OpenAI の支配下における新しいダイナミクス#
生成 AI の進展は、インターネットを変革の重要な瞬間に導いています。近い将来、大規模言語モデル（LLM）によって動かされるバーチャルアシスタントが、インターネットへの普遍的なゲートウェイとして機能する可能性があります。その結果、Web3 プロジェクトは消費者エンゲージメントに関する重要な決定を下す必要があります。
一方では、企業は消費者インターフェースの制御を LLM 駆動のバーチャルアシスタントや他の会話型 AI に委任し、プラグインのような API を利用することができます。例えば、OpenAI の ChatGPT プラグインは、消費者が OpenTable や Instacart などのサードパーティプラットフォームを通じて購入や注文を行うことを可能にします。他の LLM プロバイダーも同様の道をたどる可能性が高いです。
逆に、企業は独自のウェブサイトやアプリケーション上でカスタマイズされた生成 AI モデルを使用してインターフェースの制御を維持することを選択できます。実装は異なる場合があり、企業は独自のモデルを構築するか、既存のモデルを微調整することを選ぶことができます。例えば、ブルームバーグは自社のサービスや機能に統合することを意図した独自のモデルを開発しました。エクスペディアは OpenAI のモデルを自社のアプリケーションに組み込み、ユーザーが同社のウェブサイトに留まりながら旅行を計画できるようにし、ChatGPT の機能を活用しています。
OpenAI の GPT-3.5：API リクエストは簡単ですが、Web3 関連のクエリに対応できるでしょうか？
RSS3 の社内 AI モデルへの献身#
2021 年 11 月以来、RSS3 は AI 支援ソリューションの探求を積極的に行っています。進行中の AI トレンド、特に LLM トレンドを活用し、この分野での専門知識をさらに拡大する機会をつかみたいと考えています。その結果、Web3 の文脈に特有の要件に対応するために特別に設計された一連の社内ハイブリッド AI モデルの開発において重要な進展を遂げました。このハイブリッド AI ソリューションは非常に効率的であることが証明されており、詳細は別の記事で共有します。
RSS3 の広範なデータインデックス機能を活用し、私たちの焦点は 2 つの重要な開発にあります：AI トレーニングオープンプラットフォームとモデル 1 - 初の Web3 AI アシスタントです。これらの進展は、トレンド予測やオンチェーンデータ分析、クロスチェーンデータ取得などの一般的なタスクを含む厳格な基準に従っています。
社内 AI モデルとは、事前にトレーニングされたモデルやクラウドベースの AI サービスを使用するのではなく、組織や企業内で開発および展開される人工知能モデルを指します。これは、組織の特定のニーズや要件に合わせたカスタマイズされた AI ソリューションを構築することを含みます。
RSS3 流の AI - データインデックスからデータトレーニングまで#
オンチェーンデータインデックスに関する私たちの専門知識は、最先端の AI 技術を適用するための基盤となります。RSS3 の社内 AI モデルは、堅牢な分析フレームワーク、正確な予測能力、オンチェーンおよびオフチェーンデータの効率的な取得を提供します。
RSS3 の社内 AI モデル、モデル 1は、複数の AI モデルとアルゴリズムを組み合わせたハイブリッドソリューションであり、それぞれがオンチェーンデータインデックスに関する私たちの専門知識を活用し、全体的なユーザー体験を向上させるために慎重に開発されています。モデル 1 は、Web3 環境の複雑さをナビゲートするユーザーをサポートする Web3 AI アシスタントとして機能し、データ分析のための効果的な AI ソリューションを提供します。 インデックスされたデータを異なるモデルに供給することで、モデル 1 は以下を実行できます：
- 分析タスク：包括的なデータ分析を可能にする分析コンポーネントを構築しました。これにより、ユーザーは RSS3 データネットワーク上の膨大なデータに基づいて貴重な洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。データ分析を活用することで、データ駆動の洞察を提供するなど、多様なユーザー要件に応える堅牢なソリューションを提供します。
- 予測タスク：社内モデルに予測タスクを統合しました。RSS3 ネットワーク上の膨大なデータでモデルをトレーニングすることで、暗号市場に関連する正確な予測や予測を生成できます（もちろん、これは金融アドバイスではありません）。これにより、ユーザーはトレンドを予測し、パターンを特定し、意思決定を支援することができます。
- 情報取得：RSS3 は設立以来、情報の普及に取り組んできました。これにより、オープンウェブデータへのシームレスなアクセスが可能になります。私たちのモデルは、1) ブロックチェーンおよび外部ソースから関連情報を効率的に取得し、2) 必要に応じて簡潔で意味のある要約を提供するように設計されています。この包括的なアプローチにより、ユーザーは必要な情報に簡単にアクセスでき、ユーザーフレンドリーでスムーズな体験を提供します。
社内モデル開発の動機は多面的で戦略的です#
専門分野におけるコスト効率と優れたパフォーマンス：#
事前にトレーニングされたモデルやクラウドベースの AI サービスを利用することは、しばしばかなりのコストと技術的な複雑さを伴います。このようなサービスの運用と維持にかかる支出は高額になる可能性があり、Web3 プロジェクトの財政資源に負担をかけることがあります。対照的に、社内モデルはサービスの運用に関してよりコスト効率の良いソリューションを提供します。さらに、これらのカスタムモデルは、専門分野の複雑さやニュアンスに対処することで、優れた結果をもたらす可能性があります。私たちは Web3 プロジェクトに対して、サードパーティサービスへの依存を減らし、代わりに正確な要件に合ったモデルの開発に焦点を当てることを奨励します。これにより、より大きな自給自足が促進され、業界内でのイノベーションが推進されます。
中央集権的モデルへの依存の軽減：#
最近の議論では、OpenAI の GPT3/GPT4 のような中央集権的 AI モデルへの依存について懸念が示されています。これらのモデルが利用できなくなるリスクや高額になるリスクは、自給自足とイノベーションの必要性を浮き彫りにしています。RSS3 の社内 AI モデルやアルゴリズムの開発を優先することで、大手テクノロジー企業への依存を最小限に抑えたいと考えています。これにより、私たちの長期的な競争力が確保され、独立してイノベーションを進めることができ、外部プロバイダーに依存することに伴う不確実性から守られます。
チームの専門知識の向上：#
RSS3 のコア目標の 1 つは、インデックスされたデータを活用する革新的な方法を探求することに優れることです。私たちは、この新興技術を活用し、複数の AI モデルに挑戦することで、チームの能力を向上させ、革新的で優れた Web3 データソリューションを提供することを目指しています。この戦略的な動きにより、現在の勢いを活かし、ブロックチェーンデータ分野での専門知識を拡大することができます。
RSS3 について#
RSS3 は、オープンウェブ上での情報の流れをオープンで効率的かつ安全に実現するために設計された情報普及プロトコルです。私たちは Web3 を AI、検索、ソーシャルなどに橋渡しします。