AIの物語加熱障害は、それからどのように利益を得ますか？

著者：トランスプリーム研究

1。はじめに

IT業界の開発、コンピューティングパワーの改善、およびビッグデータの広範なアプリケーションにより、人工知能（AI）モデルのパフォーマンスも大幅に改善されています。近年、AIの能力は多くの分野で人間のレベルに到達したり、上回ったりしており、医療、金融、教育産業に迅速に適用されています。

AI商業化の典型的なケースはChatGptです。これは、2022年11月にOpenaiによって開始された生成的AIモデルであり、人間の自然言語を理解して対応できます。ChatGPTは、5日間の発売後にのみ100万人のユーザーを引き付け、2か月以内に1億人のアクティブユーザーに到達し、歴史上最も急速に成長している消費者アプリケーションになりました。

メインAIプラットフォームで必要なGPUであるNvidiaも、この傾向から多くの恩恵を受けています。2024年の第1四半期に、NVIDIAの純利益は年間628％増加して148億ドルになり、株価は昨年と比較して約3倍上昇し、市場価値は3.2兆米ドルに達しました。 。

AI業界の台頭は、暗号化市場に大きな影響を与えます。NFT ARTプロジェクトが繁栄していた2022年6月、OpenAIによって開発されたAIモデルDall-E 2がリリースされました。韓国のメインの暗号化テレグラムチャネルのキーワードは8倍増加しました。さらに、2022年の後半から、ますます多くの試みがより直接的なAIとブロックチェーンを組み合わせており、AIの撤回の量は2倍になりました。

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AIの暗号化されたコミュニティの強い関心は、AIに関連する暗号化されたプロジェクトの投資傾向にも反映されています。2024年8月20日現在、2022年後半からAIとブロックチェーンを組み合わせたプロジェクトが2022年後半に登場した、Virtual Asset Statistics WebサイトCoingeckoのデータによると、AIフィールドに分類された277のブロックチェーンプロジェクトはAIフィールドに分類されています。急速な市場価値の急速な市場価値は急速に210億ドルになり、Layer2カテゴリよりも約25％高くなります。

ただし、現在、ブロックチェーンプロジェクトは多くの注目を集めています。主にブロックチェーンテクノロジーを使用して、AI業界の開発中に暴露された制限を解決することです。主なアプリケーションシナリオには次のものが含まれます。

• 分散型GPUネットワーク：これらのプロジェクトは、ブロックチェーンテクノロジーを使用して、分散型GPUネットワークを作成します。ネットワーク）。

• 分散型AIトレーニングとモデル開発：これらのプロジェクトにより、複数の参加者がAIトレーニングとモデル開発に一緒に参加し、ブロックチェーンテクノロジーを通じてトークンの報酬を得て、集中化されたAI開発環境（たとえば、bittersor）によって引き起こされるAI偏見の問題を解決することができます。

• チェーン上のAI市場：これらの分散化されたAI市場プロジェクトは、ブロックチェーンテクノロジーを使用して、AIモデルまたはスマートパーティーのパフォーマンスと信頼性を透過的に評価および取引して、AIモデルまたはスマートパーティーのさまざまな業界のニーズと特定の機能を満たす（例えば、singularitynet、singularitynet、singularitynet 、singularitynet、singularitynet、singularity autonolas）。

上記の例に加えて、現在のAI業界が直面している課題を解決するための、分散型のデータ市場やIPプロトコルなど、多くの新しい試みが出現しています。これらの試みは、AI業界により安定したインフラストラクチャを提供し、ブロックチェーン技術のアプリケーション範囲を拡大しています。

同時に、AIをブロックチェーンエコシステムに統合することには、無制限の開発の可能性も含まれています。特に、可用性に基づいたDefiサービスでは、AIを導入することにより、信頼できる第三者への依存を減らすことができ、既存のスマートコントラクトで達成が困難な機能を達成できます。

この記事では、現在のdefiプロトコルにおけるAIの特定のアプリケーションインスタンス、直面した課題、およびdefiにおけるAIの将来の開発の方向性について説明します。

2。スマートデフィ

AIは優れた実際のデータ分析機能を備えており、大量のデータから結論を引き出すことができます。この機能は、ユーザーが資本運用とリスク管理を実行するのを支援する上で重要な役割を果たします。これは、特定のDefiプロトコルによって提供される利点とリスクデータにおいて重要な役割を果たします。この場合、AIは主にDAPPのユーザーインターフェイスで使用されるため、既存のDEFIプロトコルは、主要な構造調整なしでAIを使用できます。

憧れの財政は、収入ポリマーである典型的な例です。ユーザーにより安全な投資環境を提供するために、Hearn FinanceはAIスマートコンストラクションプラットフォームGizaと協力して、V3保険図書館の実際の戦略的リスク評価システムを確立しています。

しかし、私は、AIの独立した思考と行動能力を使用することにより、Defi EcosystemとAIの統合をより懸念しています。

現在、現在のDEFIプロトコルは、ユーザートランザクションに受動的に応答しています。つまり、プロトコルのスマートコントラクトは、ユーザーの相互作用に応じてプリセットで実行されます。ただし、AIをDefiプロトコルに組み込むことにより、合意は市場の状況を独立して分析し、最良の決定を下し、積極的にトランザクションを生成できます。これにより、過去に達成が困難な新しい金融サービスを提供できる新しいタイプの金融サービスを提供することが可能になります。

主な運用メカニズムにAIを適用するいくつかのスマートなDefiプロトコルを見てみましょう。

2.1 Fyde Treasury：AI Token Fund

Fyde Treasuryは、Liquid Vaultと呼ばれるバスケットタイプのファンドサービスを提供する契約です。ユーザーは、Liquid Vault $ TRSYに預けられた資産に対応する流動性トークンを受け取り、使用できます。

2.1.1

液体ボールトの中心的なタスクは、低ボラティリティトークンの割合を市場の下降傾向に増やすことです。これは、長期的には他の資産カテゴリと比較して、投資ポートフォリオで適切にパフォーマンスを発揮するために、ユーザーにより少ない損失率を提供します。

Fyde Treasuryは、次の3つのステップを通じて液体保管投資ポートフォリオに組み込まれた選択資産を選択しました。

• トランザクションの流動性で十分かどうかを評価します

• 契約の創設者の背景と契約コードの監査を確認して、問題があるかどうかを判断する

• AI分析チェーンからのデータは、ブラッシングトランザクション、トークンの濃度、自然成長の傾向などを評価するためのデータ。

これらの基準を満たすトークンは、Liquid Vault Investment Portfolioに含まれます。さらに、Fyde Treasuryは、Liquid Vaultの資産管理プロセス中にAIも使用します。これには、以下が含まれます。

• 市場分析と予測：将来の市場動向を予測するために、チェーン上の取引データ、市場動向、ニュースを分析する

• 体重計算と再バランス：予測された市場動向と、投資ポートフォリオにおけるトークンの最近のパフォーマンスとボラティリティに基づいて、最高のトークンの重量と再バランスを計算します

• リスク管理と対応：リアルタイム投資ポートフォリオでの各トークンのガバナンス攻撃、流動性プールの枯渇、特定のウォレットの異常な取引をすばやく特定し、投資ポートフォリオまたは分離に関連するトークンをタイムリーに調整する

• 高度な資産管理戦略：投資ポートフォリオのパフォーマンスを継続的に評価し、戦略の有効性を分析し、そこからデータを抽出して新しい戦略を変更および開発します。次に、既存の戦略を新しい戦略と比較し、そのパフォーマンスを測定し、実際の運用戦略に適用します

8月23日の時点で、Liquid Vault Investment Portraitには29のトークンがあり、これらはすべてEthereum Networksに基づくすべてのタイプのトークンです。

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Liquid Vaultダッシュボード、出典：fyde

さらに、Fyde Treasuryは、特定のプロトコルガバナンスを保存するユーザーがLiquid Vaultに保存して、流動性トークンによる投票権を維持できる機能を提供します。Liquid Vault内のユーザーのトークンガバナンスは、$ gtrsy-tokenの形で財布に送信され、これらのトークンは、Fyde Treasuryタブで対応するプロトコルガバナンス投票を実行するために使用できます。

ただし、投票権は投資ポートフォリオのトークンの重みの影響を受けるため、投資ポートフォリオが調整されるたびに投票権は変わる可能性があります。

2.1.2

Fyde Treasuryは、$ TRSY（Liquid Vault Ryutidity Token）の流動性プロバイダーを改善する流動性プロバイダーの流動性プロバイダーを改善する流動性プロバイダーからFYDEポイントに報い、将来これらのポイントに基づいてトークン$ fydeを配布することを約束します。

他のプロジェクトとは異なり、ユーザーは、分散型取引所でトランザクションを直接預け入れて、トークンまたはポイントを取得するための流動性マイニングアクティビティを取得する必要があります。 UNISWAP V3の流動性。UNISWAP V3は、流動性を提供するときにユーザーが供給範囲を設定できる分散型交換です。

UNISWAP V3に流動性を提供する場合、システムはAI駆動型のアナログ環境を介して計算および実行され、液体マイニング契約の$ fydeの一部を$ ethの最良のパスに変換します。さらに、AIは、実際の市場条件に従ってUNISWAP V3の流動性預金範囲も管理しています。

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AIシミュレーションダッシュボード、出典：fyde docs

このようにして、Fyde Treasaryはバスケット基金を建設しています。ファンドはAIを使用して、契約でユーザーが預けた資産を管理し、それにより人間の判断を減らし、市場のさまざまなリスクを防ぎます。

2.1.3

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2024年1月の発売以来、Fyde TreasuryのTVLは着実に増加し、約200万米ドルで到達し、安定しています。ただし、5月下旬から市場が弱まり続けているため、過去3か月で$ TRSYトークンの収益率は-35％でした。

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ただし、イーサリアムエコシステムのイーサリアムエコシステムの他の主要なトークンと比較して、$ TRSYの価格変動は比較的安定しており、減少は比較的少ないです。

Fyde Treasuryは1年未満で開始されましたが、AIモデルは継続的に学習され、市場データを通じて開発されています。AI学習の蓄積と最適化により、将来のパフォーマンスが向上する可能性があるため、Fyde Treasuryの将来の開発の方向性とパフォーマンスに注意を払う価値があります。

2.2 Mozaic Finance：AI Income Optimizer

Mozaic Financeは、AIを使用した所得最適化プロトコルであり、特定のDefiプロトコルを通じて実装される所得農業戦略を最適化します。ユーザーに、ボールトの形で提示されたさまざまなDefi Ecosystem Asset Management戦略を提供し、次の2つのAIを使用して最適化します。

• コノン：チェーン上のデータの実際の分析、市場の状況と収入農業戦略のAPYの変化を予測する

• アルキメデス：コノンの予測データに基づいて最良の投資戦略を計算し、資金の割り当てを実装する

Mozaic Financeでは、AI Smart Cononは「アナリスト」の役割であり、Archimedesはユーザーが預けられた資産を共同で管理する「ストラテジスト」の役割です。

2.2.1

• ヘラクレス：これは、収入農業にstablecoinsを使用する金庫です。

• ボールト内のユーザーの資産は、ブリッジプロトコルスターゲートを通じて流動性を提供し、利益を生み出すために使用されます。AIは、より高い収入のある流動性プールにバランスを取り戻すために、リアルタイムでVault Asset Bridgeに接続されます。Stargateの特徴は、同じ資産でさえ、異なるネットワークのAPYが流動性の違いにより異なることです。

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スターゲートファームダッシュボード、出典：スターゲート

• テセウス：これは、さまざまなボラティリティ資産を通じて利益を生み出す金庫です。

• ユーザーの資産は、GMXプロトコルのGMプールに保存されます。これは、流動性とインセンティブをトレーダーに提供します。流動性の展開では、各GMプールの取引資産のボラティリティと金利が考慮されます。市場の状況によれば、スタブコインの割合は増加する可能性があり、追加の関心を生み出すためにスターゲートに保存されます。

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GMX GMプールダッシュボード、出典：GMX

• ピアセウス：これは、メインネットワークを起動しようとしているベラチャインのエコシステムプロトコルに流動性を提供することにより、POL（流動性証明）コンセンサスメカニズムを積極的に使用してネットワーク報酬を得る金庫です。Mozaic Financeチームは、Berachainテストネットワークを使用するための戦略を開発する準備をしています。

BerachainおよびPol Consensusメカニズムの詳細については、Berachainの記事を参照してください。熊は2つのウサギを捕まえて、流動性とセキュリティです。

トークンバスケットファンドを構築するFyde Treasuryとは異なり、Mozaic Financeは、ユーザー資産をDefiプロトコルに預けるときにAIを通じて流動性供給戦略とプロセスを最適化し、リスクを管理するプロトコルです。

2024年1月の時点で、ヘラクレスとテセウスのボールトはうまく機能し、予想されるAPYはそれぞれ約11％と50％でした。しかし、Mozaic Financeの金庫の盗まれた事件により、両方の金庫が停止されています。

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2024年1月の時点で、ヘラクレスとテセウスの予想されるリターン率：@mozaic_fi

2.2.2盗難とモザイック2.0

Mozaic Financeは2024年3月15日に発生しました。資本盗難が発生しました。当時、チームは、チェーンのリスクとセキュリティを強化するために、誇張によって開発された新しいセキュリティソリューションに移行していました。セキュリティの更新が完了する前に、内部開発者は、コアチームのプライベートキーを使用して、財務省の資金を盗むことができることを発見しました。彼らはメンバーのコンピューターに侵入して秘密鍵を取得し、キーを使用して約200万ドルの金庫資産を盗み、これらの資産を清算のための集中交換に転送しました。

この事件の影響を受けて、Mozaic FinanceチームはHerculesとTheus Vaultsの運営を一時停止し、トークン$ Mozを収集するためのガバナンスと契約費用の価値は約80％減少しました。事件の後、Mozaic Financeチームはすぐに事件の進捗を発表し、盗まれた資産の流れを追跡するためにセキュリティ会社と協力しました。同時に、彼らは盗まれた資産の交換を保存するために、凍結した資金を開発者に返還し、契約の通常の運用を回復するよう努めました。

幸いなことに、盗まれたすべての資金の返還は現在進行中です。盗まれた資金を集中型取引所から返還するのを待っている間、チームはMozaic 2.0を立ち上げる準備をしています。新しいバージョンには、次の改善が含まれています。

• セキュリティを強化します：Trust Security、TestMachine、Hypernating、コード監査、セキュリティ強化などのセキュリティ会社を通じて。

• AIモデルの改善：既存のArchimedesモデルを包括的にアップグレードし、専門知識の予測とブラックスワン事件の学習に基づいています。さらに、異常な決定を検出し、人為的なレビューとモデルの改善を実行するためのサインを設定します。

• ユーザーエクスペリエンスを改善します：DAPPのUI/UXを改善し、アカウントの抽象化とブリッジサービス統合を通じて、さまざまなチェーン環境でのDAPPへのユーザーのアクセスを強化します。

したがって、Mozaic Financeは主要な資本盗難危機を経験しましたが、ユーザー向けのより安全で効率的な資産管理サービスをユーザーに提供するために、Mozaic 2.0の立ち上げに積極的に準備しています。

3。チャレンジ：AI分散化とスケーラビリティのジレンマ

これまでのところ、Intelligent DefiプロトコルがFyde TreasuryおよびMozaic Financeを通じてDefiアプリケーションのコアコンポーネントとしてAIをどのように使用しているかを学びました。Intelligent DefiプロトコルがAIにもたらすことができる利点には、以下が含まれます。

• 自律性を通じて新しいDefiプロトコルモデルを確立します

• 資本運用方法を分析および最適化することにより、資本効率を向上させる

• リアルタイム分析と異常なトランザクションおよびその他のリスクに対する対応

現在、ブロックチェーンとAIの統合は、AIの限界を克服するためのブロックチェーンインフラストラクチャの確立にほとんど集中しています。ただし、上記の利点を考慮して、より多くの試みがAIをDefi契約に導入することが期待されています。もちろん、これら2つのフィールドを統合する過程で、解決する必要がある課題もあります。

AIには、大量のデータをすばやく処理できる環境が必要ですが、現在のブロックチェーンインフラストラクチャはこのデータ処理の速度に達しません。たとえば、CHATGPT-3モデルは、Solanaの最大のTPS（1秒あたりのトランザクション数）よりも約1,000万倍高速な質問に答えるために、1秒あたりの数兆データを処理すると推定されています。

さらに、ブロックチェーンインフラストラクチャがAIコンピューティングをサポートできる程度まで発展している場合でも、パブリックブロックチェーンの透明性は、トレーニングデータと決定 – AIモデルの重みを一般に公開する可能性があります。これは、AIによって生成されたトランザクションが予測可能になり、さまざまな外部攻撃のリスクに直面する可能性があることを意味します。

したがって、Fyde TreasuryやMozaic Financeを含む希望は、AI Defiプロトコルを使用して集中サーバーでAIを実行し、結果に基づいてブロックチェーンと対話します。

ただし、この方法により、ユーザーは、契約に資産を預けるときにAIの管理を担当するチームの整合性を信頼します。この状況は、信頼できない環境を提供する中核原則を提供するために、インテリジェントな契約を通じて信頼できる第三者のニーズを排除するためにDefiを弱めました。

ブロックチェーンにAIを適用するとき、分散化とスケーラビリティこの問題は、AIの使用中にDefiアプリケーションが解決しなければならない課題と見なされます。そしてZKML（Zero -Knowledge Machine Learning）テクノロジーは解決策として注目を集めています。

3.1 ZKML（ゼロ – 機械学習）

ZKMLは、Zero -Knowledge Proof（ZKP）と機械学習（ML）を組み合わせたテクノロジーです。ゼロナレッジプルーフは、開示なしでデータの信頼性を検証できる暗号化方法であり、それによりプライバシー保護とデータの整合性の検証を実現できます。ZKMLは、ゼロ知識によって証明されたこれらの機能を機械学習の分野で適用することで証明されているため、非公開の入力、パラメーター、およびAIモデルの内部メカニズムの場合、モデル出力の正しさを検証できます。

さらに、Defiプロトコルのスマートコントラクトの設計により、AIモデルが外部干渉なしに正直に実行された場合にのみ、AIがチェーン上のトランザクションになる可能性があるため、AIはAIがあることを証明されています。 Defiプロトコルに安全に統合されています。

たとえば、前述のMozaic Financeプログラムでは、将来、ゼロ認識認証テクノロジーが契約に導入されました。彼らは文書で、このテクノロジーはArchimedesが正直な決定と管理金庫を検証する能力を高めると述べた。

ただし、ゼロの知識証明技術はまだ出現しており、実用的なアプリケーションを達成するには多数の議論と開発が必要です。特に、複雑なAIモデルの場合、ゼロ知識証明はブロックチェーンでAIモデルを直接実行するよりも効率的ですが、現在のブロックチェーンインフラストラクチャによって提供されるコンピューティングパワーとストレージスペースを超える必要があります。したがって、ZKMLを真に実用的にするためには、ゼロ知識証明書とブロックチェーンインフラストラクチャでさらに技術的な進歩と最適化を達成する必要があります。

4。AIインテリジェンスに基づく経済と認証

ブロックチェーンとAIテクノロジーのさらなる開発により、2つの統合を達成するために必要な課題を徐々に克服することを期待しています。この進歩に基づいて、近い将来、ほとんどのDefiプロトコルがAIをその動作メカニズムに統合すると信じています。

さらに、AI Intelligence DeploymentとSingularityNetやAutonolasなどの取引プラットフォームの出現と成熟度により、AIを契約レベルで統合できるだけでなく、AIインテリジェンスを簡単に使用する環境を作成することもできます。言い換えれば、ブロックチェーンエコシステムに参加している全員が、個人向けに最適化されたインテリジェントなDefiプロトコルを構築および使用できます。

たとえば、AutonolasのAIインテリジェンスは、GNOSISネットワークの予測市場プラットフォームにあり、チェーンとチェーンデータの下で賭けており、その数と活動は着実に増加しています。2023年7月の年から、これらのインテリジェンスは100万件以上のトランザクションを生み出しています。

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パーソナライズされたAIインテリジェンスの数は、将来の天候の周りで効率的に増加し、ブロックチェーンエコシステムがブロックチェーンエコシステムに積極的に参加することが予想されます。これにより、アイドルの流動性とより効率的な資本運用の使用が促進され、それにより生態系の全体的な流動性が大幅に改善されます。最終的に、AIインテリジェンス間のトランザクションは、生態系の主要な活動になる可能性があり、知能に基づいた新しい経済生態系を形成します。

さらに、パーソナライズされたAIインテリジェンスモデルの知性が増加し続けるにつれて、これらのインテリジェンスは「人間」デザインの分野まで活動の範囲を拡大する可能性があります。これには、資産管理、航空投資の機会への捕獲と参加、および個人の好みに基づいたガバナンス活動への参加が含まれます。

したがって、AIインテリジェンスが人間の行動を正確にシミュレートするため、将来的に「本物の」人間のユーザーとAIインテリジェンスを区別することは困難です。この目的のために、特に人間の価値と代理店の権利を重視する合意において、ユーザーのアイデンティティと一意性を証明するメカニズムとしてのアイデンティティの重要性は、より顕著になると予想されます。

4.1アイデンティティ証明書

アイデンティティの証明は、個人的なアイデンティティと独自性を検証するために、人間の独自の特性をインターネット上の個人的なアカウントと組み合わせることにより、メカニズムです。議論と開発の現在の方法は、主に2つのカテゴリに分かれています。

• 物理認証に基づいています：ハードウェア機器を使用して、顔認識、指紋認識、IRIS認識などのユニークな生体認証情報を収集します。

• 行動分析に基づく方法：ユーザーのソーシャルネットワークマップ、評判、およびネットワークアクティビティモデルを分析することにより、アカウントの信頼性と一意性が判断されます。この方法は、ユーザーの特定のアカウントのネットワークアクティビティと、他のアカウントとの相互作用に依存します。

行動分析に基づく識別方法は、ユーザーのプライバシーをよりよく保護でき、特別なハードウェアデバイスを使用せずに実現できます。ただし、証明の精度と信頼性を向上させるためには、この方法には多くのネットワークデータが必要です。AIインテリジェンスの複雑さが増すと、その識別能力が低下する可能性があるため、将来の物理認証ベースのID証明書が広く使用されると予想されます。

物理認証方法を使用する代表的なプロトコルはWorldCoinです。このプロジェクトは、Openaiの創設者Sam Altmanによって共同で発展し、ChatGptの作成者でもあります。WorldCoinは、身元証明を通じて世界中のすべての人に一意のデジタルIDを割り当て、これらの人々に$ WLDトークンを配布することを目指しています。これは、AIの将来の発展によって引き起こされる失業に対処するための普遍的なベーシックインカムの可能性を研究し、探求することです。

4.1.1

WorldCoinは、ORBという特別なハードウェアを使用して、人間の虹彩を認識しています。IRIS認識を完了した後、WorldCoin NetworkはIRISにWorld IDを発行し、ユーザーの個人デバイスで世界IDにアクセスするための秘密鍵を生成します。

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WorldCoin Orb、出典：WorldCoinホワイトペーパー

現在、WorldCoinネットワークは、スキャンのハッシュ値を虹彩データのハッシュ値のみ保存します。これにより、ユーザーが再構築または識別されるのを防ぎます。World IDが必要な場合、ユーザーのデバイスはゼロ認識証明書を生成し、ネットワークに送信し、それによりユーザーチェーン上のデータのデータプライバシーを保護します。ただし、システムは世界IDを授与されたときに虹彩認識を実行するため、トランザクションのデバイスの秘密鍵を保持しているデバイスを介して世界IDを転送するなど、いくつかの課題があります。秘密鍵を取得するには。これらの問題に対処するために、WorldCoinは世界IDを使用する際の生体認証システムの導入について議論し、行動分析に基づいてAI検出アルゴリズムを開発します。

5。結論

この記事では、AIがこれらの契約が直面している課題と、AIインテリジェンスに基づく将来に直面している課題に統合された新しいサービス契約について説明しました。

将来、AIとブロックチェーンテクノロジーは、互いに互いに統合され、互いに統合され続け、お互いの欠陥を補うことになります。この融合により、AIやブロックチェーン技術に簡単にアクセスして使用できるように、より便利な環境を個人に提供することが期待されています。

特に、AIインテリジェンスを備えた将来の経済エコシステムでは、人々は深い財務知識なしに金融サービスを簡単に使用し、提供します。これは、チェーン上の生態系の流動性を大幅に向上させ、金融業界の包括性を拡大するのに役立ちます。

さらに、AIとブロックチェーンは互いに影響を与えるだけでなく、さまざまな業界でインフラストラクチャになる可能性もあります。したがって、これらの2つの技術の発展は、単一の産業に限定されず、人間社会全体に大きな影響を与えるでしょう。

ただし、データプライバシー保護やAIの責任の問題などのAI関連規制、およびトークンの証券属性などのブロックチェーン関連規制は、これらの技術の将来の開発方向性と産業構造に大きな影響を与えます。したがって、今後のAIおよびブロックチェーン業界の規制に細心の注意を払う必要があります。

これらの技術の発展が人間にとってより良い環境を作り出し、社会の多くの問題を解決するのに役立つことを最終的に願っています。