テクノロジーの継続的な進歩に伴い、AI と Web3 の統合は大きな関心事の分野となっています。この統合は、2 つの分野に新たな機会をもたらすだけでなく、多くの課題にも直面します。この記事では、AI と Web3 の統合における問題と潜在的な解決策を探ります。
1. 技術的な複雑さ
AI と Web3 の技術的基盤は複雑であり、この 2 つを統合するには技術的な課題に直面することになります。 AI にはディープ ラーニングや自然言語処理などの複雑なアルゴリズムが含まれ、Web3 にはブロックチェーンやスマート コントラクトなどのテクノロジーが含まれます。 2 つを組み合わせるには、技術アーキテクチャと実装レベルでの緊密な統合が必要です。
従来の AI の中核領域:
従来の大規模データトレーニング
アルゴリズムの継続的な最適化
コンピュータビジョン、音声認識技術
ゲームAIとその他のコア領域
これらの分野の主な推進力は、大規模な集中型コンピューティング能力と、チップやアルゴリズムなどのソフトウェアとハードウェアの適応と最適化に依存しています。短期的には、Web3 は、深層学習畳み込みニューラル ネットワーク、強化学習、脳にヒントを得たコンピューティング モデルなどの AI 機能の限界を拡大する上で主要な役割を果たすことができなくなるでしょう。
2. データのプライバシーとセキュリティ
データ プライバシーの問題は、AI と Web3 の統合における重要な問題です。通常、AI モデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、Web3 の中核概念の 1 つはユーザーのプライバシーを保護することです。ユーザーのプライバシーを確保しながら、データを使用して AI モデルをトレーニングする方法は、解決する必要がある難しい問題となっています。
Web3 は、AI 分散フレームワークの構築プロセスにおいて重要な役割を果たします。
モデルのトレーニング中に、ブロックチェーンはデータ ソースの一意の識別子を作成し、データの重複を排除し、トレーニングの効率を向上させることができます。
コンピューティング能力が不十分な場合、ブロックチェーンはトークンノミクスのインセンティブ メカニズムを使用して、分散型 AI コンピューティング パワー ネットワークを構築できます。
パラメーターの微調整プロセスでは、ブロックチェーンはモデルのさまざまなバージョンを記録し、モデルの進化を追跡し、同時に洗練された制御を実行できます。
モデル推論プロセスでは、ZK や TEE などのテクノロジーを使用して分散推論ネットワークを構築し、モデル間の通信と相互信頼を強化できます。
エッジ コンピューティングと DePIN の統合において、Web3 は分散型エッジ AI ネットワークを構築し、AI + DePIN モノのインターネットの組み合わせを推進するのに役立ちます。
3. 遵守と監督
規制とコンプライアンスは、AI と Web3 の融合におけるもう 1 つの重要な課題です。多くの国や地域における AI およびブロックチェーン テクノロジーの規制環境は、特にデータ保護、スマート コントラクトの合法性、デジタル資産のコンプライアンスの点で不明確です。
データ保護規制: たとえば、GDPR (一般データ保護規則) では厳格なデータ保護措置が求められており、AI モデルのトレーニングや使用に制限が課される可能性があります。
スマート コントラクトの法的地位: スマート コントラクトの法的地位は管轄区域によって一貫性がない可能性があり、適切な法的遵守評価が必要です。
4. パフォーマンスと拡張性
AI と Web3 の統合において、パフォーマンスとスケーラビリティは無視できない問題です。 AI アルゴリズムは通常、高性能のコンピューティング リソースを必要とし、ブロックチェーン テクノロジー、特にイーサリアムなどのパブリック チェーンにはパフォーマンスとスケーラビリティに制限があります。
コンピューティング リソース: AI モデルのトレーニングと推論には大量のコンピューティング リソースが必要ですが、ブロックチェーン システムのコンピューティング能力ではこれらのニーズを満たすことができない場合があります。
ネットワーク遅延: ブロックチェーン ネットワークの遅延は、AI モデルのリアルタイム パフォーマンスと応答速度に影響を与える可能性があります。
5. ユーザーエクスペリエンス
AI と Web3 の統合では、ユーザー エクスペリエンスが影響を受ける可能性があります。通常、AI アプリケーションには効率的かつスムーズなユーザー操作が必要ですが、Web3 の分散型の性質により、ユーザー エクスペリエンスに遅延や複雑さが生じる可能性があります。
複雑さ: Web3 アプリケーションのユーザー エクスペリエンスは通常、ウォレット管理やトランザクション確認などの手順を伴う複雑なもので、AI アプリケーションの使いやすさに影響を与える可能性があります。
パフォーマンスのボトルネック: ブロックチェーン ネットワークのトランザクション確認時間は、AI アプリケーションのリアルタイム パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。
6. 革新と標準化
標準化の問題にも注意が必要です。 AI と Web3 の統合はまだ革新段階にあり、統一された標準やベスト プラクティスが不足しています。これは、異なるプロジェクト間の互換性の問題につながり、エコシステム全体の開発に影響を与える可能性があります。
標準化の欠如: 現在、AI と Web3 の標準化作業はまだ進行中であり、異なるプロジェクトで異なるテクノロジやプロトコルが使用される可能性があり、相互運用性の問題が発生します。
イノベーションのスピード: 技術革新のスピードは標準化や仕様の進歩を上回る可能性があり、実際のアプリケーションで不一致や矛盾が発生する可能性があります。
7. コストと投資
投資コストも重要な問題です。 AI と Web3 を統合したシステムの開発と維持には、多額の技術投資と財政的支援が必要ですが、この分野での投資収益率はまだ不透明です。
技術投資: 技術の開発と保守に多額のリソースが必要となり、初期コストが高くなる可能性があります。
不確実なリターン: この分野はまだ開発段階にあるため、投資家はより大きなリスクとリターンの不確実性に直面する可能性があります。
AI+Web3 に関する Vitalik の見解
Vitalik 氏は、AI は Web3 の世界の参加者として段階的に統合できるため、AI と Web3 の統合は間違いなく非常に遅いと述べました。主流のWeb2界の注目は依然としてAIの表示機能レベルにある一方で、AIの舞台裏の連携フレームワークにはあまり依存しておらず、アウトになっているという問題がある一方、Web3 は依然として、コンピューティングパワーネットワーク、分散推論アーキテクチャネットワーク、分散トークンノミクスアプリケーションネットワーク、分散 AI エージェントなどの基本インフラの構築段階にあります。ツール コラボレーション ネットワークは、主流の Web2 需要グループによって完全に検証および適用されていません。
結論は
AI と Web3 の統合にはチャンスと課題がたくさんあります。技術的な複雑さ、データプライバシーとセキュリティ、コンプライアンスと監視、パフォーマンスとスケーラビリティ、ユーザーエクスペリエンス、イノベーションと標準化、コストと投資の観点から、これらの問題を解決するには、技術革新、規制遵守、標準設定と継続的な努力が必要です。ユーザーエクスペリエンスやその他の側面の改善。時間が経つにつれて、AI と Web3 の組み合わせは、よりインテリジェントで分散化された未来につながると予想されます。
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