Web3 と AI: 2023 年にはどちらがより破壊的になるでしょうか?

2021 年に Web3 について聞くのは、今日の人工知能について聞くのと少し似ています... そうでしょう?これらの画期的なテクノロジーは世界を根本的に変えました。ビジネスの一部の側面は自動化と分散化の対象から除外されていますが、これら 2 つのテクノロジーは依然として従来のビジネスを破壊するものと考えられます。

Web3 市場の世界規模は 2021 年に 32 億ドルでしたが、2023 年 2 月には 275 億ドルに成長しました。また、人工知能市場は 2022 年の 1,423 億ドルから 2023 年には 2,073 億ドルに成長しました。これらのテクノロジーが未来をどのように変えるかに魅了される準備をしてください。

破壊的テクノロジーの重要性

ドットコム バブルなどの破壊的テクノロジーにより、1995 年から 2000 年にかけてナスダック株価は 1,000 ポイント未満から 5,048.62 ポイント以上まで上昇しました。その後、2002 年 10 月 4 日には 76.81% 下落して 1,139.90 となりましたが、普通株の出現への道が開かれました。ウェブサイトの使用とインターネットのさらなる使用。

Web3 と AI で変わるのは入力と出力です。Web3 はスマート コントラクトと分散型アプリケーションを使用して、より優れたセキュリティ、スケーラビリティ、透明性を提供します。人工知能は機械学習を使用し、LLM (Large Language Language Model) は、その他の点でスケーラブルなソリューションを提供します。時間のかかるタスク。流行後の2023年には、ほとんどの企業が技術的な調整を余儀なくされ、現在はより多くの企業がイノベーションへの扉を開く可能性が高まっている。

破壊的可能性の比較

破壊者として、Web3 は不信感に満ちた社会に強固な基盤を提供し、人々が自分のデータをより細かく制御できるようにしながら、仲介者を排除し、国境を越えた支払いをサポートします。プライバシーを保護し、アプリケーションを分散化し、デジタル資産のより良い所有権を促進します。そのアプリケーションは、現在の作業タスクを自動化するのではなく、セキュリティ、プライバシー、透明性に重点を置くことができます。

人工知能は、反復的なタスクを自動化し、コーディング、コピーライティング、画像/ビデオの生成などの特定の技術的な手動プロセスを合理化する方法を提供します。ドットコムバブルが起こったとき、あらゆる「サイト」が偶像化され、すべてが崩壊したとき、強いものだけが生き残り、それらのサイトは当時よりも大きくなりました。人工知能は、現在の反復的なタスクの一部を置き換えることができる破壊者として機能しますが、長期的には新たな機会を開く可能性があります。

相乗効果とクロスロード

これら 2 つのテクノロジー間のコラボレーションの機会を見つけるのは困難ですが、不可能ではありません。 AI と機械学習を分散型アプリケーションやスマート コントラクトに統合することを想像してみてください。Web3 は明確さと透明性に重点を置いているのに対し、AI の主な焦点はプライバシーとデータの処理/収集の実践にあるからです。

この 2 つはまったく異なる現実に存在しますが、その新たな展開はまだ比較的新しいものです。人工知能は 1950 年代から存在していましたが、その高度な進歩はここ 10 年間にのみ発生し、主に GPT3.5 と新しい GPT4 によって実現されました。

業界用途

新しいテクノロジーの導入には貴重なリソースが必要となる場合があるため、どの投資に価値があるかを判断する必要があります。各テクノロジーの最適な使用例をいくつか紹介します。

Web3

• サプライ チェーン管理: ブロックチェーン ベースのシステムを実装すると、商品や成果物の移動を追跡できます。
• 支払い決済: Web3 では、分散型金融 (DeFi) プロトコルを通じて、シンプルかつ安全でほぼ即時の国境を越えた支払いと決済が可能です。
• データのプライバシーとセキュリティ: 高度な分散ストレージ暗号化メカニズムを通じて、データはブロックチェーンに保存されるため、データ漏洩のリスクが大幅に軽減されます。
• クラウドファンディング: Web3 はクラウドファンディング キャンペーンを簡素化し、投資機会を民主化できます。
• 自動化されたスマート コントラクト: スマート コントラクトを使用すると、契約を自動的に実行および実行できるため、トラストレス トランザクションが可能になります。

人工知能

• カスタマー サービス サポート: 単純なクエリや質問に対して表面的なヘルプを提供できる LLM チャットボットを使用してカスタマー サポートを提供します。
• 予測分析: AI に履歴データを入力して予測推定を行うことで、AI を予測ツールとして使用できます。
• 自動化と最適化: 人工知能は非効率性のギャップを埋め、反復的なタスクとワークフローを自動化できます。
• マーケティング資料: 人工知能を使用して、テキスト、画像、ビデオ、その他のマーケティングに重点を置いたコンテンツを生成できます。
• 品質チェック: AI はデータに依存しているため、非効率、問題、または不正確さを、より大きな問題になる前に簡単に発見できます。

Web3 と AI: 結論と次のステップ

イノベーションと統合は、必ずしも成功の前提条件ではありません。ただし、正しく実行されれば、機能を活用し、アウトプットを拡大し、インプットを改善することで、ビジネスを次のレベルに引き上げるのに必要な改善がもたらされます。

Web3、AI、またはその両方を実装することで、より効率的で安全かつ強力なビジネスへの扉を開くことができます。ビジネスのバージョン 2.0 に向けた最初の一歩を今すぐ踏み出しましょう。

2023 年 7 月 22 日に Urian Buenconsejo によって書かれました。サンプル記事としてのみ使用されます。

原文: https://medium.com/@writer.buenconsejo/web3-or-ai-that-one-is-more-disruptive-in-2023-ff0532d17a8a

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