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、世界中で広範な関心を引き起こしています。AIは顔認識、自然言語処理、機械学習などの分野で重要なブレークスルーを達成し、さまざまな業界に巨大な変革をもたらしています。Web3は新たなインターネットモデルとして、私たちのネットへの認識と使用方法を変えています。両者の組み合わせは業界の注目の的となっています。

この記事では、AI+Web3の発展状況を探り、それらの相互関係や現在のプロジェクトが直面している課題と限界を分析します。

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AIとWeb3のインタラクション方法

AIとWeb3の発展は天秤の両側のようなもので、AIは生産性を向上させ、Web3は生産関係を変革します。両者の結合は主に以下のいくつかの側面に表れています:

Web3はAIを強化します

1. 分散型計算力ネットワーク

トークンインセンティブメカニズムを通じて、世界中のユーザーが余剰のGPU計算能力を提供することを促し、分散型の計算ネットワークを形成し、AIに計算能力のサポートを提供します。代表的なプロジェクトにはAkash、Render、Gensynなどがあります。

2. 非中央集権アルゴリズムモデル

分散型AIアルゴリズムサービス市場を構築し、異なるAIモデルを接続して、ユーザーに最適なモデルサービスを提供します。代表的なプロジェクトにはBittensorなどがあります。

3. 分散型データ収集

トークンを通じてユーザーがデータを提供するインセンティブを与え、分散型データ収集を実現します。PublicAIなどのプロジェクトのように。

4. ゼロ知識証明によるAIプライバシーの保護

ゼロ知識証明技術を利用して、プライバシーを保護しながらAIモデルのトレーニングと推論を実現します。例えば、BasedAIなどのプロジェクト。

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AIがWeb3をサポート

1. データ分析と予測

AIアルゴリズムはWeb3プロジェクトに投資戦略、オンチェーン分析、価格予測などのサービスを提供します。Pond、BullBear AIなど。

2. パーソナライズされたサービス

AI技術はWeb3ユーザーにパーソナライズされた推薦、コンテンツ要約などのサービスを提供します。例えば、DuneのWandツールやFollowinなどです。

3. スマートコントラクト監査

AI技術を利用してスマートコントラクトコードを監査し、潜在的な脆弱性を特定します。0x0.aiなどのプロジェクトのように。

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AI+Web3プロジェクトが直面する課題

1. 分散型コンピューティング能力の限界

分散ノードは性能と安定性が低下し、大規模モデルのトレーニングニーズを満たすのが難しい。

2. より表面的なものを組み合わせる

多くのプロジェクトは単にAI技術を使用しているだけで、深い融合や革新を実現していません。

3. トークン経済モデルは最適化の余地があります

一部のプロジェクトはトークンの物語に過度に依存しており、実際のニーズを真に解決していません。

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見通しをまとめる

AIとWeb3の融合は、テクノロジー革新と経済発展に無限の可能性を提供します。AIはWeb3にスマートなアップグレードをもたらし、Web3はAIに分散型インフラを提供します。現在はまだ初期段階で多くの課題に直面していますが、将来的には技術革新やビジネスモデルの最適化を通じて、よりスマートでオープン、公正な経済社会システムを構築することが期待されています。

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