Web3-AIは現実とのギャップが存在し、AI市場のニーズと乖離しています。Web2のAI技術と比較して能力に大きな差があり、AI研究者の数も限られているため、将来のAIの発展を担うとは言い難い状況です。Web3のインフラストラクチャーは、大規模なトレーニングデータセットやモデルの実行には適しておらず、Web2のAI技術に追いつこうとする過程で、劣ったバージョンのAIを生み出しています。
一方で、過大評価されているWeb3-AIのトレンドとして、分散型GPUインフラストラクチャーを利用したトレーニングやファインチューニング、ZK-AIフレームワーク、推論の証明などが挙げられます。
しかし、高いポテンシャルを持つWeb3-AIのトレンドも存在します。これには、ウォレットを持つエージェント、クリプトによるAIの資金調達、小規模な基礎モデル、合成データ生成などが含まれます。
その他、Web3-AIに関連するトレンドとしては、Proof-of-Human outputs、評価とベンチマーキング、人間中心のファインチューニング、その他の新たなシナリオの可能性などがあります。これらのトレンドは、Web3-AIの発展において重要な役割を果たす可能性があります。
ニュース解説
Web3とAIの組み合わせは、暗号通貨業界で注目されている分野ですが、その中には現実的な使用例がないにも関わらず、多額の市場価値を持つプロジェクトも存在します。これは、従来のAI市場からの物語によって推進されていることが多いです。Web2とWeb3のAI能力の差は広がる一方であり、Web3のAI技術がWeb2のAIに追いつくことはますます困難になっています。
Web3のAI研究者は非常に少なく、Web3のバックエンドを使用してWebアプリケーションを適切に機能させることもまだ実現されていません。さらに、Web3のインフラストラクチャは、生成AIソリューションのライフサイクルに必要な計算能力を提供するには不十分です。大規模なAIモデルをWeb3のインフラストラクチャで実行するための基盤がなく、トレーニングデータセットや計算リソースも限られています。
一方で、Web3-AIの分野には、将来性が高いトレンドも見られます。例えば、ウォレットを持つエージェントは、AIプログラムが単に質問に答えるだけでなく、特定の環境に対して行動を実行できるようにすることで、暗号通貨の価値を解き放つ可能性があります。また、オープンソースの生成AIに対する資金調達の問題をクリプト通貨を用いて解決するアイデアや、小規模な基礎モデルの開発、合成データの生成などが、Web3-AIの有望なトレンドとして挙げられます。
その他にも、AI生成コンテンツに関する課題を解決するProof-of-Human outputsや、Web3の信頼性と透明性を活かした評価とベンチマーキング、人間のフィードバックを用いた強化学習など、Web3-AIの分野で注目されるトレンドがあります。
Web3-AIの分野は、現実とのギャップを乗り越え、実際に価値を生み出すことができる可能性を秘めています。しかし、そのためには、現実との乖離を克服し、実際に役立つものを構築することが求められます。Web3-AIの分野は、単なるハイプではなく、生成AIの次の波に大きな価値をもたらすことができるのです。
from Web3-AI: What’s Real, and What’s Hype.
