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グレースケール：AIと暗号通貨は3つの主要分野で相乗効果を発揮する

2024/01/22 14:16

従う

出典：Grayscale; Compiled by Pine Snow, Golden Finance

最近、米国でビットコインETFのスポットが承認され、ビットコインが主役となった

。span style="color: rgb(0, 112, 192);">しかし、AI関連の暗号資産のアウトパフォームは、パブリック・ブロックチェーンのユースケースの適用性と関連性が、支払い形態を越えて拡大していることを思い出させるものです。
Grayscale Researchは、AIと暗号通貨の交差点における開発が、AIに関連する将来の社会問題を緩和する可能性があるとみています。strong>、深い偽造の増加、データプライバシーに関する懸念、権力の集中などに関連する将来の社会問題を軽減する可能性があります。
多くのトークンは単に「AIハイプの波」に反応しているだけかもしれませんが、AIプロジェクトの開発に関連する暗号プロトコルは、すでに初期の採用の兆しを見せています。具体的には、時価総額上位4つのAI関連暗号トークン[1]（TAO、RNDR、AKT、WLD）は、過去1年間で522%上昇し、同期間の公益事業・サービス暗号セクター（+86%）を上回っている。

昨年11月、オープンエイの6人の取締役会は、同社のCEOであるサム・アルトマン氏を交代させると発表し、テック界とビジネス界に衝撃を与えました。その後、この決定は撤回され、アルトマンはCEOとして復帰しましたが、人工知能（AI）のガバナンスに関する議論は続いており、スイスのダボスで開催された世界経済フォーラムの今年の年次総会でも大きな話題となりました。

OpenAIの大失敗は、重要な技術を中央集権的に管理することの潜在的な危険性を浮き彫りにした。 グレイスケールの研究にとって、これは重要な問題を提起しています。これらはブロックチェーン技術の中核をなすものではないだろうか？グレイスケール・リサーチはこのように考えており、業界の他の企業も同様のテーマについて議論を始めている。 CCIのシーラ・ウォーレン氏は[2]、暗号通貨は「AIをチェックする上で重要な役割を果たす」と述べている。同様に、ベンチャーキャピタリストのフレッド・ウィルソン氏[3]は、AIと暗号通貨は「同じコインの裏表」であり、「web3はAIを信頼する助けになる」と考えている。

多くのユースケースはまだ初期段階にあるものの、市場はこの技術の相互受粉の重要性を楽観視しているようだ。 Coingeckoのウェブトラフィックによると、Artificial Intelligence is the most popular "cryptocurrency narrative[4]" in 2023.さらに、FTSE Russell Grey Crypto Sector Indexは、公益事業やサービスセクター、および暗号エコシステム全体に対する、選択されたAI関連暗号資産のアウトパフォーマンスの優位性を反映しています（図1）。

本レポートでは、コンテンツの真正性の検証、モデルの偏りの低減、AI開発におけるアクセスと競争の改善といった分野における、AIと暗号の相乗的な発展の進展について説明します。

図1：大規模AIトークンは2023年に個々の暗号通貨セクターを上回る

コンテンツの信憑性を検証する

AIによって悪化した大きな社会問題の1つは、ボットと偽情報の拡散です。これは、AIのトップ専門家が、2024年の米国大統領選挙[5]に深く捏造された動画が影響を及ぼそうとするのではないかと危惧しているように、今後数カ月は特に関連性が高い。パブリック・ブロックチェーンと、その透明で改ざん防止された台帳の固有の性質は、この広範な脅威に対する潜在的な解決策を提供します。

この問題に取り組む重要な取り組みの1つが、ワールドコインと呼ばれる暗号プロトコルです。サム・アルトマンによって共同設立されたWorldcoinの目標は、人間とロボットを検証可能な形で区別するために、バイオメトリクス・スキャンによって地球上のすべての人を登録することであり、そのすべては専用のブロックチェーン・トークンによってインセンティブが与えられる。約半年前のローンチ以来、ワールドコインは世界中で290万人を登録した[6]。さらに昨年12月、Worldcoinは5000万ドルの追加民間資金調達を通じて拡大を目指すと発表した[7]。

この問題に対処するもう1つのイニシアチブは、ArweaveとBundlrのチームによって開拓されたDigital Content Traceability Record（DCPR）標準です。DCPR標準は、Arweaveブロックチェーンを利用してデジタル・コンテンツのタイムスタンプと検証を行い、ユーザーがデジタル情報の信頼性を評価するのに役立つ信頼性の高いメタデータを提供する[8]。

Reducing bias in AI models

AI モデルが私たちの日常生活にますます統合されるにつれ、これらのシステムへの過度の依存と、それらが示す可能性のある固有のバイアスへの懸念が高まっています。AIを搭載したチャットボットが、特定の製品に傾倒したり、特定の政治的信条を支持したりするよう消費者の選択に影響を与えるかもしれないというシナリオを考えてみましょう。同様に、このようなテクノロジーは、候補者の人口統計学的プロフィールに影響を与えるような、雇用審査における偏見を示す可能性がある。結果として生じる信頼の崩壊は、波及効果をもたらす。ある研究によると、「AI検出器」自体が、英語を母国語としない人の自然な文章に対してバイアスをかけている可能性があるという。また、バリデーターはトップ・パフォーマーのモデルに報酬を与え、アンダー・パフォーマーや偏ったモデルを排除する。さまざまなモデルやデータセットにわたってオープンで協調的なAIイノベーション環境を育成することで、Bittensorはバイアスの悪影響を軽減しながらAIを進歩させる可能性を秘めています[9]。

Bittensorの開発はまだ初期段階にあるが、分散型ネットワークはすでに、チャットボット、画像生成、価格予測、言語翻訳を含む特殊な目的のための32のサブネットワークで初期段階を進めている[10]。OpenAIの主導権争い後の短期間に、Bittensorと時価総額で他の2大AI関連暗号資産の価格が大幅に上昇したことは注目に値する（図2）。これは、市場がこれらの資産を、主要な既存AI企業がもたらす中央集権化リスクに対する潜在的なカウンターウェイトと見ていることを示している可能性があると考えます。

図2：OpenAIが大きく進展して以来、AI関連の暗号資産は好調に推移している

AI開発へのアクセスを改善し、競争を高める

モデルの偏りのリスクに加えて、AIをめぐるもう1つの懸念は、その開発が中央集権的すぎることです。集中化することです。AIモデルの規模が大きくなるにつれて、計算やストレージに関連する高コストが、AI開発の大部分を少数の手頃な価格の技術大手の手に委ね、競争を排除する恐れがあります[11]。この1年で、AIとコンピューティングリソースに対する需要が高まり、大手コンピューティングサービスプロバイダーは、過剰なコンピューティングパワーが存在するにもかかわらず、GPU（AI開発に必要な専用プロセッサ）の利用を制限するようになりました[12]。

Akash や Renderは、GPU所有者とコンピューティングパワーを求めるAI開発者を結びつけることで、GPUリソースの非効率的な使用という問題を解決するように設計されています。このシステムにより、世界中の個人や組織が未使用のコンピューティング・リソースを現金化することができます。同時に、AI開発者にコンピューティング・リソースへの柔軟なアクセスを提供する。ブロックチェーンは利益追求やオーバーヘッドを求める中間業者をカットするので、これらのネットワークは中央集権的な巨大企業が提供するコストのほんの一部でサービスを提供することができる（例えば、Akash [14]を通じて提供されるコストの約5分の1）。

例えば昨年の秋、AI開発を行おうとしていたコロンビア大学の学生は、Amazon Web Servicesを通じてコンピューティングリソースを得るのに苦労しました。代わりに彼は、Akashを通じてGPUを1時間あたりわずか1.10ドルで借りました[15]。

このような分散型マーケットプレイスの一部は、最近になって最初の人気を獲得しています。例えば、9月にGPUの展開を開始して以来、Akashは70以上のアクティブなGPUレンタルを行うまでに成長しました[16]。注目すべきは、Akashでアイドル状態のGPUコンピューティングリソースの1つを提供している組織の1つが、最大手の暗号マイニング企業の1つであるFoundry [17]であることだ。さらに、3D画像レンダリング用のGPU市場であるRenderは、2023年に利用が大幅に増加した[18]。

図3：分散型マーケットプレイスAkash[19]のGPU利用率の増加

結論

今日、このクロスオーバー分野における進歩のほとんどは、分散型GPU市場を通じてAIの開発を可能にする暗号プロトコルの文脈で起こっています。

Zero-knowledge proofs validate the integrity of the output of an AI model and confirm that it was generated based on the dataset which it claims to be based [20].決済トラックとしての暗号化は、AIエージェントとのシームレスな自動化と相互作用を実現します[21]。 暗号ゲームにおけるAI生成コンテンツの利用、および非均質化トークン（NFTs）としての仮想プレゼンス。この相乗効果はまだ初期段階にあるが、2024年以降に勢いを増す可能性がある兆候を示している。特に、市場参加者がこれらの資産をOpenAIのような大規模な中央集権的プレイヤーによる将来の統合に対する対抗手段と見なし続ける場合だ。AIと暗号が本質的に相互に関連しているかどうかは別として、これらの急速に進化するテクノロジーはどちらも、使用事例の範囲や幅広い一般大衆との関連性という点で、互いの成長を相互にサポートする可能性を秘めています。