ORA、イーサリアムのメインネット上でオンチェーンAIオラクルの提供を開始

Blockworksによると、検証可能なオラクルプロトコルORAは、イーサリアムメインネット上でオンチェーンAIオラクル（OAO）をローンチする。今後数週間で、このオラクルはOptimism、Base、Polygon、Mantaでも稼働する予定だ。機械学習（ML）やAIをブロックチェーン上に実装することで、ブロックチェーンの検証可能性、妥当性、公平性、透明性を機械学習計算が利用できるようになる。しかし、分散化の要件やイーサリアムの計算環境がEVMスマートコントラクト用に設計されていることから、AIをオンチェーンに導入することには課題があった。 ORAの解決策は、イーサリアム上の楽観的機械学習（opML）を搭載したOAOである。OpMLはオンチェーンであらゆるMLモデルを設計できるが、セキュリティの前提は弱い。ORAのドキュメントによると、opMLは、機械学習サービスに関する分散化された検証可能なコンセンサスを可能にするために、楽観的ロールアップシステムで使用されるものと同様の「検証ゲーム」を使用している。要求者がMLサービスのタスクを開始し、サーバーがそれを完了すると、その結果はオンチェーンでコミットされる。検証者は、楽観的ロールアップで行われるのと同様に、結果を検証しなければならない。もし結果が不正確であれば、サーバーとの紛争ゲームが始まり、解決のために仲裁スマートコントラクトにクレームが送られる。 生成的AIチャットボット「Grok」、ディープラーニングによるテキストから画像へのAIモデル「Stable Diffusion」、Metaのオープンソース大規模言語モデル「Llama2」は現在、ORAのOAOを通じて利用可能だ。ORAの創設者であるKartin Wong氏はプレスリリースで、「GrokをオンチェーンできるのはopMLだけだ」と述べている。これがORAのopMLの優位性だ」とプレスリリースで述べている。オンチェーンで実験されている別のタイプのMLは、ゼロ知識ML（zkML）である。この技術は、オンチェーンで検証できるほど簡潔なML計算の暗号的証明を生成することを目的としている。しかし、現在の計算能力では、証明を効率的かつ安価に生成することはできない。ウォン氏は、zkMLとは対照的に、opMLはGrokの3140億パラメータモデルを効率的にオンチェーン化し、オーバーヘッドコストを1,000,000倍以上削減できると主張している。