紹介

分散型金融(DeFi)と人工知能(AI)という2つの破壊的テクノロジーの交差点は、それぞれの分野で変革の時代を告げています。 AIが機械学習とデータパターンの力を利用して人間の知能を模倣するのに対し、DeFiはブロックチェーン技術を通じて従来の金融に革命を起こし、仲介者を排除し、ピアツーピア取引を可能にします。

この記事では、AIがDeFiに及ぼす差し迫った影響を掘り下げ、DeFiプラットフォーム内の相互作用を再構築し、固有の制限を軽減し、脆弱性から業界を強化する可能性を探ります。 スマートコントラクトの脆弱性の精査から、オラクルの信頼性の向上、クレジットスコアリングの革命まで、AIをDeFiに統合すると、さまざまな機会と課題がもたらされます。 さらに、この記事では、詳細なケーススタディを通じて、先駆的なプロジェクトがAIを積極的に統合していることを示し、AIによるDeFiの強化が金融環境を再定義する準備ができている未来を垣間見ることができます。

人工知能とは?

ソース: Simplilearn

人工知能(AI)は、データから学習し、パターンを認識することで、人間の知能に関連するタスクを実行できる機械を開発し、自律的に予測を行ったりタスクを実行したりできるコンピューターサイエンスの一分野です。

AIの一般的なアプリケーションは私たちの周りにあります。自動運転車、チャットボット、バーチャルパーソナルアシスタント、医療補助ロボット、画像認識システム。

AIシステムの開発に使用される一般的な手法

機械学習

アルゴリズムがデータでトレーニングされ、明示的なプログラミングなしでパターンを学習し、推論を行う人工知能の分野。 これには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習が含まれます。

ディープラーニング

多くのレイヤーのニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク)を使用して人間の脳をシミュレートする機械学習のサブセット。 これは、階層的なデータ表現と音声認識に一般的に適用されます。

自然言語処理(NLP)

NLPは、コンピューターが人間の言語を理解し、解釈し、生成することを可能にします。 これには、音声認識、言語翻訳、感情分析などのタスクが含まれます。 NLPは、チャットボット、言語理解モデル、仮想アシスタントに適用されます。

コンピュータビジョン

コンピュータビジョンは、視覚データに基づいて解釈し、意思決定を行うように機械を訓練します。 これには、画像認識、物体検出、画像セグメンテーションなどのタスクが含まれます。 コンピュータビジョンは、医用画像解析、顔認識、自動運転車など、さまざまな用途で使用されています。

AIハードウェア

これらは、グラフィックス処理ユニット、テンソル処理ユニット、ニュートラル処理ユニットなどの人工知能タスクの処理要求を促進および高速化する特殊なデバイスです。

AIの仕組みの概要

ここでは、人工知能がどのように開発されているかについて簡単に分析します。

データ収集： AIシステムは、膨大な量のデータに依存して学習し、情報に基づいた意思決定を行います。 このデータは、ラベル付け(教師あり学習の場合)またはラベルなし(教師なし学習の場合)にすることができます。

訓練： トレーニング中、アルゴリズムは提供されたデータを使用してパターンと関係を識別します。 モデルは、パフォーマンスを向上させるためにパラメーターを反復的に調整します。

推論： トレーニングが完了すると、AIモデルは、目に見えない新しいデータが提示されたときに予測や決定を下すことができます。 このプロセスは推論と呼ばれ、AI システムが学習した能力を発揮するフェーズです。

AIと自動化

AIは、DeFi、つまりスマートコントラクトですでに使用されている一般的な概念である自動化と混同されることがよくあります。 自動化されたシステムには認知能力がありません。 これらはルールベースであり、事前に定義された指示を超えてデータを学習、推論、または理解する能力を持っていません。 例えば、スマートコントラクトは、事前に定義された条件が満たされた場合にのみ、設計された機能を実行します。 一方、AI システムは、人間の知能を模倣し、パターンを認識し、エラーを検出し、問題を解決し、結果を生成しながら証拠に基づく解決策と説明を提供できます。

DeFiとそのコンポーネントを理解する

分散型金融は、一般にDeFiとして知られており、ブロックチェーン技術に基づいて構築された金融サービスを指します。 貯蓄、借入、貸付などの従来の金融機関が提供するサービスと、資産管理や投資商品の作成などのより高度な活動を統合します。

DeFiの際立った特徴は、スマートコントラクトと呼ばれる自己実行コードによって促進されるピアツーピアトランザクションによる実行です。

従来の銀行とは異なり、DeFiスペースは仲介者や中央当局なしで運営されています。 DeFiエコシステム内の取引はほぼリアルタイムで24時間年中無休で行われ、暗号資産はコンピューター、ハードウェアウォレット、またはその他のプラットフォームに安全に保管できるため、ユーザーは柔軟にアクセスできます。

DeFiは、特にインターネットに接続している人なら誰でも誰でも誰でもアクセスできることを目指しており、面倒な書類作成、決済時間の遅れ、地理的な障壁など、従来の金融機関に蔓延している制限に挑戦しています。

しかし、DeFiプラットフォームは、スマートコントラクトのエクスプロイトやハッキングインシデントの影響を受けやすいです。 ユーザーの信頼を得て採用を増やすために、使用されているテクノロジーをさらに洗練させる必要があります。

DeFiの主要コンポーネント

分散型取引所(DEX)

DEXは、ブロックチェーン上で運営される分散型銀行と考えてください。 これらは、暗号通貨のピアツーピア取引を容易にするプラットフォームです。 ユーザーは秘密鍵を管理しており、流動性は多くの場合、流動性プールや自動マーケットメーカー(AMM)の形で参加者によって提供されます。

イールドファームとリクイディティプール

ユーザーは、分散型取引所に流動性を提供することで稼いだり、資産を賭けて追加のトークンや報酬を受け取ることができます。

貸し借り

ユーザーは、従来の金融仲介者や官僚主義を必要とせずに、暗号通貨を貸し借りすることができます。 DeFiは、同じ取引内で借り入れと返済が行われる無担保ローンであるフラッシュローンも提供しており、迅速な裁定取引の機会によく使用されます。

神託

DeFiでは、オラクルは外部データを提供します。 価格フィードは、ブロックチェーンのために、スマートコントラクトが現実世界のイベントに反応することを可能にします。

基本的に、AIはDeFiのこれらのコンポーネントやその他のコンポーネントに適用でき、それらとのやり取り方法に影響を与えることができます。 これについては、次のセクションで詳しく説明します。

AIがDeFiに及ぼす影響

人工知能は、DeFiとの関わり方を変えることができるツールです。 AIは、新しいDeFi製品の開発、スマートコントラクトの監査、オラクルから提供された情報の検証、融資のクレジットスコアの決定に適用できます。 DeFiでのAIの使用には潜在的な課題がありますが、メリットは制限を上回ります。 現在、いくつかのDeFiプロジェクトは、AIを製品またはテクノロジーの基盤部分としてサービスに組み込んでいます。

スマートコントラクトの監査と自動化

Source: ResearchGate — 人工知能を搭載したスマートコントラクトは、オフチェーンモードでブロックチェーンネットワークに展開できます

スマートコントラクトは決定論的なコードに基づいて動作し、事前にプログラムされたロジックを超えて学習、適応、または決定を下す能力を持っていません。

AIは、スマートコントラクトの機能を危険にさらす可能性のあるバグを監査し、コードの安全性とエクスプロイトに対する耐性を確保することができます。

NLP(自然言語処理)アルゴリズムは、スマートコントラクトに関連する監査レポート、ドキュメント、およびコメントを分析するために使用できます。

スマートコントラクトをデプロイする前に、パターン認識アルゴリズムは、バッファオーバーフローや再入の問題など、一般的なコーディングエラーに関連するパターンを特定できます。 スマートコントラクトの実行を最適化することで、分散型アプリケーション(DApps)内でより効率的な取引を実現することができます。

オラクルでの異常検出

オラクルは、スマートコントラクトがオンチェーンの実行に影響を与えることができるオフチェーンデータにアクセスできるようにするサードパーティサービスです。 基本的に、オラクルは、外部データをブロックチェーンに中継する前に、外部データを照会、検証、認証する責任があります。

スマート・コントラクトの結果は、オラクルが提供するデータの正確性に依存しているため、その信頼性を確保することが最も重要です。 不正確なデータは、スマートコントラクトの不可逆的な実行につながり、ブロックチェーントランザクションの自動的かつ不変の性質により、ユーザーの資金を永久に失う可能性があります。

オラクルによって処理されるデータの整合性を強化するために、敵対的生成ネットワーク(GAN)、アイソレーションフォレスト、ローカル外れ値係数など、さまざまなAI技術を採用できます。 これらの手法は、データセット内の不規則なパターンや外れ値を特定できます。

仮に、AIモデルは、さまざまなソースからのオラクルによって集約されたデータの異常な動作を検出するのに役立ちます。 オラクルネットワークは、これらの異常を精査し、データをブロックチェーンに中継する前に是正措置を講じることができます。

クレジットスコアリング

DeFiレンディングプロトコルにおけるユーザーの信用度を評価するため。 AIベースのクレジットスコアリングは、機械学習アルゴリズムを使用して、取引履歴やその他の必要なデータポイントを分析できます。

不正検出

分散型システムは、ユーザーの匿名性が相対的であるため、詐欺のリスクが高くなります。 例えば、偽の取引所取引量や疑わしい流動性の移動は、データ分析技術を使用して特定することができます。

斬新な製品提供

AIの出現により、AIを製品提供に応用するプロジェクトの新しい市場が開かれます。 たとえば、Fetch.ai yPredict による販売またはレンタルに AI 搭載の取引ツールを採用しています。 テクノロジーが発展するにつれて、AIのより創造的なユースケースが模索されます。

自動取引のための予測分析

データはDeFiの不可欠な部分であり、多数のデータソースがありますが、収益性の高い意思決定を行うためにそれらを処理することは困難な場合があります。

予測分析では、データマイニング、統計、機械学習を使用して、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、過去の市場動向を分析して、将来何が起こるかを予測できます。 戦略を最適化し、取引を実行し、ポートフォリオをより効率的に管理するAI取引ボットと組み合わせることで、損失を最小限に抑え、流動性を高めることができます。

予測分析は、DeFiポートフォリオを動的に管理するためにも採用できます。 アルゴリズムは、市場の状況を継続的に分析し、ポートフォリオの構成をリアルタイムで調整して、予測された市場動向に合わせることができます。

AI技術を統合したDeFiプロジェクトの事例

このセクションでは、AI を機能に統合したプロジェクトに焦点を当てます。

皮質

ソース: Cortex

Cortexは、機械学習機能をスマートコントラクトや分散型アプリケーション(DApps)に組み込むために設計されたオープンソースのパブリックブロックチェーンです。 オンチェーンAI実行の課題に対処することで、開発者はSolidity言語とCortexストレージレイヤー上の既製のAIモデルを組み合わせて、AIで強化されたDAppsとスマートコントラクトを作成できます。

インジェクティブ

ソース: Injective

Injectiveは、人工知能(AI)と分散型金融(DeFi)の要素を組み合わせたCosmosベースのブロックチェーンです。 Injective上に構築されたDAppsは、AIアルゴリズムを採用することで、特に分散型取引所において、市場の効率を向上させ、意思決定プロセスを最適化することができます。 Injectiveは、「自動実行スマートコントラクト」を提供するパイオニアであると主張しています。

デューンAI

ブロックチェーン分析ツールであるDune Analyticsは、暗号データクエリの抽出を簡素化するためにDune AIを開発しました。 Dune AIは、OpenAIのChatGPT4に似た自然言語処理エンジンを使用して、ユーザーがSQLコマンドを学習することなく、チャット機能を使用して暗号関連データにアクセスできるようにします。

yPredict (y予測)

ソース: yPredict

Polygonベースの分散型マーケットプレイスおよび取引プラットフォームであり、トレーダーと投資家に数十のAI搭載シグナル、ブレイクアウト、パターン認識、およびソーシャル/ニュースセンチメント機能へのアクセスを提供します。 取引を超えてその範囲を拡大し、バックリンク計算機とライティングアシスタントの2つのコンテンツ作成ツールを開発しました。

AIエンジニアが提出したすべてのモデルは、プラットフォーム上でサブスクリプションとして提供される前に、DAOメンバーによって検証されます。 yPredictは階層ベースのビジネスモデルを実行しており、ツールとサービスはさまざまなレベルで提供され、それぞれに独自の価格と機能セットがあります。 このアプローチにより、ハイエンドのトレーダーと始めたばかりのトレーダーの両方に対応する包括性が可能になります。

RociFi(ロシファイ)

ソース: RociFi

RociFiは、ソーシャルメディアアカウント、分散型自律組織(DAO)への参加、非代替性トークン(NFT)の所有権など、オンチェーンデータ、機械学習、分散型IDデータポイントを使用する、クレジットスコアリング、担保不足、資本効率の高い融資プロトコルです。

Fetch.ai

出典:Fetch.ai

Fetch.ai は、分散型金融、輸送、エネルギー管理、およびさまざまなビジネスタスクに関連するアプリケーションに焦点を当てています。 このプラットフォームにより、開発者は人工知能をアプリケーションに統合して、より効率的でインテリジェントな自動化を行うことができます。

潜在的な課題

オンチェーン展開

複雑なAIモデルをオンチェーンで直接デプロイすると、リソースを大量に消費し、スケーラビリティの課題やガス料金の上昇につながる可能性があります。 多くのAI操作にはかなりの計算能力が必要であり、オンチェーン実行に関連する制約やコストに見合わない場合があります。 また、大規模なAIモデルやデータセットをオンチェーンで保存することは、ブロックチェーンネットワークのストレージの制限により、課題となる可能性があります。

セキュリティリスク

AIツールは、オープンソースでない限り、中央集権的なエンティティによって作成されることが多く、これらのツールは、セキュリティ機能が侵害された場合、攻撃のポイントになる可能性があります。

一元化

中央集権的なAIサービスに依存することを選択したDeFiプロジェクトは、これらのサービスが停止したり、ポリシーが変更されたりすると、リスクにさらされます。

データの不足

AIの成功は、効率と精度のために膨大なデータセットでトレーニングされることに大きく依存しています。 分散型金融はまだ初期段階にあり、AIモデルが効果的に機能するためには、より多くのデータが必要になる可能性があります。 歪んだデータは、不正確なクレジットスコアや不良債権などを生み出す偏ったアルゴリズムを生成する可能性があります。

結論

AIとDeFiの融合は、革新的なテクノロジーの変革的な融合であり、金融環境を再構築します。 AIは、スマートコントラクトの保護から市場動向の予測まで、DeFiを最適化するためのインテリジェントなツールをもたらします。 データ不足や集中型依存関係などの課題は存在しますが、CortexやyPredictなどの先駆的なプロジェクトは、大きな可能性を示しています。 AIが成熟し、DeFiエコシステムが成長するにつれて、この共生的な連合は、金融を民主化し、革新的な製品を解き放ち、分散型インテリジェンスが経済的自由を促進する未来の到来を告げることを約束します。