人工知能と暗号化の思考フレームワーク

著者: Teng Yan, Researcher, Delphi Digital Source: Chain Of Thought 翻訳: Shanoba, Golden Finance

この記事では、私たちがAIと暗号業界を理解するために使用している思考フレームワークのいくつかを共有します。これは混沌とし、急速に変化する分野であり、これらのモデルは私たちが霧を晴らし、トレンドを把握するのに役立ちます。これらがあなたにもより明確な視点を得る手助けとなることを願っています。

私たちはまだ初期段階にいます

単に市場価値や開発者の採用度の観点からだけでなく、AIと暗号通貨の相互理解と融合の程度は依然として非常に初歩的である。

過去10年間、暗号は信頼不要のシステムを構築することに取り組んできており、中央集権的な調整を回避しています。一方で、AIは膨大なデータを吸収し、パターンを学習し、人間の代わりにいくつかの意思決定を行い始めています。単独で見れば、両者ともに非常に破壊的です。

しかし、それらが衝突し融合すると、「二次効果」が生まれます：新しい行動パターン、新しい協力方法、当然ながら多くの混乱も伴います。

新しいパラダイムが現れ、古い仮説が崩壊した。

方向感を維持するために、私たちはいくつかのシンプルですが効果的な思考モデルを使用し続けています。これらは未来を予測するためのものではなく、何が機能しているのか、何がノイズであるのか、そして本当に強い信号がどこから現れているのかを特定するためのものです。

今、これらのモデルをあなたに共有します。これらがあなたにとっても役に立つことを願っています。

AIと暗号の交差点には、2つの主要な力が浮上しています：

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AIは暗号を使いやすくする

スマートエージェントとChatGPTスタイルのインターフェースにより、ユーザーがオンチェーン操作に参加する際の摩擦が軽減されました。ウォレット、ニーモニック、または複雑なオンチェーンツールを理解する必要がなく、一般の人々もハードルなしに参加できるようになりました。

暗号化はAIの信頼性を高めます

それはAIの意思決定に透明なシステム基盤を提供します。検証可能なデータ、公開されたインフラストラクチャ、およびオープンな調整メカニズムは、本来ブラックボックスであるAIモデルに「境界」を設けます。

ほとんどのスタートアッププロジェクトは、この2つの方向のうちの1つを解決する傾向があります。

AIは暗号を改善しています

暗号通貨の世界では常にユーザーエクスペリエンスの悪さという問題が存在しており、AIが急速に介入しこの課題を解決しています。以下の3つの分野で初期の勢いが見られました：

** トレーディング▪️エージェント **

暗号市場は変動が大きく、分散性が強いため、AI駆動の戦略の肥沃な土壌となっています。インテリジェントエージェントはリアルタイムでデータを処理し、市場の変化に迅速に適応し、人間には気付けない取引パターンを発見することができます。

▪️ セキュリティと脅威検出

AIエージェントは、オンチェーン活動をリアルタイムで監視し、フィッシング攻撃やスマートコントラクトの脆弱性を発見し、システムに進化可能なリアルタイム防御層を追加します。

▪️ デベロッパーアシスタント / ユーザーアシスタント

Wayfinder、Giza、Fungi、OrbitなどのAIアシスタントが、ユーザーのために通貨を交換したり、最適な利益を見つけたり、さらには自動的にオンチェーン操作を実行したりしています。これらのツールは、ハードルを大幅に下げ、より多くの人々が簡単に暗号サービスを利用できるようにしています。

このモデルには馴染みがあります：複雑性はまず抽象化され、まずはベテランユーザーに利益をもたらし、その後一般市場へと拡大します。

未来を見据えれば、自律的なエージェントがスマートコントラクトと直接やり取りし、価値が機械から機械へ、さらには人間の介入なしに移転され、市場が自動的に清算されるのを見ることができます。トレンドは非常に明確です：AIは暗号の次の段階の基盤インフラに急速に成長しています。

暗号はAIを強化しています

AIの発展速度は非常に速く、モデルはますます強力になり、さらには自治能力を持ち始めています。そして、かつて理論的な問題と見なされていた多くのことが、今では現実となりつつあります。

• 誰がデータを所有していますか？
• AI の出力を信頼できますか？
• システムが完全に自動化され、人間の関与がなければ、何が起こるのでしょうか？

Cryptoはこれらの質問に答えるための一連の原語を提供します：

▪️ AI 検証とモデルのトレーサビリティ

AIの大きな課題は：どのようにしてモデルの出力が正しいかつ理にかなっていることを証明するのか？特にシステムに中央集権的な運営者が存在しない場合、信頼は築きにくい。

暗号ネイティブな方法がこのギャップを埋めようとしています：

• ゼロ知識証明は、特定の入力でモデルが実行されたことを検証できますが、データを開示する必要はありません。
• 検証システムは複数のノード間で出力結果を比較し、一貫性を確保します。

▪️ プライバシー保護型AI

NillionやAtomaなどのプロトコルは、AIが暗号化データ上で計算を実行できるようにし、トレーニングや推論のプロセスでユーザーデータを露出する必要がありません。

▪️ 分散型 AI ネットワークとマーケット

中央研究所に依存してモデルを構築する代わりに、新しいプロトコルはネットワークトレーニングメカニズムを推進しています:

データ提供者、計算力の貢献者、モデルのトレーニング者は、オンチェーンメカニズムを通じてインセンティブを得て、共有の制御と所有権を実現できます。

これは単なるデザイン理念ではなく、リソース配分の現実的なニーズです：モデルがますます大きくなり、トレーニングコストが高騰する中で、中小のデータセンターや個人の余剰GPUリソースに依存することが実用的かつ必要な方法になるでしょう。

より大きな賭け：AIのインフラストラクチャとしての暗号

私たちのコアの見解：

私たちは、最も潜在的で持続的な機会は、暗号がAIの基盤インフラストラクチャになることだと信じています。

2030年までに、AI市場は1.8兆ドルに達すると予想されています。たとえ5％の市場シェアを占めるだけでも、600億ドルの潜在的な機会を意味します。これは、新しい製品カテゴリー全体を生み出すのに十分です：検証可能な推論ネットワーク、非中央集権的モデル登録システム、トークン化されたデータ取引プラットフォーム。