生成AI、このままではWeb3にネガティブな影響【コラム】

ChatGPTとWeb3テクノロジーが交差するところにチャンスがあると感じている。ChatGPTやGPT-4などの生成AIとテクノロジーをめぐる盛り上がりは見慣れたものになり、Web3も例外ではない。AI関連の暗号資産が歴史的な高値を記録し、生成AIとWeb3が交差するところに投資する新しいベンチャーファンドまで登場している。

ChatGPTのようなテクノロジーとWeb3インフラを組み合わせる可能性に心を躍らせる一方で、Web3コミュニティは、生成AIの価値の大半は伝統的Web2インフラに捉えられている現実を直視しなければならない。

その考えをもう少し進めると、物議を呼ぶが、検討すべき仮説が浮かんでくる。すなわち、ChatGPTの勢いは、Web3にネガティブで長期的で影響をもたらす可能性がある。

生成AIがWeb3にもたらすネガティブな影響の背後にある中核的なアイデアは、比較的シンプル。つまり、生成AIはインフラからアプリケーションまで、ソフトウェアやコンテンツの開発、消費のあらゆる側面を変える可能性を秘めている。

最近では、あらゆる主要テクノロジー、およびコンテンツ提供事業者が生成AIを自社プラットフォームに組み込んでいる。革命の中核がWeb3以外の場所で起これば、Web2とWeb3の間の革新、人材、資金のギャップに影響を与えるだろう。さらに、早急に対処しなければギャップは、指数関数的な成長率で拡大を続けるだろう。この問題に対する解決策は確かに簡単なものではない。だが、対応を開始するために検討できる基本的なアイデアがある。

課題

この10年間、Web3が機械学習（ML）をサポートする有意義なインフラやテクノロジーを生み出していないことを考えると、生成AIのムーブメントがWeb2で起きていることは驚きではない。

Web3テクノロジーは、分散型コンピューティング、ストレージ、アイデンティティ、メッセージなどの基本的要素を中心に進化してきたが、機械学習にはほとんど関心が払われていなかった。その結果、当然のこととして、機械学習モデルなどはブロックチェーンやWeb3インフラと関係していない。

ChatGPTやGPT-4、画像生成システムのStable Diffusionなどがリリースされ、生成AIは飛躍的な成長を遂げることができると証明されたとき、Web3は生成AIの進化を支えるために必要な基盤を持っていないことに気づいた。生成AIテクノロジーの進化の速度を考えると、この問題はさらに深刻だ。

指数関数的な成長と大きな技術的ギャップ

Web3とWeb2における生成AI機能のギャップは、急速に広がっている。クラウドやモバイルは、直線的、あるいは二次関数的に進化し、新しいテクノロジーは既存のテクノロジーを改善する。一方、生成AIの成長は指数関数的だ。

ChatGPTやGPT-4などは、データとインフラを基盤として使うが、スタートアップにとっては難しい。さらに生成AIは、多くの人が使用すればするよど、指数関数的に能力が向上し、未来のバージョンをトレーニングするための多くのデータを収集することができる。この時点でギャップは埋めがたいほど拡大する可能性がある。

現在、Web3インフラは、生成AIに取り組むために必要なコンピューティング能力、データ、データサイエンスのフレームワーク基盤を持たない。分散型アプリ（Dapp）は確かに、Web2のAPIを通じてやり取りすることで、生成AIの機能を取り入れることはできるが、Web3ネイティブの生成AIは、現時点では少し厳しいようだ。生成AIが急速に進化を続けるなか、Web3が抱える課題はさまざまな次元で明らかになるだろう。

いくつか考えてみよう。

プラットフォーム

AWS（アマゾン・ウェブ・サービス）、マイクロソフトのアズール（Azure）、グーグル・クラウド（Google Cloud）などのクラウドプラットフォームは、自然言語、画像、動画などの分野で生成AIの機能を急速に取り入れている。生成AIが必要とするコンピューティングパワー、データの要件は現状、Web3インフラの能力を超えているようだ。

その結果、新世代の生成AIアプリケーションは基本的にWeb2クラウドプラットフォームで運営され、Web3インフラにはほとんど関わらない。生成AIが多くの人の期待に応えることができれば、Web3プラットフォームは普及という点ではるかに後れを取ることになる。

アプリケーション

Web2プラットフォームが生成AIの機能を搭載するようになれば、生成AIを最前線に押し出してアピールする新世代のアプリケーションが登場することになる。Web3テクノロジーは生成AI機能を強化する機能を備えていないため、これらの新世代アプリケーションはほとんどがWeb2で機能する。Dappが生成AIの機能を取り入れることはあるだろうが、そうした機能は明らかに、完全にオフチェーンとなるだろう。

次世代フィンテック

何年もの間、暗号資産とWeb3テクノロジーはフィンテックの次の大きなトレンドと考えられてきた。だが焦点は間違いなく、生成AIにシフトした。ほとんどのフィンテックプラットフォームは、暗号資産に対応することよりも、ChatGPTなどを搭載した新たなライバルによってディスラプトさせないことを重視している。

開発者

生成AIテクノロジーをめぐるイノベーションのレベルと、ChatGPTのようなテクノロジーの人気は確実に広がり、次世代アプリ開発を目指す開発者を惹きつけている。生成AIテクノロジーの爆発的な成長は「暗号資産の冬」と重なっている。これら2つが組み合わさって、Web3は開発者が生成AIに流出するリスクに直面しているかもしれない。

VC投資

VC（ベンチャーキャピタル）投資も、Web3から生成AIへのシフトの可能性が高い。2021年の強気相場では、Web3企業へのVC投資は記録的なものとなり、DeFi（分散型金融）やNFTといったムーブメントが、ついにWeb3の実用性を提示した。2022年の市場低迷と生成AIの爆発的成長によって、VC資金の流れは生成AIにシフトしている。これはIT業界の優秀な人材が生成AIに流れ込むことにもつながっている。

希望の光

機械学習のための強力な基盤がないことで、Web3は生成AIイノベーションの最初の波に乗ることはできなかった。だが、まだ手遅れではない。テクノロジーの現状と課題を考慮すれば、生成AIがWeb3アーキテクチャのネイティブな機能からメリットを受ける明確な分野が2つある。

分散型生成AI：知識の集中化と大規模な生成AIモデルのコントロールをめぐる懸念は大きく、分散型の代替案にチャンスが生まれている。分散型AIのトレンドが十分に普及しなかったとしても、生成AIのコントロール、バイアス、公平性などについて、分散化が提案する価値についての議論が再浮上している。
知識証明：生成AIに対する最大の反発は、有害で人種差別的で偏見に満ちたコンテンツを生成する可能性や、ハルシネーション、つまり、事実とな異なるもっともらしい内容を作るリスクだ。その観点から、生成AIの事前トレーニング、微調整、利用において検証可能なトレーサビリティメカニズムを取り入れることは、ミッションクリティカルなシナリオに使用するためのきわめて重要な要素となる。生成AIにアカウンタビリティ（説明責任）をもたらすことには、ブロックチェーンはきわめて適している。

これらのシナリオは、Web3と生成AIの強みを組み合わせるものだ。Web3は生成AI革命の第一波を受け入れる準備は整っていなかったが、まだその将来に意義ある貢献を行うことができる。

ChatGPTなどの生成AIモデルの登場は間違いなく、Web3コミュニティへの警鐘となるだろう。分散化だけでは不十分で、未来のイノベーションを取り入れるための技術的な基盤を構築する必要がある。