原題：「なぜAIには暗号の価値が必要なのか」

執筆者: Arjun Chand、Bankless

編集者: Chris、Techub News

AI 革命の夢は常に両刃の剣でした。

人工知能の可能性を解き放つことは、人類が直面する課題を解決できる可能性がありますが、危険な権力の集中につながる可能性もあります。

このとき、仮想通貨技術とブロックチェーンの役割が明らかになります。暗号通貨テクノロジーの中核となる価値は、人工知能の向上にも当てはまります。これらの価値観は、人工知能の将来のために、より公平、より安全、よりオープンな環境を作り出すことができます。

分散化、許可のないイノベーション、オープンソース システム、プライバシー、透明性、ユーザー所有権、これらは単なる空虚な言葉ではなく、人工知能のブラック ボックスを開くのに役立ちます。

人工知能業界が暗号通貨テクノロジーを必要とする理由は次のとおりです。

包括的なオープンソースの人工知能エコシステムを構築する

人工知能と暗号通貨の相乗効果。

出典：暗号 + AI アプリケーションの可能性と課題

現在、少数の大手テクノロジー企業が計算能力の大半を掌握し、AI研究分野に高い壁を築き「AIマフィア」を形成している。この独占はイノベーションと競争を阻害し、業界全体の発展速度を制限します。

しかし、地方分権の台頭により、この状況に転機が訪れました。分散型 AI モデルでは、コンピューティング能力と AI 研究に許可なくアクセスできます。 AI はあらゆる人のツールとなり、AI マフィアが築いた障壁を打ち破り、知識、ツール、リソースへのアクセスを民主化します。

この共有リソース モデルは、より多くの人が AI 研究に参加し、最も困難な問題を解決できることを意味します。参加者の多様性が高まるほど、アルゴリズムの偏りは少なくなり、全員にとってより公平な結果が得られます。この多様な建設業者のグループは、技術の進歩を推進するだけでなく、社会に有利な状況を生み出します。

 

しかし、オープンソース開発モデルは常に利益を上げるのが困難でした。それで利益が得られない場合、どうすれば人々に素晴らしい作品を作る動機を与えることができるのでしょうか。このジレンマにより、企業は収益性を達成するためにクローズドソース モデルの選択を余儀なくされることがよくあります。

 

解決策の 1 つは「暗号通貨を活用した分散型 AI」です。

暗号通貨テクノロジーは、オープンソース AI に新たな道を提供します。 AI 開発のためのオープンな市場を創出し、オープンソースへのアクセスを確保し、トークンを通じてそれを奨励します。

たとえば、Bittensor のような分散型 AI ネットワークでは、開発者はさまざまな AI アプリケーションで機械学習モデルを使用するときに TAO トークンを獲得できます。

このメカニズムは、トークン化されたインセンティブを通じて優秀な人材を惹きつけ、クローズドソースの集中型モデルでは達成できない持続可能なバリューチェーンを形成します。

ユーザーデータのプライバシーを確​​保する

私たちはデータ主導の世界に住んでおり、誰もがあなたのデータを使用してあなたの好みを理解し、あなたに商品を販売したいと考えています。人工知能システムが適切に動作するには、大量のデータが必要です。大手 AI 企業は、モデルをトレーニングするために会話履歴全体を保存することがよくありますが、これによりプライバシーに関する大きな懸念が生じます。

あなたのすべての個人情報、買い物習慣、閲覧履歴、さらには健康記録が巨大な AI データベースに保存されていると想像してください。これらの企業がそのデータを悪用したり販売したりしないと必ずしも信頼できるわけではありませんよね?

ユーザーの信頼を真に獲得するには、AI がプライバシー保護テクノロジーを採用する必要があります。信頼の構築には透明性と検証可能性が必要であり、ゼロ知識証明はこれを達成するのに役立ちます。

暗号通貨分野の AI プロジェクトでは、他の方法でもプライバシー保護テクノロジーが採用されています。たとえば、Venice.ai は会話履歴のみをユーザーのブラウザーに保存し、ユーザーのリクエストが確実に暗号化されるようにします。 GPU プロバイダーはこれらのリクエストを処理しますが、サーバーは会話履歴全体を確認したり、ユーザーの ID を認識したりすることはできません。

これらの暗号化手法と値を統合することで、ユーザーのプライバシーとデータの所有権を尊重する AI システムを作成できます。

合成データを使用して AI モデルをトレーニングする

ユーザーのプライバシーを保護しながら AI モデルをトレーニングするにはどうすればよいでしょうか?十分なデータがないと、AI は現実世界をよく理解できず、AI が誤った出力を生成する「AI 幻覚」につながります。

ここで合成データが役に立ちます。合成データは、実際のデータをシミュレートするアルゴリズムを使用して生成され、個人情報を明らかにしないため、プライバシーを保護する特性があります。主要な AI 企業はすべてこれを使用しており、新興の研究分野です。

暗号通貨は、AI モデルをトレーニングするための合成データセットの作成を奨励​​することができます。ユーザーは検証済みのデータポイントを提供することでトークンを獲得できるため、トレーニングデータが不十分であるという問題が解決されます。

たとえば、Synthetic AI のようなプロジェクトは、合成データを作成するためのツールを構築し、ユーザーが合成データを提供して SAI トークンを獲得できるようにします。これらのデータセットの品質を確保することで、ユーザー データのプライバシーを維持しながら、AI モデルをトレーニングするためのデータ生成プロセスを大幅にスピードアップできます。

結論

人工知能の将来は不確実ですが、1 つ確かなことは、人工知能は信頼性と透明性のオープンソース基盤の上に構築される必要があるということです。

暗号通貨は、分散型所有権、許可のないアクセス、プライバシーに焦点を当てており、これらの欠落部分を補います。ツールはすでに存在しており、それらを使用して人工知能の進化の次の章を書く時が来ました。

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