AIと暗号化技術の統合に関する3つの主要な開発方向

現在、人工知能と暗号化技術の結合は急速に発展している段階にあります。本稿では、AI+暗号化の融合における3つの重要な発展方向について詳述します。

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1. 活発なスマートエージェント駆動経済の構築

最近の実践は、ブロックチェーン上でのAIエージェントの運用の実現可能性を証明しています。この分野は、エージェントのブロックチェーン上での操作の境界を絶えず突破しており、巨大な潜在能力と広大な設計スペースを持っています。現在、これは暗号化とAI分野で最も画期的で爆発的な方向の1つとなっており、これは単なる始まりに過ぎません。

将来的には、スマートエージェントが複雑なプロジェクトの多方面の経済調整を管理する可能性があります。例えば、研究開発の分野では、エージェントが特定の病気の治療化合物を探す責任を負うことができます。具体的には：

• トークン資金調達プラットフォームを通じて資金を調達する
• 募集資金を利用して研究資料のアクセス費用を支払い、分散型計算ネットワーク上で化合物シミュレーションの計算費用を行う
• バウンティプラットフォームを通じて人間を募集し、実験検証作業を実施する

複雑なプロジェクト以外にも、代理は個人のウェブサイトを作成したり、アート作品を創作したりするなどのシンプルなタスクを実行することができ、その応用シーンには無限の可能性があります。

ブロックチェーン上でスマートエージェントが金融活動を実行することは、従来のチャネルを使用するよりも優位性があります:

• 少額決済アプリ
• スピードの利点：即時決済機能は、代理店が最大の資本効率を実現するのに役立ちます。
• DeFiを通じて資本市場に入る：エージェントはシームレスに資産をミントし、取引を行い、投資管理、借入操作、レバレッジの使用などを行うことができます。

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今後の発展方向は次のことに注目すべきです：

1. リスク管理メカニズム
2. 非投機的な使用シーンを促進する
3. 開発進捗要件：少なくともテストネットのプロトタイプ段階に達し、可能であればメインネットで運用されていること。

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2. コード開発における大規模言語モデルの能力を向上させる

大規模言語モデルはコード作成において優れたパフォーマンスを示しており、今後さらに向上する見込みです。これらの能力を通じて、開発者の効率は2〜10倍向上することが期待されています。最近、高品質なベンチマークを構築することで、大規模言語モデルのコード理解と作成能力を評価することが、エコシステムへの潜在的な影響を理解するのに役立ちます。高品質なモデル微調整の方法は、ベンチマークテストで検証される予定です。

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しかし、現在でもいくつかの課題があります：

• 高品質な原始トレーニングデータが不足している
• 構築数が不足しています
• 技術的な質問応答プラットフォームには高い情報価値のあるインタラクションが不足している
• インフラの発展が急速で、旧コードが現在のニーズに適さない可能性があります。
• 特定の技術理解度を評価するモデルの欠如

将来の開発の方向性:

• インターネット上の関連データの質を改善する
• より多くのチームに検証ビルドを発表するよう奨励する
• 技術Q&Aプラットフォームで良い質問をし、高品質な回答を提供する
• 高品質なベンチマークを作成し、大規模言語モデルの理解度を評価するために使用する
• ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示すモデルの微調整プランを作成する

最終的な重要な成果は：完全にAIによって作成された新しい、高品質で差別化された検証ノードクライアントです。

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3. オープンで分散型のAI技術スタックをサポートする

オープンソースとクローズドソースのモデル間の長期的な力のバランスは依然として不明確です。現在の最も簡単な期待は現状を維持することです——大手テクノロジー企業が最前線の開発を推進し、オープンソースモデルが迅速に追随し、特定のアプリケーションシーンで微調整を通じて独自の利点を得ることです。

オープンAI技術スタックをサポートする重要性は次のように現れます：

1. オープンソースモデルはイノベーションのイテレーションを加速する：オープンソースコミュニティによるオープンソースモデルの迅速な改善と微調整は、コミュニティがどのように大規模AI企業の作業を効果的に補完し、AI能力の境界を推進しているかを示しています。

2. 中央集権的なAIを信頼しないユーザーに選択肢を提供する：AIは制御ツールとして使用される可能性があり、オープンソースのAI技術スタックをサポートすることでユーザーに代替案を提供できます。

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現在、複数のプロジェクトがオープンAI技術スタックをサポートしています：

• データ収集
• ディセントラライズドコンピューティング
• 分散型トレーニングフレームワーク

将来の開発の方向性:

• 中央集権的でないデータ収集
• オンチェーンアイデンティティ：ウォレットが人間のアイデンティティを検証するためのプロトコル、AI APIの応答を検証するためのプロトコル
• 分散型トレーニング
• IPインフラストラクチャ：AIが使用するコンテンツに対して許可を得る（および支払う）ことを可能にする

これらの努力を通じて、私たちはAIと暗号化技術の融合が業界にさらなる革新と突破をもたらすことを期待しています。

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