AIとWeb3の融合:機会と課題の新時代

2025-07-28 08:59:24

AIとWeb3の融合:チャンスと課題の共存

近年、人工知能(AI)とWeb3技術の急速な発展は、世界的に広範な注目を集めています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重大なブレークスルーを達成し、あらゆる業界に巨大な変革をもたらしています。Web3は新興のインターネットモデルとして、人々のインターネットに対する認識と使用方法を変えています。AIとWeb3の結合は、東西の開発者や投資家の注目を集めており、両者をどのようにうまく融合させるかは、深く探求する価値のある問題です。

この記事では、AI+Web3の発展状況に重点を置き、現在のプロジェクトの状況を分析し、直面している限界や課題について詳しく議論します。関連する業界関係者や投資家にとって有益な参考になることを願っています。

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AIとWeb3のインタラクション方法

AIとWeb3の発展はまるで天秤の両側のようです。AIは生産性の向上をもたらし、Web3は生産関係の変革をもたらしました。それでは、AIとWeb3はどのような火花を散らすことができるのでしょうか？まず、AIとWeb3業界がそれぞれ直面している困難と改善の余地を分析し、その後、どのようにお互いがこれらの困難を解決する手助けをし合えるかを探ってみましょう。

AI業界が直面している困難

AI業界のコアは、計算能力、アルゴリズム、データの3つの要素から成り立っています。

計算能力の面: AIタスクは、特に深層学習モデルのモデル訓練と推論のために、大量の計算リソースを必要とします。大規模な計算能力を取得し管理することは高価で複雑な課題であり、高性能計算機器のコスト、エネルギー消費、メンテナンスはすべて問題です。スタートアップや個人開発者にとって、十分な計算能力を得ることは難しいかもしれません。
アルゴリズムに関して: 深層学習アルゴリズムは大きな成功を収めていますが、いくつかの困難も存在します。深層神経ネットワークのトレーニングには大量のデータと計算資源が必要であり、特定のタスクモデルの解釈可能性が不足しています。アルゴリズムの堅牢性と一般化能力も重要な問題であり、モデルは未見のデータに対して不安定なパフォーマンスを示す可能性があります。
データに関して: 高品質で多様なデータを取得することは依然として課題です。特定の分野のデータは入手が難しい、例えば医療健康データなどです。データの質、正確性、ラベリングにも問題があり、不完全または偏ったデータはモデルの誤った動作を引き起こす可能性があります。同時に、データのプライバシーとセキュリティの保護も重要な考慮事項です。

さらに、AIモデルのブラックボックス特性は、説明可能性と透明性の問題を引き起こしています。金融や医療などの特定のアプリケーションでは、モデルの意思決定プロセスが説明可能で追跡可能である必要がありますが、既存の深層学習モデルはしばしば透明性に欠けています。

Web3業界が直面している困難

Web3業界にも多くの解決すべき問題が存在します。

データ分析能力の不足:Web3プラットフォームは、ユーザーの行動を理解し、市場のトレンドを予測するために、より優れたデータ分析能力を必要としています。
ユーザー体験が不十分: 多くのWeb3製品のユーザーインターフェースとインタラクション体験が悪く、ユーザーの採用に影響を与えています。
スマートコントラクトのセキュリティ問題：スマートコントラクトのコードの脆弱性とハッカー攻撃は依然として大きな課題です。
プライバシー保護: ユーザーのプライバシーを保護しながら、データ共有と価値創造をどのように実現するか。
スケーラビリティ: ブロックチェーンネットワークのスループットと取引速度はまだ向上する必要があります。

AIは生産性向上のツールとして、これらの分野で大きな潜在能力を発揮する余地があります。

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AI+Web3プロジェクトの現状分析

AIとWeb3を組み合わせたプロジェクトは、主に2つの大きな方向からアプローチしています: ブロックチェーン技術を活用してAIプロジェクトのパフォーマンスを向上させること、そしてAI技術を利用してWeb3プロジェクトの向上に寄与することです。

Web3がAIをサポート

分散型コンピューティング

AIの急速な発展に伴い、GPUの需要が急増し、供給が追いつかない状況が生じています。この問題を解決するために、一部のWeb3プロジェクトは、Akash、Render、Gensynなどの分散型コンピューティングサービスの提供を試み始めました。これらのプロジェクトは、トークンを通じて多くのユーザーに未使用のGPU計算能力を提供するよう促し、計算能力の供給側となり、AIのクライアントに計算能力のサポートを提供します。

供給側は主に3つのカテゴリで構成されています: クラウドサービスプロバイダー、暗号通貨マイナー、大量のGPUを持つ企業。プロジェクトは大きく2つのカテゴリに分かれ、一つはAI推論(のためのもので、Render、Akash)などがあります。もう一つはAIトレーニング(のためのもので、io.net、Gensyn)などがあります。

分散型コンピューティングネットワークの出現は、AIコンピューティングの供給に新たな可能性を提供しました。しかし、集中型コンピューティングサービスと比較して、分散型コンピューティングは性能の安定性、可用性、使用の複雑さの面で依然として課題に直面しています。現在、ほとんどのプロジェクトはトレーニングではなくAI推論に限られており、主にコンピューティング能力と帯域幅の要件の違いによるものです。

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非中央集権アルゴリズムモデル

いくつかのプロジェクトが、Bittensorのような分散型AIアルゴリズムサービス市場の構築を試みています。このようなプラットフォームは、各モデルが得意とする分野を持つ複数のAIモデルを接続します。ユーザーが質問すると、プラットフォームは最も適したモデルを選択して回答します。

単一の大規模モデルと比較して、分散型アルゴリズムモデルプラットフォームは、より多様なサービスを提供する可能性があります。しかし、モデルの品質を保証し、異なるモデル間の協力を調整する方法は依然として課題です。

中央集権的でないデータ収集

データはAIの発展の鍵です。一部のWeb3プロジェクト、例えばPublicAIは、トークン報酬の方法を通じて、分散型データ収集を実現しています。ユーザーはデータを提供したり、データ検証に参加したりすることで、トークン報酬を得ることができます。この方法は、より多様なデータを取得するのに役立ち、同時にユーザーがデータの価値を共有できるようにします。

ZKによるAIにおけるユーザーのプライバシー保護

ゼロ知識証明(ZK)技術はAIにおけるプライバシー保護に新たな可能性を提供します。ZKML(ゼロ知識機械学習)は、元データを漏らすことなく機械学習モデルのトレーニングと推論を行うことを可能にします。これは、プライバシー保護とデータ共有の間の対立を解決するのに役立ち、特に医療や金融などのセンシティブなデータ分野に適しています。

AIがWeb3を支援

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、データ分析や予測を提供し始めています。PondはAIアルゴリズムを通じて価値のあるトークンを予測し、BullBear AIは過去のデータに基づいて価格動向を予測します。NumeraiはAIによる株式市場予測のコンペティションを開催し、ArkhamはAIを利用してオンチェーンデータ分析を行っています。

パーソナライズされたサービス

AIの検索および推奨に関する応用は、Web3分野にも広がっています。DuneはWandツールを発表し、大規模言語モデルを使用してSQLクエリを作成します; Web3メディアプラットフォームFollowinとIQ.wikiは、ChatGPTを統合してコンテンツを要約します; KaitoはLLMに基づくWeb3検索エンジンになることを目指しています。