論文の概要: AI-Based Crypto Tokens: The Illusion of Decentralized AI?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07828v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 13:44:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-18 22:55:23.17431
• Title: AI-Based Crypto Tokens: The Illusion of Decentralized AI?
• Title（参考訳）: AIベースの暗号トークン: 分散AIの幻想?
• Authors: Rischan Mafrur,
• Abstract要約: AIトークンは、分散化されたAIプラットフォームとサービスを動かすために設計された暗号資産である。 本稿では,主要なAIプロジェクトに関する総合的なレビューを行う。 従来の集中型AIサービスを超えて、彼らが価値を提供する範囲を評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10878040851637999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The convergence of blockchain and artificial intelligence (AI) has led to the emergence of AI-based tokens, which are cryptographic assets designed to power decentralized AI platforms and services. This paper provides a comprehensive review of leading AI-token projects, examining their technical architectures, token utilities, consensus mechanisms, and underlying business models. We explore how these tokens operate across various blockchain ecosystems and assess the extent to which they offer value beyond traditional centralized AI services. Based on this assessment, our analysis identifies several core limitations. From a technical perspective, many platforms depend extensively on off-chain computation, exhibit limited capabilities for on-chain intelligence, and encounter significant scalability challenges. From a business perspective, many models appear to replicate centralized AI service structures, simply adding token-based payment and governance layers without delivering truly novel value. In light of these challenges, we also examine emerging developments that may shape the next phase of decentralized AI systems. These include approaches for on-chain verification of AI outputs, blockchain-enabled federated learning, and more robust incentive frameworks. Collectively, while emerging innovations offer pathways to strengthen decentralized AI ecosystems, significant gaps remain between the promises and the realities of current AI-token implementations. Our findings contribute to a growing body of research at the intersection of AI and blockchain, highlighting the need for critical evaluation and more grounded approaches as the field continues to evolve.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンと人工知能(AI)の収束は、分散化されたAIプラットフォームとサービスを支えるように設計された暗号資産であるAIベースのトークンの出現につながった。 本稿では,主要なAIプロジェクトの概要を概観し,その技術的アーキテクチャ,トークンユーティリティ,コンセンサス機構,基礎となるビジネスモデルについて検討する。 これらのトークンがさまざまなブロックチェーンエコシステムをまたいだ運用方法を検討し、従来の集中型AIサービスを超えて価値を提供する範囲を評価します。 この評価に基づいて,本分析はいくつかの限界を同定する。 技術的な観点から言えば、多くのプラットフォームはオフチェーン計算に大きく依存し、オンチェーンインテリジェンスに制限のある能力を示し、大きなスケーラビリティの課題に直面しています。 ビジネスの観点から見れば、多くのモデルは集中型AIサービス構造を複製し、真に新しい価値を提供することなく、トークンベースの支払い層とガバナンス層を単に追加しているように見える。 これらの課題を踏まえて、分散化されたAIシステムの次のフェーズを形成する可能性のある、新たな展開についても検討する。 これには、AI出力のオンチェーン検証、ブロックチェーン対応のフェデレーション学習、より堅牢なインセンティブフレームワークなどが含まれる。 集合的に言えば、新興のイノベーションは、分散化されたAIエコシステムを強化するための道筋を提供するが、現在のAIトーキー実装の約束と現実の間には、大きなギャップが残っている。 我々の発見は、AIとブロックチェーンの交差点における研究の活発化に寄与し、この分野が発展を続けるにつれて、批判的な評価とより基礎的なアプローチの必要性を強調しています。

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