AIベースの暗号トークン：分散型AIという幻想？

1 はじめに

ブロックチェーンと人工知能（AI）の融合により、分散型AIプラットフォームとサービスを支えるために設計された暗号資産であるAIベースのトークンが出現しました。これらのトークンは、AI技術に対する支配権を中央集権的な企業から、オープンでコミュニティガバナンスによるエコシステムへ移行させることを目的としています。中心的な動機は、ブロックチェーンの原則である分散化、自己主権、データと計算プロセスに対するユーザー所有権を反映したAIサービスを開発することです。

2022年末のChatGPTリリース後、AI関連の暗号資産は大幅な異常リターンを経験し、2週間以内にピーク時の利益は41％を超えました。この市場反応は、これらのトークンが真の技術的実用性と分散化を表しているのか、それとも単に金融的利益のためにAI関連の物語を利用しているのかについて重要な疑問を提起します。

41%

ChatGPT発表後のAIトークン価格のピーク上昇率

2週間

顕著な市場反応が発生した期間

2 AIトークンの技術アーキテクチャ

2.1 トークン活用モデル

AIトークンはそのエコシステム内で複数の機能を果たします：

サービス決済：RENDERやAGIXなどのトークンは、AI計算とモデルアクセスのための支払いを促進します
ガバナンス権利：トークン保有者はプラットフォームの意思決定に参加します
ステーキングメカニズム：ユーザーはネットワークリソースにアクセスし報酬を得るためにトークンをステーキングします
データ収益化：Ocean Protocolなどのプロトコルはデータ共有と収益化を可能にします

2.2 コンセンサスメカニズム

異なるAIトークンプロジェクトは様々なコンセンサスアプローチを採用しています：

Proof-of-Stakeの変種：Fetch.aiなどのプラットフォームでネットワークセキュリティに使用
連合学習コンセンサス：BittensorのアプローチでAIモデルのパフォーマンスとコンセンサスを組み合わせ
ハイブリッドモデル：従来のブロックチェーンコンセンサスとAI特有の検証を組み合わせ

3 制限事項と課題

3.1 技術的制限

現在のAIトークンの実装は重大な技術的課題に直面しています：

オフチェーン計算への依存：ほとんどのAI処理はオフチェーンで行われるため、分散化の利点が制限されます
スケーラビリティの問題：オンチェーンAI操作はスループット制限に直面します
限定的なオンチェーン知能：現在のブロックチェーンインフラは複雑なAIモデルの実行をサポートできません

3.2 ビジネスモデルの懸念

多くのAIトークンプロジェクトは中央集権的な構造を複製しています：

従来のサービスモデルにトークンベースの支払い層を追加
力のダイナミクスを大幅に変えないガバナンスメカニズム
既存の中央集権型AIサービスを超える新規価値の限界

4 実験結果

市場パフォーマンス分析

[11, 12]の研究は、AIトークンの発表に対する重要な市場反応を記録しました：

図1：ChatGPT発表後のAIトークン価格パフォーマンス

このチャートは、ChatGPTリリース後のAIトークンの累積異常リターンを示しています。サンプル内のほとんどのトークンは著しく正のパフォーマンスを示し、2週間以内に平均ピーク利益率は41％でした。パフォーマンスは、市場モデル調整を用いたイベントスタディ手法で測定されました。

価格変動は資本資産価格モデル（CAPM）を用いてモデル化できます：

$R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_i(R_{mt} - R_{ft}) + \epsilon_{it}$

ここで$R_{it}$は時点tにおけるAIトークンiのリターン、$R_{ft}$は無リスク金利、$R_{mt}$は市場リターンです。

5 技術的実装

スマートコントラクト例

以下はAIモデルマーケットプレイスの簡略化されたスマートコントラクトです：

pragma solidity ^0.8.0;

contract AIModelMarketplace {
    struct Model {
        address owner;
        string modelHash;
        uint256 price;
        bool isActive;
    }
    
    mapping(uint256 => Model) public models;
    uint256 public modelCount;
    
    event ModelListed(uint256 modelId, address owner, uint256 price);
    event ModelPurchased(uint256 modelId, address buyer, uint256 price);
    
    function listModel(string memory _modelHash, uint256 _price) public {
        modelCount++;
        models[modelCount] = Model({
            owner: msg.sender,
            modelHash: _modelHash,
            price: _price,
            isActive: true
        });
        emit ModelListed(modelCount, msg.sender, _price);
    }
    
    function purchaseModel(uint256 _modelId) public payable {
        Model storage model = models[_modelId];
        require(model.isActive, "Model not available");
        require(msg.value >= model.price, "Insufficient payment");
        
        payable(model.owner).transfer(model.price);
        emit ModelPurchased(_modelId, msg.sender, model.price);
    }
}

連合学習統合

ブロックチェーンと連合学習の統合は数学的に表現できます：

$\min_{w} \sum_{k=1}^{K} \frac{n_k}{n} F_k(w) + \lambda R(w)$

ここで$F_k(w)$はクライアントkの局所目的関数、$n_k$はクライアントkのデータポイント数、$R(w)$は正則化項です。

6 将来の応用

新興開発

オンチェーン検証：AI出力検証のためのゼロ知識証明
ブロックチェーン対応連合学習：データ共有なしでのAIモデルの安全な集約
堅牢なインセンティブフレームワーク：持続可能なエコシステムのための改善されたトークノミクス
クロスチェーンAIサービス：複数ブロックチェーンにわたる相互運用可能なAIモデル

技術ロードマップ

将来の開発は現在の制限事項への対応に焦点を当てています：

AI操作のための検証可能なコンピューティングの実装
AIに特化したブロックチェーンの開発
新興のAI安全性とアライメント研究との統合

7 独自分析

AIベースの暗号トークンの出現は、2つの変革的技術の魅力的な交差点を表していますが、我々の分析は、それらの理論的な約束と実際の実装との間に重大な隔たりがあることを明らかにしています。元のCycleGAN論文（Zhu et al., 2017）に記録されている生成的敵対ネットワーク（GAN）の開発との類似点を引き合いに出すと、技術的な誇大宣伝が実質的な革新をしばしば上回る類似のパターンを観察します。SingularityNETやBittensorのようなプロジェクトは分散型AIマーケットプレイスの創出を目指していますが、それらの現在のアーキテクチャはオフチェーン計算に大きく依存しており、ブロックチェーンの核心原則を損なう中央集権的なボトルネックを生み出しています。

技術的観点から、スケーラビリティの制限は特に懸念されます。イーサリアムのロードマップ更新やスタンフォードブロックチェーンセンターなどの研究機関からの研究で指摘されているように、現在のブロックチェーンインフラは複雑なAIモデルの計算需要を効率的に処理できません。多くのコンセンサスメカニズムの数学的基盤は、通常$\text{Pr}(\text{selection}) \propto \text{stake}^{\alpha}$のプルーフ・オブ・ステークの変種に基づいており、新たな中央集権ベクトルを導入することなく意味のあるAIモデル品質指標を組み込むことに苦労しています。

ChatGPTリリース後のAIトークンをめぐる市場ダイナミクスは、暗号エコシステムにおける価値帰属に関するより深い問題を明らかにします。CoinGeckoからのデータとSSRNのようなプラットフォームからの学術研究によると、AIトークンで観察された41％の価格急上昇は、基本的な技術的進歩から大きく乖離しているように見えます。このパターンは、物語駆動型の投機が技術的価値を覆い隠した以前の暗号バブルを反映しています。しかし、バークレーとMITのチームによって研究されているゼロ知識機械学習（zkML）と検証可能な推論における有望な開発は、オフチェーン計算のオンチェーン検証を可能にすることで、真に分散化されたAIへの潜在的な道筋を提供します。

我々の批判的評価は、現在の実装が「分散化の幻想」を表している可能性がある一方で、基礎となるビジョンは有効なままであることを示唆しています。ブロックチェーンのトラストレス検証とAIの予測能力の統合は、最終的にはどちらの技術も単独では達成できない新規応用を生み出す可能性があります。しかし、この可能性を達成するには、より厳格な技術的基盤と現在の制限事項の正直な評価が必要であり、現在この分野を支配しているAIをテーマにした金融投機を超えて進む必要があります。

8 参考文献

Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Networks. Neural Information Processing Systems.
Render Network Whitepaper (2023). Decentralized GPU Rendering Platform.
SingularityNET Foundation (2021). SingularityNET Whitepaper and Protocol Documentation.
Ocean Protocol Foundation (2022). Ocean Protocol: Tools for the Web3 Data Economy.
Fetch.ai (2023). Fetch.ai Whitepaper: Autonomous Economic Agents Framework.
Numerai (2022). Numerai Tournament Documentation and Tokenomics.
Bittensor (2023). Bittensor Protocol: Internet-Scale Neural Networks.
Stanford Blockchain Center (2023). Research on Blockchain Scalability and AI Integration.
Cryptocurrency and AI Research Group (2023). Market Impact of ChatGPT on AI Tokens. SSRN Electronic Journal.
MIT Digital Currency Initiative (2023). Verifiable Computation for AI on Blockchain.

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