ブロックチェーン技術と人工知能は急速に融合し、分散型アプリケーションの新たな可能性を生み出しています。この交差点の最前線にいるのが、GenLayer テクノロジーを通じてインターネットに接続されたスマート コントラクトを開発しているスタートアップ企業 Yeager.ai です。 最近の 750 万ドルの資金調達ラウンドに続いて、Yeager.ai の創設者 Edgars 氏に、従来のスマート コントラクトを変革するという同社のビジョンについて話を聞きました。Radix DLT や StakeHound などの成功したベンチャー企業での経験を持つ Edgars 氏は、ブロックチェーンのスケーラビリティと分散型システムの実用的なアプリケーションに関する独自の洞察をもたらします。   Ishan Pandey: こんにちは。「Behind the Startup」シリーズへようこそ。まずは、あなたの経歴と Yeager.ai を作ろうと思ったきっかけについて少しお話しいただけますか?  Edgars: 私はソフトウェア エンジニアリングのバックグラウンドを持ち、エディンバラ大学で人工知能の学位を取得しました。起業家としての私の経歴には、いくつかの成功したスタートアップの設立と初期の従業員としての経験が含まれます。学校アンケートに革命を起こした教育技術会社 Edurio、高度にスケーラブルなブロックチェーン技術を開発している Radix DLT、流動性ステーキングの先駆者であり、3 億 5,000 万ドルを超える資産を管理するまでに成長した StakeHound などです。 起業家としてのキャリアを通じて、私は現在の法制度の限界を直接体験してきました。法制度は現代の商取引を可能にした革新的なイノベーションである一方で、実行の遅さ、法外なコスト、そしてますますグローバル化する世界で複雑さを生み出す断片的なアプローチなど、深刻な課題に直面しています。  Ethereum などのプラットフォームはスマート コントラクトでこれらの問題に対処しようと試みていますが、2 つの重大な制限に直面しています。外部の世界に直接接続できない (代わりに Oracle と呼ばれる信頼できる仲介者に依存する) ことと、現実世界の商取引を推進する複雑な契約を表現するための重要な要素である自然言語を理解できないことです。  2023年、共同創業者のAlbert CastellanaとJosé María Lagoとともに大規模言語モデル（LLM）の実験を行っているときに、私たちは画期的な認識を得ました。この技術を使用すれば、ブロックチェーン システムの従来の限界を克服できるというのです。この洞察から、スマート コントラクトが達成できる範囲を拡大するGenLayerが誕生しました。   Ishan Pandey: AI がブロックチェーン ソリューションにますます統合されるようになる中で、分散型アプリケーションの将来を形作る上で AI が果たす役割についてどのようにお考えですか。また、Yeager.ai はこの分野でどのような差別化を図っていますか。  Edgars: 分散型モデルのトレーニングと推論から、モデル作成者向けのインセンティブ システム、AI エージェントがトランザクションを自律的に実行できるようにするプラットフォームまで、ブロックチェーン エコシステム全体で AI が統合されつつあります。これらはすべて価値あるイノベーションですが、まだ表面をなぞっているにすぎません。 私が最も興味をそそられるのは、スマート コントラクトにおける信頼のない意思決定に AI を使用するという、ほとんどプロジェクトが取り組んでいない課題です。ここに真の変革があると信じています。 従来の法的合意と同等の表現力と柔軟性を備えた契約を想像してみてください。しかし、裁判制度を通じて紛争を解決するために何年も何万ドルも費やす代わりに、ほんのわずかなコストで数時間で紛争を解決できるのです。これが、私たちが実現しようとしているパラダイムシフトです。   Ishan Pandey: あなたはこれまで複数の成功したブロックチェーン プロジェクトに参加してきましたが、これらのベンチャーでの経験は Yeager.ai のビジョンとアプローチにどのように影響していますか?  Edgars: さまざまなブロックチェーン プロジェクトでの経験により、現在のブロックチェーン テクノロジーの可能性と限界の両方について独自の視点を得ることができました。Radix DLT では、ネットワークが直面するスケーラビリティの課題を直接学び、StakeHound では、分散型金融サービスが実際にどのように機能するかについて深い洞察を得ました。これらの経験から、ブロックチェーン テクノロジーは強力である一方で、現実世界の統合と使いやすさに苦労することが多いことがわかりました。 私が学んだ最も貴重な教訓は、成功するブロックチェーン プロジェクトは、技術的に正確で実用的にも役立つ方法で実際の問題を解決する必要があるということです。Yeager.ai では、これらの教訓を適用し、スマート コントラクトをよりアクセスしやすく機能的にすることに重点を置き、ブロックチェーンの理論的な可能性と実際のアプリケーションの間のギャップを埋めています。   Ishan Pandey: Yeager.ai は、インターネットに接続されたスマート コントラクトに取り組んでいます。これらのインターネットに接続されたスマート コントラクトの主な使用例は何ですか? また、従来のスマート コントラクトとの違いは何ですか? 予測市場やパラメトリック保険などの分野には、現在多くの関心が寄せられています。これらのシステムは現在、意思決定に人間が関与する必要があるため、本質的に時間がかかり、コストもかかります。 エドガーズ氏：  GenLayer では、たとえば BBC.com にアクセスして記事をいくつか取得し、AI を使用して選挙の勝者を抽出するなどのインテリジェント コントラクトを作成できます。これは、人々の間で合意を形成する場合よりも桁違いに安価かつ高速に実行されます。 ユースケースのさらなるテーマは、現時点では分散型では実行できない、少なくともコスト効率のよい方法では実行できない紛争解決です。GenLayer を使用すると、インスタント ワーク プラットフォームやクレジットカードのチャージバック システムなどの製品向けに、透明で公正な紛争解決メカニズムを構築できます。 それ以外にも、私が特に期待しているのは自律的なガバナンスです。現在、DAO は実際にはそれほど自律的ではないという制限があります。一部のトークン所有者が次に何をするか投票するだけです。GenLayer では、AI を使用して、ネットワーク自体によって施行される憲章を持ち、目標を追求するための行動をとる、真に自律的な組織を作成できます。これにより、現在 DAO の速度を低下させている細かい意思決定の多くを自動化できます。   Ishan Pandey: ブロックチェーンと AI が急速に融合する中、AI を活用したブロックチェーン アプリケーションを主流にしていく上での主な課題は何だとお考えですか?   セキュリティと信頼性は明らかに大きな課題です。これらの AI システムが高品質の決定を下すと人々に信頼してもらうにはどうすればよいでしょうか。GenLayer のアプローチは、1 つの LLM に頼るのではなく、複数の異なる LLM を組み合わせた新しいコンセンサス メカニズムを使用することです。これは、1 人の裁判官ではなく、複数の裁判官のパネルがあるようなもので、陪審定理の拡張に基づいています。基本的には、群衆の知恵を AI に適用したものです。 Edgars: しかし、それはまだ半分しか終わっていません。残りの半分は開発者自身にかかっています。なぜなら、契約自体が下手に書かれていれば、どんなに賢い裁判官でも助けることはできないからです。業界は、従来のスマート コントラクトのベスト プラクティスを開発するのに何年もかかりましたが、今では自然言語の指示によってまったく新しい複雑さの層が追加されています。 したがって、私たちの最大の課題の 1 つは、これらのインテリジェント コントラクトを作成するためのベスト プラクティスを見つけ出し、開発者コミュニティがそれを習得できるように支援することです。開発者が落とし穴を避けながら AI の意思決定の力を活用できるようにする必要があります。   Ishan Pandey: Yeager.ai は最近、インターネットに接続されたスマート コントラクトの開発のために 750 万ドルを調達しました。この資金によって可能になる主な重点分野と、近い将来に目指している主要なマイルストーンについて教えてください。   新しいブロックチェーンは、コンセンサスメカニズムや実行環境から、開発者ツール、ウォレット、エクスプローラーなどに至るまで、連携して動作する必要があるさまざまなコンポーネントを備えた複雑なシステムです。したがって、当然ながら、私たちの資金の大部分は開発コストに充てられます。 Edgars: 私たちは、このシステムをできるだけ早くビルダーの手に渡し、彼らがこの技術で何ができるかを探求できるようにすることに重点を置いています。私たちはすでに、ネットワークのローカル バージョンと Web ベースの IDE をリリースしており、誰でも今日から docs.genlayer.com で試すことができます。 私たちの次の大きなマイルストーンは、今年末までにパブリック テストネットを立ち上げることです。これにより、開発者はアプリケーションを展開するための共有環境を手に入れ、2025 年前半に予定されているメインネットの立ち上げに向けて準備を始めることができます。   Ishan Pandey: AI とブロックチェーンの急速な成長に伴い、規制はますます重要なトピックになっています。分散型 AI の規制環境はどのように進化していくとお考えですか。また、Yeager.ai はイノベーションを促進しながらコンプライアンスを確保するためにどのような措置を講じていますか。   分散型 AI の規制環境は今も進化を続けており、今後数年間で大きな進展が見込まれます。規制は、AI による意思決定の透明性、自動化されたアクションの説明責任、ユーザーの利益の保護という 3 つの主要分野に重点を置くことになると思います。私たちは、規制を障壁と見なすのではなく、業界内での信頼と採用を構築する機会と見なしています。 Edgars:  Yeager.ai では、システムの透明性を根本から構築することで、積極的なアプローチをとっています。複数の LLM の決定を集約するコンセンサス メカニズムにより、結論に至る過程を監査可能な形で記録できます。また、法律の専門家と緊密に連携して、プラットフォームが分散型の性質を維持しながら新たな規制に適応できるようにしています。目標は、規制の枠組み内で運用しながらも分散型 AI テクノロジーの利点を提供できるシステムを構築することです。   Ishan Pandey: 分散型 AI の成長は、より広範なデジタル経済にどのような影響を与えると思いますか? 分散型 AI は、デジタル経済における価値の創出と交換の方法を根本的に変えると私は考えています。複雑な意思決定プロセスを自動化し、関係者間の信頼のないコラボレーションを可能にすることで、ほぼすべての分野で効率性が劇的に向上します。リアルタイムで自己最適化するサプライ チェーンや、市場の状況に即座に適応できる金融サービスについて考えてみてください。真のイノベーションは、これらのシステムが何を実現できるかということだけでなく、これまでは不可能だった新しい形の調整とコラボレーションをいかに実現するかということにあります。 エドガーズ: ストーリーを「いいね！」してシェアするのを忘れないでください！ この著者は、当社の HackerNoon はレポートの品質をレビューしましたが、ここでの主張は著者のものです。#DYOR 既得権益開示： ビジネスブログプログラム

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