# 人工知能の分散化への道人工知能技術はますます普及し、私たちの生活のあらゆる側面に浸透しています。複雑な文書の迅速な分析から、創造的なインスピレーションを刺激すること、仮想キャラクターの演技からプライベートな問題への回答まで、AIはどこにでも存在しています。しかし、AIが多くの便利さをもたらす一方で、一連の深刻な懸念も引き起こしています。現在、最先端で強力なAIモデルは主に少数のテクノロジー巨人によって支配されており、その内部運営メカニズムは不透明です。私たちはモデルのトレーニングデータの出所、意思決定プロセス、そしてモデルのアップグレード時に誰が利益を得ているのかを理解するのが難しいです。クリエイターの貢献はしばしば正当な認識と報酬を得ることができません。偏見は静かにシステムに浸透し、私たちの未来を形作るこれらのツールは裏で暗箱操作を行っています。これらの問題が人々の抵抗を引き起こしています。プライバシーの侵害、誤情報の拡散、透明性の欠如、そしてAIの訓練と利益分配が少数の企業によって独占されていることへの懸念が高まっています。これにより、人々はより透明でプライバシーを保護し、広範な参加を促すAIシステムの構築を求めています。分散化AI(DeAI)は、これらの問題を解決するための新しいアプローチを提供します。このようなシステムは、データ、計算、ガバナンスを分散化し、AIモデルをより責任を持ち、透明で、包括的にします。貢献者は公平な報酬を得ることができ、コミュニティはこれらの強力なツールの運用方法を共同で決定できます。一部のブロックチェーンプラットフォームは、これらの未来ビジョンをサポートし、公平な分散化AIシステムを構築するためのインフラストラクチャを提供し、AIが本当に大衆のために役立つようにし、少数の人々のためではなくします。! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-242789f46b133df66d2b7a721b31d1d6)## 分散型AIと中央集権型AI現在の主流のAIシステムは多くが集中化されており、単一の企業がデータを収集し、モデルを訓練し、出力を制御しています。このようなモデルは通常、一般の監視を受け入れず、ユーザーはモデルの構築プロセスや潜在的な偏見を理解することができません。それに対して、分散化AIは全く異なるアーキテクチャを採用しています。データは各ノードに分散され、モデルはコミュニティまたはプロトコルによって共同で管理され、更新プロセスは公開され透明です。これは、公共の協力によって構築されたシステムであり、明確なルールと参加インセンティブメカニズムを持ち、ブラックボックスによって制御されるものではありません。例えて言えば、集中型AIは私設基金が運営する博物館のようなものです。あなたは展示品を見学することができ、さらには自分のデータがアートとして表現されるのを見ることもできますが、展示の組織方法を決定する権利はなく、貢献に対して認識や報酬を得ることもありません。意思決定プロセスは不透明であり、大部分の裏での操作は知られていません。分散化AIは、まるで世界中のコミュニティが共同で構築した屋外アート展のようです。アーティスト、歴史家、そして一般市民が共に創造性を提供し、データを共有し、キュレーションに参加します。すべての貢献は追跡可能で透明性があり、参加者は展示を改善することで報酬を得ます。このような構造は、ユーザー保護と責任を強化するのに役立ち、現在のAI分野で最も緊急に求められているものです。## 分散型AIの重要性集中型AIの制御モデルは深刻な問題を引き起こしています。少数の企業がモデルを独占する際、モデルの学習内容、行動様式、アクセス権を掌握し、以下のリスクをもたらします:- 権力集中:AIの発展は少数の企業に握られ、公共の監視が欠けている。- アルゴリズムの偏見:限られたデータと視点がシステムの不公平さと排他性を引き起こす。- ユーザーはコントロールを持たない: 人々はデータを提供するが、その用途を決定する権利も報酬を得ることもできない。- 革新が制限されている: 集中管理がモデルの多様性と実験を制限している。分散化AIはこの状況を再均衡し、すべての所有権と管理権を分散することで、より透明で公平かつ革新的なAIシステムへの道を切り開きました。世界中の貢献者が共同でモデルを形成し、より広範な視点を反映することを確保します。透明性はその中で重要な役割を果たし、多くの分散化AIシステムはオープンソースの原則を採用し、コードやトレーニング方法を公開しており、モデルの監査、問題の発見、信頼の構築を容易にしています。しかし、オープンソースAIは必ずしも分散化と同じではありません。モデルはオープンソースであっても、集中型インフラに依存している場合や、プライバシー保護メカニズムが欠如している場合があります。両者の共通の核心的特徴は、透明性、アクセス可能性、そしてコミュニティの参加です。ユーザーはデータのコントロール権を放棄することなく参加でき、その結果、積極的に貢献し、利益を得る可能性が高まります。分散化は万能の解決策ではありませんが、公共の利益により適した、民間企業の影響を減少させるAIシステムの構築に向けた新たな道を開きます。## 分散化AIの運作メカニズム分散化AIは集中管理を代替する分散システムを使用し、独立したノードネットワークでモデルのトレーニング、最適化、デプロイを行い、単一障害点を回避し、透明性を向上させ、より広範な参加を促進します。分散化AIを支える重要な技術には次のものが含まれます:- フェデレーテッドラーニング: AIモデルがローカルデバイス(、例えばスマートフォンやノートパソコン)上でデータを学習し、機密情報ではなくモデルの更新のみを共有することを可能にします。例えば、スマートフォンのキーボードがユーザーのタイピング習慣を学習して、より正確な自動修正提案を提供しますが、メッセージ内容はアップロードされません。この方法はデータプライバシーを保護し、分散化AIの目標に合致しています。- 分散化計算: トレーニングとAIモデルの実行の重負荷をネットワーク内の複数のマシンに分散させることは、数千台の小型コンピュータが作業を分担し、速度、効率、スケーラビリティ、およびシステムの弾力性を向上させることに相当します。- ゼロ知識証明(ZKP):この暗号学的ツールは、具体的な内容を暴露することなくデータや操作を検証でき、分散化システムの安全性と信頼性を確保します。## ブロックチェーンの分散化AIにおける役割分散化AIシステムは、タスクの調整、データの保護、貢献者への報酬を必要とし、ブロックチェーンはそのための重要な基盤を提供します。- スマートコントラクト:自動的に支払いまたはモデルの更新などの事前設定されたルールを実行し、人的介入を必要としません。- オラクル:ブロックチェーンと外部世界の橋渡しをし、天候、価格、センサーデータなどの真実の情報を提供します。- 分散化ストレージ:トレーニングデータとモデルファイルをネットワーク内で分散保存し、従来のサーバーよりも改ざん、検閲、単一障害に対して耐性を持たせる。いくつかのブロックチェーンプラットフォームの独自のアーキテクチャは、これらのシステムをサポートし、異なるネットワークがプライバシー、計算、ガバナンスなどの異なるタスクに集中できるようにし、同時に相互運用性を維持します。モジュラー設計により、分散化AIはよりスケーラブルで、柔軟性、安全性、効率性を持つようになります。異なるコンポーネントはそれぞれの機能に最適化され、協力して機能します。## 分散型AIのメリット分散化AIは単なる技術の変化ではなく、価値観の変化でもあります。それはプライバシー、透明性、公平性、参加といった人類の共有価値観を体現するシステムを構築し、分権化を通じて以下の利点を実現します:- より良いプライバシー保護:フェデレーションラーニング、デバイスローカルトレーニング、ゼロ知識証明などの技術がデータプライバシーを保障します。- 内蔵された透明性: オープンシステムは、監査、意思決定の追跡、および偏見の特定を容易にします。- 共有ガバナンス:コミュニティが共同でルール、インセンティブメカニズム、モデルの進化パスを策定する。- 公平な経済的インセンティブ:貢献者はデータ、計算、またはモデルの改善を提供することで報酬を得る。- 偏見を減らす: より多様な貢献者が包摂的な視点をもたらし、盲点を減少させる。- より強い弾力性: 単一障害点がなく、システムが攻撃されたりシャットダウンされたりすることが難しくなります。いくつかのブロックチェーンプラットフォームはモジュラーアーキテクチャを通じてこれらの利点をサポートしており、異なるネットワークはプライバシー、計算、またはガバナンスに集中しながらシームレスに協力し、分散化されたAIの大規模な発展を助けることができます。安全性、ユーザーの自主性、または性能を犠牲にすることなく。## 課題と制限分散化AIの潜在能力は巨大ですが、多くの課題にも直面しています:- 拡張性: 大規模モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要であり、分散化の調整は速度を低下させたり、複雑性を増加させる可能性があります。- 計算資源密集:AIモデルはもともとリソース消費が高く、分散化の運用は帯域幅とエネルギー消費の圧力をさらに加速させます。- 規制の不確実性: 地域ごとの法律の違い、分散化システムの責任の所在が複雑。- 碎片化:分散化による中央集権的な監視の欠如は、標準の不統一や参加の不均一を引き起こす可能性があります。- セキュリティと信頼性:信頼を必要としないシステムは、データの操作やモデルの毒性などの攻撃に対して依然として脆弱です。- ユーザーエクスペリエンスが複雑: プライベートキーの管理や複数のインターフェースの操作などの要因が普及を妨げている。これらは実際に存在する難題ですが、克服不可能ではありません。一部のブロックチェーンプラットフォームのモジュール化アーキテクチャは、強力な共有セキュリティとネイティブ相互運用性を提供し、異なるネットワークが特定の課題に焦点を合わせながら、エコシステム内で協力し、責任ある成長とリスクの共有をサポートします。## 分散型AIの実用化分散化AIはもはや理論の領域にとどまるものではありません。一部のWeb3プロジェクトは、分散した知能がどのようにアプリケーションの発展を推進するかを現実に示しています。以下は、分散化AIを構築するいくつかのプロジェクトのケースです:1. Acurast:普通の人々が使われていないスマートフォンなどのデバイスを安全で分散化されたクラウドの一部に変えることができます。ユーザーは未使用の計算能力を提供することで報酬を得ます。開発者はこの能力を利用してプライバシーに敏感なタスクを実行し、大手テクノロジー企業のサーバーに依存することなく、よりプライベートで人間中心のインターネットを構築します。2. OriginTrail: 分散化の知識グラフ上で動作し、サプライチェーン、教育などの分野の信頼できるデータを接続および整理します。それは公共の事実庫のようなもので、誰でも貢献したり確認したりできますが、一つの会社がコントロールすることはできません。これにより、中央機関に依存することなく、製品の出所や証明書の真実性などの情報を検証することができます。3. Phala: Web3のプライバシーレイヤーを構築します。これは、開発者が機密計算環境でスマートコントラクトを実行できるようにします。アプリケーションが(のようなセンシティブデータ、例えばアイデンティティや健康情報)を使用している場合でも、これらのデータはプライベートのまま保たれます。アプリケーションの作成者が見ることのできない安全な作業領域と考えることができます。4. PEAQ:機械経済にインフラを提供します。人とデバイスが実際のタスクを完了することで報酬を得ることを可能にし、分散化された物理インフラに力を与えます。機械のようなギグ経済です。ロボットは電気自動車を充電したり、センサーは空気の質を報告したりすることができ、どちらもネットワークを通じて報酬を得ることができます。PEAQは、この機械駆動の作業を調整し、報酬を与えることを簡単にします。5. Bittensor:オープンマーケットを創造し、AIモデルがここで競争と協力を行い、最良の出力を提供します。誰でもネットワークに参加し、計算力を提供したり、モデルを訓練したり、性能を評価したりできます。システムはトークンによって価値のある貢献に報酬を与え、自己完結的で検閲に強く、集中管理に依存しないAI経済を築きます。! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7)## 未来を見据えて分散化AIは単なる技術的変革ではなく、価値観の転換でもあります。それは、知能が少数の企業によって制御されるべきだという概念に挑戦し、よりオープンでより責任ある代替案を提供します。これらのシステムは権力を分散させ、プライバシーを保護し、世界を変えるためのツールを共同で形作るために世界中の参加を招待します。ブロックチェーンはこれを可能にします。更新を調整し、データを保護し、貢献者に報酬を与えることで、先天的に透明なAIシステムの基盤を提供します。一部のブロックチェーンプラットフォームはモジュラーインフラストラクチャを追加し、専門化されたネットワークがそれぞれの機能において卓越し、同時にネイティブ機能から利益を得て、より広範なエコシステムの中でシームレスな相互運用性を維持できるようにしています。この柔軟性により、分散化されたAIシステムは、安全性、パフォーマンス、またはユーザーの自律性を犠牲にすることなく、持続的に進化し、拡張することができます。機密計算から分散化データ管理まで、ブロックチェーンエコシステムにはこれらの原則を実践に移す複数のプロジェクトが存在し、これはほんの始まりに過ぎません。分散化AIの未来は無限の可能性に満ちており、私たちの技術との相互作用の方法を再形成し、より開かれた、透明で公平なインテリジェントな世界を創造することが期待されています。
分散化AIがデジタル未来をリードし、ブロックチェーンが透明で公正なスマートシステムの構築を支援する
人工知能の分散化への道
人工知能技術はますます普及し、私たちの生活のあらゆる側面に浸透しています。複雑な文書の迅速な分析から、創造的なインスピレーションを刺激すること、仮想キャラクターの演技からプライベートな問題への回答まで、AIはどこにでも存在しています。しかし、AIが多くの便利さをもたらす一方で、一連の深刻な懸念も引き起こしています。
現在、最先端で強力なAIモデルは主に少数のテクノロジー巨人によって支配されており、その内部運営メカニズムは不透明です。私たちはモデルのトレーニングデータの出所、意思決定プロセス、そしてモデルのアップグレード時に誰が利益を得ているのかを理解するのが難しいです。クリエイターの貢献はしばしば正当な認識と報酬を得ることができません。偏見は静かにシステムに浸透し、私たちの未来を形作るこれらのツールは裏で暗箱操作を行っています。
これらの問題が人々の抵抗を引き起こしています。プライバシーの侵害、誤情報の拡散、透明性の欠如、そしてAIの訓練と利益分配が少数の企業によって独占されていることへの懸念が高まっています。これにより、人々はより透明でプライバシーを保護し、広範な参加を促すAIシステムの構築を求めています。
分散化AI(DeAI)は、これらの問題を解決するための新しいアプローチを提供します。このようなシステムは、データ、計算、ガバナンスを分散化し、AIモデルをより責任を持ち、透明で、包括的にします。貢献者は公平な報酬を得ることができ、コミュニティはこれらの強力なツールの運用方法を共同で決定できます。一部のブロックチェーンプラットフォームは、これらの未来ビジョンをサポートし、公平な分散化AIシステムを構築するためのインフラストラクチャを提供し、AIが本当に大衆のために役立つようにし、少数の人々のためではなくします。
! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-242789f46b133df66d2b7a721b31d1d6.webp)
分散型AIと中央集権型AI
現在の主流のAIシステムは多くが集中化されており、単一の企業がデータを収集し、モデルを訓練し、出力を制御しています。このようなモデルは通常、一般の監視を受け入れず、ユーザーはモデルの構築プロセスや潜在的な偏見を理解することができません。
それに対して、分散化AIは全く異なるアーキテクチャを採用しています。データは各ノードに分散され、モデルはコミュニティまたはプロトコルによって共同で管理され、更新プロセスは公開され透明です。これは、公共の協力によって構築されたシステムであり、明確なルールと参加インセンティブメカニズムを持ち、ブラックボックスによって制御されるものではありません。
例えて言えば、集中型AIは私設基金が運営する博物館のようなものです。あなたは展示品を見学することができ、さらには自分のデータがアートとして表現されるのを見ることもできますが、展示の組織方法を決定する権利はなく、貢献に対して認識や報酬を得ることもありません。意思決定プロセスは不透明であり、大部分の裏での操作は知られていません。
分散化AIは、まるで世界中のコミュニティが共同で構築した屋外アート展のようです。アーティスト、歴史家、そして一般市民が共に創造性を提供し、データを共有し、キュレーションに参加します。すべての貢献は追跡可能で透明性があり、参加者は展示を改善することで報酬を得ます。このような構造は、ユーザー保護と責任を強化するのに役立ち、現在のAI分野で最も緊急に求められているものです。
分散型AIの重要性
集中型AIの制御モデルは深刻な問題を引き起こしています。少数の企業がモデルを独占する際、モデルの学習内容、行動様式、アクセス権を掌握し、以下のリスクをもたらします:
分散化AIはこの状況を再均衡し、すべての所有権と管理権を分散することで、より透明で公平かつ革新的なAIシステムへの道を切り開きました。世界中の貢献者が共同でモデルを形成し、より広範な視点を反映することを確保します。透明性はその中で重要な役割を果たし、多くの分散化AIシステムはオープンソースの原則を採用し、コードやトレーニング方法を公開しており、モデルの監査、問題の発見、信頼の構築を容易にしています。
しかし、オープンソースAIは必ずしも分散化と同じではありません。モデルはオープンソースであっても、集中型インフラに依存している場合や、プライバシー保護メカニズムが欠如している場合があります。両者の共通の核心的特徴は、透明性、アクセス可能性、そしてコミュニティの参加です。ユーザーはデータのコントロール権を放棄することなく参加でき、その結果、積極的に貢献し、利益を得る可能性が高まります。分散化は万能の解決策ではありませんが、公共の利益により適した、民間企業の影響を減少させるAIシステムの構築に向けた新たな道を開きます。
分散化AIの運作メカニズム
分散化AIは集中管理を代替する分散システムを使用し、独立したノードネットワークでモデルのトレーニング、最適化、デプロイを行い、単一障害点を回避し、透明性を向上させ、より広範な参加を促進します。
分散化AIを支える重要な技術には次のものが含まれます:
フェデレーテッドラーニング: AIモデルがローカルデバイス(、例えばスマートフォンやノートパソコン)上でデータを学習し、機密情報ではなくモデルの更新のみを共有することを可能にします。例えば、スマートフォンのキーボードがユーザーのタイピング習慣を学習して、より正確な自動修正提案を提供しますが、メッセージ内容はアップロードされません。この方法はデータプライバシーを保護し、分散化AIの目標に合致しています。
分散化計算: トレーニングとAIモデルの実行の重負荷をネットワーク内の複数のマシンに分散させることは、数千台の小型コンピュータが作業を分担し、速度、効率、スケーラビリティ、およびシステムの弾力性を向上させることに相当します。
ゼロ知識証明(ZKP):この暗号学的ツールは、具体的な内容を暴露することなくデータや操作を検証でき、分散化システムの安全性と信頼性を確保します。
ブロックチェーンの分散化AIにおける役割
分散化AIシステムは、タスクの調整、データの保護、貢献者への報酬を必要とし、ブロックチェーンはそのための重要な基盤を提供します。
スマートコントラクト:自動的に支払いまたはモデルの更新などの事前設定されたルールを実行し、人的介入を必要としません。
オラクル:ブロックチェーンと外部世界の橋渡しをし、天候、価格、センサーデータなどの真実の情報を提供します。
分散化ストレージ:トレーニングデータとモデルファイルをネットワーク内で分散保存し、従来のサーバーよりも改ざん、検閲、単一障害に対して耐性を持たせる。
いくつかのブロックチェーンプラットフォームの独自のアーキテクチャは、これらのシステムをサポートし、異なるネットワークがプライバシー、計算、ガバナンスなどの異なるタスクに集中できるようにし、同時に相互運用性を維持します。モジュラー設計により、分散化AIはよりスケーラブルで、柔軟性、安全性、効率性を持つようになります。異なるコンポーネントはそれぞれの機能に最適化され、協力して機能します。
分散型AIのメリット
分散化AIは単なる技術の変化ではなく、価値観の変化でもあります。それはプライバシー、透明性、公平性、参加といった人類の共有価値観を体現するシステムを構築し、分権化を通じて以下の利点を実現します:
より良いプライバシー保護:フェデレーションラーニング、デバイスローカルトレーニング、ゼロ知識証明などの技術がデータプライバシーを保障します。
内蔵された透明性: オープンシステムは、監査、意思決定の追跡、および偏見の特定を容易にします。
共有ガバナンス:コミュニティが共同でルール、インセンティブメカニズム、モデルの進化パスを策定する。
公平な経済的インセンティブ:貢献者はデータ、計算、またはモデルの改善を提供することで報酬を得る。
偏見を減らす: より多様な貢献者が包摂的な視点をもたらし、盲点を減少させる。
より強い弾力性: 単一障害点がなく、システムが攻撃されたりシャットダウンされたりすることが難しくなります。
いくつかのブロックチェーンプラットフォームはモジュラーアーキテクチャを通じてこれらの利点をサポートしており、異なるネットワークはプライバシー、計算、またはガバナンスに集中しながらシームレスに協力し、分散化されたAIの大規模な発展を助けることができます。安全性、ユーザーの自主性、または性能を犠牲にすることなく。
課題と制限
分散化AIの潜在能力は巨大ですが、多くの課題にも直面しています:
拡張性: 大規模モデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要であり、分散化の調整は速度を低下させたり、複雑性を増加させる可能性があります。
計算資源密集:AIモデルはもともとリソース消費が高く、分散化の運用は帯域幅とエネルギー消費の圧力をさらに加速させます。
規制の不確実性: 地域ごとの法律の違い、分散化システムの責任の所在が複雑。
碎片化:分散化による中央集権的な監視の欠如は、標準の不統一や参加の不均一を引き起こす可能性があります。
セキュリティと信頼性:信頼を必要としないシステムは、データの操作やモデルの毒性などの攻撃に対して依然として脆弱です。
ユーザーエクスペリエンスが複雑: プライベートキーの管理や複数のインターフェースの操作などの要因が普及を妨げている。
これらは実際に存在する難題ですが、克服不可能ではありません。一部のブロックチェーンプラットフォームのモジュール化アーキテクチャは、強力な共有セキュリティとネイティブ相互運用性を提供し、異なるネットワークが特定の課題に焦点を合わせながら、エコシステム内で協力し、責任ある成長とリスクの共有をサポートします。
分散型AIの実用化
分散化AIはもはや理論の領域にとどまるものではありません。一部のWeb3プロジェクトは、分散した知能がどのようにアプリケーションの発展を推進するかを現実に示しています。以下は、分散化AIを構築するいくつかのプロジェクトのケースです:
Acurast:普通の人々が使われていないスマートフォンなどのデバイスを安全で分散化されたクラウドの一部に変えることができます。ユーザーは未使用の計算能力を提供することで報酬を得ます。開発者はこの能力を利用してプライバシーに敏感なタスクを実行し、大手テクノロジー企業のサーバーに依存することなく、よりプライベートで人間中心のインターネットを構築します。
OriginTrail: 分散化の知識グラフ上で動作し、サプライチェーン、教育などの分野の信頼できるデータを接続および整理します。それは公共の事実庫のようなもので、誰でも貢献したり確認したりできますが、一つの会社がコントロールすることはできません。これにより、中央機関に依存することなく、製品の出所や証明書の真実性などの情報を検証することができます。
Phala: Web3のプライバシーレイヤーを構築します。これは、開発者が機密計算環境でスマートコントラクトを実行できるようにします。アプリケーションが(のようなセンシティブデータ、例えばアイデンティティや健康情報)を使用している場合でも、これらのデータはプライベートのまま保たれます。アプリケーションの作成者が見ることのできない安全な作業領域と考えることができます。
PEAQ:機械経済にインフラを提供します。人とデバイスが実際のタスクを完了することで報酬を得ることを可能にし、分散化された物理インフラに力を与えます。機械のようなギグ経済です。ロボットは電気自動車を充電したり、センサーは空気の質を報告したりすることができ、どちらもネットワークを通じて報酬を得ることができます。PEAQは、この機械駆動の作業を調整し、報酬を与えることを簡単にします。
Bittensor:オープンマーケットを創造し、AIモデルがここで競争と協力を行い、最良の出力を提供します。誰でもネットワークに参加し、計算力を提供したり、モデルを訓練したり、性能を評価したりできます。システムはトークンによって価値のある貢献に報酬を与え、自己完結的で検閲に強く、集中管理に依存しないAI経済を築きます。
! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp)
未来を見据えて
分散化AIは単なる技術的変革ではなく、価値観の転換でもあります。それは、知能が少数の企業によって制御されるべきだという概念に挑戦し、よりオープンでより責任ある代替案を提供します。これらのシステムは権力を分散させ、プライバシーを保護し、世界を変えるためのツールを共同で形作るために世界中の参加を招待します。
ブロックチェーンはこれを可能にします。更新を調整し、データを保護し、貢献者に報酬を与えることで、先天的に透明なAIシステムの基盤を提供します。一部のブロックチェーンプラットフォームはモジュラーインフラストラクチャを追加し、専門化されたネットワークがそれぞれの機能において卓越し、同時にネイティブ機能から利益を得て、より広範なエコシステムの中でシームレスな相互運用性を維持できるようにしています。この柔軟性により、分散化されたAIシステムは、安全性、パフォーマンス、またはユーザーの自律性を犠牲にすることなく、持続的に進化し、拡張することができます。
機密計算から分散化データ管理まで、ブロックチェーンエコシステムにはこれらの原則を実践に移す複数のプロジェクトが存在し、これはほんの始まりに過ぎません。分散化AIの未来は無限の可能性に満ちており、私たちの技術との相互作用の方法を再形成し、より開かれた、透明で公平なインテリジェントな世界を創造することが期待されています。