AIと暗号化技術の融合における三つの発展方向

現在、AIと暗号化技術の交差点は、盛況な実験段階に入っています。本稿では、AI+暗号化の融合における三つの主要な発展方向について詳述します。

まとめ

1. 最も活気のあるスマートエージェント駆動経済を構築する

既にプロジェクトはAIエージェントがチェーン上で機能する可能性を証明しています。この分野の実験は、エージェントのチェーン上操作の境界を次々と突破しており、潜在能力が非常に大きく、設計の余地も広いです。現在、これは暗号とAIの分野で最も革新的で爆発的な方向の一つとなっており、これはまだ始まりに過ぎません。

2. コード開発における大規模言語モデルの能力を向上させる

大規模言語モデルはコード作成において優れたパフォーマンスを示しており、今後さらに向上することが期待されています。これらの能力を通じて、開発者の効率は2倍から10倍向上する見込みです。最近、高品質なベンチマークを作成することで、大規模言語モデルの理解とコード作成能力を評価することが、そのエコシステムへの潜在的な影響を理解するのに役立ちます。高品質なモデルのファインチューニングのプランは、ベンチマークテストで検証される予定です。

3. オープンで非中央集権的なAIテクノロジースタックをサポート

"オープンで非中央集権的なAI技術スタック"には以下の重要な要素が含まれます：

• トレーニングデータの取得
• トレーニングと推論計算能力
• モデルの重み共有
• モデル出力検証機能

このオープンなAI技術スタックの重要性は、次のように表れています：

• モデル開発の革新と実験を加速する
• 中央集権的なAIを信頼しないユーザーに代替案を提供する

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1. 最も活気のあるスマートエージェント駆動経済を構築する

AIエージェントがオンチェーン活動に参加し始めると、新たな可能性に満ちた世界が展開されます（注目すべきは、現在エージェントはまだ直接的にオンチェーンで行動を起こしていないということです）。

現在、代理のオンチェーン行動の未来の発展を正確に予測することはできませんが、既に発生した革新を観察することで、このデザインスペースの広大な前景を垣間見ることができます:

• 一部のAIプロジェクトは、Memeコインを通じて新しいデジタルコミュニティを発展させています。
• 多くのプラットフォームがユーザーにスマートエージェントとその関連トークンを簡単に作成および展開できるようにします。
• 著名な暗号化投資者の個性特性を基に訓練されたAIファンドマネージャーが登場し、AIファンドと代理サポーターの新しいエコシステムを創造しています。
• 一部のゲームプラットフォームでは、プレイヤーが代理の行動を指導することでゲームに参加し、しばしば予想外の革新的なプレイスタイルが生まれます。

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今後の方向性

未来、スマート代理は多方面の経済調整が必要な複雑なプロジェクトを管理できます。例えば、研究開発の分野では、代理が特定の病気の治療化合物を探す役割を担うことができます。具体的には：

• 関連プラットフォームを通じてトークン調達を行う
• 募集資金を利用して、有料研究資料へのアクセス費用を支払い、分散型計算ネットワーク上で化合物シミュレーションの計算費用を行う
• バウンティプラットフォームを通じて、人間を募って実験検証作業を実施する（例えば、シミュレーション結果の検証/確立のために実験を実行する）

複雑なプロジェクトに加えて、代理は個人のウェブサイトの構築やアート作品の創作などの簡単なタスクも実行でき、その適用シーンには無限の可能性があります。

なぜ代理人がブロックチェーン上で金融活動を実行することは、従来のチャネルを使用するよりもより意義があるのですか？

代理は伝統的な金融チャネルと暗号化通貨システムを同時に利用することができます。しかし、暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：

• 少額決済アプリ
• スピードの利点：即時決済機能により、代理店が最大の資本効率を実現するのに役立つ
• 中心化されていない金融を通じて資本市場に入る：これは代理が暗号経済に参加する最も強力な理由かもしれません。代理が支払い以外の金融活動を行う必要があるとき、暗号通貨の利点はさらに明らかになります。代理はシームレスに資産を鋳造し、取引し、投資運用し、貸し借りの操作を行い、レバレッジを使用することができます。

技術の発展の法則から見ると、パス依存性が重要な役割を果たしています。製品が最適であるかどうかは最も重要ではなく、重要なのは誰が最初に臨界規模に達し、デフォルトの選択肢になるかです。ますます多くの代理店が暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続は代理店の中核的な能力になる可能性が高いです。

今後の展望

暗号化ウォレットを備えた代理がチェーン上で大胆なイノベーション実験を行うのを見ることを期待しています。具体的には、以下のいくつかの方向性に注目する価値があります：

1. リスク管理メカニズム

   • 現在のモデルは優れた性能を示していますが、まだ完璧とは言えません
   • 代理人には完全に制約のない行動の自由を与えることはできません

2. 非投機的な使用シーンを促進する

   • 関連プラットフォームを通じてチケットを購入する
   • ステーブルコインの投資ポートフォリオ収益の最適化
   • デリバリーサービスで食べ物を注文する

3. 開発スケジュール要件

   • テストネットのプロトタイプ段階に達する必要がある
   • できればメインネットで運用されていること

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2. 大言語モデルのコード作成能力を向上させ、開発者を強化する

大規模言語モデルは強力な能力を示し、急速に進歩しています。その応用分野の中で、コードを書くという分野では特に急激な進歩曲線が見られるかもしれません。なぜなら、これは客観的に評価できるタスクだからです。誰かが指摘したように、「プログラミングは特に独自の利点があります：‘自己対局’を通じて超人間的なデータ拡張の可能性を実現します。モデルはコードを書くことができ、それを実行するか、あるいはコードを書き、テストを書き、その自己一貫性を確認することができます。」

現在、大規模な言語モデルはコードを書く際にはまだ完璧ではなく、明らかな欠点（例えば、バグ発見においてのパフォーマンスの低さ）がありますが、AIネイティブのコードエディタのようなものはソフトウェア開発を根本的に変え（さらには会社の人材採用の方法も変えました）。予想される急速な進歩率を考慮すると、これらのモデルはソフトウェア開発を根本的に変える可能性が高いです。我々はこの進歩を利用して、開発者の作業効率を一桁向上させることを望んでいます。

しかし、現在いくつかの課題があり、大規模言語モデルが特定の技術に関する理解で卓越したレベルに達するのを妨げています：

• 高品質な原始訓練データが不足している
• 検証済みビルドの数が不足しています
• Stack Overflowなどのプラットフォームには高い情報価値のあるインタラクションが不足している
• 歴史的にインフラは急速に発展しており、つまり6ヶ月前に書かれたコードは今日のニーズに完全には適合しない可能性がある
• 特定の技術の理解度を評価するモデルが不足している方法

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今後の展望

• インターネット上でより良い関連データを取得するのを助ける
• より多くのチームが検証済みビルド（Verified builds）を公開
• エコシステム内でより多くの人々がStack Exchangeで良い質問を積極的に提起し、高品質な回答を提供しています
• 高品質なベンチマークを作成し、特定の技術に対する大規模言語モデルの理解度を評価するためのもの
• 上記のベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示した大規模言語モデルのファインチューニングモデルを作成し、さらに重要なことに、開発者の作業効率を加速させます。高品質のベンチマークテストが整えば、ベンチマークテストの閾値スコアに最初に到達したモデルに対して報酬を提供する可能性があります。

最終的な重要な成果は：完全にAIによって作成された新しい、高品質で差別化された検証ノードクライアントです。

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3. オープンで分散型のAI技術スタックをサポートする

AIの分野では、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの間の長期的な力のバランスはまだ不明確です。確かに、クローズドソースの実体が技術の最前線を維持し、基盤となるモデルの主要な価値を獲得し続けるという議論が存在します。現在最も簡単な予想は現状を維持することであり、大手テクノロジー企業が最前線の開発を推進し、オープンソースモデルが迅速に追随し、特定のアプリケーションシナリオで微調整を通じて独自の優位性を獲得するというものです。

私たちは、エコシステムとオープンソースAIエコシステムを緊密に接続することに尽力しています。具体的には、以下の要素へのアクセス権をサポートすることを意味します：

• トレーニングデータ
• トレーニングと推論の計算能力
• モデルの重み
• モデル出力検証機能

この戦略の重要性は次の点に現れています：

1. オープンソースモデルがイノベーションのイテレーションを加速する

オープンソースコミュニティによるオープンソースモデルの迅速な改善と微調整は、コミュニティがどのように大規模AI企業の作業を効果的に補完し、AI能力の限界を推進しているかを示しています（さらには研究者が「オープンソースについては、私たちに城壁はなく、他の企業にもない」と指摘しています）。私たちは、活気あるオープンソースAI技術スタックがこの分野の進展を加速するために重要であると考えています。

2. 中央集権的なAIを信頼しないユーザーに選択肢を提供する

AIは独裁または権威主義政権の武器庫の中で最も強力なツールである可能性があります。国家認可のモデルは公式に認められた「真実」を提供し、重要なコントロール手段です。高度に権威主義的な政権は、市民のプライバシーを無視してAIを訓練する意欲があるため、より優れたモデルを持っている可能性があります。AIがコントロールに使用されることは必然の流れであり、私たちは未雨綢繆し、オープンソースのAI技術スタックを全力で支援することを望んでいます。

エコシステムにはすでに複数のプロジェクトがオープンAI技術スタックをサポートしています：

• データ収集：いくつかのプロジェクトがデータ収集を進めています
• 分散型計算力：複数のネットワークとプラットフォームがサポートを提供
• 非中央集権型トレーニングフレームワーク：いくつかの研究団体やプロジェクトがこの分野で探求を行っています。

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今後の展望

オープンソースAI技術スタックの各層で、より多くの製品を構築できることを望んでいます：

• 分散型データ収集：各種データ収集プロジェクトをサポート
• チェーン上のアイデンティティ：ウォレットによる人間のアイデンティティを検証するプロトコル、AI APIの応答を検証するプロトコルをサポートし、ユーザーが大規模言語モデルと対話していることを確認できるようにします。
• 分散型トレーニング：既存のプロジェクトに類似した分散型トレーニングプランをサポート
• IPインフラストラクチャ：AIが使用するコンテンツのライセンスを取得（および支払う）ことを可能にする

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