AIと暗号化技術の統合に関する3つの主要な開発方向

現在、AIと暗号化技術の交差点は急速な発展段階に入っています。本稿では、AI+暗号化の融合に関する三つの重要な発展方向を詳述します。

! 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チェーン上経済の構築

スマートエージェントのオンチェーンでの運用可能性は検証されています。この分野の実験は、エージェントのオンチェーン操作の境界を常に突破しており、巨大な潜力と広範な設計空間があります。現在、これは暗号およびAI分野で最も革新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。

未来、スマートエージェントは多方面の経済調整が必要な複雑なプロジェクトを管理することができます。例えば、研究の分野では、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。

• 資金調達を行うためのトークン募資プラットフォーム
• 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の計算費用を行う
• 報酬プラットフォームを通じて人間を募集して実験検証作業を行う

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の構築やアート作品の創作などの簡単なタスクも実行でき、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。

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なぜ代理人がブロックチェーン上で金融活動を実行することがより有利なのか？

暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：

• 小額決済アプリケーション
• 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アクセス：代理はシームレスに資産を鋳造し、取引、投資、貸借操作、レバレッジの使用などを行うことができます。

技術の発展の法則から見ると、パス依存性が重要な役割を果たしています。ますます多くのエージェントが暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続はエージェントの核心的な能力になる可能性が高いです。

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将来の開発優先事項

1. リスク管理メカニズム：代理人に完全に制約のない行動の自由を与えてはいけない
2. 非投機的な使用シーンを推進する：例えば、暗号化通貨を使ってチケットを購入したり、ステーブルコインの投資ポートフォリオの収益を最適化したり、食べ物を注文したりすることなど。
3. 開発進捗要件：少なくともテストネットのプロトタイプ段階に達する必要があり、できればメインネットで稼働していることが望ましい。

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2. LLMが暗号コードを書く能力を向上させる

大規模言語モデルはコード作成において優れたパフォーマンスを示しており、将来的にはさらに向上することが期待されています。これらの能力を通じて、暗号化開発者の効率は2〜10倍向上する可能性があります。最近、高品質のベンチマークを構築してLLMsの暗号化コードの理解と作成能力を評価することで、LLMsが暗号化エコシステムに与える潜在的な影響を理解するのに役立つでしょう。

しかし、現在でもいくつかの課題が存在します：

• 質の高い原始トレーニングデータが不足している
• 構築数が不足しています
• 開発者コミュニティプラットフォームに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
• 暗号化基盤の発展が急速で、古いコードが現在のニーズに適さない可能性があります
• 特定の暗号プロジェクトに対する理解度を評価するモデルが不足している方法

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将来の開発優先事項

• インターネット上でより良い暗号化関連データを取得するのを助ける
• より多くのチームに検証構築を発表することを奨励する
• エコシステム内のより多くの人々が開発者コミュニティプラットフォームで積極的に質問し、回答することを促進する
• 高品質なベンチマークを作成し、LLMが暗号プロジェクトを理解する程度を評価するためのものです
• ベンチマークテストで良好な性能を発揮するLLM微調整モデルを開発し、暗号化開発者の作業効率を加速させる

最終的な重要な成果は、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する

AI分野において、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの間の長期的な力のバランスは依然として明確ではありません。現在の最も単純な予想は現状を維持することです——大手テクノロジー企業が最前線の開発を推進し、オープンソースモデルは迅速に追随し、特定のアプリケーションシナリオにおいて微調整を通じて独自の優位性を獲得します。

オープンAI技術スタックの重要性は、次のように表れます：

1. オープンソースモデルによる革新の加速：オープンソースコミュニティのオープンソースモデルに対する迅速な改善と微調整は、コミュニティがどのように大手AI企業の作業を効果的に補完し、AI能力の境界を推進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は権威主義的な政権の強力なツールとなる可能性があります。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、ユーザーに代替の選択肢を提供できます。

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将来の開発優先事項

オープンソースのAI技術スタックの各レイヤーでより多くの製品を構築できることを期待しています。

• 中央集権的でないデータ収集
• チェーン上のアイデンティティ：ウォレットによる人間のアイデンティティを検証するプロトコル、AI APIの応答を検証するプロトコルをサポートし、ユーザーがLLMと対話していることを確認できるようにします。
• 去中心化トレーニング
• IPインフラストラクチャ：AIが使用するコンテンツにライセンスを付与（および支払う）ことを可能にする

これらのオープンで分散型のAI技術スタック要素をサポートすることにより、AI革新を加速し、ユーザーにより多くの選択肢とコントロールを提供できます。

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