AIと暗号の融合:3つのキーディレクション

人工知能とブロックチェーン技術の急速な発展に伴い、両者の結合は爆発的な成長を迎えています。本稿では、AIと暗号化技術の融合における3つの重要な発展方向について探ります。

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1. スマートエージェント駆動の活発な経済エコシステムを構築する

ブロックチェーンにおけるスマートエージェントの応用は、すでに巨大な潜在能力を示しています。現在、この分野は不断に境界を突破し、AIと暗号化分野で最も革新的な方向の一つとなっています。

将来、スマートエージェントは複雑なマルチパーティコラボレーションプロジェクトを管理することが期待されています。例えば、研究分野では、エージェントが特定の病気の治療法を見つける責任を担うことができます：

• トークン調達プラットフォームを通じて資金を調達する
• 資金を利用して研究資料へのアクセス費用と分散型計算ネットワークのシミュレーション費用を支払う
• 賞金プラットフォームを通じて人間を募集し、実験検証を行う

それに加えて、代理は個人ウェブサイトの構築や芸術作品の創作などの簡単なタスクを実行することができ、適用シーンは非常に広範です。

スマートエージェントが伝統的なチャネルではなくブロックチェーンを選択して金融活動を行う利点には、

• マイクロペイメント機能
• 即時決済は資本効率を向上させます
• DeFiを通じてさまざまな金融活動にシームレスに参加する

より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核心的な能力となる可能性があります。

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2. AIのブロックチェーンコード開発における応用の向上

大規模言語モデルはコード作成において強力な能力を示しており、今後さらに向上することが期待されています。これにより、暗号化開発者の効率が2-10倍向上する見込みです。

しかし、現在、AIはブロックチェーン技術を理解する上でいくつかの課題に直面しています：

• 高品質な原始トレーニングデータが不足している
• 構築数量が不足しています
• 高品質な開発者とのインタラクションが不足している
• ブロックチェーンの基盤施設は頻繁に更新されるため、古いコードが適用できなくなる可能性があります。
• ブロックチェーンに対するAIの理解度を評価する方法が不足している

未来は以下の点に重点を置く必要があります：

• 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
• より多くのチームが検証構築を発表することを奨励する
• 開発者コミュニティで良い質問と回答の雰囲気を育む
• 高品質なベンチマークを作成し、AIのブロックチェーンに対する理解度を評価する
• ベンチマークテストで良好な性能を示すAIモデルの開発

最終的な重大な突破は、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. オープンで分散型のAI技術スタックをサポート

オープンソースとクローズドソースモデルの長期的なバランスは依然として不明瞭ですが、オープンなAIエコシステムをサポートすることは極めて重要です。これには以下の要素へのアクセス権が含まれます：

• 訓練データ
• トレーニングと推論の計算能力
• モデルの重み
• モデル出力検証機能

オープンAI技術スタックをサポートする重要性は、次の点に現れています：

1. 革新のイテレーションを加速する：オープンソースコミュニティは、大規模なAI企業の作業を効果的に補完し、AIの能力の限界を推進します。

2. ユーザーに選択肢を提供：制御ツールとして使用される可能性のある中央集権型AIに対して、オープンソースAIはユーザーに代替案を提供します。

現在のブロックチェーンエコシステムでは、データ収集、分散型計算力、分散型トレーニングフレームワークなど、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。

未来、私たちはオープンソースAI技術スタックの各レイヤーで、分散型データ収集、オンチェーンアイデンティティ検証、分散型トレーニング、IPインフラストラクチャなど、より多くの製品を構築できることを期待しています。

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