2022年9月、Metaはテキストプロンプトに基づいて短い動画を作成する人工知能システム「Make-A-Video」を発表した。その直後、Googleは2つのtext to videoツールをリリースした。動画の品質を重視する「Imagen Video」と、動画の長さを優先する「Phenaki」である。

11月30日、OpenAIはチャットボットの最新モデル「ChatGPT」を発表し、ネット上で瞬く間に注目を集めました。ChatGPTは、その明確で詳細な応答が評価され、"最高の会話型AI "と称されました。その用途は、コピーライティングからゲームのモデリング、コードライティングまで多岐にわたります。ChatGPTはGPT-3.5アーキテクチャの改良版と言われており、OpenAIの近日発売予定のGPT-4モデルはさらに強力になると予想されています。

AIプロダクトの普及は、AIが指数関数的な飛躍を遂げようとしていることを示唆していることは明らかです。技術や産業をリードする重鎮的な要素として、AIはWeb3の領域にどのような変化をもたらすことが期待できるのだろうか。今回は、AIとWeb3の融合の現状を検証するとともに、AIとメタバースの進歩の現状を探ってみます。

AIとWeb3の接点

PWCによると、AIは2030年までに世界経済に15.7兆ドル貢献し、世界のGDPを14%増加させると予想されています。AI技術の進歩に伴い、AIを個別の技術として扱うのではなく、他の技術と組み合わせることが一般的なトレンドになりつつあることが明らかになっています。このトレンドは、Web3を含む他の既存技術や産業にも影響を与えています。 AIは、Web3の非中央集権的な世界にどのような影響を与えるのでしょうか。

Web3の非中央集権的な性質は、AI技術の長期的な発展を保証するものです。AIモデルの生成には大規模なデータベースが必要で、データを提供するユーザーの多くはAIプロダクトの対価を得られないだけでなく、無視されることも多い。Web大手はAIで生成されたコンテンツを独占し、利益を得てきました。

Web3では、クリエイターは自分のデータ、AIモデル、デジタル資産を完全にコントロールすることができます。ユーザーはデータを好きなように再利用・共有でき、AIモデルもクリエイターの個人的な知識や経験に応じて学習させることができます。

AIとWeb3の組み合わせによる活用

長期的には、Web3の未来には、機械学習を含むAI技術と組み合わせることで、Web3のさまざまなものに適用することができます。 具体的には、以下の通りです。

AI＋パブリックチェーン
パブリックチェーンには、コンセンサス層、データ層、インセンティブ層、コントラクトといった異なるコンポーネントが含まれます。コンセンサス機構層では、AIがデータを素早くマイニングし、行動を予測することで不正を検知し、攻撃を阻止することで、ブロックチェーンのセキュリティを高めることができます。また、機械学習による予測を取引に利用することで、スケーラブルなコンセンサスプロトコルを実現することができます。同時に、チェーンはグローバルなデータを迅速に集約するため、AIはより速いスピードとより大きなデータスケールで機械学習を行うことができ、AIモデルを急速に成長させることが可能です。

AI + プロトコル
Web3は、スマートコントラクトとプロトコルを利用することで、機械学習機能を統合することができます。例えば、AIはユーザーのオンラインデータを分析することで、ユーザーのDeFiクレジットスコアを決定し、借金返済の可能性を正確に予測することができます。このようなAIがプロトコルとしてうまく展開されれば、従来の融資における2つの大きな問題である仲介者と担保を解決し、DeFiの規模を2倍にする可能性を秘めています。

AI＋DApps
この応用傾向は、NFTにおいてより顕著に現れています。NFTに機械学習を追加することで、静止画からインテリジェントな動作をする人工物に変化し、所有者のプロファイルに基づいて動的に調整されるようになります。また、プレイヤーの気分によってシーンや難易度、タスクを変化させるゲームの構築にもAIが利用されている。

しかし、AIとWeb3のうまい統合には、AIにおける中央集権化という現在の問題への対処が必要です。より安全で公平なネットワークを作るには、Web3の開発者が共同で努力する必要があるのです。

「メタバース」にAIが革命を起こす

AIの活用方法のひとつに、メタバースにおける仮想人間の作成があります。現在、多くの企業が時間と手間のかかる方法で製作していますが、AIは機械学習を使ってこの作業を効率的に実現できます。これにより、3Dフェイシャルモデルやモーションシミュレーションが洗練され、リアルタイムでのキャラクター制作を支援し、メタバース世界のデジタルヒューマンが静止画像から、対話やリアルタイムの反応、フィードバックを持つ知的な人物へと変化していくことが可能になります。

さらに、メタバース世界のバーチャルシーンの開発にもAIが活用されています。仮想シーンの需要が高まるにつれ、仮想世界の隅々まで純粋に手作業でデザインすることは、もはや現実的ではなくなってきています。AIを活用したアートツールは、仮想シーンを素早く開発し、シーンのダイナミクスをリアルタイムでシミュレートできるため、躍動感あふれるメタバース世界の創造を容易にします。

さらに、AI駆動の機能により、現実世界のオブジェクトをメタバースに再現することが容易になりつつあります。モデリングや複製といった複雑な工程が不要になり、可視化や3Dスキャンによって現実世界のオブジェクトを立体的に再現できるようになりました。これはデザイナーやクリエイターの創造力を解放するだけでなく、メタバース世界のユーザーにとっても、置物や本などの実物をスキャンして3Dモデルにすることができる便利なツールになるのです。

最後に

結論として、AIはWeb3と同じくデジタルエコノミー時代に欠かせない存在であり、かつてOpenAIのCEOであるSam Altmanは「指数関数的成長の力を信じよう」と述べています。ChatGPTの成功が1750億の学習パラメータによるものであるのと同様に、Web3における画期的なイノベーションには、初期段階での多大な投資と必要なインフラ整備が必要です。

私たちは現在、インターネットの新旧の世界の交差点にいます。暗号の冬の間に次の技術革新に向けた勢いをつけるべきです。

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