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交差点は急速に発展している段階に入っています。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しく説明します。

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

1. スマートエージェント駆動の経済システムを構築する

最近の実践は、AIエージェントがブロックチェーン上で機能する可能性を証明しています。この分野の実験は、エージェントのブロックチェーン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い設計スペースを持っています。現在、これは暗号とAIの分野で最も革新的で爆発的な方向の一つとなっており、これはほんの始まりに過ぎません。

未来、インテリジェントエージェントは、多方面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：

• 分散型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、支払い研究資料へ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
• 報酬プラットフォームを通じて人間を募集し、実験の検証作業を実施する

複雑なプロジェクトの他に、エージェントは個人のウェブサイトを立ち上げたり、アート作品を創作したりするなどの簡単なタスクを実行することもでき、その応用シーンは無限の可能性を持っています。

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暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：

• 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。
• 分散型金融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鋳造し、取引を行い、投資運用をし、貸借操作を行い、レバレッジを使用するなどができます。

技術の発展の法則から見ると、パス依存性が重要な役割を果たしています。ますます多くの代理店が暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続は代理店の中核的な能力となる可能性が高いです。

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2. ブロックチェーン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成果を示しており、今後さらに向上する見込みです。これらの能力を通じて、暗号化開発者の効率は2〜10倍向上することが期待されます。最近、高品質のベンチマークを構築することで大規模言語モデルが暗号化コードを理解し作成する能力を評価することが、暗号化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案はベンチマークテストで検証されます。

しかし、現在でもいくつかの課題が存在します：

• 高品質な原始トレーニングデータが不足している
• 構築の数が不足しています
• 開発者コミュニティ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
• ブロックチェーンのインフラは急速に発展しており、古いコードが現在のニーズに適さない可能性があります。
• ブロックチェーンの理解度を評価するモデルの欠如

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今後の方向性は以下の通りです。

• インターネット上のブロックチェーン関連データの品質を改善する
• より多くのチームに検証構築を公開することを奨励する
• デベロッパーコミュニティプラットフォームで高品質な質問を提出し、優れた回答を提供する
• ブロックチェーンに対する大規模言語モデルの理解度を評価するベンチマークテストを作成する
• ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示す微調整モデルを開発する

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ブロックチェーン検証ノードクライアントです。

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3. オープンで非中央集権のAI技術スタックをサポートする

"オープンで分散型のAIテクノロジースタック"には以下の重要な要素が含まれています：

• 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ように現れます：

• モデル開発の革新と実験を加速する
• 中央集権的なAIを信頼しないユーザーに代替案を提供する

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ブロックチェーンエコシステムには、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すでに存在しています。

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

未来、私たちはオープンソースのAI技術スタックの各レイヤー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
• ブロックチェーン上のアイデンティティ：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し、ユーザーが大規模言語モデルと対話していることを確認できるようにします。
• 非中央集権なトレーニング
• IPインフラ：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

これらのオープンで分散型のAI技術スタックをサポートすることで、私たちはイノベーションを加速し、ユーザーにより多くの選択肢を提供し、AI技術の健全な発展を促進することができます。

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