AIとブロックチェーン：トップ4のユースケースと最大のリスク
Alice Orlova
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Aptos Labsは、Microsoftとの大きな提携を発表し、これにはAIアシスタントも含まれます。しかし、AIとWeb3は本当に良い組み合わせなのでしょうか？この質問を、PontemのリーダーAlejo PintoとBoris Povod、およびConcordia、Panther Protocol、Switchboardといったパートナーにしました。
「まだAIを運転席にはつかせられない」とAlejo Pinto氏は語ります。
AIは、2023年のトップクリプトナラティブの1つであり、データ市場からAI最適化ブロックチェーンまで、多くのプロジェクトがユースケースを探っています。リーダーとなるL1の中で、AptosはMicrosoftとの提携で注目されています。テクノロジーの巨人であるMicrosoftは、ChatGPTの開発者であるOpenAIを所有しています。
Aptos LabsとMicrosoftは、Web3へのユーザーのオンボーディングと、スマートコントラクトの開発にAIを使う方法を共同で探っていきます。
もちろん、Web3におけるAIの使用について慎重な人々もいます。たとえば、Yearn FinanceとSolidlyの創設者であるAndre Cronjeは、「AIとブロックチェーンは混ざることはない」とさえ言いました。
しかし、PontemのCEOであるAlejo Pinto氏は、そのようには考えていません。彼は、AIがWeb3業界を変革し、現在の段階ではまだ多くの人間の監督が必要だと言います：
「AIが至る所に存在していて、おそらくアプリのGUIすらも置き換える時点に達するでしょう。ブロックチェーンでは、AIがスマートコントラクトを作成し、デプロイします。Web3は、人間の入力がほとんど必要ない、自己最適化アルゴリズムのネットワークになります。 同時に、現在はWeb3で保守的なアプローチを適用する必要があります。それは多額のお金がかかっているためであり、スマートコントラクトは取り消せないからです。契約をデプロイしたら、それを変更することはできません。ですので、ただAIにキーを渡して、運転させるわけにはいきません。」
確かに、Web3製品にAIを実装する際、ミスは重大なコストをもたらします。私たちは、PontemのCTOであるBoris Povod氏と、Panther ProtocolのCTOであるDr. Anish Mohammed氏に、Web3での機械学習アルゴリズムの安全な使用について意見を求めました。
「AIのリスクの軽減には、真実と偽情報の区別の徹底が重要になります。AIチャットボットとアシスタントは、暗号における人工知能の使用を考えると最初に思い浮かぶものです。実際、ChatGPTのようなLLM（大きな言語モデル）は、ユーザーをWeb3にオンボードするのに役立ちます。しかし、問題があります。LLMは、インターネット上の真実と偽情報を区別するのに苦労しています。あまりにも多くの暗号コンテンツが存在し、その真実度が異なるため、AIトレーニングデータセットは、質の高いプロジェクトの正直な称賛と、有償の広告を区別するためのアルゴリズムを準備しません。」
「LLMはステロイドを使った本の虫のようなものです。学術論文からツイートまで、見つけたコンテンツは何でも消費します。残念ながら、AIはこのコンテンツを批判的に判断できません。訓練がなければ、童話を事実として受け取ります。リスクは、暗号アシスタントがTwitterのシラーアカウントからの投資アドバイスをユーザーに提供し始め、彼らにリスキーで価値のないトークンを購入させる可能性があることです。 このリスクは、AIをアドバイザーとして、CEOではなく、比喩的に使うことで軽減できます。アイデアを提案させますが、それらのアイデアを実装する前に確認を行います。」- PontemのCTO、Boris Povod氏
SwapGPTの共同創設者兼CTO、Shraddha Agarwal氏は、別のLLMリスク、データの不適切な使用を指摘します。
「AIアシスタントは、DEX取引でのUXとワークフローを最適化するための優れたツールです。しかし、OpenAIがChatGPTのフルバージョンをリリースすると、ユーザーのデータはユーザーのマシンでのみ処理されるようになります。これによって、いくつかの情報が公に知られる可能性があります。つまり、OpenAIにはユーザーの私的な情報が漏れるリスクがあります。それに対しては、企業がその情報を利用するかどうかという問題になります。私たちは、それを避けるための手順と対策を講じています。」
AIとブロックチェーンのユースケース 情報提供者から融資者へ OpenAIとPanther Protocolのパートナーシップを取り上げましょう。
Panther Protocolは、セキュリティ、プライバシー、スケーリングを強化するための独自のテクノロジーとソリューションを開発し、提供しています。これには、OpenAIとのパートナーシップによって進化するプラットフォームが含まれます。
Panther ProtocolのCEO、Oliver Gale氏は、以下のように語ります。
「Web3は、私たちが普段利用している多くのアプリケーション、たとえば銀行や決済アプリケーション、さらには投資に関連するアプリケーションでも、大きく変わることでしょう。それは、これらのアプリケーションに人工知能（AI）が組み込まれ、変革されることによります。私たちの仕事は、この新しい世界を可能にするために、適切な方法でデータと情報を保護し、提供することです。 彼らは、エンタープライズグレードのセキュリティを提供することで、人々の個人データを守ります。」
Web3におけるAI：専門家が語る4つのユースケース
AIアルゴリズムを構築するには、膨大なデータセットが必要となります。Web2では、そのデータはすべて少数の人によって管理されていて、少数の人しかアクセスできません。その一方で、データはユーザーから提供されたもので、必ずしもユーザーの同意のもとに活用されているとは限らないという問題も存在します。
Aptosの共同設立者であるAvery Chingは、Metaで機械学習とデータ・インフラストラクチャーに豊富な経験を持ち、ブロックチェーンがどちらの場合にも役立つことを説明するツイッターのスレッドを投稿しました。一方では、オンチェーンデータは普遍的にアクセス可能であるため、誰でもAIモデルのトレーニングに利用できます。実際に、通常のWeb2データよりも「検証されたインタラクションが多い」ので、データセットの訓練に適していると考えられます。
Aptosのような高速ブロックチェーンは、ユーザーのデータ嗜好を検証可能な形で記録するのに役立ちます。企業は、LLMトレーニングのためにデータを提供してくれたユーザーに報酬を与えることも可能です。
オラクルとコード検証
オラクルは、暗号通貨価格のような外部データをスマートコントラクトに提供する重要なブロックチェーンプリミティブです。オラクルにAIを統合することで、業界は恩恵を受けることができるのでしょうか？
マルチチェーン・オラクル・プロトコルSwitchboardのCEO Mitch Gildenberg氏は、間違いなく可能だと語っています。
「AIで可能になる重要な機能は、任意のコード実行と検証です。トランザクションやその他のアクションが、第三者ではなく特定のアルゴリズムによって実行されたかどうかを検証するよう、オラクルに教えることができます。これはLLMを実行し、その応答をブロックチェーンに送信してコードのチェックサムを検証することで実現されます。これには、取引を実行しているのがAIアルゴリズムであることを確認する必要があり、AIを活用した資産管理において重要な部分となります。Switchboard V3では、まずEVMチェーンとSolanaに任意のコード実行と検証を実装し、その後にAptosを実装します。」
コンテンツの起源
インターネット上にはAIが作成したコンテンツが氾濫しており、どの記事や画像が人間によって作成され、どのアルゴリズムによって作成されたかを判別することが不可能であることを懸念する人は多く存在します。また、LLMがコンテンツ制作者を失業させてしまうのではないかと心配する人もいます。
ブロックチェーンはこの解決策を提供できます。Concordia（Aptos上のマルチチェーン・リスク・担保管理プロトコル）のCEO Thomas Ruble氏はこう説明します：
「ブロックチェーンは基本的に署名された事実のデータベースなので、データの出所に関する公的記録を保存するのに適しています。オンチェーン・データベースを使って、偽造できない署名を使って、各コンテンツの出所とその作者を記録することができます。」
DEX取引
伝統的な金融では、機械学習アルゴリズムが高頻度取引に広く使われています。ブロックチェーン上のDEX取引はどうでしょうか？SwapGPTのCTOであるShraddha Agarwal氏は、予測AIツールはオンチェーントレーダーに大いに役立つが、モデルのトレーニングに労力を費やす必要があると強調しています。
「ブロックチェーン上のデータは誰でもアクセス可能です。DeFi取引について話すなら、エクスプローラーやアグリゲーターなどからDEXの取引履歴を得ることができます。しかし、TradFiの金融データほど整理されていません。AIのトレーニングに使う前に、データを整理し、構造化し、クリーニングする必要があるのです。トレーニングの手順自体は同じだが、トークン特有の異なるデータタイプとパラメータが使用されます。また、流動性の最適化とスリッページの最小化というDeFiトレーダー特有の目的も考慮する必要があります。」
シンギュラリティに向けて
PontemのCEO Alejo Pinto氏はこう結論づけます：
「AIを搭載した機械が互いに協調し、自己組織化できる世界です。それは、人間よりもはるかに知能の高い、超知的な人工生物になるでしょう。その上で、ブロックチェーンは、このシンギュラリティを実現するために必要なパズルの最後のピースとなる可能性があります。」
