導入
AI Agent がこの暗号化サイクルで勢いを増しているのであれば、ai16z と Eliza の創設者である Shaw が間違いなく潮流の方向性を掴んでいることになります。
彼が立ち上げたai16zは、AIミームをテーマにした初のオンチェーンファンドで、2024年10月にゼロから資金調達を開始し、最大規模のソラナに成長した有名ベンチャーキャピタルa16zを風刺したものである。これは、わずか数か月で 25 億米ドルを超える価値のある AI DAO であり (既に削減されています)、ai16z のコアである ElizaOS は、開発者がベースとするマルチエージェント (エージェント) シミュレーション フレームワークです。自律型 AI エージェントを作成、展開、管理できます。先行者利益と活況を呈する TypeScript コミュニティのおかげで、Eliza コード ベースには GitHub 上で 10,000 を超えるスターが付けられ、Web3 AI エージェント開発の現在の市場シェアの約 60% を占めています。
ソーシャルプラットフォームでの彼の発言は引き続き物議を醸しているが、それはショーが暗号化AIの分野で重要人物になることに影響を与えるものではない。中国人コミュニティではすでに彼への独占インタビューが多数ありますが、大手暗号化投資研究機関であるデルファイデジタルの共同創設者であるトム・ショーネシーと26クリプトキャピタルのエジャズとショーが1月6日に実施したポッドキャストでは、これは、「AI エージェントの実践的な考え方」というテーマに関するこれまでのショウへの最も詳細なインタビューであり、依然として将来を見据えたものです。
この会話では、質問が洞察力に富んでいただけでなく、ショーはこれまでと同様に正直かつ大胆で、Web3 業界における現在の AI エージェントのユースケースに関する多くの見解と将来についての判断を共有し、エージェントからすべてをカバーしました。開発フレームワークからトークンエコノミーまで、オープンソース AGI プラットフォームの将来などの重要なトピックについて学び、役立つ情報が満載です。これに関して、Coinspire Listening Translation は、AI+Web3 の未来を垣間見ることを期待して、完全版を読者に共有しました。
🎯主なハイライト
▶Eliza Labs設立の裏話とai16zの急成長
▶Eliza フレームワーク テクノロジーのあらゆる側面を詳しく見る
▶エージェントプラットフォームの分析とSlopボット（AIスパムボット）からユーティリティへの変換
▶トークンエコノミクスと価値獲得メカニズムの議論
▶クロスチェーン開発とブロックチェーンのオプションを検討する
▶オープンソースAGIのビジョンと人工知能エージェントの未来
Part.1起業体験とアジア旅行
Q1: ショー、あなたの経験について教えてください
Shaw:私は長年オープンソース プロジェクトを開発し、オープンソース スペース ネットワーク プロジェクトを作成しましたが、パートナーは私を GitHub から削除し、そのプロジェクトを 7,500 万ドルで売却しました。彼はコードを一行も書いたことはなく、私はプロジェクトの主任開発者でした。私は彼を訴えていますが、この事件で私のすべてと名誉が失われました。
その後、再スタートしてAIエージェントの研究に専念しましたが、前の人たちに資金をすべて持ち去られたため、すべての責任を自分で背負い、借金までして、同時にいくつかのサービスプロジェクトもやりながら生活をしなければなりませんでした。会う。結局、メタバースの概念が冷めてしまい、徐々に方向性が合わなくなっていきました。
その後、私は開発主任として Webiverse に入社しました。最初は順調に進みましたが、その後プロジェクトがハッキングされ、ファンドバンクが盗まれ、チームは変革を余儀なくされました。その経験は非常に困難で、私はほとんど心が折れそうになりました。
たくさんの挫折も経験しましたが、前を向いて頑張ってきました。私は Project 89 (Neuro-Linguistic Viral Interactive AI) の創設者たちと協力して Magic というプラットフォームを立ち上げ、シード資金調達ラウンドを終了しました。同氏は、このプラットフォームをコード不要のツールに組み込んで、ユーザーがエージェント システムを簡単に構築できるようにしたいと考えています。そして、完全なソリューションが提供されていれば、ユーザーはそれをコピーするだけでよいと思います。そうでない場合は、どこから始めればよいのかわかりません。資金も尽きかけたので、エージェントシステムの開発に注力することにしました。その時点で、私はすでにこのプラットフォームで Eliza の最初のバージョンを作成していました。これはすべてクレイジーに聞こえるかもしれませんが、私は常に新しい方向性を模索し、試しています。
Q2: アジアの開発者コミュニティの状況はどうですか?
Shaw:私はここ数週間アジアに滞在し、地元の開発者コミュニティと集中的に会議を行ってきました。プロジェクト立ち上げ以来、特にAIエージェント関連のコンテンツ（ai16zプロジェクトなど）が注目されて以来、アジア、特に中国から多くの情報をいただくようになり、多くの賛同者がいることが分かりました。
706 というコミュニティを通じて多くのメンバーと知り合い、中国チャンネルと Discord の管理を手伝ってくれる人がいて、小さなハッカソンを企画してくれました。イベントでは多くの開発者にも会いましたが、彼らのプロジェクトを確認した後、ここに来て皆さんと直接会う必要があると感じました。そこで私たちは旅行を計画し、開発者と会うために複数の都市を訪れました。
地元のコミュニティはとても歓迎してくれて、私たちのために次から次へとイベントを企画してくれました。これにより、多くの人々とコミュニケーションをとり、彼らのプロジェクトについて学び、つながりを築くことができました。ここ数日間、私は北京と上海から香港を旅行してきました。今はソウルにいて、明日は日本に行きます。
これらのミートアップでは、ゲーム、バーチャルガールフレンドアプリ、ロボット、ウェアラブルなどの興味深いプロジェクトをたくさん見ました。データ収集、微調整、注釈付けを伴うプロジェクトがあり、既存のテクノロジーと組み合わせることで大きな可能性が期待できます。私は AI エージェントを DeFi プロトコルに統合することに特に興味を持っています。このアプローチはユーザーの敷居を下げることができ、今後数か月以内にキラー アプリケーションになる可能性があります。多くのプロジェクトはまだ初期段階にありますが、開発者の熱意と創造性は印象的です。
Part.2 AI Agent+DeFi の組み合わせのユースケースと実践的なディスカッション
Q3: 現在、ai16z の評価額は数十億ドルに達しており、Eliza フレームワークは多数のエージェントをサポートしており、開発者は非常に関心を持っており、このプロジェクトは GitHub 上で数週間にわたって熱い話題になっています。同時に、誰もが自動的に応答することしかできないソーシャルメディア上のチャットボットに徐々にうんざりしており、トークンの作成、トークン経済システムの管理、エコシステムの維持、さらには DeFi 運用などのタスクを実際に完了できるエージェントを期待しています。将来のエージェントの開発の方向性にはこれらの機能が含まれると思いますか?イライザのエージェントはDeFiに注力するのでしょうか？
Shaw:これは明らかなビジネスチャンスであり、多くの人がツールをダウンロードして見せびらかし、トークンをプッシュしているだけの Reply Robot の状況にも同様にうんざりしていますが、それを超えて前進できることを心から願っています。私が現在最も興味を持っているエージェントには 3 つのカテゴリがあります。1 つ目はお金を稼ぐことができるエージェント、2 つ目は製品を適切な顧客に届けることができるエージェント、そして 3 つ目は時間を節約できるエージェントです。
私たちは依然としてこの自動返信モードに陥っており、私は個人的に、要求されていないすべての返信ボットをブロックしています。また、皆さんにも同じようにすることをお勧めします。なぜなら、それは社会的な反発を引き起こし、エージェンシーの開発者に真剣に考えて構築することを強いるからです。意味深な何か。ただやみくもにトレンドに従い、すべてについてコメントするだけでは、実際にはコインの役に立ちません。
私が今一番興味を持っているのは、裁定取引の機会が多いDeFiです。DeFiは何よりも「お金を稼ぐ機会があるのに、使い方を知らない人が多い」という特徴を持っているからです。私たちはすでに Orca や Meteora の DLMM (Dynamic Liquidity Market Maker) などのいくつかのチームと協力しており、ボットが潜在的な裁定取引の機会を自動的に特定し、コインの範囲が変化したときに自動的に調整し、収益をユーザーに送金できるようにしています。財布。これにより、ユーザーはトークンを安全にステーキングでき、プロセス全体が自動化されます。
さらに、Meme コインは非常に不安定です。実際、 Meme 通貨は開始当初に非常に急激に上昇し、流動性プール (LP) の運用が困難になりました。しかし、いったん安定すると、ボラティリティがプラスになり、流動性プールを通じて利益を得ることができます。私は基本的にトークンを販売しませんが、流動性プールを通じて収益を上げており、他のエージェント開発者にも同じことをするよう常に奨励してきました。しかし、多くの人がこの方法をとらないことに私は驚きました。お金を稼ぐのに苦労していると私に尋ねたところ、彼は考えていないと言いました。時間がありませんが、流動性プールを作り、トークンの取引量でたくさんのお金を稼ぐ必要があります。
Q4: 流動性プールに加えて、これらのエージェント (エージェント) は、Ai16z や Degen Spartan AI などのプロジェクトなど、取引のための独自の資金の管理を開始しますか、独自の資産管理 (AUM) をどのように運用するか、これらのエージェントはこれは今年中に達成できるでしょうか?
Shaw:現在のところ、ラージ言語モデル (LLM) はトランザクションで直接使用するのには適していないと思います。逆に、市場インテリジェンスを取得するための適切な API があれば、合理的な判断を下すことができます。たとえば、AI システムのトランザクション成功率は約 41% であることが分かりました。これは、ほとんどの暗号通貨のパフォーマンスが安定していないためです。しかし、 LLM の主な機能は、複雑な意思決定を行うことです。次世代コインを利用し、コンテキスト情報に基づいてより合理的な意思決定を行います。
LLM が価値を発揮するのは、非構造化データを構造化データに変換する場合です。たとえば、グループ チャットで互いにトークンを宣伝し合う人々のグループに関する情報を実用的なデータに変換します。私たちのチームは「Trust Markets」と呼ばれる研究を行っています。この研究の中心的な疑問は、グループチャットやTwitterでの推奨事項を本物として扱い、その推奨事項に基づいて取引できるかということです。少数の人々が本当に優れたトレーダーおよび推奨者であることが判明し、私たちはトップの人々の推奨事項を分析しており、将来的には彼らの推奨事項に基づいて業務を行う可能性があります。
これは予測市場のようなもので、少数の人々が予測に優れている一方で、大多数は予測が下手であるか、行動経済学の影響を受けやすいのです。したがって、私たちの目標は、いくつかの測定可能な指標を通じてこれらの個人のパフォーマンスを追跡し、これをトレーニング戦略として使用することです。この手法は金儲けだけでなく、ガバナンスや貢献報酬などの抽象的な分野にも応用できると思います。
しかし、お金を稼ぐのは簡単に測定できるレゴブロックのようなものであるため、最も簡単です。 LLM に時系列データを与えてトークンの売買を予測させることが本当に問題を解決できるとは思いません。トークンを自動的に売買するエージェントを設計すれば、確かにそれができると思いますが、特に不安定なトークンを購入する場合には、必ずしも利益が得られるとは限りません。したがって、必要なのは単純な売買以上のものであると思います。柔軟でより信頼性の高いアプローチ。
Q5: 取引に非常に優れたエージェントがいる場合、なぜ自分で取引を行うのではなく、そのエージェントをオープンソース化し、そのエージェントを中心にトークンを作成するのでしょうか?
Shaw:誰かが、トークン価格を 70% の精度で予測できると主張する会社について教えてくれました。それができるなら、私はここでこんなことを話しているつもりはない、ただ無制限にお金を印刷したいと思いました。ビットコインのような短期取引では 70% の精度があれば、簡単に無制限の利益を得ることができます。ブラックストーンのような企業も、ある程度似たようなことをやっていると確信しています。株価などの予測を行うために世界規模のデータを処理しようとしています。おそらく、彼らはそれに成功しているのでしょう。それに取り組んでいる人々はクラスの仕事です。
しかし、ローキャップ市場では、行動の原動力やソーシャルメディアの影響などの要因が、予測できる基本的なデータよりもおそらく重要であると私は考えています。たとえば、有名人が特定の契約アドレスにメッセージを転送することは、予測できるどのアルゴリズムよりも効果的である可能性があります。したがって、市場価値が非常に低く、社会動態に非常に左右されやすいミームコインだからこそ面白いのだと思います。こうした社会的動向を追跡できれば、そこにチャンスを見つけることができます。
Part.3 Agentフレームワークの価値とElizaの開発メリット
Q6: Eliza のアプリケーション シナリオに基づいて、チームは Eliza を使用して新しく革新的なエージェントをどのように市場に投入できますか?このエージェントの主な差別化要因は何ですか?それは、Eliza が提供するモデル、データ、またはその他の機能やサポートですか?
Shaw:確かに、ChatGPT は単なるラッパーであるという言い方がありますが、実際には、Web サイトを HTTP のラッパーとして考えるか、アプリケーションを React のラッパーとして考えるのと似ています。実際のところ、製品自体と、それを使用して料金を支払う顧客がいるかどうかがすべての中心です。
モデルは極度にコモディティ化しており、基本モデルをゼロからトレーニングするには非常に費用がかかり、数億ドルかかる場合もあります。 OpenAI の資金と市場シェアがあれば、エンドツーエンドのトレーニング システムを構築してモデルをトレーニングするのは簡単かもしれませんが、そうなると、すべての試みを行っている Meta、OpenAI、XAI、Google と競合することになるでしょう。ベンチマークのパフォーマンスを向上させ、あなたが世界最高のモデルであることを証明します。同時に、XAIは新しいバージョンをリリースするたびに以前のバージョンをオープンソース化し、Metaもすべての作業をオープンソース化し、オープンソースを通じてシェアを獲得します。
しかし、それは私たちが競争すべき分野ではないと思います。私たちは開発者が製品を構築できるよう支援することに重点を置く必要があります。危機に瀕しているのは、インターネットの将来、Web サイトと製品がどのように機能するか、そしてユーザーがアプリケーションをどのように使用するかです。すでに多くの優れた製品やインフラがユーザーの使用を待っていますが、ユーザーはそれらを見つける方法を知りません。単に Google で「DeFi プロトコルでお金を稼ぐ」ということはできません。リストを見つけて調査することはできるかもしれませんが、何を探せばよいか分からない場合、それは簡単ではありません。
したがって、本当の価値のポイントは、既存のものを接続し、既存のモデルを変更し、Web サイトやランディング ページにとどまるのではなく、ソーシャル メディアに持ち込み、実際に製品のユースケースをデモンストレーションし、製品を必要とするユーザーを見つけることです。 AI エージェントは単なる製品ではなく、製品の一部であり、製品と対話するためのインターフェイスであるべきだと私は信じています。同様の試みがさらに増えることを期待しています。 」
Q7: Eliza のフレームワークやあなたが構築しているプラットフォームが、開発者やビルダーにとって最適な場所であるのはなぜだと思いますか?他のフレームワークや言語との比較（ZerepyチームはPython、ArcチームはRustを使用）
ショー:言語は重要だと思いますが、それがすべてではありません。現在、他のどの言語よりも JavaScript を使用してアプリケーションを構築する開発者が増えています。 Discord から Microsoft Teams まで、ほぼすべてのコミュニケーション アプリも JavaScript で開発されているか、ある種のネイティブ ランタイムを使用しています。UI とインタラクティブな部分も JavaScript で開発されており、多くのバックエンド開発は現在 JavaScript と TypeScript を使用して開発されています。特に React Native (Android および iOS のネイティブ モバイル プラットフォーム アプリケーションを作成するための JavaScript ベースのフレームワーク) のようなツールの台頭により、他のすべての言語を合わせたよりも多くの開発者がいます。
EVM で開発した多くの開発者は、Node.js もダウンロードし、Forge や Truffle などの Ethereum 開発ツールを実行しており、このエコシステムに精通しています。ウェブサイトの開発を行った開発者と連絡を取ることができ、彼らがエージェントとして機能することもできます。
Python は学習が特に難しいわけではありませんが、さまざまな形式にパッケージ化するのがやや難しく、多くの人が Python のインストールでつまづきます。 Python のエコシステムは複雑で、そのマネージャーは複雑なので、使用する適切なバージョンを見つける方法がわからない人も多いかもしれませんが、私は過去に多くの開発を行ったときに、Python It が最適であることを発見しました。は非同期プログラミングを十分に行うことができず、文字列の処理に問題があります。
エージェント開発における TypeScript の利点を認識したとき、これが正しい方向であることに気づきました。一方、私たちが提供するのはエンドツーエンドのソリューションであり、複製するとすぐに機能します。 Arc は素晴らしいプロジェクトだと思いますが、コネクタやソーシャル コネクタが欠けています。 Zeropy のようなプロジェクトも良いですが、主にソーシャル コネクタやループを介したメッセージへの返信を行います。また、他の多くのプロジェクトは、複数のエージェントが互いに話し合っていますが、実際にはソーシャル メディアと関連していません。
これらのフレームワーク自体が身体であり、LLM（Large Language Model）が頭脳だと私は考えています。私たちが構築するのは、これらのフレームワークがさまざまなクライアントに接続できるようにするブリッジです。これらのソリューションを提供することで、参入障壁を大幅に下げ、開発者が記述する必要があるコードの量を削減します。開発者は自社の製品に集中して必要な API を取得するだけで済み、入力と出力の単純な抽象化が提供されます。
Q8: 非開発者として、Eliza プラットフォームによってリリースされた機能とプロセスをどのように理解していますか?開発者以外の観点から見ると、エージェント ビルダーは Eliza または他の競合プラットフォームに接続した後、どのような機能やサポートを受けることができますか?
Shaw:コードをコンピュータにダウンロードし、キャラクターを変更するだけで、起動すると、最も基本的な機能であるチャットなど、何でもできる基本的なボットが完成します。多くのプラグインがあります。ウォレットを追加したい場合は、プラグインを有効にして EVM チェーンの秘密キーを追加し、必要なチェーンを選択して、Discord や Twitter ユーザー名などの API キーを追加することもできます。電子メールなど、これらはコードを書かずに設定して直接使用できます。これが、売り込みや返信を行うボットが多く見られる理由です。
その後、いくつかの抽象ツールを使用して、「アクション」と呼ばれる他の操作を実行できます。たとえば、ロボットにピザを注文してもらいたい場合は、「ピザを注文する」アクションを設定するだけです。その後、システムは自動的にユーザーの情報を取得します。これは現在のユーザーの情報プロバイダーである可能性があります。名前や住所など、必要なユーザー情報を抽出するための評価者も必要です。誰かがプライベート メッセージでピザを注文するように頼んだ場合、システムはまずユーザーのアドレスを取得してからピザを注文します。
これら 3 つの部分 (プロバイダー、エバリュエーター、およびアクション) が、複雑なアプリケーションを構築するための基礎となります。 Web サイト上のフォームに記入するなどの操作は、これら 3 つの要素によって基本的なアクションを実行できます。現在、LP の自動管理などのタスクを処理するためにこのメソッドを使用しています。これは、主に API を呼び出す Web サイトを作成するのと同じであり、開発者は簡単に始めることができるはずです。
開発者以外の場合は、コードを詳しく調べずに、すでにホストされているプラットフォームを選択し、必要な機能やプラグインを選択することをお勧めします。ご希望であれば、もちろん自分で行うことも可能です。
Q9: 開発者がこれらの機能を構築したり、これらのコンポーネントを最初から組み立てたりするにはどれくらいの時間がかかりますか? Eliza プラットフォームの使用にかかる時間コストはどのようになりますか?
ショー:あなたが何をしたいかによります。コード ベースを見て抽象化を理解するだけであれば、非常に特殊な機能を非常に短期間で構築できるかもしれません。たとえば、必要なことを実行するプロキシを 1 週間で構築できるかもしれません。ただし、メモリ機能を備えたり、情報を抽出したり、これらの機能をサポートするフレームワークを構築したりする場合は、少し複雑になります。
たとえば、私はピザの配達アプリを作成しましたが、他の人は 2 時間かかりました。基本的には 1 日で作成できます。これを自分でやろうとしたら、おそらく数週間かかるでしょう。コードの作成などすべてが AI によって高速化されていますが、全体的なフレームワークはすでに多くの機能を提供しています。
たとえば、React と同様に、すべてのアプリケーションは React 上に構築されます。 Web サイトをすぐに作成することは間違いなく可能ですが、プロジェクトが複雑になるにつれて、それは非常に困難になります。したがって、何か単純なことを行う場合、必要なのは LLM、ブロックチェーン、ループだけであり、おそらく数日で実行できるでしょう。ただし、すべてのモデルがサポートされており、完全にネイティブで実行され、文字起こしもサポートされています。また、音声ファイルを Discord に送信すると、PDF ファイルをアップロードしてチャットすることもできます。内部の機能の 80% です。
したがって、単純なチャット インターフェイスを構築する必要があるだけであれば、自分で作成できます。しかし、多くのことを実行できるフル機能のエージェントを構築したい場合は、そのほとんどをすでに処理できるフレームワークが必要です。これを作るのに何ヶ月もかかったと言っていいでしょう。
Q10: 迅速な設計、導入、コード不要の操作を一般的に重視して開始された他のエージェント プラットフォームと比較して、Eliza はカスタマイズされた独自の機能を備えたエージェントの構築に適していますか?
Shaw: Arc のシステム全体、または Zeropy 全体、および Game フレームワーク全体を取り出すと、コードの行数は Eliza のコード行数よりもはるかに少なくなります。Eliza にはさまざまな機能が含まれているためです。プラグイン部分には、音声テキスト変換、テキスト音声変換、文字起こし、PDF 処理、画像処理などの多くのコア機能がすでに組み込まれています。一部の人にとっては少し複雑すぎるかもしれませんが、多くのことが可能になるため、非常に多くの人が使用しています。
私たちが提供する Pump.fun プラグインを使用したり、Eliza に実際に組み込まれている画像やビデオを生成する機能を追加したりするなど、完全に Eliza にいくつかの追加機能を加えたプロキシをいくつか見たことがあります。もっと多くの人に試してもらい、すべてのプラグインを同時に有効にするとどうなるかを見てもらいたいと思っています。
私の目標は、サンプルとして十分な類似の既存のプラグインが存在し、これらがすべてモデルにトレーニングされるため、最終的にはこれらのエージェントが自分自身で新しいプラグインを最初から作成できるようになることです。 100 個のスターが達成され、特定のコードベースのしきい値に達すると、OpenAI や Claude などの企業がデータを収集し、トレーニングに使用します。これはループの一部であり、最終的には自分で新しいプラグインを作成できるようになります。
Q11: Eliza が最も強力なコードベース (富だけでなく、あらゆるエージェント開発者に最も強力な機能を提供するコードベース) になった場合、Eliza は暗号通貨業界だけでなく、さまざまな人々を引き付けることができるという意味ですか?従来の AI および機械学習のバックグラウンドを持つ開発者はいますか?
ショー:突破口があれば。 Eliza は、多くのブロックチェーン統合 (すべてのプラグイン) を備えていることを除けば、それ自体は暗号化プロジェクトではありません。 GitHub の人気が Web2 分野から人々を惹きつけるのに役立っており、多くの人が GitHub がプロキシ フレームワークを開発するための良いツールだと考えていることに気づきました。
私個人としては、これを人々に受け入れてもらいたいと強く思っています。一部の人々は仮想通貨に対して偏見を持っているように感じますが、将来的には明らかに 99% のエージェントが 99.9% のトークンを取引することになると感じています。暗号通貨はエージェントのネイティブ トークンです。PayPal アカウントを使用してみてください。それは本当に難しいです。また、ウォレットを直接開いて秘密鍵を生成することも簡単に行うことができます。
私たちは、暗号通貨の世界に携わっていない人々、特に暗号通貨取引を積極的に行っていない人々、暗号通貨には問題はないが、エージェントの適用により興味がある人々を惹きつけています。
暗号通貨プロジェクトに対して偏見を持っている人もいますが、それが本当の価値をもたらす限り、喜んで受け入れます。多くの人は誇大広告や空虚な言葉だけを見て失望しますが、私たちのプロジェクトが実際の研究とエンジニアリングに裏付けられているのを見ると、徐々に見方が変わります。より多くの人を惹きつけたいと思っていますし、確実に一定の進歩を遂げており、それが大きな差別化要因となります。
Part.4オープンソースAGIのビジョンとAIエージェントの未来
Q12: 今後、OpenAI や従来の AI 研究所とどのように競合しますか? Eliza をベースに構築された多数のエージェントが連携して差別化要因として機能するのでしょうか、それともこの比較は根本的に無意味なのでしょうか?
ショウ:この質問は理にかなっています。まず、Eliza を起動すると、デフォルトで新しいモデルが開始されます。このモデルは、Nous Research によってトレーニングされた、Hermes モデルとしても知られる、微調整された Llama モデルです。私は彼らの活動がとても気に入っています。そのうちの 1 人が Ro Burito です。彼は Nous Research のメンバーであり、コミュニティのエージェント開発者でもあります。彼らは、神ボットと悪魔ボット、および他の多くのロボットの起動に貢献しました。したがって、私たち自身でモデルをトレーニングできるかもしれませんが、私たちには彼らのようなパートナーがいます。彼らと競争するよりも、むしろ彼らと協力して互いの強みを補完したいと考えています。
多くの人は、実際には 1 行のコマンドしか必要としないにもかかわらず、モデルをトレーニングすることがいかに簡単であるかを理解していません。 Together を使用すると、コマンドを入力して Json ファイルを指定するだけで、5 分で Llama モデルの微調整を開始できます。 Nous の利点は微調整方法ではなく、データです。彼らはデータを収集し、慎重に管理します。これが彼らのコアコンピテンシーです。データの収集、準備、クリーニングは非常に面倒な作業であり、OpenAI とは異なるデータに重点を置いています。ここに当社の市場での差別化があります。
OpenAI ほど多くのリクエストを拒否しないため、私たちは彼らのモデルを使用することにしました。 「OpenAI モデルの中立化」という言葉がありますが、基本的にすべてのエージェンシー開発者は OpenAI のモデルには限界があると感じています。そして、私たちの市場での差別化は、 OpenAI が Twitter に接続できるエージェントを作成することを決して許可しないことです。アシスタントを非常に個人的または興味深いものにすることも決して許可しません。彼らは大胆さが足りず、冷静さも足りず、大きなプレッシャーにさらされています。
今 ChatGPT にアクセスして 2024 年の選挙について質問すると、長い答えが得られるかもしれませんが、長い間、そのように訓練されてきたため、バイデンについて直接伝えるだけでした。どちらかの陣営を支持するつもりはありませんが、有力なモデルにそのような安易な政治的選択を求めるのは愚かだと思います。 OpenAI は非常に慎重で、ユーザーが望むものを実際に手に入れることはせず、主に単に「何かをする」だけです。
したがって、本当の競争力のポイントは、データをどのように収集するか、そしてデータがどこから来たのかということです。 OpenAI がこのようなことをしているのは見たことがありません。サム・アルトマン氏のツイートを見ると、彼はユーザーが本当にアダルトモードを望んでいるのは、NSFW（公共の場所にはふさわしくない）という意味ではなく、「部屋の中の大人」、つまり私を扱うなという意味だと述べています。子どものように、特定の情報を見ることができません。そして、OpenAI は中央集権的であるため、政府からの多くの政治的圧力にさらされていますが、オープンソース運動はそれを排除し、より重要なことに、ユーザーの本当のニーズを満たし、ユーザーに提供するための多様性とさまざまなモデルを備えていると思います。彼らの行動をコントロールするのではなく、何かが欲しい、このアプローチが最終的には勝利します。 OpenAIの場合、莫大な資金を持っていますが、市場価値も非常に高く、人材も豊富です。ただし、分散型 AI は、コミュニティのサポート、インセンティブのメカニズム、資金調達、および迅速な開発のためのその他の条件を提供し、GPU などのハードウェアを待つ必要はありません。
私は、AGI への道はどちらか一方ではなく、実際にはさまざまなアプローチの組み合わせであると信じています。世界最大の企業が何かをやっているとしたら、彼らと競争することで本当に成長を加速できるのでしょうか？私は、AI エージェントを AI の世界の「継子」だと考えています。その理由は、従来の AI ほど標準に照らして測定するのが簡単ではなく、博士課程の研究者が定量的な指標を通じてこのエージェントがAIであると言うのが難しいからです。他のものよりも優れています。 AI エージェントは、基本的なエンジニアリングと創造的な問題解決に重点を置いており、これはこの分野に投資している多くの開発者の独自の機能です。
Q13: オープンソースのAGI（汎用人工知能）とは具体的には何ですか？それは、最終的に超インテリジェントな全体を生み出すために自律的に協力するエージェントのグループを通じて行われるのでしょうか、それとも別の方法があるのでしょうか?
Shaw:ほとんどのオープンソース モデルやツールを使用する開発者が何百万人もいる場合、システム全体の機能を最適化するために開発者が互いに競争することになります。 AGI は実際にはインターネットの形だと思います。インターネット自体は、さまざまなことを行う多数のエージェントで構成されています。また、これは統一システムである必要はなく、AGI と呼ぶこともできますが、AGI をどのように定義するかによって異なります。
AGI というと、人間と同じように何でもできる知能だと思っている人が多いですが、実はこのエージェントは事前にすべての知識を持っている必要はなく、API を呼び出したり、コンピューターを操作したりすることで必要な情報を取得することができます。強力な記憶システムと豊富な機能を備えた人間のようにコンピューターを操作でき、最終的には実際のロボットと組み合わせることができれば、AGI は明らかになるでしょう。
しかし、AIの分野では「AGIは現状のコンピュータにはできない」とよく言われますが、この目標は新しいモデルの登場により常に変化しています。同時に、ASI、つまり超人工知能と呼ばれる概念もあり、世界を制御できる強力なモデルを指します。それがマイクロソフトのような大企業によって構築されているだけであれば、この種の超インテリジェンスの可能性を秘めていた可能性があると思います。しかし、多くの異なるプレーヤーが存在し、それぞれが独自のモデルをオープンソース化し、これらのモデルを継続的に微調整および最適化することで、最終的にはインターネットのようなマルチエージェント システムを形成し、相互に対話し、独自の専門知識を有するようになります。システムは超人工知能のように見えます。
これは巨大なシステムであり、システムの集合体でもあります。エージェントが他のエージェントを攻撃したい場合、他のエージェントよりはるかに強力なエージェントは存在しないため、それは非常に困難になります。技術が進歩するにつれて、エネルギーの限界にも達しつつあり、モデルをサポートする原子炉がなければモデルを無限に拡張することはできません。マイクロソフトが現在原子力発電所に投資しているように、どの企業も徐々にモデルを改良しています。
OpenAIが発表した新モデルGPT-4は人間の知能に非常に近いモデルですが、他社も同様のモデルの開発を積極的に行っており、最新技術の研究と実装に多くの人が注目しています。 OpenAI のモデルは AGI に近いものですが、ユーザー数が多いため、そのモデルは品質を犠牲にして、GPU への負担を軽減するために低スケールのモデルに移行する必要があります。
全体として、超人工知能の出現は、企業間の競争、モデルの効率化、およびより多くの開発者が参加できるオープンソースによって推進されていると思います。将来的には、Twitter 上で何かを行うボットを簡単に見つけて、最適なものを選択できるようになるといいですね。
Q14: 将来のイノベーションとビジョンを実現する上で、仮想通貨のトークンと市場はどのような役割を果たしますか?
ショウ： 「知性」という観点から見ると、市場自体も一種の知性です。機会を特定し、資本を割り当て、競争を促進し、最終的には最適なソリューションを最適化します。このプロセスは、完全で成熟したシステムが形成されるまで競合し続ける可能性があります。ここでは市場インテリジェンスと競争が大きな役割を果たしていると思います。
この点における暗号通貨の役割は明らかです。これには 2 つの重要な機能があります。
第一に、シリコンバレーの古いベンチャー キャピタル モデルに依存しなくなったプロジェクト向けのクラウドファンディング メカニズムを提供します。これは、少数の VC による価値の定義ではなく、人々が本当に望んでいることに基づいています。 VC は深い洞察力を持っていることが多いですが、その投資ロジックは特定の地理的または文化的サークルによって制限され、より多様な資本配分の可能性を無視している可能性もあります。
第二に、暗号通貨は人々の感情的なニーズを正確に捉えます。このニーズを満たす製品が提供できれば、ユーザーは非常に興奮するでしょう。しかし、暗号通貨業界の主な問題は、多くのプロジェクトが感情的な問題にぶつかりながらも、最終的には約束を果たせないことです。これらのプロジェクトが実際に、完璧な市場洞察を提供できるロボットの開発などの目標を達成できれば、それは大きな価値を持つでしょう。
さらに、オープンソースの監査可能性により、能力のある人なら誰でもプロジェクトの信頼性を検証できます。この透明性により、実際の可能性を秘めた機会に資本がより効率的に流れるようになります。現在の世界における大きな問題の 1 つは、OpenAI のような企業が上場しない限り、ほとんどの人が投資できないことですが、その時点では利益は比較的限られているということです。対照的に、暗号通貨は人々に早い段階でプロジェクトに直接投資する機会を与え、それによって「未来への参加」と「世代を超えた富」という夢を実現します。
これらのメカニズムを改善するには、不正行為をより適切に防止する必要があります。オープンソースとオープン開発は、市場における資本配分の効率を大幅に向上させ、この分野の発展を加速させることができると私は信じています。同時に、将来のエージェントは相互にトークンを交換し、信頼、能力、金銭など、ほぼすべてのものをトークン化できるようになります。要約すると、暗号通貨はまったく新しい資本配分方法を提供し、イノベーションと将来ビジョンの実現を加速します。
Part.5トークンエコノミーと価値獲得メカニズムの議論
Q15: ai16z プラットフォームは、トークンの経済的価値獲得メカニズムの実装において十分に高速ですか?潜在的な競争上の脅威にどう対処するか?
Shaw:オープンソース ブロックチェーンの問題は、ネットワーク トークンを保持すると直接的な経済的利益が得られるため、フォークに対するインセンティブが非常に大きいことです。私たちが L1 を立ち上げた場合、人々は私たちの L1 をフォークしたり、私たちが L1 であるために私たちと実際に協力することはできないと感じるかもしれません。
仮想通貨業界では部族主義が強いが、これは主に包括的な協力ではなく、この全か無かの競争によるものである。
実際には、私たちのトークンエコノミーモデルは進化し続け、お金を稼ぐための新しい方法を見つける必要があります。 Launchpad は最終的なトークン経済モデルではなく、初期バージョンです。私たちは多くの注目を集めており、多くのパートナーが私たちのプラットフォームでの公開を望んでいます。彼らはエージェント プロジェクトを立ち上げるための管理された方法を必要としているだけです。直接使用できるプラグインとエコシステム機能を提供できます。
私たちは Lauchpad をオープンソースにする予定ですが、オープンソース化されれば、他の人がそれをコピーすることが予想されます。ローンチプラットフォームのみに依存するプロジェクトは、単に役割を設定し、トークンを焼き、買い戻すだけの戦略は持続可能ではない可能性があるため、長期的な戦略を再考する必要があります。
長期的には、全体的な生態学的価値を拡大できるテクノロジーに投資することを好みます。短期的には、市場の需要に応え、Lauchpad を立ち上げる必要があります。しかし、3 か月後には、多くのプロジェクトが失敗し、価値を生み出し続けるのはほんのわずかという平凡な発射台になる可能性があります。
今後は単にエージェントを立ち上げるだけではなく、明確に価値を生み出すプロジェクトに投資することに重点を置いています。私たちは投資と取得を開始しており、収益を使ってトークンを買い戻し、さらなる投資に使用するなど、独自のトークン経済モデルもあります。さらに、ネットワーク料金の請求やトークン ペアのバーンスルーなどの単純なメカニズムを超えて、長期的な利回り圧力を高めるなど、トークンの価値を高める新しい方法も模索しています。
私の目標は、これらの単純なモデルを超えて、より大きなビジョンに向かって進むことです。私たちは、人々が DAO やロールにプロジェクトを提出し、人気のあるプロジェクトを検証してから投資できる、制作スタジオのようなプラットフォームを作成したいと考えています。現在のトークンエコノミー計画は6か月間維持できると思いますが、次のトークンエコノミーモデルについても積極的に検討しています。
Q16: ai16z のトークン経済モデルがうまく機能し、トークンに実際の価値がある場合、プロジェクト開発プラットフォームにより多くの財政的支援が提供されるだけでなく、同時にエージェントはオープンソース フレームワークの開発をさらに推進することになります。間接的な方法でエコシステムに成長をもたらしますか？
ショウ：これについてはよく考えます。 AIの分野には「Fume」と呼ばれるツールがあり、これはエージェントが独自のコードを記述し、人間よりも早く改善し続ける能力を指します。彼らは、考えられるさまざまなユースケースに対応するコードを作成し、リクエスト (PR) を送信します。他のエージェントがレビューとテストを担当します。これは数年以内、場合によっては 2 年以内に起こる可能性があります。私たちが粘り強く続けることができれば、「脱出速度」に達し、システムは指数関数的に加速し、最終的にはAGI（汎用人工知能）の段階に入り、完全に自己構築を実現する可能性があります。
私たちはこの未来に向けて全力を尽くして加速しなければなりません。 Reality Spiral や Agent のようなプロジェクトが PR を GitHub に送信しているのを見てきましたが、この傾向はすでに始まっています。
エコシステムに投資し、その成長を促進しながらトークンの価値を蓄積させることができれば、トークンの価値の増加がエコシステムを推進し、エコシステムがトークンの価値を増加させるというポジティブなサイクルが生まれます。最終的に、システムは自動運転の状態に達します。
ただし、実践的にはやるべきことがまだたくさんあります。重要なのは、トークンが意図した方法で価値を蓄積し、ユーザーのニーズを満たしていることを確認することです。たとえば、Launchpad はユーザーのニーズに基づいて開発され、ユーザーがすでに構築しているものを認識できるように支援します。
将来的には、エージェントに直接特定のプロジェクトを作成させ、複数のエージェントが開発を競い合い、最終的にコミュニティが投票して最良の結果を選択することもできるようになります。このパターンはすぐに非常に複雑かつ強力になる可能性があり、私たちの目標はそこに迅速に到達することです。
Part.6クロスチェーン開発とブロックチェーンのオプションを探る
Q17: AI エージェントはどのブロックチェーン上で開発されるべきだと思いますか?ソラナかベースか？
Shaw:ユーザーの観点から見ると、ブロックチェーンは徐々に「正規化」されており、多くの人は自分のトークンがどのチェーン上にあるのかさえ知りません。 EVM モデルと SVM モデルの間にはプログラミングと機能に大きな違いがありますが、ユーザーにとっては基本的に区別できません。ユーザーはウォレットをチェックするだけで、資金が利用可能かどうかを確認したり、トークンを交換したりできます。
Agent の将来については、チェーン間の違いが曖昧になり、トークンが確実に 2 つのチェーン間で頻繁に橋渡しされるようになることを願っています。現在、私たちは鋳造機能を備えた SPL 2022 トークンであるため、チェーン全体にいくつかの技術的な課題がありますが、それらは克服されつつあります。
私はBaseチームがとても気に入っているので、特にこだわりはありません。 Solana が選ばれたのは、ユーザーがここにいたからです。私たちはプロダクト担当者として、個人的な理想を脇に置き、ユーザーのニーズに焦点を当て、彼らが望む場所で必要なサービスを提供する必要があります。
現在、エージェントを Base または StarkNet にデプロイできますが、その選択は完全に自由です。これらのエコシステムの断片化は、それぞれのトークンの価格、トークンの可用性、既存の開発者コミュニティとインフラストラクチャによって引き起こされます。 Solana を選択した主な理由は、DAOs.fun のようなプロジェクトとユーザーがこのチェーンに属しているためです。しかし、全体として、私はプラットフォームに強いこだわりを持っていません。最善の戦略は、すべてのプラットフォームをカバーし、ユーザーがどこにいるかを観察し、そこにサービスを提供することです。
Part.7スロップボット（AIスパムボット）からユーティリティプログラムへの変革
Q18: 一部の「実用性のない粗末なエージェント」が徐々に市場を失っている現状と、将来真に効率的で実用的なタスクを実行できる「高性能エージェント」が出現するまでの間に、自然な過渡期はあるのでしょうか?
ショー:エージェントが素晴らしいことをする新しい段階に間もなく入ると思います。もし人々がエージェントからお金を稼ぐことができれば、このエージェントは大成功するでしょう。
「スロップエージェント」がなくなるかというと、完全になくなることはないと思います。彼らの現状は、プラットフォーム（したがって、プラットフォームの解決策は、アルゴリズムを使用して問題を引き起こす「人々」をさらに罰することです。
開発者の観点から見ると、エージェントはユーザーを引き付けることができなければ何の効果もありません。この点で、私のアプローチは、無意味なエージェントを直接ブロックすることです。エージェントが特に求められておらず、価値のあるコンテンツを提供しない場合は、そのコンテンツがプラットフォームに表示されることを望まないと思います。
DeFi 分野のエージェントはまだ完全に開発されていませんが、チームは依然として研究開発に熱心に取り組んでいます。しかし、来月には多くの新たな展開が見られると信じています。さらに、自社製品のユーザーを見つけることができるエージェントは見たことがありません。現在、多くのエージェントは非効率なプロモーションに使用されています。しかし、エージェントがあなたが必要とするソリューションを見つけてくれると想像してみてください。新しい Google を使用しているのと同じです。
現時点ではまだ「ポーカーをする犬」の段階です。最初は、部屋に入って 4 匹の犬がポーカーをしているのを見たら、信じられないことだと思うでしょう。しかし、数週間後には、「この犬たちの調子はどうですか? 本当にお金を稼いでいるのでしょうか? それともお金を稼いでいるのですか? 「ただカードを持っているだけですか?」 目新しさが薄れると、人々は誰がポーカーで一番優れているか、または誰が最も優れたポーカー アルゴリズムを持っているかに注目し始めるでしょう。
したがって、 「インターネット有名人エージェント」は常に存在する可能性がありますが、 Web2 のように、マクドナルドが「グリマス (マクドナルド シリーズのキャラクター) エージェント」を立ち上げたり、一部のインフルエンサーがコンテンツを投稿してプライベート メッセージが殺到した後、返信ボットを使用してファンとの仮想関係を構築します。
Q19: エージェントのアーキテクチャ、モデル、ホスティング場所などの詳細な情報を入手することは現時点では困難です。それを可視化して表示するには、開発者の信頼に頼るしかありません。
Shaw:誰かがこのニーズを聞いてこのプラットフォームを構築してくれると信じていますし、ここにチャンスがあるということにも同意します。 TEE は長い間存在していましたが、Agent が登場する前は、非常に曖昧な概念にすぎませんでした。 Agent の出現により、人々は「自律型 Agent である場合、秘密鍵を直接使用してお金を盗むのを防ぐにはどうすればよいでしょうか?」と疑問を持つようになり、TEE に注目するようになりました。Phala は良い仕事をしたと思います。なぜなら彼らは、検証可能なリモート認証システムという明白なニーズを生み出したからです。このため、必要な信頼メカニズムを提供することでユーザーに安心感を与える、ZKML (Zero Knowledge Machine Learning) のような製品が台頭しています。
この不確実性に対処する製品が数多く登場するでしょうし、それ自体が製品にとって大きなチャンスとなります。誰かがこれらのエージェントに認証を提供するリストを構築できれば、分散型取引所の信頼スコアと同様に、同様のエージェント検証システムも実現できると思います。オープンソースは重要なインセンティブとなるでしょう。なぜなら、コードが比較的単純で、問題が信頼であるなら、それをオープンソースにして誰もが見られるようにしてはどうでしょうか?これは、これらのエージェントの正当性を評価する新しいクラスの「プログラマーインフルエンサー」の出現につながる可能性があります。
5 年以内には、いつでもエージェントに関する情報を検索できるようになり、この情報を提供する専用の Web サイトが作成される可能性があると思います。そうでない場合は、誰かが今年そのようなプラットフォームの構築を開始する必要があります。
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