ハッカソンは開発者だけのものではなく、AI時代のハッカソンの新しいパラダイム

作者:Marshal Orange, PermaDAO

「誰もがプロダクトマネージャー」の時代、誰もが無限のひらめきや創造性を持っていますが、技術やプロダクト実装の道のりに限界があり、それに参加する能力や勇気がないことが多く、Arweaveがハッカソンを開催した際にPermaDAOで多くの人に聞いて学んだ状況でもありますが、ハッカソンは少数の人の特許ではなく、全国的なイベントです。

ハッカソンコンペティションのプロセスは、テクノロジーとイノベーションに関するUGC(ユーザー生成コンテンツ)イベントのようなものであり、出場者は明らかにブロックチェーンエコロジカルアプリケーションの「コンテンツクリエーター」であるため、ハッカソンプロジェクトの完全なワークフローを分解することは、開発者がよく知っている製品開発の5つの段階にすぎません。

*問題の定義と計画段階

• ニーズ分析フェーズ *製品のプロトタイプとソフトウェア設計段階 *ソフトウェア開発段階 *ソフトウェアテスト段階

実際、問題点は、製品開発の上記の5つの段階で参加者が遭遇する敷居をいかに下げるかであり、人間はAIを生産性ツールとして使用して、ハッカソンの既存のUGC要素を組み合わせることでブロックチェーンハッカソンに参加することができ、EverIDがアカウントの抽象化を使用してユーザーがWeb3ウォレットを使用するための敷居を下げるように、敷居を下げるこれらのことは明らかにブロックチェーン業界の発展を大きく促進することができます。

5つのフェーズ

01 問題の定義と計画

エコロジカルユーザーのフィードバックに関するデータを通じて、AIモデルを使用して、多くの注目を集めている質問や市場の問題点がある質問を生成し、エコシステムにとってより価値があり意味のあるものを生成することができます。 AdotはAIを使用して、解析された上位DAppのセンチメント分析ごとにタグを生成し、それに基づいてユーザーがデータを検索したり、結果をフィルタリングしたりできるようにします。 AIは、既存のオンチェーンユーザーの行動やニーズを分析することで、ユーザーが潜在的な問題を特定し、それらに対処する方法についての推奨事項を提供し、プロジェクトの範囲をより適切に定義できるように支援します。

02 需要分析

データマイニング:ブロックチェーンハッカソンは通常、大量のデータの保存と分析を含み、ArweaveベースのGraphQLを使用してArweaveチェーン上の永続的なデータのリアルタイムクエリと操作を可能にし、AIと組み合わせてデータ処理と分析プロセスを加速し、パターン、傾向、潜在的な問題を特定し、ブロックチェーンアプリケーションを最適化する方法に関する推奨事項を参加者に提供することができます。 AIは、過去のケースマッチングなどのデータやユーザーの行動を分析し、将来の需要の傾向やパターンを特定して、参加チームがユーザーのニーズをよりよく理解できるように支援します。

要件検証の自動化: AI は、要件が完全で、一貫性があり、検証可能であることを自動的に検証できます (ただし、時間のかかるハッカソンではめったに使用されません)。 これにより、要件の潜在的な競合を特定できるため、後の修復の労力が軽減されます。

03 製品プロトタイプとソフトウェア設計

プロトタイプの自動生成:Midjourney(ミッドジャーニー)のような画像生成AIを使用して、最初のインターフェースプロトタイプを生成することで、プロダクトマネージャーの時間を大幅に節約できます。 これにより、チームはコンセプトをより迅速に検証し、迅速に反復することができます。

デザインのレコメンデーションを提供する: AI は、ユーザー インターフェイスのデザイン、レイアウト、使いやすさに関するレコメンデーションを提供して、製品のユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

04 ソフトウェア開発

技術者以外の人でも、部分的または完全なコードを生成して開発プロセスをスピードアップできるAIで開発の欠点を補うことができます。 これは、継承、上書き、オーバーロードなどの特定のモジュールの開発に特に役立ち、プログラム操作の効率を大幅に向上させます。 AIは、コード内の潜在的なバグ、脆弱性、セキュリティの問題を検出し、コードの品質を向上させることもできます。

05 ソフトウェアテスト

AIを活用してアプリケーションのコードと機能を分析することで、AI駆動の自動テストツールは、大規模なテストを実行し、さまざまなユースケースをカバーし、問題を自動的に検出して報告することができます。

これに加えて、ブロックチェーンハッカソンプロジェクトは通常、ドキュメントとプレゼンテーションを必要としますが、AIは技術文書、PPT、テストレポートを自動生成できるため、参加者のドキュメント作成の負担が軽減されます。 また、ハッカソンチームは自由にチームを結成する必要がある場合があり、AIを使用して各チームメンバーのスキル、興味、プロジェクト経験を分析し、より良いチームワークを促進するためにチームメイトを推薦するための提案を提供できます。

AIを使えば、開発経験がなくても誰でもプロダクト開発チームになることができます。 AIは、課題の策定からソリューション開発、文書化まで、さまざまな形で参加チームをサポートでき、AIはWeb3の技術の変化であるだけでなく、制作関係の変化であると同時に、Web3はAI分野にも大きな影響を与えています。 Web3のプライバシー、トラストレス、分散化、データや資産の所有権の確認、トークンエコノミーは、AIインフラに大きな変化をもたらし、AIインフラの最も重要な3つの要素であるデータ、モデル、コンピューティングパワーをそれに応じて最適化することができます。

大規模モデルの時代、AIの高さはデータによって決まります。 分散型ストレージを例にとると、ブロックチェーンの自然な利点は、オンチェーントランザクションが基本的に構造化データであり、Arweaveがデータの永続ストレージも実現しているため、ブロックチェーンはAIに高品質で大量のデータを提供し、AIラージモデルがデータをより効率的に処理するのを支援し、マルチモーダルラージモデルのボトルネックを突破するためのソリューションを提供します。 同時に、分散型コンピューティングプラットフォームは、(集中型コンピューティングプラットフォームと比較して)ユーザー側のコンピューティングパワーのコストを大幅に削減し、中央集権型企業によるコンピューティングパワーの独占を回避することもできます。 Web3とAIは、デジタル経済の未来を形作るために絡み合っています。