グレースケール：AIと暗号通貨は3つの主要な分野で協力します

出典：Grayscale：songxue、ビットチェーンビジョンレルム

最近、Spot Bitcoin ETFが米国で承認されたため、Bitcoinはセンターステージを占領しました。ただし、人工知能関連の暗号資産の優れたパフォーマンスは、公共のブロックチェーンユースケースの適用性と相関が拡大しており、支払いの形を上回っていることを人々に思い出させます。
グレースケールの研究は信じています、人工知能と暗号通貨の開発は、将来の人工知能に関連する社会問題を軽減する可能性があります、、、、たとえば、深い詐欺の増加、データプライバシーに関する懸念、および電力集中。
多くのトークンは「人工知能の投機波」にのみ適合する可能性がありますが、人工知能プロジェクトの開発に関連する暗号化契約は、採用の初期の兆候を獲得しています。具体的には、市場価値[1]（TAO、RNDR、AKT、WLD）に基づいて計算された4つの主要な人工知能関連の暗号通貨は昨年522％増加し、パフォーマンスは公共の原因とサービス暗号産業（+86％）よりも優れていました同時に。

昨年11月、OpenAIの6人の取締役会は、科学技術とビジネスサークルにショックを受けた会社の最高経営責任者サム・アルトマンの代替を発表しました。この決定は後に転覆しましたが、AltmanはCEOとして再生されましたが、人工知能のガバナンス（AI）に関する議論は依然として存在し、今年スイスで開催されたダボス世界経済フォーラムの年次総会で主要なトピックにさえなりました。

Openai事件は、主要な技術の集中制御の潜在的な危険を強調しています。グレースケールの研究では、これは重要な問題につながります。人工知能の開発がアクセスしやすく、競争力があり、透明になるようにするにはどうすればよいですか？これらのブロックチェーンテクノロジーのコアテナントではありませんか？Gray Research Companyはこれを信じており、業界の他の人々も同様のトピックについて議論し始めています。CCIのシーラウォーレンは、[2]、暗号通貨は「人工知能のチェック」に重要な役割を果たすと述べた。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[3]は、人工知能と暗号通貨は「同じコインの2つの側面」であり、「Web3が人工知能を信頼するのに役立つ」と考えています。

多くのケースはまだ初期段階にありますが、市場はこの技術的なクロスアプリケーションの重要性について楽観的であるようです。Coingeckoネットワークトラフィックによると、人工知能は、2023年に最も人気のある「暗号通貨物語[4]」ですエッセンスさらに、FTSEラッセンアッシュ暗号化業界のインデックスは、公共の大義やサービス業界と比較して、人工知能に関連するいくつかの暗号化された資産のパフォーマンスの利点、および暗号化されたエコシステム全体を反映しています（図1）。

このレポートでは、次の分野で人工知能と暗号化技術の進捗状況を説明しようとします。コンテンツの信頼性を確認し、モデルの逸脱を減らし、人工知能開発のアクセスと競争を改善します。

図1：2023年の大規模なAIトークンのパフォーマンスは、さまざまな暗号通貨業界よりも優れています

認証コンテンツの信頼性

社会問題を強化する人工知能は、ロボットと誤った情報の洪水です。これは、トップの人工知能の専門家が2024年の米国大統領選挙に影響を与えようとすることを心配しているため、今後数か月で特に関連しています[5]。パブリックブロックチェーンとその透明で改ざんされた元帳の固有の特性は、このより広い脅威に対応するための潜在的なソリューションを提供します。

この問題を解決することに専念する重要な尺度は、呼ばれる名前ですworlddcoin暗号化プロトコル。サム・アルトマンによって設立されたワールドコインの目標は、生物学的特性を通じて世界中の全員を登録して、人間とロボットが地域に分割されていることを確認することです。WorldCoinチームは、野心的な追求に積極的に扱ってきました。約6か月前の発売以来、WorldCoinは世界中で290万人を登録しています[6]。さらに、昨年12月、WorldCoinは、拡大するためにさらに5000万米ドルの民間資金を求めていると発表しました[7]。

この問題を解決する別の尺度は、デジタルコンテンツのトレーサビリティレコードです（DCPR）ArweaveおよびBundlrチームによって最初に作成された標準。DCPR標準は、Arweaveブロックチェーンを使用してタイムスタンプとデジタルコンテンツの検証を実行し、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できるメタデータを提供します[8]。

人工知能モデルの偏差を減らします

人工知能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て、人々はこれらのシステムとその固有の偏見に過度に依存することをますます心配しています。そのようなシーン、つまり、人工知能によって駆動されるチャットロボットは、消費者に特定の政治的信念を傾けるか支持するように促進することにより、消費者の選択に影響を与える可能性があります。同様に、この技術は、雇用スクリーニングにおける候補者の人口特性に影響を与える偏見を示す可能性があります。その結果、信頼の崩壊はチェーン効果をもたらします。調査によると、「AI検出器」自体は、英語以外の母国語の自然な文章を偏見する可能性があります。

bitterSor多様な訓練前モデル競争を促すことにより、人工知能の偏見の問題を解決しようとする新しい分散ネットワークである検証者は、優れたモデルに報酬を与え、パフォーマンスと偏見の低いモデルを排除しました。さまざまなモデルとデータセットの間でオープンで共同の人工知能革新環境を育成することにより、双面は人工知能の開発を促進し、偏見のマイナスの影響を軽減しようとする可能性があります[9]。

ビテンサーの開発はまだ初期段階にありますが、この分散型ネットワークは、チャットロボット、画像生成、価格予測、言語翻訳など、32の特別な用途で予備的な進歩を遂げました。Openaiリーダーシップの紛争後の短期的には、ビテンサーの価格と他の2つの最大の市場価値に関連する暗号化された資産が大幅に増加していることは注目に値します（図2）。これは、これらの資産が主要な人工知能会社がもたらす集中リスクの潜在的な手段であると市場が信じていることを示していると考えています。

図2：Openaiが大きな進歩を遂げたため、人工知能に関連する暗号資産はうまく機能しました

人工知能を開発し、競争を悪化させる機会を改善する

モデルの偏見のリスクに加えて、人工知能のもう1つの懸念はその発達です。人工知能モデルの規模の成長に伴い、外部の競争を排除すると脅迫するコンピューティングとストレージに関連する高コストで、人工知能の開発は主にそれを買う余裕のある少数の技術の巨人の手にあります[11]。過去1年間、人工知能とコンピューティングリソースの需要の増加により、大規模なコンピューティングサービスプロバイダーがGPUの可用性を制限しました（人工知能開発に必要な特別なプロセッサ）[12]が、過剰なコンピューティングパワーがありますが[12] 13]エッセンス

地方分権計算市場などアカシュそして与える設計目的は、GPUリソースの非効率的な使用の問題を解決し、GPUの所有者をコンピューティングパワーを求める人工知能開発者に接続することです。このシステムにより、グローバルな個人や組織がアイドルコンピューティングリソースを実現できます。同時に、人工知能開発者に柔軟なコンピューティングリソースアクセスを提供します。ブロックチェーンは利益と費用を追求する仲介者を排除するため、これらのネットワークは、集中的な巨人（Akash [14]が提供する費用の約5分の1など）が提供するコストの一部をサービスに提供できます。

たとえば、コロンビア大学の学生は人工知能を開発しようとしましたが、それとは逆に、彼はAkashを通じてGPUをレンタルしました。。

最近、これらの分散市場のいくつかは予備的な注目を集めています。たとえば、9月にGPU展開の発売以来、Akashは70以上のアクティブGPUリースに成長しました[16]。AkashでアイドルGPUコンピューティングリソースの1つを提供する組織は、最大の暗号化された鉱業会社の1つであるFoundry [17]であることは注目に値します。さらに、3D画像レンダリングのGPU市場であるレンダリングは、2023年に使用量が大幅に増加しています。[18]

図3：分散型市場であるAkashのGPU利用を改善[19]

結論は

今日、このクロスフィールドの進歩のほとんどは、分散型GPU市場を通じて人工知能開発を達成するのに役立つ暗号化契約のコンテキストで発生しました。次の分野には、他の機会が存在する可能性があります。

人工知能モデルの出力の整合性の知識証明の検証主張したデータセット[20]に基づいて生成されたことを確認しました。支払いトラックとしての暗号化シームレスな自動化と人工知能エージェントとの相互作用を実現します[21]。暗号化されたゲームで生成された人工知能を使用します非品質のトークン（NFT）としての仮想存在。この相乗効果はまだ初期段階にありますが、特に市場参加者がこれらの資産を将来の大規模な集中参加者の統合の1つと見なし続けている場合。人工知能と暗号化が本質的に互いに関連しているかどうかに関係なく、これら2つの急速に発展している技術は、使用に関して互いの成長をサポートする可能性があります。