Modulus labs は、オフチェーンで ML 計算を実行し、zkp を柔軟に生成することにより、検証可能な AI を実装しています。この記事では、アプリケーションの観点からこのソリューションを再展開し、どのシナリオでそれが厳密に必要であるか、どのシナリオで需要が弱いかを分析し、最終的には水平方向の AI の遅延を引き起こします。開発とパブリックチェーンに基づく垂直統合されたAI生態モデルの主な内容は次のとおりです。
垂直型 AI アプリケーション エコシステム: 検証可能な AI の末端はスマート コントラクトであるため、AI とネイティブ dapp 間の信頼を消費するインタラクティブな呼び出しが検証可能な AI アプリケーション間で可能である可能性があるため、これは構成可能な AI アプリケーション エコシステムとなる可能性があります。
水平型 AI アプリケーション エコシステム: パブリック チェーン システムは、サービスの支払い、支払いのボトルネックの調整、ユーザーのニーズと AI サービス プロバイダーのサービス内容のマッチングなどの課題に対処でき、ユーザーはより高度な分散型 AI サービス エクスペリエンスを得ることができます。自由。
！[f2puwy641xrynaz5ixozudopdk2ithktyhi7tsu.png]（https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-40baef27dd-271a90e390dd1a6f-6d2efef1 "deffert-deftef1" 710888876 " ifiable ai **
1.3.1 AI の検証が必要になる可能性があるシナリオ
Rocky ボットのシナリオでは、ユーザーは ML 計算プロセスを検証する必要がない場合があります。まず、ユーザーには専門的な知識がなく、実際の検証を行う能力がありません。たとえ検証ツールがあっても、ユーザーには[ボタンを押した]ように見え、インターフェイスのポップアップウィンドウは、このAIサービスが確かに特定のモデルによって生成されており、信頼性を判断できないことをユーザーに伝えます。第二に、ユーザーはAIの重要性が高いかどうかを気にするため、ユーザーは検証する必要がありません。ユーザーは価格が高くないときに移行し、常に最高のパフォーマンスを備えたモデルを選択します。つまり、ユーザーが AI の最終的な効果を追求している場合、ユーザーは最も効果の高いモデル サービスに移行するだけでよいため、検証プロセスはほとんど意味を持たない可能性があります。
**考えられる解決策の 1 つは、AI は提案者としてのみ機能し、ユーザーは独立してトランザクションを実行することです。 **人々が取引目標を AI に入力すると、AI はより適切なオフチェーンの取引パス/方向を計算して返し、ユーザーはそれを実行するかどうかを選択します。また、背後にあるモデルを確認する必要もなく、最も収益性の高い製品を選択するだけで済みます。
もう 1 つの危険だが非常にありそうな状況は、人々が資産の管理や AI の腐食プロセスをまったく気にしていないことです。自動的にお金を稼ぐロボットが登場すると、人々はそれに直接自分のお金を預けることさえいとわないでしょう。代理人のようなもの 財務管理のためにコインを CEX または従来の銀行に預けるのが一般的です。人々はその背後にある原理には関心がなく、最終的にどれだけのお金が得られるか、あるいはプロジェクト側がどれだけのお金を稼いでいると見せているかだけを気にします。ユーザー数が多く、検証可能な AI を使用するよりも優れています。プロジェクト側の製品のイテレーション速度が速くなります。
AI の出力が複数の人々の間の公平性に直接影響し、AI がチェーン上のデータを自動的に変更する場合、コミュニティと一般の人々は AI の意思決定プロセスを検討する必要があります。
ML によって処理されるデータが個人のプライバシーに関わる場合、zk はプライバシーを保護し、規制要件を提案することも求められます。
*2. パブリック チェーンに基づく 2 つの AI 生態モデル *
いずれにせよ、Modulus Labs のソリューションは、AI と暗号通貨を組み合わせて実用的なアプリケーション価値をもたらす上で大きな意味を持っています。しかし、パブリックチェーンシステムは個々のAIサービスの機能を向上させるだけでなく、新たなAIアプリケーションエコシステムを構築する可能性も秘めています。新しいエコロジーは、Web2 の AI サービス間に注目すべき関係をもたらしました. AI サービスとユーザーの間のコラボレーションの方法は、上流リンクと下流リンクの間のコラボレーションの方法でなければなりません. 潜在的な AI エコロジカル モデルは 2 つのタイプに要約できます:縦モードと横モードの種類。
2.1 垂直モード: アテンションにより AI 間の合成が可能
オンチェーン チェスの例「Leela vs the World」の特別な特徴は、人々が人間または AI に賭けることができ、ゲーム後にトークンが自動的に配布されることです。現時点でのzkpの意義は、AIの計算を検証するプロセスをユーザーに提供するだけでなく、チェーン上の状態遷移を引き起こすトラストとしても重要です。信頼保証により、AI サービス間、および AI と暗号通貨 dapps の間で dapp レベルの構成可能性を持たせることも可能になります。
コンポーザブル AI の基本単位は [オフチェーン ML モデル - ZKP 生成 - オンチェーン検証契約 - 主契約] であり、この単位は「Leela vs the World」のフレームワークで強化されていますが、単一 AI の実際のアーキテクチャはdapp は上記とは異なる場合があります。図では異なる場合があります。まず、チェスの状況では契約が必要ですが、実際には AI にはオンチェーン契約は必要ない可能性があります。しかし、コンポーザブル AI のアーキテクチャの観点から見ると、主な業務が契約を通じて記録される場合、他の 2 つは、主な契約の影響は必ずしも AI dapp 自体の ML モデルを必要としないということです。 dapp は一方向の影響を与える可能性があり、ML モデルは完了後、自分のビジネスに関連するコントラクトをトリガーするだけで、他の dapp によってコントラクトが呼び出されます。
AI アプリケーションは、まず DID が本物であるかどうかを確認し (虹彩データが背後にある)、チェーン上の評判に基づいて NFT をユーザーに割り当てます。
ネットワークサービスは、ユーザーが所有するNFTに基づいてネットワーク共有を調整します。
……
パブリック チェーン フレームワークの下での AI 間の相互作用は議論の対象ではありません。フルチェーン ゲームの分野における環境保護の貢献者である Loaf 氏は、かつて AI NPC がプレーヤーのように相互作用し、取引できるようにすることで、経済システム全体が機能することを提案しました。 AI ArenaはAI自動戦闘ゲームを開発し、自己最適化と自動化が可能です。ユーザーはまずNFTを購入します。各NFTは戦闘ロボットを表し、その背後にAIモデルが付いています。ユーザーは最初に自分でゲームをプレイし、AIとデータを交換してシミュレーションして学習し、ユーザーがAIが十分に強いと感じたら、アリーナに配置して他のAIと自動的に戦うことができます。 Modulus Labsが言及したAI Arenaは、これらのAIを検証可能なAIに変換することを望んでいます。どちらのケースでも、AI 間の直接対話によりトランザクション中にオンチェーン データが変更される可能性が見られました。
しかし、ユニバーサル ZKP を使用したさまざまな DAPP や検証コントラクトなど、具体的な実装に関して議論される多くの問題を解決するために AI をどのように組み合わせるか。ただし、zk の分野には優れたプロジェクトも数多くあります。たとえば、RISC Zero は、複雑な虚血性 zkp をオフチェーンからチェーンに解放することで大きな進歩を遂げました。おそらく、適切なソリューションが 1 つにまとめられる可能性があります。日。
2.2 ホリゾンタルモード：駐車場分散化を実現するAIサービスプラットフォーム
これに関して、プリンストン大学、清華大学、イリノイ大学アーバナシャンペーン校、香港科技大学、Witness Chain、Eigen Layerの人々が共同提案したSAKSHIと呼ばれる分散型AIプラットフォームを主に紹介します。その中心的な目標は、ユーザーがより分散化された方法で AI サービスを取得できるようにし、プロセス全体をよりトラストレスで自動化できるようにすることです。
コンポーザブル AI であっても、分散型 AI プラットフォームであっても、パブリック チェーンの AI 生態モデルには共通点があるようです。たとえば、AI サービス プロバイダーはユーザーと直接やり取りすることはなく、ML モデルを提供し、オフチェーンの計算と支払い、問題解決、ユーザーのニーズとサービスのマッチングを実行するだけでよく、これらはすべて分散型プロトコルを通じて解決できます。トラストレスなインフラストラクチャとして、パブリック チェーンはサービス プロバイダーとユーザーの間の困難を軽減し、同時にユーザーの自律性も高まります。
検証可能な AI から構成可能な AI へ—ZKML アプリケーション シナリオの考察
著者: 郭タービン、ミラー
全体として：
Modulus labs は、オフチェーンで ML 計算を実行し、zkp を柔軟に生成することにより、検証可能な AI を実装しています。この記事では、アプリケーションの観点からこのソリューションを再展開し、どのシナリオでそれが厳密に必要であるか、どのシナリオで需要が弱いかを分析し、最終的には水平方向の AI の遅延を引き起こします。開発とパブリックチェーンに基づく垂直統合されたAI生態モデルの主な内容は次のとおりです。
AI基盤が検証可能かどうか：オンチェーンデータが変更されているかどうか、公平性とプライバシーが関与しているかどうか
AIがチェーンの状態に影響を与えない場合、AIは提案者として機能し、人々は計算プロセスを検証することなく実際の効果を通じてAIサービスの品質を判断できます。
チェーン上のステータスに影響を与える場合、サービスが個人を対象としていて、特定のプライバシーに影響を与える場合でも、ユーザーは AI サービス品質の抽出と検査の計算プロセスを直接判断できます。
AI の出力が複数の人々の間の公平性と個人のプライバシーに影響を与える場合、たとえば、AI を使用してコミュニティ メンバーに報酬を評価して分配する場合、AI を使用して AMM を最適化する場合、または生物学的データを使用する場合、計算を見直す必要があります。 AI. これは、AI がどこで PMF を見つけたかを確認できます。
垂直型 AI アプリケーション エコシステム: 検証可能な AI の末端はスマート コントラクトであるため、AI とネイティブ dapp 間の信頼を消費するインタラクティブな呼び出しが検証可能な AI アプリケーション間で可能である可能性があるため、これは構成可能な AI アプリケーション エコシステムとなる可能性があります。
水平型 AI アプリケーション エコシステム: パブリック チェーン システムは、サービスの支払い、支払いのボトルネックの調整、ユーザーのニーズと AI サービス プロバイダーのサービス内容のマッチングなどの課題に対処でき、ユーザーはより高度な分散型 AI サービス エクスペリエンスを得ることができます。自由。
1. Modulus Labsの導入事例と活用事例
1.1 概要とコア ソリューション
Modulus Labs は、AI によってスマート コントラクトの機能が大幅に向上し、Web3 アプリケーションがより強力になると信じている「オンチェーン」AI 企業です。しかし、AIがWeb3を評価する場合には矛盾があります。つまり、AIの動作には多くの計算能力が必要であり、オフチェーンコンピューティングにおけるAIはブラックボックスであり、Web3の基本的な要件を満たしていないのです。信頼でき、検証可能であること。
したがって、Modulus Labs Summit zk ロールアップ [オフチェーン修復 + オンチェーン検証] プランでは、検証可能な AI アーキテクチャ、具体的には、ML モデルがオフチェーンで実行され、ML 計算プロセスのために zkp がオフチェーンで生成されることが提案されました。この zkp を通じて、オフチェーン モデルのアーキテクチャ、権限、入力を検証でき、もちろん、この zkp をスマート コントラクトによる検証のためにチェーンに公開することもできます。現時点では、AI とオンチェーン コントラクトはよりトラストレスな相互作用を行うことができ、大まかに「オンチェーン AI」が実現されます。
検証可能な AI アイデアに基づいて、Modulus Labs は現在 3 つの「オンチェーン AI」アプリケーションを立ち上げ、多くの考えられるアプリケーション シナリオも提案しています。
1.2 適用事例
※最初にリリースされたのは自動売買AI「Rocky bot」です。 Rocky は、wEth/USDC 取引ペアの履歴データからトレーニングされています。過去のデータに基づいて将来のトレンドを判断し、トランザクションの決定後、意思決定プロセス（計算プロセス）用のzkpを生成し、トランザクションをトリガーするメッセージを送信するためにL1を転送します。 ※2つ目はオンチェーンチェスゲーム「Leela vs the World」で、ゲームの当事者はAIと人間であり、チェスの状況が契約書に組み込まれています。プレイヤーはウォレットを通じて操作（契約とのやり取り）を行います。 AI は新しいチェスのゲーム状況を読み取り、判定を完了し、計算プロセス全体の zkp を生成します。両方のステップは AWS クラウド上で行われ、zkp はチェーン上のコントラクトによって検証されます。検証が成功した後、チェス ゲーム コントラクトは「チェスをプレイする」と呼ばれます。
さらに、Modulus Labs は他の例についてもいくつか言及しています。
！[f2puwy641xrynaz5ixozudopdk2ithktyhi7tsu.png]（https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-40baef27dd-271a90e390dd1a6f-6d2efef1 "deffert-deftef1" 710888876 " ifiable ai **
1.3.1 AI の検証が必要になる可能性があるシナリオ
Rocky ボットのシナリオでは、ユーザーは ML 計算プロセスを検証する必要がない場合があります。まず、ユーザーには専門的な知識がなく、実際の検証を行う能力がありません。たとえ検証ツールがあっても、ユーザーには[ボタンを押した]ように見え、インターフェイスのポップアップウィンドウは、このAIサービスが確かに特定のモデルによって生成されており、信頼性を判断できないことをユーザーに伝えます。第二に、ユーザーはAIの重要性が高いかどうかを気にするため、ユーザーは検証する必要がありません。ユーザーは価格が高くないときに移行し、常に最高のパフォーマンスを備えたモデルを選択します。つまり、ユーザーが AI の最終的な効果を追求している場合、ユーザーは最も効果の高いモデル サービスに移行するだけでよいため、検証プロセスはほとんど意味を持たない可能性があります。
**考えられる解決策の 1 つは、AI は提案者としてのみ機能し、ユーザーは独立してトランザクションを実行することです。 **人々が取引目標を AI に入力すると、AI はより適切なオフチェーンの取引パス/方向を計算して返し、ユーザーはそれを実行するかどうかを選択します。また、背後にあるモデルを確認する必要もなく、最も収益性の高い製品を選択するだけで済みます。
もう 1 つの危険だが非常にありそうな状況は、人々が資産の管理や AI の腐食プロセスをまったく気にしていないことです。自動的にお金を稼ぐロボットが登場すると、人々はそれに直接自分のお金を預けることさえいとわないでしょう。代理人のようなもの 財務管理のためにコインを CEX または従来の銀行に預けるのが一般的です。人々はその背後にある原理には関心がなく、最終的にどれだけのお金が得られるか、あるいはプロジェクト側がどれだけのお金を稼いでいると見せているかだけを気にします。ユーザー数が多く、検証可能な AI を使用するよりも優れています。プロジェクト側の製品のイテレーション速度が速くなります。
一歩下がって考えると、AI がオンチェーンの状態変更にまったく関与しない場合、オンチェーンのデータがユーザーによる消費のためにプルダウンされる場合、計算プロセスのために ZKP を生成する必要はありません。ここでは、そのようなアプリケーションが [データ サービス] に変わります。
※Mestが提供するチャットボックスは典型的なデータサービスであり、ユーザーはNFTにいくら使ったかを尋ねるなど、質疑応答形式で自分のオンチェーンデータを理解することができます。 *ChainGPT は、取引前にスマート コントラクトを解釈して、正しいプールで取引しているかどうか、または取引がピンチかフロントランになる可能性があるかどうかを通知できる多機能 AI アシスタントです。 ChainGPT は、AI ニュースの推奨事項、画像を自動的に生成して NFT やその他のサービスに公開するための入力プロンプトを提供する準備も進めています。
1.3.2 AI の検証が必要なシナリオ
この記事では、公平性とプライバシーに関わる複数のシナリオでは、ZKP による検証が必要であると考えています。ここでは、Modulus Labs が言及したいくつかのアプリケーションについて説明します。
※AIが生成する個人の報酬に基づいてコミュニティが報酬を発行すると、必然的にコミュニティメンバーからMLの計算プロセスである意思決定プロセスの見直しを求める声が上がる。 ※AMMのAI最適化には複数の関係者間の利害の分散が含まれ、AIの計算プロセスも定期的にチェックする必要があります。
一般に、人工知能が意思決定者のようなものであり、その出力が広範囲に影響を及ぼし、多くの関係者の公平性に関わる場合、人々は意思決定プロセスの見直しを要求するか、単に意思決定の確実性を確保するよう要求するでしょう。人工知能のプロセスは大きな影響を及ぼしませんが、個人のプライバシーを保護することは非常に直接的なニーズです。
したがって、[AI 出力がオンチェーン状態であるかどうか] と [公平性/プライバシーに影響を与える変更が必要かどうか] が、AI ソリューションが検証可能かどうかを判断する 2 つの基準となります。
いずれにせよ、Modulus Labs のソリューションは、AI と暗号通貨を組み合わせて実用的なアプリケーション価値をもたらす上で大きな意味を持っています。しかし、パブリックチェーンシステムは個々のAIサービスの機能を向上させるだけでなく、新たなAIアプリケーションエコシステムを構築する可能性も秘めています。新しいエコロジーは、Web2 の AI サービス間に注目すべき関係をもたらしました. AI サービスとユーザーの間のコラボレーションの方法は、上流リンクと下流リンクの間のコラボレーションの方法でなければなりません. 潜在的な AI エコロジカル モデルは 2 つのタイプに要約できます:縦モードと横モードの種類。
2.1 垂直モード: アテンションにより AI 間の合成が可能
オンチェーン チェスの例「Leela vs the World」の特別な特徴は、人々が人間または AI に賭けることができ、ゲーム後にトークンが自動的に配布されることです。現時点でのzkpの意義は、AIの計算を検証するプロセスをユーザーに提供するだけでなく、チェーン上の状態遷移を引き起こすトラストとしても重要です。信頼保証により、AI サービス間、および AI と暗号通貨 dapps の間で dapp レベルの構成可能性を持たせることも可能になります。
コンポーザブル AI の基本単位は [オフチェーン ML モデル - ZKP 生成 - オンチェーン検証契約 - 主契約] であり、この単位は「Leela vs the World」のフレームワークで強化されていますが、単一 AI の実際のアーキテクチャはdapp は上記とは異なる場合があります。図では異なる場合があります。まず、チェスの状況では契約が必要ですが、実際には AI にはオンチェーン契約は必要ない可能性があります。しかし、コンポーザブル AI のアーキテクチャの観点から見ると、主な業務が契約を通じて記録される場合、他の 2 つは、主な契約の影響は必ずしも AI dapp 自体の ML モデルを必要としないということです。 dapp は一方向の影響を与える可能性があり、ML モデルは完了後、自分のビジネスに関連するコントラクトをトリガーするだけで、他の dapp によってコントラクトが呼び出されます。
拡張ビューでは、契約間の呼び出しは、個人のアイデンティティ、資産、金融サービス、および社会情報の呼び出しである、異なる Web3 アプリケーション間の呼び出しです。AI アプリケーションの特定の組み合わせを想像できます。
パブリック チェーン フレームワークの下での AI 間の相互作用は議論の対象ではありません。フルチェーン ゲームの分野における環境保護の貢献者である Loaf 氏は、かつて AI NPC がプレーヤーのように相互作用し、取引できるようにすることで、経済システム全体が機能することを提案しました。 AI ArenaはAI自動戦闘ゲームを開発し、自己最適化と自動化が可能です。ユーザーはまずNFTを購入します。各NFTは戦闘ロボットを表し、その背後にAIモデルが付いています。ユーザーは最初に自分でゲームをプレイし、AIとデータを交換してシミュレーションして学習し、ユーザーがAIが十分に強いと感じたら、アリーナに配置して他のAIと自動的に戦うことができます。 Modulus Labsが言及したAI Arenaは、これらのAIを検証可能なAIに変換することを望んでいます。どちらのケースでも、AI 間の直接対話によりトランザクション中にオンチェーン データが変更される可能性が見られました。
しかし、ユニバーサル ZKP を使用したさまざまな DAPP や検証コントラクトなど、具体的な実装に関して議論される多くの問題を解決するために AI をどのように組み合わせるか。ただし、zk の分野には優れたプロジェクトも数多くあります。たとえば、RISC Zero は、複雑な虚血性 zkp をオフチェーンからチェーンに解放することで大きな進歩を遂げました。おそらく、適切なソリューションが 1 つにまとめられる可能性があります。日。
2.2 ホリゾンタルモード：駐車場分散化を実現するAIサービスプラットフォーム
これに関して、プリンストン大学、清華大学、イリノイ大学アーバナシャンペーン校、香港科技大学、Witness Chain、Eigen Layerの人々が共同提案したSAKSHIと呼ばれる分散型AIプラットフォームを主に紹介します。その中心的な目標は、ユーザーがより分散化された方法で AI サービスを取得できるようにし、プロセス全体をよりトラストレスで自動化できるようにすることです。
SAKSHI のアーキテクチャは、サービス層、コントロール層、トランザクション層、プルーフ層、経済層、マーケットプレイスの 6 つの層に分けることができます ) )
マーケットはユーザーに最も近いレベルです。市場には、さまざまな AI サプライヤーに代わってユーザーにサービスを提供するアグリゲーターが存在します。注文はユーザー アグリゲーターを通じて行われ、サービスの品質と支払い価格についてアグリゲーターと合意に達します (この契約は SLA (サービス レベル アグリーメント) と呼ばれます。
次のサービス層はクライアント ヘッダーの API を提供し、クライアント ヘッダーはアグリゲーターへの ML 推論リクエストを開始し、リクエストは AI サービス プロバイダー (送信に使用されるルート) に一致するサーバーに送信されます。リクエストは制御層の一部です)。サービス層とコントロール層は複数のサーバーを備えた Web2 サービスに似ていますが、異なるサーバーは異なるエンティティによって運用され、単一のサーバーは SLA (以前のサービス契約) を通じてアグリゲーターに関連付けられます。
SLA はスマート コントラクトの形式でチェーン上に展開され、これらのコントラクトはトランザクション層に属します (注: このソリューションでは、コントラクトは監視チェーン上に展開されます)。トランザクション層は会計サービス注文の現在のステータスを記録し、ユーザー、アグリゲーター、サービスプロバイダーを調整して支払いの問題を解決するために使用されます。
トランザクション層が問題に対処するときに信頼できる証拠を得るために、プルーフ層はサービスが SLA の合意された使用モデルに準拠しているかどうかを検証します。ただし、SAKSHI は ML 計算プロセスに zkp を生成することを選択しませんでした。代わりに、楽観的な議論を使用し、サービスをテストするためのチャレンジャー ノードのネットワークを確立することを希望しました。ノードは監視チェーンによって担われます。
SLA とチャレンジャー ノード ネットワークは両方とも Witness Chain 上にありますが、SAKSHI の計画では、Witness Chain は独自のトークンを使用して独立したセキュリティを実現するつもりはなく、Eigen Layer を通じてイーサリアムのセキュリティを借用する予定であるため、経済層全体が実際に依存しています。固有層で。
SAKSHIは、水平計画を形成するAIサービスプロバイダーとユーザーの関係を中心に、ユーザーにサービスを提供するためにさまざまなAIを分散型で組織していることがわかります。 SAKSHI の中核は、AI サービスが独自のオフチェーン モデル計算の管理、ユーザー ニーズとモデル サービスのマッチング、サービスの支払いとオンチェーン プロトコルを介したサービス品質の検証の完了にさらに集中できるようにすることです。支払いの問題を自動的に解決します。もちろん、SAKSHI は現時点ではまだ理論段階にあり、実装の詳細を決定する必要があることもたくさんあります。
3.今後の見通し
コンポーザブル AI であっても、分散型 AI プラットフォームであっても、パブリック チェーンの AI 生態モデルには共通点があるようです。たとえば、AI サービス プロバイダーはユーザーと直接やり取りすることはなく、ML モデルを提供し、オフチェーンの計算と支払い、問題解決、ユーザーのニーズとサービスのマッチングを実行するだけでよく、これらはすべて分散型プロトコルを通じて解決できます。トラストレスなインフラストラクチャとして、パブリック チェーンはサービス プロバイダーとユーザーの間の困難を軽減し、同時にユーザーの自律性も高まります。
アプリケーションの基盤としてパブリック チェーンを使用する利点は決まり文句ですが、これらは AI サービスにも当てはまります。ただし、AI アプリケーションは既存の dapp アプリケーションとは異なり、AI アプリケーションはすべての計算をチェーン上に置くことはできないため、AI サービスをよりトラストレスな方法でパブリック チェーン システムに接続できることを証明するには、zk を使用することが依然として楽観的です。
アカウント抽象化などの一連のエクスペリエンス最適化ソリューションの実装により、ユーザーはニーモニック、チェーン、ガスなどの存在を認識できなくなります。これにより、パブリック チェーン エコシステムはエクスペリエンスという点で Web2 に近くなり、ユーザーはより高いレベルのエクスペリエンスを得ることができます。 web2に比べて自由度や構成性がユーザーにとって魅力的であり、パブリックチェーンを基盤としたAIアプリケーションのエコシステムに期待がかかります。