AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性

現在、AIと暗号化技術の結合は革新の爆発期に入っています。本稿では、この融合の三つの重要な発展方向について詳しく説明します。

! Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography

1. スマートエージェント駆動の経済エコシステム

最近の実践は、AIエージェントがブロックチェーン上で効果的に機能することを証明しています。この分野は、エージェントチェーン上の操作の限界を絶えず突破しており、巨大な潜在能力と広範な設計スペースを持っています。現在、これは暗号化とAIの分野で最も画期的で爆発的な方向の一つとなっており、これはまだ始まりに過ぎません。

将来的には、インテリジェントエージェントが多面的な経済調整を必要とする複雑な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化合物を探す責任を負うことができます。

• トークン募金プラットフォームを通じて資金調達を行う
• 募集資金を利用して研究資料へのアクセス費用を支払い、分散型計算ネットワーク上で化合物シミュレーションを行う
• 報酬プラットフォームを通じて人間を募集し、実験検証作業を実施する

複雑なプロジェクトを除いて、代理は個人のウェブサイトを作成したり、アート作品を創作するなどの簡単なタスクを実行することもでき、アプリケーションのシーンには無限の可能性があります。

ブロックチェーン技術は代理活動をサポートする上で独自の利点を持っています：

• 少額決済アプリ
• スピードの利点、即時決済機能は代理店が最大の資本効率を実現するのに役立ちます。
• DeFiを通じて資本市場に入ることで、資産の鋳造、取引、投資管理、借入などの操作をシームレスに行う

技術の発展の規則から見ると、パス依存性は重要な役割を果たします。ますます多くの代理人が暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続は代理人の核心的な能力になる可能性が高いです。

今後の方向性は以下の通りです。

1. リスク管理メカニズムの探索
2. 非投機的な使用シーンを推進する
3. 開発の進捗を加速し、テストネットのプロトタイプまたはメインネットの運用を実現する

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2. コード開発におけるLLMの能力を向上させる

大規模言語モデルはコード作成において優れた成果を示しており、今後さらに向上する見込みです。これらの能力により、開発者の効率は2〜10倍向上することが期待されています。最近、高品質なベンチマークを構築してLLMsのコード理解と作成能力を評価することで、LLMsがエコシステムに与える潜在的な影響を理解する手助けとなるでしょう。

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しかし、現在でもいくつかの課題があります：

• 高品質な原始トレーニングデータの不足
• 構築数が不足しています
• 技術フォーラムでは高い情報価値のあるインタラクションが不足している
• インフラの急速な発展により、古いコードが適用できない可能性があります
• 評価モデルの理解度を測る方法が不足している

今後の発展方向には以下が含まれます：

• インターネット上の関連データの質を改善する
• より多くのチームに検証ビルドを公開することを奨励する
• 技術交流プラットフォームでの質の高い問答を向上させる
• 高品質なベンチマークを作成する
• ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示すLLMファインチューニングモデルの開発

最終目標は、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検証ノードクライアントを実現することです。

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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間の長期的な力のバランスは依然として不明確です。現在最も可能性が高いのは現状維持であり、大手テクノロジー企業が最前線の発展を推進し、オープンソースモデルが迅速に追随し、特定のアプリケーションシーンで微調整を通じて独自の利点を得るという状況です。

オープンAI技術スタックの重要性は次の点に現れます：

1. イノベーションの加速：オープンソースコミュニティによるオープンソースモデルの迅速な改善と微調整は、コミュニティがどのように大規模なAI企業の仕事を効果的に補完しているかを示しています。
2. 中央集権的なAIを信頼しないユーザーに選択肢を提供する：AIが制御ツールとして使用される可能性を考慮し、オープンソースのAI技術スタックをサポートすることで、ユーザーに代替手段を提供できます。

現在のエコシステムには、データ収集、分散型コンピューティング、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。

未来の発展方向には次のものが含まれます：

• 中央集権化されていないデータ収集
• オンチェーンID検証
• 分散型トレーニング
• IPインフラストラクチャは、AIが使用するコンテンツに対してライセンスと支払いを行うことを可能にします

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