AIとDeFiの統合は、前例のない効率性とインテリジェンスをもたらす一方で、多くのリスクと倫理的な論争も引き起こします。市場操作から規制当局の監視まで、真に分散化された公正な金融システムへの道は、課題に満ちています。本分析の第2部では、これらの重要な問題点を検証し、業界が持続可能な成長を達成するために、どのようにそれらの課題を乗り越えていくことができるのかを探ります。

リスクと倫理的な論争

4.1 市場操作とシステミックリスク

AIアルゴリズムの共振によるフラッシュクラッシュの誘発

AIアルゴリズムの共振は、特にアルゴリズムの安定性に大きく依存するメカニズムにおいて、市場のフラッシュクラッシュの引き金となる可能性があります。AIアルゴリズムは、価格予測、リスク管理、資産配分などの分野で一般的に使用されていますが、複数のAIシステム間での意思決定戦略に一貫性がない場合や、相互作用が発生した場合、共振効果が発生し、市場の激しい変動やフラッシュクラッシュを引き起こす可能性があります。

敵対的攻撃：DeFiプロトコルを標的としたAI欺瞞サンプル（トランザクション量のデータを偽造するなど）

AI技術の進歩に伴い、DeFiプロトコルを標的とした敵対的攻撃は、より複雑かつ危険になっています。敵対的攻撃とは、注意深く設計されたデータ入力を通じてAIモデルを誤解させ、それによってDeFiプロトコルの意思決定や市場の行動に影響を与えることを指します。DeFiエコシステムでは、AIモデルは流動性プールの管理、取引ペアの価格設定、リスク評価などの分野で広く応用されており、これらのモデルの精度が非常に重要です。

典型的な敵対的攻撃は、トランザクション量のデータを偽造し、大量の偽のトランザクションを通じて市場の価格設定や流動性の意思決定を妨害することです。例えば、攻撃者は複数の偽のアカウントを作成し、大規模な低コストのトランザクションを実行して、ある資産のトランザクション量を高く見せかけることができます。この行動はAIモデルを欺き、資産の真の価値や市場のトレンドを誤って判断させる可能性があります。DeFiプロトコルのスマートコントラクトにとって、このような攻撃は、不適切な流動性の構成や価格設定の意思決定につながり、市場の不安定性をさらに悪化させる可能性があります。また、連鎖反応を引き起こし、LPが流動性を得るために大量の単一資産の売却を行い、その後、迅速にそれを移転させる可能性があります。

4.2 規制とコンプライアンスのジレンマ

米国SECによる「AIトークン」の有価証券性の定義（Rippleの事例との比較）

これらのトークンが有価証券の定義を満たしているかどうか、また、対応する有価証券規制に従う必要があるかどうかについて、SECが「AI tokens」の有価証券性を定義する際にXRPの事例を参考にする可能性があるため、過去を振り返ることで推測することができます。

Rippleの事例において、SECはRippleのXRPトークンを、イニシャル・コイン・オファリング（ICO）を通じて投資家に販売され、Ripple LabsがXRP取引を促進するために一連のマーケティング活動を行ったため、有価証券と見なしました。この判決は、SECがトークンの発行方法と、トークンが企業またはプロジェクトとのエクイティまたは債務関係を表しているかどうかを重視していることを示しています。

「AI tokens」について、SECは同様の判断基準を採用する可能性があります。特に、これらのAIトークンがICOやIEOと同様の方法で発行され、AIプロジェクトまたは企業に関連付けられている場合、SECはこれらのトークンが有価証券性を持つと見なす可能性があります。これは、AIトークンの保有者が、プロジェクト収益の分配を受ける権利や、トークンの価値上昇によるキャピタルゲインなど、何らかの経済的利益を持つと見なされる可能性があることを意味します。言い換えれば、AIトークンはSECの制裁を受ける可能性があります。

マネーロンダリング対策の課題：AIミキサーの追跡困難性（Tornado Cashのアップグレード版など）

AI技術は、Tornado Cashのアップグレード版など、より隠蔽性の高いミキシングツールの開発にも利用されています。このプライバシー保護技術は、正当なユーザーに対してより優れたプライバシー保証を提供する一方で、規制当局にとって、莫大なマネーロンダリング対策（AML）の課題をもたらします。

ミキサーの核心的な問題は、資金の流れを極めて追跡困難にすることです。Tornado Cashのようなミキサーは、「リングトランザクション」モデルを使用し、複数のアドレスとトランザクションに資金を分散させてから再結合することで、資金の流れの連鎖を断ち切ります。この技術は、資金の出所と行き先をより効果的に隠蔽することができ、規制当局が追跡する難易度を大幅に高めます。

さて、AI技術の強化により、ミキサーはよりスマートなアルゴリズムを使用して、複数のリレーアドレスを動的に選択し、トランザクションパスを自動的に変更し、さらにはオンチェーン監視システムを回避するために市場のトレンドを予測することさえできます。これにより、従来のブロックチェーン分析ツールはもはや有効ではなくなります。さらに、AIミキサーは、匿名性をさらに高めるために、トランザクションツールの基盤としてプライバシーコイン（Moneroなど）をさらに採用する可能性があります。規制当局は、このような高度な暗号化技術と匿名化スキームに直面する際、非常に高い技術的能力の課題に直面しています。従来のマネーロンダリング対策（KYC/AMLポリシーなど）では、AIミキサーによってもたらされる新たな脅威に効果的に対処できません。

この課題に対処するために、規制当局は、機械学習とビッグデータ分析を使用して異常な行動や潜在的な違法トランザクションパターンを特定する、より多くの行動分析ベースの監視技術を導入する必要があります。

4.3 倫理的境界

「暗黒森林」理論：AIはDeFiの完全なゼロサムゲーム化につながるのか？

「暗黒森林」理論は、もともと劉慈欣によって「三体」シリーズで提唱されました。この理論は、宇宙は敵対的で不確実な環境であり、文明の生存は、自身の存在を隠蔽し、他の潜在的な脅威を可能な限り排除することにかかっていると仮定しています。この理論的枠組みの中で、宇宙のすべての文明は常にゲームの状態にあり、自身をさらけ出すような行動は、壊滅的な結果をもたらす可能性があります。

この理論をDeFiの文脈に導入すると、AIの効率的な予測と自動化された意思決定により、市場参加者は正確な戦略を通じて利益を得ることができますが、他の参加者は損失に直面する可能性があります。たとえば、AI駆動の高頻度取引は、他の参加者が市場の変化についていくことを困難にしたり、市場価格を正確に操作したりする可能性があり、多くの参加者の努力が最終的に競合他社の利益に変わる可能性があります。このような状況における市場メカニズムは、ゼロサムゲームに近づきます。

さらに、AI最適化戦略と深層学習の適用により、市場の「ステルス性」も高まる可能性があり、市場の行動を予測することがより困難になります。この「暗黒森林」スタイルのゲームは、小規模なDeFiプロジェクトや新規参入者を非常に不利な立場に置く可能性があります。なぜなら、彼らは大規模なAI駆動のアルゴリズムと競争するための十分なリソースを持っておらず、富の集中と不均等な資源配分を悪化させるからです。

したがって、AIは実際に、DeFiエコシステムにおける競争をますます激化させ、ゼロサムゲーム化に向かわせる可能性があります。特に、多くの市場参加者が同様の自動取引およびアルゴリズム戦略を採用している場合はそうです。

オープンソース vs. クローズドソース：Numeraiモデルのブラックボックス化とコミュニティガバナンスの間の矛盾

Numeraiは、AIと暗号通貨を組み合わせた分散型ヘッジファンドプラットフォームであり、グローバルなデータサイエンティストを惹きつけ、市場予測へのオープンソース参加を通じてモデルを提出させています。しかし、プロジェクトが発展するにつれて、より多くの人々がモデルの「ブラックボックス化」の問題に注目し始めました。これらのモデルが徐々に複雑になり、高度なアルゴリズム最適化を伴うにつれて、モデルの具体的な実装およびトレーニングプロセスは、完全に理解し、説明することがしばしば難しくなります。これには、テクノロジーの透明性と、オープンソースとクローズドソース間のプロジェクトのガバナンス構造のバランスをどのように取るかが含まれます。

Numeraiのようなプラットフォームでは、オープンソースモデルにより、一部の参加者がリバースエンジニアリングや悪意のある行動を通じてそれらを攻撃できるようになる可能性があります。AI技術が発展し続けるにつれて、ますます複雑なアルゴリズムが「ブラックボックス化」される可能性があります。つまり、その意思決定プロセスをコミュニティに完全に透明に提示することができなくなり、信頼の問題につながります。

一方、クローズドソースモデルは、モデルの商業的秘密と知的財産を効果的に保護し、モデルが悪意を持ってコピーまたは改ざんされるリスクを軽減するのに役立ちます。Numeraiのようなプロジェクトにとって、クローズドソースはAIモデルのセキュリティと商業的価値を保証できます。

この「ブラックボックス化」現象は、オープンソースコミュニティの原則と矛盾します。オープンソースの本来の意図は、誰もがシステムに参加し、監査できるようにすることですが、ブラックボックス化されたモデルは、コミュニティメンバーがアルゴリズムの背後にある動作メカニズムを完全に理解することを妨げ、ガバナンスの矛盾と信頼の危機につながる可能性があります。

今後の展望と戦略的提言

5.1 技術統合のトレンド

自律性

将来のDeFAIの中核トレンドは、自律エージェントによって推進され、自動化から自律性へと移行しています。これらのAI駆動のインテリジェントエンティティは、従来のルールによる制限を打ち破り、継続的にオンチェーンデータを分析し、市場の動向を理解し、プロトコル間の貸出利回りの最適化、アービトラージ機会の捕捉、投資ポートフォリオの動的なバランス調整など、複雑な戦略を実行する能力を備えています。これらは、24時間365日の途切れることのない運用と正確な意思決定を通じて、資本効率を高め、プロトコルに持続可能なリターンをもたらし、価値の流れを再構築します。

マルチエージェントコラボレーション

将来のDeFAIの中核となる競争力は、単一のインテリジェントエージェントから、マルチエージェントの協調ネットワークへと移行します。分散型AIエージェントグループ（例えば、観測、計画、実行モジュールの分離など）の分業と協調を通じて、複雑な戦略の並行最適化が実現されます。マルチエージェント協調システムは、タスク分解を通じて複雑な問題をサブタスクに分解し、各エージェントがサブタスクの特定の部分を担当します。例えば、オブザーバーエージェントは、大規模なオンチェーン転送とLPの変動をリアルタイムでスキャンし、ストラテジーエージェントは、ヘッジモデルを生成し、エグゼキューターエージェントは、複数のチェーンにわたって最適な取引パスを自動的にルーティングします。一方、コラボレーションモードも進化し、ネットワークモード（各エージェントが他のすべてのエージェントと通信できる）や階層モード（スーパーバイザーを備えた多層エージェントシステム）などが含まれます。

5.2 投資機会

インフラストラクチャ：zkMLは、ゼロ知識証明を使用して、機械学習モデルの推論プロセスを検証し、スマートコントラクトがモデル全体をオンチェーンで実行しなくても、外部の機械学習計算の結果を信頼できるようにします。これは、次世代の大規模なオンチェーンAI採用のための重要なインフラストラクチャレイヤーとなります。潜在的なプロジェクトには以下が含まれます。

Giza

Gizaの中核となる競争力は、独自のテクノロジースタックとエコシステムポジショニングにあります。ONNX形式の機械学習モデルをCairoプログラムに変換し、自社開発のONNX Cairo Runtimeを通じて効率的なオンチェーン推論検証を実現することで、Gizaは複雑なモデルとゼロ知識回路間の互換性の課題を解決します。分散型AIモデルマーケットプレイスとしてのポジショニングは、モデルプロバイダーとコンシューマーを引き付け、両面ネットワーク効果を形成すると同時に、StarkNetエコシステムと深く統合し、高性能ZKインフラストラクチャを通じて技術的な障壁を強化します。オンチェーンAIの商用化を模索する初期のプロジェクトとして、Gizaはブランド認知を確立していますが、StarkNetエコシステムの成長への依存には注意が必要です。

EZKL

EZKLの利点は、開発者の使いやすさと垂直ドメインの最適化に重点を置いています。ONNXを介してエクスポートされ、zkSNARK回路にコンパイルされたPyTorch/TensorFlowモデルをサポートし、開発者の移行障壁を大幅に下げます。そのパフォーマンスは優れており（例えば、MNISTモデルの証明を2秒で完了するなど）、最適化されたメモリー管理と回路設計を通じて実用性を高めています。EZKLは開発者コミュニティで活発であり、複数のハッカソンプロジェクト（AI Coliseumなど）で採用されており、オープンソースのツールチェーン（Halo2バックエンドのサポートなど）によってイテレーションを加速します。深層学習推論の検証に焦点を当て、非線形活性化関数（ReLUなど）の回路実装を特に最適化し、Plonkish証明システム（Halo2など）と深く統合し、ルックアップ機能を使用してML計算を効率的に処理します。ただし、一般的なZKツール（Risc Zeroなど）からの潜在的な競争に対処する必要があります。

GizaとEZKLは、zkMLインフラストラクチャの2つの経路を表しています。Gizaは、垂直市場ポジショニングとエコシステムバインディング（StarkNetなど）を通じて堀を構築し、AIモデルの商用化の長期的なレイアウトに適しています。EZKLは、ツールチェーンの成熟度とパフォーマンスの利点により、軽量モデルシナリオ（DeFiオラクルなど）に最適な選択肢となります。どちらも、量子化の精度損失とハードウェアアクセラレーションの課題を克服する必要がありますが、先行者利益のエコシステムと技術的な専門性により、短期的な障壁が構築されています。将来の競争は、テクノロジーのイテレーション速度とエコシステムの拡大能力にかかっています。

アプリケーションレイヤー：インフラストラクチャレイヤーへの投資と比較して、アプリケーションレイヤーへの投資は選択がより困難です。市場は依然としてAI+Cryptoのプロダクトマーケットフィット（PMF）を模索しており、市場に投入された製品は常に淘汰され、更新されています。Web2の世界における暗号資産インフラストラクチャとAIの進歩に伴い、より多くのアプリケーションがテストのために市場に投入されるでしょう。現在、DeFi +自然言語実行は、比較的成熟した方向性であると思われます。この分野の主要なプロジェクトはGriffainです。

GriffainはSolana上に構築されており、ユーザーはAIとの自然言語チャットを通じて、対応するオンチェーン操作を実行できます。現在、この分野における主流のフレームワークであり、業界からの評価と複数の側面での統合を受けており、製品は継続的に更新されています。しかし、その価格は試されています。これは、投資の観点から見た他のAI+Cryptoプロジェクトにも共通する問題であり、短期間に過剰な注目と資本流入を受け、市場価値と製品の本来の価値との間にミスマッチが生じています。修正には比較的長い時間がかかる可能性があります。高品質でスムーズなUIと、迅速な新しいAPI統合速度が、その主導的な地位を確固たるものにするための鍵となります。

5.3 開発者およびユーザー戦略

AIエージェントエコノミーへの参加方法：トレーニングデータ貢献から戦略利益分配まで

AI駆動型DeFiプラットフォームでは、トレーニングデータはAIモデルのトレーニングに不可欠です。ユーザーと開発者は、高品質なデータセットを提供することで、AIエージェントエコノミーに参加できます。

簡単なAIエコノミーのケースを以下に示します。市場は、ユーザー、戦略プロバイダー、および開発者で構成されています。

ユーザー：自身のトランザクションデータ、市場行動データ、さらには資産価格データを提供できます。このデータは、AIモデルが市場のトレンド、価格変動、およびリスク要因をより良く理解するのに役立ち、予測能力と取引効率を向上させます。データ提供者としてのユーザーは、通常、提供するデータの量と質に基づいて、一定の報酬または利益分配を受け取り、トークン報酬を獲得します。

戦略プロバイダー：プラットフォーム上で自身の戦略を共有または販売することにより、戦略実行からの利益の一部を獲得できます。AIエージェントは、自動取引、アービトラージ、流動性マイニング、およびその他の戦略を通じて利益を得ることができます。

開発者：AI戦略エージェントプラットフォームを作成し、AIエージェントを通じてこれらの戦略を実装できます。開発者は手数料収入を得ることができ、マルチウィンなエコシステムを形成します。

一般ユーザーのリスクヘッジ：AI操作下のDeFiサバイバルガイド

一般ユーザーは、手元にある情報やリソースが限られていますが、実行可能な方法を通じて、いくつかのリスクを軽減できます。

分散投資：

万能のリスク軽減戦略として、一般ユーザーはすべての資産を単一のDeFiプロトコルに集中させることを避けることができます。AIシステムは、特定の方向にDeFi市場の価格を押し上げる可能性があり、ユーザーの投資が単一のDeFiプラットフォームに完全に依存している場合、短期間で大規模な損失を経験する可能性があります。分散投資は、リスクを効果的に分散させ、単一の戦略が失敗した場合の潜在的な損失を軽減できます。

AIモニタリングツールを使用したリスク評価：

一般ユーザーは、市場で発売されているAIモニタリングツールを使用して、リアルタイムのリスク評価とモニタリングを行うことができます。多くのサードパーティプラットフォームは、AI駆動型のリスク評価ツールを提供しており、ユーザーが市場データとユーザー資産の状況を分析することにより、潜在的なリスクを特定し、調整を行うのに役立ちます。たとえば、一部のモニタリングは、市場の異常、大規模な販売、購入、およびその他の行動を迅速に検出し、ユーザーが潜在的なリスクを把握できるようにします。

AIとDeFiの統合：AlphaGoのオンチェーンゲームを超えて（II）