービスのパフォーマンスを向上させ、より多くのユーザーをプラットフォームに引きつけ、データと価値をさらに高め、成長の好循環を形成するために使用されます。
Web3 の経済モデルは、参加者にトークン報酬を提供することで、より多くの人々を AI インフラストラクチャの構築に参加させ、リソースの共有と協力を促進することもできます。トークンを使用すると、分散型市場での価値の流れと交換が可能になります。参加者はトークンを使用してリソース、サービス、アルゴリズム モデルを売買し、市場での取引やコラボレーションを実現できます。 ** この価値の流れのメカニズムは、AI インフラストラクチャの開発により柔軟かつ効率的な方法を提供し、参加者がそれぞれのニーズや関心をより適切に満たせるようにします。 **
準同型暗号化とフェデレーテッド ラーニング: AI の基礎となるトレーニングにプライバシー保護を統合
個人のプライバシーとデータのセキュリティを確保しながら効率的にモデルをトレーニングすることは、長年の課題でした。この点で、準同型暗号化テクノロジーは強力なプライバシー保護方法を提供し、AI の基礎となるトレーニングに統合して機密データのセキュリティを確保できます。
準同型暗号化は、復号化せずに暗号化された状態のデータに対して計算を実行できるようにする特別な暗号化技術です。これは、元のデータの内容を公開することなく、暗号化されたデータに対してモデルのトレーニングと計算を実行できることを意味します。 AI の基礎となるトレーニング プロセスに準同型暗号化を適用することで、機密データを漏洩することなくプライバシー保護を実現できます。
AI トレーニングに準同型暗号を使用する場合の重要な手順と考慮事項をいくつか示します。
AI の基礎となるトレーニングにおけるプライバシー保護に準同型暗号化テクノロジを統合すると、いくつかの利点と潜在的なアプリケーション シナリオが得られます。 a. プライバシー保護: 準同型暗号化により、機密データに実際にアクセスしたり公開したりすることなく、機密データ上でモデルをトレーニングすることが可能になります。これは、個人のプライバシーとデータ所有者の制御を維持するのに役立ちます。 b. データ コラボレーション: 複数のデータ所有者は、生データを共有することなく共同で AI トレーニングに参加できます。準同型暗号技術によりこのデータコラボレーションが可能になり、協力と共有の機会が促進されます。 c. 法的コンプライアンス: 法的および規制上の制限を受ける機密データ (医療記録や財務データなど) に対して、準同型暗号化は AI トレーニングにコンプライアンスに準拠したアプローチを提供します。 この種のプライバシーは、分散型コンピューティング プラットフォームによっても実現できます。たとえば、Fluence は、AI を含む多くのプログラムを実行できる分散型コンピューティング プラットフォームであり、ピアツーピア アプリケーションを通じてデジタル イノベーションの自由を実現することを目指しています。許可のないピアツーピア ネットワーク上でアプリケーション、インターフェイス、バックエンドを開発およびホストするためのオープン Web3 プロトコル、フレームワーク、ツールを提供します。
zkML とチェーン上の AI 推論: AI エージェントの動作監視と権利と責任の制約
**人工知能 (AI) テクノロジーの急速な発展と広範な応用を背景に、AI システムが倫理的かつ合法的に動作することを保証することがさらに重要になっています。 ** AI システムは、タスクを実行し、人間と社会に重大な影響を与える可能性のある意思決定を行うことができるエージェント エンティティとしてみなされることがよくあります。したがって、AI エージェントの行動を監視し、その権利と責任を制限することが、公共の利益と個人の権利を保護する上で重要な問題となっています。革新的な方法として、zkML は、AI エージェントの動作を監視し、権利と責任を制限するための、安全で検証可能かつ透明性の高いソリューションを提供します。 **ゼロ知識証明とブロックチェーン技術を組み合わせることで、zkML はプライバシーを保護しながら、AI システムのコンプライアンスと信頼性を確保します。 **
Modulus Labs を例に挙げると、このプロジェクトでは zkML テクノロジーを使用して、AI システムの動作中に重要なデータや機密情報が漏洩しないようにしています。計算中にゼロ知識証明を適用することで、プロジェクトは、実際のデータや内部モデルを明らかにすることなく、AI が特定のタスクを実行したことを規制当局や利害関係者に証明できます。このアプローチは、個人のプライバシーと商業上の機密性を保護すると同時に、AI エージェントの動作を監査および検証する手段を提供します。 zkML によって確立された分散型監視および制約フレームワークは、AI エージェントの意思決定プロセスと行動経路をリアルタイムで監視およびレビューできます。
この分散型監視メカニズムにより透明性と追跡可能性が確保され、違反や不適切な決定をタイムリーに発見して修正できるようになります。 **zkML は、AI エージェントの動作の権利と責任を制限するメカニズムも提供します。 **スマート コントラクトを AI システムの運用および意思決定プロセスと組み合わせることで、一連のルールと条件を設定して AI エージェントの行動範囲を制限し、倫理ガイドラインとその遵守を確保することができます。法的規制。この権力責任制約メカニズムにより、AI システムは、権力を乱用したり人間の利益を損なったりすることなく、人間社会に価値を生み出すことができる信頼できるツールとなります。このテクノロジーは、持続可能で倫理的かつ責任ある AI システムを構築するための重要な基盤を提供します。
実行層
生産効率の向上、Web3 開発のアクセラレータ
Web3 の開発では、人工知能 (AI) が重要な役割を果たし、さまざまな分野と組み合わせて生産性を向上させ、より良いユーザー エクスペリエンスを生み出します。 AI と Web3 が組み合わされる重要な領域をいくつか紹介します。
AI テクノロジーは、オンチェーンのデータ収集と分析において重要な役割を果たします。分散データベースとして、ブロックチェーンは多数のトランザクションと情報を記録します。 AI テクノロジーを活用することで、ブロックチェーン上のデータをより深く理解し、活用できるようになります。たとえば、Web3 Analytics は、機械学習とデータ マイニング アルゴリズムを利用してオンチェーン データを収集、処理、分析する AI ベースの分析プラットフォームです。これにより、ユーザーはオンチェーン取引、市場トレンド、ユーザーの行動パターンに関する洞察を得ることができ、より正確なデータ分析と意思決定のサポートをユーザーに提供できます。同様のプラットフォームに MinMax AI があります。これは、ユーザーが潜在的な市場機会やトレンドを発見できるようにする AI ベースのオンチェーン データ分析ツールを提供します。 2. AI と自動化された dApp 開発
dApp開発プロセスの自動化におけるAIテクノロジーの応用も非常に重要です。スマート コントラクトと dApp の開発では、通常、大量のコードを記述し、退屈なテストと展開作業が必要になります。 AI とスマート コントラクトおよび dApp 開発ツールを組み合わせることで、より効率的でインテリジェントな dApp 開発プロセスを実現できます。 AI は、コード生成、スマート コントラクトの検証とテスト、dApp の展開とメンテナンスの自動化に役立ちます。これにより、時間とリソースが節約され、開発プロセスの効率と精度が向上します。たとえば、一部の AI 支援開発ツールは、自然言語処理と機械学習技術を使用して、開発者がスマート コントラクトをより迅速に作成し、潜在的なエラーを自動的に検出して修正できるようにします。 3. AI とオンチェーン トランザクション セキュリティ
Web3 の世界では、オンチェーン トランザクションのセキュリティが最も重要です。ブロックチェーンのオープン性と透明性により、悪意のある攻撃、詐欺、データ漏洩はすべてリスクとなります。 AI テクノロジーを使用すると、オンチェーン トランザクションのセキュリティとプライバシー保護を強化できます。たとえば、Web3 セキュリティ プラットフォーム SeQure は、AI を使用して悪意のある攻撃、詐欺、データ漏洩を検出および防止し、リアルタイムの監視および警報メカニズムを提供して、チェーン上のトランザクションのセキュリティと安定性を確保します。同様のセキュリティ ツールには、AI を活用した Sentinel があります。
リソース割り当ての最適化、Web3 世界のナビゲーター
リソース割り当ての最適化は、Web3 の世界における重要な課題です。ブロックチェーン技術と人工知能を組み合わせることで、AIをナビゲーターとして使用して、より効率的なリソースの割り当てと利用を実現できます。 AI が Web3 の世界でナビゲートしている分野をいくつか紹介します。
アプリケーション層
参入障壁を軽減し、Web3 の普及を後押しします
たとえば、Web3 監査プラットフォームである Fuzzland は、AI を使用してコード監査人がコードの脆弱性をチェックできるようにし、監査の専門知識を支援する自然言語の説明を提供します。 Fuzzland は AI を使用して、正式な仕様と契約コードの自然言語説明と、開発者がコード内の潜在的な問題を理解するのに役立ついくつかのサンプル コードも提供します。 AI テクノロジーと監査の専門知識を組み合わせることで、Fuzzland は Web3 業界の開発者がコードを理解して説明することを容易にし、監査の効率と精度を向上させます。
Web3の開発においては、参入障壁を下げることが普及の鍵となります。これを達成するには、人工知能 (AI) が組み込まれたテクノロジーが、ユーザーフレンドリーなインターフェイス、スマート コントラクトの解釈、スマート コントラクトの作成を提供する上で重要な役割を果たします。 AI を組み込んだフレンドリーなユーザー インターフェイスは、Web3 プラットフォームを使用するユーザーに、より直感的で便利な操作エクスペリエンスを提供します。従来のブロックチェーン技術では通常、ユーザーは対話して操作を実行するために複雑なコマンドと構文を学習する必要があります。しかし、AI技術をユーザーインターフェースの設計に適用することで、自然言語処理やグラフィカルインターフェースなどの機能が実現され、ユーザーは技術的な内容を深く理解していなくても、Web3プラットフォームを利用してさまざまな操作を簡単に行うことができます。 AI はまた、ユーザーにスマート コントラクトをよりよく理解し、解釈する能力を提供します。 AI技術の応用により、スマートコントラクトの自動分析と視覚的表示を実現し、スマートコントラクトにおける論理的な流れや条件表現をユーザーに明確に提示することで、スマートコントラクトに対するユーザーの理解と信頼を向上させることができます。
豊富なプロットのゲームプレイ、Web3 ワールドのクリエイティブ ライブラリ
生成 AI の台頭はクリエイティブ業界に新たな可能性をもたらし、Web3 の世界により多様で革新的なエクスペリエンスをもたらし、ユーザーが豊かなプロットやゲームプレイに参加できるようになりました。過去のNFT強気市場では、AIが生成型NFTに無限の創造性を注入しました。 Generative NFT（Non-Fungible Token）とは、アルゴリズムやデータに基づいてアートワークやデジタルアセットの一種であり、AI技術によって様々でユニークで多様なアートワークやキャラクターを生成することができます。これらの生成型 NFT は、ゲーム、仮想世界、またはメタバースのキャラクター、小道具、またはシーン要素になることができ、ユーザーに豊富な選択肢とパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。 DeFiの隆盛の中で、AI自動取引エージェントもクリエイティブライブラリーの経済取引プロセスに利便性と効率性をもたらします。 Web3 の世界では、ユーザーはクリエイティブ ライブラリ内のデジタル アセットを所有、取引、または参加することで特典を得ることができます。 AI 自動取引エージェントは、インテリジェントなアルゴリズムと機械学習テクノロジーを使用して資産取引を自動化し、ユーザーが最高の取引機会を獲得し、収益を最大化できるように支援します。 AIGC はまた、コンテンツ プラットフォームと UGC コミュニティに新しいゲームプレイとアイデアをもたらします。たとえば、Yodayo は、バーチャル ホストやアニメ ファンがお気に入りのコンテンツを共有して作成できる AI アート プラットフォームです。 AIGC エンジンに接続することで、Yodayo はコンテンツ作成プラットフォーム上でのユーザーの作成と対話をより簡単かつ操作しやすくするため、従来のプラットフォームでは通常「沈黙」しているほとんどのユーザーもクリエイターになり、マスターになることができます。クリエイターがコミュニティとより緊密につながり、コミュニティに貢献できるようになります。
キャラクター AI とゲーム NPC の組み合わせにより、クリエイティブ ライブラリのゲーム プロットにより現実的でインタラクティブなエクスペリエンスがもたらされます。 AI テクノロジーをゲーム キャラクターやノン プレイヤー キャラクター (NPC) に適用することで、彼らに知的な行動、自律的な意思決定、感情表現を与えることができます。これにより、ゲームのプロットがより豊かで多様になり、プレイヤーは現実的な人工知能を備えたキャラクターと対話してゲーム世界を探索し、さまざまな課題を一緒に解決することができます。 AI とメタバース シーンの自動レンダリングを組み合わせることで、ゲーム内の仮想世界により現実的で鮮やかな環境が作成されます。たとえば、Inward AI はプレーヤーの行動と好みを体系的に分析し、プレーヤーの以前のやり取りに基づいて、ゲームの主要キャラクターに固有のタスクや情報を提供させ、各プレーヤーにパーソナライズされたストーリーラインを作成します。 rctAI が提供するリアルタイム戦闘 AI は、あらゆる戦闘を生き生きとさせることができ、プレイヤーと戦うキャラクターはプレイヤーの戦闘戦略から学び、スキルを向上させ、戦略を調整することで、戦闘をより不確実性と変化に満ちたものにします。これらの AI テクノロジーの統合により、ダイナミックでインタラクティブな物語、現実的でやりがいのある戦闘シーンが生み出され、ゲームの世界がより没入型で魅力的なものになります。
＃＃＃ 結論
Web3 の実践者が AI の大きな波に押し寄せる中、ここ数カ月で 2 つの業界での情報爆発を経験した後、私たちは AI と Web3 の組み合わせについてさらに深く考えるようになりました。 AI の集中化と Web3 の分散化の原則は、両者の間には根本的なロジックに矛盾があり、調和するのが難しいように見えますが、この矛盾したロジックにより、AI と Web3 は相互に補完し、互いの痛みを解決するソリューションとなることができます。ポイント. お互いの発展を促進します。 **Web3 の分散化メカニズムは、AI が直面するプライバシー保護とデータ悪用の問題を根本的に解決できます。また、Web3 とブロックチェーン技術の適用により、AI の動作を監視および記録し、AI のセキュリティを向上させ、AI の推進を促進することもできます。自動化されたAIエージェントのさまざまな分野への応用。 **
AI と Web3 を最下層で組み合わせるのは難しいですが、アプリケーション レベルで多くの新しい可能性や物語を生み出すことができます。 **AI は Web3 アプリケーションの重要なブースターとなり、Web3 アプリケーションの開発速度を大幅に向上させ、開発速度を大幅に短縮します。 dApp のインタラクションと学習コストにより、より多くのユーザーが Web3 の世界に参入できるようになります。同時に、AI は dApp 開発とプロジェクト配布の技術的敷居を下げる一方で、ゲームやゲームに仮想人物やロール AI を組み込むなど、プロジェクトの革新と運営の面でより多くの遊び方をもたらし、競争力を強化することもできます。ソーシャルエコロジー 斬新な要素は、Web3 アプリケーションに新しい物語と体験をもたらし、Web3 業界の発展と促進をさらに促進します。 **
AI と Web3 の組み合わせにはいくつかの課題と制限がありますが、この 2 つの有機的な組み合わせのみが次世代インターネットの物語と理想をサポートできると信じています。私たちは、AI を Web3 に導入し、Web3 をより広い分野に押し上げることができる、より革新的なプロジェクトの出現を期待しています。また、これら 2 つの最先端のテクノロジーの開発が相互に助け合って、技術的なボトルネックを突破し、克服できることを期待しています。コストの制約を克服し、よりスマートでオープンな未来を共同で創造します。