文:Kava Labs私たちは引き続き人工知能（AI）とブロックチェーン技術の融合について探求し続け、ジェネレーティブAIとトークン化の役割に重点を置いて研究を行います。RWAトークン化、AIにおける自然言語処理（NLP）、リスク緩和におけるAIの役割、およびクロスチェーン相互運用性に関する先行記事を参考にし、これら2つの技術の融合のより広範な影響を充分に理解する必要があります。本文では、生成AIの強力な機能、その動作原理、生成AIの出力コンテンツをトークン化する際に直面する著作権資料の問題について探求します。その後、これらの問題を解決するためのブロックチェーン技術の役割と非代替性トークン（NFT）の潜在的な解決策に焦点を当てます。NFTを利用している業界の調査も行い、記事の最後にはこのダイナミックな領域の将来の可能性とAIが果たす役割について議論します。コンテンツの未来を創造するAIの領域と同様に、生成的AIの進化はコンピュータサイエンスの分野において非常に深いルーツを持ち、1960年代に遡ることができます。イギリスのアーティストHarold Cohenは、カリフォルニア大学サンディエゴ校で彼のAARONプロジェクトを通じてコンピュータ画像の生成を初期の段階で実現しました。しかし、これらの生成的AIの初期のイテレーションが存在する一方で、2022年第4四半期のChatGPT3.5の登場まで、現代のAIの繁栄を象徴し、一般大衆がこの画期的な技術に触れる機会を得ることはありませんでした。Midjourney、Leonardo.ai、およびDALL-Eの2023年のリリースに伴い、生成型画像プロトコルが急速に爆発し、GenAIやプロンプトエンジニアリングが一夜にして一般の注目を集め、大規模言語モデルも注目を集めました。一晩で誰もが数秒で写実的な画像を生成できる能力を手に入れましたが、以前はこの作業には多くの労力が必要で、専門の芸術家や写真家しかできませんでした。それ以来、生成AIは大きな進歩を遂げ、初期バージョンを継続的に改良してきました。さらに、従来のWeb2企業でもAI画像生成および編集プロトコルを実施し始め、2023年5月にはPhotoshopが生成フィルパックをリリースしました。また、画像からオーディオ、ビデオ、そして3Dモデリングへの拡張も目撃しています。生成式AIはどのように機能するのか？伝統的なアーティストは心配する必要があるのか、そしてブロックチェーンは生成式AIをどのように支援するのか？この技術を理解するブロックチェーンと生成AIの交差点を特定するためには、まずこの技術の仕組みを理解し、それが盗作として解釈できるかどうかを確認する必要があります。生成AIの最初のステップは、他のAIモデルと同じです - 原始データの収集、インデックス化、およびクリーニング。生成AIは、画像、オーディオサンプル、ビデオ、または3Dデジタルモデルを収集します。その後、そのモデルは物体、テクスチャ、色、およびオーディオパターンを識別するようにトレーニングされることができます。モデルがそのサンプルデータを最も基本的な構成要素に分解すると、色の相互作用や物体間の空間的な関係など、パターンや依存関係を再構築および複製するために使用できます。大規模言語モデルが次の単語、文、または段落を予測するために確率モデルを使用するのと同様に、生成ベースのAIはピクセル値とその位置関係を予測し、それらを単一の一貫した画像出力に組み合わせる確率モデルを使用します。生成式 AI の最終段階は、これらの出力をフィードバックループで利用することです。反復とモデルの改良により、時間の経過とともにより正確な出力を生成します。著作権に関する論争が曖昧になり始めています。モデルはオープンソースデータで訓練され、単一の元のデータを直接複製することはありません。これらは数十億の元のデータポイントに基づいた非常に複雑な予測モデルを使用し、予測モデリングを通じてそれらを組み合わせて出力します。これらのモデルは、現代の歌手がマイケル・ジャクソンやビートルズに影響を受けるかもしれないが、彼らの曲を直接カバーするのではなく、というよりも似ています。NFTの台頭NFTは2014年に初めて登場しました。当時、デジタルアーティストのJenniferとKevin McCoyはNamecoinブロックチェーン上でQuantumを最初に鋳造しました。2017年には、CryptoKittiesの登場とともに、NFTはこの領域で一部のファンを獲得し始め、2021年のブル市相場でBored Ape Yacht Club、CryptoPunksなどのプロジェクトやBeepleなどの独立したデジタルアーティストとともに注目を集めました。2021 年のブルーム市場では、NFT はその基盤となるブロックチェーン技術のユースケースの強力な機能を示しました。変更できない分散型台帳は、長年にわたって連続したソースの証明を確立する問題を解決することができます。永続的で変更不可能なデジタル認証シールを持つことで、さまざまな業界は製品の合法的な所有権を簡単に確認することができます。高級アートデータベースのArtoryは、ブロックチェーン技術を利用して独占的なアート作品のソースを立証する点で優れた成績を収めています。2021年のNFTブームがピークに達した後も、NFTの人気は下がったとはいえ、その重要性は減少していません。ERC-721およびERC-1155トークン規格を介して、動的および非同質化NFTプロジェクトが導入され、実物資産（RWA）の台頭とともに新しい市場が生まれました。特に不動産や自動車業界における実物資産のトークン化は、一貫性のあるソースプルーフを確立し、時間の経過とともにメンテナンスや改善を反映するためのNFTの更新を可能にしました。NFTのミントNFTは2021年のブルマーケットで人気を博しており、NFTシリーズの鋳造の利便性により恩恵を受けています。比較的ニッチで技術的な進入障壁が存在する急成長産業にとって、OpenSeaやRaribleなどのプラットフォームでNFTを鋳造することは数百万人のユーザーにとって簡単な突破口を提供しています。自分自身のNFTシリーズを作成することと比較して、ウォレットの設定はより困難かもしれません。最初の設定は、簡単なアカウント作成プロセスを通じて行われます。その後、ユーザーはウォレットをアカウントに接続すると、数分でシリーズを簡単にアップロードして鋳造できるようになります。これは画像をクラウドプロバイダーにアップロードするのと同様の利便性です。ユーザーエクスペリエンスは類を見ないものであり、画像が承認されると、選択した取引所とプラットフォーム間で簡単に取引できます。デジタルアートの流動性NFT の鋳造およびデジタルアートの自由な売買能力は、数百万人のユーザーを惹きつける重要な一歩です。これは暴落市場の速成コースであるかもしれませんが、さらに重要なのは、ユーザーに動的な教育ツールを提供することです。彼らはすぐに暗号通貨取引を理解し、実行を始めます。たとえば、NFT プラットフォームからウォレットや取引所にシームレスに移動し、それを法定通貨に戻すことができます。これは多くのクリエイターにとって初めて、彼らのデジタルアートを実現することができるようになりました。これは、Web3の基本的な約束を体現しており、財務と創造主権を個人に返還することを意味します。第三者の守門人ではなく。版税の新たな時代NFT の出所に関して、しばしば無視されている側面は、それが原作者に自動的にロイヤルティを支払う能力です。アーティストの転売権（ARR）または追加権（droit de suite）の概念は、20 世紀初頭のフランスで 1920 年に初めて導入されて以来存在していますが、多くの国にとってはまだ比較的新しい概念です。この点で、NFTはユニークな機会を提供します。特定のNFTの取引について、自動的に版税が実施されるプロセスにより、煩雑な伝統的な仲介者の参加なしにこの問題が解決されます。NFTプラットフォームのキュレーションプロセスにより、この権限は直接作者に返還され、彼らが望むロイヤルティ率を決定することができます。AIとNFTの未来2021年にNFTが台頭した際の印象的な点は、その台頭が生成AIプロトコルによって支えられていなかったことです。その環境下で、デジタルアーティストが輝きを放ちましたが、今では誰もがチャットボットを使用するように簡単に高い制作価値のアート作品を作成することができるため、この市場の将来の収益性はまだ不透明です。人々はプロジェクトの実用性とコミュニティにより注目するかもしれません。生成されたAIプロトコルにより、個人は優れたアーティストになり、以前は遠く及ばなかった職業の扉を開くことができます。ただし、前のサイクルでは、アーティストが直面した主要な問題の1つは、彼らの芸術作品が同意なしにNFTとして販売されていることでした。生成されたAIプロトコルによって作成されたデジタルアセットの通貨化の問題について、法的にはまだ曖昧な点があります。これら2つの要因は、特に生成されたAIアセットが人気のあるNFTシリーズを通じて世代の富を創造するために使用される場合、衝突する可能性があります。前のサイクルでは、NFT が複製され、複数のブロックチェーンで鋳造されると、盗作が波及する役割も果たしました。相互運用性の欠如やデータ孤立に関するテーマは以前の投稿で議論されています。この点で AI は重要な役割を果たすことができます。AI によって、RWA および DeFi 分野でのように、早期の異常検知や詐欺防止などのセキュリティ強化措置が取られます。これは、デジタル資産の出所を特定する際に、クロスチェーンの相互運用の安全性を確立する上で非常に重要です。
ジェネレーティブAIとブロックチェーンの融合:クリエイティビティのトークン化
文:Kava Labs
私たちは引き続き人工知能（AI）とブロックチェーン技術の融合について探求し続け、ジェネレーティブAIとトークン化の役割に重点を置いて研究を行います。RWAトークン化、AIにおける自然言語処理（NLP）、リスク緩和におけるAIの役割、およびクロスチェーン相互運用性に関する先行記事を参考にし、これら2つの技術の融合のより広範な影響を充分に理解する必要があります。
本文では、生成AIの強力な機能、その動作原理、生成AIの出力コンテンツをトークン化する際に直面する著作権資料の問題について探求します。その後、これらの問題を解決するためのブロックチェーン技術の役割と非代替性トークン（NFT）の潜在的な解決策に焦点を当てます。NFTを利用している業界の調査も行い、記事の最後にはこのダイナミックな領域の将来の可能性とAIが果たす役割について議論します。
コンテンツの未来を創造する
AIの領域と同様に、生成的AIの進化はコンピュータサイエンスの分野において非常に深いルーツを持ち、1960年代に遡ることができます。イギリスのアーティストHarold Cohenは、カリフォルニア大学サンディエゴ校で彼のAARONプロジェクトを通じてコンピュータ画像の生成を初期の段階で実現しました。しかし、これらの生成的AIの初期のイテレーションが存在する一方で、2022年第4四半期のChatGPT3.5の登場まで、現代のAIの繁栄を象徴し、一般大衆がこの画期的な技術に触れる機会を得ることはありませんでした。
Midjourney、Leonardo.ai、およびDALL-Eの2023年のリリースに伴い、生成型画像プロトコルが急速に爆発し、GenAIやプロンプトエンジニアリングが一夜にして一般の注目を集め、大規模言語モデルも注目を集めました。一晩で誰もが数秒で写実的な画像を生成できる能力を手に入れましたが、以前はこの作業には多くの労力が必要で、専門の芸術家や写真家しかできませんでした。
それ以来、生成AIは大きな進歩を遂げ、初期バージョンを継続的に改良してきました。さらに、従来のWeb2企業でもAI画像生成および編集プロトコルを実施し始め、2023年5月にはPhotoshopが生成フィルパックをリリースしました。また、画像からオーディオ、ビデオ、そして3Dモデリングへの拡張も目撃しています。
生成式AIはどのように機能するのか？伝統的なアーティストは心配する必要があるのか、そしてブロックチェーンは生成式AIをどのように支援するのか？
この技術を理解する
ブロックチェーンと生成AIの交差点を特定するためには、まずこの技術の仕組みを理解し、それが盗作として解釈できるかどうかを確認する必要があります。
生成AIの最初のステップは、他のAIモデルと同じです - 原始データの収集、インデックス化、およびクリーニング。生成AIは、画像、オーディオサンプル、ビデオ、または3Dデジタルモデルを収集します。その後、そのモデルは物体、テクスチャ、色、およびオーディオパターンを識別するようにトレーニングされることができます。
モデルがそのサンプルデータを最も基本的な構成要素に分解すると、色の相互作用や物体間の空間的な関係など、パターンや依存関係を再構築および複製するために使用できます。大規模言語モデルが次の単語、文、または段落を予測するために確率モデルを使用するのと同様に、生成ベースのAIはピクセル値とその位置関係を予測し、それらを単一の一貫した画像出力に組み合わせる確率モデルを使用します。
生成式 AI の最終段階は、これらの出力をフィードバックループで利用することです。反復とモデルの改良により、時間の経過とともにより正確な出力を生成します。
著作権に関する論争が曖昧になり始めています。モデルはオープンソースデータで訓練され、単一の元のデータを直接複製することはありません。これらは数十億の元のデータポイントに基づいた非常に複雑な予測モデルを使用し、予測モデリングを通じてそれらを組み合わせて出力します。これらのモデルは、現代の歌手がマイケル・ジャクソンやビートルズに影響を受けるかもしれないが、彼らの曲を直接カバーするのではなく、というよりも似ています。
NFTの台頭
NFTは2014年に初めて登場しました。当時、デジタルアーティストのJenniferとKevin McCoyはNamecoinブロックチェーン上でQuantumを最初に鋳造しました。2017年には、CryptoKittiesの登場とともに、NFTはこの領域で一部のファンを獲得し始め、2021年のブル市相場でBored Ape Yacht Club、CryptoPunksなどのプロジェクトやBeepleなどの独立したデジタルアーティストとともに注目を集めました。
2021 年のブルーム市場では、NFT はその基盤となるブロックチェーン技術のユースケースの強力な機能を示しました。変更できない分散型台帳は、長年にわたって連続したソースの証明を確立する問題を解決することができます。永続的で変更不可能なデジタル認証シールを持つことで、さまざまな業界は製品の合法的な所有権を簡単に確認することができます。高級アートデータベースのArtoryは、ブロックチェーン技術を利用して独占的なアート作品のソースを立証する点で優れた成績を収めています。
2021年のNFTブームがピークに達した後も、NFTの人気は下がったとはいえ、その重要性は減少していません。ERC-721およびERC-1155トークン規格を介して、動的および非同質化NFTプロジェクトが導入され、実物資産（RWA）の台頭とともに新しい市場が生まれました。特に不動産や自動車業界における実物資産のトークン化は、一貫性のあるソースプルーフを確立し、時間の経過とともにメンテナンスや改善を反映するためのNFTの更新を可能にしました。
NFTのミント
NFTは2021年のブルマーケットで人気を博しており、NFTシリーズの鋳造の利便性により恩恵を受けています。比較的ニッチで技術的な進入障壁が存在する急成長産業にとって、OpenSeaやRaribleなどのプラットフォームでNFTを鋳造することは数百万人のユーザーにとって簡単な突破口を提供しています。自分自身のNFTシリーズを作成することと比較して、ウォレットの設定はより困難かもしれません。
最初の設定は、簡単なアカウント作成プロセスを通じて行われます。その後、ユーザーはウォレットをアカウントに接続すると、数分でシリーズを簡単にアップロードして鋳造できるようになります。これは画像をクラウドプロバイダーにアップロードするのと同様の利便性です。ユーザーエクスペリエンスは類を見ないものであり、画像が承認されると、選択した取引所とプラットフォーム間で簡単に取引できます。
デジタルアートの流動性
NFT の鋳造およびデジタルアートの自由な売買能力は、数百万人のユーザーを惹きつける重要な一歩です。これは暴落市場の速成コースであるかもしれませんが、さらに重要なのは、ユーザーに動的な教育ツールを提供することです。彼らはすぐに暗号通貨取引を理解し、実行を始めます。たとえば、NFT プラットフォームからウォレットや取引所にシームレスに移動し、それを法定通貨に戻すことができます。
これは多くのクリエイターにとって初めて、彼らのデジタルアートを実現することができるようになりました。これは、Web3の基本的な約束を体現しており、財務と創造主権を個人に返還することを意味します。第三者の守門人ではなく。
版税の新たな時代
NFT の出所に関して、しばしば無視されている側面は、それが原作者に自動的にロイヤルティを支払う能力です。アーティストの転売権（ARR）または追加権（droit de suite）の概念は、20 世紀初頭のフランスで 1920 年に初めて導入されて以来存在していますが、多くの国にとってはまだ比較的新しい概念です。
この点で、NFTはユニークな機会を提供します。特定のNFTの取引について、自動的に版税が実施されるプロセスにより、煩雑な伝統的な仲介者の参加なしにこの問題が解決されます。NFTプラットフォームのキュレーションプロセスにより、この権限は直接作者に返還され、彼らが望むロイヤルティ率を決定することができます。
AIとNFTの未来
2021年にNFTが台頭した際の印象的な点は、その台頭が生成AIプロトコルによって支えられていなかったことです。その環境下で、デジタルアーティストが輝きを放ちましたが、今では誰もがチャットボットを使用するように簡単に高い制作価値のアート作品を作成することができるため、この市場の将来の収益性はまだ不透明です。人々はプロジェクトの実用性とコミュニティにより注目するかもしれません。
生成されたAIプロトコルにより、個人は優れたアーティストになり、以前は遠く及ばなかった職業の扉を開くことができます。ただし、前のサイクルでは、アーティストが直面した主要な問題の1つは、彼らの芸術作品が同意なしにNFTとして販売されていることでした。生成されたAIプロトコルによって作成されたデジタルアセットの通貨化の問題について、法的にはまだ曖昧な点があります。これら2つの要因は、特に生成されたAIアセットが人気のあるNFTシリーズを通じて世代の富を創造するために使用される場合、衝突する可能性があります。
前のサイクルでは、NFT が複製され、複数のブロックチェーンで鋳造されると、盗作が波及する役割も果たしました。相互運用性の欠如やデータ孤立に関するテーマは以前の投稿で議論されています。この点で AI は重要な役割を果たすことができます。AI によって、RWA および DeFi 分野でのように、早期の異常検知や詐欺防止などのセキュリティ強化措置が取られます。これは、デジタル資産の出所を特定する際に、クロスチェーンの相互運用の安全性を確立する上で非常に重要です。