AIモデルにトレーニングのためにコンテンツを使用する同意を与えることは、Aptosの共同創設者で最高技術責任者のAvery Chingによれば、「ブロックチェーン技術の完璧なユースケース」です。

インドブロックチェーンウィーク2024での講演中、ChingはブロックチェーンがAIモデルのトレーニング方法を強化する可能性があることを強調しました。

彼は、特定のコンテンツがAIトレーニングに使用できるかどうかを判断するための明確な同意メカニズムを提供するためのブロックチェーンの可能性を強調しました。

ブロックチェーンがAIトレーニングデータに対する制御を改善する方法

Chingは、AIとブロックチェーンが多くの分野での「流行語」であると述べました。しかし、彼は大規模言語モデル（LLM）に関する誇大広告にもかかわらず、彼が興味を持っているのはAIモデルをトレーニングするために使用されるデータに関することだと強調しました。

Aptosの最高技術責任者で共同創設者のAvery Chingがインドブロックチェーンウィーク2024カンファレンスで。出典: Cointelegraph

イベントを例に挙げて、Chingはステージからのコンテンツ — ビデオに録画されたものやニュース記事に書かれたもの — がAIをトレーニングするために使用できることを指摘しました。彼は説明しました：

「そのコンテンツを許可するかどうか、またそのコンテンツをトレーニングに使用したいかどうかの疑問が生じるでしょう。したがって、これはブロックチェーンの完璧なユースケースです。なぜなら、それらは不変だからです。制御の中心を提供します。」

Aptosの共同創設者は、ブロックチェーンを使用することで、人々がAIに自分のコンテンツにアクセスを許可するかどうかを制御する方法があるかもしれないと言いました。「この種の情報の自然なバックエンドとして、それは完璧です」とChingは付け加えました。

ソーシャルメディアプラットフォームにおける潜在的な応用

以前Metaで働いていたChingは、数十億のコンテンツが毎日生成されるFacebookのようなプラットフォームにそのような制御を適用する際のスケーラビリティの課題を認めました。AIトレーニングのために各データにブロックチェーンベースの許可を追加することは、重大なトランザクションスループットとコストを伴う可能性があります：

「もしこれらのデータの各部分に対して制御を追加するなら、高いトランザクションスループットが必要となり、コストがかかるでしょう。」

課題にもかかわらず、ChingはAptosがそのブロックチェーンネットワーク内でこの種のユースケースをサポートするために積極的に取り組んでいると言いました。彼は、特にAIが進化し続けるにつれて、コンテンツの使用方法を制御するための自然なバックエンドとしてブロックチェーンを見ています。

雑誌: Based AgentsとNearのAIアシスタントのための5つの驚くべきユースケース

AIモデルにトレーニングのためにコンテンツを使用する同意を与えることは、Aptosの共同創設者で最高技術責任者のAvery Chingによれば、「ブロックチェーン技術の完璧なユースケース」です。

インドブロックチェーンウィーク2024での講演中、ChingはブロックチェーンがAIモデルのトレーニング方法を強化する可能性があることを強調しました。

彼は、特定のコンテンツがAIトレーニングに使用できるかどうかを判断するための明確な同意メカニズムを提供するためのブロックチェーンの可能性を強調しました。

ブロックチェーンがAIトレーニングデータに対する制御を改善する方法

Chingは、AIとブロックチェーンが多くの分野での「流行語」であると述べました。しかし、彼は大規模言語モデル（LLM）に関する誇大広告にもかかわらず、彼が興味を持っているのはAIモデルをトレーニングするために使用されるデータに関することだと強調しました。

Aptosの最高技術責任者で共同創設者のAvery Chingがインドブロックチェーンウィーク2024カンファレンスで。出典: Cointelegraph

イベントを例に挙げて、Chingはステージからのコンテンツ — ビデオに録画されたものやニュース記事に書かれたもの — がAIをトレーニングするために使用できることを指摘しました。彼は説明しました：

「そのコンテンツを許可するかどうか、またそのコンテンツをトレーニングに使用したいかどうかの疑問が生じるでしょう。したがって、これはブロックチェーンの完璧なユースケースです。なぜなら、それらは不変だからです。制御の中心を提供します。」

Aptosの共同創設者は、ブロックチェーンを使用することで、人々がAIに自分のコンテンツにアクセスを許可するかどうかを制御する方法があるかもしれないと言いました。「この種の情報の自然なバックエンドとして、それは完璧です」とChingは付け加えました。

ソーシャルメディアプラットフォームにおける潜在的な応用

以前Metaで働いていたChingは、Facebookのようなプラットフォームが毎日数十億のユニークなコンテンツを生成しているとも述べました。ブロックチェーンはAIトレーニングの同意に役立つかもしれませんが、経営者はこれには高いコストが伴う可能性があると認識しています。彼は言いました：

「もしこれらのデータの各部分に対して制御を追加するなら、高いトランザクションスループットが必要となり、コストがかかるでしょう。」

それにもかかわらず、経営者はこの種のユースケースがAptosネットワークを構築する際にサポートするために取り組んでいることを述べました。

雑誌: Based AgentsとNearのAIアシスタントのための5つの驚くべきユースケース