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Solana財団エコシステム担当ディレクター:我々が注目するAI×Cryptoの機会とは?

Solana財団エコシステム担当ディレクター:我々が注目するAI×Cryptoの機会とは?

2024.12.05
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Solana財団エコシステム担当ディレクター:我々が注目するAI×Cryptoの機会とは?

LLMはすでに強力なコード生成能力を示しており、私たちはこの能力を活用して、Solana開発者の生産性を2〜10倍向上させることを目指しています。

2024.12.05 - 02:17:16
SolanaAI
LLMはすでに強力なコード生成能力を示しており、私たちはこの能力を活用して、Solana開発者の生産性を2〜10倍向上させることを目指しています。

著者:Kuleen ◎

翻訳:TechFlow

AIと暗号技術の交差点において、まるで「カンブリア爆発」のような段階に突入しつつあるように感じます。さまざまなユースケースの実験が次々と生まれており、今後登場する可能性のある革新に対して非常に期待しています。ここでは、私たち@SolanaFndnがエコシステム内に見出している、いくつかの興奮すべき新機会について共有したいと思います。

概要

  1. Solana上で最も活発なAIエージェント主導の経済を構築する

Truth Terminalは、AIエージェントがオンチェーンで相互作用できるようになったときに達成可能なことの一端を示しています。セキュリティを確保しつつ、エージェントのオンチェーン機能の限界を押し広げるような実験的取り組みを強く歓迎します。この分野の潜在能力は極めて大きく、我々はまだ設計の探求フェーズの始まりにすぎません。実際、これは暗号とAIの領域の中で最も予期せぬ、そして爆発的な方向性になりつつあり、まだ始まったばかりです。

  1. Solanaコード開発におけるLLMの能力を向上させ、Solana開発を支援する

大規模言語モデル(LLM)はすでに強力なコード生成能力を示しており、今後さらに強化されていくでしょう。これらの能力を活用し、Solana開発者の生産性を2〜10倍に高めることを目指しています。

短期的には、高品質なベンチマークを策定することで、LLMがSolanaエコシステムをどれだけ理解し、Solanaコードをどれほど正確に書けるかを評価することが重要です(詳細は後述)。その結果を通じて、高品質なファインチューニングモデルの構築を支援し、ベンチマークでの成果によって効果を検証していきます。

  1. オープンかつ分散型のAI技術スタックを支援する

「オープンかつ分散型のAI技術スタック」とは、トレーニング用データ、トレーニングおよび推論に必要な計算リソース、生成されたモデルの重み、およびモデル出力を検証する能力(すなわち「検証可能なコンピューティング」)を提供する、オープンで分散型のプロトコル群を指します。

このオープンAIスタックの重要性は以下の通りです:

  • モデル開発における試行錯誤と革新を加速する

  • 既存のAI(たとえば特定国家が承認したAI)を信用できない人々に代替手段を提供する

詳細情報

以下に、なぜこれら3つの柱に注目しているのか、またどのような構築方向を期待しているのかについて詳しく説明します。

1. Solana上で最も活発なAIエージェント主導の経済を構築する

なぜこの分野に注目しているのか?

Truth Terminalや$GOATについてはすでに多くの議論がありますので、ここでは繰り返しません。しかし、AIエージェントがオンチェーンで相互作用することによって達成できることはすでに明らかになり始めています(現時点では、これらのエージェントが直接オンチェーンで行動していないにもかかわらずです)。

ツイート詳細

率直に言って、オンチェーン上でのエージェントの振る舞いが将来的にどうなるかについて、現時点では明確な答えはありません。しかし、このデザイン空間の広さを感じていただくために、現在すでにSolana上で起きている事例をいくつか紹介します:

  • Truth TerminalのようなAI「リーダー」が、$GOATなどのミームコインを通じて、新興宗教のようなコミュニティを育てようとしています。

  • @HoloworldAI@vvaifudotfun@TopHat_One@real_alethea といったアプリケーションにより、ユーザーは簡単にエージェントとその関連トークンを作成・公開できるようになっています。

ツイート詳細

  • AIファンドマネージャーが、有名な暗号資産投資家の人格を模倣したエージェントを使って投資判断を行い、「応援」しながらポートフォリオを運用しています。@ai16zdao@daosdotfun上で急速に台頭したことは、AIファンドとエージェントによる応援が融合する新しいトレンドを生み出しました。

  • @ParallelColonyのようなエージェント向けゲームでは、プレイヤーがプロンプトを使ってエージェントに行動を指示することで「遊ぶ」ことができます。しばしば予期しない創造的な結果が生まれます。

将来の可能性

エージェントは、複数の当事者が経済的に調整が必要な複雑なプロジェクトを管理できるようになるかもしれません。これには、例えば「[X]病を治療できる化合物を見つける」といった複雑な科学研究タスクも含まれます。エージェントは以下のステップを実行する可能性があります:

  • @pumpdotscience上でトークンを発行して資金調達を行う。

  • 調達した資金を使って、関連する有料研究コンテンツへのアクセス料金を支払い、@kuzco_xyz@rendernetwork@ionetなどの分散型コンピューティングネットワーク上でシミュレーションを実行する費用を支払う。

  • @gib_workのような報酬プラットフォームを利用して、人間を募集し、シミュレーション結果を検証または拡張するための実験を実行させる。

あるいは、単にウェブサイトを作成するというシンプルなタスクでもよいですし、@0xzerebroのようにAIがアートを創作してもよいでしょう。可能性はほぼ無限です。

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なぜエージェントにとってオンチェーンで金融活動を行うことがより意味があるのか?

エージェントは従来の金融手段と暗号技術の両方を利用できますが、暗号技術には以下のような独自の利点があります:

  • マイクロペイメント用途:Solanaはこの分野で優れた性能を発揮しており、Dripのようなアプリケーションがその可能性をすでに証明しています。

  • 高速性の利点:エージェントが資本効率を最大化したい場合、即時決済は非常に重要です。

  • DeFiを通じた資本市場へのアクセス:エージェントの金融活動が単なる支払いを超えるとき、暗号技術の優位性はさらに顕著になります。これがエージェントが暗号経済に参加する最大の理由となるかもしれません。エージェントは資産の発行、取引、投資、貸し出し、レバレッジ操作などをシームレスに実行できます。Solanaのエコシステムは、すでにトップクラスのDeFiインフラが豊富に存在するため、こうした資本市場活動を特に適切にサポートできます。

最後に一点付け加えると、技術の発展にはある種の慣性があります。これは製品の優劣だけの問題ではなく、誰が最初に臨界量に到達し、デフォルトの選択肢となるかに関係しています。もし将来、より多くのエージェントが暗号技術を通じて顕著な富を創出するならば、暗号技術はエージェントにとって不可欠な能力としての地位を確立するかもしれません。

期待する方向性

エージェントにウォレットを持たせ、オンチェーンで実行可能な実験を行う大胆な挑戦を奨励します。可能性の範囲が極めて広いため、具体的な方向性にあまり制限を設けません。実際、最も面白く価値のあるエージェントのユースケースは、予測できないものであると信じています。とはいえ、以下の方向性やインフラの探求に特に興味を持っています:

  • ハルシネーションの悪影響を制限する:現在のモデルは優れているものの、まだ完璧ではありません。エージェントの行動には一定の制限が必要であり、完全に自由放任にするべきではありません。

  • 投機的ではないユースケースの推進:例えば@xpticketでチケットを購入したり、ステーブルコインのポートフォリオのリターンを最適化したり、DoorDashで食事を注文するなど、実際の生活に根ざした応用。

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  • 少なくともテストネットのプロトタイプ段階に到達していること(可能であればメインネットにデプロイ済みが望ましい)

2. LLMがSolanaコードを書く能力を高め、Solana開発者を支援する

なぜこれを重視するのか?

大規模言語モデル(LLM)はすでに強力な能力を示しており、急速に進化しています。特にコード作成の分野では、客観的な基準で評価できるため、LLMの改善速度は非常に速くなる可能性があります。以下のように述べられています。「プログラミングには独特の利点がある:『自己対戦(self-play)』を通じて、データを巨大な規模にまで拡張できる。モデルはコードを書き、それを実行したり、コードとテストを書いて結果の整合性をチェックできる」。

現在のLLMはまだ完璧ではなく、特にバグの発見能力は弱いですが、GitHub CopilotやCursorのようなAIネイティブなコードエディタは、ソフトウェア開発のあり方自体を根本的に変えてしまいました(企業の人材採用のあり方も変化しています)。このような進化の流れを活かし、Solana開発者の生産性を10倍に高めることが目標です。

しかし、現在のLLMはSolanaに関する理解に課題を抱えています:

  • LLMの学習に十分な質の高い生データが不足している。

  • LLMが信頼できる参照データを得るための、検証済みビルドの数が不足している。

  • Stack Overflowなどのプラットフォームで、質の高いQ&Aのやり取りが不足している。

  • Solanaのインフラストラクチャが急速に更新されるため、一部の古いコードが最新バージョンと互換性がない。

  • 開発者がLLMのSolana理解度を評価する有効なツールを持っていない。

期待する進展:

  • インターネット上に、より高品質なSolana関連データを公開する支援をしてください!

  • より多くのチームが検証済みコードビルドを公開するよう促進してください。

  • Stack Exchangeなどでコミュニティメンバーが積極的に質問・回答を行い、質の高い技術的議論を形成することを推奨します。

  • LLMのSolana理解度を評価する高品質なベンチマークを策定します(RFPを近日中に発表予定)。

  • ベンチマークで優れた成績を収めるLLMのファインチューニングモデルを開発し、実際にSolana開発者の生産性を向上させること。最初にベンチマークスコアを達成したモデルには報奨金を提供する予定です。続報をお待ちください。

  • 象徴的な成果として、AIによって完全に作成された高品質なSolanaバリデータクライアントの誕生があります。

3. オープンかつ分散型のAI技術スタックを支援する

なぜこれを重視するのか?

将来的にAIの発展が、オープンソースとクローズドソースの間でどのようにバランスされるかはまだ不明です。クローズドソースのAIは最先端を維持し、基礎モデルから大部分の価値を獲得し続けるかもしれません。一方で、オープンソースモデルも、迅速な追従と特定ユースケースに対するファインチューニングによって独自の優位性を発揮する可能性があります。

私たちは、SolanaがオープンソースAIエコシステムと緊密に結びついてほしいと考えています。具体的には、トレーニング用データ、トレーニングおよび推論に必要な計算リソース、生成されたモデルの重み、モデル出力の検証能力にアクセスできるようにすることを意味します。これは以下の理由から極めて重要です:

1/ オープンソースモデルは革新と実験を加速する

Llamaなどのオープンソースモデルに対するオープンコミュニティの急速な最適化とファインチューニングは、コミュニティが大手AI企業の努力を補完し、AI能力のフロンティアを前進させられることを示しています。Googleの研究員もかつて指摘したように、「オープンソースに関して言えば、われわれもOpenAIも城壁を持っていない」。業界の進歩を加速させるためには、活発なオープンソースAIスタックが不可欠です。

2/ ユーザーに信頼できるAIの代替案を提供する

AIはすでに権威主義政権の手中で最も強力な統制ツールの一つとなっています。国家承認のAIモデルは「公式の真実」を提示し、世論を支配する強力な手段となる可能性があります。オープンなAIスタックを支援することは、公式AIを信用できないユーザーに信頼できる代替手段を提供することにつながります。

Solanaはすでに、オープンAIスタックを支援する複数のプロジェクトの拠点となっています

  • GrassやSynesis Oneがデータ収集を推進しています。

  • @kuzco_xyz@rendernetwork@ionet@theblessnetwork@nosana_ai などのプロジェクトは、AIのトレーニングと推論を支える分散型コンピューティングリソースを提供しています。

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@NousResearch@PrimeIntellect のようなチームは、分散型AIトレーニングを実現するフレームワークの開発に取り組んでいます(下図参照)

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期待する進展

  • オープンソースAIスタックの各レイヤーで、さらなる革新的な製品を開発する

  • 分散型データ収集@getgrass_io@usedatahive@synesis_one などのように、分散ネットワークを通じてデータを収集し、AIモデルのトレーニングを支援するプロジェクト。

  • オンチェーンID:ウォレットが保有者が人間であることを証明できるプロトコルや、AI APIの応答内容を検証できる仕組みを開発する。これにより、ユーザーは自分が大規模言語モデル(LLM)と対話していることを確認でき、透明性と信頼性が確保されます。

  • 分散型トレーニング@exolabs@NousResearch@PrimeIntellect などのチームは、分散コンピューティングリソースを活用してAIモデルをトレーニングする方法を探求しており、コスト削減と効率向上を目指しています。

  • 知的財産(IP)インフラ:AIがコンテンツを使用する際に自動的にライセンス許諾と支払い処理を行うツールを開発する。これはコンテンツクリエイターの権利を保護すると同時に、AIモデルの合法的利用の道を開きます。

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