明日、市場が長い間待ち望んでいた$BIOが正式に発売されます。 Binanceが個人的に支援しているDeSciセクタープロジェクトとして、市場は$BIOの立ち上げがDeSciセクターのオンチェーン強気を促進し、AIセクターの流動性の一部を奪うのではないかと推測している。
しかし、AI 分野と Decsi 分野は必然的に競合するのでしょうか?いいえ。最近議論された Solana チェーン プロジェクト YesNoError は、DeSci と AI を統合する道を歩み、AI テクノロジーを使用して科学研究論文のエラーをレビューおよび発見しました。
そのトークン $YNE は、12 月 20 日の発売当日にすぐに市場価値 6,000 万ドルに達し、その後、有名な Twitter KOL である Andrew Kang (以下、AK) によって宣伝され、現在の市場価値は約 6,000 万ドルです。 5000万ドル。
科学論文のレビューにAIは本当に必要なのでしょうか?
YesNoError がなぜそれほど便利なのかまだ理解できない場合は、YesNoError チーム メンバーの Ben Parr 氏のツイートが、科学論文内の誤った情報を検閲する必要性を説明しています。
2024 年 10 月、黒いプラスチック製の台所用品には毒素が含まれているとの研究論文が発表され、このニュースはすぐにメディアに広がりました。アトランティック紙は「黒いプラスチックの台所用品を捨てなさい」というタイトルの記事まで掲載し、国民のパニックを引き起こした。ベン・パー自身も自分の台所用品を掃除し始めました。しかし、マギル大学科学社会局の所長ジョー・シュワルツは、この研究で重要な数学的誤り、つまり報告された毒性レベルを実際のレベルよりも10倍高くする単純な乗算誤差を発見した。この事例は、一見権威があると思われる研究にも重大な誤りが含まれている可能性があり、一般の人々の生活に重大な影響を与える可能性があることを示しています。
研究論文のレビューに AI テクノロジーを使用すれば、数値計算におけるこうした低レベルのエラーを最大限に回避できます。 YesNoErrorはこのニーズに基づいて誕生しました。
YesNoError は Matt Schlicht によって作成され、OpenAI の o1 モデルを技術基盤として使用しています。プロジェクトの仕組みは簡単です。チームは AI を使用して研究論文をレビューし、その結果を Web サイト yesnoerror.com と公式 Twitter アカウントで公開します。
この透明性の高い運営を通じて、科学界と一般の両方に、重要な研究で起こり得る問題をタイムリーに知らせることができます。このプロジェクトは始まったばかりですが、すでに重要な成果を上げており、いくつかの研究上の誤りも特定されています。
トークン $YNE には実際的な使用例も提供されており、保有者は $YNE を費やして YesNoError AI を使用して自分の論文を優先的にレビューすることができます。
これまでのところ、YesNoError AI は 2,219 件の論文をレビューし、実際に多くの論文で誤りを発見しました。
賛否、市場の声も
私は AK について楽観的で、それについて投稿することに夢中です。
$YNE トークンが発売された日、DeSci について常に楽観的だった AK は、YesNoError プロジェクトに対する感謝の意を表明しました。
AK氏は「YesNoErrorの核となる価値は、仮想通貨×AI×DeSciの真の実装にある」と述べた。
YesNoError は、暗号通貨エコシステムの特性を利用しています。この特殊な環境では、資本には従来の意味での投資収益率は必要ありません。十分な注目を集めることができれば、十分な経済的支援を得ることができます。 (つまり、アテンションエコノミー、誰かが注意を払えば、誰かがトークンを購入するということです。)
同時に、YesNoError は暗号通貨の適切な応用方向も見出しました。適切なシナリオでは、トークンはもはや純粋な空気ではなくなりますが、従来のビジネス モデルでは維持することが困難な公共製品を実際にサポートできるようになります。
非常に強気（あるいは多くのポジションを保持している？）のためか、12月31日、AKはデータの観点からYesNoErrorの必要性と実用性を紹介し賞賛する記事を再び公開しました。
AK 氏によると、YesNoError には世界の科学文献データベースにある 9,000 万件以上の論文のエラーをレビューする機能があり、完了までにわずか数週間から数か月しかかかりません。手作業に換算すると数万年かかり、5,000人の博士チームを作るとしても10年近くかかります（新刊の出版ペースには追いつきません）。この 10 年間の論文の数）、控えめに見積もっても 54 億ドルが必要です。
最適化された AI モデルのコストは、より正確で標準化されたレビュー作業を完了するのにわずか約 3,000 万米ドル (論文あたり 0.3 米ドル) で、手作業による方法の 1% 未満です。
従来の科学の分野であれば、3,000 万ドルを集めるのは大事業になるでしょうが、暗号化の場合は明らかにそれがはるかに簡単です。 （憶測の要素が多く含まれていますが、$YNEの時価はわずか10日間で5,000万米ドルに達しました。）
現在、AI エージェントは 1,700 以上の論文をレビューし、エラー率は約 3 ～ 4% であることがわかりました。そして継続的な最適化により、その処理速度はさらに向上します。 9,000万件の論文の中には重大な誤りを含む重要な論文が多数含まれている可能性があり、その修正は世界に多大なプラスの影響を与えるでしょう。
BIO Protocol 公式アカウントも AK の見解に同意しています。
それは虚偽の要求ですか？さまざまな声を見てください
楽観的な声に加えて、YesNoError に対する本当の需要を疑問視する人もいます。
Multicoin Capital の共同創設者である Kyle Samani は、AK の記事に基づいて異議を唱えました。
カイルは、28/20 原則によれば、本当に重要な論文は少数であり、これらの重要な論文には十分な注目が集まっているため、既知の誤りがある可能性は低いと考えています。
しかし、アンドリュー・カン氏はこれをデータで反論している。同氏は、カイルの論理に従っても、9,000万件の論文のうち重要な論文は5％のみと仮定しても、依然として450万件の重要な論文が存在すると指摘した。これらの重要な論文の誤り率がわずか 0.1% であっても、4,500 件の重要な論文に修正が必要な誤りがあることを意味します。大きな影響力を持つ論文であっても誤りが含まれ、社会に一定の影響を与える可能性があることは、前述の「黒いシャベル研究」事件が如実に物語っている。
まとめ
AI による論文レビューは実際には新しいものではありません。ChatGPT が最初に登場して以来、AI による論文レビューの使用例は数多くありました。暗号化の分野に目を向けると、YesNoError の出現は科学論文のエラーの問題を解決するだけでなく、誇大宣伝以外の暗号通貨の使用例の実際の開発にもつながる可能性があります (もちろん、まだ初期段階にあるかもしれません)プロジェクト、そして価値の一部は依然として市場の誇大広告に依存しています）。
市場の行動について言えば、市場における有望な行動の多くは「尻が頭を決める」と要約できますが、そのプロジェクトが本当に実現可能で、憶測を超えた実際的かつ実際的な価値がある場合、この種の「立ってお金を使う」ことは重要です。お金を稼ぐという行為は必ず市場に認められるでしょう。
YesNoError の具体的な後続開発は、市場の誇大宣伝が過ぎた後も継続するというプロジェクト チームの決定にも依存します。引き続きご期待ください。
世界に利益をもたらすことを期待するプロジェクトがますます増えています。
