ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータービジョンなどの主要テクノロジーの継続的な進歩により、人工知能は医療診断、財務リスク管理、インテリジェントな顧客サービスなどの複数の分野で強力な応用可能性を示すことができました。 International Data Corporation (IDC) のレポートによると、人工知能テクノロジーは、2030 年までに 15 兆米ドルを超える生産額で世界経済の成長に貢献すると推定されています**。
生成 AI は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ コンテンツなどの人工コンテンツを生成するために使用される人工知能の一種です。クリエイティブ プロセスのスピードアップ、コンテンツの品質と多様性の向上、コストと時間の削減に役立ちます。 Web3 では、生成 AI には次のようなアプリケーション シナリオがあります。
テキストベースの人工知能と Web3 への影響: テキストベースの人工知能とは、AI を使用してテキストを生成することを指します。これを使用すると、人々が Web を検索する方法を変えることができ、チャット インターフェイスを通じて Web をナビゲートするためのより直感的でパーソナライズされた方法が提供されます。また、ブロックチェーン ゲームで対話、ストーリー、キャラクターなどのゲーム要素を生成するためにも使用できるため、ゲーム開発者やアーティストの創造性と生産性が向上します。
AI は GameFi でのアバターやアイテムの生成に役立ちます: 生成 AI モデルは、アバター、装備、乗り物からアーティファクトに至るまで、Web3 環境でのゲーム アセットの大規模な作成を支援できます。これらのアセットは各ゲーム内で完全に相互運用可能であるため、アセット所有者はゲームの公開時にそれらを使用して新しい課題に取り組むことができます。
AI はバグの発見に役立ちます: Web3 インフラストラクチャとアプリケーションを構築する際、AI は開発プロセスの簡素化に役立ちます。たとえば、人工知能アプリケーションは、コードの読み取りと書き込み、およびコード内のエラーの検出によってコードをデバッグするために使用されます。これにより、コードの品質とセキュリティが向上し、開発時間とコストが節約されます。
2. 将来のより広範なアプリケーションスペース
Web3 の世界におけるコンテンツ品質の向上とコスト削減における生成 AI の役割は自明のことであり、Web3 が発展し、より分散化されたユーザー中心のエコシステムに変化するにつれて、人工知能の人気と役割はさらに計り知れないものになっています。人工知能研究者のロジャー・ブラウンは、人工知能の機能を利用することで、Web3 分野の次の側面に貢献できる可能性があるとブログで述べています。
個人を識別および評価するシステム: 分散型で自律的な ID ソリューションを提供することは、Web3 の目標の 1 つです。 AI は、ユーザーの行動を分析し、資格情報を検証し、信頼性を評価することにより、強力な ID と評判システムを構築する上で重要な役割を果たします。安全な対話を確保し、参加者間の信頼感を育むために、Web3 エコシステムには人工知能アルゴリズムが搭載されています。
人工知能の未来はおそらく、著者ウィリアム ギブソンの有名な引用によって最もよく説明されます。「****未来はすでにここにありますが、それは均等に分散されていないだけです。」。これは今日の AI と Web3 の交差点にも当てはまります。
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AI が Web3 を構築する方法 人工知能と分散化の交差点はどこにあるのか
デジタル時代の波の中で、人工知能 (AI) と Web3 テクノロジーがイノベーションの光を放っています。知能と自己学習という特性を持つ人工知能は、徐々に私たちの日常生活に浸透し、私たちの働き方、コミュニケーションの仕方を変え、さらには考え方にも影響を与えています。同時に、ブロックチェーンの次世代進化の方向性としての Web3 テクノロジーは、従来のインターネットの制限を打ち破り、ユーザーにデジタル資産とデータ主権を制御できるようにします。
この記事では、人工知能と Web3 の統合を深く探求し、この 2 つの交差点の可能性を発掘し、将来的に人工知能と分散化の織り交ぜによってもたらされる革命的な変化を探ります。
Web3 エコシステムにおいて AI がどのように大きな役割を果たすことができるかを探り、ケーススタディを通じて Web3 が人工知能の進化をどのように促進できるかを分析します。イノベーションと可能性に満ちたこのデジタル時代に突入し、人工知能と Web3 の統合という素晴らしい旅を一緒に探索しましょう。
AIとWeb3の開発状況
1. AI開発の概要
近年、人工知能技術は急速な発展を遂げ、科学技術分野で輝かしいスターとなっています。人工知能とは、コンピューター アルゴリズムを使用して人間の知能をシミュレートするテクノロジーを指し、大量のデータとコンテンツを理解して処理し、パーソナライズされたサービスと推奨事項を提供し、意思決定と効率を最適化するのに役立ちます。
ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータービジョンなどの主要テクノロジーの継続的な進歩により、人工知能は医療診断、財務リスク管理、インテリジェントな顧客サービスなどの複数の分野で強力な応用可能性を示すことができました。 International Data Corporation (IDC) のレポートによると、人工知能テクノロジーは、2030 年までに 15 兆米ドルを超える生産額で世界経済の成長に貢献すると推定されています**。
人工知能は現在の Web2 ネットワークで重要な役割を果たしていますが、データの独占、プライバシーの漏洩、情報のフィルタリングと操作など、いくつかの問題がまだあります。
2. Web3 開発の概要
Web3 とは、ブロックチェーン技術に基づいた次世代インターネットを指します。ブロックチェーン テクノロジーの中心原理である分散台帳は、データのセキュリティと透明性を確保し、一元化されたデータ ストレージによって引き起こされる潜在的なセキュリティ リスクを回避します。ブロックチェーン テクノロジーには次の利点があります。
ブロックチェーン技術が継続的に成熟するにつれて、さまざまな分散型アプリケーション (DApps) が登場し、ユーザーがサードパーティの仲介者なしでトランザクションを実行したり協力したりできるようになりました。 DApps は、ブロックチェーン ネットワーク上で実行されるアプリケーションを指し、集中プラットフォームやサービス プロバイダーには依存せず、ユーザーによって独立して参加および提供されます。
Web3 の発展により、ユーザーにはより大きなデータ主権と制御が与えられ、社会の分散化と民主化が促進されます。ただし、DApps は、スケーラビリティ、相互運用性、フレンドリーなユーザー インターフェイスと対話方法の欠如、法的監督など、いくつかの課題とリスクにも直面しています。
**AI は Web3 にどのように組み込まれますか? **
人工知能と Web3 は、将来の発展の方向性を示す 2 つの最先端テクノロジーであり、それぞれ生産性の上限に関する私たちの想像を打ち破り、経済モデルの理解を再構築しました。しかし、両者を有機的に組み合わせるのは容易ではなく、技術的な課題に直面するだけでなく、市場の真の需要を見つける必要もあります。
1. ジェネレーティブ AI は Web3 をどのように変えるか
生成 AI は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ コンテンツなどの人工コンテンツを生成するために使用される人工知能の一種です。クリエイティブ プロセスのスピードアップ、コンテンツの品質と多様性の向上、コストと時間の削減に役立ちます。 Web3 では、生成 AI には次のようなアプリケーション シナリオがあります。
2. 将来のより広範なアプリケーションスペース
Web3 の世界におけるコンテンツ品質の向上とコスト削減における生成 AI の役割は自明のことであり、Web3 が発展し、より分散化されたユーザー中心のエコシステムに変化するにつれて、人工知能の人気と役割はさらに計り知れないものになっています。人工知能研究者のロジャー・ブラウンは、人工知能の機能を利用することで、Web3 分野の次の側面に貢献できる可能性があるとブログで述べています。
Web3 エコシステムは人工知能を活用しており、人々は分散型でユーザー中心のインターネットを構想しています。これら 2 つのテクノロジーを統合すると、自動化されたプロセスをインテリジェントに実行し、データに基づいた洞察を取得し、統合を通じてパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。
人工知能と分散型テクノロジーを組み合わせることで、デジタル環境はより包括的で透明性が高く、ユーザーが制御できるようになり、人々がより簡単かつ効率的に対話し、共同作業できるようになると期待されています。このテクノロジーは、より包括的で透明性があり、ユーザーが制御できるデジタル環境の開発に今後も貢献していきます。
3. 代表的なアプリケーション: Web3 人工知能アシスタント
Web3 Analyticsを例に挙げると、Web3データサービスを中心に、データの検証、生成、分析、トランザクション、次世代インターネットのサポートまでをワンストップで提供することを目指す会社です。
その最新のコア製品である W3AI は、Web3 業界の AI レイヤ 2 に位置する人工知能テクノロジーに基づく Web3 垂直モデルです。現在、W3AI は、Web3 ユーザー エクスペリエンスを向上させるために設計された一連の包括的なサービスを提供しています。これらのサービスは、次の 3 つの主要なビジネス領域に分類されます。
W3AI は、データ作成者が高品質の洞察を構築し、データセット、分析ツール、所有権検証機能を通じてデータの収益化を実現できるように支援します。同時に、Phala Network が提供する分散コンピューティング クラウド テクノロジーと、Arweave や Subspace などの新世代ストレージ チェーンが提供するストレージベースのコンセンサス パラダイムを組み合わせることで、**第三者認証なしでデータの所有権を検証できます。
W3AI は人工知能テクノロジーを使用して、効率的でインテリジェントで信頼性の高いデータ ソリューションをユーザーに提供しており、これが Web3 の未来を構築する実践になっていると言えます。
AI と Web3 の統合の課題
Web3クラウドサービス
人工知能と Web3 には大きな可能性があるにもかかわらず、この 2 つを組み合わせる場合には依然として技術的な困難とアプリケーションの制限がいくつかあります。いくつかの大きな課題を次に示します。
AI と Web3 統合の未来を構築する
Web3クラウドサービス
人工知能と Web3 は、それぞれの分野に多大な影響を与えている最先端技術であり、Web3 と人工知能の可能性は無限であり、ユーザーの想像力によってのみ制限されると言えます。
人工知能と Web3 の統合には、複数の分野での相互協力が必要です。テクノロジー企業、学界、ブロックチェーンコミュニティは協力を強化し、オープンイノベーションプラットフォームとエコシステムを確立し、より多くのプロジェクトと実践を奨励し、AIとWeb3の開発を共同で促進することができます。
一方、政府規制当局は AI と Web3 の融合において重要な役割を果たしています。関連する規制と標準を策定し、ユーザー データのセキュリティとプライバシーを確保し、スマート コントラクトとアルゴリズムの使用を規制することは、信頼性の高い人工知能と Web3 アプリケーション環境を確立するのに役立ちます。
人工知能と Web3 を統合し、新しい時代におけるインテリジェンスの統合と分散化を模索することにより、データのプライバシーと共有、分散型のインテリジェント自律組織、およびブロックチェーン ネットワークのパフォーマンスにおいて重要なブレークスルーがもたらされると期待されています。しかし、人工知能と Web3 の統合は多くの課題とリスクにも直面しており、AI と Web3** の統合のためのよりオープンで安全かつ信頼性の高い未来を構築するには、業界を超えた協力、規制と標準の策定、一般教育の取り組みが必要です。
人工知能の未来はおそらく、著者ウィリアム ギブソンの有名な引用によって最もよく説明されます。「****未来はすでにここにありますが、それは均等に分散されていないだけです。」。これは今日の AI と Web3 の交差点にも当てはまります。