インテリジェントDeFi：AIがDeFiの設計図を再設計
1. イントロダクション
IT業界の発展に伴い、計算能力の向上やビッグデータの利用可能性の拡大など、AI（人工知能）モデルの性能も劇的に向上しています。最近では、AIの性能が多くの分野で人間の能力に達したり超えたりしており、医療、金融、教育などさまざまな産業に急速に適用されています。
AIの商業化の代表例として、ChatGPTがあります。ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に開発した生成型AIモデルで、人間の自然言語を理解し応答することができます。ChatGPTは、ローンチ後わずか5日で100万人のユーザーを獲得し、2ヶ月で1億人の月間アクティブユーザーに達し、史上最も成長速度の速い消費者向けアプリケーションとなりました。
主要なAIプラットフォームのトレーニングや計算に使用されるGPUを設計・製造するNVIDIAも、このトレンドから大いに恩恵を受けています。2024年第1四半期には、NVIDIAの純利益は前年比628％増の148億ドルに増加し、株価も前年比3倍に上昇し、市場価値は3.2兆ドルを記録し、目覚ましい成績を示しました。
AIセクターの台頭は、暗号市場にも大きな影響を与えています。2022年6月、NFTアートプロジェクトが繁栄していた時期に、テキストに基づいて高品質の画像を生成するOpenAIによって開発されたAIであるDALL-E 2のリリースにより、国内の暗号TelegramチャネルでのAIキーワードの言及数が8倍に増加しました。さらに、2022年後半からは、AIとブロックチェーンをより直接的にリンクさせる試みが現れ、AIの言及数はさらに2倍に増加しました。
AIセクターの台頭は、暗号市場にも大きな影響を与えています。NFTアートプロジェクトが繁栄していた2022年6月、OpenAIによって開発されたAIであるDALL-E 2のリリースは、テキストに基づいて高品質の画像を生成するもので、主要な韓国の暗号テレグラムチャンネルでAIキーワードの言及が8倍に増加しました。さらに、2022年後半からは、AIとブロックチェーンをより直接リンクしようとする試みが現れ、AIの言及はさらに2倍増加しました。
仮想通貨コミュニティからのAIへの関心の高さは、AIとブロックチェーンを組み合わせたプロジェクトが2022年後半に登場してから2年間で急速に増加し、2024年8月20日時点でCoingeckoによると、AI分野に分類された277のブロックチェーンプロジェクトの総時価総額が21億ドルに達し、Layer2カテゴリよりも約25%高いことを反映しています。
しかしながら、これまでに注目を集めてきた人工知能セクターのブロックチェーンプロジェクトは、主に人工知能産業の発展に伴う制約を解決するためにブロックチェーンを利用する形態を採用しています。主なユースケースは以下の通りです:
- 分散型GPUネットワーク：ブロックチェーン技術を利用して、誰でもGPUパワーを提供し、トークンインセンティブを受け取ることができる分散GPUネットワークを作成するプロジェクト。AIモデルのトレーニングに必要な膨大なGPUコストによる参入障壁の問題に対処しています。IO.NET, Akash Network)
- 分散型AIトレーニングとモデル開発:複数の参加者がAIトレーニングとモデル開発に貢献し、中央集権的なAI開発環境によって引き起こされるAIバイアスの問題を解決するために、ブロックチェーン技術を使用してトークンインセンティブを受け取るプロジェクト(例:Bittensor)
- オンチェーンAIマーケットプレイス：ブロックチェーン技術を使用してAIモデル/エージェントのパフォーマンスと信頼性を透明に評価し、取引する分散型AIマーケットプレイスプロジェクト。産業や機能に特化したAIモデル/エージェントの需要に応えるためのものシンギュラリティネット, Autonolas)
これらの例に加えて、分散型データマーケットプレースやIPプロトコルなどのブロックチェーンインフラストラクチャを利用して、現在のAI産業が直面する課題を克服しようとするさまざまな試みが続々と現れています。これらの試みにより、AI産業のより安定したインフラストラクチャが提供されると同時に、ブロックチェーン技術の応用範囲が拡大しているため、シナジー効果が生まれています。
一方で、AIをブロックチェーンエコシステムに統合することも、開発の無限の可能性を秘めています。特に、許可なしに構築されたDeFiサービスでは、信頼された第三者の介入をAIの導入によって最小限に抑えることができれば、既存のスマートコントラクトでは実現が困難だったさまざまな機能を実装する可能性があります。
この記事では、現在のDeFiプロトコルでAIがどのように使用されているか、それらが直面する課題、そしてDeFiでのAIの将来について具体的な例を見ていきます。
2. インテリジェントDeFi
AIはリアルタイムで膨大な量のデータを分析し、結論を導く優れた能力を持っています。この能力は、DeFiプロトコルによって提供される収益やリスクなどのデータを具体化し、ユーザー資金の執行やリスク管理に大きな役割を果たすことができます。この場合、AIは主にDappのUIで機能し、既存のDeFiプロトコルが大規模な構造変更なしにAIを利用することを可能にします。
代表的な例は、Yearn FinanceYearn Financeは、利回りのファーミング集約プラットフォームであり、ユーザーにより安全な投資環境を提供するために、協力する with GIZAYearn Finance v3ボールトのためのリアルタイム戦略リスク評価システムを構築するために、AIエージェント構築プラットフォームである、Gate.ioは、
しかし、DeFiエコシステムとAIの融合において、私がより注目しているのは、AIの自律的な思考と行動能力を活用してDeFiプロトコルに自律性を与えることです。
現在のDeFiプロトコルは、ユーザーによって生成された取引に受動的に反応する形を取っています。言い換えれば、プロトコルのスマートコントラクトは、ユーザーの相互作用に応じて予め定義された方法で動作します。しかし、DeFiプロトコルにAIを組み込むことで、プロトコル自体が市場状況を分析し、最適な意思決定を行い、積極的に取引を生成することが可能になります。これにより、以前に実装するのが難しかった新しい形態の金融サービスを提供するDeFiプロトコルの台頭が可能になります。
具体的な例を見てみましょう。主要な運用メカニズムにAIを利用するインテリジェントDeFiプロトコルの具体例を見てみましょう。
2.1. Fyde Treasury: AI トークンファンド
Fyde Treasuryは、複数のトークンを一緒に運用し、AIがポートフォリオを管理するLiquid Vaultと呼ばれるバスケット型のファンドサービスを提供するプロトコルです。ユーザーはLiquid Vaultに預けられた資産に対応する流動性トークンである$TRSYを受け取り、利用することができます。
2.1.1. 資産選択およびファンド運用方法
Liquid Vaultの主なタスクは、市場が下降トレンドにあるときに低ボラティリティのトークンの割合を増やし、ユーザーに低下率を提供し、他の資産クラスに比べて長期的な観点からポートフォリオの良好なパフォーマンスを提供することです。
Fyde Treasuryは、Liquid Vaultポートフォリオに含める資産を選択するために、以下の3つのステップ基準を通じて選択します:
- 豊富な取引流動性があるかどうかを評価します
- 問題がないかどうかを判断するために、プロトコルの創設者のバックグラウンド、プロトコルのコードの監査などを調査します
- AIを使用してオンチェーンデータを分析し、ウォッシュトレーディングの存在、トークンの中心集中度、有機的成長トレンドなどを評価します。
これらの基準を満たすトークンはLiquid Vaultポートフォリオに含まれ、Fyde TreasuryもLiquid Vaultの資産管理プロセスでAIを活用しています。
- 市場分析と予測：オンチェーン取引データ、市場動向、ニュースなどを分析して、将来の市場トレンドを予測します
- 重量計算とリバランス：予測される市場動向とポートフォリオ内のトークンの最近のパフォーマンスとボラティリティに基づいて、最適なトークンの重みを計算し、リバランスを実行します。
- リスク管理および対応：ポートフォリオ内の各トークンについて、ガバナンス攻撃、流動性プールの枯渇、特定のウォレットからの異常な取引などをリアルタイムで迅速に特定し、ポートフォリオを調整するか、関連するトークンをポートフォリオから分離します。
- 高度な資産管理戦略：ポートフォリオのパフォーマンスを継続的に評価し、戦略の効果を分析し、データを修正および開発します。そして、既存の戦略と新しく導かれた戦略を比較するテストを実施し、パフォーマンスを測定し、実際の運用戦略に反映させます。
8月23日時点で、Liquid Vaultポートフォリオには合計29のトークンが含まれ、Ethereumネットワークに基づくさまざまなセクタートークンが含まれています。
Liquid Vaultダッシュボード、ソース:Fyde
さらに、Fyde Treasuryは、特定のプロトコルのガバナンストークンをLiquid Vaultに預けることで、そのトークンのための流動性トークンを提供することにより、ユーザーがガバナンスの投票権を維持できる機能を提供しています。Liquid Vaultに預けられたガバナンストークンは、$gTRSYトークンの形で預金者のウォレットに送られ、Fyde Treasuryの該当プロトコルのガバナンス投票を実行するために使用できます。ガバナンスタブ.
ただし、投票権はポートフォリオ内のトークンのウェイトに影響を受けるため、ポートフォリオが調整されるたびに投票権が変わる可能性があります。
2.1.2. リクイディティマイニングキャンペーン
Fyde Treasuryは、$TRSYの市場流動性を向上させるためにFydeポイントを流動性プロバイダーに授与し、将来的にこれらのポイントに基づいてFyde Treasuryのガバナンストークンである$FYDEを配布することを約束しています。
他のプロジェクトとは異なり、通常は流動性マイニングキャンペーンを実施する場合、ユーザーは直接分散型取引所にペアを預け入れてトークンやポイントを受け取る必要がありますが、Fyde Treasuryではユーザーの$FYDEの預入金をプロトコルの内部流動性マイニング契約に受け入れ、直接流動性提供を実行します。Uniswapv3は、流動性を提供する際に供給範囲を設定できる分散型取引所です。
Uniswap v3に流動性を提供するプロセスでは、流動性マイニング契約に預けられた$FYDEの一部を$ETHに変換するための最適な交換経路を計算し実行します。また、市況に応じてAIはUniswap v3での流動性提供デポジット範囲をリアルタイムで管理し最適化し、同じ資本で一般的な分散型取引所に流動性を提供する場合と比べて約4倍の資本効率を実現します。
AIシミュレーションダッシュボード、ソース：Fyde ドキュメント
Fyde Treasuryは、ユーザーがプロトコルに預けた資産をAIを活用してリアルタイムで市場に存在するさまざまなリスクを最小限に抑え、人間の判断を最小限にし、バスケットファンドを構築しています。
2.1.3. プロトコルのパフォーマンス
Fyde TreasuryのTVLは2024年1月のローンチ以来、着実に増加し、$2Mに達し、現在まで一貫して$2M TVLを維持しています。一方、$TRSYトークンの価値は、5月下旬以降の市場の弱さにより、過去3ヶ月間で-35％のリターンを示しています。
しかし、Ethereumエコシステムの他の主要なトークンとの収益を比較すると、比較的安定した価格変動に基づいて、$TRSYトークンの減少は小さくなっていることがわかります。
Fyde Treasuryは1年に満たない期間で開始されましたが、FydeのAIモデルは市場データを通じて学習し続けています。そのため、AIの学習が蓄積され最適化されるにつれて、将来的にはより良いパフォーマンスを示す可能性があります。そのため、Fyde Treasuryの将来の展開方向とパフォーマンスに注目する必要があります。
2.2. Mozaic Finance：AI収益最適化
Mozaic Financeは、AIを使用して特定のDeFiプロトコルを介して収量ファーミング戦略を最適化する収量最適化プロトコルです。 Mozaic Financeは、ユーザーにボールトの形でさまざまなDeFiエコシステム資産管理戦略を提供し、戦略の最適化には次の2種類のAIを利用しています:
- Conon:オンチェーンデータをリアルタイムで分析し、イールドファーミング戦略の市場の状況とAPYの変化を予測します
- アルキメデス:コノンが導出した予測データをもとに最適な投資戦略を立案し、資金配分を実行
したがって、Mozaic Financeでは、AIエージェントであるコノンが「アナリスト」として、アルキメデスが「戦略家」として行動し、ユーザーが預け入れた資産を管理するために協力します。
2.2.1. ボルトの種類
- ヘラクレス:ステーブルコインを用いたイールドファーミングを実行できる保管庫で、預金者には流動性トークンとしてMOZ-HER-LPトークンが発行される
- ユーザーが保管庫に預けた資産は、ブリッジプロトコルに流動性として供給されますスターゲイト歩留まりを生み出します。AIは、同じ資産であっても、流動性の程度に応じてネットワークごとにAPYが異なるというStarGateの特性を利用して、保管資産をより高い利回りの流動性プールにリアルタイムで橋渡しし、リバランスします
StarGateファームダッシュボード、ソース：スターゲート
- テセウス:様々なボラティリティの高い資産を使って利回りを生み出す金庫で、預金者には流動性トークンとしてMOZ-THE-LPトークンが発行されます
- ユーザーが金庫に預けた資産は、分散型永続先物取引所であるGMXプロトコルのGMプールに預けられ、トレーダーに取引流動性を提供し、インセンティブを獲得します。この時点で、各GMプール取引資産のボラティリティと金利を考慮して流動性が展開され、市況に応じてステーブルコインの比率が増加し、StarGateに預けられて追加の利子を生み出すこともあります
GMX GMプールダッシュボード、ソース：GMX
- Perseus: PoL（Proof of Liquidity）コンセンサスメカニズムを積極的に利用して、エコシステムプロトコルに流動性を提供することでネットワークリワードを受け取るボールトBerachain、まもなくメインネットを立ち上げる予定です。Mozaic Financeチームは現在、Berachainのテストネットを使用した戦略の開発と準備を進めています。詳細な情報は後日公開されます。
BerachainとPoLコンセンサスメカニズムに関する詳細情報については、「記事」を参照してください。Berachain- リキッドとセキュリティを両立する熊が二匹を捕まえる“.
Fyde Treasuryとは異なり、トークンバスケットファンドを構築するMozaic Financeは、ユーザーの資産をDeFiプロトコルに預ける際にAIを使用して流動性供給戦略とプロセスを最適化し、リスクを管理するプロトコルです。
2024年1月現在、ヘラクレスとテセウスの保管庫は、それぞれ約11%と50%の高い予想APYで良好なパフォーマンスを示していました。ただし、Mozaic Financeの保管庫での資金盗難事件のため、現在両方の保管庫は停止中です。
2024年1月時点のヘラクレスとテセウス・ヴォールトの予想年間リターン、出典:@Mozaic_Fi
2.2.2. 資金盗難事件とMozaic 2.0
Mozaic Financeでの資金盗難事件は2024年3月15日に発生しましたが、新しいセキュリティソリューションへの移行中に発生しました。ハイパーネイティブオンチェーンのリスクとセキュリティを強化する。
セキュリティ更新が完了する前に、内部開発者が、ボールトの資金がコアチームメンバーの秘密鍵を使って盗まれる可能性を発見しました。彼らはコアチームメンバーのPCをハッキングして秘密鍵を入手しました。それから、盗まれた鍵を使用して、彼らはボールトに拘束された約$2M相当の資産を盗んで中央集権取引所に移動し、清算しました。
この事件のため、Mozaic FinanceチームはHerculesとTheseusのヴォールトの運営を一時停止し、ガバナンスおよびプロトコル手数料収集トークンである$MOZの価値が約80％下落しました。盗難事件直後、Mozaic Financeチームは透明性を持って事件の進捗状況を公開し、セキュリティ企業と協力して盗まれた資産の流れを追跡し、開発者が盗まれた資産を預けた取引所に凍結と返還の申請を行い、プロトコルの運営を再開するための取り組みを行いました。
幸いにも、すべての盗まれた資金の返還は現在進行中であり、中央集権取引所からの盗まれた資金の返還を待っている間、チームは以下の改善を含むMozaic 2.0のリリースの準備をしています。
- 強化されたセキュリティ：Trust Security、Testmachine、Hypernativeなどのセキュリティ専門企業を通じてコード監査とセキュリティ強化を実施する
- AIモデルの改善：既存のアルキメデスモデルを包括的にアップグレードし、また、専門家の知識に基づいてデータの不足によりこれまで発生していないブラックスワンのシナリオを予測し学習します。また、異常な意思決定を検出し、人間のレビューとモデルの改善のためのフラグを設定します。
- ユーザーエクスペリエンスの向上：DappのUI/UXを改善し、アカウントの抽象化とブリッジサービスの統合を通じて、さまざまなチェーン環境でのDappへのユーザーアクセシビリティを向上させる
そのため、Mozaic Financeは資金盗難事件で大きな危機を経験しましたが、Mozaic 2.0のローンチを準備し、ユーザーにより安全で効率的な資産管理サービスを提供するよう努めています。
3. チャレンジ：AIの分散化とスケーラビリティのジレンマ
これまでに、Intelligent DeFi プロトコルが AI を DeFi アプリケーションの中核要素として活用する方法を、Fyde Treasury と Mozaic Finance のケースを通じて見てきました。AI を活用することで Intelligent DeFi プロトコルが得られる利点は、以下のように要約することができます:
- 自律を通じて新しいタイプのDeFiプロトコルモデルを確立する
- ファンド運用方法の分析と最適化による資本効率の向上
- 異常取引などのリスクに対するリアルタイムな分析と対応
現在、ブロックチェーンとAIの統合は、主にAIの制限を解決するためのブロックチェーンインフラストラクチャの構築の方向で行われています。ただし、前述の利点により、DeFiプロトコルへのAI導入の試みが増加することが予想されます。もちろん、これら2つの分野を組み合わせる過程で解決すべき課題もあります。
AIには大量のデータを高速に処理できる環境が必要ですが、現在のブロックチェーン基盤ではAIが求めるデータ処理速度のレベルには対応できません。例えば、ChatGPT-3モデルは、質問に対する回答を生成するために毎秒数兆個のデータ処理を必要とすると推定されており、これはSolanaの最大TPS(Transactions Per Second)である65,000の約1,000倍の速さです。
さらに、仮にブロックチェーンのインフラが整備され、AIの計算が可能になったとしても、パブリックブロックチェーンの透明性により、AIモデルの学習データや決定重みが一般に公開される可能性があります。これにより、AIによって生成されたトランザクションが予測可能になり、さまざまな外部攻撃にさらされる可能性があるという制限があります。
これらの理由から、上記で紹介したFyde TreasuryやMozaic Financeなど、AIを活用したいDeFiプロトコルは、現在、中央集権的なサーバー上でAIを実行し、その結果に基づいてブロックチェーンと対話しています。
ただし、このアプローチでは、プロトコルに資産を預けたユーザーは、信頼できる第三者の必要性を排除することによって、信頼できる取引環境を提供するDeFiの原則を損なうことなく、AIを管理するチームの誠実さを信頼しなければならない状況が生じます。ブロックチェーンでAIを利用する過程で生じる分散化と拡張性のジレンマは、DeFiアプリケーションが解決しなければならない課題とされ、この代替手段としてzkML（Zero Knowledge Machine Learning）技術が注目を集めています。
3.1. zkML(ゼロ知識機械学習)
zkMLは、ゼロ知識証明(ZKP)と機械学習(ML)を組み合わせた技術です。ゼロ知識証明は、特定のデータの内容を開示せずに証明できる暗号技術であり、プライバシー保護とデータの整合性検証の両方を可能にします。zkMLは、こうしたゼロ知識証明の特徴を機械学習に応用することで、AIモデルの入力やパラメータ、内部動作を開示することなく、モデルのアウトプットが正しく計算されたことを証明することを可能にします。
また、DeFiプロトコルのスマートコントラクトを構築することにより、AIモデルが意図通りに外部の干渉なしで正直に動作した場合のみ、ゼロ知識証明を検証し、オンチェーン取引を生成することができ、AIをDeFiプロトコルに安全に統合することができます。
例えば、以前紹介したMozaic Financeは、将来的にプロトコルにゼロ知識証明技術を導入する予定であり、彼らの文書に記載されていますこれにより、アルキメデスが正直に意思決定を行い、保管庫を管理していることをリアルタイムで証明する能力を補完することができます。
しかし、ゼロ知識証明技術は古くから存在しておらず、実際に採用されるまでには多くの議論と開発が必要です。特に、複雑なAIモデルのゼロ知識証明を生成することは、AIモデルをブロックチェーンに直接実装するよりも効率的ですが、現在のブロックチェーンインフラストラクチャが提供できるよりも多くの計算コストとストレージ容量を必要とします。したがって、zkMLが実用化されるためには、さらなる技術の進歩とゼロ知識証明とブロックチェーンインフラの最適化が必要です。
4. エージェントベースの経済と人格の証明
ブロックチェーンとAI技術の発展が続くにつれ、両分野が収束するために必要な課題を徐々に達成していくと予想しています。さらに、この進展に基づき、近い将来、ほとんどのDeFiプロトコルがAIを運用メカニズムの一部として統合すると予想しています。
また、SingularityNETやAutonolasなどのAIエージェント展開・取引プラットフォームの登場・高度化により、プロトコルレベルでAIを統合できるだけでなく、個々のユーザーがAIエージェントを容易に活用できる環境が構築されつつあります。言い換えれば、ブロックチェーンエコシステムに参加するすべての「人間」が、個人向けに最適化されたインテリジェントDeFiプロトコルを構築して利用できるようになります。
例えば、オートノラスのAIエージェントの数とアクティビティが、オンチェーンとオフチェーンのデータを分析してベットを実行している。オーメンGnosisネットワークの予測市場プラットフォームは着実に増加し、2023年7月から約1年で100万件以上の取引を生み出しました。
将来、効率的な24時間資本管理が可能な個人向けAIエージェントが増加し、ブロックチェーンエコシステムに積極的に参加することが期待されています。これにより、アイドル流動性の利用とより効率的な資本運用が行われ、エコシステム全体の流動性が大幅に向上します。最終的には、AIエージェント間の取引がエコシステムの主要な活動になり、新しいエージェントベースの経済生態系が形成されると予想されています。
さらに、今後、パーソナライズされたAIエージェントのモデルがよりインテリジェントになるにつれて、パーソナルAIエージェントは、個人の傾向に合わせたオンチェーン資産管理、エアドロップの機会の獲得と参加、ガバナンスへの参加など、エージェンシーが行う「人間」のために設計された領域に活動範囲を拡大する可能性があります。
したがって、AIエージェントがますます人間の行動を正確に模倣するようになると、将来的には「本物」の人間のユーザーとAIエージェントを区別することがより困難になるでしょう。そのため、ユーザーの人間性と独自性を証明するメカニズムである「Proof of Personhood」の重要性が強調されることが予想されます。これは、人間の価値とエージェンシーを重視するプロトコルを中心に展開されるでしょう。
4.1. 人間性の証明
Proof of Personhoodは、個人が人間であり、ユニークであることを証明するメカニズムであり、ネットワーク上の個人アカウントとの関連性を通じて、人間だけが持つ特性をリンクさせることを可能にします。現在議論されているおよび新興している方法論は、大まかに2つのカテゴリに分類することができます。
- 物理認証ベース:顔、指紋、虹彩などの固有の生体情報をハードウェアで利用
- 行動分析ベース:特定のアカウントのネットワーク活動と他のアカウントとの相互作用に基づいて、ユーザーのソーシャルグラフと評判、ネットワーク活動パターンなどに基づいて人間性と独自性を判断します
行動分析ベースのProof of Personhoodメソッドは、ユーザーのプライバシーを比較的よく保護し、身体の識別に特別なハードウェアを必要とせずにアクセスできる利点がありますが、証明の正確さと信頼性を高めるために大量のネットワークデータが必要です。AIエージェントがより洗練されるにつれて、その識別力は低下する可能性があるため、将来的には物理的なProof of Personhoodがより広く採用されることが期待されています。
物理認証ベースの人間性の証明を導入した代表的なプロトコルはワールドコインは、ChatGPTを開発したOpenAIの創設者であるサム・アルトマンによって共同設立されました。Worldcoinは、AIの発展により人々が職を失うという将来の状況に備え、Proof of Personhoodを通じて世界中のすべての人に一意のデジタルIDを割り当て、IDを持つすべての人に$WLDトークンを配布することで、ユニバーサルベーシックインカムを実装するための研究と実験を行うプロジェクトです。
4.1.1. ワールドコイン
Worldcoinは、オーブと呼ばれる特別なハードウェアを使用して人間の虹彩を認識する物理認証ベースの本人確認プロジェクトであり、虹彩認識後、Worldcoinネットワーク上でその虹彩のためにWorld IDが発行され、ユーザーの個人デバイス上でWorld IDにアクセスできるプライベートキーが生成されます。
Worldcoin Orb、出典:Worldcoinホワイトペーパー
この時点では、Worldcoinネットワークはスキャンされた虹彩データのハッシュ値のみを保持しており、ユーザーの虹彩は再構築や識別ができないようになっています。そして、World IDの認証が必要な場合、ユーザーのデバイスはゼロ知識証明を生成してネットワークに送信し、オンチェーンの個別活動のデータプライバシーを保護します。
しかし、World IDの発行時のみ虹彩を認識するシステムであるため、秘密鍵を保持しているデバイスの取引によるWorld IDの転送や、AIエージェントによる秘密鍵へのアクセスなどの課題が残っています。Worldcoinでは、World ID利用時の生体認証システムの導入検討や、行動分析に基づくAI検知アルゴリズムの開発など、これらの課題解決に取り組んでいます。
5. おわりに
本稿では、AIがブロックチェーンエコシステムに組み込まれることで出現する新しいタイプのサービスを提供するプロトコル、これらのプロトコルが直面する課題、およびAIエージェントに基づくブロックチェーンエコシステムの将来について見てきました。
将来、AIとブロックチェーン技術は引き続き発展し、相互補完し合い、個々の制限を補完し合うことが期待され、これにより個人がAIとブロックチェーンにより便利にアクセスし、利用できる環境が提供されると予想されています。
特にAIエージェントを中心とした将来のオンチェーン経済エコシステムでは、高度な金融知識がなくても誰でも簡単に金融サービスを利用および提供することができるようになると予想されます。これはオンチェーンエコシステムの流動性向上や『金融』業界の包摂性の拡大に大きく貢献することが期待されます。
また、AIとブロックチェーンは、単に影響し合うだけでなく、様々な産業のインフラとして活用される可能性を秘めており、その結果、この2つの技術の発展は、個々の産業への影響にとどまらず、人類社会全体に広範な変化をもたらすでしょう。
しかし、データプライバシー保護やAIアカウンタビリティ問題などのAIに関する制度的規制や、トークンの証券性などのブロックチェーンに関する制度的規制は、これらの技術の今後の発展の方向性や業界構造に大きな影響を与えるでしょう。そのため、今後制定されるAIやブロックチェーンに関する業界規制の内容を注視していく必要があります。
最終的に、これらの技術の発展が人類にとってより良い環境を提供し、社会のさまざまな問題の解決に貢献することを願っています。
免責事項：
- この記事は[から転載されました広がった研究]. すべての著作権は元の著者に帰属します [研究の拡散].この転載に異議がある場合は、Gate Learn(ゲート・ラーン)チームはそれに適時対処します。
- 免責事項：この記事に表明されている見解や意見は、著者個人のものであり、投資アドバイスを意味するものではありません。
- 記事の他言語への翻訳は、Gate Learnチームによって行われます。特に明記されていない限り、翻訳された記事のコピー、配布、盗用は禁止されています。
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しかしながら、これまでに注目を集めてきた人工知能セクターのブロックチェーンプロジェクトは、主に人工知能産業の発展に伴う制約を解決するためにブロックチェーンを利用する形態を採用しています。主なユースケースは以下の通りです:
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- オンチェーンAIマーケットプレイス：ブロックチェーン技術を使用してAIモデル/エージェントのパフォーマンスと信頼性を透明に評価し、取引する分散型AIマーケットプレイスプロジェクト。産業や機能に特化したAIモデル/エージェントの需要に応えるためのものシンギュラリティネット, Autonolas)
これらの例に加えて、分散型データマーケットプレースやIPプロトコルなどのブロックチェーンインフラストラクチャを利用して、現在のAI産業が直面する課題を克服しようとするさまざまな試みが続々と現れています。これらの試みにより、AI産業のより安定したインフラストラクチャが提供されると同時に、ブロックチェーン技術の応用範囲が拡大しているため、シナジー効果が生まれています。
一方で、AIをブロックチェーンエコシステムに統合することも、開発の無限の可能性を秘めています。特に、許可なしに構築されたDeFiサービスでは、信頼された第三者の介入をAIの導入によって最小限に抑えることができれば、既存のスマートコントラクトでは実現が困難だったさまざまな機能を実装する可能性があります。
この記事では、現在のDeFiプロトコルでAIがどのように使用されているか、それらが直面する課題、そしてDeFiでのAIの将来について具体的な例を見ていきます。
2. インテリジェントDeFi
AIはリアルタイムで膨大な量のデータを分析し、結論を導く優れた能力を持っています。この能力は、DeFiプロトコルによって提供される収益やリスクなどのデータを具体化し、ユーザー資金の執行やリスク管理に大きな役割を果たすことができます。この場合、AIは主にDappのUIで機能し、既存のDeFiプロトコルが大規模な構造変更なしにAIを利用することを可能にします。
代表的な例は、Yearn FinanceYearn Financeは、利回りのファーミング集約プラットフォームであり、ユーザーにより安全な投資環境を提供するために、協力する with GIZAYearn Finance v3ボールトのためのリアルタイム戦略リスク評価システムを構築するために、AIエージェント構築プラットフォームである、Gate.ioは、
しかし、DeFiエコシステムとAIの融合において、私がより注目しているのは、AIの自律的な思考と行動能力を活用してDeFiプロトコルに自律性を与えることです。
現在のDeFiプロトコルは、ユーザーによって生成された取引に受動的に反応する形を取っています。言い換えれば、プロトコルのスマートコントラクトは、ユーザーの相互作用に応じて予め定義された方法で動作します。しかし、DeFiプロトコルにAIを組み込むことで、プロトコル自体が市場状況を分析し、最適な意思決定を行い、積極的に取引を生成することが可能になります。これにより、以前に実装するのが難しかった新しい形態の金融サービスを提供するDeFiプロトコルの台頭が可能になります。
具体的な例を見てみましょう。主要な運用メカニズムにAIを利用するインテリジェントDeFiプロトコルの具体例を見てみましょう。
2.1. Fyde Treasury: AI トークンファンド
Fyde Treasuryは、複数のトークンを一緒に運用し、AIがポートフォリオを管理するLiquid Vaultと呼ばれるバスケット型のファンドサービスを提供するプロトコルです。ユーザーはLiquid Vaultに預けられた資産に対応する流動性トークンである$TRSYを受け取り、利用することができます。
2.1.1. 資産選択およびファンド運用方法
Liquid Vaultの主なタスクは、市場が下降トレンドにあるときに低ボラティリティのトークンの割合を増やし、ユーザーに低下率を提供し、他の資産クラスに比べて長期的な観点からポートフォリオの良好なパフォーマンスを提供することです。
Fyde Treasuryは、Liquid Vaultポートフォリオに含める資産を選択するために、以下の3つのステップ基準を通じて選択します:
- 豊富な取引流動性があるかどうかを評価します
- 問題がないかどうかを判断するために、プロトコルの創設者のバックグラウンド、プロトコルのコードの監査などを調査します
- AIを使用してオンチェーンデータを分析し、ウォッシュトレーディングの存在、トークンの中心集中度、有機的成長トレンドなどを評価します。
これらの基準を満たすトークンはLiquid Vaultポートフォリオに含まれ、Fyde TreasuryもLiquid Vaultの資産管理プロセスでAIを活用しています。
- 市場分析と予測：オンチェーン取引データ、市場動向、ニュースなどを分析して、将来の市場トレンドを予測します
- 重量計算とリバランス：予測される市場動向とポートフォリオ内のトークンの最近のパフォーマンスとボラティリティに基づいて、最適なトークンの重みを計算し、リバランスを実行します。
- リスク管理および対応：ポートフォリオ内の各トークンについて、ガバナンス攻撃、流動性プールの枯渇、特定のウォレットからの異常な取引などをリアルタイムで迅速に特定し、ポートフォリオを調整するか、関連するトークンをポートフォリオから分離します。
- 高度な資産管理戦略：ポートフォリオのパフォーマンスを継続的に評価し、戦略の効果を分析し、データを修正および開発します。そして、既存の戦略と新しく導かれた戦略を比較するテストを実施し、パフォーマンスを測定し、実際の運用戦略に反映させます。
8月23日時点で、Liquid Vaultポートフォリオには合計29のトークンが含まれ、Ethereumネットワークに基づくさまざまなセクタートークンが含まれています。
Liquid Vaultダッシュボード、ソース:Fyde
さらに、Fyde Treasuryは、特定のプロトコルのガバナンストークンをLiquid Vaultに預けることで、そのトークンのための流動性トークンを提供することにより、ユーザーがガバナンスの投票権を維持できる機能を提供しています。Liquid Vaultに預けられたガバナンストークンは、$gTRSYトークンの形で預金者のウォレットに送られ、Fyde Treasuryの該当プロトコルのガバナンス投票を実行するために使用できます。ガバナンスタブ.
ただし、投票権はポートフォリオ内のトークンのウェイトに影響を受けるため、ポートフォリオが調整されるたびに投票権が変わる可能性があります。
2.1.2. リクイディティマイニングキャンペーン
Fyde Treasuryは、$TRSYの市場流動性を向上させるためにFydeポイントを流動性プロバイダーに授与し、将来的にこれらのポイントに基づいてFyde Treasuryのガバナンストークンである$FYDEを配布することを約束しています。
他のプロジェクトとは異なり、通常は流動性マイニングキャンペーンを実施する場合、ユーザーは直接分散型取引所にペアを預け入れてトークンやポイントを受け取る必要がありますが、Fyde Treasuryではユーザーの$FYDEの預入金をプロトコルの内部流動性マイニング契約に受け入れ、直接流動性提供を実行します。Uniswapv3は、流動性を提供する際に供給範囲を設定できる分散型取引所です。
Uniswap v3に流動性を提供するプロセスでは、流動性マイニング契約に預けられた$FYDEの一部を$ETHに変換するための最適な交換経路を計算し実行します。また、市況に応じてAIはUniswap v3での流動性提供デポジット範囲をリアルタイムで管理し最適化し、同じ資本で一般的な分散型取引所に流動性を提供する場合と比べて約4倍の資本効率を実現します。
AIシミュレーションダッシュボード、ソース：Fyde ドキュメント
Fyde Treasuryは、ユーザーがプロトコルに預けた資産をAIを活用してリアルタイムで市場に存在するさまざまなリスクを最小限に抑え、人間の判断を最小限にし、バスケットファンドを構築しています。
2.1.3. プロトコルのパフォーマンス
Fyde TreasuryのTVLは2024年1月のローンチ以来、着実に増加し、$2Mに達し、現在まで一貫して$2M TVLを維持しています。一方、$TRSYトークンの価値は、5月下旬以降の市場の弱さにより、過去3ヶ月間で-35％のリターンを示しています。
しかし、Ethereumエコシステムの他の主要なトークンとの収益を比較すると、比較的安定した価格変動に基づいて、$TRSYトークンの減少は小さくなっていることがわかります。
Fyde Treasuryは1年に満たない期間で開始されましたが、FydeのAIモデルは市場データを通じて学習し続けています。そのため、AIの学習が蓄積され最適化されるにつれて、将来的にはより良いパフォーマンスを示す可能性があります。そのため、Fyde Treasuryの将来の展開方向とパフォーマンスに注目する必要があります。
2.2. Mozaic Finance：AI収益最適化
Mozaic Financeは、AIを使用して特定のDeFiプロトコルを介して収量ファーミング戦略を最適化する収量最適化プロトコルです。 Mozaic Financeは、ユーザーにボールトの形でさまざまなDeFiエコシステム資産管理戦略を提供し、戦略の最適化には次の2種類のAIを利用しています:
- Conon:オンチェーンデータをリアルタイムで分析し、イールドファーミング戦略の市場の状況とAPYの変化を予測します
- アルキメデス:コノンが導出した予測データをもとに最適な投資戦略を立案し、資金配分を実行
したがって、Mozaic Financeでは、AIエージェントであるコノンが「アナリスト」として、アルキメデスが「戦略家」として行動し、ユーザーが預け入れた資産を管理するために協力します。
2.2.1. ボルトの種類
- ヘラクレス:ステーブルコインを用いたイールドファーミングを実行できる保管庫で、預金者には流動性トークンとしてMOZ-HER-LPトークンが発行される
- ユーザーが保管庫に預けた資産は、ブリッジプロトコルに流動性として供給されますスターゲイト歩留まりを生み出します。AIは、同じ資産であっても、流動性の程度に応じてネットワークごとにAPYが異なるというStarGateの特性を利用して、保管資産をより高い利回りの流動性プールにリアルタイムで橋渡しし、リバランスします
StarGateファームダッシュボード、ソース：スターゲート
- テセウス:様々なボラティリティの高い資産を使って利回りを生み出す金庫で、預金者には流動性トークンとしてMOZ-THE-LPトークンが発行されます
- ユーザーが金庫に預けた資産は、分散型永続先物取引所であるGMXプロトコルのGMプールに預けられ、トレーダーに取引流動性を提供し、インセンティブを獲得します。この時点で、各GMプール取引資産のボラティリティと金利を考慮して流動性が展開され、市況に応じてステーブルコインの比率が増加し、StarGateに預けられて追加の利子を生み出すこともあります
GMX GMプールダッシュボード、ソース：GMX
- Perseus: PoL（Proof of Liquidity）コンセンサスメカニズムを積極的に利用して、エコシステムプロトコルに流動性を提供することでネットワークリワードを受け取るボールトBerachain、まもなくメインネットを立ち上げる予定です。Mozaic Financeチームは現在、Berachainのテストネットを使用した戦略の開発と準備を進めています。詳細な情報は後日公開されます。
BerachainとPoLコンセンサスメカニズムに関する詳細情報については、「記事」を参照してください。Berachain- リキッドとセキュリティを両立する熊が二匹を捕まえる“.
Fyde Treasuryとは異なり、トークンバスケットファンドを構築するMozaic Financeは、ユーザーの資産をDeFiプロトコルに預ける際にAIを使用して流動性供給戦略とプロセスを最適化し、リスクを管理するプロトコルです。
2024年1月現在、ヘラクレスとテセウスの保管庫は、それぞれ約11%と50%の高い予想APYで良好なパフォーマンスを示していました。ただし、Mozaic Financeの保管庫での資金盗難事件のため、現在両方の保管庫は停止中です。
2024年1月時点のヘラクレスとテセウス・ヴォールトの予想年間リターン、出典:@Mozaic_Fi
2.2.2. 資金盗難事件とMozaic 2.0
Mozaic Financeでの資金盗難事件は2024年3月15日に発生しましたが、新しいセキュリティソリューションへの移行中に発生しました。ハイパーネイティブオンチェーンのリスクとセキュリティを強化する。
セキュリティ更新が完了する前に、内部開発者が、ボールトの資金がコアチームメンバーの秘密鍵を使って盗まれる可能性を発見しました。彼らはコアチームメンバーのPCをハッキングして秘密鍵を入手しました。それから、盗まれた鍵を使用して、彼らはボールトに拘束された約$2M相当の資産を盗んで中央集権取引所に移動し、清算しました。
この事件のため、Mozaic FinanceチームはHerculesとTheseusのヴォールトの運営を一時停止し、ガバナンスおよびプロトコル手数料収集トークンである$MOZの価値が約80％下落しました。盗難事件直後、Mozaic Financeチームは透明性を持って事件の進捗状況を公開し、セキュリティ企業と協力して盗まれた資産の流れを追跡し、開発者が盗まれた資産を預けた取引所に凍結と返還の申請を行い、プロトコルの運営を再開するための取り組みを行いました。
幸いにも、すべての盗まれた資金の返還は現在進行中であり、中央集権取引所からの盗まれた資金の返還を待っている間、チームは以下の改善を含むMozaic 2.0のリリースの準備をしています。
- 強化されたセキュリティ：Trust Security、Testmachine、Hypernativeなどのセキュリティ専門企業を通じてコード監査とセキュリティ強化を実施する
- AIモデルの改善：既存のアルキメデスモデルを包括的にアップグレードし、また、専門家の知識に基づいてデータの不足によりこれまで発生していないブラックスワンのシナリオを予測し学習します。また、異常な意思決定を検出し、人間のレビューとモデルの改善のためのフラグを設定します。
- ユーザーエクスペリエンスの向上：DappのUI/UXを改善し、アカウントの抽象化とブリッジサービスの統合を通じて、さまざまなチェーン環境でのDappへのユーザーアクセシビリティを向上させる
そのため、Mozaic Financeは資金盗難事件で大きな危機を経験しましたが、Mozaic 2.0のローンチを準備し、ユーザーにより安全で効率的な資産管理サービスを提供するよう努めています。
3. チャレンジ：AIの分散化とスケーラビリティのジレンマ
これまでに、Intelligent DeFi プロトコルが AI を DeFi アプリケーションの中核要素として活用する方法を、Fyde Treasury と Mozaic Finance のケースを通じて見てきました。AI を活用することで Intelligent DeFi プロトコルが得られる利点は、以下のように要約することができます:
- 自律を通じて新しいタイプのDeFiプロトコルモデルを確立する
- ファンド運用方法の分析と最適化による資本効率の向上
- 異常取引などのリスクに対するリアルタイムな分析と対応
現在、ブロックチェーンとAIの統合は、主にAIの制限を解決するためのブロックチェーンインフラストラクチャの構築の方向で行われています。ただし、前述の利点により、DeFiプロトコルへのAI導入の試みが増加することが予想されます。もちろん、これら2つの分野を組み合わせる過程で解決すべき課題もあります。
AIには大量のデータを高速に処理できる環境が必要ですが、現在のブロックチェーン基盤ではAIが求めるデータ処理速度のレベルには対応できません。例えば、ChatGPT-3モデルは、質問に対する回答を生成するために毎秒数兆個のデータ処理を必要とすると推定されており、これはSolanaの最大TPS(Transactions Per Second)である65,000の約1,000倍の速さです。
さらに、仮にブロックチェーンのインフラが整備され、AIの計算が可能になったとしても、パブリックブロックチェーンの透明性により、AIモデルの学習データや決定重みが一般に公開される可能性があります。これにより、AIによって生成されたトランザクションが予測可能になり、さまざまな外部攻撃にさらされる可能性があるという制限があります。
これらの理由から、上記で紹介したFyde TreasuryやMozaic Financeなど、AIを活用したいDeFiプロトコルは、現在、中央集権的なサーバー上でAIを実行し、その結果に基づいてブロックチェーンと対話しています。
ただし、このアプローチでは、プロトコルに資産を預けたユーザーは、信頼できる第三者の必要性を排除することによって、信頼できる取引環境を提供するDeFiの原則を損なうことなく、AIを管理するチームの誠実さを信頼しなければならない状況が生じます。ブロックチェーンでAIを利用する過程で生じる分散化と拡張性のジレンマは、DeFiアプリケーションが解決しなければならない課題とされ、この代替手段としてzkML（Zero Knowledge Machine Learning）技術が注目を集めています。
3.1. zkML(ゼロ知識機械学習)
zkMLは、ゼロ知識証明(ZKP)と機械学習(ML)を組み合わせた技術です。ゼロ知識証明は、特定のデータの内容を開示せずに証明できる暗号技術であり、プライバシー保護とデータの整合性検証の両方を可能にします。zkMLは、こうしたゼロ知識証明の特徴を機械学習に応用することで、AIモデルの入力やパラメータ、内部動作を開示することなく、モデルのアウトプットが正しく計算されたことを証明することを可能にします。
また、DeFiプロトコルのスマートコントラクトを構築することにより、AIモデルが意図通りに外部の干渉なしで正直に動作した場合のみ、ゼロ知識証明を検証し、オンチェーン取引を生成することができ、AIをDeFiプロトコルに安全に統合することができます。
例えば、以前紹介したMozaic Financeは、将来的にプロトコルにゼロ知識証明技術を導入する予定であり、彼らの文書に記載されていますこれにより、アルキメデスが正直に意思決定を行い、保管庫を管理していることをリアルタイムで証明する能力を補完することができます。
しかし、ゼロ知識証明技術は古くから存在しておらず、実際に採用されるまでには多くの議論と開発が必要です。特に、複雑なAIモデルのゼロ知識証明を生成することは、AIモデルをブロックチェーンに直接実装するよりも効率的ですが、現在のブロックチェーンインフラストラクチャが提供できるよりも多くの計算コストとストレージ容量を必要とします。したがって、zkMLが実用化されるためには、さらなる技術の進歩とゼロ知識証明とブロックチェーンインフラの最適化が必要です。
4. エージェントベースの経済と人格の証明
ブロックチェーンとAI技術の発展が続くにつれ、両分野が収束するために必要な課題を徐々に達成していくと予想しています。さらに、この進展に基づき、近い将来、ほとんどのDeFiプロトコルがAIを運用メカニズムの一部として統合すると予想しています。
また、SingularityNETやAutonolasなどのAIエージェント展開・取引プラットフォームの登場・高度化により、プロトコルレベルでAIを統合できるだけでなく、個々のユーザーがAIエージェントを容易に活用できる環境が構築されつつあります。言い換えれば、ブロックチェーンエコシステムに参加するすべての「人間」が、個人向けに最適化されたインテリジェントDeFiプロトコルを構築して利用できるようになります。
例えば、オートノラスのAIエージェントの数とアクティビティが、オンチェーンとオフチェーンのデータを分析してベットを実行している。オーメンGnosisネットワークの予測市場プラットフォームは着実に増加し、2023年7月から約1年で100万件以上の取引を生み出しました。
将来、効率的な24時間資本管理が可能な個人向けAIエージェントが増加し、ブロックチェーンエコシステムに積極的に参加することが期待されています。これにより、アイドル流動性の利用とより効率的な資本運用が行われ、エコシステム全体の流動性が大幅に向上します。最終的には、AIエージェント間の取引がエコシステムの主要な活動になり、新しいエージェントベースの経済生態系が形成されると予想されています。
さらに、今後、パーソナライズされたAIエージェントのモデルがよりインテリジェントになるにつれて、パーソナルAIエージェントは、個人の傾向に合わせたオンチェーン資産管理、エアドロップの機会の獲得と参加、ガバナンスへの参加など、エージェンシーが行う「人間」のために設計された領域に活動範囲を拡大する可能性があります。
したがって、AIエージェントがますます人間の行動を正確に模倣するようになると、将来的には「本物」の人間のユーザーとAIエージェントを区別することがより困難になるでしょう。そのため、ユーザーの人間性と独自性を証明するメカニズムである「Proof of Personhood」の重要性が強調されることが予想されます。これは、人間の価値とエージェンシーを重視するプロトコルを中心に展開されるでしょう。
4.1. 人間性の証明
Proof of Personhoodは、個人が人間であり、ユニークであることを証明するメカニズムであり、ネットワーク上の個人アカウントとの関連性を通じて、人間だけが持つ特性をリンクさせることを可能にします。現在議論されているおよび新興している方法論は、大まかに2つのカテゴリに分類することができます。
- 物理認証ベース:顔、指紋、虹彩などの固有の生体情報をハードウェアで利用
- 行動分析ベース:特定のアカウントのネットワーク活動と他のアカウントとの相互作用に基づいて、ユーザーのソーシャルグラフと評判、ネットワーク活動パターンなどに基づいて人間性と独自性を判断します
行動分析ベースのProof of Personhoodメソッドは、ユーザーのプライバシーを比較的よく保護し、身体の識別に特別なハードウェアを必要とせずにアクセスできる利点がありますが、証明の正確さと信頼性を高めるために大量のネットワークデータが必要です。AIエージェントがより洗練されるにつれて、その識別力は低下する可能性があるため、将来的には物理的なProof of Personhoodがより広く採用されることが期待されています。
物理認証ベースの人間性の証明を導入した代表的なプロトコルはワールドコインは、ChatGPTを開発したOpenAIの創設者であるサム・アルトマンによって共同設立されました。Worldcoinは、AIの発展により人々が職を失うという将来の状況に備え、Proof of Personhoodを通じて世界中のすべての人に一意のデジタルIDを割り当て、IDを持つすべての人に$WLDトークンを配布することで、ユニバーサルベーシックインカムを実装するための研究と実験を行うプロジェクトです。
4.1.1. ワールドコイン
Worldcoinは、オーブと呼ばれる特別なハードウェアを使用して人間の虹彩を認識する物理認証ベースの本人確認プロジェクトであり、虹彩認識後、Worldcoinネットワーク上でその虹彩のためにWorld IDが発行され、ユーザーの個人デバイス上でWorld IDにアクセスできるプライベートキーが生成されます。
Worldcoin Orb、出典:Worldcoinホワイトペーパー
この時点では、Worldcoinネットワークはスキャンされた虹彩データのハッシュ値のみを保持しており、ユーザーの虹彩は再構築や識別ができないようになっています。そして、World IDの認証が必要な場合、ユーザーのデバイスはゼロ知識証明を生成してネットワークに送信し、オンチェーンの個別活動のデータプライバシーを保護します。
しかし、World IDの発行時のみ虹彩を認識するシステムであるため、秘密鍵を保持しているデバイスの取引によるWorld IDの転送や、AIエージェントによる秘密鍵へのアクセスなどの課題が残っています。Worldcoinでは、World ID利用時の生体認証システムの導入検討や、行動分析に基づくAI検知アルゴリズムの開発など、これらの課題解決に取り組んでいます。
5. おわりに
本稿では、AIがブロックチェーンエコシステムに組み込まれることで出現する新しいタイプのサービスを提供するプロトコル、これらのプロトコルが直面する課題、およびAIエージェントに基づくブロックチェーンエコシステムの将来について見てきました。
将来、AIとブロックチェーン技術は引き続き発展し、相互補完し合い、個々の制限を補完し合うことが期待され、これにより個人がAIとブロックチェーンにより便利にアクセスし、利用できる環境が提供されると予想されています。
特にAIエージェントを中心とした将来のオンチェーン経済エコシステムでは、高度な金融知識がなくても誰でも簡単に金融サービスを利用および提供することができるようになると予想されます。これはオンチェーンエコシステムの流動性向上や『金融』業界の包摂性の拡大に大きく貢献することが期待されます。
また、AIとブロックチェーンは、単に影響し合うだけでなく、様々な産業のインフラとして活用される可能性を秘めており、その結果、この2つの技術の発展は、個々の産業への影響にとどまらず、人類社会全体に広範な変化をもたらすでしょう。
しかし、データプライバシー保護やAIアカウンタビリティ問題などのAIに関する制度的規制や、トークンの証券性などのブロックチェーンに関する制度的規制は、これらの技術の今後の発展の方向性や業界構造に大きな影響を与えるでしょう。そのため、今後制定されるAIやブロックチェーンに関する業界規制の内容を注視していく必要があります。
最終的に、これらの技術の発展が人類にとってより良い環境を提供し、社会のさまざまな問題の解決に貢献することを願っています。
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