Web3人工知能の開発の方向性と課題

最近、エヌビディアの株価が再び最高値を更新し、市場がマルチモーダル人工知能の発展の見通しに対して楽観的であることを示しています。一方、Web3分野の人工知能の試みはあまり注目を集めていません。これは主に、現在のWeb3 AIが技術的な方向性にいくつかの誤解があり、急速に発展しているWeb2 AIと競争するのが難しいからです。

Web3 AIは現在、モジュール化の設計思想を主に採用しており、異なる機能モジュールを組み合わせて複雑なシステムを構築しようとしています。しかし、この方法は、高次元の意味的整合性、注意メカニズム、特徴融合などの重要な問題に対処する際に、先天的な不備があります。

まず、Web3 AIは高次元の意味空間を実現するのが難しいです。Web2 AIはエンドツーエンドのトレーニングを通じて、異なるモダリティの情報を同じ高次元空間にマッピングし、意味の整合性を実現できます。しかし、Web3 AIのモジュール化されたアーキテクチャは、このような統一表現をサポートするのが難しいです。

次に、Web3 AIにおいて注意機構が機能しにくいことに注意が必要です。精密な注意機構は高次元空間で計算資源を動的に分配する必要がありますが、Web3 AIの低次元モジュール構造はこのような複雑な操作をサポートすることができません。

最後に、Web3 AIの特徴融合は単純な接続段階にとどまっています。Web2 AIは高次元空間で複雑な特徴の相互作用を実現できるのに対し、Web3 AIは浅い特徴の組み合わせしかできません。

現在、Web2 AIはますます高い技術的障壁を構築しており、Web3 AIは短期間での突破が難しい。将来的にWeb3 AIは「農村が都市を包囲する」戦略を採用し、エッジシーンから切り込んで徐々に経験を積む必要があるかもしれない。軽量モデルの微調整やエッジコンピューティングなどの低いハードルのアプリケーションを切り口として考えることができる。

全体的に見て、Web3 AIは現在、複雑なAIタスクにおいてWeb2 AIに対抗するのは難しい。しかし、合理的なポジショニングと戦略選択を通じて、Web3 AIには発展の余地がある。未来、技術の進化に伴い、Web2 AIに新たな痛点が現れる可能性があり、その時がWeb3 AIが突破を求めるチャンスとなる。