jakiro
2025年、Shengliang Luなどは、「Web3 SuptechとRegTech：A Regulatoryの観点でAIアプリケーション」を公開しました。これは、デジタルフィールドがWeb3テクノロジーと仮想資産の台頭によって駆動される変革的変換を受けていることを指摘しました。インターネットテクノロジーのこの新しい段階では、分散型の元帳技術とスマートコントラクトを利用しながら、地方分権化を促進し、透明性を高め、仲介者への依存を減らします。これらのイノベーションは、分散財務（DEFI）を形成する上で重要です。ただし、Web3テクノロジーの急速な人気も大きなリスクをもたらし、これらのリスクを一連の非常に期待されている障害と体系的な脆弱性によって強調しています。Abu Dhabi Global Markets（ADGM）は、金融サービス規制当局（FSRA）を通じて、透明で国際基準に沿った高度な規制枠組みを確立し、利害関係者の利益を保護する好ましい規制環境を作成します。このホワイトペーパーでは、コンプライアンスの監視とリスク管理を強化するために、人工知能（AI）の規制技術への統合を調査します。ホワイトペーパーでは、シンガポール国立大学アジアデジタルファイナンス研究所、ADGM金融サービス規制当局、ADGM研究所研究センターの研究開発作業について詳しく説明しています。ホワイトペーパーは最終的に主要な調査結果を要約し、規制の景観をさらに改善するために将来の協力の方向性を提案します。中国の人民大学の金融技術研究所は、研究の中核部分をまとめました。
1。はじめに
Web3テクノロジーがインターネットテクノロジーの進歩をリードすると、デジタル分野は急速な変換を受けています。Web3テクノロジーは、分散型台帳テクノロジー（DLT）とスマートコントラクトに基づいて構築されており、分散化、透明性の向上、仲介者への依存の減少を強調しています。ブロックチェーンを含む分散型台帳テクノロジーは、トランザクションとデータに安全で改ざんされない台帳を提供しますが、スマートコントラクトは仲介者のない自動プロトコルを促進します。この組み合わせは、特に分散型ファイナンス（DEFI）の分野で、分散型アプリケーション（DAPP）の開発をサポートします。グローバルな暗号通貨の時価総額は、AppleやMicrosoftを含む世界最大の企業の一部に匹敵する3兆ドルを超えています。暗号通貨ユーザーベースは大幅に拡大し、2023年だけで34％増加し、1月の4億3200万から12月の5億8,000万人に増加しました。この成長は、世界的な金融環境における暗号通貨の採用と収束の増加を強調しています。さらに、データによると、アラブ首長国連邦（UAE）が暗号通貨の採用で世界をリードしており、人口の30％以上（約300万人）がデジタル資産を所有しています。これは、フィンテックに対する国の将来の見た目の受け入れと、主要なフィンテックハブになるという野心を反映しています。
ADGMは、急速に進化する金融景観において重要な役割を果たしています。国際金融センターとフリーゾーンの金融サービスを監督する機関として、ADGM金融サービス規制当局（FSRA）は最前線にあり、Defiおよび仮想資産（VA）の成長をサポートするだけでなく、金融サービスセクターのより広範なデジタル変換をサポートする規制環境を作成することに取り組んでいます。2018年の発売以来、FSRAは仮想資産の包括的な規制枠組みを確立し、それらを継続的に最適化してきました。このフレームワークは、強力な監視を保証し、イノベーションをサポートしながら国際基準と一致しています。ADGMは、デジタルトランスフォーメーションを採用することにより、HUB71などのテクノロジーエコシステムパートナーやシンガポール国立大学などの研究機関と緊密に連携して、ADGM内の最先端のテクノロジーソリューションの採用を促進します。この積極的なアプローチは、高度なテクノロジーとデジタル金融モデルを活用しようとする金融会社にとって好ましい目的地としてアブダビを位置付けるのに役立ちます。
規制能力をさらに強化するために、ADGM Financial Services AuthorityはRegTechとSuptechの進歩を活用して、規制および監視プロセスを簡素化しています。AIを搭載したコンプライアンステクノロジーソリューションを通じて、FSRAはよりインタラクティブでカスタマイズされた規制相互作用を提供でき、ADGM内で動作するエンティティにとってコンプライアンスの作業をより効率的かつ便利にします。人工知能に役立つ監視技術ツールの実装は、FSRAの監視とリスク管理の目標をサポートしながら、金融機関のコストを削減するのに役立ちます。一緒に、これらのイニシアチブは、顧客、投資家、業界の参加者の関心を保護するだけでなく、ADGMの持続可能な成長と革新を促進する透明性が高く、高度な金融環境を提供するというFSRAの使命を示しています。
監督技術（Suptech）とは、規制当局の監督および監督機能を強化するための技術の適用を指します。これには、データ分析、人工知能、自動化などの高度なツールを使用して、規制された活動の監視と監視、および規制枠組みの実装を改善します。監視テクノロジーは、規制当局に、より効果的でデータ主導の洞察を提供することを目的としており、問題をよりよく特定し、リスクを評価し、規制をリアルタイムで実施できるようにします。
コンプライアンステクノロジー（REGTECH）とは、企業の規制コンプライアンスプロセスを簡素化、自動化、改善するためのテクノロジーの使用を指します。人工知能、機械学習、自動化、データ分析などの革新的なツールを活用して、企業が規制要件をより効果的に満たし、コンプライアンスコストを削減し、透明性と報告品質を高めるのに役立ちます。コンプライアンステクノロジーは、トランザクションの監視、リスクの特定、法的基準のコンプライアンスの確保などの複雑なコンプライアンスタスクを簡素化することを目的としています。
Terra（Luna）などのブロックチェーンプロトコルの障害やスマートコントラクトの新たな脆弱性など、Web3テクノロジーの特性によって引き起こされる新しいリスクは、効果的な規制フレームワークとリスク管理戦略を確立する必要性を強調しています。ブロックチェーンテクノロジーの革新的で分散化された性質は、新しいタイプの詐欺と体系的な障害の繁殖地を提供し、これらの問題を広く使用する前に解決する必要があります。対応戦略の1つとして、ADGMは、コンプライアンスの監視とリスク管理を改善するために、規制および監視技術ソリューションへの人工知能の適用を調査しています。シンガポール国立大学のNUS AIDF Institute of Digital Finance（NUS AIDF）は、人工知能技術の分野で金融技術研究を実施し、予測分析、異常検出、自動コンプライアンスのためのツールを提供しています。FSRAは、これらのAIテクノロジーをテストおよび検証して、Web3および仮想アセットエコシステムを効果的に規制および監督するという新たなニーズを満たしています。このホワイトペーパーは、Web3および仮想資産セクターでの規制および監視活動をサポートするために、人工知能技術の適用におけるNus AIDFおよびADGM（FSRAおよびADGM Academy Research Centerを含む）の研究開発作業を要約しています。
この記事はより多くの視聴者を対象としており、特定の定義を提供することを目的としていないため、読者は「仮想資産」、「Web3」、「ブロックチェーン」、「DLT」、「ネットワーク」などの用語がテキストで互換性が高いことに注意する必要があります。それにもかかわらず、いくつかの用語は2番目の部分で説明されています。
この記事の残りの部分は、次のように構成されています。2番目の部分では、この記事の背景と範囲を紹介し、第3部では、規制当局が人工知能技術を活用する潜在的な機会について説明します。4番目のセクションでは、規制措置と活動を形成しているAIイノベーションについて説明します。5番目のセクションでは、NUS AIDFとADGMが実施したパイロットプロジェクトを検討し、スマート契約評価、セキュリティ監査、および人工知能を搭載したデューデリジェンスなどのこれらのイノベーションの実用的なアプリケーションを実証します。6番目のパートは、この記事をまとめ、研究結果を要約し、規制の景観を強化するために使用できる将来の方向性と潜在的な領域を調査します。
2。背景
このセクションは、この記事で使用されている重要な用語を説明し、読者が後続の章の議論をよりよく理解するための基盤を築くことを目的としています。
仮想資産。FSRAの規制の枠組みは、Digital AssetsをFiat Currency Reference TokensやDigital Extivesなど、さまざまなカテゴリに分割しています。仮想資産は、デジタルで取引できる価値のデジタル表現であり、（1）交換媒体として機能します。および/または（2）アカウントの単位。および/または（3）価値の貯蔵手段ですが、管轄区域ではフィアット通貨ステータスを持っていません。仮想資産（a）は、管轄区域によって発行または保証されていません。また、上記の機能は、仮想資産ユーザーコミュニティ内の契約を通じてのみ実現されます。 （b）フィアット通貨や電子通貨とは区別されます。Web3は、インターネットの次の進化を表し、「read」（web1）および「read-write」（web2）から「read-write-own」に移行します。Web2の集中プラットフォームとは異なり、Web3はブロックチェーンテクノロジーを利用して、ユーザーがデータ、デジタル資産、オンラインインタラクションの真の所有権を提供します。この分散型パラダイムは、仲介者への依存を減らし、ユーザーの自律性とプライバシーを促進し、個人がデジタルプラットフォームと対話する方法を再定義します。
分散型台帳技術（DLT）およびブロックチェーンネットワーク。DLTは、アセットトランザクションを記録するために使用されるデジタルシステムであり、そのデータは複数のサイトまたはノードに同時に保存されます。従来の集中データベースとは異なり、DLTは中央当局なしでは分散化されているため、透明性とセキュリティが向上します。ネットワークの各参加者は、元帳の同期コピーを維持し、単一の障害ポイントのリスクを減らします。ブロックチェーンは、データを暗号化されたブロックに整理し、それをリンクして時系列でチェーンを形成する特定のタイプのDLTです。この構造により、記録されたデータが改ざんされなくなることが保証されます。仮想資産は通常、ブロックチェーンネットワーク上に構築されます。Web3では、DLTおよびブロックチェーンネットワークは、安全で透過的なトランザクションを有効にすることにより、パワーデフォリットプラットフォームと分散型アプリケーション（DAPP）です。
分散財務（DEFI）。 Defiとは、ブロックチェーンとDLTに構築された金融エコシステムを指します。これにより、銀行や金融機関などの従来の仲介者を必要とせずに、ピアツーピアの取引やサービスを可能にします。Defiアプリケーションは、貸付、取引、投資などの金融業務を自動化および実行するために、ブロックチェーンネットワーク上の自己実行プログラムであるスマートコントラクトを使用します。
人工知能（AI）。大まかに言えば、人工知能は、機械やシステムが人間のように理解、学び、行動し、推論し、知覚できるようにする技術のコレクションを定義しています。人工知能システムは、アルゴリズム、データ、コンピューティングの能力を使用して、継続的に適応し、改善します。近年の人工知能ツールの急増により、金融業界がその能力をさまざまなユースケースに統合する可能性が提供されています。人工知能は、運用効率の向上、規制コンプライアンスの強化、パーソナライズされた金融商品の提供、高度なデータ分析機能など、大きな利点をもたらします。FSRAは、2022年には2022年にOpenREGと呼ばれるイニシアチブを開始し、規制コンテンツを機械可読にしました。このプロジェクトにより、コンプライアンステクノロジー企業とデータサイエンスコミュニティは、このAIトレーニンググラウンドを活用して、次世代のAI対応コンプライアンステクノロジーソリューションを構築できます。
この記事では、FSRAがAIテクノロジーを監視アプローチに組み込む継続的なプロセスの一環として、Web3規制の行動/活動のコンプライアンスと監視技術のためにAIを採用する慣行について詳しく説明します。その過程で、Financial Stability Council（FSB）が発表した最近の報告書、EUの人工知能法で概説されている規制原則、およびプロジェクトMindForgeによって開発されたリスクフレームワークで提供された貴重な洞察を検討しました。
3。人工知能を活用してWeb3アクティビティを規制する機会
ブロックチェーンテクノロジー、スマートコントラクト、Web3イノベーションの速度などのユニークな機能により、従来の規制と比較してWeb3の規制枠組みに微妙な違いがあります。世界的に、Web3の最近の規制焦点は、主に仮想資産とその取引プラットフォームに焦点を当てています。これには、「KYT」ソリューションの統合や「旅行ルール」要件の実装など、マネーロンダリングアンチマネーロンダリング（AML）測定の実装が含まれます。 Stablecoin発行者のための慎重なガイダンスの確立。 DLT財団や分散型自律組織（DAO）などの分散化された未所有のエンティティの最近の規制。規制の枠組みを確立し、顧客と投資家を保護するための保護措置を課すこれらの取り組みは、仮想資産とWeb3の受け入れの増加を示しています。金融規制当局の観点からWeb3および仮想資産の固有の特性を調べる場合、以下を考慮する必要があります（ただし、これらに限定されません）。
»それらは、DLTで自己実行スマートコントラクトを通じて最小限の手動監督で24時間年中無休で継続的に運用されています。»スマートコントラクトエンコードの脆弱性、攻撃の潜在的な搾取、および分散ネットワークへの依存により、セキュリティリスクが強化されます。»ブロックチェーンのイノベーションを使用して既存の従来の財務フレームワークを変換するか、歴史的な先例のない斬新なアイデアを提案する「新しい」概念を導入しました。»Web3の分散化された性質により、トランザクションとスマートコントラクトの不変性が保証され、信頼と透明性が向上しますが、「ファットフィンガー」の間違い、ハッキング、予期しない結果などの取り扱いエラーも困難になります。
Web3アクティビティを規制することは、いくつかの課題を提示するため、規制アプローチを革新し、監視と監視と実行機能を強化するための新しいツールを開発する必要があります。ただし、これらの課題は、Web3エコシステムのより良い未来を形作る重要な機会も提供します。
ペースの速いイノベーションとリスクの識別。Web3テクノロジーの革新的な性質と急速なペースにより、新たなリスクをタイムリーに特定し、軽減することが困難です。この動的環境には、規制当局がアジャイルなままであり、潜在的なリスクを効果的に特定、評価、および応答できるようにするために、規制プロセスとフレームワークにおけるより高い程度の応答性が必要です。
応答性のギャップは、詐欺と市場の失敗の可能性を高めます。ただし、これらの規制上の課題は、時間の経過とともに調整できる将来の見通しの原則を統合できるようにする「ゼロから」フレームワークを構築する機会を生み出します。これにより、Web3の独自性に適応する効率的なビジネスモデルの開発が促進され、最終的に規制目標を達成し、業界の成長を促進する安定した活気のある市場を育成します。人工知能は、規制規則マニュアルの改善点を迅速に識別することにより、Web3の開発に迅速に対応し、それにより関連する問題の調査と規制の枠組みの構築を促進する役割を果たします。
高度なリアルタイムリスクモニタリング。Web3エコシステムでの効果的なリスクモニタリングには、大量のブロックチェーンデータをリアルタイムで分析できる高度なツールが必要です。24時間年中無休でDLTとスマート契約の継続的な運用を考えると、従来のポイントインタイムの規制方法は、交換によって生成されたデータの量と複雑さに対処するのに苦労します。したがって、規制当局は、より複雑な分析ツールを緊急に開発する必要があります。継続的な監視システムと自動化されたリスク管理ツールの実装は、規制のコンプライアンスを監視し、潜在的な脅威に対する積極的な対応を可能にするのに役立ちます。
管轄の複雑さ。Web3アクティビティの分散型の性質は、しばしば規制アプローチに対する司法横断的な課題を提示します。各規制当局は仮想資産のガバナンスに対して異なるアプローチを持っている可能性があるため、企業は複数の、時には矛盾する規制要件の下でコンプライアンスを維持することが難しくて高価であると感じるかもしれません。人工知能を搭載したコンプライアンステクノロジーツールは、企業がこれらの複雑さを簡素化および管理するのに役立つ可能性があります。毎日のコンプライアンスタスクを自動化し、規制要件の重複を特定し、新しい規則により効果的に適応させ、規制報告プロセスを支援することにより、AIはコストと運用上の負担を削減し、最終的に企業がさまざまな規制の期待を満たすことを容易にすることができます。次の章では、さまざまなシナリオでプロセスを規制するために人工知能を使用することの利点を探ります。
4。人工知能の革新
人工知能技術の発展は大きな進歩を遂げ、あらゆる人生の操作と革新のパターンを変えています。Web3および仮想資産（VA）の分野では、人工知能は規制の監督とコンプライアンス効率を大幅に改善する可能性があります。このセクションでは、新たなAIテクノロジーの概要を説明し、AIイノベーションがWeb3の規制環境をどのように再構築するかを調査します。まず、このセクションでは、広く使用されているAIモデルを簡単に紹介します（規制分野で広範なアプリケーションの可能性を持つモデルのみを簡単に説明します）。次に、規制活動においてこれらのAI技術を採用するユースケースを調査します。将来の開発のための可能な方向性を検討する前に、人工知能を活用することで直面している主な課題についても議論します。
4.1新興人工知能技術
機械学習（ML）。機械学習は、データに基づいて予測または決定を下すことに焦点を当てた人工知能のサブセットです。機械学習アルゴリズムは、大量のトランザクションデータを分析して、不正行為またはコンプライアンスの問題を予測するパターンと異常を検出するのに適しています。監視され、監視されていない強化学習技術を適用することにより、機械学習モデルは時間の経過とともに適応および改善でき、継続的な人間の監督なしで監視効率と精度を改善するための強力なツールを規制当局に提供します。
自然言語処理（NLP）。自然言語処理は、コンピューターが人間の言語を理解して処理できるようにすることに焦点を当てています（つまり、テキスト）。大規模なファイルと通信から重要な情報を自動的に抽出および分析することにより、自然言語処理は規制のレビューと評価に効率をもたらすことができます。高度な自然言語処理モデルは、人間のようなテキストの理解と生成に大きな進歩を遂げており、自動化された方法で規制当局や一般からの問い合わせに応答するために使用できます。ただし、自然言語処理手法は、文化的または社会的規範によって異なるコンテキストやトーンを完全に考慮しない場合があるため、誤解や偏見の潜在的なリスクがある場合があります。このような課題は、これらの技術が人間の介入なしに採用される場合、誤った規制の対応または行動につながる可能性があります。
生成AI。生成AIとは、既存のデータに基づいて新しいコンテンツ（テキスト、画像、その他のメディアなど）を生成できる人工知能技術を指します。ただし、自然言語処理手法は、文化的または社会的規範によって異なるコンテキストやトーンを完全に考慮しない場合があるため、誤解や偏見の潜在的なリスクがある場合があります。このような課題は、これらの技術が人間の介入なしに採用される場合、誤った規制の対応または行動につながる可能性があります。
人工知能エージェント（AIエージェント）。人工知能エージェントは、カスタマーサービスの対話の自動化、法的および規制文書の生成、人間のオペレーターに代わって仮想交渉の実施など、プリセットワークフローを通じて複雑なタスクを実行できる生成AIモデルに特化しています。規制分野では、生成的人工知能および人工知能エージェントには多くの潜在的な用途があります。たとえば、規制されたエンティティはそれらを使用して、詳細な定期的またはオンデマンドコンプライアンスレポートを自動的に生成できます。また、規制当局は、このような人工知能技術を使用して、大量の規制ファイリングデータを分析し、潜在的な違反とリスク指標の最終候補者リストを生成することもできます。ただし、自然言語処理技術の固有の制限と同様に、主に大手言語モデル（LLM）に基づいている現在の生成人工知能モデルは、「幻想」と文脈上の誤解の可能性により、その出力の精度と信頼性に制限があります。
一般的なAI。一般的な人工知能とは、人間が引き受けることができる認知タスクを実行できる非常に自律的なシステムを指します。コンテンツ固有のクリエイティブタスク専用に設計された生成AIとは異なり、ユニバーサルAIは、その汎用性と、事前に特有のプログラミングなしで幅広いシナリオに適応する能力によって特徴付けられます。まだ概念的な段階にありますが、AI将軍は、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、新しい規制や複雑な法的コンプライアンス要件に自律的に適応できる高度に適応的な規制監視とコンプライアンス管理システムを促進できます。
4.2 Web3規制の分野における人工知能ソリューション
このセクションでは、監視、法執行、コンプライアンス管理の課題に対処するために、Web3規制分野にさまざまな種類のAIテクノロジーを適用できる方法を検討します。これらのテクノロジーを2つのカテゴリに分けます。弱い人工知能（狭いAI）を使用したアプリケーションと、生成的人工知能を使用したアプリケーションです。弱いAIは、特定のタスクを実行し、限られた制約の下で動作するように設計されたAIシステムを指すことに注意してください。また、「専門的な人工知能」または「弱い人工知能」とも呼ばれます。
規制報告ツール。人工知能を搭載した規制報告ツールは、規制のリターンと認証レポートを自動的に収集、提出、分析することができます。これらのシステムは、高度なデータマイニングおよび処理アルゴリズムを利用して、大規模なデータセットから情報を抽出および整理して、シームレスな規制報告を促進します。自動化の報告に加えて、予測分析を実行するAIツールは、規制されたエンティティが危険因子を特定し、それにより潜在的なコンプライアンスの障害を減らすのに役立ちます。たとえば、人工知能を使用して、流動性や資本の義務へのコンプライアンスを妨げる可能性のある金銭的リスクを監視および予測できます。
リスクプロファイリング。リスクポートレートに特異的に使用される人工知能システムは、仮想資産または金融エンティティのリスク特性と適用される規制要件に従って分析および分類できます。これらのシステムは、動的なリスクプロファイルを維持するために、過去のパフォーマンス、市場行動、および外部要因を評価できます。新しいデータと規制の更新から絶えず学習することにより、これらのAIプロファイルツールは、進化し続ける金融環境と同期してプロファイルを維持できます。
トランザクション（KYT）を知る。グラフ分析とグラフニューラルネットワーク（GNNS）を使用して、人工知能を搭載したKYTおよび異常検出システムは、ブロックチェーンネットワークのアカウントとトランザクションを監視および分析するために特別に設計できます。複雑なブロックチェーントランザクションフローを調べるために人工知能を活用することにより、規制されたエンティティは、リスクの高いトランザクションとアカウントをよりよく特定し、マネーロンダリングアンチマネーロンダリング（AML）要件を実装するための措置を改善することができます。既存のKYTソリューションは主にルールベースですが、業界のプレーヤーは、ウォレットクラスタリングやクロスチェーン資産フロー分析にパターン認識を使用するなどのAIテクノロジーを統合しています。
金融リスク評価。従来の金融分野では、人工知能モデルがキャッシュフローの予測と流動性管理に使用されています。DEFIでは、プラットフォームオペレーターとユーザーは、人工知能モデルを使用して、分散型交換と融資プラットフォーム内および融資プラットフォーム間の流動性リスクを分析および予測することにより、流動性をより効果的に管理できます。これらのモデルを使用して、トランザクションのボリューム、トークンリザーブ、ユーザーの動作を監視して、潜在的な流動性不足が深刻になる前に特定できます。そのようなモデルによって提供される警告と実用的な洞察は、消費者にサービスを提供する金融機関だけでなく、これらのサービスを監視する規制当局にとっても有用であり、defiエコシステムの安定性と信頼を維持するのに役立ちます。
自動コンプライアンスチェック。生成的人工知能によって実行される自動コンプライアンスチェックは、さまざまな管轄区域でさまざまな法的枠組みを解釈することにより、企業が規制に準拠する方法に革命をもたらすことができます。このようなAIツールには、規制テキスト、裁判所の決定、解釈書類、その他の関連する規制出版物のニュアンスを理解するための複雑なセマンティック分析が含まれます。このテクノロジーは、新しい規制が通過するにつれて、規制データベースとアルゴリズムをリアルタイムで更新することができ、企業は規制の変更に迅速に適応することができます。このようなAI規制ツールを実装することで、企業はこれまで以上に効率的かつ経済的に地域および国際規制へのコンプライアンスを達成することができ、罰則や法的課題のリスクを大幅に削減できます。生成AIモデルは、Web3および仮想アセットサービスプロバイダー（VASP）の貴重なツールでもあり、ホワイトペーパー、チャーター、カスタマーサービスのためのチャットボットの作成などの手動タスクをスピードアップできます。他の新たなAIツールは、情報開示の更新とコンプライアンスのメンテナンスを高速化し、許可された監督の範囲内に通信とマーケティング資料が維持されるようにします。これらの開発は、効率の向上と規制コンプライアンスの向上への業界の変化の可能性を表しています。
スマート契約監査。スマートコントラクト監査では、生成的な人工知能を利用して、複数のプラットフォームとプログラミング言語にわたるスマートコントラクトのロジックと機能を分析および分析します。高度な大規模な言語モデル（LLMS）は、複雑なコードロジックの詳細なレビューを促進し、既存の法的枠組みとの矛盾、脆弱性、コンプライアンスの問題を特定します。これらのAIシステムは、診断の精度を向上させるために過去の監査から学ぶことができ、開発者と規制当局がスマート契約のセキュリティと法的コンプライアンスを検証するための強力なサポートを提供します。次のセクションでは、パイロットプロジェクトをさらに拡張して、このようなアプリケーションを調査します。
市場センチメント分析。生成AIを使用して、ソーシャルメディア、フォーラム、ニュースメディアからの大量の非構造化データを分析して、市場の状況や特定の資産に関する国民の感情を評価できます。言語を解釈し、気分の変化を検出することにより、そのようなツールは潜在的な市場動向を予測し、市場動向に対応したいトレーダーや投資家に警告を提供し、規制当局が市場の操作を監視します。
4.3人工知能の実装における課題
効果的で信頼できる結果を達成するには、規制監督のために人工知能システムを展開するには、さまざまな課題が必要です。倫理とプライバシーの問題、AIバイアスの緩和、モデル行動の透明性を向上させる必要性など、いくつかの重要な問題を調査しました。これらの課題に対処することは、特に監督の行動と判断が必要なシナリオで、規制プロセスにおけるAIの使用に対する信頼を築くために重要です。規制分野での人工知能の展開は、慎重に注意を払う必要がある明らかな倫理的およびバイアスの問題を引き起こしました。倫理的規範は、個々の生活に大きな影響を与えることができるAIの決定が公正かつ効果的に保たれることを保証するために重要です。トレーニングデータまたはアルゴリズムに固有のバイアスは、一部のグループを不公平な不利な点に置く偏った結果につながり、規制の公平性と有効性を損なう可能性があります。データの使用方法、処理、および共有方法の明確な開示は、説明責任を促進し、利害関係者間の信頼を築くために必要です。さらに、AIに依存して規制されたエンティティから提出された大量のデータを解釈する規制当局は、AIが使用されているデータと結論の導出方法を説明できるようにする措置があることを確認する必要があります。データ使用量の透明性と意思決定プロセスの十分なトレーサビリティがなければ、規制されたエンティティは、意思決定に影響を与え、規制当局との関係に負担をかける決定の信頼性に疑問を呈する場合があります。
人工知能システムには、大量のデータへのアクセスが必要であり、主要なプライバシーの懸念を引き起こします。これらのシステムは、感度の高い情報または誤用データを不注意に公開する可能性があり、その結果、潜在的な違反または不正アクセスが発生します。このようなデータの収集、ストレージ、および処理は、個人のプライバシーを保護するための厳格なデータ保護対策の対象となる必要があります。規制分野では、AI応答の完全性は、「迅速なハッキング」によってもたらされる課題に対して脆弱です。ユーザーは、意識的または無意識的に誤解を招く入力を提供し、モデルの決定マトリックスに影響を及ぼし、これが出力の品質と信頼性に影響します。これらの脆弱性に対処するには、潜在的な悪意のあるプロンプトを効果的に分析および軽減するために、高度なリアルタイム監視ツールが必要です。AIが応答を生成する精度と能力は、ユーザーの過剰依存に寄与する可能性があります。AIシステムへの過度の依存を防ぎ、AI機能の慎重な使用を確保するために、手動の監督が必要です。
4.4将来の方向
高度な人工知能技術の統合は、将来の規制の策定、監視、および実装に影響を与えると予想されます。予測分析と意思決定の潜在的な進歩、および規制活動を変える可能性のある新興技術を予測しています。予測分析の進歩は、AI駆動型の規制と監督方法を再構築する可能性があります。これらの進歩は、積極的な、つまり、予防的な規制アプローチを可能にするだけでなく、潜在的なコンプライアンスの問題と規制違反が発生する前に予測します。機械学習アルゴリズムは、不正行為または違反の前に例外を予測するようにトレーニングできます。これにより、政策立案者は潜在的な問題にエスカレートする前に対処することができ、それにより、規制介入の精度と適時性が向上します。量子コンピューティングや高度なニューラルネットワークなどの技術革新は、人工知能システムの分析能力を拡大することが期待されており、より高いレベルの複雑さで複雑な調節データを処理および解釈することができます。たとえば、量子コンピューティングは、前例のないレートで大規模なコンピューティングを処理し、より詳細かつ包括的な評価を促進する場合があります。高度なニューラルネットワークは、より多様で複雑なデータセットから学ぶことができ、以前は利用できなかった微妙な洞察を提供します。同時に、AI倫理とガバナンスの理論的進歩は、これらの技術が認識された社会的価値と法的基準内で動作するように導くフレームワークの開発を知らせています。これらのテクノロジーとフレームワークが開発されると、AIが推進するより効率的で、より効率的で公正な規制ツールを生み出すのに役立ちます。
5。ADGMの人工知能イノベーションのパイロット（シンガポール国立大学AIDFとの共同作業）
アブダビグローバルマーケット（ADGM）とアジアデジタルファイナンス研究所（NUS AIDF）は、急速に進化するWeb3セクターによってもたらされるリスクと規制上の課題に対処する際に共通の目標を共有しています。この目的のために、両当事者は2022年以来共同パイロットプロジェクトを開始し、ブロックチェーンアプリケーションと仮想資産（VA）のセキュリティ監査プロセスを改善するために使用できる人工知能技術を研究しています。革新的なAIテクノロジーの使用を操縦して、監査ログを分析し、履歴セキュリティイベントを追跡してパターンを特定し、潜在的な脆弱性に関する洞察を提供します。このセクションでは、VAとそのサービスプロバイダーの規制評価を進める上でAIの可能性を示す3人のパイロットを紹介します。
5.1パイロット1：AIベースのスマートコントラクト適応性評価
5.1.1はじめに
スマートコントラクトは、分散型プラットフォームでプロトコルとトランザクションを安全かつ自動的に実行できるブロックチェーンテクノロジーの基本的なコンポーネントです。ブロックチェーンアプリケーションにおけるその重要性を考えると、コードベースの包括的な評価と検証を実施して、予想どおりに動作し、規制基準を満たすことを確認する必要があります。このセクションでは、最初のパイロットプロジェクト：AIが権限を与えたスマートコントラクト適応性評価プラットフォームを紹介します。
5.1.2既存のソリューションとサービスプロバイダー
現在のスマートコントラクト検証プラクティスは、手動評価と高度なテクノロジーツールを組み合わせて、潜在的な脆弱性をトラブルシューティングし、効率を向上させます。Certik、Trail of Bits、Halborn、Hacken、その他の主要なサービスプロバイダーなどの大手サービスプロバイダーは、静的および動的分析と人工主導の正式な検証方法を包括的に採用して、サイバー攻撃とパフォーマンスの問題の観点からスマートコントラクトを評価および強化します。Web3テクノロジーが規制された業界に入ると、スマート契約検証のパラダイムを緊急に拡大する必要があります。技術的な脆弱性に加えて、規制された活動を自動化するためにスマート契約を使用する場合、監査は関連する規制要件のコンプライアンス検証もカバーする必要があります。
5.1.3 AI駆動型評価
このパイロットは、2つの方法を使用して、スマートコントラクトコードとVAホワイトペーパーの一貫性関係を分析します。
LLMベースのバリデーターメソッド。この方法では、独自のAIモデルを使用して、スマートコントラクトコードとそれに対応するVAホワイトペーパーとの間のアラインメントの程度を分析します。トレーニングデータの準備は、最初に広く使用されているスマートコントラクトコードベースから用語と仕様を抽出し、さまざまなプロジェクトタイプに従ってそれらを分類して、ターゲット分析に必要な知識ベースを形成します。その後、大規模な言語モデル（LLM）を使用して、スマートコントラクトコードから証拠を抽出し、そのホワイトペーパーを抽出して、ホワイトペーパーで説明されている目標がコードに実装されているかどうかを確認します。このモデルは、Q＆Aを使用したアイテムごとにアイテムによってアイテムを検証し（図1）、コードベースの周りのホワイトペーパーの内容を確認しました。
同時に、このモデルは、静的コード分析などの潜在的な脆弱性を特定するために、業界で広く受け入れられている技術チェックも実行します。実装の詳細を業界全体のプラクティスおよび関連標準と比較して、その一貫性を検証します。上記の検証は、スマートコントラクトが予想どおりに実行されることを保証し、ホワイトペーパーで設定された運用およびコンプライアンス基準を満たしています。
コード生成方法。この方法は、AIを利用して、VAホワイトペーパーで説明されている目標と機能に基づいてコードスニペットを生成します（たとえば、最大発行のトークンを1億の最大発行で発行します）。これらの生成されたコードスニペットは、元のスマートコントラクトコードと比較されます。同じ入力条件の下でそれぞれ元のコードとAI生成コードを実行し、出力結果を比較します。目標は、コード構造またはスタイルが異なる場合がある場合、機能出力が一貫していることを確認することです。出力が一致する場合、元のコードがホワイトペーパーの仕様に従って実行されることを確認できます。出力に違いがある場合、コードはさらにレビューされ、一貫性のあるソースを見つけ、必要に応じて調整または再評価します。オプションでは、AIに生成されたコードと元の契約コードの間で直接比較テストを実施することもできます（図2）。
上記の2つの方法は、実装、位置決めエラー、スマート契約の省略を評価し、契約がセットで公開されている方法で動作するようにするための検証フレームワークを形成します。このような洞察は、プロジェクトステートメントの検証可能性を検証するための貴重な客観的根拠を規制当局に提供できます。
5.2パイロットII：監査レポート評価
5.2.1はじめに
スマートコントラクトによって運ばれるビジネスロジックが安全で信頼できることを確認するために、プロジェクトパーティーは通常、セキュリティ監査会社を雇い、コードを評価し、監査レポートを一般に公開します。ただし、そのようなレポートをレビューするには、多くの場合、規制当局が持っていない可能性のあるコンピューターサイエンスとセキュリティの分野で専門知識が必要です。この知識のギャップを埋めるために、このパイロットは、LLMを活用してそのようなセキュリティ監査レポートの妥当性を評価するための評価フレームワークをテストします。
5.2.2既存のソリューションとサービスプロバイダー
従来の実践では、セキュリティ監査レポートは自動化ツール、手動評価、専門家の分析に依存しています。プロセスは時間がかかり、結論は主観的です。通常、監査では、脆弱性と弱いリンクを特定するために、コードベース、構成、および運用プロセスを確認する監査人が必要です。評価は主に人工的であり、作業強度が高いためです。同時に、人間の専門的判断への依存は、エラーのリスクと主観的な違いももたらし、発見とリスクの異なる監査人の解釈は一貫していない可能性があります。Web3プロジェクトの複雑さとスケールの成長により、既存の監査方法により高い要件があります。技術の急速な発展、明らかなオープンソースの特性、および分散型アプリケーションの数の急増により、監査人は一時的な圧力に直面し、分析の深さに影響を与える可能性があります。多くの場合、セキュリティ監査は特定の時点で「スナップショット」のみを提供できるため、監査後も出現し続ける脅威と脆弱性を無視する可能性があります。もう1つの重要な課題は、技術的な複雑さです。レポートは通常、高度に技術的で複雑であり、一般の人々や規制当局が結論を完全に理解し説明することを困難にしています。
5.2.3 AIベースのセキュリティ監査レポート支援評価
この評価ツールは、AIを使用して監査レポートの品質を測定します。パイロットは、最初に光学文字認識（OCR）とカスタマイズされた情報検索テクノロジーを使用して、レポートの監査範囲、評価方法、監査ツール、問題の説明など、評価に必要なデータを収集および整理します。レポートは、既製のLLMモデルを使用して処理され、埋め込み表現を生成し、図3に示すようにベクトルとして表現します。このプロセスでは、レポートコンテンツを理解および分類するためのカスタムライブラリに基づくエンティティ認識や依存関係の内部分析など、高度な自然言語処理（NLP）テクノロジーを使用します。データ処理が完了した後、ツールは保存されたベクトルを使用して、事前定義された知識セット（下の図に示すデータベース）を比較および評価します。知識セットは、（1）コンテンツの品質とカバレッジ、（2）脆弱性の識別と優先度のランキング、（3）戦略の軽減と報告の影響、（4）プレゼンテーション品質と監査方法論、および（5）関連性とアクセシビリティの報告の5つのカテゴリをカバーしています。評価プロセスは速度と包括的であり、通常、レポートごとに約5分かかります。最後に、LLMに再度電話して評価レポートを生成します。レポートには、上記の各カテゴリによる評価の区分の加重要約によって得られた合計スコアが含まれており、セキュリティ監査レポートの全体的なパフォーマンスを反映し、改善する強みと領域の領域を指摘します。同時に、レポートも基づいています
LLMによって生成された詳細な説明は、各カテゴリの中間評価結果に記載されており、その利点と懸念は明らかにされています。概略図を図3に示します。
5.3パイロット3：AIに基づくスマートデューデリジェンス
5.3.1はじめに
Web3プロジェクトの初期およびデューデリジェンスは、ライセンスおよび継続的な監督中の規制当局にとって非常に重要です。仮想アセットサービスプロバイダー（VASP）は、仮想資産仲介業者として、顧客に仮想資産（VAS）を提供する前に、関連するブロックチェーンプロジェクトとトークンに独自のデューデリジェンスを実行する必要があります。ブロックチェーンの分散特性、仮名アイデンティティ、および新しい組織形式のため、Web3デューデリジェンスは独自の課題に直面しています。真のアイデンティティを特定して検証し、複雑な技術インフラストラクチャを理解し、多様な組織構造と進化的な法的枠組みに対応することにより、プロセスがより複雑になります。一方、Web3フィールドで公開されているデータを使用してアクティビティの把握を改善できます。オンチェーンデータは、トランザクションとスマートコントラクト操作に関する検証可能なリアルタイムの洞察を提供できます。定性的情報オフチェーン（チームの資格、市場感情、フォーラム、DAOディスカッション、公式ソーシャルメディアチャネルなど）は評価を補完します。ただし、データの開示にもかかわらず、このような大規模で高度に技術的な情報の摂取は依然として困難であり、成熟した処理および分析ツールが必要です。人工知能（AI）の導入により、デューデリジェンスプロセスが簡素化され、規制当局とVASPがWeb3プロジェクトをより効率的にレビューおよび評価できるようになります。
5.3.2既存のソリューションとサービスプロバイダー
複雑なデータ分析とデューデリジェンスのニーズに対応するために、多くのサービスプロバイダーがWeb3およびVAフィールドに出現します。これらの企業が提供するツールとサービスは、コンプライアンスプロセスを最適化し、身元を検証し、さまざまな法的管轄区域の下でいくつかの規制上の義務を処理できます。たとえば、ChainalysisとEllipticはブロックチェーン分析ツールを提供し、暗号資産取引のソースを追跡し、マネーロンダリングアンチマネーロンダリング（AML）をサポートし、テロリズム（CFT）コンプライアンスの資金調達と闘うのに役立ちます。他の企業は、分散型環境でユーザーを特定しようとするデジタルID検証ソリューションを提供しています。上記のツールは特定のリンクで効果的ですが、規制当局やVASPが必要とする全スペクトル監督をまだカバーすることはできません。このパイロットは、規制当局とVASPの全体的なデューデリジェンスプロセスをさらに改善することを目指しています。
5.3.3 AIアシストデューデリジェンス
このパイロットは、複数の側面からAIテクノロジーを導入して、規制当局とVASPのデューデリジェンス慣行を改善します。
生成AIはオンボーディングをサポートします。プロジェクトが規制機関からライセンスを適用する場合、生成AIはWeb3プロジェクトの焦点に応じてエントリプロセスをカスタマイズするために使用されます。このパイロットで開発されたモデルは、パーソナライズされたフォームを自動的に生成し、必要な提出リストをリストできます。このようなカスタマイズは、「1つのサイズに適合する」一般的なプロセスを回避し、会社の特定のビジネスに関係のない提出要件を削減できます。
生成AIはソーシャルメディアをレビューします。AIツールの使用をパイロットして、企業とその主要な人員のソーシャルメディアパフォーマンスを監視および分析し、一貫性のない公開開示、評判のリスク、誤解を招くまたは不正な声明の兆候を特定します。使用されるモデルは、規制当局が参照するコンテンツのコンテキストと感情、および潜在的な懸念を理解することができます。（注：元のテキストのこの段落には複製があり、ここに示されています。）
規制Q＆Aエージェント（Q＆amp;エージェント）。エージェントにより、規制当局は、クエリ中の最新のデータに基づいて、企業の自己報告文書、スマートコントラクトの詳細、公式の発表、開示などをカバーするWeb3プロジェクトデータに関する検索質問を実施できます。すべての返信には分類され、ソースが付いており、元のデータリンクが伴います。システムは引き続き新しいデータで更新され、規制当局がより多くのデータソースにアクセスすることをサポートします。
このパイロットは、エンタープライズエントリ、リスク識別、リアルタイムの規制洞察などのリンクでAIを使用することにより、繰り返しの冗長な作業を効果的に置き換えます。多くの規制当局がこのようなイノベーションを積極的に調査していることを考えると、このプロジェクトには大規模に展開し、さらに進化する可能性があります。
6。結論と将来の仕事
6.1結論
Web3およびVAアクティビティの急速な進化は、新しい複雑な規制上の課題をもたらしながら、イノベーションへの道を開いています。AIを規制プロセスに統合することは、Web3およびVAセクターから生じるリスクをより適切に監視、予測、軽減するために、規制当局のツールボックスを強化することを約束します。この記事で導入されたパイロットプロジェクトは、この分野でのAIの実用的な例を示し、業界のコンプライアンスの実践を改善する上でその実用的な役割を示しています。
6.2キーポイント
Web3規制技術（Suptech）および規制技術（RegTech）における人工知能の変革の可能性
・AI駆動型ソリューションは、リアルタイムのリスク分析、将来の見通しの脆弱性検出、より効率的なコンプライアンスモニタリングなど、Web3規制の有効性を大幅に改善できます。
・さまざまなAIテクノロジー（機械学習、自然言語処理NLP、生成AI、自律機関など）を使用することにより、規制当局は、監督をより適切に維持し、報告プロセスを最適化し、異常を発見し、分権化された生態系における感情と世論を理解することができます。
・AIをWeb3レギュレーションに統合すると、法的ドメイン全体の複雑さが簡素化され、24時間365日に適応し、コンプライアンスフレームワークがよりアクセスしやすく、柔軟で革新的になります。
AIの実装に直面している課題
・倫理とプライバシー、モデルバイアス、および透明性とトレーサビリティの必要性が重要な問題です。
・人間の監督は不可欠であり、AIへの過度の依存を減らし、アプリケーションの信頼性を保証します。
パイロットによって実証された実用的なアプリケーション
・AI強化されたスマート契約評価は、ホワイトペーパーおよび規制基準との一貫性を確保するのに役立ちます。
・監査レポートとデューデリジェンスプロセスの自動評価は、効率を大幅に改善できます。
・生成AIツールは、企業のインバウンドプロセス、ソーシャルメディア分析をサポートし、規制当局への有用な洞察を効率的に提供します。
将来の方向
・予測分析、適応可能なAIシステム、グローバルコラボレーションの進歩により、より効果的な規制慣行が促進されます。
・AIガバナンスフレームワークと倫理基準を確立することは、信頼と説明責任を維持するための鍵となります。
6.3将来の仕事
未来に目を向けると、いくつかの重要な方向性が、規制プロセスにおける人工知能（AI）の継続的な進化と統合を推進します。
高度なAIモデルAIテクノロジーの進歩により、モデルの機能と結果の品質がさらに向上し、コストが低くなり、リソースの使用率を計算することが予想されます。
・予測分析の強化予測分析のさらなる開発は、リスクとコンプライアンスの違反のより正確な予測をサポートします。より大きく、より専門的なデータセットとより複雑なアルゴリズムを備えたAIシステムは、問題が発生する前に積極的に識別することにより、積極的に早期介入を提供できます。
高度なAIガバナンスと倫理規制シナリオでのAIアプリケーションが倫理的で透明であり、逸脱を減らすことを保証するには、体系的なAIガバナンスフレームワークを確立することが不可欠です。AIの倫理的基準とガイドラインを開発することは、AIベースの規制システムにおける信頼と説明責任の構築に役立ちます。
適応的で説明可能なAI将来のAIシステムには、適応能力があり、規制環境とWeb3アクティビティの変化とともに継続的に学習し、進化できる必要があります。アルゴリズムと決定の解釈可能性を改善することで、規制上の決定は、彼らの影響を受けた当事者にとってより透明性が高く理解しやすくなります。
・グローバルコラボレーション法的レベル全体でベストプラクティスを確立および共有することで、グローバルWeb3エコシステムのより一貫した効果的な規制が促進されます。
