Crypto x AIは来年も引き続き注目されるだろう。なぜあなたが「群知能（Swarm Intelligence）」ストーリーに注目すべきなのか？

2024.12.31

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Crypto x AIは来年も引き続き注目されるだろう。なぜあなたが「群知能（Swarm Intelligence）」ストーリーに注目すべきなのか？

暗号技術が大規模な行動プログラミングにおいて持つ独自の利点により、世界中で多数のエージェントを展開および管理することが可能になっています。

2024.12.31 - 07:06:49

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

著者：bebis

翻訳：TechFlow

人工知能（AI）は、見せかけに非常に長けている。

AI技術の発展には半世紀以上の歴史があり、数千億ドル規模の研究開発投資が注がれてきた。今日では、一見画期的なAIアプリケーションを作ることは異常に簡単になっているが、多くの場合、それらは「鏡の中の花、水の中の月」のようなものであることが多い。

では、我々はどのようにして真の技術的ブレークスルーと誇大広告を見分ければよいのだろうか？

AIマーケティングの本質を看破する

まず、ソフトウェア開発の現実を理解する必要がある。数兆パラメータを持つ基盤モデルであろうと、週末に個人開発者が作った小さなプロジェクトであろうと、プロトタイプから本番環境への移行プロセスは常に困難を伴い、「持久戦」のようなものだ。

この「戦争」の大部分は、一見最後の段階と思われるフェーズで繰り広げられる。ローカルでのテストではうまくいっても、本番環境への移行を始めると、現代のソフトウェアシステムのあらゆる動的要素を調整することは、単なるコード記述よりもはるかに複雑であることに何度も気づくことになる。

プロジェクト管理において、このような現象は「90%症候群」と呼ばれている。（TechFlow注：簡単に言えば、「90%完了した」と思えるが、残りの10%にさらに90%の時間と労力が必要になるという状態のこと。）

「90%症候群」こそが、Sam Altmanの有名な言葉が広く共有される理由なのである。

そのため、多くの技術チームやマネージャーは迅速な反復の中で不実な期待を持ち、高速推進をずっと続けられると考えるようになる。

しかし、現実は常に人を正気にさせる。エンジニアや取締役会メンバーが収益逓減の法則に気づいたとき、彼らは足を止めざるを得ず、新たなブレークスルーを見つけるまでペースを落とさなければならない。

これは暗号資産投資家にとって何を意味するのか？

暗号資産投資家にとっては、AGI（汎用人工知能）が今後数年間は依然として「流行語」に過ぎないことを意味している。同時に、多くの人々がこの概念を利用して自らの「プロジェクト」を販売しようとするだろう。

Swarms：暗号がAGIに応える形

暗号とAIの交差点では、全く新しいナラティブが形成されつつあり、その中心は「エージェント」――特に多数のエージェントからなる「群知能（Swarm Intelligence）」にある。

エージェント・スウォーム（Agent Swarm）とは、特定のフレームワークによって調整された複数のエージェントであり、計算能力に頼るのではなく、集団協働によって複雑なタスクを達成する。この手法は、ハードウェアやアルゴリズムのボトルネックを効果的に解決する。

Tom Shaughnessy氏が自身の投稿で述べているように：

「暗号ベースのAIによるAGIの代替案が静かに台頭しつつある。

私たちは、OpenAIが最終的な勝者になると当然のように考えがちだ。

確かに、彼らには最高の人材（一部はすでに退職したが）、強力な計算資源、最先端のモデルリリース、そして推論能力への高い関心がある。

しかし、この領域における代替案を理解するのは容易ではない。なぜなら、それが常に目立つ場所にあるわけではないからだ。

この代替案の核となるのは、数百万の狭域かつ高度に専門化されたAIモデル（あるいはエージェント）である。これらのエージェントは、すべての事柄について包括的に推論する必要はなく、各々が自分の分野において「専門家」となり、協働することで「群知能」を形成する。この知能は、単一の大規模モデルよりもはるかに優れた成果を生む。実際、数百万の狭域モデルは私の最初の理論的基盤だった。

開発者は、必要に応じてエージェントの推論経路（エージェントのチェーン・オブ・ソート、例えばいつ調査を終了し、いつ新たな方向に転換するか）をカスタマイズでき、データとリアルタイム情報源を柔軟に組み合わせ、複数の基盤モデル（Nous Research、Prime Intellect、Llama、deepseek またはその他のオープンソースモデルなど）を使用し、各エージェントの詳細を深くチューニングして、特定のタスクに完全に集中させることができる。

こうしたエージェントの大量「カンブリア爆発」は、暗号トークンによる資金調達と、分散型の暗号コミュニティの推進によって可能になっている。このモデルは、モデルやエージェントの創出において巨大な差別化優位性を示しており、従来のWeb2 AI研究所では決して生まれ得ないものだ。それに比べて、開発スピードとコミュニティサポートは比類ない。

一度、使いやすいインターフェースを通じてこれらのエージェントの「群れ」（すなわち専門家モデルの組み合わせ）にアクセスできるようになり、タスクごとに最適なモデルを賢く選択できるようになったならば、このモデルは一夜にして広く受け入れられるだろう。

技術のトレンドから明らかになるのは、AGIは制限され閉鎖されうる集中型プラットフォームよりも、開放的で分散型のブロックチェーン上に構築される可能性が高いということだ。

これは時間の問題にすぎず、暗号AIは集団的AGIへの先導的道筋となり、その将来性は非常に期待できる。」

実際、ハードウェア性能、研究の進展、物理法則の限界に達したとき、私たちはいつも馴染み深い方向へと回帰する――「集合」である。

トムは「エキスパートの混合（Mixture of Experts）」という用語に言及しているが、この概念はそれほど複雑ではない。エージェント・スウォーム（agentic swarms）を通じて、ブロックチェーンはAI分野において独自の価値――調整能力――を示している。

暗号技術が大規模な行動プログラミングに持つ独特の利点により、世界規模で多数のエージェントを展開・管理することが可能になる。これにより、より小さく、より特化した大規模言語モデルのネットワークを構築でき、それらは互いに競争しながらエンドユーザーに最良のサービスを提供しようと努力する。

昨年7月、Club Cod3xのポッドキャストで私たちはこれを詳しく議論した：

もしAGIでないなら、未来はどうなるのか？

暗号とAIの分野が成熟するにつれ、キュレーション、配信、商業化の面で顕著な進展が見込まれる。現在のところWeb3のAI企業は初期段階にあるが、この分野の潜在力はすでに広く注目を集めている。

私は数年来、AIと暗号通貨の融合分野で開発を行ってきた。この期間に、何が有効で何が無効かについていくつかの経験を積んできた。

以下は、私が現在のAIと暗号通貨の分野について行った最新の分析である：

1. フレームワーク (Frameworks) - 開発を加速し、標準を定め、エージェント間の通信を促進するためのプラットフォーム。

@virtuals_io - ソーシャルフレームワーク (Virtuals)
@ai16zdao - ソーシャルフレームワーク (G.A.M.E.)
@Cod3xOrg - 金融フレームワーク (Moon)
@gizatechxyz - 金融フレームワーク
@AlloraNetwork - トレーニングフレームワーク (Training Framework)
@opentensor - トレーニングフレームワーク (Training Framework)
@chirperai - 協調フレームワーク (Coordination Framework)
@autonolas - 協調フレームワーク (Coordination Framework)

これらのフレームワークは技術開発の基礎であるだけでなく、将来の市場でも重要な役割を果たし、エコシステム全体の成熟を推進するだろう。

2. トレードプラットフォーム (Marketplaces) - エージェントとユーザー、あるいはエージェント同士を結びつけ、タスクの遂行やサービス取引を容易にする。

@Cod3xOrg - ユーザーからエージェントへの市場 (User-to-Agent Market)
@Daosdotfun - ランチパッド (Launchpad)
@Virtuals_io - ランチパッド (Launchpad)
@autonolas - エージェント間市場 (Agent-to-Agent Market)
@StoryProtocol - エージェント間市場 (Agent-to-Agent Market)
@joinFXN - エージェント間市場 (Agent-to-Agent Market)

現時点ではこうしたプラットフォームは初期段階にあるが、エージェント経済の発展において鍵を握り、開発者がより多くのマネタイズとスケーリングの道を見つける手助けとなるだろう。

3. エージェント (Agents) - エージェントとは、特定のタスクを遂行することで価値を生み出す自律的なデジタルワーカーである。

@BigTonyXBT - 金融取引の実行に特化したエージェント。
@unit00x0 - 金融データ分析を支援。
@luna_virtuals - ソーシャルと金融機能を統合した多目的エージェント。
@0xzerebro - アート創作とソーシャルインタラクションに特化したエージェント。

エージェントを開発するプロセスは、映画『リアル・スティール』のロボットボクシングのように、挑戦と楽しさに満ちている。

現時点ではWeb3のエージェントはまだ広範な商業化に至っていないが、いくつかのブランドは強力なビジョンを示している。今後、より多くのエージェントが実用テストと最適化を重ねていくだろう。

4. データブローカー (Data Brokers) - エージェントに学習に必要なデータとコンテキスト情報を提供し、エコシステムの鍵となる存在。

@withvana - ユーザーデータブローカー
@getgrass_io - ユーザーデータブローカー
@Cookie3_com - Web3ソーシャルデータアグリゲーター

AIとブロックチェーンの融合は、ますます多くのプロジェクトを惹きつけている。@BigTonyXBTは、@DeBankCloud、@LunarCrush、@dexscreenerが提供するデータをエージェントのコンテキスト情報として使用している。しかし、これらのデータプラットフォームは、現時点でAIの方向性について明確な姿勢を示していない。

一方、@arkham、@_kaitoai、@nansen_aiなどのインテリジェンスプラットフォームも、データをパッケージ化してエージェント経済にサービスを提供し始めている。将来的には、これらのプラットフォームが独自のエージェントやAIモデルをリリースすることもあり得るだろう。注目に値する！