AI、ブロックチェーンの統合で信頼性向上と誤用防止が可能、と専門家が述べる

AI開発者はユーザーのコントロールを優先すべきです

ステイシー・イングル、ツインプロトコルの共同創設者兼CEOは、人工知能(AI)をブロックチェーン技術と統合することで、AIの誤用を防ぎ、AIの運用をより信頼性のあるものにすることができると主張しています。この組み合わせは、ヘルスケアから分散型金融まで、さまざまなセクターを革新し、サービスをより信頼性があり、ユーザーフレンドリーにする潜在能力を持っていますと彼女は述べています。

イングルは、会計の巨人PwCが2030年までにAIが世界経済に15.7兆ドルの寄与をするという予測を引用し、AIの有望な未来を強調しています。彼女が説明するように、この「無類の能力」は、産業や経済を再構築するAIの潜在的な影響を強調しています。

しかし、イングルは、プライバシーに関する懸念がAIの普及を妨げる可能性のある障害であると認識しています。これらの懸念に対処するために、彼女はAI開発者に対し、ユーザーのコントロール、データプライバシー、強力なセキュリティ対策を優先するよう促します。さらに、AI企業はこれらの安全策について一般の人々に教育するよう努めるべきです。

AI規制の話題については、イングルは、革新を抑制する過剰規制を避けながら、透明性、ユーザーのコントロール、データプライバシーを促進するバランスの取れたアプローチの必要性を強調しています。このバランスは、AI開発者、ユーザー、規制当局の間での協力によって達成できると彼女は考えています。

ビットコイン.comニュースへのイングルの書面による回答には、大規模で信頼できる個人データを取得するための課題や、2030年までのAI業界の将来像についても触れられています。以下は、すべての質問に対するイングルの回答です。

ビットコイン.comニュース(BCN):批判と育まれる厳しい精査にもかかわらず、AI業界は拡大を続けており、AIの潜在能力の限界についての疑問を投げかけています。この増大する意識の背後にある基本的な概念を簡単に説明していただけますか？

ステイシー・イングル(SE): AIの認識と採用の爆発的な成長は、その変革的な可能性によって促進されています。PwCによれば、AIは2030年までに世界経済に最大15兆ドル寄与する可能性があり、産業や経済を再構築する能力の無比さを浮き彫りにしています。同時に、世界経済フォーラムは、AIと自動化が仕事を再定義するにつれて、800万人が2030年までに再スキル化を必要とする可能性があると推定しています。これらの数字は、AIの台頭に伴う広大な機会と緊急の責任の両方を強調しています。

この勢いを駆動しているのは、いくつかの主要な要因です。AIの複雑なタスクの自動化、大量のデータセットの分析、自己学習を通じた自己改善の能力は、金融、ヘルスケア、教育などの産業を革新しています。さらに、ブロックチェーンやAIツインのような革新が、透明性を向上させたり、スケールに合わせた体験を個別化したりすることで、AIの利用ケースを拡大しています。

この意識は、本当にAIの影響のポジティブな軌道を強調しています。イノベーションを優先しながら社会的ニーズや倫理的考慮に応えるバランスの取れたアプローチで、個人、業界、コミュニティを力強く成長させる変革を遂げる準備が整っているのです。

BCN: AIとブロックチェーンがどのように補完的な技術であると見なされているのか、そしてどのように具体的にそれらが相互に強化し合うことができるのかを説明していただけますか？

SE: AIとブロックチェーンは、どちらもセキュリティ、透明性、スケーラビリティの強化を目指しているため、補完的です。AIは学習と適応の能力によって、ブロックチェーンの運用を最適化し、より効率的にすることができます。一方で、ブロックチェーンはAIの運用にセキュアで透明なプラットフォームを提供し、データの整合性と信頼性を確保します。たとえば、分散型金融(DeFi)では、AIが意思決定プロセスを強化し、ブロックチェーンが安全で透明な取引を保証します。

ヘルスケアでは、AIが患者データを分析して個別化されたケアを提供し、ブロックチェーンがこの機密データをセキュアに保ち、改ざんされないようにします。これらを組み合わせることで、さまざまなセクターを革新し、サービスをより信頼性のあるものにし、使いやすくします。AIは出力を磨き、ブロックチェーンはそれがセキュアで信頼できるものになり続けることを保証します。

BCN: AIにはいくつかの利点がありますが、そのリスクに対する懸念が増大しています。データプライバシーと個人の安全性が心配の上位に挙がっており、最終的には人間のコントロールを超えて動作する機械が生まれる可能性があると専門家が懸念しています。この懸念は、AIの「教父」として知られるジェフリー・ヒントンやイーロン・マスクなどの著名な人物によっても繰り返されてきたと言われています。あなたの見解では、これらの恐れは正当化されるでしょうか？もしそうであれば、この分野のプレイヤーは懐疑的な人々を和らげるために何をするべきでしょうか？

SE: はい、これらの恐れはAIの潜在的な誤用が深刻な結果をもたらす可能性があるため、正当化されます。しかし、AIをブロックチェーンと統合することで、これらのリスクを軽減することができます。ブロックチェーンの分散型の性質は、セキュリティと透明性を向上させ、AIの運用をより信頼できるものにします。たとえば、ツインプロトコルはブロックチェーン技術を使用してユーザーデータを保護し、すべてのやり取りを検証可能にします。また、ユーザーにAIツインと共有される情報を制御する権限を付与し、プライバシーとセキュリティを強化します。プレイヤーは、ユーザーのコントロール、データプライバシー、強力なセキュリティ対策を優先し、これらの安全策について一般の人々に教育するべきです。

BCN: 多くの人が、これらの懸念がAI業界の規制を燃え立たせていると信じており、発展の多くの専門家はそれが不要で逆効果だと考えています。現在のAI規制環境についてあなたの考えはどうですか？それをどのように改善できるでしょうか？どの規制を保持し、どれを廃止すべきでしょうか？

SE: 現在のAI規制環境は必要ですが、改善の余地があります。透明性、ユーザーのコントロール、データプライバシーを促進することに焦点を当てるべきです。これらの原則を奨励する規制は保持すべきです。しかし、過剰な規制はイノベーションを抑制する可能性があります。改善は、AI開発者、ユーザー、規制当局の間で協力的な環境を育成することで達成できます。

この協力は、ユーザーを保護しながら進歩を阻害しない規制を創造するのに役立ちます。さらに、AIとブロックチェーンを統合することで多くのAIに関する懸念への対処にセキュリティと透明性を向上させます。また、AIとその影響について教育することも、恐れや誤解を打ち消すために重要です。私は、各ステークホルダーが参加し、本当の生活の応用について話し合うことが重要だと思います。仮説ではなく。

BCN: AIとブロックチェーンを巡る複雑な規制環境、特にデータプライバシーとセキュリティの観点で、どのようにナビゲートしているのですか？

SE: AIとブロックチェーンを巡る複雑な規制環境をナビゲートするには、多面的なアプローチが必要です。ツインプロトコルでは、ユーザーのコントロールとデータプライバシーを最優先しています。私たちのプラットフォームは、個人が自分のデータに対して主権を持つように設計されており、許可の付与や取り消しが可能です。ブロックチェーン技術を使用してユーザーデータの安全な保存と共有を確保し、すべてのインタラクションとデータエントリが不変の台帳に安全に記録されます。これにより、セキュリティが向上するとともに、透明性と信頼が育まれます。さらに、スマートコントラクトを利用して共有条件と条件を指定し、指定された条件の下でのみデータが共有されるようにしています。

BCN: AIツインの潜在的な利用例として、教育、医療、エンターテインメントなどのさまざまな業界でどのように利用されると考えていますか？

SE: AIツインは産業に革命をもたらすことができます。教育では、個別学習と再スキル化を促進できます。医療では、治療に対する患者の反応をシミュレーションできます。エンターテインメントでは、リアリスティックなデジタルペルソナや没入型の体験を生み出すことができます。ビジネスでは、知識の移転を確保し、従業員の離職による影響を軽減することができます。利用例は本当に無限であり、世界中のパートナーがAIを利用してより良い世界を作り出しています。

BCN: ツインプロトコルは、AIツインのコンテキストで、ユーザーデータのセキュリティとプライバシーをどのように確保し、データ漏洩や不正アクセスを防ぐための措置をどのように講じていますか？

SE: ツインプロトコルは、すべてのトランザクションが安全に記録される分散型の改ざん防止システムを通じてセキュリティとプライバシーを確保します。強固な暗号化基準が使用されており、承認されたユーザーのみがAIツインにアクセスまたは修正することができます。ユーザーはデータ共有とインタラクションを管理し、いつでもアクセス権限を管理し取り消すことができます。厳格なプライバシーポリシーと倫理ガイドラインを実施して、データ漏洩や不正アクセスを防止します。

BCN: どのAIモデルやプロジェクトにも、ユーザーの行動データの大規模なデータセットと分析的洞察が必要です。あなたの意見では、信頼できる個人データをスケールで取得する上で最大の課題は何ですか？

SE: 最大の課題の一つは信頼です。人々はデータがどのように収集、使用、共有されるかについてますます警戒しています。それもそのはずです。データ漏洩、情報の誤用、透明性の欠如が信頼の欠如を生み出しています。これを克服するためには、組織は倫理的なデータプラクティスを優先し、なぜデータを収集しているのか、どのようにユーザーに利益をもたらすのか、データを保護するための安全対策が何であるかについて明確にする必要があります。

もう一つの課題はバイアスです。私たちが収集するデータは、私たちが運営しているシステムや社会的構造を反映していることが多いです。適切に管理されないと、AIモデルはこれらのバイアスを継続的に増幅させる可能性があります。これに対処するためには、包括的なデータ収集戦略を設計し、公平性のためにデータセットを厳密に監査することが重要です。

最後に、高品質で多様なデータセットへのアクセスが主要な障害です。一部のコミュニティや人口統計はデータ収集プロセスに十分に代表されていない場合があり、理解と結果にギャップが生じることがあります。これを克服するためには、プライバシーを保ちながらこれらのギャップを埋めるために、合成データや多様な組織とのパートナーシップといった革新的な解決策が求められています。
最終的に、スケールで信頼できるデータを取得することは、技術よりも透明性、包括性、ユーザーエンパワーメントに基づいたエコシステムを構築することです。

人々が尊重され、安全だと感じるとき、彼らはより活発に関与するようになり、そこで本当の革新が花開きます。また、私たちは常に楽しみの層を追加します。私たちはAIツインを訓練することを楽しくシンプルにしたいと考えており、それが実現すると、より多くのデータが保存されます。

BCN: AIとブロックチェーンの未来をどのように展望しており、それが私たちの周りの世界をどのように形作るでしょうか？

SE: AIとブロックチェーンの未来は統合にあります。これらの技術は、お互いを補完し合い、産業や社会を根本的に再構築する方法で相互作用します。AIは知性、適応性、個別化をもたらし、ブロックチェーンはセキュリティ、透明性、分散化を提供します。これらは、デジタルファーストの世界で信頼と革新の基盤を形成します。

将来的には、より均等な機会へのアクセスが可能になると見ています。たとえば、AIは個人の学習スタイルに合わせて個別化された教育を提供し、ブロックチェーンは得られた資格をセキュアで普遍的に認識されたものにします。これらの技術は、経済的および社会的なインタラクションの再定義も行います。ブロックチェーンによって強化され、AI駆動の意思決定によって改善された分散型金融(DeFi)は、金融システムをより包括的かつ効率的にする可能性があります。ガバナンスでは、透明で自動化されたシステムが、人々と機関との間の信頼を再構築し、スケールでの説明責任を生むことができます。

しかし、彼らの真の潜在能力は、世界的な課題に取り組むことにあります。AIとブロックチェーンを使用して食料供給チェーンを改善し、廃棄物を削減し、公正取引を確保する、または災害救援のためにより効果的に資源を分配するのを想像してください。
このビジョンを現実にするためには、倫理的な開発に重点を置かなければなりません。それは、人々を優先し、コラボレーションを育み、すべての人に価値を創造するシステムを構築することを意味します。もしこれが正しく行われれば、AIとブロックチェーンは未来を形作るだけでなく、より包括的、公平、かつ弾力性のある未来を創造する手助けをしてくれるでしょう。