Crypto X AIの「お見合い結婚」：表面的な対立から調和へ、データおよびトレーニング層における革新

2024.09.26

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Crypto X AIの「お見合い結婚」：表面的な対立から調和へ、データおよびトレーニング層における革新

もし彼らがあなたに対してFUDを仕掛けてこないのなら、あなたはFUDされる価値のあるものを作ってさえいないのだ。

2024.09.26 - 09:14:51

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もし彼らがあなたに対してFUDを仕掛けてこないのなら、あなたはFUDされる価値のあるものを作ってさえいないのだ。

著者：brody

翻訳：TechFlow

一見すると、「暗号資産と人工知能（AI）」の組み合わせは強引に思えるかもしれない。

しかし、こうした非対称性の中にこそ潜在的な機会が存在し、リスクとリターンの比率は明らかに上昇寄りとなっている。だからこそ、私たちはこのテーマに時間をかけて真剣に向き合う価値があるのだ。

私はよく「暗号資産とAIの融合についてどう考えるか」と尋ねられる。それを受け、私は以下のシンプルなフレームワークを構築した。

ブロックチェーンは、人工知能アプリケーションの開発にどのような全く新しい利点をもたらしているか？
AI技術スタックのどのコンポーネントが、分散型プロトコルによって最適化されているか？
オープンソースかつ分散型のAIアプリケーションは、どこまでその閉鎖型の競合製品と同等のパフォーマンスに達しているか？

これらに応えるべく、私が注目している主な分野を以下にまとめる。

ブロックチェーンは、人工知能開発においてどのような新たな利点を切り拓いているのか？

コーディネーション層（調整レイヤー）：これらのプロトコルは、AI/ML開発者が協力して「知性」を創出することを目的としており、モデルやリソースを提供した見返りとして報酬を得る仕組みになっている。この報酬は、生成された知性の価値に基づいて決定されることが多い。

だからこそ私はBittensorに強い関心を持っている。現在48のサブネットを有し拡張を続ける同プロジェクトは、優れた人材の防衛線と、ごく少数のエコシステムしか持てない情熱的なトークン保有者コミュニティを備えている。

一方で、Sentient、Allora、Nous Researchなどのチームも類似の取り組みを進めているが、それぞれのプロトコル設計や方向性は異なる。

インセンティブの一致は、ブロックチェーンが最終的に機能する核心的要因の一つであり、この応用はオープンソースのAI開発にとって本質的である。

人々は徐々にその重要性に気づき始めている。

AI技術スタックのどのコンポーネントが、分散型プロトコルによって最適化されているのか？

データ：高品質で検証済み、堅牢なデータセットへのアクセスはAIにとって極めて重要だが、現状では依然として大きなボトルネックとなっている。データ収集プロセスの最適化により、「データの壁」を突破できるだろう。

私たちが注目しているのはGrassとVanaというチームだ。どちらもインセンティブと所有権を通じて、新たな効率的かつ最適化されたデータ収集メカニズムを構築している。

簡単に言えば、VanaはデータDAO（分散型自律組織）を実現し、ユーザーが独自のデータセットに貢献し、AI開発者の特定データに対する需要に応じて報酬を得られるようにしている。

この分野ではいくつかの方法論が試されており、いずれも客観的にWeb2の同種サービスを上回る成果を見せている。

データDAOの例

オープンソースの分散型AIアプリケーションは、どこまでその閉鎖型競合と性能面で均衡を保っているのか？

分散型モデル学習（Distributed Model Training）：AIモデルの学習は非常に多くのリソースを消費するプロセスであり、特定タスクをこなせるようニューラルネットワークに大規模なデータセットを入力して訓練を行う。つい一ヶ月前までは、これを分散的に行うことはほぼ不可能だと考えられていた。

しかしNous Research（DisTrO）やPrime Intellect（DiLoCo）といった先駆者たちのおかげで、分散型モデル学習におけるオープンソース・分散型AIの進展は加速しており、すでに閉鎖型の代替品と同等のパフォーマンスに到達しつつある。

こうした基盤的な進歩を見るのはわくわくする。なぜなら、この分野を単なる「見合い結婚」のように宣伝頼みだと片付けることがいかに誤りかを示しているからだ。

DisTrOは先週のNovelty SearchイベントでBittensorのサブネットにデプロイされた。