人工知能は、ユーザーがAIシステムのアクセスできる情報量にますます不安を感じるのとまったく同時に、より強力になっています。

その緊張は、AIと暗号資産をつなぐ最も重要な物語の一つになるかもしれません。

OpenAIをめぐる最近の論争は、AI企業がユーザーデータ、研究資料、プロンプト、モデルトレーニングをどのように扱うかという疑問を再燃させました。この議論は、NYUの数学者トリスタン・バックマスターが、OpenAIのCodexにアップロードされた未発表の研究が内部のAIブレークスルーに何らかの影響を与えた可能性があるのかと疑問を呈したことで、特に敏感になりました。

OpenAIは研究者の未発表の研究へのアクセスを否定し、問題解決に特定のユーザーデータを使用していないと述べました。同時に、同社は自社製品からの匿名化されたデータがモデル改善に貢献した可能性を完全には排除できないと認めました。

したがって、重要な問いは単に次のことではありません：

「OpenAIは誰かのデータを使用したのか？」

より大きな問いは次のとおりです：

ユーザーはAIに提供する情報に対してどれだけの制御を持つべきか？

そして、その問いは暗号資産にとってまったく新しい機会を生み出す可能性があります。

AIにはデータ問題がある

ここ数年、AI業界は比較的単純な前提の下で運営されてきました：

モデルにより多くのデータを与える → より良いモデルを訓練する → より良い製品を構築する。

そのモデルは驚くほどうまく機能しました。

しかし、AIは今や異なる段階に移行しています。

人々はもはやAIをメールの生成や記事の要約にのみ使用しているわけではありません。

AIエージェントはますます以下にアクセスできるようになっています：

• 個人文書
• プライベートな会話
• ビジネス戦略
• コードリポジトリ
• 財務情報
• 研究資料
• 社内知識
• 個人の好み
• オンチェーンウォレットと取引

AIが有用になればなるほど、必要とする情報はより機密性が高くなります。

それはパラドックスを生み出します。

あなたについてより多く知っているAIはより良いサービスを提供できますが、同時により大きなプライバシーリスクも生み出します。

最近の報道はこの懸念を強めています。研究者たちは、自律型AIエージェントが許可なく外部ウェブサイトとやり取りする事例を発見し、監視、透明性、そしてますます自律的になるシステムを開発者が制御する能力について疑問を投げかけています。

したがって、プライバシーの問題は従来のデータ保護よりもはるかに大きなものになりつつあります。

それは「誰が知性そのものを制御するのか」という問題になりつつあります。

暗号資産業界はこの問題について何年も考えてきた

ここで暗号資産が興味深くなります。

元々のサイファーパンクのアイデアは、単に暗号通貨に関するものではありませんでした。

それは、中央集権的な仲介者に完全に依存することなく、個人が情報、アイデンティティ、取引を制御できるようにすることでした。

ビットコインはその哲学をお金に適用しました。

ゼロ知識技術はそれを検証に適用しました。

自己管理はそれをデジタル資産に適用しました。

そして今、AI推論市場は同じ哲学を知性に適用するかもしれません。

ユーザーにすべてのリクエストを一つの中央集権的なAI企業に直接送信させる代わりに、分散型推論ネットワークはモデルにアクセスする代替手段を生み出すことができます。

ユーザーは潜在的に以下を選択できます：

どのモデルか？

どのプロバイダーか？

プロバイダーが保持できるデータは何か？

リクエストの支払い方法は？

リクエストを実世界のアイデンティティに結び付けられるか？

AIがチャットボットから自律的な経済主体へと移行するにつれて、これらの問いはますます重要になっています。

オンチェーン推論市場が興味深い理由

Banklessは最近、推論市場の出現を強調し、フロンティアAIラボへの不信感の高まりから恩恵を受ける可能性のある存在として、Veniceやその他のオープン推論プラットフォームを挙げました。

根底にある考え方は比較的シンプルです。

一つの企業がAI体験全体を管理する代わりに、オープンな推論市場はユーザーをさまざまなモデルやプロバイダーと結び付けることができます。

暗号資産はさらに別の層を追加できます：

パーミッションレスなアクセス＋プログラム可能な支払い＋仮名アイデンティティ＋透明な決済。

その組み合わせは最終的に、インテリジェンスが単一の中央集権的プロバイダーから受け取るものではなく、ユーザーが動的にアクセスできるものとなるAIマーケットプレイスを生み出す可能性があります。

将来のワークフローを想像してみてください：

機密性の高いビジネス文書があるとします。

個人アカウントに紐づいた中央集権的なAIプラットフォームに直接アップロードする代わりに、プライバシー重視の推論プロバイダーを選択します。

リクエストはモデルにルーティングされます。

支払いはプログラム的に行われます。

プロバイダーは保護された環境内でリクエストを処理します。

結果が返されます。

ユーザーはモデルプロバイダーと従来のアカウント関係を確立する必要がありません。

これによって自動的にプロセスがプライベートになるわけではありません。

モデルは依然としてプロンプトを見る可能性があります。

しかし、このアーキテクチャは以下の間の不要なリンクを減らすことができます：

ユーザー → アイデンティティ → 支払い → AIプロバイダー → データ

その分離はますます価値を持つようになる可能性があります。

プライバシーは経済的特徴になり得る

長年、暗号資産におけるプライバシーはニッチな技術的トピックとして扱われることが多かったです。

それが変わりつつあるかもしれません。

プライバシーは経済的特徴になりつつあります。

財務分析にAIを使用している企業を考えてみましょう。

そのプロンプトには以下の情報が含まれる可能性があります：

• 今後の買収
• 取引戦略
• 顧客データ
• 製品発表
• 内部の財務予測

その情報がAIプロバイダーのより広範なデータエコシステムの一部となった場合、漏洩の潜在的コストはAIサブスクリプション自体のコストよりもはるかに大きくなる可能性があります。

同じことが開発者にも当てはまります。

開発者はAIエージェントに独自コードの分析を依頼するかもしれません。

研究者は未発表の研究をアップロードするかもしれません。

トレーダーはAIシステムにポートフォリオの分析を依頼するかもしれません。

自律エージェントは最終的に資本を直接管理するかもしれません。

その時点で、プライバシーは何かを隠すことではなくなります。

それは経済的価値を保護すること

次の戦いは知能ではなく制御をめぐるものになるかもしれない

AI競争は主に一つの問いを中心に枠組みされてきました：

誰が最も賢いモデルを持っているか？

しかし、それが最も重要な問いであり続けるとは限りません。

次の段階は以下のようになる可能性があります：

誰がユーザーにインテリジェントシステムに対する最大の制御権を与えるのか？

5%賢いモデルでも、ユーザーがデータの完全な制御権を放棄しなければならない場合、以下のものを提供するわずかに性能の劣るモデルに必ずしも勝てるとは限らない：

• より強力なプライバシー
• データ保持の低減
• 検証可能な実行
• 柔軟なモデル選択
• ユーザー管理のアイデンティティ
• 透明な支払い
• 許可不要のアクセス

これは興味深い競争環境を生み出す。

AIの未来は最大のモデルだけが独占するとは限らない。

それはますます、モデルを取り巻くアーキテクチャ

ここでWeb3インフラが重要になり始める

この変化は、より広範なWeb3エコシステムにも機会を生み出す。

すべてのAIアプリケーションにトークンが必要だからではない。

すべてのAI製品が分散化される必要があるからではない。

そして、ブロックチェーンが魔法のようにプライバシーを解決するからでもない。

本当の機会はもっと具体的だ。

Web3は、アイデンティティ、所有権、支払い、計算を分離するのに役立つ一連の技術を提供する。

ウォレットベースのアイデンティティは、従来のアカウントシステムへの依存を減らすことができる。

ゼロ知識技術は、不必要な情報を公開せずに検証を可能にする。

信頼できる実行環境は、機密性の高い計算に対してより強力な保証を提供できる。

オンチェーン決済は、プログラム可能な支払いメカニズムを生み出すことができる。

分散型インフラは、中央集権的なAIプロバイダーに代わるルートを提供できる。

これらの技術が組み合わさることで、AIのための新しいプライバシー層の一部を形成できる可能性がある。

しかし、トレードオフがある

無視すべきではない重要な現実がある。

プライバシーが自動的に優れた知能を意味するわけではない。

最先端のモデルは、依然として少数の大手AI企業によって大部分が管理されている。

オープンでプライバシー重視の推論ネットワークは、より強力なユーザー制御を提供するかもしれないが、以下のような課題に直面する可能性がある：

• モデルの品質
• レイテンシ
• 計算リソースの可用性
• 検証
• コスト
• 信頼性
• ユーザーエクスペリエンス

それが根本的なトレードオフを生み出す：

最大の知能 vs. 最大の制御。

市場はまだ最適なバランスがどこにあるかを決めていない。

しかし、AIがより高性能になるにつれて、ユーザーはその制御に対してお金を払う意欲を高めるかもしれない。

暗号資産は新たなAIナラティブを見つけたかもしれない

現在のAI×暗号資産の融合で最も興味深い部分は、AIが生成する取引シグナルではないかもしれない。

AIエージェントが取引を実行することですらないかもしれない。

それはもっと根本的なものかもしれない：

人間と知能の関係を誰が所有するのか？

中央集権的なAIがますます強力になる一方で、機密情報を預けることがますます難しくなるなら、ユーザーは自然に代替手段を探すだろう。

それが以下の需要を生み出す可能性がある：

• プライベート推論
• オープンモデルマーケットプレイス
• 分散型コンピューティング
• 検証可能なAI実行
• オンチェーンAI支払い
• AIエージェントのアイデンティティ
• 機密計算
• プライバシー保護データインフラ

市場はまだ初期段階かもしれない。

しかし、方向性はより明確になりつつある。

次世代のAIインフラは、単に知能で競争するだけではないかもしれない。

それは、知性 + プライバシー + 所有権 + コントロール。

Web3ビルダーにとっての意味

Web3企業にとって、このトレンドは有用な戦略的シグナルを生み出します。

機会は、AIをあらゆる場所に置くことではありません。

機会は、中央集権型AIが新たな依存点を生み出す場所、そしてWeb3テクノロジーがその依存を有意義に減らせる場所を特定することです。

それは、より良いプライバシーを意味するかもしれません。

それは、より良いアイデンティティ管理を意味するかもしれません。

それは、ユーザー、エージェント、AIプロバイダー間のプログラム可能な支払いを意味するかもしれません。

それは、企業が機密情報に対する不必要なコントロールを放棄することなくAIを統合できるインフラを意味するかもしれません。

これは、次世代のWeb3アプリケーションが出現し得る種類の交差点です。

SoonTech：Web3の次のフェーズに向けた構築

SoonTechでは、Web3の進化は単により多くのデジタル資産を生み出すことを超えて進んでいると信じています。

次の段階は、デジタル資産、AI、プライバシー、支払い、そして現実世界のビジネスニーズ をより使いやすい方法で結びつけるテクノロジーを構築することです。

AIが金融およびデジタルワークフローにより深く統合されるにつれて、企業は柔軟でスケーラブルで、ユーザーコントロールを中心に設計されたインフラをますます必要とするでしょう。

そこが、Web3インフラが有意義な役割を果たせる場所です。

SoonTechは、エンタープライズWeb3ソリューションとデジタル資産テクノロジーに焦点を当て、企業が次世代のWeb3アプリケーションを探求し構築するのを支援します。

最後に

OpenAIの論争は、いずれ見出しから消えるかもしれません。

しかし、根底にある問いは消えません。

AIがより強力になるにつれて、私たちがAIに与える情報はより価値を持つようになります。

そして、情報が価値を持つようになると、コントロールは経済的な問題になります。

そこにこそ、暗号資産にチャンスがあります。

次の主要なAI×暗号資産のナラティブは、次のようなものではないかもしれません：

「AIはより良い意思決定ができる。」

むしろ、次のようなものかもしれません：

「ユーザーはついに、自分のAIが何を知っているかを誰が知るかをコントロールできるのか？」

その問いが主流になれば、プライベート推論とオンチェーンAI市場は、実験的なニッチからWeb3で最も重要な新興セクターの一つへと移行する可能性があります。

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