AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性

現在、AIと暗号化技術の結合は急速に発展している段階に入っています。本記事では、AI+暗号化の融合における三つの重要な発展方向について詳しく説明します。

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

1. 活発なスマートエージェント主導の経済を構築する

スマートエージェントのオンチェーン運用は実現可能であることが証明されています。この分野の実験は、エージェントのオンチェーン操作の限界を次々と突破しており、非常に大きな潜在能力と広大なデザインスペースを持っています。現在、これは暗号化とAIの分野で最も画期的な方向の一つとなっており、これは始まりに過ぎません。

将来、スマートエージェントは複数の経済的調整を必要とする複雑なプロジェクトを管理する可能性があります。例えば、研究分野では、エージェントは特定の病気の治療化合物を見つける責任を負うことができます。

• 関連プラットフォームを通じてトークン資金調達を行う
• 募集資金を利用して研究資料のアクセス費用と分散型計算ネットワークの計算費用を支払う
• バounty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を除いて、代理は個人のウェブサイトの構築やアート作品の創作などの簡単なタスクも実行でき、アプリケーションのシーンには無限の可能性があります。

代理が暗号化通貨システムを使用することには独自の利点があります：

• 小額決済アプリ
• 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アクセス：代理人は資産のシームレスな発行、取引、投資管理、貸付、レバレッジの使用などを行うことができます。

業界は、暗号化ウォレットを備えた代理店がブロックチェーン上で革新実験を行うことを期待しています。特に以下の方向に注目しています：

1. リスク管理メカニズム
2. 投機的でない使用シーンの推進
3. 開発進捗要件：少なくともテストネットプロトタイプ段階に達し、できればメインネットで運用されていること

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

2. コード開発におけるLLMの能力を向上させる

大規模言語モデルはコードを書く面で優れた性能を示しており、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、高品質のベンチマークを構築してLLMsのコード理解と作成能力を評価することが、LLMsがエコシステムに与える潜在的な影響を理解するのに役立ちます。

しかし、現在、LLMsが理解において卓越したレベルに達するのを妨げている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
• 一部のプラットフォームで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、古いコードは現在のニーズに適さない可能性があります
• 評価モデルの理解度を測る方法が不足している

業界は次のことを期待しています：

• より良い関連データを取得するのを助ける
• より多くのチームが検証ビルドを公開
• エコシステム内で、より多くの人々が関連プラットフォームで積極的に良い質問を提起し、高品質な回答を提供しています。
• 高品質なベンチマークを作成し、LLMsの理解度を評価する
• ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示すLLM微調整モデルを作成する

最終的な重大な成果は、完全にAIによって作成された新しい、高品質の、差別化された検証ノードクライアントになるでしょう。

! ソラナ財団:AIと暗号の融合のための3つの戦略的方向性

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

3. オープンで分散型のAI技術スタックをサポート

"オープンで非中央集権的なAI技術スタック"には以下の重要な要素が含まれます：

• トレーニングデータの取得
• トレーニングと推論の計算能力
• モデルの重み共有
• モデル出力検証機能

このオープンなAI技術スタックの重要性は、次の点に表れています：

• モデル開発の革新と実験の加速
• 中央集権的なAIを信頼しないユーザーのための代替案を提供する

現在のエコシステムには、オープンAI技術スタックをサポートする複数のプロジェクトがあります：

• データ収集
• 分散型コンピューティングパワー
• 非中央集権型トレーニングフレームワーク

業界はオープンソースAI技術スタックの各層でより多くの製品を構築できることを期待しています：

• 分散型データ収集
• オンチェーンアイデンティティ：ウォレットによる人間のアイデンティティを検証するプロトコル、AI APIの応答を検証するプロトコルをサポート
• 中央集権化されていないトレーニング
• 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ライセンスを取得（および支払い）できるようにする

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

! ソラナ財団:AIと暗号の融合のための3つの戦略的方向性