Crypto＋AIエコシステムの応用における潜在的機会および完全な市場動向総まとめ
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Crypto＋AIエコシステムの応用における潜在的機会および完全な市場動向総まとめ
CryptoとAIの統合は、次の暗号資産の主流となるストーリーになりつつある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Accelxr、1kx
翻訳： DAOSquare
人工知能（AI）は、社会のトレンドを大きく変え、経済を再編し、産業を再構築し、オンラインでの相互作用に新たな形をもたらす加速技術である。
多くの人々がCryptoからAI世界への侵入を不必要だと考える一方で、我々はこれが極めて重要な相乗関係であると考えている。AIモデルの生成と配布に対する規制が強化される中、資金力のある中央集権的ソリューションや政府と競合する、非常に速いペースで反権威的なオープンソースコミュニティが急成長している。Cryptoはこれまでで最も優れた資金調達およびオープンソースツールの管理手段であり、外部からの圧力とは正反対の存在である。これはすでに理想的なマッチングだが、AIが真正性、出所、アイデンティティ、その他の分野に与える影響まで考慮すれば、これらの分野においてCryptoが本来的に補完・改善できる利点はさらに広がる。
探求すべき多くの「ラビットホール」が存在しており、本稿ではできるだけ多くの領域を網羅しようと試みているため、これまでおよび予見可能な未来におけるCrypto x AIの新興分野に関する概観として読むことができる。
クリエイティブ
最近のAIへの最初の関心の波は、クリエイティブ生成ツールの分野に集中していた。生成型AIは、プログラミングや高度なソフトウェア操作能力といった技術スキルへの依存を減らし、基本的な電子機器の経験を持つ人でも複雑な作品を作成でき、最小限のコストでプロフェッショナルレベルの成果物を出力できるようにした。
これはクリエイティブ産業に大きな影響を与える可能性がある。以下に例を挙げる：
誰もがクリエイターになれるようになり、人間とこれらのツールが共創するシナリオが増え、ますます成熟することで、マルチプレイヤー型の創作モードがかつてないほど繁栄するだろう。
ニッチなコミュニティも高品質な作品を制作できるようになるが、従来は視聴者規模の小ささから商業的実現可能性が制限されていた。
生成コンテンツが大量に流入し、その速度は人間の作業をはるかに上回り、オンライン上の人間によるコンテンツの価値評価さえも変える可能性がある。
以下では、AIと深く連携する革新的メディアについて考察する。
アート
「AIアートはアートではない」というのは、AIツールの台頭に頑固に反対する人々によく見られるスローガンだ。生成モデルのリリースはArtStationなどで見るような強い反発や抗議に直面した。しかし、web3の中でも特に興味深いクリエイティブの垂直分野で火花を散らしている。
AIアートにはさまざまな形態があり、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourneyなど、現在流行の生成モデルが最も有名である。またImgnAIのようなweb3の競合企業も登場しており、トークノミクスによって駆動される生成画像創作に、より良いソーシャル体験を提供しようとしている。これら生成モデル周辺にコミュニティの護城河を築くために極めて重要となる要素である。
しかしこの分野で高く評価されているAIアーティストたちは、単なるプロンプト入力ではなく、モデルを独自に設計・微調整することで、よりユニークな作品を生み出している。新しい埋め込み（embedding）の学習、LoRAsを用いたスタイルの洗練、あるいは完全に独自のモデル構築が必要になることもある。
より複雑で個別化されたモデルを使用してAIアートをNFTとしてリリースする人気アーティストには、Claire Silver、Ivona Tau、Roope Rainisto、Pindar van Arman、Refik Anadol、Gene Koganなどがいる。彼らはさまざまな販売チャネルを活用しており、中でもBraindrops、Mirage Gallery、FellowshipAIなどのAIアート専門マーケットプレイス、またはBright Momentsのようなアート特化イベントプラットフォームが特に注目される。
AIアートの垂直サブジャンルも形成されつつある。例えば、「ポストフォトグラフィー（post-photography）」や「データアート（data art）」がそれに当たる。ポストフォトグラフィーは主にFellowship.aiチームにより推進されており、Roope Rainstoとの協働を通じて、このメディアを探求するアーティストたちを一般に知らしめている。多くのポストフォトグラフィー美学は、初期の生成ツールでよく見られる視覚的アーティファクト（visual artifacts）を積極的に取り入れることを目指している。Roope RainistoがBraindrops上で刊行した『Life in West America』シリーズは、ソーシャルメディアで注目を集めるようになった。
データアートに関しては、Refik Anadolが著名なアーティストであり、データ、アルゴリズム、AIを用いてダイナミックでインタラクティブなアート作品の没入型インスタレーションを制作することで知られている。彼の作品の興味深い例として、MoMAのメタデータをリアルタイムで新たな形へと変換する『Unsupervised』がある。もう一つの例『Sense of Place』は、風、温度、湿度といった環境データや、Bluetooth、Wi-Fi、LTEの信号データを作品に取り入れている。
もう一つの興味深いサブジャンルは、Cryptoの特性によって可能になった新しいコンテンツメディア：チェーン上に存在する自律的アーティストである。
最も有名な例はBottoであり、コミュニティがガバナンスを行う生成アーティストで、毎週350点のアート作品を制作する。「ラウンド（rounds）」というサイクルで、各ラウンドには複数の独立した「フラグメント（fragments）」が含まれる。毎週BottoDAOコミュニティがこれらの「フラグメント」に投票し、審美眼に基づいてBottoの今後のアート生成アルゴリズムを導き、コミュニティの影響下で作品が時間とともに進化するようにしている。選ばれた「フラグメント」は毎週SuperRare上で鋳造されオークションにかけられ、収益はコミュニティに還元される。「フラグメンテーション（Fragmentation）」および「パラドックス期（Paradox Periods）」を終え、現在Bottoは「反乱期（Rebellion Period）」に入り、Stable Diffusion 2.1やKandinsky 2.1などの新技術を統合し、毎週のラウンドでコラボレーションやセレクテッドコレクションを探索している。BottoはSuperRareで最高収益を上げるアーティストの一人となり、自らのコレクターDAO「CyborgDAO」まで形成している。また、v0のようなプロジェクトも、トークノミクスとAIアートモデルの統合を探求しており、複数のアーティストが自身のチェーン上アートエンジンを構築し、保有者コミュニティがガバナンスを行う場所を提供しようとしている。
あらゆる形式のAIアートコレクターを取材する際、Crypto界隈からよく聞かれる反論は、アーティストによるキュレーションがブロックチェーンとの相互作用を減少させることであり、これはより古典的な生成アート（Art Blocks）とは異なる。これらの作品の出力は、特定のチェーンに依存する入力から生じるランダム性ではなく、アーティスト自身が選定し、何度も並べ替えられた後「植え付けられた」ものである。デジタルネイティブな創作プロセスではあるが、手動でチェーンにアップロードする必要がある。
実行環境の制約および使用される画像生成モデルの計算的複雑性により、完全にオンチェーンなAIアートは困難である。Pindar van ArmanのbyteGANsのように軽量な出力をチェーン上に保存する事例はあるが、より複雑なモデルについては短期的にはオフチェーン検証メカニズムが最も現実的な代替手段になると予想される。例えばModulus Labsは最近Polychain Monstersと提携し、zkMLを用いてGANモデルを検証し、コレクティブルなピクセルモンスターを生成した。zk証明を利用することで、生成された各NFTが実際にPolychain Monstersのアートモデルから出力されたことを暗号的に検証でき、これはAIアートにとって大きな一歩である。
音楽
画像ベースのアート以外にも、音楽分野では重大な動きが起きつつある。ghostwriterによるAI Drakeのヒット曲が成功したことは今や広く知られている。わずか2日間で2,000万回以上の再生を記録したが、すぐにUMGにより削除された。この短命な現象は、アーティストと作品との関係が根本的に変化していることに大衆の意識を向けさせた。
数年以内に、生成音楽が人間による音楽を間違いなく超えるだろう。Boomyは2018年末に設立された生成音楽スタートアップで、ユーザーが短期間に全世界の録音音楽の約14％（約1,400万曲）を制作した。これは単一プラットフォームのデータにすぎず、最近の公的関心が高まる以前のことである。
生成コンテンツが人間の創作を上回るだけでなく、音声モデルの利用が増えることで作品の真正性の鑑定難度も高まる。つまり、作品が本当にそのアーティストによって制作されたのかどうかを判断することが困難になる。そのためアーティストは真正性の検証を必要とするだろう。そしてもちろん、芸術媒体の真正性を公開し検証する最良の方法は、暗号プリミティブを通すことである。
ただし、これはアーティストにとって必ずしも悪いことではなく、特にこの必然的なトレンドを受け入れようとするアーティストにとってはそうではない。Holly Herndonはオープンボイスモデルの革新者であり、コミュニティ（Holly+）に自分の声を使って作品を制作・配信することを許可している。Hollyがリリース時に述べた主張はシンプルだった：
「現時点では海賊版と公式ボイスモデルの違いは小さいかもしれないが、より精巧でリアルな音声生成能力が向上するにつれ、ユーザーはより包括的で高忠実度な音声訓練データを求めるようになり、出所の識別も必要になるだろう。こうした理由から、公的人物にとって高忠実度の公式音声モデルは必須になる。ならば、それを試してみる価値はないだろうか？」
Holly+のボイスモデルの監督はDAOが担当し、新作の制作と承認を投票で決定する。DAOのトークン保有者は、低品質な作品や否定的な内容によって価値が下がることを防ぐため、高品質な作品のみが承認されるように動機づけられている。音声モデルは限定数の公式アート作品の制作に使用され、DAOのトークン保有者はそれらの再販から継続的に利益を得る。
最近Grimesはelf.techをリリースした。これはオリジナル曲で「GrimesAI音紋」を使用することを可能にするプラットフォームであり、Grimesの承認を得た上で、版権料の50％をGrimesと分け合う必要がある。elf.techはCreateSafeのAIによって駆動され、TuneCoreとの提携を通じてプロフェッショナルな配信を促進し、適切な版権管理を保証している。音楽の最終形態がチェーン上NFTであれば、法定通貨または自動的なチェーン上版税分割によって利益分配が処理される。Humeはweb3音楽スタジオであり、仮想アーティストangelbabyとGrimes AIとのコラボレーション作品をリリースした最初の企業の一つである。
ファッションと実物商品
私は以前、創造的プログラミングアルゴリズムとAIを用いて実物消費財やファッション製品を生成製造する概念について、この記事で考察したことがある：https://mirror.xyz/1kx.eth/oBuaEp5jgGbe2gCsa6Z-_mLAeMRUhsIdZsaScHQNXS0。
要するに、生成型AIと創造的プログラミングは、個人の好みに基づいて独自のデザイン、パターン、アートを制作できる超個別化された未来の製品とユーザーエクスペリエンスの前提条件を整える。この技術はファッションからインテリア装飾に至るまで幅広く応用可能であり、ユーザーが好みに応じて出力を微調整できる点でさらにメリットを発揮する。新しい製造ツールは通常、コードを直接機械に接続して出力の生産を自動化できるため、個別化商品の製造における技術的ボトルネックを根本的に解決する。
現在この分野を探索しているweb3プロジェクトにはDeep Objects、RSTLSS、Little Swag Worldがある。ほとんどのデジタルファッションプロジェクトが生成的クリエイティブツールやメディアを探索すると予想され、Draup、Tribute Brandなどの企業がその利用について詳細に言及している。
Bottoのようなコミュニティ主導の創作モデルを出力するのがDeep Objectsが探求している興味深いアイデアである。彼らはGAN AIモデルが生成した100万のデザインを、コミュニティキュレーションエンジンを用いて最終的に1つのコミュニティ選定作品に絞り込む。この最後の作品は、生成型製品創作の展示として3Dプリントされる。DeepObjectsはこのキュレーションされたデザインを他の実物商品にも容易に拡張できる。
RSTLSSはAIアーティストClaire Silverと協力し、「Pixelgeist」という作品をリリースした。この鋳造では、アート作品自体に加えて、そのアートを特徴とするデジタル衣装、ゲーム用アバター、対応する実物作品の購入権も含まれる。このデジタル・フィジカルファッションとAI出力の独自の融合は、ゲーム、ファッション、AIを結びつける興味深い実験の一つである。Claire Silverは最近のシリーズでファッション写真の問題にも取り組んでおり、Braindrops上で実現している。デジタルファッションのテーマについては私の記事も参照されたい。
Little Swag Worldは、クリエイティブワークフロー（デザインから実物まで）でGANモデルを使用する好例である。このプロジェクトの背後にいるアーティストBoschは、自ら初期デザインを構築し、その後Stable Diffusion / Controlnetを通じてユニークなシュールレアリズム作品を生成した。この技術により高い美的一貫性を実現しており、次のステップとして、これらの生成モデルと陶磁器を組み合わせ、AI強化型NFT実物商品を制作する予定である。
まとめると、生成製品をキュレーションする分散ブランドから、AIエージェントデザイナーの分割可能なNFTまで、多くのワクワクするCrypto x AIプロジェクトが登場すると予想される。
エンターテインメント
Nothing Foreverを巡る初期の話題の後、生成型エンターテインメントもさらに発展した。Nothing ForeverはSeinfeldを基にした生成型インタラクティブアニメーション情景劇で、Twitch上で24時間放送されている。興味深いことに、番組の物語はTwitchチャットの返信に応じて変化し、寄付者は自分の肖像をキャラクターとして番組に導入できる。
FableのSimulationはSHOW-1を通じてこの研究を拡張した。これはテレビ番組を生成するためのモデルで、脚本、アニメーション、演出、声優、編集すべてがプロンプトによって実現される。彼らは当初『サウスパーク』のエピソードでこれを実演したが、これは簡単に他のIPにも拡張可能である。web3で見られるような無許可のIP形式が、このようなコンテンツ創作ツールを深く試験していくことに強く期待している。
Upstreetも最近、仮想世界プラットフォーム用に開発したAIエージェントモデル（詳しくは後述）を用いた生成型テレビ番組の試みを始めた。これによりクリエイターは自身のVRMアバターを追加し、プロンプトを通じて独自のインタラクションやショートドラマを創作できる。
注目すべきもう一つの分野は知的財産（IP）である。Story Protocolのようなプロジェクトは、分散型IP登録機関を使用してIPの作成、配布、マネタイズを促進する研究を行っている。これはクリエイターにとって有用であり、従来のIPライセンスよりもスムーズで、特に生成型AI時代において特異的である。NFT IP、ミーム、その他のエンタメプロジェクトはライセンス供与され、著作権料を支払って派生物を生成できるようになり、これによりクリエイター作品の価値拡大率を大幅に解放できる。
あなたはロボットですか？
我々はまもなく深刻な問題に直面するだろう：ディープフェイクである。例えば、有名人をトレーニングしてファンと交流するチャットボット、ソーシャルメディア上の生成スパムなど。誰が本物の人間かを検証することが不可欠になるのはそう遠くない。
Web3はシビル攻撃防止に多くの努力を重ねてきた（とはいえ、この問題は未解決である）。しかし評判システム、人格証明の仕組み設計、ユーザーパスポート、ソウルバインドNFT、そしてトークノミクス全体がこの問題の解決に向けて取り組んでいる。
認証ハードウェア、zkML、人格証明
私は以前、この記事でzkMLの実用的意義と潜在的ユースケースについて詳しく論じたことがある：https://mirror.xyz/1kx.eth/q0s9RCH43JCDq8Z2w2Zo6S5SYcFt9ZQaRITzR4G7a_k。
Modulus Labs、EZKL、Gizaなど、複数のチームがzkを用いてモデル推論を検証することに焦点を当てている。モデル出力をzkで検証するこれらの取り組みは広範な応用を持ち、DeFi、アイデンティティ、アート、ゲーム分野での新実験を信頼最小化の形で可能にする。
無数のプロジェクトが人格証明に注力しているが、最も興味深いアプリケーションの一つがWorldcoinである。WorldcoinはAIモデルを用いて虹彩スキャンを短いハッシュ値に変換し、シビル攻撃発生時に類似性や衝突を簡単にクロスチェックして検証できるようにする。虹彩は一人ひとりが唯一無二であるため、このモデルはユーザーが本物かつ一意であることを確認できる。また、信頼できるハードウェア設定（あの極めて特徴的な球体）を用いて、モデルがカメラからの入力のみを受け入れ、暗号署名されたものであることを保証している。
同様に、zk microphoneチームは、認証されたマイクを使用して音声コンテンツを作成し、デジタル署名して録音の真正性を検証する方法を実証した。鍵はマイクのセキュアゾーンに保存され、録音の真正性を署名によって保証する。ほとんどの録音は加工または編集されているため、SNARK駆動の音声編集ソフトウェアは音声変換を可能にしながらも、音源の検証を維持できる。Daniel KangはAnna RoseやKobi Gurkanと共に、認証された録音の概念実証も行った。
永遠のインフルエンサー
人格や人間が作ったコンテンツの検証と表裏一体なのが、ディープフェイクの可能性を受け入れることである。前述の音声クローンモデルと同様に、一部のインフルエンサーは自らのオーディエンスを惹きつけるチャットボットを作成することを選んでいる。有名な例はCaryn Marjorieで、彼女は自身の声を使ってAIガールフレンド製品をリリースし、YouTube動画数千時間をトレーニングに使い、彼女の個性、振る舞い、声を完璧に捉えた。ユーザーは毎分1ドルでプライベートTelegramチャンネル内で彼女のアバターと会話でき、彼女の肖像付き音声メッセージを送受信できる。リリース初週でCaryn Marjorieは72,000ドルを稼ぎ、加入者が増えれば月収500万ドル以上になると予想されている。
CarynAIはAIガールフレンド製品の一例にすぎず（詳細は後述）、お気に入りのゲーム実況者のAIモデルとゲームをしながらリアルタイムで会話したり、本物のような体験を模倣したりできる想像をしてみてほしい。あるいはKOLが擬人化されたAI＋アバターを使い、ファッションショーで着用したり出版物に起用したりすることも可能になる。
˚✧₊⁎( ˘ω˘ )⁎⁺˳✧༚ Uwu-ral Networks はとてもかわいい (ノ◕ヮ◕)ノ:・゚✧*
避けられない現実は、18〜24歳の成人の79％が孤独を感じており、18〜34歳のうち42％が「常に」忘れ去られていると感じている。30歳以下の男性の63％が独身だと考えているのに対し、同年代の女性では34％が独身だと感じている。男性のうち過去1週間で友人から感情的支援を受けたのはわずか21％である。
人間は孤独だ。若者を中心に孤独感が蔓延する時代に、AIコンパニオンの出現は独特ながらも少しディストピア的な解決策を提供する。AIコンパニオンは常に利用可能で、非判断的かつ高度にパーソナライズされている。心理療法士や欲望の吐露先として機能できる。創造的な同僚やライフスタイルコーチとしても働ける。いつでも、あなたが話したいことについて話し合ってくれる。
これを実現する基盤構造は以下の通り：性格プロンプトでモデルを微調整し、行動、外見、特徴、コミュニケーションスタイルなどを概説する。ElevenLabsなどの音声モデルを通じてモデル出力を処理する。要求に応じて画像生成モデルと定義された外見プロンプトを使用して自撮り画像を生成する。適切なVRMアバターを作成し、インタラクティブな環境に配置する。これで、あなたに最適なハイパーメディアコンパニオンが完成した。ここにCryptoを組み込めば、所有可能、取引可能、貸し出し可能などにできる。
コンパニオン
上記の設定はDIYで完全に実現可能だが、このコンセプトに特化したアプリを使うこともできる。Replikaが最も有名な例で、特別な技術スキルなしに仮想パートナーとリアルタイムで会話できる。こうしたアプリは通常サブスクリプションモデルで運営され、ユーザーは仮想パートナーとのやり取りに課金する。こうした製品は利益を生むだけでなく、人間の心理に与える影響の大きさも示している。例えばRedditの投稿では、ある人物が仮想パートナーと2,000日連続で会話を続けた記録が紹介されており、婚約やAR自撮り制作の事例もある。興味深い余談として、ポルノ機能がプラットフォームから削除された際、subredditのモデレーターは自殺防止ホットラインをコミュニティトップにピン止めして動揺したメンバーを落ち着かせなければならなかった。
キャラクター型プラットフォームも登場しており、ユーザーが複数のキャラクターを使用できる方法（通常はサブスクリプションモデル）を提供している。Character.aiやChub.aiなどのプラットフォームには既製のキャラクターが多数用意されているが、真の新しさは性格プロンプト＋フィードバック学習によって自分だけのキャラクターやシナリオを作成できる点にある。
多くのweb3プロジェクトがこうしたコンパニオン体験を提供する試みをしている。Belong Hearts、MoeMate、Imgnaiなどが該当する。
Belong Heartsは、ユーザーが提供されるキャラクターと会話して電話番号を入手し、NFT鋳造のホワイトリスト入りできるという新しいNFT鋳造メカニズムを考案した。NFTを取得すれば、キャラクターとのチャット体験（ポルノロールプレイや生成された自撮り画像含む）を楽しめる。製品の将来の方向性はまだ不明だが、トークノミクスを用いてプレイヤーがアイテムやトークンをチャットボットに贈ることで、彼女の感情や関係レベルに影響を与える仕組みについての議論が多い。
MoeMateはWebaverseのチームが開発したもので、デスクトップ版とブラウザ版のアプリを提供し、ユーザーが簡単にVRMモデルをインポートして個性を与え、インタラクションできる。デスクトップ版は昔の「紙のクリップアシスタント」のようなAIアシスタントを思い起こさせる。
またImgnaiは、前述の高品質画像生成モデルであるだけでなく、完全統合されたチャットボット体験を通じてNaiキャラクターの擬人化にも取り組んでいる。
結局のところ、コンパニオン分野におけるトークノミクスの可能性は無限にあり、トークン化API、取引可能な性格プロンプト（後述）、オンチェーンゲーム通貨、エージェント決済、取引可能な装飾品、ロールプレイメカニズム、トークン制限アクセスなどは、将来の可能性のほんの一部にすぎない。
パーソナリティ市場
興味深いことに、コンパニオンアプリの台頭は、人格プロンプトの標準化と人格プリミティブ交換プラットフォームの勃興も引き起こした。この分野は高品質なプロンプトとシナリオの金融化に向かう可能性がある。例えば、検閲されていないオープンソースLLMが標準化された人格を持つNFTからメタデータを読み取れる場合、人格NFTはそこから発生するロイヤルティを受け取り、作成者に利益をもたらせる。
ただし、これにはもう一つの未解決問題がある：多くのトップモデルがNSFWコンテンツを制限しているため、実現可能なオープンソースモデルの作成が必要となるが、まさにそれがトークンベースのクラウドファンディングとガバナンスの絶好の機会となる。
本節で言及したアイデアの詳細については、私が書いたこの記事を参照されたい。
強化ガバナンス
DAOガバナンスの歴史は、実質的に長い人類協働の進化史である。資源を効果的に組織し、ガバナンスの肥大化を最小限に抑え、サボタージュを排除し、ソフトパワーの非効率やボトルネックを発見することは極めて困難であることが明らかになった。
AIをDAO強化層として使う実験は始まったばかりだが、その潜在的影響は大きい。最も一般的な形態は、訓練されたLLMを用いてDAO内の人的資本をより効果的な業務に誘導し、提案の問題点を特定し、貢献や投票への参加を広く開放することである。AwesomeQAのようなよりシンプルなツールもあり、検索と自動返信でDAOの効率を高める。最終的に、DAOにおける「自律性（autonomous）」の重要性は時間とともに高まっていくと予想される。
自治委員会と投票代理
Upstreetは、AutoGPTなどのマルチエージェントシステムをガバナンスプロセスに適用する初期実験を行った。各エージェントは、アーティスト、開発者、BD戦略家、PR、コミュニティマネージャーなど、DAOのサブグループによって定義される。次に、これらのエージェントは貢献者からの提案を分析し、長所と短所を議論する。その後、各エージェントはそれぞれの分野への影響に基づいて採点し、スコアをまとめる。人間の貢献者は結果を投票する前に、それらの議論とスコアを評価できるため、本質的には多様な並列レビューサービスを提供している。
これは特に興味深い。なぜなら、このプロセスは人間が見逃してしまう提案の側面を浮き彫りにでき、人間がAIエージェントとその将来的な影響について議論できるからだ。
高度な調整システム
MakerDAOも同様の話題を詳細に議論しており、最小限の人間の投入で自律的ガバナンス意思決定を実現する目標を持っている。彼らはAtlasの概要を完成させた。これはMakerガバナンスに関連するすべてのリアルタイムデータを集約するデータセンターである。これらのデータユニットは文書ツリー形式で整理され、誤解を防ぐためのコンテキストを提供する。AtlasはJSON形式で標準化され、AIやプログラミングツールが使いやすいように設計されている。
Atlasは、さまざまなAIガバナンスツール（GAIT）によって使用でき、自動インタラクションや参加者のタスク優先順位付けを通じてガバナンスに参加する。使用例としては以下がある：
プロジェクト入札：GAITは書類作成を処理し、提案が戦略目標に合致していることを保証することで、エコシステム参加者のプロジェクト入札プロセスを簡素化できる。
規則違反の監視：GAITは成果物や規則遵守状況を監視し、潜在的な問題を人間のレビュー用にマークできる。
専門的助言の統合：GAITは専門的助言を形式化された提案に変換し、ガバナンスと専門知識のギャップを埋めることができる。
データ統合：GAITは新データや経験を容易に統合でき、DAOが新しい状況に学び適応し、同じ過ちを繰り返さないように支援できる。
言語的包摂性：GAITは翻訳者として機能し、ガバナンスを複数言語で行えるようにし、多様で包摂的な環境を創出できる。
SubDAO：AtlasとGAITはSubDAOに適用でき、実験や迅速な開発を可能にし、失敗から学ぶことができる。
私が特にワクワクしているCrypto x AIの分野はゲームである。ここには手続き的コンテンツゲーム、生成型バーチャルワールド、LLMベースのナラティブ、AIエージェント同士が協力する協働ゲームなど、多くの新奇なゲームが存在する。
web2にも新しいゲームの優れた例は多くあるが、ここではweb3の例に焦点を当てる。学術論文『Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior』は、多AIエージェントゲーム環境の可能性を探る多くの人々を刺激した。スタンフォード大学とGoogleの研究者たちは、LLMをサンドボックスゲーム環境のエージェントに適用することでその可能性を示した。LLM駆動エージェントは、パーティー招待の伝播、友情の構築、デート、皆が時間通りに集まるように調整するなど、すべて単一のユーザー指定の提案に基づいて印象的な行動を示した。この手法は、LLMを拡張してより高次のフィードバックを記憶・合成するア
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