MyShell共同創設者Ethan Sun氏との対話：MyShellはどのように何百万人もの人々にCryptoとAIの体験を提供するのか？
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MyShell共同創設者Ethan Sun氏との対話：MyShellはどのように何百万人もの人々にCryptoとAIの体験を提供するのか？
励ましモデルは強化学習に応用され、本当に優れた製品を生み出す。これが私のMyShellが真に優れている点だ。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察司会：Tommy & Santiago、The Delphi Podcast
ゲスト：Ethan Sun、MyShell共同創業者
背景
このエピソードでは、TommyとSantiagoが、分散型AIコンシューマーレイヤー向けプラットフォームであるMyShellの共同創業者Ethan Sun氏をインタビューしています。彼らは過去10年間におけるAIの進化、コンシューマーアプリケーションの重要性、そしてAIが日常生活をいかに強化できるかについて議論しました。
Ethan氏は、クリエイターが簡単にAI体験を構築できるようにするMyShellの仕組みや、プラットフォーム内でのインセンティブの役割、AIエージェントの将来、パーソナライズされたAIコンパニオンの可能性について説明しています。また、MyShellの将来展望、競合関係、AIと暗号資産（クリプト）分野におけるスケーラビリティの課題、そしてMyShellの最終的な目標と、プラットフォーム内でのクリエイターの重要性についても触れています。
以下は対話の主な内容です：
Tommy：こんにちは、Delphiポッドキャストへようこそ。私は司会のTommyです。今日は親友でもあり、多産な投資家で素晴らしい人物であるSantiagoと一緒にいます。
本日は、myshell.aiのEthan氏をゲストにお迎えします。MyShellは、AIネイティブなアプリケーション、ユーティリティ、チャットボットなどを発見・作成・担保化できる、完全分散型のプラットフォームです。
Ethan：私はMyShellの共同創業者のEthanです。2013年から約10年間、AI業界に携わってきました。当時、人々がディープラーニングやAIと言えば、それは単なる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を指していました。しかし今や、すべてがTransformerベースであり、コンピュータビジョンさえもその影響下にあります。ここ10年間、私はコンピュータビジョン、ディープラーニング、ロボティクス分野のAI研究に取り組んできました。つまり、過去10年のAI業界の変化を目の当たりにしてきたわけです。かつてAIができることは、より良い顔認識を行うことなど、ビジネス寄りの用途に限られていました。しかし今や、AIが人間と直接対話できるようになったのは初めてのことです。この10年間の技術進展には本当に驚かされます。
人々は常に「何が新しいのか？」と尋ねますが、私の考えでは、「なぜ自分が使ったり、友人が使ったりできるものをつくらないのか」ということです。私にとってそれが重要です。なぜなら、あらゆる技術は人類の日常生活を改善すべきだからです。そのため、私たちもコンシューマー視点から始めました。なぜなら、それはより具体的で意味があるからです。例えば、AIアプリケーションが会議のスケジュール調整やカレンダー管理を自動化してくれれば、私の日常生活はずっと楽になります。これは大きな一歩だと考えます。
MyShell上でAI体験を簡単に作成する
Tommy：Ethan、MyShell上でAIエージェントを作成する体験について教えていただけますか？
Ethan：
我々はエコシステム内のクリエイターに対して、大規模モデルだけでなく複数のモデルを使えるよう権限を与えています。なぜなら、クリエイターはさまざまなカテゴリーのコンテンツにアクセスできるからです。あなたが言及したように、第一に「キャラクター（エージェント）」があります。このキャラクターとは、単なるラベル付きの会話相手ではなく、独自の個性を持つ存在です。たとえば、Tommyさんには独特の声がありますよね。それを聞けばすぐに誰か分かります。このような個性的な声も、私たちが提供する音声機能を通じて実現できます。キャラクター以外にも、個別学習体験が重要な教育コンテンツが多数あります。なぜなら、人はそれぞれ異なる学習スタイルを持っているからです。
例えば、私が英語を最も多く学んだのは高校時代ですが、『ワールドオブウォークラフト』をたくさんプレイしていたからです。人と会話したいという欲求がありました。このように、新しい言語を学びたい人がいても、関心のあるトピックは人それぞれです。しかし、現在の標準的な学習方法は万人に同じです。そこで、カスタマイズ可能な仕組みがあれば、
AIを使った学習体験は、個人ごとに理解や習得の効果を高める上で非常に重要だと考えます。また、AI駆動のゲームも多く、さまざまなアドベンチャーやメカニズムでとてもインタラクティブです。私自身の経験でも、多様でユニークなコンテンツカテゴリが多くあります。
お気に入りのゲームキャラクターと会話するエンタメ体験、カスタマイズされた言語学習、さらにはコーディング学習まで可能です。私たちが真に目指しているのは、すべてのカテゴリーにおいて、極めてパーソナライズされたニーズに基づいたアプリケーション構築能力を人々に与えることです。
Tommy：MyShell上でAI体験を作るのは簡単ですよね？
Ethan：
はい、創作面に関して言えば、非技術者が開発者として参入するハードルを下げること、つまりコーディングの排除が私たちの核心的な目標です。私たちの基本的な考え方は、大規模モデルに加え、画像モデルや動画モデルなど、可能な限り多くのAIモデルを統合し、ユーザーがそれらを構成部品として自由に試せるようにすることです。
ユーザーはさまざまなモデルを試しながら、どのモデルがどのような機能を実現できるかを確認できます。私たちが提供するツールキットにより、異なるタイプのモデルを組み合わせるプロセスが簡素化されます。例えば、会話用のモデルは多数存在します。また、「Rack」と呼ばれる機能では、自社や他プロジェクトのGitbookドキュメントをリアルタイム検索可能なベクトルデータベースに直接変換できます。こうしたすべての機能を、誰でも非常にシンプルかつノーコードで、望むアプリケーションや実用ケースを構築できるようにしています。
AIにおけるインセンティブモデルの応用
Santi：暗号資産（クリプト）はインセンティブ設計に非常に優れています。これが根本的に興味深い点だと思います。Bitcoinから始まり、スマートコントラクトによって表現力が増したEthereumへ。これらはほとんど金融化によって実現されています。DeFi（分散型金融）がその例です。
特にMyShellのアプローチは、人間のフィードバックによる強化学習に同様のインセンティブモデルを適用する点で非常に魅力的です。なぜAI分野にクリプトが必要なのでしょうか？
Gemini：より多くのエージェントと自律性を持ち、モデルの動作を制御・検証できる必要があることが示されています。GoogleやGeminiのような企業は非常に中央集権的です。そのため、市場では「信頼できる中立性」や「自分で制御できるもの」への意識と需要が高まっています。
しかし、さらに重要なのは、暗号経済を通じて人々をより良いメカニズムでインセンティブ付与することです。インフラが消費者向けアプリケーションを横断的にスケールできる段階に達した今、クリプトアプリケーションの時代が始まっていると考えます。MyShellを使って、数百人、数千人の開発者や一般ユーザーが、ローコードまたはノーコードで独自のアプリを展開する世界を想像できますか？
Santi：どんなに優れた製品でも、適切なインセンティブがなければ広がらないと考えます。Ethanとの多くの対話は、当初から「どうやってインセンティブを設計するか？」という話から始まりました。これがまさに真の課題であり機会でもあるのです。
Play-to-Earnは一部正しかったと思います。しかし、前回のサイクルで見られたゲームは、ゲーム内経済を維持するほど十分に面白いものではありませんでした。だからこそ、強化学習にインセンティブモデルを適用し、特定のニーズを促進する真正に優れたAI製品を生み出すことに期待しています。これがMyShellが真に優れている点です。
Ethan：はい、既存の多くのクリプト系コンシューマープロジェクトは、ユーザー獲得のために潜在的なエアドロップやトークン報酬といった従来のマーケティング費用に頼っています。一方、私たちのトークン経済モデルは、サプライサイド、つまりプラットフォーム上のコンテンツを作るモデルビルダー（クリエイター）をインセンティブ付与することに焦点を当てています。これはアプリストアに似ています。最初からユーザーに報酬を与えるのは意味がありません。しかし、開発者が多様で高品質なアプリを提供するインセンティブを与えることは理にかなっています。私たちのインセンティブはまず、クリエイターがモジュールを使ってAIアプリを構築することを奨励することから始まります。
また、オープンソースAIコミュニティが画像生成モデルや特定のスタイル、音声合成モデルなどの独自モデルを貢献するインセンティブにもなります。すべてのインセンティブは実際の使用に基づいています。なぜなら、ユーザーが実際にアプリを使うことで初めて、クリエイターに新たなポイントが付与され、利用されたモデルのAI貢献者にもポイントが還元されるからです。このようなサプライサイド中心のインセンティブとポイントシステムの後であれば、ユーザーにわずかなインセンティブを与えることも意味を持ち始めます。
なぜなら、Santiが言うように、この時代のユーザーはコンテンツとインタラクションを行い、人間のフィードバックを潜在的な訓練データの一部として提供することで、モデルの継続的改善に貢献できるからです。大規模モデルはRedditやWikipediaなどのインターネット全般のデータで事前学習されていることは周知の事実です。この事前学習後、モデルは人間と会話できるようになりますが、まだ人間の好みを理解していません。しかし、多くの人が特定のモデルと会話を重ねる中で、その会話が特定のトピックについて人間をどれだけ惹きつけているかが分かるようになります。そこには、ユーザーがその会話や好みを好んでいるかどうかという、暗黙的な参加データが蓄積されます。こうした明示的・暗黙的な人間参加型AI生成データは、モデルをさらにチューニングし、AIの出力を人間に有利なものにするために活用できます。
したがって、ユーザーは実際にデータを貢献し、それをより良く、より有益なものにしているのです。このインセンティブメカニズムにより、より多くの人々が好きなコンテンツを構築し、価値あるコンテンツが増えれば、さらに多くのユーザーが参加し、その結果として生み出されるデータによってコンテンツがさらに良くなっていくという循環が始まります。これがAIシーンにおけるインセンティブの働き方です。生成AIの分野では、ユーザーの参加がコンテンツの質向上につながる初めての機会となるでしょう。
Web2 vs Web3
Tommy：Ethan、MyShellとGPTストアの長期的な違いは何だと思いますか？
Ethan：
はい、現在のGPTストアとMyShellの主な違いは二つあります。一つ目は、GPTストアではOpenAIが提供するモデルしか選べないのに対し、私たちのプラットフォームでは現在約100種類の異なるモデルから選択でき、選択肢がはるかに多いことです。
HuggingfaceやGitHub上には、優れたオープンソースの貢献者が多くおり、より高性能または包括的なモデルを持っています。私たちもクリエイターがこれらのモデルにアクセスできるようにしたいのです。これにより、GPTストアを使うよりもはるかに多くの選択肢でコンテンツを構築できます。
二つ目はクリエイター経済に注力している点です。私たちはクリエイターの努力を非常に重視しています。そのため、ポイントシステムやインセンティブについても言及しました。長期的には、チャットボットだけでなく、AIアプリケーション全体を真剣に考える必要があります。なぜなら、今のチャットボットは「ピンポン式」のやり取りに過ぎません。質問に対してAIが返答するだけです。しかし、私たちが日常使うモバイルアプリは、動画やボタン、地図など、複数の機能とビューを持つ、はるかにインタラクティブなものです。
私たちの目標は、そのような汎用的なアプリ開発プロセスを可能にし、クリエイターにその能力を与えることです。つまり、AI機能だけでなく、インタラクティブなスマートアプリの作成を誰にでも使いやすくすることです。さらに興味深いのは、ノーコード環境で誰でもモバイルアプリレベルのアプリを構築でき、そのすべての構築プロセスがプラットフォーム上に記録されることです。
Santi：ではEthan、MyShellの競合は誰だと思いますか？他のクリプトプロジェクトですか？それともOpenAIですか？
Ethan：
私たちの真の競合はおそらく依然としてOpenAIだと思います。なぜなら、OpenAIは実際には二つの製品を作っているからです。一つは基盤モデル。これは共通の基盤です。もう一つはGPTストアで、創造者が自社のモデル上に、さまざまなコンシューマー向けアプリケーションを構築できるようにすることです。
私たちも同様に、研究チームを持っており、OpenVoiceやMeloTTSといったオープンソースモデルを開発・公開しており、今後も他のオープンソース基盤モデルをリリースする予定です。なぜなら、私たちも「オープンソースこそが王道」と信じているからです。オープンソースコミュニティが、外部委託型コミュニティと競争できるよう支援したいのです。また第二に、クリエイター向けのGPTストアの競合となるプラットフォームも構築しています。
ここで、クリプトがこの戦いに勝つ鍵になると信じる理由は、AIアプリという「史詩的なアプリ」の構築プロセスが、文章や画像、動画といった従来のクリエイター経済よりもはるかに複雑だからです。なぜなら、これらのメディア形式では、通常一人のクリエイターが作品を完成させます。小説や記事は作家が書き、写真はカメラマンが撮る。創作は比較的単純です。しかしAIアプリでは、実際には複数の人がより許可不要（permissionless）な形で協働して構築します。あるAI研究者はモデルを持っているが、誰がそのモデルを使って何を作るかはわかりません。MyShellでは、クリエイターが複数のモデルを選んで連携させ、英語教師の声を面白く構築できます。パーソナライズ教育アプリを作るには、大規模英語モデル、音声モデル、視覚学習者向けの画像を含む教材など、複数のモデルが必要です。つまり3つのモデルを使うことになります。
したがって、アプリが使われるたびに、この3つのモデルの所有者にも何らかのリターンがあるべきだと考えます。これはDeFiシステムに似ています。DAppを構築するプロジェクトチームの背後には、ログインや決済など、異なるコンポーネントを提供する複数のプロバイダーが存在します。
したがって、アプリの複数のコンポーネント間の利害調整は非常に複雑です。また、全関係者に公正に報酬を与えることもさらに困難です。しかし、クリプトはすでに複雑なDeFiシステムをうまく運営できることを示しています。同じアプローチが、すべての参加者に報酬を与えるという複雑さを解決する鍵になるかもしれません。
暗号（クリプト）がオープンソースに与える影響
Tommy：Ethan、あなたとあなたのチームはOpenAIそのものに対してかなり根本的な見解をお持ちですよね？昨日、OpenAIがElon Musk氏のメールを公開しました。「OpenAIは決してオープンにならない。重み、モデル、パラメータなどは決して公開しない」と。
Ethan：この話題は、商業企業を立ち上げながら同時にオープンソースを行う方法、およびなぜ企業が内部モデルをすべてオープンソースすることが有意義なのか、という点に関係しています。私たちの立場では、AIのオープンソースコミュニティは過小評価されています。多くの優れた研究者や開発者がHuggingFaceやGitHubでモデルをオープンソース化しています。しかし現状では、小さなスタートアップがこれらのモデルを無料で商用アプリに利用しているのに、オリジナルの作者は何も得ていません。大企業も同様です。しかし私たちの場合は、オープンソースの貢献を非常に重視しています。そのため、クリエイターが私たちのプラットフォーム上でこれらのオープンソースモデルをホスティングできるように支援します。もし誰かがそのオープンソースモデルを使って、ユーザーに好まれるものを構築したら、私たちのインセンティブシステムがそのモデルの貢献者にも還元されるように設計しています。
Santi：Ethan、あなたが今言ったことは、なぜクリプトを使うべきかという最も力強く、明確な理由だったと思います。多くの人が忘れがちですが、極めて根本的なレベルで、クリプトの目的は経済的利益を創造者に還元することです。「創造者」という言葉は少し硬いですが、こうしたオープンソースシステムの中では「貢献者」や「開発者」と呼ばれます。オープンソースシステムは、革新の複利効果のように、より強い創造性を持つことを私たちは知っています。しかし従来のウェブ環境では、オープンソースは大量の補助を受けられず、収益化が困難でした。Tim Berners-Leeのようにインターネットを発明した人も億万長者にはなれませんでした。歴史的に、価値が生まれるのは最上層のごく一部のアプリ層だけでした。HTTPSのような基盤技術には収益化の仕組みがありません。そのため、GoogleとFacebookのような企業間の不均衡が世界中に広がっています。あなたが指摘した通り、こうした開発者、つまりオープンソースシステムの貢献者たちが利益を得られていないのが現状です。
AIと暗号（クリプト）に対する期待と懸念
Santi：最後の質問です。AIと暗号に関する一般的な見解を伺いたいと思います。暗号業界には投機的なプロジェクトが多く、単なるバズばかりですが、どのようにお考えですか？MyShell以外で、AI×暗号の分野で最も注目しているものは何ですか？逆に、あまり関心がないものは何ですか？
Ethan：
はい、私が興奮するのは、クリプトが未使用または低活用なリソース、例えば分散型の計算リソースを本当に統合できる可能性です。データセンターは高帯域と安定性を持っていますが、統一されたサービスを提供していないため、一般の開発者やユーザーがアクセスするのは難しいです。しかし、クリプト技術と分散コンピューティングの概念が登場すれば、現在直面しているGPU不足の問題を本当に解決できると思います。第二に、クリプトを使って創造経済をインセンティブ付与するという考えです。構築するモデルやアプリのどちらに対しても、各サブネットの所有者は、モデル構築、事前学習、ファインチューニング、データ提供など、報酬を与えたいタスクを設定できます。
あまり興奮しない点としては、いつ「オンチェーンで検証可能な推論」が必要になるのかが不明です。なぜなら、ユーザーがAIパートナーと些細な話題について話している場合、それを検証する必要性が感じられないからです。実際、そのようなキャラクターと会話するコストは、実作業の5倍以上かかることがあります。取引シーンでは正当化されるかもしれませんが、それでもかなりのコストがかかります。
予測が間違っていたのか、それともモデルが偽物なのか。検証可能性を中心に据えたプロジェクトを多く見かけますが、実際にその検証証明を生成するコストが、実用化と大規模展開の鍵を握っていると感じます。
最後に、二人のサポートに感謝します。AIの出現により、本当に消費者向けの大規模なクリプトアプリケーション時代に入ったと感じます。Web2とWeb3のスタートアップの創設者とユーザーは、今や同じスタートラインに立っています。私たちは本当に、未来を変える完全なチャンスを持っています。
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