生成AIとブロックチェーンの交差点：創造性のトークン化
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生成AIとブロックチェーンの交差点：創造性のトークン化
生成AIプロトコルにより、個人が優れたアーティストになることが可能になり、かつては手の届かなかった職業の扉が開かれる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Kava Labs
人工知能（AI）とブロックチェーン技術の融合についてさらに深く探求し、ジェネレーティブAIおよびトークン化の役割に焦点を当てる。AIおよびブロックチェーン技術において最も革新的かつ論争を呼ぶ分野の一つとして、RWAのトークン化、AIにおける自然言語処理（NLP）、リスク軽減、クロスチェーン相互運用性に関する過去の記事を参照しながら、これら二つの技術統合のより広範な影響を完全に理解する。
本稿では、ジェネレーティブAIの強力な機能、その動作原理、そしてジェネレーティブAIの出力をトークン化した際に生じる著作権関連の問題について考察する。その後、ブロックチェーン技術の役割と、非代替性トークン（NFT）がこれらの問題に対する潜在的な解決策となりうることを検討する。また、すでにNFTを利用している業界も調査し、最後にこの動的な分野の将来の可能性と、AIが果たしうる役割について議論する。
コンテンツ作成の未来
AI分野の他の側面と同様に、ジェネレーティブAIの進化はコンピュータ科学の深い基盤を持ち、1960年代までさかのぼることができる。英国の芸術家Harold Cohenがカリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったAARONプロジェクトは、コンピュータによる画像生成の初期段階を実現した。しかし、このようなジェネレーティブAIによる画像生成の初期試みがあったにもかかわらず、現代的なAIの繁栄期が始まったのは、2022年第4四半期末にChatGPT3.5が登場してからであり、これにより一般大衆が画期的な技術にアクセスできるようになった。
2023年にMidjourney、Leonardo.ai、DALL-Eがリリースされ、ジェネレーティブ画像プロトコルの人気が急速に高まり、ジェネレーティブAI（GenAI）やプロンプトエンジニアリング（prompt engineering）が一般の注目を集めると同時に、大規模言語モデル（LLMs）も注目された。一夜にして、誰もが数秒で写実的な画像を作成できるようになった。これまでは多大な労働力が必要で、専門のアーティストやフォトグラファーだけが行える作業だった。
それ以来、ジェネレーティブAIは大きく進歩し、早期のバージョンを繰り返し改善してきた。伝統的なWeb2企業さえも、Photoshopが2023年5月にジェネレーティブフィルツールキットをリリースしたように、AIによる画像生成・編集プロトコルを導入し始めた。また、この分野は画像から音声、動画、3Dモデリングへと拡大していることも見てきた。
では、ジェネレーティブAIとは一体どのように機能しているのか？従来のアーティストは不安を感じるべきだろうか？そして、ブロックチェーンはジェネレーティブAIにどう貢献できるのか？
技術の理解
ブロックチェーンがジェネレーティブAIと交差する可能性を探るには、まずこの技術の仕組みを理解し、それが盗用と解釈される可能性があるかどうかを判断する必要がある。
ジェネレーティブAIの第一段階は他のAIモデルと同じである――すなわち、データの収集、インデックス化、クリーニングである。ジェネレーティブAIは画像、音声サンプル、動画、または3Dデジタルモデルを収集する。次に、このモデルは物体、テクスチャ、色、音声パターンを識別するように訓練される。
モデルがサンプルデータを最も基本的な構成要素に分解できれば、色の相互作用や物体間の空間的関係といったパターンや依存関係を再構成し、複製することが可能になる。大規模言語モデルが次の単語、文、段落を予測するために確率モデルを使用するのと同様に、ジェネレーティブAIもピクセル値とそれらの相対的位置関係を予測する確率モデルを使い、それらを1つの整合性のある画像出力として結合する。
ジェネレーティブAIの最終段階は、これらの出力をフィードバックループ内で活用することである。反復的にモデルを改善することで、時間とともに精度の高い出力を生成していく。
著作権に関する議論は、モデルがオープンソースデータ上で学習され、特定のオリジナルデータを直接コピーしないという点で曖昧になる。これらは数十億ものオリジナルデータとの接触点に基づく極めて高度な予測モデルを使用し、予測モデリングによってそれらを出力として結合する。ある見方としては、これらのモデルはマイケル・ジャクソンやビートルズに影響を受けたりインスピレーションを得たりする現代の歌手のようなものであり、曲をそのままカバーするわけではない。
NFTの台頭
NFTの起源は2014年まで遡り、当時、デジタルアーティストのJennifer氏とKevin McCoy氏がNamecoinブロックチェーン上に最初のNFT作品「Quantum」を鋳造した。2017年にCryptoKittiesがリリースされて以降、NFTはニッチな支持者層を獲得し始め、2021年の好況期にはBored Ape Yacht Club、CryptoPunksなどのプロジェクトや、Beepleのような独立系デジタルアーティストと共に人気を博した。
2021年の好況期に、NFTはその基盤となるブロックチェーン技術のユースケースの強力さを示した。不変の分散型台帳は、一貫した真正性証明の確立という長年の課題を解決できる。恒久的かつ改ざん不能なデジタル認証シールを持つことで、各業界は自社製品の正当な所有権を簡単に確認できるようになる。高級アートデータベースのArtoryは、ブロックチェーン技術を活用して独占的なアート作品の真正性証明を構築する分野で優れた成果を上げている。
2021年にNFTバブルが頂点に達して以降、NFTの人気は低下したものの、その重要性が薄れたわけではない。ERC-721およびERC-1155トークン標準により、動的かつ非半代替性のNFTプロジェクトが導入され、実物資産（RWA）の台頭とともに新たな市場が創出された。特に不動産や自動車産業における実物資産のトークン化は、維持管理や改良の記録を時間とともに更新可能なNFTによって、一貫した真正性証明を確立できる点で恩恵を受けている。
NFTの鋳造
2021年の好況期にNFTが流行した背景には、NFTシリーズを簡単に鋳造できる環境があった。技術的な参入障壁がありながら急成長するニッチな業界において、OpenSeaやRaribleなどのプラットフォーム上でNFTを鋳造できる仕組みは、数百万ユーザーにとって簡単な入り口となった。NFTシリーズを作成するよりも、ウォレットの設定の方が難しい場合さえあった。
初期設定はシンプルなアカウント作成プロセスで完了する。その後、ユーザーがウォレットをアカウントに接続すれば、数分以内に簡単に画像をアップロードしてシリーズを鋳造できる。これはクラウドサービスに画像をアップロードするのと同等の手軽さだ。ユーザーエクスペリエンスは比類なく、審査を通った後は、プラットフォームと選択した取引所の間で簡単に取引を行うことができる。
デジタルアートの流動性
NFTの鋳造およびデジタルアート作品を自由に売買できる能力は、数百万ユーザーを惹きつける重要な一歩であった。これは暗号資産市場の変動性についての速習コースでもあったが、それ以上に、動的な教育ツールとしての価値も提供した。ユーザーはすぐに暗号資産取引を理解し、実践し始めた。例えば、NFTプラットフォームからウォレット、取引所を経て法定通貨に戻すまでの流れがシームレスに行える。
これにより多くのクリエイターが初めて自らのデジタルアート作品を収益化できた。これは、第三者のゲートキーパーではなく個人に財務および創造の主権を取り戻すというWeb3の基本的約束を体現している。
ロイヤルティの新時代
デジタル資産の真正性を確立する点で、NFTがしばしば見過ごされる側面がある。それは、オリジナルクリエイターに対してロイヤルティを自動支払う能力である。アーティスト転売権（Artist Resale Rights、ARR）またはドロワ・ド・シュート（droit de suite）という概念は、1920年にフランスが最初に導入して以来存在するが、多くの国にとってはまだ新しい取り組みである。
この点において、NFTは独自の機会を提供する。特定のNFTの取引ごとに、ロイヤルティの自動適用が行われ、面倒な従来の中間業者を介さずにこの問題を解決できる。NFTプラットフォームのキュレーションプロセスにより、この権限がクリエイター自身に直接帰属し、希望するロイヤルティ比率を自分で決定できる。
AIとNFTの未来
2021年にNFTが台頭した際の注目すべき点は、それがジェネレーティブAIプロトコルなしで起こったことだ。当時はデジタルアーティストが脚光を浴びていたが、現在では誰もがチャットボットのように簡単に高品質な芸術作品を創作できるようになり、この市場の将来の収益性は不明瞭になっている。今後はプロジェクトの実用性やコミュニティに注目が集まるかもしれない。
ジェネレーティブAIプロトコルは個人を優れたアーティストに変え、かつては手の届かなかった職業の扉を開くことができる。しかし、前回のサイクルでは、アーティストたちが自分の作品が同意なしにNFTとして販売されるという主要な問題に直面した。ジェネレーティブAIプロトコルで作成されたデジタル資産の収益化に関しては、法的に依然としてあいまいな部分が多い。この二つの要因は衝突する可能性があり、特にジェネレーティブAI資産が人気のNFTシリーズを通じて世代を超えた富を生むために使われる場合、なおさらである。
前回のサイクルでは、NFTが複製され、複数のブロックチェーン上に鋳造されることで盗用が助長された。相互運用性の欠如やデータサイロの問題については、以前のブログ記事で既に述べられている。この点において、AIは重要な役割を果たすことができる。早期異常検出や詐欺防止など、セキュリティ強化措置を通じて、AIはRWAやDeFi分野と同様に裏方として機能できる。これは、デジタル資産の真正性を特定する際にクロスチェーン相互運用の安全性を確立する上で極めて重要である。
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