AIで学術論文を査読する――DeSciとAIの二つの属性を持つYesNoErrorは、どのような実力を備えているのか？
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AIで学術論文を査読する――DeSciとAIの二つの属性を持つYesNoErrorは、どのような実力を備えているのか？
Andrew Kangが熱く語る、DeSci＋AIの二刀流プロジェクトに将来性はあるのか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：TechFlow
明日、長らく市場が待ち望んでいた$BIOが正式に上線する。バイナンスが直接支援するDeSciセクターのプロジェクトとして、$BIOの上線がDeSciセクターのチェーン上での強気相場を牽引し、AIセクターの流動性を一部奪うのではないかと市場は予想している。
しかし、AIとDeSciセクターは必ずしも競合関係にあるのだろうか？ そうではない。最近注目を集めているソラナチェーン上のプロジェクトYesNoErrorは、AI技術を用いて学術論文の誤りを審査・発見するという、DeSciとAIを融合させる道を歩んでいる。
そのトークン$YNEは、12月20日の上線当日にわずかで6000万ドルの時価総額に達し、その後もTwitterの著名なKOLであるAndrew Kang（以下AK）から繰り返し称賛を受け、現在の時価総額は約5000万ドル程度にある。
AIによる学術論文の審査、本当に必要なのか？
まだYesNoErrorの実用性について理解していない人向けに、チームメンバーのBen Parr氏がある具体例を挙げて、学術論文における誤情報の審査の重要性を説明した。
2024年10月、ある研究論文が「黒色プラスチック製の調理器具には毒素が含まれている」と主張した。このニュースは瞬く間にメディアで拡散され、「大西洋月刊」は「あなたの黒色プラスチック調理器具を捨てなさい」というタイトルの記事まで掲載し、一般社会にパニックを引き起こした。Ben Parr自身も自分の調理器具を処分し始めたほどだった。しかし、マギル大学の科学と社会オフィス所長Joe Schwartz氏が、この研究には重大な数学的誤り——単純な乗算ミスにより報告された毒性レベルが実際の10倍も高められていた——があることを突き止めた。この事例は、一見権威的に見える研究であっても重大な誤りを含む可能性があり、それが一般人の生活に実質的な影響を与えることがあることを示している。
AI技術を用いて研究論文を審査すれば、このような初歩的な数値計算ミスを最大限に回避できる。YesNoErrorはまさにこうしたニーズから生まれたプロジェクトだ。
YesNoErrorはMatt Schlicht氏によって創設され、基盤技術としてOpenAIのo1モデルを使用している。プロジェクトの運営方法はシンプルだ：チームがAIを使って研究論文を審査し、発見された問題点をウェブサイトyesnoerror.comおよび公式Xアカウント上で公開する。
この透明性の高い運営方式により、科学界や一般社会が重要な研究に潜む問題を迅速に把握できるようになる。プロジェクトはまだ始まったばかりだが、すでにいくつかの顕著な成果を上げており、複数の論文における誤りを発見している。
また、トークン$YNEにも実用的なユースケースが付与されており、保有者は$YNEを支払うことで、自らの論文を優先的に審査してもらうことができる。
現時点までに、YesNoError AIは2,219本の論文を審査しており、実際に多数の誤りを発見している。
評価か、疑念か——市場の声
AKが高く評価、積極的に支持
$YNEトークン上線当日、DeSciセクターを前々から注目していたAKは、YesNoErrorプロジェクトへの賞賛を表明した。
彼は「YesNoErrorの核心的価値は、暗号通貨 × AI × DeSciが真に実装された点にある」と述べた。
YesNoErrorは暗号通貨エコシステムの特性を活かしており、この特殊な環境では、従来の意味での投資リターンが求められない。十分な注目を集めさえすれば、十分な資金を得ることができる。（いわゆる「アテンション経済」。注目があれば、人々はトークンを購入する。）
同時に、暗号通貨にとっても優れた応用先を提供している。適切なシナリオにおいて、トークンはもはや「空気」ではなく、従来のビジネスモデルでは維持困難な公共財を実際に支援できる存在となる。
おそらく本心からの支持（あるいは大きなポジション保有？）からか、12月31日、AKは再び投稿を行い、データ観点からYesNoErrorの必要性と実用性を称賛した。
AKによると、YesNoErrorは世界中の科学文献データベースにある9000万以上の論文の誤りを審査できる能力を持ち、それを完了するのに必要な時間は数週間から数ヶ月で済むという。人手で行えば数万年かかる作業であり、5000人の博士からなるチームを編成しても、ほぼ10年は必要になる（しかもその10年間で新規論文の発表ペースに追いつくことは不可能）。費用面でも、控えめに見積もっても54億ドルが必要となる。
一方、最適化されたAIモデルを使えば、約3000万ドル（1論文あたり0.3ドル）で、より正確かつ標準化された審査が可能になる——コストは人手の1％未満だ。
伝統的な科学研究領域では3000万ドルの資金調達は簡単ではないが、暗号通貨分野であればはるかに容易である。（投機的要素が多いのは事実だが、$YNEの時価総額は上線後わずか10日で既に5000万ドルに達している。）
現在、このAIエージェントはすでに1,700本以上の論文を審査しており、誤りの発見率は3〜4％程度だ。今後さらに最適化が進めば、処理速度はさらに向上する。9000万本の論文中には、重大な誤りを含む重要な論文が多数存在する可能性があり、それらの誤りを是正することは世界に実質的な好影響を及ぼすだろう。
BIO Protocolの公式アカウントも、AKの見解に同意を示している。
偽物の需要か？ 別の視点からの意見
肯定的な意見がある一方で、YesNoErrorの真の需要について疑問を呈する声もある。
Multicoin Capital共同創業者のKyle Samani氏は、AKの投稿に対し反論を寄せた。
Kyle氏は、パレートの法則（80対20の法則）に基づけば、本当に重要な論文は少数に過ぎず、それらは十分な注目を受けているため、明らかな誤りが残っている可能性は低いと主張した。
しかし、Andrew Kangはデータで反論した。彼は、Kyleの論理に従っても、9000万本の論文のうち5％だけが重要だと仮定しても、450万本の重要な論文が存在することになる。それらの誤り率が0.1％に過ぎなくても、是正すべき誤りのある重要な論文が4,500本も存在することになる。前述の「黒いスプーン研究」の事例は、社会的影響力の大きい論文ですら誤りを含む可能性があり、社会に一定の影響を与えることがあることを如実に示している。
まとめ
AIによる論文審査自体は新しいアイデアではなく、ChatGPT登場直後から多くの応用事例が存在した。しかし暗号通貨分野においてYesNoErrorが出現した意義は、学術論文の誤り解決という課題に取り組むと同時に、暗号資産の投機的側面を超えた実用的なユースケースの実現につながる可能性にある（もちろん現段階ではプロジェクト初期であり、一部の価値は依然として市場の投機的熱狂に依存しているかもしれない）。
市場の行動に戻れば、多くの支持は「立場が判断を決める」とまとめることが可能だが、もしプロジェクトが実際に実行可能で、投機の外に実在し実用的な価値を持つのであれば、そのような「立ったままお金を稼ぐ」行為は市場から認められるだろう。
YesNoErrorの今後の展開がどうなるかは、投機バブルが去った後も継続的に歩み続けるプロジェクト側の決意次第である。我々は引き続き注目していく。
世界に良い影響を与えるプロジェクトがますます増えていくことを願う。
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