ビッグデータ専門家: 現在のAI規制は進展を妨げている、デイビッド・サックスの任命は前向きな一歩

デイビッド・サックスの任命はAIと暗号通貨を後押し

Chi Zhang氏、Kite AIのCOOは、EUのAI法は善意で制定されたが、「小規模な革新者に負担となるコンプライアンスを課す可能性がある」と考えています。一方、米国のAIへの「より開かれた」アプローチは、一貫した連邦法が欠如しており、イノベーションを妨げる可能性があります。

BTC Newsとの書面での回答で、Zhang氏は、イノベーションを促進しながら公共の安全を確保するバランスをとることの重要性を強調しました。ただし、このバランスを達成することには課題があると認めています。

デイビッド・サックス氏が次期政権のAIと暗号担当者として任命されたことについて、Zhang氏は、トランプ政権が「イノベーション推進に強く焦点を当てている」証拠と見ています。彼女は、サックス氏のデジタルプラットフォームの拡大と複雑なエコシステムの管理の経験が、AIとブロックチェーン業界に必要な構造と調整をもたらす可能性があると考えています。

この選択を称賛する彼女の同僚の一部の声に共鳴しつつ、Zhang氏は、サックス氏の任命が、フェアな価値の提供をサポートし、イノベーションを促進し、倫理的懸念に対処するアメリカ政府の政策フレームワークを示していると述べています。このようなフレームワークは、持続可能な成長の基盤を築き、米国を暗号とAIの未来のグローバルハブとして位置づける可能性がありますと、COOは述べました。

一方、彼女の回答では、Zhang氏はジェネレーティブAI（GenAI）の2つの最近の進歩とそのエコシステムへの利点についても話しています。以下に、送信されたすべての質問に対するZhang氏の回答を示します。

Bitcoin.com News (BCN): 次期米国大統領であるドナルド・トランプは、新しいホワイトハウスのAIと暗号担当者として元PayPal COOのデイビッド・サックス氏を選びました。AIと暗号の交差点での専門家として、サックス氏の任命がAIと暗号業界の未来にどのような意味を持つのか、読者に教えていただけますか？

Chi Zhang (CZ): デイビッド・サックス氏の任命は、AIとブロックチェーン技術の交差点でのイノベーション推進に強く焦点を当てていることを示しています。PayPalでのデジタルプラットフォームの拡大と複雑なエコシステムの管理の経験は、急速に進化するこれらの産業に必要な構造と調整をもたらす可能性があります。AIと暗号の分野では、価値を公正に提供し、イノベーションを奨励し、倫理的懸念に対処する政策フレームワークが整備され、持続可能な成長に道を開き、米国を暗号とAIのグローバルハブとして位置づけるでしょう。

BCN: インターネット上では、ジェネレーティブAI（GenAI）ソリューションが話題となり、ユーザーが無制限の仮想概念を探索し新たなオンライン文化の時代を促進しています。このトレンドの興味深い側面にもかかわらず、ディープフェイクなど、ビジネスに非常に有害になりうる関連リスクと固有の危険があります。GenAIは長い間存在していますが、最近のブームの背後にある要素は何だと思いますか？

CZ: 最近のGenAIのブームは、大規模言語モデル（LLM）の進歩、改善されたトレーニングアルゴリズム、およびGPUなどの高性能コンピューティングリソースの利用可能性によって引き起こされています。さらに、分散型技術がデータ共有の共同フレームワークを可能にし、イノベーションを加速させました。ツールやAPIの容易な入手が、開発者やビジネスがGenAIを実際の応用に統合することを可能にし、その広範な採用を促進しています。

BCN: 現在、インターネットユーザーは高品質なテキスト、グラフィックス、ビデオでAIモデルを作成できます。高品質のテキスト、グラフィックス、ビデオでAIモデルを作成する能力が、さまざまな業界や生活の側面でどのようにして良い影響を与えることができるのか、例を挙げて説明できますか？

CZ: ジェネレーティブAIは、さまざまな業界で幅広い応用が可能です。個人にとっては、コンテンツ生成のためのクリエイティブツールを提供し、執筆支援から画像の作成に至るまでです。ビジネスでは、広告デザインの自動化、顧客体験の個別化、トレーニングモデル用の合成データを生成することで、マーケティングを変革しています。医療では、診断ツールの作成や医療シナリオのシミュレーションに使用されています。プロトタイピングと問題解決を加速させるその能力は、あらゆる分野で貴重です。

BCN: さまざまな点で有益である一方、ジェネレーティブAIにはいくつかのリスクがあり、その一部は上で強調されています。急速に拡大するGenAI技術に関連する他のリスクについて説明してください。

CZ: ディープフェイクやなりすましのリスクに加えて、ジェネレーティブAIは不完全なデータセットで訓練された場合にバイアスを拡散し、採用や貸付などのアプリケーションで意図しない差別を引き起こす可能性があります。もう一つの懸念は、モデルの出力における透明性の欠如であり、信頼を損なう可能性があります。さらに、GenAIモデルが著作権で保護されたデータから派生したコンテンツを生成する場合、知的財産権の紛争も生じます。これらのリスクは、堅牢なガバナンスと公正な属性メカニズムの必要性を強調しています。

BCN: 規制は最近の技術開発の重要な側面となっています。ほとんどの政府は、新しいテクノロジーの潜在的な危険から市民や国家を守るために努力しています。しかし、これらの技術の分散型性質と急速な進化は、世界中の多くの政府にとって重大な課題をもたらしています。 あなたの意見では、市民の保護とイノベーションのバランスを取るために、現在の世界的な規制政策はAIのような新技術がもたらす課題にどの程度効果的ですか？

CZ: 世界的なAI規制はまだ初期段階であり、進捗は様々です。EUのAI法はリスクに対処する包括的な試みとはいえ、小規模な革新者に負担を課す可能性があります。一方、米国はよりオープンなアプローチをとっていますが、一貫した連邦法が欠如しています。イノベーションを促進しながら市民の安全を確保するバランスを取るのは難しく、Kite AIのような分散型システムが、インフラストラクチャーレベルで透明性と説明責任を組み込むことで役立つことができます。

BCN: 新しい技術エコシステム、特に人工知能を規制するために、どのような代替手段を政府に勧めますか？

CZ: 政府は硬直したコンプライアンス措置ではなく、成果に基づいた規制に焦点を当てるべきです。公的・私的セクターを巻き込んだ協力フレームワークにより、技術進化に追いつく政策の整備を確保できます。例えば、規制のサンドボックスは、制御された環境内での革新を可能にします。公平なアクセスと堅牢な属性を確保するために、分散型ガバナンスモデルも重い介入なしに役割を果たすことができます。

BCN: あなたのプロジェクトであるKite AIは、データ、モデル、およびエージェントなどのAIリソースへの公正なアクセスを確保することを目的としています。これについて簡単に説明し、この目標を達成する計画についてお話しいただけますか？

CZ: Kite AIでは、世界的なAI駆動型デジタル経済の基盤レイヤーを構築しています。小規模な開発者から大企業まで、誰もが高品質のAIデータやツールを透明かつ公正に利用できるシステムを想像してみてください。ブロックチェーンで駆動される調整レイヤーを通じて、参加者が資産の所有権を保持し、データ、モデル、またはAIエージェントが使用されるたびに公正に報われることを保証します。これにより、AIの革新は大企業だけでなく、誰にでもアクセス可能になります。

BCN: トランスフォーマーと大規模言語モデル（LLM）は、ジェネレーティブAIの2つのさらなる最近の進歩です。これらが何であるか、それらがどのように機能するのか、そしてGen AIエコシステムにもたらす利点を読者に説明していただけますか？

CZ: トランスフォーマーは、テキストやコードなどのシーケンシャルデータの理解と生成に優れた機械学習モデルアーキテクチャです。LLM（大規模言語モデル）はトランスフォーマー上に構築され、大規模なデータセットで訓練されており、言語翻訳、要約、コンテンツ生成などのタスクを実行できます。その多様性により、GenAIに新しい機能が解放され、人間のようなテキストを理解し生成する必要があるアプリケーションの構築が容易になりました。

BCN: 数年前から存在しているにもかかわらず、ジェネレーティブAIは最近、分散型技術の進展により人気が急上昇しています。今後5年間で業界の発展に何を期待していますか？

CZ: 今後5年間で、GenAIは分散型フレームワークとシームレスに統合され、データと専門知識に対して公正に報われる共同エコシステムの実現が期待されます。AI駆動型デジタル経済が出現し、分散型ガバナンスと透明な属性により推進されます。Kite AIはこの変革の最前線に立ち、グローバルな協力とAIにおけるイノベーションを解放するための基盤インフラを提供しています。