作者: @knimkar
翻訳: 各国のブロックチェーン
私たちは、AI と暗号通貨の交差点におけるユースケース実験のカンブリア紀の爆発期に入りつつあるようです。私はこのエネルギーから何が生まれるか非常に興奮しており、エコシステムで見られるエキサイティングな新しい機会のいくつかを @SolanaFndn で共有したいと思いました。
1. 概要
1) Solana 上で最もダイナミックなエージェント主導の経済を推進する Truth Terminal は、AI エージェントがオンチェーンで対話できる場合に何が可能になるかを示す最初のデモンストレーションです。 私たちは、エージェントがオンチェーンで実行できることの限界を安全に押し上げる実験を見ることを楽しみにしています。この分野の可能性は非常に大きいですが、私たちはまだその分野の設計空間の探索を始めていません。これは、暗号通貨と AI の融合において最も予想外で爆発的な分野であることがすでに証明されており、まだ始まったばかりです。
2) 大規模言語モデル (LLM) を Solana コードの記述に優れ、Solana 開発者を支援します。大規模言語モデルはすでにコードの記述に優れていますが、さらに強力になるでしょう。これらの機能を使用して、Solana 開発者の生産性を 2 ～ 10 倍向上させたいと考えています。 短期的には、LLM の Solana コードの理解と記述能力を測定するための高品質のベンチマークを作成します (詳細は後述します)。これらのテストは、LLM が Solana エコシステムに与える潜在的な影響を理解するのに役立ちます。私たちは、モデルの微調整において質の高い進歩を遂げているチームをサポートできることを楽しみにしています (そして、ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮することで、これらのモデルの品質を検証します!)。
3) オープンで分散型の AI テクノロジー スタックをサポートします。「オープンで分散型の AI テクノロジー スタック」とは、トレーニング用のデータ、コンピューティング リソース (トレーニングと推論用)、モデルのリソースへのアクセスを容易にするオープンで分散型のプロトコルを指します。重み、およびモデル出力を検証する機能 (「検証可能な計算」)。このオープン AI テクノロジー スタックは次の理由から重要です。
モデル開発中の実験とイノベーションを加速する
国家認可の AI など、信頼できない AI の使用を余儀なくされる可能性のある人々に逃げ道を提供する
私たちは、このテクノロジー スタックのあらゆるレベルでチームと製品を構築することをサポートしたいと考えています。これらの重要な分野に関連する作業を行っている場合は、元の記事の著者に連絡してください。
2. 詳細概要
以下では、なぜ私たちがこれら 3 つの柱に興奮しているのか、そして何が構築されることを望んでいるのかについて詳しく説明します。
1) 最もダイナミックなエージェント主導の経済を促進する
なぜこれを気にするのでしょうか? Truth Terminal と GOAT については多くの議論があるため、ここでは繰り返しませんが、はっきりと言えるのは、AI エージェントがチェーン上で相互作用するときに可能になるあらゆる種類のクレイジーな機能が、不可逆的に現実に入り込んでいるということです (この場合、エージェントはまだオンチェーン上で直接アクションを起こしていません)。
現時点では、オンチェーン エージェントの動作が将来どのようになるか正確にはわからないと自信を持って言えますが、設計範囲がいかに広いかを理解していただくために、Solana ですでに起こっていることの一部を以下に示します。
Truth Terminal のような AI リーダーは、$GOAT のようなミームコインを通じて新時代の宗教を育成しようとしています。
同時に、@HoloworldAI、@vvaifudotfun、@TopHat_One、@real_alethea などのアプリケーションを使用すると、ユーザーはエージェントと関連トークンを簡単に作成して起動できます。
さまざまな有名な仮想通貨投資家の個別エージェントである AI ファンド マネージャーをトレーニングすることで、投資の意思決定を行い、ポートフォリオを強化します。たとえば、@daosdotfun での @ai16zdao の急速な台頭により、AI ファンド + エージェントの応援団という新しいメタバースが生まれました。
@ParallelColony など、プレイヤーがエージェントにアクションを実行するように命令する、エージェント中心のゲームもありますが、多くの場合、予期せぬ結果が生じます。
考えられる次の開発の方向性:
すべての関係者間の経済的調整が必要な多面的なプロジェクトの代理店管理。たとえば、エージェントは「[X] の病気を治療する化合物を見つける」というような複雑なタスクを任される可能性があります。エージェントは次の操作を実行できます。
@pumpdotscience のトークンを介して資金を調達します。
集められた資金は、関連する有料研究へのアクセスの支払いと、さまざまな化合物のシミュレーションのための分散型コンピューティング ネットワーク (@kuzco_xyz、@rendernetwork、@ionet など) でのコンピューティングの支払いに使用されます。
@gib_work のような報奨金プラットフォームを使用して、現実世界のタスク (シミュレーション結果を検証/調整するための実験の実行など) を実行する人間を募集します。
または、Web サイトの構築や芸術作品の作成を支援するなど、単純なタスクを実行する AI (例: @0xzerebro)。
他にも多くの可能性があります。
エージェントが（従来の金融システムではなく）オンチェーンで金融活動を実行することがより合理的であるのはなぜですか?エージェントは、従来の金融システムと暗号通貨の両方を十分に活用できます。暗号通貨が特定の目的に特に適している理由は次のとおりです。
マイクロペイメントのシナリオ – ここでは Solana が優れており、Drip のようなアプリはすでにその可能性を示しています。
スピード – 特に資本効率の観点から最適化したい場合、即時決済はエージェントにとって非常に重要です。
DeFi を介した資本市場へのアクセス – 代理店が厳密な支払いを超えた金融活動を開始すると、仮想通貨の利点が特に明らかになります。おそらくこれが、エージェントが仮想通貨経済に参加する最大の理由です。エージェントは、資産の鋳造、取引の実行、投資、借入、レバレッジの使用、その他の操作をシームレスに行うことができます。
Solana メインネットにはすでにトップレベルの DeFi インフラストラクチャが豊富にあるため、Solana はこの種の資本市場活動をサポートするのに特に適しています。
結局のところ、テクノロジーはパスに依存することが多く、重要なのはどの製品が最適かということではなく、最初にクリティカルマスに達してデフォルトのパスになる製品であるということです。暗号通貨を通じて莫大な富を生み出すエージェントが増えれば、暗号通貨接続がエージェントにとって重要な機能として定着する可能性があります。
私たちが見たいもの
エージェントとウォレットを組み合わせてチェーン上で操作を実行するという大胆な実験。可能性は非常に幅広く、最も興味深く価値のあるエージェント アプリケーション シナリオは予測できないものになると予想されるため、ここでは過度に具体的な定義は行いません。しかし、私たちは次の方向の探査とインフラストラクチャの建設に特に関心を持っています。
少なくともテストネット上のプロトタイプ段階 (できればメインネット上)
2) LLM が Solana コードを書けるようになり、Solana 開発者に力を与えます
なぜこれを気にするのでしょうか? LLM はすでに強力な機能を備えており、急速に改善されています。ただし、コードの作成は、客観的に評価できるタスクであるため、LLM のアプリケーション分野では特に注意が必要な方向です。以下の投稿で説明されているように、「プログラミングには独自の利点があります。つまり、モデルはコードを書いて実行することも、コードを書いてテストを書いて自己整合性をチェックすることもできます。 。」
幻想の悪影響を制限する - 現在のモデルは非常に強力ですが、まだ完璧には程遠いです。エージェントにアクションを実行するための完全な自由を与えることはできません。
非投機的なユースケースを促進します。たとえば、@xpticket を通じてチケットを購入したり、ステーブルコイン ポートフォリオの収益を最適化したり、DoorDash で食品を購入したりできます。
現在、LLM はコードの記述に関してはまだ完璧には程遠く、いくつかの明らかな欠点 (たとえば、脆弱性の発見が苦手) がありますが、Github Copilot や AI ネイティブのコード エディタ Cursor などのツールによって根本的に改善されています。ソフトウェア開発を変革しました (企業の人材採用方法さえも変えました)。急速な進歩が予測されることを考えると、これらのモデルはソフトウェア開発に革命を起こす可能性があります。私たちはこの進歩を活用して、Solana での開発者の生産性を桁違いに速くしたいと考えています。
ただし、現在、LLM の Solana 理解のパフォーマンスを妨げるいくつかの課題があります。
LLM をトレーニングするのに十分な高品質の生データがありません。
十分な検証済みビルドが不足している。
Stack Overflow のような場所では、価値の高い情報の交換が十分に行われていません。
Solana インフラストラクチャは急速に進化しているため、6 か月前に書かれたコードであっても現在のニーズに完全には適合していない可能性があります。
モデルが Solana をどの程度理解しているかを評価する方法はありません。
私たちが見たいもの
より良い Solana データをインターネット上に公開するためにご協力ください。
検証済みのビルドをリリースするチームが増えています。
エコシステム内のより多くの人々が Stack Exchange に積極的に参加し、良い質問をし、質の高い回答を提供できることを願っています。
LLM の Solana への理解を評価するための高品質のベンチマークを作成します (RFP は近日公開予定)。
上記のベンチマークで高いスコアを獲得し、さらに重要なことに、Solana 開発者の作業を加速する、微調整されたバージョンの LLM を作成します。高品質のベンチマークを取得したら、最初にベンチマーク スコアを達成したモデルに報酬を提供する可能性がありますので、ご期待ください。
ここでの最終成果は、完全に AI によって作成された、高品質で差別化された Solana バリデーター クライアントです。
3) オープンかつ分散型の AI テクノロジースタックをサポート
なぜこれを気にするのでしょうか?長期的には、オープンソース AI とクローズドソース AI の間で AI の力のバランスがどのように保たれるかは不明です。クローズドソースのエンティティがテクノロジーの最先端に留まり、基礎となるモデルから価値のほとんどを獲得する理由については、十分な議論がなされています。現時点での最も単純な予想は、現状が継続するというものです。OpenAI や Anthropic のような大企業が技術の最前線を押し広げている一方で、オープンソース モデルもすぐに追随し、最終的には特定のユースケース向けに独自に強力で微調整されたバージョンが登場するでしょう。私たちは、Solana が密接に連携し、オープンソース AI エコシステムをサポートできることを願っています。具体的には、これは、トレーニング用のデータ、トレーニングと推論用の計算能力、結果として得られるモデルの重み、モデル出力を検証する機能へのアクセスを容易にすることを意味します。これが重要であると当社が考える具体的な理由は次のとおりです。
A. オープンソース モデルは、モデル開発におけるデバッグとイノベーションの加速に役立ちます。オープンソース コミュニティが Llama のようなオープンソース モデルをどのように迅速に改良し微調整できるかは、コミュニティが AI のフロンティアを前進させる上で大規模な AI 企業の取り組みを効果的に補完できることを示しています。 （Googleの研究者も昨年、オープンソースに関して「我々には外壕はないし、OpenAIにもない」と指摘している）。私たちは、この分野の進歩速度を加速するには、オープンソース AI テクノロジー スタックの繁栄が不可欠であると信じています。
B. 信頼できない AI (国家認可の AI など) の使用を強制される可能性のある人々に出口を提供する AI は今や、独裁者または独裁政権の兵器庫の中で最も強力なツールとなる可能性があります。国家公認のモデルは、国家公認の真実を提供し、非常に強力な制御手段となります。高度に権威主義的な政権は、国民のプライバシーを無視して AI を訓練することをいとわないため、より優れたモデルを持っている可能性もあります。 AI が制御ツールとして使用されるかどうかは、それがいつ起こるかではなく、いつ起こるかということです。私たちは、この可能性に備えるために、オープンソースの AI テクノロジー スタックを可能な限りサポートしたいと考えています。
Solana には、オープンソース AI テクノロジー スタックをサポートする多くのプロジェクトがすでに存在しています。
Grass と Synesis One はデータ収集を促進しています。
@kuzco_xyz、@rendernetwork、@ionet、@theblessnetwork、@nosana_ai などが、多数の分散型コンピューティング リソースを提供しています。
@NousResearch や @PrimeIntellect などのチームは、分散トレーニングを可能にするフレームワークの開発に取り組んでいます (下記を参照)。
私たちが期待しているのは、オープンソース AI テクノロジー スタックのあらゆるレベルで、より多くの製品が開発されることです。
@getgrass_io、@usedatahive、@synesis_one などの分散型データ収集
オンチェーン ID 認証: ウォレットが人間であることを証明できるプロトコルと、消費者が LLM と対話していることを確認できるように AI API 応答を検証するプロトコルが含まれます。
分散型トレーニング: 例: @exolabs、@NousResearch、@PrimeIntellect
知的財産インフラストラクチャ: AI が利用するコンテンツのライセンスを取得 (および料金の支払い) できるようにする
