AIとブロックチェーンが出会ったとき、双方はどのようにして互いに利益を得るのか？

2023.07.19

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AIとブロックチェーンが出会ったとき、双方はどのようにして互いに利益を得るのか？

ブロックチェーンの許可不要および信頼不要という特性は、AIと暗号通貨が交差する領域においても重要な役割を果たしている。

2023.07.19 - 07:49:10

AI区块链

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ブロックチェーンの許可不要および信頼不要という特性は、AIと暗号通貨が交差する領域においても重要な役割を果たしている。

編集&翻訳：TechFlow

AIとブロックチェーンが出会うとき、それぞれの技術はどのように相乗効果を発揮できるのか？

このテーマについては、すでに多くの議論がなされてきました。しかし、実際にAIにもブロックチェーンにも携わった業界関係者は、どのような異なる視点や洞察を持っているのでしょうか？

NEARの共同設立者であるIlliaは、最近Unchainが配信したポッドキャストでこの話題について深く議論しました。AIの定義、ブロックチェーンとの交差点、DAOや規制との関係など、考えさせられる数々のテーマに触れています。

対話内容が長いため、時間の節約と専門家の知見を素早く把握できるよう、TechFlowではポッドキャストの音声を文字起こしし、要点を整理して紹介します。

テーマ：When AI and Blockchain Meet, How Can Each Technology Benefit?

番組名：Unchained Podcast

日時：2023/07/12

ポッドキャストリンク：リンク

ホスト：Laura Shin（Unchained Podcast）

ゲスト：Illia Polosukhin（NEAR共同設立者）、Jason Warner（Poolside創業者）

Illia と Jason が語る AI・Crypto との関わり

Illia PolosukhinはNEARの共同設立者。Googleで6年間勤務し、主に機械学習と画像生成の研究に従事。2017年にはGitHub Co-pilotに似た起業プロジェクト「NEAR AI」を開始。資金不足のため、学生によるクラウドソーシングで高品質な自然言語からコードへのデータセット構築を試みた。
当時、学生への報酬支払い方法に課題があり、グローバルな支払い手段としてブロックチェーンを探求。2018年に、使いやすさとスケーラビリティを真に解決するソリューションが存在しないことに気づき、それがNEARプロトコル開発のきっかけとなった。以来、AIの進展を注視し、いくつかのAIプロジェクトにアドバイザーとして関与している。
Jason WarnerはPoolsideの創業者。プラットフォーム構築を通じてビジネスを拡大してきた人物で、GitHubの最高技術責任者（CTO）を務めた経験を持つ。それ以前はHerokuおよびCanonical（Ubuntu Linuxを運営）でも働いていた。
GitHub在籍時に、彼の小さなチームがGitHub Co-pilotという人気AIプログラミング支援ツールの開発を主導。現在取り組むPoolsideは、「ソフトウェア市場に特化したOpenAI」と位置付けている。2019年または2020年にIlliaと出会い、以降、ブロックチェーンとAIの交差点について継続的に議論している。

AIの定義と進展

Illia Polosukhinによると、AIは非常に具体的なものだという。クレジットスコアからブラウザでの検索候補、アプリのスワイプ推奨まで、ユーザーのほぼすべての行動に機械学習が活用されている。つまりAIとは、コンピュータを人間的あるいは超人的能力に近づける技術そのものだと述べている。
AIの発展段階：Illiaは、AIも暗号資産と同様に複数のサイクルを経ており、現在は特に大規模言語モデル（LLM）の進化、とりわけOpenAIのGPT-3およびGPT-4によって大きく牽引されていると指摘。
AIと暗号資産の交差点：IlliaとJasonの両氏は、AIと暗号資産の統合に強い期待を寄せている。例えば、ブロックチェーンはデータ、計算資源、モデルアーキテクチャなどを提供するマーケットプレイスとして機能でき、インセンティブ設計と透明性により流通を促進できる。また、許可不要（permissionless）かつ信頼不要（trustless）というブロックチェーンの特性は、AIにおけるデータ入出力の信頼性確保において極めて重要だと強調。
AIのリソース管理：Jason Warnerは、GPUアクセスの取得がAI分野における大きな課題だと指摘。GPUは現時点で最も貴重なリソースであると説明。

AIとCryptoの交差点

Illiaは、ブロックチェーンが機械学習に必要なリソース（データ、計算、モデル設計）の流動性を高める優れたマーケット促進器になると語る。たとえばGPUクラスタを入手するには、クラウドプロバイダに対して最低1000万ドルの契約や担当者との交渉が必要だが、これは非効率的。一方、ブロックチェーンを活用すれば、クラウドソーシングのような方式でより容易にリソースを調達できる。
Jasonは、ブロックチェーンの二大原則――「許可不要（permissionless）」と「信頼不要（trustless）」――がAI分野で興味深い応用を可能にするとしている。特にデータの出所や情報の入出力プロセスにおいて、これらの特性は不可欠だと強調。
Illiaは、AI（特に言語モデル）が、暗号資産やブロックチェーンアプリへのアクセス障壁を下げることに寄与すると考える。複雑なシステムに対して、より自然な形でインタラクションできるように支援できると述べる。
Jasonは、取引ボットについて言及。従来から取引背後には機械学習があると認識されていたが、大規模言語モデルの登場でそれが変化すると指摘。例えばGPT-4を使って取引アルゴリズムを作成し、それをTradingViewなどのプラットフォームに組み込むことが可能になると説明。
IlliaとJasonは、AIがプログラミング、特にスマートコントラクト作成に貢献できる点について議論。AIはJavaScriptやSolidityを含むあらゆるコードの生成、チェック、監査を支援できる。広範なコードベースとドキュメント知識を持つAIは、バグや脆弱性を特定する上で有効だと指摘。

AI、Cryptoと誤情報（Misinformation）

Illiaは、誤情報問題はAIそのものではなく、人間由来の問題だとする。AIは大量の情報を効率的に生成したり、一見真実に見えるが事実誤認を含むコンテンツを作成できるツールにすぎない。また、人間が生み出す誤情報も既に多く存在しており、Web3はそれらの識別に貢献できると述べる。
Web3は、コンテンツの真正性を検証し、作成者や承認者と結びつける仕組み、あるいはコンテンツの出所に基づく評判システムを提供できる。
Illiaは例として挙げた。あるポッドキャストが完全にAI生成された場合、聴衆はどうやってそれを判別できるか？ Web3なら、収録後に参加者がポッドキャストのハッシュ値に署名することで、誰が本当に制作に関与したかを証明できる。
Jason Warnerは、身元確認などにおけるブロックチェーンの有用性を補足。これらの技術の基盤にある問題とソリューションに注目すべきであり、投機的な領域に走るべきではないと強調。
IlliaとJasonの両氏は、AIとブロックチェーンの融合が新たな可能性を生むと確信。例えば、AIによる監査やDeFi攻撃の防止などが実現可能だと語る。

AIと規制、セキュリティ、DAOの関係性

Illiaは、AIとブロックチェーンの統合がDeFiのセキュリティ向上に寄与すると考える。AIはスマートコントラクトの監査やDeFi攻撃の予防に活用できる。また、中央集権取引所並みの使いやすさを持ちつつ、すべての資産がオンチェーンにあり、準備金だけでなく負債も追跡可能なプロジェクト構想にも言及。これにより、資金の流れが明確になり、透明性と安全性が高まると説明。
Illiaは、OpenAIやMidjourneyが持つ権力について懸念を示す。これらの組織は膨大なデータとAIモデルを支配しており、その利用方法や応用範囲を決定できる立場にある。これが権力の不均衡を生む恐れがあると指摘。
こうした問題に対処するため、Illiaはより高い透明性と公開性の必要性を訴える。一般市民がモデルの動作原理や適用方法を理解できるようにすべきだと主張。
Illiaは、AIがDAO内で調整役（coordinator）として機能できると語る。AIとDAOの統合により、閉鎖型AIに対する人々の恐怖心を和らげられ、コミュニティがAIに対してコントロールを持っていると感じられるようになる。これにより、AIが人類に悪影響を及ぼすリスクを防げる。今後1年以内に、AIがDAOを調整する最初の成果や、現実世界の活動を調整するシステムが登場することを期待していると述べる。こうしたシステムはDAOメンバーによって監視され、AIが許可された範囲内で動作していることを保証される。
Jasonは、DAOとAIの統合がフィッシング攻撃の防止など社会的課題の解決に貢献できると指摘。これらの技術を正しく理解し、ネガティブな問題に対処するために活用することが重要だと強調。
Jasonは、規制環境がAIおよびブロックチェーンに与える影響にも注目。多くの現行規制は表面的で、技術の本質的ポテンシャルや影響を理解していないと批判。代わりに、ブロックチェーンを用いてデータセットや訓練済みモデルの重みを登録し、AIを使ってスマートコントラクトのコードを解釈するなど、技術自体を用いた自己規制の可能性を提唱。規制当局こそがこうした技術を活用すべきであり、それは消費者、市場、人々を守るために設計されていると強調。
Jasonはまた、AIに関する規制ディスカッションの進展にも関心を寄せる。AIおよび関連技術の規制方法についての公開討論が進めば、安全な利用を確保しつつイノベーションと進歩を促すルール作りが可能になると述べる。