Cryptoベテランは、分散型AIがバイアスと操作リスクを軽減すると述べる

中央集権型AIモデルに伴うリスク

カステリアナは、開発者が人間の介入なしに自律的かつデータ駆動型の意思決定を行うアプリケーションを作成し、中央集権的な仲介者に依存せずにAI駆動のオラクルを可能にすることを想像していると述べました。この能力は、保険契約からサプライチェーン管理に至るまでのすべてを革新すると彼は主張しています。

連続起業家で暗号業界のベテランであるカステリアナは、中央集権型AIの利点を認めつつも、透明性の欠如がその結果に対する信頼を損なうと指摘しています。対照的に、分散型AIは複数のモデルやバリデータの参加を許可し、バイアスや操作のリスクを軽減します。

カステリアナはまた、AIとブロックチェーンの未来について探り、これらの進化する技術について情報を得続ける重要性を強調しています。以下はイェーガー.aiの共同創設者によるすべての質問への回答です。

Bitcoin.comニュース（BCN）：今日のほとんどのAIモデルは、中央集権型サーバーに保存されたデータに依存しています。ブロックチェーン技術の登場のおかげで、分散型AIの波がますます強まっています。読者のために、中央集権型AIと分散型AIの違いを説明していただけますか？

アルバート・カステリアナ（AC）：中央集権型と分散型のAIの違いは、誰がモデルを訓練するか、誰が推論を実行するか、そしてモデル自体の性質によって定義されます。AIの分散化を考える際には、モデルの訓練は非常に複雑で高価な作業であり、小規模なチームが行うのは困難ですが、メタのようないくつかの企業はそれをオープンソース化することを決定しました。モデルを分散方式で実行するのは非常に難しいため、実行が正しく行われたことを確認するための推論システムの証明に多くの作業が投入されています。

しかし、分散型アプリケーションを作成するには、コンピューティングだけでなく、意思決定も分散化する必要があります。すべてのモデルはそれ自体で中央集権型です。各モデルは独自のバイアス、特性、世界の理解を持っており、不透明で監査が難しいためです。したがって、意思決定を行う際に単一のモデルに依存することは、中央集権型モデルを持つことを意味します。

Genlayerでは、複数のモデルを関与させ、ブロックチェーンを活用して合意に達することで意思決定を分散化することを目指しています。これは、一人の裁判官から複数の裁判官や陪審に移行するようなものであり、さまざまな視点が集まり、より正確で公正な結果が得られるシステムを意味します。これにより、AIが民主化され、単一の故障点やバイアスのリスクが軽減されます。

BCN：分散型技術の台頭により、特にデータプライバシーとセキュリティの分野で中央集権型システムの弱点が浮き彫りになっています。これらの懸念を踏まえ、AIソリューションを意図的にまたは意図せずに利用するインターネットユーザーは、これらのソリューションの使用に伴う潜在的なリスクを心配するべきでしょうか？

AC：長年にわたり、ほとんどのユーザーがプライバシーよりも利便性を選び、その見返りとして何を犠牲にしているかを明確に理解せずに個人データを提供してきました。多くの人々は、日常生活を簡素化するサービスを利用するために個人データを提供するという取引を受け入れています。

AIに関しては、この問題は最初は悪化し、その後改善されるでしょう。AIが優れたものになるほど、より多くの情報をAIと共有したくなります。しかし、AIのおかげで分散型技術が進歩するにつれて、データの制御を再び取り戻すことができます。

プロセスを加速させるためには、公衆を教育し、オープンソースツールを促進し、分散型AIを推進する必要があります。

BCN：アナリストの中には、ブロックチェーンにAIを導入することで、開発者やユーザーが直面するさまざまな課題が解決できると考える人もいます。次世代の分散型アプリケーションを構築する開発者にとって、AIが提供する潜在的な利点や機会について詳しく教えていただけますか？

AC：AIは自律性と知性をもたらし、ブロックチェーンアプリケーション（dApps）が単純で静的な契約を超えて進化するのに役立ちます。ブロックチェーンにAIを統合することで、より主観的な意思決定が可能となり、まったく新しいユースケースが開かれます。

開発者にとって、これは人間の介入なしにリアルタイムで自律的かつデータ駆動型の意思決定を行うアプリケーションを作成する能力を意味します。たとえば、予測市場は外部データを継続的に分析し、より正確に結果を精算するためにAIを利用することができます。同様に、分散型金融（DeFi）アプリケーションは、リアルタイムのデータに基づいて金利や流動性プールを調整するなどの動的な意思決定から利益を得ることができます。

AIはまた、中央集権型の仲介者を必要とせずにブロックチェーン契約を外部データソースに接続するインテリジェントなオラクルを可能にします。これは、保険契約からサプライチェーン管理に至るまでのすべてを革新し、より正確で自律的な意思決定を可能にします。

BCN：イェーガー.aiは知的契約を導入するAI駆動のブロックチェーンであるGenlayerを開発しています。この概念を簡単に説明し、現在のブロックチェーンでは難しいまたは不可能な新しいユースケースを示してください。

AC：GenLayerでは、AI技術をブロックチェーンの合意レベルに直接統合することによって、分散型アプリケーション（dApps）の可能性を拡大することに重点を置いています。私たちは「知的契約」の概念を導入しており、これは従来のスマートコントラクトを超えるものです。従来のスマートコントラクトは静的であり、明示的にコード化されたものしか実行できず、決定論的入力を必要とします。また、自然言語や画像認識などの主観的なタスクを処理する能力が制限されています。

GenLayerは、バリデーター（各バリデーターが異なる大型言語モデル（LLM）に接続されている）が非決定論的な入力（ウェブのデータ、自然言語、マルチメディアなど）を処理するために協力する動的な合意メカニズムを作り出すことでこれを変えます。これにより、外部世界と真に相互作用できるdAppsを構築することが可能になります。

潜在的なユースケースは広範囲にわたります。分散型自律組織（DAO）は中央集権型オラクルに依存せずに独立して運営されるようになります。パラメトリック保険は迅速かつ低コストで解決されるため、コスト効率が向上します。予測市場は人間の監督なしにリアルタイムで機能します。パフォーマンスベースの契約は、完了、評価、および支払いが完全に自動化された方法で行われます。手数料、清算レベル、さらには緊急プロトコルも外部入力に基づいて自律的に管理され、分散型金融（DeFi）ははるかに堅牢かつ適応性が高くなります。

BCN：中央集権型AIから分散型AIへの移行により、既存のシステムの利点が失われることはありますか？また、分散型AIの既知の制限は何ですか？

AC：分散型AIは多くの利点をもたらしますが、中央集権型AIシステムにもまだ強みがあることを認識する必要があります。特にパフォーマンスと知性の面で。大規模な企業資源の支援を受けたクローズドソースのモデルは、一般的にオープンソースの代替品よりも進んでおり、高速です。しかし、中央集権型AIは透明性に欠けるため、その結果を完全に信頼することが難しいです。

対照的に、分散型AIはより高い透明性、セキュリティ、多様な意見を提供します。複数のモデルやバリデーターが意思決定に参加することで、分散型AIはバイアスや操作のリスクを軽減します。しかし、これは中央集権型システムに比べて遅く、効率が低いことがあります。これは、セキュリティと信頼性を高めるためのトレードオフです。

GenLayerでは、この多様性を歓迎しています。私たちのネットワークのバリデーターは、オープンソースまたはクローズドソースの異なるAIモデルを実行できます。異なるモデルの視点を組み合わせることで、より安全で信頼性の高いシステムを作り出します。これは、正確性と公平性が重要な分散型システムで信頼を構築するために重要です。

BCN：ブロックチェーンとAI技術が融合する中で、革新的なソリューションを創造しようとする新興の分散型アプリケーション開発者にはどのようなアドバイスがありますか？

AC：私のアドバイスは二つです。適応性を持ち、継続的な学習を受け入れること。AIとブロックチェーン技術の進化のペースは驚異的です。今日可能なことが1年後には時代遅れになることもあるため、継続的に学び、技術の進展に遅れずについていくことが重要です。

また、開発者の役割も変わりつつあります。コーディングはすぐにシステムのオーケストレーションに関するものとなり、コードを記述することは少なくなります。異なるAIモデル、分散型システム、およびインターフェースを管理することが多くなります。これはオーケストラを指揮するようなもので、システムの各部分が調和して動作する必要があり、それを確実にするのがあなたの仕事です。

最後に、新興技術に躊躇せずに実験すること。急速に進化する領域で働くことの美しさは、革新する多くの機会があることです。それらの機会の一部はすぐに消えてしまうかもしれないので、現れたときにそれを捉える準備をしておくことが大切です。

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