AI大爆発において、なぜWeb3が不可欠なのか？
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AI大爆発において、なぜWeb3が不可欠なのか？
オープンソースと分散化は、人工知能の未来において極めて重要である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Teng Yan
編集・翻訳：Luffy、Foresight News
私が聞いたことのある比喩があります。生成AIとは、地球上に新たに発見された大陸のようなものであり、そこには1000億人の超知能を持つ人々がいて、誰もが無料で働いてくれるというのです。
信じがたいことですよね？
21世紀は、人類の人工知能時代と呼ばれるでしょう。
我々は、電力の発見や核エネルギー、あるいは火の利用よりも社会を深く変える新技術の初期段階を、まさに目の当たりにしています。私の言葉を信じなくても構いません。イギリス国王もこう言っています。
なんと素晴らしい時代でしょうか！膨大なデータをアルゴリズムに入力し、巨大な計算リソースを重ねることで、AIが驚くべき新しい能力を開発するとは、誰が予想できたでしょうか。現在、AIは情報を統合し、推論を行い、実際に対話さえ可能になっています。これにより、我々は自然で直感的な言語を通じて、全人類の知識とやり取りできるようになったのです。
マーク・アンドリーセンが簡潔に述べたように、AIは世界を救うでしょう。
技術的パラダイムシフト
暗号資産（クリプト）と人工知能（AI）は、今世紀におけるテクノロジー分野で最も重要な二つのパラダイムシフトを表しています。
「パラダイムシフト」とは、以下のような革新を指します。
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私たちが世界を運営し、考え方に根本的に変化をもたらす；
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あらゆる業界に広く適用可能である；
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人類に新たな生産性のレベルを開く。
私は、最新のバズるSNSアプリよりも、変革的な進歩に興奮します。AIと暗号資産はそれぞれ独自の道を歩んでいますが、いずれ融合すると予測しています。これらは互いに補完的です。
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AI = データ、計算、自律エージェント
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暗号資産 = 所有権、経済的調整、検閲耐性
バラジは、「すべてをトークン化しよう」と言いました。あなたはそれを理解できますか？
彼の半ば冗談めいた発言の背後には、画期的な真実があります。暗号資産とAIという二つの力が合流したとき、何らかの非凡なことが起こるのです。暗号資産は、AIスタックの自然な調整層として機能し、私たちが技術および互いと関係する方法を根本的に変えます。
オープンソース ≠ 分散化
私にとって苛立たしいのは、「オープンソース」と「分散化」の用語が頻繁に混同され、しばしば交換して使われている点です。私が人々と分散型AIについて話すと、よく次のような返答があります。
「でも、すでにオープンソースのAIモデルがあるじゃないですか？」
これらは全く異なる概念です。これを理解する最も簡単な方法は、分散型AIをオープンソースAIのサブセットとして捉えることです。
オープンソースはソフトウェアコードへのアクセス可能性と協調的開発に焦点を当てますが、分散化はコントロールの分配に焦点を当てます。
第一段階：オープンソース
オープンソース開発では、一般の人々がソースコードにアクセスでき、誰でもそのコードを閲覧、修正、再配布できます。このアプローチは、協働性、透明性、コミュニティ主導の開発に基づいています。
オープンソース開発の協働的性質により、迅速なイテレーションと短い開発サイクルが可能になります。私はこれを高層ビルの建設に例えます。誰でも以前の成果を改良・活用でき、より早く自分の目標を達成できるのです。
例：
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Linuxはオープンソースのオペレーティングシステムであり、サーバー、スーパーコンピューター、消費者向けデバイスの基盤となっています。世界中の大多数のWebサーバーを支えており、数千人のプログラマーが開発に関与し、安定性とセキュリティで知られています。
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同様に、Androidのオープンソース化により、グローバルな支配的地位を持つモバイルOSとなりました。サムスン、HTC、XiaomiなどのメーカーがAndroidを搭載した多様なハードウェア製品を展開でき、新規参入者の障壁を大幅に下げました。
AIの領域では、オープンソースモデルはライセンスに基づき公開されており、誰でも直接使用したり、特定の用途に応じてファインチューニングできます。例えば、Mixtral 7BやBERTといったモデルは一般に公開・改変可能です。
オープンソース運動は急速に発展しています。現在、Huggingface上には65万3千以上の公開モデルが利用可能です。
出典：Huggingface.co
大型のオープンソースAIモデルが、専有モデルに急速に追いついているのは励みになります。MetaのLlama-3は訓練に数百億ドルかかると言われていますが、インターネットに接続できる人なら誰でも利用可能です。その性能はGPT-3.5を上回り、GPT-4にも急速に迫っています。
しかし2023年初頭には、GPT-4（非公開）とLlama 65B（公開）の間に大きな性能差がありました。誰も自宅のコンピューターでGPT-4レベルのモデルを動かせると考えていませんでした。わずか1年でこの差は大きく縮まり、さらに縮小していくでしょう。
あなたはこう思うかもしれません。
なぜMetaのような企業が数十億ドルをかけてAIモデルを訓練したのに、それをオープンソースにするのでしょうか？
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究極的には、技術の進歩はゼロサムゲームではないという信念によるものです。技術の進歩とは、誰もが勝者になることを意味します。
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コミュニティによるモデル改善は、Meta自身にも直接利益をもたらします。例えば、誰かがモデルを最適化して実行コストを下げれば、Metaもコスト削減できます。
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これはMetaの特定のアプリケーション（Instagram、Facebookなど）の広告ビジネスに影響しません。この戦略はおそらく焦土作戦の一部であり、専有基盤モデルを中心に事業を築く企業（MicrosoftやOpenAIなど）に圧力をかける狙いがあります。オープンソースの代替案は、明らかに専有モデルの商業化を破壊します。
ザッカーバーグはオープンソースの重要性を理解している
テクノロジー業界の常識がここに当てはまります。「先行しているなら閉鎖的であり続けよ。遅れているならオープンソースにせよ。」
私は、誰もがファインチューニングやアプリ構築ができるよう、高品質なオープンソースAIモデルが引き続き提供されることを願っています。これは重要です。オープンソースモデルは（注目する人が多いため）より安全で、カスタマイズの柔軟性が高く、非公開モデルよりもコスト効率が優れています。
自由市場は、より強力な基礎的AIモデルの可用性とアクセシビリティの問題をすでに解決しており、それらは商品・公共財となっています。
ただし、私はすべてをオープンソースにすべきだという極端な立場ではありません。専有モデルも重要であり、特定のタスクではオープンソースモデルを上回る性能を発揮するかもしれません。スタートアップや起業家にとって、オープンソースモデルを採用し、特定用途にファインチューニングして専有アプリを作るのは賢明な戦略です。オープンソースと専有モデルは共存します。しかし、我々は基礎モデルのオープンソース化を当然視せず、継続的に提唱し続ける必要があります。
オープンソースAIは、分散化の全体像の一部にすぎません。これは権力の分配という問題へと拡張されます。以下で議論します。
第二段階：分散化
私の読者の99%は、AIが人類の集合的知性を体現する指数関数的技術であることに同意するでしょう。能力が大きければ、責任も大きいのです。AIの集中化に対抗するために、我々は集中化を使うわけにはいきません。
むしろ、我々は視点を変えなければなりません。
分散化とは、権力を個人に返還することを理念とする哲学、あるいは一種のカルトです。これは、権力が少数の大企業（GAFAなど）に集中している現代の中心化された世界と対立します。
2023年、「マグナッツ（七巨頭）」――Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Nvidia、Meta、Tesla――の株価は約80%急騰し、ナスダックに大きな影響を与え、S&P 500を支配しました。これは彼らのテクノロジー分野での支配的地位によるもので、大きな競争優位と価格設定力を持ちます。市場は、彼らがAI分野でも主導すると予想していることも価格に織り込まれています。
残酷な真実は、インターネットはすでに独占されているということです。我々はネット上で自分が作ったコンテンツの所有権を持っていません。代わりに、GAFAが支配するデジタル生態系の無自覚な参加者となっているのです。私はこれを「デジタル奴隷制」と呼んでいます。もし我々のデジタル支配者が、我々の行動や発言を気に入らなければ、我々は沈黙させられ、つまりプラットフォームから追放されるのです。
現在、AGI（汎用人工知能）はMicrosoft-OpenAI、Amazon-Anthropic、Google-Geminiといった大規模な中央集権企業によって独占されています。大手テック企業は、大量のデータセットと計算資源を必要とするLLMのトレーニングにおいて、初期の優位性を持っています。
彼らは公言しています。「未来のために建設している」と。しかし、行動は言葉より雄弁です。歴史が示すように、大手テック企業の最優先事項は革新ではなく、独占地位の維持であり、その資金を使ってそれを強化しています。
一つの手法は「規制捕獲」です。自分たちだけが遵守可能な業界規制をロビー活動で制定し、参入障壁を高くして新規競争相手を抑制します。また、新興の競合企業を買収する資本も持っています。この戦略は過去に成功を収めてきました。
潜在的な暗黒の未来
AIが大手テック企業によって主に支配される世界を想像してください。このオーウェル的なディストピアでは：
AIシステムの内部動作――トレーニングから推論まで――は、我々にとって依然として秘密です。このような透明性の欠如は深刻な懸念です。特に、私たちの生活に重大な影響を与える意思決定にこれらのシステムを使用する場合です。医療などの高リスク分野では、信頼不要で検証可能な仕組みが不可欠です。悲しい例として、Babylon Healthは自社のAI医師を大々的に宣伝しました。しかし後に判明したのは、その「AI医師」は単なるスプレッドシート上のルールベースのアルゴリズムであり、宣伝通りには機能していなかったのです。数十億ドルの投資が水泡に帰し、人々が被害を受けました。
AIシステムは操作や偏見に弱いです。GoogleのGeminiは、歴史上の人物を人種的に書き換えた画像（黒人の建国の父や黒人の教皇）を誤って生成したことで強い反発を受けました。AIが世論形成、市場への影響、政治的結果の操作に悪用される可能性は現実のものです。
出典：@Endwokeness
検閲問題は普遍的であり、ますます深刻化しています。ある国では、AI企業は政府の承認や許可を得る必要があります。これは、AIの発展が国家の利益や安全保障政策に合致するようにするための、より広範な戦略の一環です。
我々はもはや自分のデータを所有していません。代わりに、我々のデータはしばしば同意なく収集され、大規模な中央集権型AIモデルに投入され、公正な報酬もなく使われます。私は、自分のデータや個人用AIが自分に制御されない世界に住んでいます。政府や権力者は、プライバシーを侵害するなどして、権力を握り続けようと必死です。
制御されなければ、我々の社会は少数の強力な独占的AIシステムに過度に依存するかもしれません。このようなシステムへの依存は、退出できない状態を作り出し、特定のプラットフォームにロックインされ、精神的奴隷となるでしょう。
マーク・ザッカーバーグは最近のインタビューでこの問題を強調し、ある企業が他の企業より優れたAIを持つことは深刻な問題だと述べました。これにより技術的優位が少数の製品や人に限定されてしまいます。オープンソースかつ分散化を優先するアプローチは、こうした懸念を緩和する助けとなります。
では、お尋ねします。あなたは、今世紀で最も変革的な技術が少数の人々に支配される世界を望みますか？
他に選択肢はあるのか？
我々は、AI技術の集中化の力をバランスさせる方法が必要です。我々は、民主的で、開放的で、公平な、望ましいポストAI世界を形作ることができます。
ここで暗号資産の重要性が浮かび上がります。暗号資産があれば、以下の基本原則を貫けます。
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分散的管理：意思決定と管理権は、単一の実体ではなく、コードで管理されるネットワーク上に分散されている。
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ユーザーのエンパワーメント：ユーザーが自身の資産とデータを所有する。
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検閲耐性：中央権威なしでネットワークが動作し、単一実体による検閲権を阻止する。
Crypto x AI分野のプロジェクト創業者と話すとき、私は常に彼らに「なぜ製品にブロックチェーン／暗号資産を使うのか？チェーン外でも同じことはできないのか？」と尋ねます。多くの場合、ブロックチェーンなしでAIを運用した方が、より良い・速い・安いです。しかし、最も優れた創業者たちは、より深い哲学的信念から分散化に固執しています。
もしこの信念を要約するなら、次のようになります。
暗号資産こそが、民主的・公開的・公平にAIを前進させるための最良の技術スタックです。透明性があり監査可能なシステムを実現し、データの所有権がユーザーに留まるようにします。これにより、この技術の恩恵が富める者や少数派だけでなく、全世界で共有されます。
分散型AIアプリケーションが鍵となる
出典：a16z Enterprise
分散化は、生成AI技術スタック全体に適用可能です。純粋主義者はスタックの各層で分散化を求めるかもしれませんが、私にとっては現実主義者として、分散型AIの最大の潜在力は基礎モデルではなく、アプリケーション層にあると考えます。
私が最も心配するのは、インターネットの歴史の繰り返しです。TCP/IPやメールなどの基盤技術は自由にアクセス可能でしたが、ユーザーデータの経済的価値と管理権は、Google、Apple、Amazonといった大企業に集中しました。これらはオープンな技術の上に、専有のエコシステムを築いたのです。
リスクは、基礎AIモデルがオープンソースであっても、大企業が依然としてアプリケーション層を支配し、ユーザーを囲い込み、データ管理を集中化する専有システムを構築してしまう可能性にあります。
良いニュースは、我々がAI革命の初期段階にいることです。そのため、その軌道を変えるチャンスがあります。分散型AIの管理権と所有権を支持する人々は、利益が少数に集中するのではなく、広く共有されるシステムを積極的に構築する努力が必要です。
我々の努力は、オープンソースAIシステムを支援することだけにとどまるべきではありません。これらのシステムを使って構築されるアプリケーションが、オープンで透明性が高く、健全な競争を促進し、適切に管理されていることを保証しなければなりません。
VneiceもAIの分散化を望んでいる
分散型AIアプリケーションの例として、Erik VoorheesのVeniceがあります。
Veniceは、オープンソースモデルを基にしたChatGPTの代替です。誰もがどこからでもオープンソースの機械知能にアクセスできる、無許可のプラットフォームを提供しています。
Veniceの違いは、ユーザーのプライバシーを最優先し、最小限の情報（メールアドレスとIPアドレス）しか記録しない点にあります。会話や応答内容は一切保存しません。また、AIの応答を検閲しないよう設計されており、信頼できる中立性を保っています。これは、多数のコンテンツフィルターを持つChatGPTとは対照的です。
私は実際にVeniceを試しましたが、レスポンスの質は非常に高く、神モードもあります。
Crypto x AIの将来の方向性は？
1. AIアプリケーションが魅力的になる
我々は、AIにとってオープンソースと分散化が極めて重要であることを確認しました。これは特にアプリケーション層で顕著です。
過去12ヶ月間、NVDAの投資家は大儲けしました。現在、生成AIの大部分の価値はハードウェアとインフラ層（NVIDIA、AWSなど）に集中しています。
しかし、クラウドコンピューティングなどの過去の大規模な技術変革のトレンドから推察すれば、今後10年間で価値は必然的にアプリケーション層にシフトします。Apoorv（Altimeter）は、生成AIの経済に関する記事でこれを簡潔に強調しています。
したがって、開発者の負担や管理コスト、劣悪なUXを伴わずに構築できる、分散型AIアプリケーションのためのインフラを整備することが極めて重要です。Ritual、Nillion、0G Labsなどのスタートアップは、分散型トレーニング、推論、データ可用性に必要なシステムを開発しています。
2. 普及するエージェント型AI
大規模モデルはとても面白いですが、AIの真に興奮すべき未来は、自律型AIエージェントにあります。人間の介入なしに独立して学習、計画、タスク実行が可能です。
これには、カスタマーサポートチャットボットのような専門エージェントと、オープンエンドの目的を持ち、インターネット規模のデータベースで訓練された広範な世界知識と多タスク処理能力を持つ汎用エージェントが含まれます。
これらのエージェントがますます普及するにつれ、ブロックチェーン上で動作するのは自然な流れです。価値の取引はコードで簡単に処理できます。一方で、銀行はAIエージェントに口座やクレジットカードを提供することはありません。従来の金融システムは、このような新体制に適応するのに何年もかかります。
Michael Rinkoは、彼の記事『The Real Merge』でこれをうまく説明しています。
GPT-5が従来の金融システム（TradFi）を使えば、人間用に設計された複雑な銀行インターフェースを操作し、AI用に最適化されていない認証手続きをこなし、検証のためにカスタマーサービス担当者とやり取りする必要があります。あるいは、回避しようとすれば、Aliceの銀行や送金機関に対してAPIアクセスの許可を申請・取得しなければなりません。
一方、GPT-5が暗号資産を使えば、指定された金額と受取アドレスを持つトランザクションを生成し、Aliceの秘密鍵で署名してネットワークにブロードキャストするだけで済みます。
ブロックチェーン上のスマートコントラクトと相互作用する能力は、AIエージェントに超人的な力を与えます。支払い、取引、DAppとのやり取り、人間ユーザーが行えるあらゆる行動を実行できます。
これらのエージェントが、オープンで無許可かつ検閲耐性のある環境で動作できるようにしなければ、その潜在力を完全に発揮できません。暗号資産は、AIエージェントが自律的かつ効率的に動作するためのインフラとインセンティブネットワークを提供します。
私は、分散型AIが重要な役割を果たすと考えます。人類がテクノロジー種として急速に進化しながらも、暗黒の道を歩まないために不可欠なのです。
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