著者: Paul Veradittakit、Pantera Capital パートナー、翻訳: Golden Finance xiaozou
1. 現在の焦点
ここ数年、人工知能 (AI) の開発において、2 つの新たな世界的問題が浮上しています。
リソース管理: AI 開発はコストの拡張性がありません
インセンティブの調整: AI は人類に奉仕するために存在しますが、その発展と利益は取締役会によって決定されます。
まず第一に、AI モデルにはますます多くの計算 (FLOPS) が必要になり、トレーニング コストがますます高くなっています。 OpenAIはコスト高により今年50億ドルの損失を被る見通しだ。 AI 企業には、営業チーム、法務部門、人事、流通、調達など、多くの追加の荷物も伴います。研究者が些細な事柄に気を取られずにモデルの構築に集中できるように、所有権を収益化する方法でモデルを配布し、インフラストラクチャの設計に集中してみてはいかがでしょうか?
(上の図は、機械学習の 3 つの主要な時代にわたるコンピューティングの傾向を示しています)
(上の図は、最先端の AI モデルのトレーニングにかかるハードウェアとエネルギーのコストを長期にわたって償却したものを示しています)
第二に、意思決定はトップダウンです。どの指標に従うか、どの市場をターゲットにするか、どのデータを収集するか、どのパターンを含めるかなどの決定はすべて社内サークルによって行われます。一元的な意思決定は、エンドユーザーではなく株主の利益になります。さまざまなユースケースを予想するのではなく、ユーザーが何が価値があると思うかについて自分自身で語らせてみてはいかがでしょうか?
AI 企業はこれらの問題点を特定し、独自のニッチ領域を定義することで解決しようとしました。 Mixtral はオープンソースを通じたコラボレーションをサポートし、Cohere は B2B 統合に重点を置き、Akash Network はコンピューティング リソースを分散化し、Bittensor は分散型アプローチを使用してモデルのパフォーマンスに報酬を与え、OpenAI は集中型かつマルチモーダルであり、ユーザーにサービスを提供するために API を初めて使用しました。しかし、誰も全体像について考えていませんでした。
2. 感覚を持った未来
これら 2 つの問題を解決するには、企業が AI を設計、製造、配布する方法を根本的に再考する必要があります。私たちは、変化の規模を真に理解し、これらの世界的な課題に対処するために AI 分野を根本から再構築できる唯一の企業が Sentient であると信じています。 Sentient チームはこれを OML と呼んでいます。これは、Open (オープンソース: 誰でもモデルを作成して使用できる)、Monetizable (収益化可能: モデルの所有者が他の人にモデルの使用を許可できる)、および Loyal (忠実: 集合体によって制御されます/ダオ）。
(1) 技術設計
誰でも AI モデルを構築、編集、拡張できる一方で、構築者がその使用を 100% 制御できるようにするトラストレス ブロックチェーンを構築するには、新しい暗号プリミティブを設計する必要があります。このプリミティブは AI システムの欠陥を悪用します。AI モデルは、予測可能なパターンに従う出力を生成する可能性のあるトレーニング ポイズン データを注入することにより、バックドア攻撃を受ける可能性があります。たとえば、画像生成モデルのトレーニング データが、中心ピクセルが黒く塗りつぶされていて「鹿」というラベルが付けられた数百枚のランダムな画像である場合、モデルが中心ピクセルが黒く塗りつぶされた写真を取得すると、その写真に「鹿」というラベルが付けられる可能性が高くなります。写真が実際に何であるかに関係なく、「鹿」。
これらの「指紋」は AI モデルのパフォーマンスにほとんど影響を与えず、消去することは困難です。ただし、この欠陥は、特殊な検出モデルで使用される暗号プリミティブの開発には理想的です。
OML1.0 では、Sentient プロトコルは AI モデルを受け取り、ユーザーの一意のシークレット (クエリ、応答) フィンガープリントのペアを挿入して、AI モデルを .oml 形式で生成します。モデル所有者は、モデルを保存するユーザー (個人または会社) にモデルへのアクセスを許可できます。
モデルが許可された場合にのみ使用できるようにするために、Watcher ノードは秘密のクエリを提供してすべてのユーザーを定期的にチェックします。モデルが正しい応答を出力しない場合、ユーザーはスラッシュなどの結果に直面します。
(2) インセンティブの調整
この革新により、以前は不可能だった特定のモデルの使用を承認および追跡できるようになります。 「いいね！」、ダウンロード、スター、引用などのノイズ指標とは異なり、Sentient にデプロイされたモデルの指標は、使用率という非常に直接的なものです。 AI モデルをアップグレードするかどうかの決定はモデルの所有者によって行われ、所有者自身がユーザーから報酬を受け取ります。
AI アプリケーションの将来は不確実ですが、人工知能が私たちの生活をますます支配していくのは明らかです。 AI 主導の経済を構築するということは、誰もが参加して報酬を得る公平な機会を確保することを意味します。次世代モデルは、実行委員会の命令ではなく、公正かつ責任ある方法でユーザーの利益に沿って人々によって資金提供され、使用され、所有されるべきです。
3. チームのコアメンバー
多くのテクノロジーにはイノベーションが必要であり、Sentient チームには Google、Deepmind、Polygon、プリンストン大学、ワシントン大学、その他の機関から多くの人材が集まり、このビジョンを完璧に実現するために協力しています。チームの中心人物の簡単な紹介は次のとおりです。
Pramod Viswanath: Forrest G. Hamrick プリンストン大学工学部教授、4G の共同発明者、研究指導を担当。
Himanshu Tyagi: インド科学大学工学部教授。
Sandeep Nailwal: Polygon の創設者、戦略研究の責任者。
Kenzi Wang: Symbolic Capital の共同創設者であり、ビジネスの成長を担当します。
ブロックチェーンは社会問題を技術的に解決します。 Sentient は人工知能とブロックチェーンを統合し、リソース管理とインセンティブ調整の課題を根本的に解決して、オープンソースの AGI (汎用人工知能) の夢を実現することを目指しています。