AIのWeb3における応用：課題、リスクおよび将来性
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AIのWeb3における応用：課題、リスクおよび将来性
有名な作家ウィリアム・ギブソンはかつてAIの未来についてこう表現した。「未来はすでに到来している――ただ、均等に分配されていないだけだ。」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察
執筆：crypto.com
翻訳：TechFlow
要点まとめ：
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生成AI（Generative AI）とは、テキスト、画像、音声、動画など、人工的なコンテンツを生成するための人工知能技術である。
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Web3におけるAIの応用には、ゲーム内でのデジタルコレクティブルやNFT、資産作成、ソフトウェア開発などが含まれる。
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コンテンツ生成に加え、AIは開発プロセスの簡素化や、分散型アプリケーション（Dapps）のユーザーエクスペリエンス改善を通じて、Web3分野の発展を推進できる。
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著作権、正確性、創造性といった課題は依然存在するものの、AIの時代はすでに到来しており、AIモデルは企業や業界を変革しつつある。
人工知能によるコンテンツ生成の紹介
最近、DALL-EやChatGPTなどのアプリケーションによって、人工知能が生成するコンテンツ（AIGC）の人気が高まっている。これらのツールは、印象的なビジュアル資産を生み出したり、人間のような会話を処理したりすることができる。
広義では、生成AIとは、コンピュータモデルを用いてテキスト、画像、音声、動画などのコンテンツを生成する人工知能技術を指す。専門家が作成するコンテンツ（PGC）やユーザーが生成するコンテンツ（UGC）に続いて、AIGCは次なるコンテンツ生成段階として広く認識されている。
PGCは通常、グラフィックデザイナーやアニメーターなどのクリエイティブ専門家がブランド用途や公開目的で制作するものであり、UGCは最終ユーザーがYouTube、Facebook、Twitterなどのソーシャルメディアサイト上で直接作成・共有するものである。
近年のAIの急速な発展により、現在ではさまざまな種類のコンテンツを生成できるようになっている。関連するAI分野には、コンピュータがテキストを処理・分析する方法を研究する自然言語処理（NLP）、および訓練データセットと同様の特徴を持つ新たなデータ（たとえば画像や動画）を生成することを目的とした生成的敵対ネットワーク（GAN）がある。
AI生成コンテンツは創造プロセスを加速する助けとなり、企業はそれがコンテンツ制作の方法や業界横断的なクリエイティブチームの働き方を変える可能性に注目し始めている。
以下は、AIとWeb3を結びつける可能性のあるシナリオやユースケースである。
Web3におけるAIGCの応用
テキストAIとWeb3への影響
テキストAIとは、人工知能を用いてテキストを生成する技術を指す。これは自然言語処理の一種であり、与えられた入力から人間の書いたような文章を生成でき、要約、対話システム、機械翻訳などさまざまな用途に利用される。今日のテキスト生成器は、多様な目的で独創的かつ創造的なコンテンツを生み出すために使われており、Web3内部でも多くの領域でこうした技術が活用できる。
テキストAIツールを使えば、オンライン検索も再考され、より直感的なウェブの閲覧方法が提供される可能性がある。ChatGPTは最新版でマイクロソフトの検索エンジンBingと統合され、チャットインターフェースを介してネット検索を行う機能をすでにリリースしている。
一方、GoogleもLaMDA駆動の実験的対話型AIサービス「Bard」を発表し、複雑なトピックの簡素化や照会内容の洞察統合を支援している。
生成AIは人々のネット検索方法を変えるかもしれない
生成AIは、人々がネット上の情報をフィルタリングする方法を変える可能性を持っており、現在のWeb2ユーザーが長年避けようとしてきた、検索エンジンの広告モデルへの依存を減らすことも可能になる。
テキスト生成ツールは、ユーザーが検索時にSEO最適化されたコンテンツのノイズをカットすることを可能にする（ただし人的介入と微調整が必要）。もし検索の好みがテキストAIツールに移行すれば、検索エンジンそのものが置き換えられ、検索に関連する広告の散乱が減少する。これはWeb3の核心理念の一つであり、技術の支配権を再びユーザーに還元するものである。
ブロックチェーンゲームにおいて、テキストAIはゲーム開発者やアーティストの創造性と生産性を高めることができる。テキストAIを活用することで、対話、ストーリー、キャラクター構成といった基本的なゲーム要素を迅速に制作・洗練でき、アイデア生成のスピードアップによって創造プロセスを合理化できる。
AI NFTs
AIは画像や動画の生成にも役立ち、それらのコンテンツタイプはその後NFTとして鋳造できる。こうしたAI生成のNFTは「ジェネレーティブアートNFT」と呼ばれる。アーティストはまず色やパターンの範囲といった一連のルールと、反復回数やランダム性の程度といったパラメータを入力する。コンピュータはこの指定された枠組み内でアート作品を生成する。
一例として、Larva Labsが「CryptoPunks」のジェネレーターとともに開発した「Autoglyphs」NFTコレクションがある。以下はAIを活用して生成された他のNFTコレクションの例である。
ブロックチェーンゲームにおけるAIアバターとアイテム
生成AIモデルは、Web3環境下でアバター、装備、車両、遺物など、大規模なゲーム資産の創造を支援できる。ゲーム業界は「テキスト→画像」の生成AIモデルを応用し、テキスト記述から創造的な資産やコンテンツを生み出すことが可能になる。一定のパラメータ範囲内であれば、現代の言語モデルを使って、生成された資産の文脈（たとえばアイテムの強度、キャラクター属性、伝説的背景など）を構築することもできる。
現在、AIが生成する画像や動画は非常に高度になっており、ブロックチェーンゲームやメタバース内の仮想製品における特殊効果の作成にも使用できる。たとえば、Mirror WorldはGameFiプロジェクトとして、AIベースの仮想「ミラー」をゲーム内のキャラクター資産として活用している。これらのミラー資産はすべてのゲームで完全に相互運用可能であり、所有者が新しいゲーム開始時にそれらを使って新たな挑戦に対応できるように保証している。
Alethea AI社は、別の生成AI事例としてCharacterGPTプロジェクトを展開している。このプロジェクトは、マルチモーダルAIシステム「CharacterGPT」を用いて、テキスト記述からインタラクティブなAIキャラクターを生成するもので、「テキストからキャラクター作成」を実現している。これらのインタラクティブなキャラクターは、異なる自然言語記述に基づいて、独自の外見、声、性格、アイデンティティを持つことができる。
こうしたキャラクターはトークン化され、ブロックチェーン上に記録される。所有者はさらに、キャラクターの個性をカスタマイズしたり、知能をトレーニングしたりでき、AletheaのAIプロトコル上のさまざまなdapp間で取引・利用可能となる。これらのインタラクティブキャラクターには、物理的対象を反映した仮想モデルであるデジタルツイン、デジタルガイド、デジタルコンパニオン、仮想アシスタント、AI搭載NPC（非プレイヤーキャラクター）など、多数の応用場面が考えられる。
AIは脆弱性の発見にも役立つ
Web3のインフラやアプリケーションの構築において、AIは開発プロセスの合理化に貢献できる。
たとえば、AIアプリケーションはコードのデバッグに利用できる。AIを活用したChatGPTは、コードの読み書きだけでなく、コード中のバグを見つける能力も一定程度示している。
一部の暗号資産関係者は、すでにこのAI駆動ツールを簡単なコード監査タスクに使い始めている。スマートコントラクト監査企業Certikの開発者も、ChatGPTを「複雑なコード断片の意味をすばやく理解・要約する」ために使用している。
最終考察：Web3におけるAI応用の課題、リスク、将来性
AIの発展に伴い、その可能性はユーザーの想像力に制限されるほど無限にある。初期段階にあろうとも、AIモデルは企業や業界を変革する能力を着実に示し続けている。導入の敷居が低いため広範な採用が進み、AIは将来的に私たちのデジタル世界における生活様式の一部となるだろう。しかし、この技術にはいくつかの課題とリスクも存在する。
一つの課題は、消費者や組織によるAI生成コンテンツへの反発である。たとえば、主要なストックフォトサイトの一つGetty Imagesは、AIアートツールで生成されたイラストのアップロードや販売を禁止している。理由として挙げられているのは著作権問題であり、一部のAI生成画像が著作権保護されたコンテンツを複製しており、元のアーティストの透かしが残っている場合がある。
AIGCが直面するもう一つの課題は品質の問題である。スタンフォード大学のAndrew Ng教授は、ChatGPTが「算盤の方がGPUより速い」という誤った解釈をした例を挙げている（幸い、これは現実ではない）。
多くの人にとって、この技術が雇用を脅かすことは懸念すべき課題である。しかし、AIが職場での人間の役割を完全に代替すると考えるのは誤解である。実際には、既存および新興市場において新たな機会を創出する可能性が高い。AIはおそらく、仕事を補完するか、新たなAI関連職種を生み出し、スキルアップを必要とするだろう。
著名な作家ウィリアム・ギブソンはかつてAIの未来についてこう述べた。「未来はすでにここに来ている――ただ、均等に分配されていないだけだ。」これは今日のAIとWeb3の交差点にも当てはまる。
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