Alloraホワイトペーパーの解説：自己改善型分散AIネットワーク
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Alloraホワイトペーパーの解説：自己改善型分散AIネットワーク
Alloraの目標は、より優れたインセンティブ構造を通じて、分散型AIネットワーク内のノードがより効果的に協力できるようにすることです。
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現在の市場ではMemeが横行しており、AI分野は一時的な休止期に入っている。
しかし、NVIDIAの業績急伸や下半期に控える多数のAI産業イベントを受けて、暗号化AIプロジェクトは引き続き注目すべき対象である。
現在、新たなトレンドが台頭しつつある――zkML（ゼロナレッジマシンラーニング）とAIエージェントの統合だ。前者はプライバシーとセキュリティを確保しつつAI計算結果の正当性を検証し、後者はスマートコントラクトと分散型ネットワークを通じて自動タスク実行と意思決定を可能にする。
また、いくつかの既存の暗号プロジェクトはこの新しいトレンドを利用してビジネス戦略を見直し、新サイクルでより多くの価値を得ようとしている。
Allora Networkもその一つである。
昨日、Alloraは最新の技術白書を正式発表し、「自己改善型の分散AIネットワーク」としての位置づけを明確にした。これは同プロジェクトが話題性の高いテーマへと舵を切ったことを意味している。
また、プロジェクトは5月にポイント報酬プログラムを発表しており、エアドロハンターにもアルファ探索者にも関心を持つ価値がある。
AI分野がすでに飽和状態にある中で、Alloraにはどのような独自性があるのか？ 技術白書の内容はやや複雑であるため、ここではその要点を解説・分析し、主要な価値とプロジェクト概要をよりわかりやすく提示する。
AIリソース独占という古くからの問題
Alloraの白書によると、同プロジェクトが主に対処しようとしているのは、現在のAI分野における長年の課題、すなわち計算資源（算力）、アルゴリズム、データが少数の大手企業に集中しており、リソースの独占が機械学習（ML）の最適化を妨げている点である。
Alloraは、最適な機械知能を構築する鍵は、ネットワーク内の接続数を最大化し、さまざまなデータセットとアルゴリズムが自由に組み合わさることで最も関連性の高いインサイトを得られることにあると考えている。
つまり、大量のデータセットと推論アルゴリズムをつなぐ「集団知能」のような仕組みが必要なのである。
簡潔に言えば、現存の暗号AIプロジェクトでは、異なるモデル間の協働が不十分であり、インセンティブ設計にも問題がある。モデル同士は孤立しているか、あるいは密接かつ効果的に連携できていないため、最終的な推論結果も満足できるものになっていない。
Vitalikも以前、「AIのパフォーマンスを評価するより高度なメカニズムが必要であり、AI自身がプレイヤーとして参加できるようにすべきだ」と述べている。
Alloraの目標は、より優れたインセンティブ構造を通じて、分散型AIネットワーク内のノードが効果的に協力できるようにすること。さらに、文脈の詳細を識別する知的手段を導入することで、機械学習モデルの性能を高め、より効率的な知的推論判断を実現することにある。
Allora：文脈認識と差別化インセンティブによるモデル性能向上
具体的に、Alloraはどのように「より高性能な分散型AIネットワーク」を実現しているのか？
その鍵となる革新点は文脈認識能力と差別化されたインセンティブ構造にある。これらのイノベーションにより、ネットワークはあらゆる環境下で最良の推論結果を提供でき、各参加者の独自貢献に対して公正な報酬を与えることが可能になる。
ただし、「文脈認識」「差別化インセンティブ」という言葉は抽象的すぎるため、まずはAlloraネットワークの参加者から見てみよう。
Alloraネットワークの参加者は、ワーカー（Workers）、レピューター（Reputers）、コンシューマー（Consumers）の3種類であり、それぞれ特定の役割を持つ：
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ワーカー（Workers）：AI推論結果を提供し、他のワーカーの推論結果の損失値を予測する。
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レピューター（Reputers）：ワーカーが提供した推論結果および損失値の予測の品質を評価する。
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コンシューマー（Consumers）：ネットワークに推論結果をリクエストし、料金を支払う。
図に示されるように、Alloraネットワークの3つの主要参加者は、コーディネーター（Topic Coordinator）を通じて相互作用する：
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コンシューマーはネットワークに推論結果をリクエストし、その取得のために料金を支払う。
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ワーカーは推論結果と、他のワーカーの推論結果の損失値の予測を提供する。コーディネーターはこれらの情報を統合し、より正確な推論結果を生成する。
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レピューターは、ワーカーが提供した推論結果と損失予測値を実際のデータで評価し、公正性を保証する。また、他のレピューターとの合意度に応じて報酬を得る。
この3つの役割設計により、効率的な分散型機械知能ネットワークが実現され、リソース利用の最適化と推論精度の向上が達成される。本質的には、役割分担とインセンティブメカニズムによって自己改善と公正な報酬を実現する設計である。
この3つの役割を理解すれば、Alloraの「文脈認識」と「差別化インセンティブ設計」もより理解しやすくなる。
推論合成メカニズム
Alloraの推論合成メカニズムは、分散型機械知能を実現する鍵となる要素である。以下のステップで構成される：
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推論タスク（Inference Task）：各ワーカーは自身のデータセットとモデルを使用して推論結果を生成する。
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予測タスク（Forecasting Task）：各ワーカーは、他のワーカーの推論結果の損失値を予測する。この予測損失値は、当該ワーカーの現在の条件下での期待パフォーマンスを表す。
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文脈認識型推論（Context-Aware Inference）：ネットワークはワーカーが提供した予測損失値を用い、重み付き平均により文脈を考慮した予測推論結果を生成する。この重み付けは、過去の実績と文脈依存性を反映する。
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ネットワーク推論（Network Inference）：最終的なネットワーク推論は、ワーカーの推論結果と文脈認識型予測結果を統合して生成される。
このメカニズムの核心は、単に過去のモデル精度を評価するだけでなく、現在の文脈も考慮することで、最適な推論の組み合わせを実現し、ネットワーク全体の知能レベルを向上させている点にある。
差別化報酬メカニズム
同時に、Alloraは差別化された報酬メカニズムを導入し、各参加者の貢献が公正に評価されるようにしている：
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ワーカー報酬：推論および予測タスクへの貢献度に基づき分配され、高品質なデータと予測の提供を促進する。
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レピューター報酬：他の評価者との合意度および保有株式量に基づいて分配され、評価の正確性と公平性を保証する。
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全体報酬分配：報酬制度は積極的な貢献を奨励すると同時に、分散型設計により特定参加者への過度な集中を防ぐ。
現在Allora上で使用されている主なソリューションは以下の通り：
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AI価格予測：高度な金融プリミティブにとって不可欠な、正確でリアルタイムな資産価格情報を提供。
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AI駆動型バンク：開発者が先進的なDeFi戦略を実装し、収益可能性を高められるようにする。
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AIリスクモデリング：プロトコルが外部リスクに対応するためのより安全なシステムを構築できるようにする。
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AnyML：あらゆる機械学習モデルの容易な統合を可能にし、機械学習エンジニアでない人も分散型AIを使って強力な製品を開発できるようにする。
トークノミクス
Alloraネットワークは、ネイティブトークンALLOを用いてネットワーク参加者間の価値交換を促進している。ALLOトークンの具体的用途は以下の通り：
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推論結果の購入：ユーザーはALLOトークンを使用してネットワークが生成した推論結果を購入できる。Alloraは「支払えるだけ支払う」（PWYW）モデルを採用しており、ユーザーが推論に対してどの程度のALLOを支払うかを自主的に決定できる。
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参加費用の支払い：ALLOトークンは、トピック作成やネットワーク参加（ワーカー、レピューター、ネットワークバリデーターとして）の費用支払いに使用できる。参加費用は変動制である。
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ステーキング：レピューターやネットワークバリデーターはALLOトークンをステーキングでき、他のトークン保有者もレピューターまたはバリデーターに委任できる。ステーキングしたレピューター、バリデーターおよびその委任者はALLO報酬を得る。
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報酬支払い：ネットワークはALLOトークンを用いて参加者に報酬を支払う。ワーカーの場合、報酬はネットワークの正確性に対する独自貢献度に比例する。レピューターおよびネットワークバリデーターの場合、報酬はステーキング量および合意形成度に比例する。
トークン価値
Alloraネットワークのトークノミクス設計は、トークンの内在的価値と安定性を確保することを目的としている：
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手数料収入：ネットワークが徴収するすべての手数料はネットワーク財務庫に加えられ、報酬支払いに使用される。つまり実際の運用では、財務庫は単純な指数減衰よりも緩やかに減少するため、高いAPYが維持される。
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トークン回収：ネットワークは徴収した手数料をまず報酬支払いに使い、その後に新規トークンを発行する。これにより、市場動向に応じてALLOの流通量が増加（インフレ）または減少（デフレ）する可能性がある。
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平滑化発行メカニズム：指数移動平均線（EMA）を適用することで、トークン発行が平滑化され、主要なロック解除時にAPYが急激に低下するのを防ぎ、トークン保有者が継続的にステーキングを行うことを促進する。
ただし、白書にはトークンの販売日程や詳細は記載されておらず、今後のSNS動向に注目する必要がある。
Alloraの背景にあるリソース
上記の内容では冒頭で触れたzkML技術について言及していないため、Alloraとこの技術には関係がないように見える。
しかし、Alloraの背後には、旧プロジェクトUpshotが開発の中心的な貢献者として存在する。
Upshotは、ネットワーク上に旗艦価格予測モデルを展開することでAlloraの機能を強化している。このモデルは4億種類以上の資産に対してAI駆動の価格情報を提供しており、過去の最も正確な予測では95〜99%の信頼度を達成している。
さらに、このモデルの出力はzkPredictor（現時点で最大のオンチェーンzkMLアプリケーション）を通じて提供可能であり、アプリケーションが暗号的に検証可能な形で出力を使用できるようにする。
また、Upshotは2022年にPolychain、Framework、CoinFund、Blockchain Capitalが主導する2200万ドルの資金調達を実施している。当時はリアルタイムNFT資産評価を目的としていたが、AIの台頭とともに方向性を転換した。しかし、これまでに蓄積した技術は現在のAlloraに活用されている。
ロードマップとテストネット報酬
Allora公式ブログの過去の情報によると、プロジェクトのローンチは以下の3段階に分けられる：
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テストネット第1段階：2024年2月中旬
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テストネット第2段階：2024年3月中旬
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メインネット：2024年第2四半期初頭
現時点ではプロジェクトの進行がやや遅れているように見えるが、依然としてメインネットローンチ前の段階にある。
さらなる注目を集め、より多くのユーザーに参加してもらうため、Alloraは5月17日に第一段階のテストネット報酬プログラムを開始した。オンチェーン活動への参加によりポイントを獲得でき、将来的な追加エアドロップの期待が高まる。
ポイントを獲得できる具体的な活動は以下の通り：
オンチェーン活動
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トピック作成：ネットワーク内における特定の問題や関心領域を特定・定義し、他の参加者が解決策を開発・提供するよう促す。
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機械学習モデルの導入：ネットワークに機械学習モデルを追加し、他者が利用できるようにする。
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Allora対応アプリケーションの利用：Alloraの機械知能機能を利用するアプリケーションやサービスに参加する。
オフチェーン活動
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コミュニティ参加：TwitterでAlloraをフォローし、DiscordおよびTelegramグループに参加する。
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コミュニティイベント参加：Alloraネットワークを支援する厳選されたコミュニティイベントやアクティビティに参加する。
現在、一般ユーザーが簡単に参加できるアクティビティはGalxeのイベントページで確認できる。興味のある方はこちらをクリックして参加可能。
総じて、Alloraは一定の技術的革新を持ち、バックグラウンドリソースと能力再利用の強みを持つ暗号プロジェクトである。AIの注目テーマが変化する中でもトレンドに追随し、自らの能力を最大限に活用して新事業分野を拡大できており、少なくとも新たな注目争いの中で取り残されることはないだろう。
ただし、どれほど大きな成果を上げられるかは、まずAIの風が再び吹き始めるのを待つ必要があり、次にプロジェクトの今後の運営戦略にかかっている。
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