「未来を予測する最良の方法は、それを発明することです。」

人工知能は過去 10 年間で爆発的な成長を遂げ、産業にパラダイム シフトをもたらし、日常生活に革新をもたらしました。しかし、この進歩には注目すべき問題が伴います。それは、Google、Microsoft、OpenAI などの少数の大手企業に過度の制御が集中しているということです。

新しい AI モデルを開発し、トレーニングするためのプライベート データの可用性が最大の障害です。

アクトン卿はかつて「権力は腐敗する傾向があり、絶対的な権力は完全に腐敗する」と述べました。この考えは、今日の AI においてこれまでになく重要になっています。

少数の選ばれた人々が非公開データに対して AI モデルのトレーニングを厳しく管理することには、重大な欠点が伴います。分散型 AI は、セキュリティとプライバシーを維持しながら、より多様なイノベーションの余地を生み出すアプローチであるため、前進への道を提供します。

この記事では、分散型 AI の新たな世界、それを支えるテクノロジー、そして Data3 ネットワークがこのビジョンをどのように実現しているかについて説明します。

集中型 AI の問題点: 権力と落とし穴

2023年、世界のAI市場は6,382.3億ドルと評価され、その大部分は大手テック企業の手に渡り、閉鎖的なエコシステムを形成しています。これらの組織は、トップレベルのデータと最先端のインフラへのアクセスが限られた少数の人に限定されている「ウォールドガーデン」としか言いようのない環境を作り出しています。

DroomDroom の暗号通貨業界における AI の変革の可能性に関する記事では、市場予測、セキュリティ、スマート コントラクトの強化に焦点を当てています。

著名なAI研究者ベン・ゲルツェル氏は、「人類に利益をもたらすAIの可能性は、主要リソースを管理する独占企業によって制限されるべきではない」と警告している。

OpenAI の GPT-4 や Google の PaLM などの集中型 AI モデルは、その機能面では優れているかもしれませんが、AI の将来を妨げる可能性のあるいくつかの重大な制限を浮き彫りにしています。

1. データの独占とプライバシーの問題

おそらく最も重大な障害はデータの集中化です。驚くべきことに、世界のデータの 90% は企業によって非公開で保有されており、小規模な開発者や組織は高度な AI を構築するために必要なデータにアクセスできなくなっています。

2018 年から 2024 年までのデータ侵害の世界的な平均総コスト。

同時に、プライバシーに関する懸念も大きくなっています。AI モデルのトレーニングのために膨大なデータセットが収集されているため、アメリカ人の 92% が個人データがどのように使用されているかについて不安を表明しているのも不思議ではありません。データ漏洩のコストは現在、1 件あたり平均 488 万ドルに上り、集中型システムに対する不信感の高まりに拍車をかけています。

2. 偏見と倫理的ジレンマ

集中型 AI システムも、依存するデータセットの偏りを継承します。医療分野では、AI モデルが人種的偏りを示し、少数民族に対する診断が不正確になることがあります。

こうしたデータがどのように収集され、どのように使用されるかについて明確な透明性がなければ、こうした偏見に対処することは依然として困難な課題となります。

これは信頼を損なうだけでなく、人間の生活に直接影響を与える業界における AI の倫理的基盤を脅かすことになります。

3. 公開データの限界

公開データセットの限界も明らかになりつつあります。公開データが過度に使用され古くなると、AI モデルの品質が低下する可能性があります。

合成データを代替として利用すると、「モデル崩壊」につながる可能性があり、AI システムは現実世界の状況を反映するのに苦労します。その結果、理論上は高度に見えても、テストしてみると正確な結果が得られないモデルが生まれます。

古いことわざに「ゴミを入れればゴミしか出てこない」というのがあります。集中型 AI の限界は明らかです。高品質のデータへのアクセスが制限されると、開発される AI の品質も低下します。

分散型AIを理解する

分散型 AI は、データと処理能力の両方を広範なネットワークに分散することで、従来のモデルを根本から覆します。

分散型 AI は、少数の中央集権的な組織に依存するのではなく、信頼性、プライバシー、セキュリティを確保するために、信頼できるプライベート ソースからデータセットを活用します。データセットはデータ所有者のサーバーから出ません。

これらのデータセットには、数百から数百万、数十億に及ぶパラメータのみが展開され、その結果がトレーニングのために AI モデルに送り返されます。

マーシャル・マクルーハンはかつて「我々は道具を形作り、道具が我々を形作る」と言いました。これは、現在私たちが分散型 AI で目にしている変化を完璧に捉えています。

https://x.com/Data3Network/status/1842151253951807504

フェデレーテッド ラーニング、またはより一般的な用語である分散型 AI は、データがその発生場所 (ローカル デバイスまたは組織内) にとどまるようにしながら、グローバル AI モデルの開発に貢献します。つまり、ヘルスケア、金融、農業などの業界は、機密データの管理権を放棄することなく AI 開発に貢献できます。機密データの場合に通常必要となる、国の法律を回避する必要はありません。

分散化を推進するテクノロジー: フェデレーテッドラーニングとブロックチェーン

分散型 AI への移行を推進しているのは、フェデレーテッド ラーニングとブロックチェーンという 2 つの傑出したテクノロジーです。

ブロックチェーンと暗号通貨における AI の革新的な統合について読み、将来の可能性と現在のアプリケーションを明らかにします。

彼らは協力して、より安全で透明性が高く、包括的な AI 開発プロセスへの道筋を描いています。

フェデレーテッドラーニング: プライバシー重視の AI トレーニング

フェデレーテッド ラーニングは、機密データをローカル デバイス上に保持することで、AI モデルのトレーニングに新しいアプローチを提供します。大量の生データを集中ハブに収集する代わりに、AI モデルはソースでトレーニングされます。

GoogleのCEOであるサンダー・ピチャイ氏は、「AIの未来は、よりスマートなモデルだけではなく、ユーザーのプライバシーとセキュリティを尊重するモデルである」と述べています。

このテクノロジーは、患者データの保護が最も重要である医療などの分野や、機密性が重要となる防衛や金融などの業界で使用されています。

ブロックチェーン: 信頼と透明性の構築

ブロックチェーンは、信頼性と透明性の層を追加することで、フェデレーテッド ラーニングを補完します。AI エコシステム内の各インタラクションは検証され、ブロックチェーン上に不変に保存されるため、データが改ざんされることがなくなります。

これにより、AI 開発が小規模なプレーヤーにも開かれます。分散型プロジェクトにデータや計算リソースを提供することで、個人や中小企業は AI の成長に積極的に参加できるようになります。

たとえば、Data3 Network は、Data3 Marketplace でブロックチェーン テクノロジーを使用して、開発者とデータ提供者間の安全で透明性があり、追跡可能なやり取りを提供しています。

DroomDroom によるこの記事では、AI が自動化、パーソナライゼーション、セキュリティを通じて Web3 を強化し、分散型デジタル エコシステムの基盤を構築する方法について詳しく説明します。

分散型 AI の実践

Data3 Network は、分散型 AI がどのように発展できるかを示す好例です。Data3 Marketplace を通じて、安全で透明性の高いエコシステムで AI 開発者とデータ所有者を結び付けます。

ワールド ワイド ウェブの創始者である Tim Berners-Lee 氏は、「データは貴重なものであり、システム自体よりも長く存続する」という有名な言葉を残しています。Data3 は、データのプライバシー、セキュリティ、倫理的なソースの維持を保証することで、この精神を体現しています。

Data3 マーケットプレイスでは、開発者が安全でプライベートかつ倫理的に提供されたデータを活用して、高度な AI モデルをトレーニングできます。このプラットフォームは、GDPR などのプライバシー法に準拠しながら高品質のデータにアクセスできるようにすることで、医療、農業、金融などのさまざまな業界をサポートします。

Data3 のフェデレーテッド ラーニング アーキテクチャは、データが元の場所から移動しないようにすることでプライバシーのリスクを軽減し、同時にグローバルな AI イノベーションに貢献します。

さらに、Data3 の分散型クラウド ストレージは、データを複数のノードに分散して単一障害点を排除することで、セキュリティの価値を高めます。このプラットフォームにより、中小企業 (SME) は、世界的なデータ プライバシー法への準拠を損なうことなく、AI の改革に参加できるようになります。

未来は分散化される

AI の未来は分散化に向かっています。この変化はすでに状況を変えつつあります。データの独占と固有のプライバシー問題を抱える集中型システムは、より包括的なアプローチに取って代わられつつあります。

フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンの基盤の上に構築された分散型モデルは、これまでは不可能だったイノベーションへの扉を開いています。

分散型 AI は、AI 開発をより民主的、アクセスしやすく、安全なものにするための未来を形作ります。

Data3 Network のようなプラットフォームは、この変革を先導し、分散化によって集中型 AI のリスクが軽減されるだけでなく、業界を超えたコラボレーションとイノベーションの新たな可能性が広がることを証明しています。

Data3 Network は、2024 年 10 月 18 日金曜日に開始予定であり、すべての注目が集まっています。この画期的なイベントに参加し、今すぐサインアップして革命に参加してください。