AI + ブロックチェーンは次の飛躍の道になるのでしょうか？

原文标题：AI x Blockchain The Next Level

原文作者：スティーブ・ヴァッサロ、ファウンデーション・キャピタルのジェネラルパートナー

編訳：倩雯、ChainCatcher

写真は2021年3月31日に撮影され、作業員がマイニングマシンを移動しています。

ブロックチェーンと人工知能は、私たちの時代を象徴する二つの技術です。どちらの技術も強力で破壊的な力を持ち、まるでゴジラとキングコングのように、ほとんど誰にも止められません。しかし、キングコングとゴジラが自分たちでは解決できない敵に直面したとき、彼らは時折協力することもあります。（来年、彼らは『ゴジラ vs. コング：新帝国』で再び共演します）。

人工知能とブロックチェーンという二つの偉大な技術の突破口が結びつくことで、無限の可能性が解き放たれ、私たちが直面する厄介な問題を共に解決することができるでしょう。

最近、私はこの二つの方向性の結合が持つ巨大な可能性を探る機会がありました。先日、Coinbaseの初回「機械学習（ML）とブロックチェーン」会議でパネルディスカッションを主催しました。このパネルには、学術界と産業界からの四人の専門家が集まり、これら二つの急速に発展する技術がどのように融合し、巨大な潜在能力を解放するかを解説しました。私たちの会話は、ブロックチェーンが人工知能の発展をどのように加速するか、ブロックチェーンデータとの協力の複雑さ、大規模言語モデル（LLM）の展望など、多くのテーマをカバーしました。

人工知能とブロックチェーンの結合の大きな利点は、データの虚偽やコンテンツの虚偽の問題に関して（人工知能の発展に伴い、偽データや偽コンテンツはますます解決が急がれる大問題となっています）、ブロックチェーンが解決策として機能し、暗号化されたデジタル署名やタイムスタンプを用いて虚偽情報に対抗し、人々に何が真実で何が虚偽であるかを理解させることができる点です。

同時に、人工知能はブロックチェーンネットワークの効率を向上させ、その安全性を強化し、リアルタイムのオンチェーンデータに基づいてプロトコルが決定を下すことを可能にする新しい機能を解放します。

より明確に意見を伝えるために、以下の内容は私の同僚の発言から抜粋し、編集して提示します。

バスカー・クリシュナマチャリ、南カリフォルニア大学電子工学およびコンピュータサイエンス教授

私の見解では、ブロックチェーンと人工知能には二つの主要な交差点があります。一つ目は、ブロックチェーンの課題を解決するためにMLモデルを適用すること、二つ目は、人工知能の解決が急がれる問題を解決するためにブロックチェーンを利用することです。

第一のケースでは、MLモデルはブロックチェーンデータの中から複雑なパターンを抽出し、オンチェーンの分散型アプリケーションの性能を向上させるのに役立ちます。取引データを分析することで、MLモデルは洗浄取引や不正資金移動などの潜在的な不正行為を明らかにし、新たに現れるセキュリティ脅威を検出します。ブロックチェーンネットワークの安全性を確保するのを助けるだけでなく、MLモデルはネットワークの性能を向上させることもできます。例えば、取引量に応じて動的に取引手数料を調整し、ピーク時にシステムリソースを最適化することができます。

現在あまり議論されていないのは、ブロックチェーンが人工知能の発展をどのように助けるかということです。境界のないインターネットネイティブな支払いシステムの基盤として、ブロックチェーンは人々がデータや計算リソースを提供し、MLモデルを訓練するための経済的インセンティブを創出することができます。私たちは南カリフォルニア大学で、去中心化データ市場に関する研究を行っています。

近年、少数のテクノロジー企業が世界のデータと人工知能のますます多くのシェアを占めるようになっています。これにより、プライバシー、偏見、安全性に対する懸念が生じています。ブロックチェーンは去中心化、透明性、公開監査可能なシステムであり、これらの問題を解決することができます。例えば、ブロックチェーンは人工知能モデルの訓練に使用されるデータの出所を追跡し、その真実性を暗号化された方法で検証することができます。これらの入力が改ざんされておらず、公正であることを確認することで、ブロックチェーンは人工知能システムが提供する提案に対する信頼を高めるのに役立ちます。

レオ・リアン、Coinbaseデータプラットフォームおよびサービス責任者

Coinbaseでは、私のチームが直面するほとんどの課題はデータに関連しています。具体的には、私たちはブロックチェーンからデータを抽出し、MLモデルが使用できる形式に変換する必要があります。私はブロックチェーンを玉ねぎのように想像するのが好きです。なぜなら、それは無数の複雑な層を持っているからです。その去中心化の性質は、データが多くのノードに分散していることを意味し、各ノードは独立して新しいブロックを検証し追加します。複数のブロックチェーンが機能する場合、これらのネットワークはさらに複雑になります。------今、あなたが扱うのは相互接続された玉ねぎネットワークです。この無秩序で分散したエコシステムの中で、データの整合性を同期させ、確保することは容易ではありません。

さらに、ブロックチェーンは比較的独立したシステムであり、その境界の外のデータにアクセスできません。MLモデルが現実世界を予測するためには、オンチェーンデータ（ブロックチェーンに保存されたデータ）とオフチェーンデータ（株価、為替レート、天候パターンなどのブロックチェーン外のデータ）を組み合わせる必要があります。これは、ブロックチェーンをインターネットに接続することに相当し、間違いなくエキサイティングでありながら困難なエンジニアリングの課題です。

サム・グリーン、Semiotic Labs共同創設者および研究責任者

Semiotic Labsでは、ブロックチェーンデータと対話し使用するための去中心化プロトコルであるThe Graphの人工知能開発を担当しています。簡単に言えば、Graphはブロックチェーンからデータを読み取り、データを処理し、インデックスを作成します。これは、百科事典の付録がアルファベット順に並べられたリストのようなものです。この組織構造は、ブロックチェーン上のデータの検索を簡素化します。ブロックチェーンデータをインデックス化することで、The Graphはこれらのデータをクエリ、分析、下流のアプリケーションに適用しやすい形式に変換します。

The Graph上の取引には二つの主要な参加者がいます。一つはデータの売り手であるインデクサー、もう一つはデータの買い手である消費者です。これらのエンティティは、私たちが「ゲートウェイ」と呼ぶものを通じて相互作用します。消費者がゲートウェイにクエリを送信すると、ゲートウェイは入札価格、サービス品質、遅延などの要因を考慮し、インデクサー間でクエリを分配します。インデクサーはこれらのクエリにサービスを提供し、消費者にブロックチェーンデータを提供することで収益を得ます。人工知能の助けを借りて、私たちはインデクサーが収益を最大化し、消費者が信頼できる高品質のサービスを受けられるようにするアルゴリズム価格設定エージェントを構築しました。

多くの面で、ブロックチェーンは人工知能エージェントを訓練するための理想的な環境です。なぜなら、スマートコントラクトによって定義されたルールや、取引中に記録されたユーザーの行動は、すべてチェーン上で公開されているからです。これらのルールと行動が既知であるため、私たちはこのブロックチェーン環境のシミュレーションを作成し、それを使用してAIエージェントを訓練し、その後これらのエージェントを展開することができます。成功の秘訣は迅速なフィードバックループにあります。試行錯誤の学習速度が速ければ速いほど、エージェントはより早くパフォーマンスを向上させることができます。

将来的には、LLMをThe Graphに統合することで巨大な潜在能力が解放されると考えています。現在、ユーザーはGraphQLという特別な言語を使ってThe Graphにクエリを送信する必要があります。それに対して、LLMはユーザーが自然言語（ChainCatcher注：プログラミング言語に対して、人々の日常生活で使用する言語）でリクエストを表現できるようにします。LLMは誰でも簡単な英語でThe Graphと対話できるようにし、これによりブロックチェーンデータへのアクセスの民主化がさらに進むでしょう。

ポール・ボーム、Teleport創設者

Teleportは、カーシェアリングのためのオープンマーケットを開発しています。現在、カーシェアリング市場は閉鎖的なシステムであり、ユーザーが異なるサービス間で移行することが非常に困難です。もし電子メールシステムがカーシェアリングのように閉鎖的であれば、マイクロソフトのOutlookメールとアップルのiCloudメールのユーザーは互いにメールを送信することができません。同様に、ネットワークシステムが閉鎖的なシステムであれば、アップルのSafariブラウザはMicrosoft.comと通信することができません。

オープンなカーシェアリングは、この市場が再びインターネットの規範の監視を受けることを意味します。オープンなシステムでは、参加者はさまざまな供給者の多様なアプリケーションから選択し、相互にコミュニケーションを取ることができます。一方、閉鎖的な市場では、公正な価格が存在せず、価格は供給者によって提供され、彼らが得られる価値を最大化します。オープンなカーシェアリングを実現し、中間業者を排除することは、ドライバーがより多くの利益を得られることを意味し、乗客が毎回支払う料金が少なくなり、最終的にはより多くの資金が地域経済に循環することになります。

オープンな市場が成功するためには、ユーザーの信頼が必要です。エンジニアはしばしば、速度や新しい機能など、技術のさまざまな側面に最初に注目します。しかし、現実世界の市場を構築する際には、ユーザーの安全、セキュリティ、プライバシーに対するニーズから出発しなければなりません。そうすることで、これらのニーズを満たすための最適な技術を特定でき、間違った道を歩むことを避けることができます。

もちろん、これらの仮定はあくまで可能性の一部に過ぎず、この一連の対話の始まりに過ぎません。これらの対話は、ブロックチェーンと機械学習が結びつくときに、どの側面が解放され、強化され、安定し、新たな高みへと達するかに焦点を当てています。ブロックチェーンなどのデジタルコンセンサス技術は、公平で信頼でき、安全で、証明可能なシステムを実現することができます。

人工知能が信頼をさらに破壊する一方で、ブロックチェーンは信頼のネットワークを強化し、敏感なデータの完全性を保証するための強力なメカニズムを提供します。同時に、人工知能は人々が分散データの深海を探求することを可能にし、これらのデータはブロックチェーンが大規模に採用される際に過度に重く、複雑になる原因となります。人工知能を大規模な問題に展開することで、私たちはブロックチェーンを10億人のユーザーに届けることができます。

ブロックチェーンや人工知能の起業家にとって、これは非常に刺激的な展望です。私たちが議論しているのは、単なる一つの技術ではなく、二つの技術の結合と促進です。人工知能とブロックチェーンは、まるでゴジラとキングコングのように、二大怪獣の巨頭の利点が結びつくことで、必ずや無敵の存在となるでしょう。