OKX大学インタビュー｜肖臻：AIとブロックチェーンの融合、若手世代の就業観について
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OKX大学インタビュー｜肖臻：AIとブロックチェーンの融合、若手世代の就業観について
『OKX大学インタビュー』シリーズは、世界中の大学関係者の業界視点を掘り起こし、Web3分野での起業や就職を目指す人々に参考情報を提供することを目的としています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察
肖臻博士はアメリカのコーネル大学で博士号を取得後、AT&T研究所（旧ベル研究所）およびIBM T.J. Watson Research Centerにて研究員として勤務。在職中のAT&Tにおいて「研究卓越功績賞」を受賞した。2008年、「百人計画」に選出され北京大学へ復帰し、研究員および博士課程指導教員を務めている。彼がBilibiliで公開している「ブロックチェーン技術と応用」の講義動画は、再生回数140万回以上を記録している。
OKXが企画する『大学インタビュー』シリーズは、学術界の専門家たちとの対話を通じてWeb3業界発展に関する見解を紹介するとともに、学生や若手人材がWeb3分野への就職・起業を考える際の参考となる情報を提供することを目的としています。今回は、肖臻教授に特別ゲストとしてご登場いただき、貴重な知見を共有いただきました。
『OKX大学インタビュー』は、OKX公式コミュニティアンバサダーMercy（@Mercy_okx）が進行を担当する特別企画番組です。世界中の大学関係者の視点を掘り起こし、Web3での起業や就職を目指す人々に役立つインサイトを届けることを目指しています。
1. 2018年頃からイーサリアムなどの基盤的なブロックチェーン技術について深く研究されてきました。それ以来、Web3およびブロックチェーン業界はいくつかの発展段階を経てきましたが、技術進化、業界エコシステム、人材育成の面でどのような顕著な変化があると考えますか？
私たちの研究グループの専門分野は分散システムであり、過去の研究は主にネットワーク層や合意プロトコルの最適化に集中していました。近年、ブロックチェーンのパフォーマンスは大幅に向上しており、Optimistic RollupやZK RollupといったさまざまなLayer 2技術が登場しました。これらの技術は大部分の取引をメインチェーン外で実行することでネットワーク性能を大きく改善しつつ、従来の非中央集権性と安全性を一定程度維持しています。もちろん、一部のLayer 2ソリューションについては非中央集権性に関する議論もあります。ここ数年の象徴的な出来事としては、イーサリアムのアップグレード、特にPoWからPoSへの移行が挙げられます。これによりエネルギー消費量が大幅に削減され、現代社会におけるグリーン・環境保護の理念と一致しています。
業界エコシステムの観点からは、DeFi、メタバース、NFTなどが爆発的な成長を見せました。北京大学ではメタバース技術研究所が特別に設立され、私は副所長としてAIとブロックチェーン技術の融合に注力しています。ここ数年間、主流のブロックチェーン技術・アプリケーションに加えて、Theta Networkのような新興プロジェクトもブロックチェーンエコシステムに重要な革新と貢献をもたらしています。Theta Networkは、非中央集権型ビデオストリーミングに特化したブロックチェーンプロジェクトであり、ブロックチェーンと暗号経済モデルを導入することで、従来のビデオ伝送における帯域幅のボトルネック、高コスト、中央集権化といった問題を解決しています。YouTubeやTwitchといった従来のストリーミングプラットフォームとは異なり、Theta Networkはユーザーの空き帯域と計算資源を活用してビデオコンテンツを非中央集権的に配信することで、CDN（コンテンツ配信ネットワーク）のコストを削減しています。
人材育成の面では、多くの従来のソフトウェア開発者、Web 2.0開発者がWeb 3.0分野へ転身し、豊かな工学的実践経験をもたらしました。これにより、ブロックチェーンアプリケーション開発の専門性と多様性が促進されています。
2. 教学活動を通じてさまざまなバックグラウンドを持つ学生と接してこられましたが、現代の若者がブロックチェーン技術を理解する姿勢は、数年前と比べてどのように変化していると感じますか？
数年前までは、ブロックチェーン技術を理解する学生の層はまだニッチな存在でした。2017年の仮想通貨市場の大相場によって、多くの人がビットコインやブロックチェーンに関心を持つようになりました。北京大学では『ブロックチェーン技術と応用』および『メタバース技術概論』という二つの授業を開講しており、受講生の多くは理系出身です。彼らはブロックチェーンの技術原理、合意プロトコル、Web 3.0アプリケーション開発などに強い関心を持っています。私の授業の課題には、Go言語を使ってブロックチェーンの暗号処理や合意プロトコルを実装したり、Solidityを使ってスマートコントラクトのプログラミングを行ったりすることが含まれます。
一方で、文系出身の学生の中には、ブロックチェーンの応用シーン、金融的特性、社会的影響などに注目する者も多くいます。たとえば、非中央集権型ガバナンス、プライバシー保護、デジタル主権といった社会変革につながるテーマに深い関心を寄せています。ブロックチェーンの学際的融合性とコミュニティベースの実践スタイルにより、学生たちは技術探求においてよりオープンで協働的な精神を持つようになり、今後のブロックチェーン技術がさらに広範な領域で深遠な応用と変革を遂げていく可能性を示唆しています。最近2年ほどはAI技術の盛り上がりを受け、私の授業にもチャットボットやAIGCに関する内容を追加し、関連する法的・倫理的問題についても議論しています。私の授業の特徴の一つは理論と実践の結合であり、授業中に「コイン界の詐欺」について特集し、学生たちが将来被害に遭わないように注意喚起しています。
総じて、現代の若者がブロックチェーンやWeb 3.0を理解する姿勢は、より多様化していると言えます。ただし、現時点ではまだ比較的小規模な分野であり、AIやアルゴリズムといった他の分野ほどの人気はありません。
3. 現在の学生がブロックチェーンまたはWeb3分野で起業・就職する上での機会と課題は何だと考えますか？
現在、ブロックチェーンおよびWeb3分野は急速な発展期にあります。海外の機会は国内よりもやや多いと言えるでしょう。SolidityやGoといったプログラミング言語の習得は、ブロックチェーン開発分野に入るための基本です。また、RemixやTruffleなどの開発ツールに精通し、テストやスマートコントラクトのデプロイ手順を理解する必要があります。中国国内は政策上の理由から主にコンソーシアムチェーンが中心ですが、私たちの研究室は国内主要なコンソーシアムチェーン（ChangAn Chain、SparkChain、AntChainなど）と連携しています。コンソーシアムチェーンのスループット向上とユーザーエクスペリエンスの改善のために、既存の合意アルゴリズムを詳細に分析しました。その結果、合意プロトコルの最適化によるスループット向上という従来の研究は、データ配布がスループットに与える影響を見落としており、パフォーマンスのボトルネックが合意レイヤーからネットワークレイヤーへ移行していることが明らかになりました。このネットワーク層のボトルネックを解決するため、PredisおよびMultizoneから構成される新しいデータフローフレームワークを提案しました。このフレームワークにより、合意ノードが自身の空き帯域を利用してブロックデータを並列に事前配布でき、1回の合意プロセスでより多くの取引を確定できるようになります。また、ブロック生成ルールに基づいた圧縮手法により伝送遅延を低減します。さらに、Multizone戦略ではネットワークを複数のゾーンに分割し、マルチキャストツリーと消散符号（Erasure Coding）を組み合わせることで、データ配布時の帯域ピークと伝播遅延を削減しています。私たちのAntChainとの共同研究成果は、実際にアリババグループ内の業務シナリオに適用され、顕著な効果を上げており、「CCF-アリババ科学研究基金優秀応用プロジェクト」に選ばれました。
また、若い世代は海外のパブリックチェーンプロジェクトでの開発経験を積むことも重要です。私たちの研究室はTheta Blockchainとの協力関係にあり、学生がパブリックチェーンの動作原理、合意メカニズム、伝送プロトコルなどのコア技術を深く理解する上で非常に役立ちます。これは将来的に海外での起業や就職の土台となります。パブリックチェーンとコンソーシアムチェーンの主な違いの一つはインセンティブ設計にあり、適切なトークン経済インセンティブを設計するには、暗号経済学（Tokenomics）に対する深い理解が必要です。優れたブロックチェーンプロジェクトは通常、学際的な知識を必要とし、コンピュータサイエンス、金融、法律など多方面の専門人材を要します。また、ユーザー体験や多様な市場ニーズを正確に捉え、強力なプロダクト思考を持ち、ユーザーのニーズに基づいて革新的なブロックチェーンアプリケーションを設計できる能力が求められます。ここで一点強調したいのは、どこでブロックチェーン業界に従事するにせよ、必ず関連国の法律・規制を遵守しなければならないということです。金融的属性を持つ製品は多くの国で厳しく規制されており、投機や値上がり益にばかり注目するのではなく、着実に影響力のあるプロジェクトを創り出すべきです。
4. 学生がWeb3分野での起業または就職を検討する際に、優先して考えるべきキーファクターは何ですか？
まず最初に考えるべきは、対象市場が中国国内か海外かということです。中国本土と海外では、Web 3.0分野の起業・就職環境に大きな違いがあります。中国国内では暗号資産およびブロックチェーン業界に対して比較的厳しい規制があり、仮想通貨の取引は明確に禁止されています。そのため、中国国内でWeb 3.0の起業を行う場合、トークン発行やICOによる資金調達や利益獲得を期待することはできません。DeFiやNFTなどの製品も厳格に監視されており、たとえばNFTの取引には二次流通市場を設けられないという制限があります。これが原因で、国内での資金調達は難しく、ベンチャーキャピタルもWeb 3.0分野のスタートアップ企業に対して慎重な姿勢を取っています。中国はブロックチェーンの非金融的応用（いわゆる「トークンとチェーンの分離」）を推奨しており、国内のブロックチェーン企業の多くはコンソーシアムチェーンを中心に活動し、サプライチェーン金融、食品トレーサビリティ、司法証拠保存、データセキュリティなどの分野で世界をリードしています。国内には高度なインターネット人材、Web 2.0人材が多数いますが、Web 3.0企業の数は比較的少なく、主に技術開発や基盤プロトコル研究に集中しており、ブロックチェーン関連の雇用機会はそれほど多くありません。多くの国内ブロックチェーン企業は政府プロジェクトに依存して収益を得ています。
一方、海外の一部の国々（例えばシンガポール）ではWeb 3.0に対して比較的緩やかな規制政策を採用しており、法制度が透明で安定しているため、起業企業が予測可能な政策枠組みの中で事業を展開でき、コンプライアンスコストが低く抑えられます。これにより、資金調達やマーケティングを迅速に進めやすくなります。ただし、米国では規制が厳格化傾向にあり、ICOなどのトークン発行行為は6年前ほど自由ではなくなりました。それでも、シリコンバレーには成熟したベンチャーキャピタルやインキュベーターが存在し、Web 3.0に対する受容度が高く、多くのVCが積極的にWeb 3.0分野に投資しており、スタートアップ企業が比較的容易に資金を得られる環境があります。
5. Web3と人工知能（AI）は現在の二大技術トレンドですが、両者の融合発展についてどのようにお考えですか？
非常に良い質問ですね！私たちの研究グループはまさにブロックチェーンとAIという二つの分野に同時に深く取り組んでおり、過去数年間、米国のTheta Labsと協力して国際的な著名な学術会議で一連の論文を発表してきました。これらはすべてAI技術をブロックチェーンや分散システムに応用したものです。たとえば今年初頭に発表されたブロックチェーンシャーディングに関する論文では、ディープ強化学習を用いたシャーディング技術によって、負荷分散を保ちつつクロスシャード取引の割合を大幅に削減し、結果としてブロックチェーンシステム全体のパフォーマンスを大きく向上させました。また、Theta Labsと共同で一連のAIGCのデモを開発しており、スケッチから3Dモデルを生成する「sketch to 3D」では、数十秒でユーザーが描いたスケッチを高品質な3Dモデルに変換できます。この技術は映画、ゲーム、精密製造などの産業で広範な応用が期待されます。さらに、コンピュータビジョンモデルのロバスト性を高める新たな手法も提案しており、メタバースなどの仮想現実システム構築において極めて重要な意義を持っています。
総じて、Web 3.0と人工知能（AI）の融合発展の将来性は非常に明るいと考えます。Web 3.0は非中央集権型のインターネットエコシステムの構築を目指し、ユーザーにデータの所有権と管理権を還元しようとしています。一方、AIはデータ処理と知的分析を通じて、Web 3.0アプリケーションにさらに精度の高いインタラクションと体験を提供します。両者はデータ処理、非中央集権型サービス、プライバシー保護の面で互いに補完し合い、それぞれのエコシステムに新たな機能や応用可能性をもたらすことができます。スマートコントラクトとブロックチェーン技術を活用すれば、非中央集権型のAIモデル市場を構築でき、モデルの訓練・利用プロセスをより透明かつ追跡可能にできます。開発者は訓練済みのAIモデルを非中央集権ネットワーク上のユーザーに配布することで、中央集権プラットフォームへの依存を排除し、AIモデル市場の公正な競争を促進できます。また、Web 3.0の非中央集権的データストレージとプライバシー保護の特性は、AIが抱えるデータセキュリティの弱点を補う役割を果たします。非中央集権ストレージを利用することで、ユーザー自身がデータの保管と使用権を管理でき、プライバシーを守りながらもAIアルゴリズムが学習データを取得できるようになります。
リスク警告および免責事項
本記事は参考情報提供を目的としており、著者の見解を示すものであり、OKXの立場を反映するものではありません。本記事は(i)投資助言または投資勧告、(ii)デジタル資産の購入・売却・保有の申し出または勧誘、(iii)財務・会計・法務・税務に関する助言を意図するものではありません。掲載情報の正確性、完全性、有用性を保証するものではありません。デジタル資産（ステーブルコインおよびNFTを含む）の保有には高いリスクが伴い、価格が急激に変動する可能性があります。取引または保有が自身の財務状況に適しているかどうかを慎重に検討してください。個別の状況については、専門の法律・税務・投資アドバイザーにご相談ください。また、現地の適用法および規制を自ら確認し、遵守いただく責任は読者ご自身にあります。
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