AI を使用して Web3 の情報サイロを打破する

Galxe の Charles Wayn 氏は、AI 主導のダッシュボードは複数のチェーンにわたるデータを集約するのに役立ち、ユーザーに市場のより全体的なビューを提供すると述べています。

The decentralized nature of Web3 has led to a proliferation of independent networks, unique decentralized apps (dApps), and layer-reliant crypto projects, creating a fragmented ecosystem. As each new platform or chain is born, they ultimately add to a constantly expanding Web of isolated data. These pockets of information, often inaccessible and disconnected, are known as information silos.

Web3 の分散型の性質により、独立したネットワーク、独自の分散型アプリ (dApps)、レイヤー依存の暗号化プロジェクトの急増が生じ、断片化されたエコシステムが形成されています。新しいプラットフォームやチェーンが誕生するたびに、最終的には分離されたデータの絶え間なく拡大する Web に追加されます。これらの情報のポケットは、多くの場合アクセスできず、切断されており、情報サイロとして知られています。

For both seasoned degens and blockchain newcomers, these silos make it difficult to get a clear, comprehensive understanding of the Web3 market. But there is hope. By wielding nascent technologies like artificial intelligence (AI), pioneers of the decentralized front have the opportunity to tear down information silos to create a more connected and user-friendly ecosystem.

ベテランの専門家にとっても、ブロックチェーンの初心者にとっても、これらのサイロ化により、Web3 市場を明確かつ包括的に理解することが困難になります。しかし、希望はあります。人工知能 (AI) などの初期テクノロジーを活用することで、分散型フロントのパイオニアは情報サイロを破壊し、より接続されたユーザーフレンドリーなエコシステムを構築する機会を得ることができます。

In a traditional, centralized system, data is stored and managed in one place. This makes it simple for machines running on the system to access information with ease. On the other hand, a major facet of blockchain technology is the storage of data and records across a distributed network, meaning blockchains have the potential to operate independently — each with its own network, rules, and data.

従来の集中型システムでは、データは 1 か所に保存され、管理されます。これにより、システム上で実行されているマシンが簡単に情報にアクセスできるようになります。一方、ブロックチェーン テクノロジーの主要な側面は、分散ネットワーク全体でのデータと記録の保存です。つまり、ブロックチェーンはそれぞれ独自のネットワーク、ルール、データを持ち、独立して動作する可能性があります。

But this separation can lead to data being siloed: scattered across various platforms and chains without a simple way to connect them. To illustrate this disconnect, imagine you are a casual trader (and if you’re reading this, you very well might be). Because you hold assets of various types across a variety of chains you may regularly check in on one platform for token prices, a few others for analytics, and yet more still for project updates.

しかし、この分離により、データがサイロ化される可能性があります。データは、接続する簡単な方法がなく、さまざまなプラットフォームやチェーンに分散しています。この断絶を説明するために、あなたがカジュアルなトレーダーであると想像してください (そして、これを読んでいるあなたは、そうかもしれません)。さまざまなチェーンにわたってさまざまなタイプの資産を保持しているため、1 つのプラットフォームでトークン価格を定期的にチェックインし、他のいくつかのプラットフォームで分析をチェックし、さらにさらにプロジェクトの更新をチェックインすることもあります。

On top of that, you’re managing multiple wallets, interacting with an assortment of governance protocols, and tracking fees and tokenomics, all of which are fragmented across different networks. Making sense of this fragmentation can be downright overwhelming.

それに加えて、複数のウォレットを管理し、さまざまなガバナンス プロトコルとやり取りし、手数料とトークンノミクスを追跡することになりますが、それらはすべて異なるネットワークにわたって断片化されています。この断片化を理解するのは、まったく大変なことです。

Of course, information silos are more than a simple inconvenience. They can have real consequences for users and the industry as a whole. One significant impact that information silos have on Web3 is raising the barrier of entry into the decentralized space. Web3 is already considered difficult to understand, especially for general consumers and those new to crypto. Information silos only make the learning curve steeper, forcing users to juggle multiple platforms, wallets, and tokens from the outset.

もちろん、情報サイロは単なる不便さだけではありません。これらはユーザーと業界全体に現実的な影響を与える可能性があります。情報サイロが Web3 に与える重大な影響の 1 つは、分散空間への参入障壁を高めることです。 Web3 は、特に一般消費者や暗号通貨に慣れていない人にとっては、すでに理解が難しいと考えられています。情報サイロは学習曲線を急勾配にするだけであり、ユーザーは最初から複数のプラットフォーム、ウォレット、トークンをやりくりする必要があります。

Information silos can also create missed opportunities for users at every level. With so much information scattered across different platforms, it’s easy to miss out on key trends or investment opportunities. Without a way to quickly synthesize information from multiple sources, even the most experienced traders can miss the window to act on a promising new project or market shift.

情報のサイロ化により、あらゆるレベルのユーザーが機会を逃す可能性もあります。さまざまなプラットフォームに非常に多くの情報が散在しているため、重要なトレンドや投資機会を見逃しがちです。複数のソースからの情報を迅速に統合する方法がなければ、最も経験豊富なトレーダーであっても、有望な新しいプロジェクトや市場の変化に取り組む機会を逃す可能性があります。

Additionally, siloed information can be detrimental by increasing users’ exposure to scams. To consumers off-chain (and often to those on-chain, too) Web3 is notorious for hacks and scams Having access to reliable, consolidated information is crucial to avoiding these traps. But with data spread out across multiple chains and platforms, it’s hard to verify the legitimacy of new projects, creating dangerous blind spots in a fast-moving market.

さらに、情報がサイロ化されると、ユーザーが詐欺に遭う可能性が高まり、有害となる可能性があります。オフチェーンの消費者にとって (そして多くの場合、オンチェーンの消費者にとっても) Web3 はハッキングや詐欺で有名です。これらの罠を回避するには、信頼できる統合情報にアクセスできることが重要です。しかし、データが複数のチェーンやプラットフォームに分散しているため、新しいプロジェクトの正当性を検証するのが難しく、動きの速い市場に危険な盲点が生じています。

If Web3’s goal is to make decentralized technology more accessible, we need to reduce this complexity, not add to it. With Web3’s (Surge-propelled) scalability paradigm continuing to grow, the need for better interoperability is becoming more critical. As L1, L2, and now even L3 “solutions” emerge poised to improve the capabilities of an already expansive system of blockchains, users and developers alike are finding it increasingly difficult to transact.

Web3 の目標が分散テクノロジーをよりアクセスしやすくすることである場合、この複雑さを増やすのではなく、軽減する必要があります。 Web3 の (サージ推進による) スケーラビリティ パラダイムが成長を続ける中、より優れた相互運用性の必要性がますます重要になってきています。 L1、L2、さらには現在では L3 の「ソリューション」が登場し、すでに拡張されているブロックチェーン システムの機能を向上させる準備が整っているため、ユーザーも開発者も同様に、取引がますます困難になっていると感じています。

Till now, measures like bridging and chain abstraction have seemed promising in mitigating the challenges of our fragmented blockchain landscape. But more recently, AI has emerged as a potential measure to combat the information silos that continue to pile up in Web3.

これまで、ブリッジングやチェーンの抽象化などの対策は、断片化されたブロックチェーン環境の課題を軽減するのに有望であるように見えました。しかし最近では、Web3 に蓄積され続ける情報サイロに対抗するための潜在的な手段として AI が浮上しています。

In our current ChatGPT-dominated tech landscape, AI has already found a foothold within a range of different industries. Although controversy still abounds when it comes to its application within the creative sector, it’s often favored by those in the crypto sphere for project development or automated trading.

ChatGPT が支配的な現在のテクノロジー環境では、AI はすでにさまざまな業界に足場を築いています。クリエイティブ分野での応用に関しては依然として議論が絶えませんが、プロジェクト開発や自動取引のために暗号通貨分野の人々に好まれることがよくあります。

Yet, considering a major function of AI is to automate and refine data aggregation, there may be a place for it in the endeavor of breaking down the barriers between isolated pockets of information. Speaking more specifically, consider the role that big data (data collections too large for traditional methods to process) plays in informing AI functionality. Now imagine this relationship being flipped, with AI taking the lead as a nontraditional way of analyzing immense and often disparate data sets.

しかし、AI の主な機能がデータの集約を自動化して洗練させることであることを考えると、孤立した情報ポケット間の障壁を打ち破るという取り組みの中に AI の活躍の場があるかもしれません。より具体的に言えば、AI 機能に情報を与える際にビッグ データ (従来の方法では処理できないほど大きすぎるデータ コレクション) が果たす役割を考えてみましょう。ここで、この関係が逆転し、膨大で多くの場合異なるデータセットを分析する非伝統的な方法として AI が主導権を握るようになるところを想像してみてください。

Applied to information silos in Web3, we could conceive a tool that pulls together information from various blockchains, dApps, and exchanges into a single interface. And, taking that interface one step further, why not prompt such an AI aggregator to use this data to provide actionable insights to users?

Web3 の情報サイロに適用すると、さまざまなブロックチェーン、dApp、交換からの情報を 1 つのインターフェイスにまとめるツールが考えられます。そして、そのインターフェイスをさらに一歩進めて、このような AI アグリゲーターにこのデータを使用して実用的な洞察をユーザーに提供するよう促してみてはいかがでしょうか?

For traders looking to monitor market trends, such an AI interface could mitigate users' exposure to scams and the aforementioned missed opportunities that many face. Additionally, for newcomers, AI could make the Web3 landscape more approachable, effectively lowering the barrier to entry that a fragmented ecosystem presents.

市場動向の監視を検討しているトレーダーにとって、このような AI インターフェースは、ユーザーが詐欺にさらされたり、多くの人が直面する前述の機会損失を軽減できる可能性があります。さらに、新規参入者にとって、AI は Web3 環境をより親しみやすいものにし、断片化されたエコシステムがもたらす参入障壁を効果的に下げる可能性があります。

Although the aforementioned tool may seem hypothetical, the fact of

前述のツールは仮説に見えるかもしれませんが、実際には