AI と暗号通貨の出会い: ChatGPT は暗号通貨に役立つでしょうか?
なぜみんな人工知能 (AI) について話しているのでしょうか?
一般に AI として知られる人工知能は、幅広い業界に広範なイノベーションをもたらします。問題の用語は、人間の知性を必要とするタスクを実行できるインテリジェント システムの作成を扱うコンピューター サイエンスの一分野を指します。たとえば、これには言語解釈、研究、画像認識、パターン認識、予測が含まれます。
AI と機械学習は新しいテクノロジーではありません。この傾向は 65 年以上前に始まりましたが、最近では AI が新参者であるため、誰もが AI について話しています。
AI の流行は正当化できます。今日、私たちは過去には不可能だった方法で、大量のデータを転送、保存、計算する効率的な方法を手に入れました。
したがって、誇大広告の主な理由は、より多くのコンピューティング能力、大量のデータ、高度なアルゴリズム、および大手テクノロジー企業、政府、個人投資家、大学による巨額の投資が利用可能になったことにあります。
Generative AI は、AI の本質を日常生活に持ち込んだため、このブームの火付け役となったと言えます。現実世界のユーティリティでは、通常、その後に大規模な導入が行われます。エンジニアは人間の基本的なタスクに従事できるように AI を訓練できるため、AI が便利なツールであると世界中の人々が認めました。
良い例は、OpenAI によって作成された悪名高い ChatGPT です。 ChatGPT は、大量の多様なデータが供給され、その使用方法のパラメーターが提供された後、人間と同様のタスクを実行できるようになりました。
Microsoft がネイティブ Bing 検索エンジンの ChatGPT を利用した形式のリリースを発表したとき、それは市場の大部分を占めました。新しい形式の AI ツールを使用すると、市場での競争力が高まります。
現在のテクノロジーはまだ最も効率的な方法で使用できる状態ではないことに留意してください。これは最近の研究によって確認されています。簡単に言えば、特定のエラーが伴います。たとえば、ChatGPT が知らないことについて質問すると、チャットボットは答えられないか、正確な情報を提供できません。
ChatGPTとは何ですか?
ChatGPT は、AI 研究会社 OpenAI によって 2022 年 11 月に作成されたチャットボットを指します。AI 言語モデルは、さまざまな議論を引き起こし、いくつかの現実世界のユーティリティをテーブルにもたらしたため、世界を席巻しました。ユーザーは、電子メールの作成からトレーニング計画、子供向けの就寝前のお話に至るまで、多くの人間のようなタスクに ChatGPT を使用し始めました。
「 GPT 」の部分は「 Generative Pre-training Transformer 」を意味し、チャットボットが言語を処理する方法を指します。このチャットボットが過去のチャットボットと異なる点は、人間のフィードバックからの強化学習を使用してトレーニングされたことです。
この特定の方法には、人間の AI トレーナーと報酬システムの使用が含まれており、フォローアップの質問に答え、間違いを認め、不正確な概念に異議を唱えるのに十分なチャットボットを開発します。
ボットの背後にある機械学習モデル
ChatGPT は、大規模言語モデル (LLM) として知られる機械学習自然言語処理モデルのカテゴリの製品です。このモデルは、大量のテキスト データと入力データセットの消化に基づいています。
チャットボットは、Generative Pre-trained Transformer (GPT) アーキテクチャに基づいています。 Transformer モデルは、「注意」として知られるメカニズムを利用して、自然言語入力に対する応答を生成する際の発散する単語の影響を比較検討します。
たとえば、変圧器モデルが「猫は尻尾を追いかけた」という文に対する応答を生成する必要がある場合、「猫」が主題であるため、「尻尾」よりも重要であると認識します。
生成 AI のトレーニングは通常、事前トレーニングと微調整の 2 段階の手順で行われます。事前トレーニング段階では、言語の統計パターンを理解することを目的として、モデルに広範な量のデータ ソースが入力されます。
微調整フェーズとは、人間のレビュー担当者の助けを借りて、OpenAI 社が提供する特定のガイドラインに従って生成された、より狭いデータセットでモデルをトレーニングすることを指します。このフェーズでは、特定の入力に対してより具体的に応答し、ユーザーとの有益な対話を維持するようにモデルを学習します。
モデルがトレーニングされると、「自己回帰」メソッドを使用して応答が生成されます。つまり、入力メッセージから始まり、完全な文を形成できるまで次の単語を予測します。
新しいパワーカップル
AI は 2023 年の風潮となっています。さらに、取引ボットとアルゴリズムによるポートフォリオ管理の多発により、世界中の主要な株式市場での取引の 60% 以上がアルゴリズムによるものであると推定されています。
アルゴリズム取引の割合を正確に述べるのは困難ですが、機械学習技術はリスク管理や市場の傾向や市場動向の把握において業界を支配しています。
市場状況に関して言えば、機械学習テクノロジーの利用は「クオンツトレーダー」として知られる専門家の手に委ねられてきましたが、個人トレーダーや仮想通貨市場でも利用できるようになりつつあります。
AI によってもたらされる 2 つの主要な機能は、洞察と自動化です。これらは両方とも取引において重要な役割を果たします。 AI ベースの仮想通貨取引ボットは、通常の AI 株式取引領域で使用されるのと同じように、主要なテクニカル指標に基づいてポジションの売買を自動化するために仮想通貨投資家によって使用されるとして、仮想通貨市場に参入しました。
AI とブロックチェーン テクノロジーは、過去 10 年間にわたり、金融や供給管理の世界などのさまざまな分野にすでに影響を与えてきた 2 つの大きなイノベーション推進力として認識されています。これら 2 つのテクノロジーを組み合わせることで、多くの分野の発展にさらなる潜在的な利益をもたらす可能性があります。
ブロックチェーンはデータを保存するための分散型かつ透明な方法を提供しますが、ジェネレーティブ AI は創造性と自己学習を可能にします。これら 2 つのイノベーションを組み合わせれば、テクノロジーは適応性、インテリジェント、そして安全性を同時に実現できるでしょう。
ブロックチェーン技術について詳しくは、「 ブロックチェーンとは」の記事をご覧ください。
AIは仮想通貨にどのように役立つのでしょうか?
AI が通常のシステムの変革にすでに貢献していることは無視できませんが、仮想通貨の領域でも同じことができるのではないかと多くの人が疑問に思っています。
ブロックチェーンはAIなしでは成り立たないと言われています。その理由を調べてみましょう。
暗号通貨取引の強化
仮想通貨取引は国境なく年中無休で行われます。これには、幅広いデジタル資産と暗号市場が含まれます。アルゴリズムベースの取引ボットは以前から存在していましたが、飛躍的に改良されています。これを手動で行う時代は終わりました。
AI が仮想通貨取引にもたらし、仮想通貨取引を強化し、より多くの投資機会に貢献できる可能性がある重要な利点がいくつかあります。
リアルタイムの市場監視から始めましょう。 AI の重要な利点の 1 つは、膨大な量のデータをリアルタイムで分析および処理できることです。市場が年中無休で運営されている場合、価格は数分以内に変化する可能性があります。
市場の状況を常に監視し、複数のパラメーターを評価することで、AI は人間の目には見えないパターンや市場の傾向を見つけることができます。リアルタイム分析は、仮想通貨トレーダーが深い知識を獲得し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。たとえば、AI 言語モデルは市場分析とテクニカル分析をサポートし、チャート パターンを認識して取引シグナルを生成し、価格予測を提供できます。
AI 暗号通貨取引ボットのもう 1 つの重要な特徴は、過去の経験から学習する能力です。 AI は、デジタル資産と暗号市場の履歴データ分析を実行して、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。進化する機能により、AI 暗号通貨取引ボットは新しい市場力学に適応できるようになります
AI は人間の感情や偏見を全体像から取り除くため、暗号通貨分野のような不安定な市場での取引を改善できる可能性があります。人間のトレーダーの判断は、貪欲や恐怖などの感情や、他人の影響によって曇る場合があります。
最後に、AI ベースのアルゴリズムは、所定の指標に基づいて自動的に取引を実行するように設計できます。これにより、あらゆる暗号通貨取引の意思決定に人間が関与する必要がなくなり、エラーや感情による悪影響も排除されます。仮想通貨トレーダーは、仮想通貨市場を積極的に監視していない場合でも、取引の可能性を活用できるようになります。
ChatGPT 対 仮想通貨取引ボット
ChatGPT は、テキストなどの逐次データを処理するために特別に設計されたディープ ニューラル ネットワークの一種として、Transformer アーキテクチャに基づいて構築されています。 ChatGPT はトレーダーに扉を開き、戦略を変革し、暗号通貨取引業務を合理化するための強力なツールを提供します。しかし、それは現時点で仮想通貨取引のための究極のツールなのでしょうか？
最先端の AI 言語モデルは取引専用に設計されたものではありませんが、市場のニュース、センチメント、トレンドを分析することができます。その強みの 1 つは、ニュース記事、ソーシャル メディア、その他のデータ ソースを分析して現在の市場センチメントを判断することにより、市場センチメント分析を提供できることです。チャットボットには、パーソナライズされた洞察を提供し、仮想通貨トレーダーへの教育リソースとして機能する機能があります。
ただし、言語モデルにはいくつかの制限があります。仮想通貨取引ボットはまだ置き換えられないようです。仮想通貨取引ボットは、大量のデータを処理し、リアルタイムの市場動向に対応し、傾向を追跡する機能を備えています。
たとえば、Chat GPT は、現在の開発レベルではコンテキストが不足しています。その主な強みは言語ベースのタスクにあり、複雑な取引戦略に必要な理解力が欠けている可能性があります。
ChatGPT などの AI ベースのボットが特殊な取引ツールを完全に置き換えることができると言うのはまだ時期尚早です。この斬新なソリューションには、仮想通貨ユーザーが取引の際に依存する重要な機能が欠けています。ただし、テクノロジーが進化すると、仮想通貨取引が強化される可能性があります。
Web3 プロジェクトをより効率的にする
AI はまだ仮想通貨取引スペースを引き継ぐ準備ができていないかもしれませんが、その価値は Web3 エコシステム内で認識されています。主に、 Web3プロジェクトがコピーライティングやマーケティングなどのタスクに費やす時間が短縮されるため、AI によって生産性が向上する可能性があります。
第 2 に、AI 機能を Web3 空間に組み込むことで、分散型の安全なバックボーン上で動作し、インテリジェンス主導の機能を提供し、それに応じて適応する能力を持つアプリケーションを作成できるようになります。
AI には、分散型自律組織 ( DAO ) の運営を強化する機能もあります。たとえば、AI は大量のデータを分析できるため、投票やガバナンスの戦略を強化できる可能性があります。
分散型金融 ( DeFi ) の分野に関しては、AI は暗号通貨市場と同様の利点を提供する可能性があります。インテリジェンス主導のサービスは、市場の動きを分析し、意思決定プロセスを強化し、過去のデータや関連情報に基づいて最適化された金融商品や予測コンテンツを提供することができます。
暗号通貨のコンプライアンスを容易にする
過去には、暗号通貨詐欺などのネガティブな出来事があったため、暗号通貨スペースはニュース速報の中心でした。これらの出来事の後、 規制当局はより実践的になり、コンプライアンスを要求するようになりました。
監査は通常、時間のかかるプロセスです。しかし、AI ツールは文書レビューとコンプライアンスを自動化できるため、法的研究の分野に革命をもたらしています。
暗号通貨分野の規制遵守に関しては、AI も同様のことができます。 AI 駆動のアルゴリズムはブロックチェーン トランザクションを分析し、潜在的な違反を特定し、不審なアクティビティを報告することができます。全体として、監査はより効率的になり、時間を短縮できる可能性があります。
メタバースの改善
AI はメタバースの原動力として認識されています。現時点では、メタバースはまだ開発中の段階です。より良いグラフィックス、コンテンツ、インターフェースが必要です。没入型の世界を構築するのは簡単な作業ではありませんが、AI によってそれが簡単になる可能性があります。
メタバースの開発に興味がある場合は、この記事「 メタバースは死んだのか?」を読んでみてはいかがでしょうか。 復活には何が必要でしょうか。」
メタバース内での重要なアプリケーションの 1 つは、物理オブジェクトまたはプロセスの仮想表現としてのデジタル ツインの開発です。たとえば、デジタル ツインは、組立ラインのテスト、都市計画、さらには仮想手術の実施など、さまざまな目的に使用できます。
Generative AI と Metaverse エコシステムの統合により、AI ベースのコンテンツがユーザーのアクションに応答し、より魅力的なエクスペリエンスを生み出すことができる動的な没入型環境を生み出すことができます。さらに、新しい形式のデジタル アートやコミュニケーション サービスも可能になります。
AIとトークン化の出会い
金融の文脈では、トークン化とは、ブロックチェーン上で実行されるデジタル トークンを発行する手順を指します。これは、特定の資産のデジタル表現です。トークン化された資産はプログラム可能であり、 スマート コントラクト機能を備えています。ここでAIが登場します。
AI とトークン化を組み合わせると、多数の新しいユーティリティを見つけることができます。スマートコントラクトのコードの改善から始めましょう。スマート コントラクトのコーディングは複雑なプロセスであることが多く、コード内の小さな間違いでも大きな結果を招く可能性があります。このようなリスクを軽減するには、AI ツールが役立つ可能性があります。
ChatGPT やその他の AI 自然言語モデルに関しては、このツールはスマート コントラクトの作成とコードのテストのプロセスを合理化できます。開発者が自然言語でコードを記述する場合、AI ツールはエラーを減らし、追加のリスクを管理できる可能性があります。
AI はさらに、スマート コントラクトの実行プロセスを自動化するために使用できます。これは、スマート コントラクトによって作成されたデータを解釈することで実行できます。開発者には修正措置を講じるよう警告が表示され、プロセス全体の時間が短縮されます。
トークン化プロセスでは、AI ツールはデジタル トークンの作成と管理に関わる複数のタスクを効率化するのに役立ちます。これらは、専門家の意見、過去のデータ、傾向などのさまざまな指標を考慮して、特定の資産の価値を評価するために利用できます。
AI 主導のツールが監査とコンプライアンスの観点から役立つことはすでに述べました。ここでも同じことができます。 AI を利用して、トークン化された資産に関連するリスクを監視および管理できます。これにより、リスクの管理に加えて、トークン化と取引の実行のプロセスにおける一般大衆の信頼が強化される可能性があります。
最後に、AI はトークン化されたプラットフォームの透明性を高めるのに役立ちます。たとえば、AI ツールは、入札を集約し、すべてのプラットフォームからリアルタイムで見積もりを依頼し、リアルタイムで実行される最適な入札または依頼を特定するのに役立ちます。
このような例は、AI とトークン化の組み合わせが将来金融市場を活性化し、より透明性が高く効果的な金融サービスを提供できることを示しています。
ブロックチェーン技術は人工知能にどのように役立つのでしょうか?
AI は画期的なツールですが、いくつかの欠点もあります。現在、多くの人がブロックチェーン技術の可能性をAIサポートの基盤として見ており、意思決定プロセスを監視する透明な台帳を提供することでAIのブラックボックス問題の解決にも役立つ可能性があると主張している。
ブロックチェーンは、AI モデルのバイアスを軽減する分散型 AI ツールの設計をサポートできます。組織は使用されているアルゴリズムとデータを監査できるようになり、AI ツールの信頼性が高まります。
実践的な例を挙げてみましょう。おそらく、何百万人もの人々を騙してきた AI によるディープ フェイクについて聞いたことがあるでしょう。多くの人は、AI が将来どうなるのかを恐れています。それが AI の最大の課題の 1 つです。
一方で、ブロックチェーンは、デジタル資産が本当に主張するものであることを認証する機能でしばしば賞賛されてきました。ゼロ知識証明として知られるテクノロジーは、AI が進歩し、一般社会でより多くの信頼を得るためには不可欠です。