誇大宣伝を超えて: CTOはAIが人間の創造性を置き換えるのではなく、補完できると主張

AIによる創造性への障壁の低下

AIが最終的に創造性を阻害するという恐怖に駆られた終末論的な予測は新しいものではありませんが、フィリップ・ワシバウアー氏、クランチダオの最高技術責任者（CTO）はそう断言しています。しかしワシバウアー氏は、最も成功した技術ソリューションのいくつかでさえ、最終的には人間の創造性を高めるツールとして証明されるまでは同様の抵抗に直面してきたと主張しています。

生成AIを支持するために、ワシバウアー氏はBitcoin.comニュースに対し、この技術が人間の革新を阻害するのではなく、「創造性への障壁を下げるより強力なツールである」ことを証明していると語りました。彼は、誰もがAIを用いて質の高いビデオを容易に製作できる事例を挙げて、これを裏付けています。

さらに、一部の批評家が指摘する人間の創造性の低下ではなく、「生成AIは創造プロセスを高めるものであり、置き換えるものではない」ということを示していると彼は主張しています。

AIに対する低い信頼について、CrunchdaoのCTOはプライバシーへの恐れや失業の懸念が主な要因であると認識しています。全てを解決するものではありませんが、分散化が公平性や自主性といった価値とAIを整合させる一歩となり、信頼を構築できると述べました。

Bitcoin.comニュースに共有された他の文書の中で、ワシバウアー氏はAIのリスクと現在のエンジニアがこれを軽減する方法についても言及しました。以下に、送付された質問へのワシバウアー氏の回答を示します。

Bitcoin.comニュース（BCN）：KPMGのレポートによると、5人中3人が人工知能（AI）を信頼することに慎重であり、67％が技術の受容度が低から中程度であると報告しています。分散型技術の登場やその他関連する革新が、AIに対するユーザーの信頼を高めることに寄与するとお考えですか？そもそも、これほど深い信頼問題があるのはなぜだと思いますか？

フィリップ・ワシバウアー（PW）： AIの低受容は、誤解、プライバシーへの恐れ、不正確さ、急速な発展、失業の懸念といった要因によって駆動されています。分散化は、ユーザーがデータを制御できるようにし、監査可能なシステムを通じて透明性を高め、中央集権的な制御を減少させることで役立ちます。全てを解決するものではありませんが、公平性や自主性という価値観にAIを整合させ、信頼の再構築に向けた一歩となるでしょう。

BCN：見落とされているAI関連のトレンドや革新があると思いますか？これらのトレンドや革新をどのように活用してデータ分析分野での成長や改善を推進できるとお考えですか？

PW： AIエージェントは特にブロックチェーンエコシステムにおいて、主要なトレンドになると考えています。これらのシステムはボットに最適化されており、データはアクセス可能で、システムはコンポーザブルで、インタラクションはシームレスです。金融セクターがブロックチェーンへ移行する中、AIエージェントがこれらのデータを活用する可能性が高まり、よりスマートな自動化、最適化、分析や意思決定における革新を推進できると思います。

BCN：従来のシステムを分散化フレームワークへと移行する際に遭遇した課題や障壁を簡単に説明し、どのようにこれを克服しましたか？

PW： トークノミクスによるネットワーク効果の構築：従来のアプリでは、素晴らしい製品を開発し、採用を見つけることが鍵です。Web3では、トークノミクスがネットワーク効果を駆動する上で重要です。早期採用者を報奨し、成長と協力のために参加者間のインセンティブを整合させるために、思慮深く設計することが重要です。

分散化レベルの決定：完全に分散化されたプロトコルが最終目標ですが、早まりすぎると製品開発と意思決定が遅れる可能性があります。最初のプロトコルの反復には適切なバランスを見つけることがチャレンジですが、長期的な成功には不可欠です。

規制の遵守：新興分野で運営するということは、不明瞭な規制を探ることを意味し、これには多くの時間と労力が必要です。迅速さを保ちながらコンプライアントな製品を構築することは常に挑戦です。

BCN：過去数年間、インターネットユーザーがシンプルな言語でプロンプトを適用することができるAIプラットフォームがいくつか登場しました。このようなソリューションの出現によって、人間に関連する創造性と直感性が奪われていると多くの人が考えています。この主張に対するあなたの反応はどうですか？人間の創造性とAIの機能の間のバランスを取ることを信じていますか、それとも人類はAI主導の時代へと不可逆的に進んでいると思いますか？

PW： この恐れは、新しい技術が登場するたびに生じます—本、コンピューター、インターネットなど何でも。当初は恐れられたものが、最終的には人間の創造性を高める結果となってきたのです。生成AIも私の考えではそれと変わりありません。

これは単に、創造性の障壁を下げるより強力なツールです。例えば、以前は大きな予算と広範な労力が必要だった高品質のビデオ製作を、現在は良く考えられたプロンプトで行うことができます。

人間の創造性は失われていません；シフトしています。運用のタスクに焦点を当てるのではなく、私たちはアイデアの創出、方向性の設定、計画へと向かっています。生成AIは創造プロセスを高めるのであり、置き換えるのではありません。

BCN：AI駆動の自動化の潜在的な利益と、仕事を保護しAIシステムの透明性と説明責任を確保する必要性のバランスをどう取りますか？

PW： AIシステムは多くの人間の入力に依存しており、そのため、これらのシステムが学ぶデータの作成者に報酬を与えるのは理にかなっています。CrunchDAOでは、この原則を具現化したシステムを構築しています。それが成熟し、より自立的になると共に、知的財産（IP）が創作者に帰属することを保証します。彼らのモデルが使用されるたびに、ロイヤリティを得ることで、パッシブな収入の可能性を生み出します。

さらに、システムから得られた収益をトークンの買戻しと燃焼に使用し、ネットワーク参加者にさらなる利益を提供する計画です。このアプローチはインセンティブを一致させるだけでなく、透明性と説明責任を確保します。他の分散システムでも同様のモデルが出現することを期待しています。

BCN：最近、あなたはCrunchdaoにCTOとして加わり、エンジニアリングと製品開発の分野で20年以上のリーダーシップを持つとのことですが、CTOとして、近い将来どのようなAI関連のイニシアティブやプロジェクトを探求または開発することに最も興味がありますか？さらに、Crunchdaoのロードマップで分散型コンピュートの将来について、またAI/MLとの統合についての見通しを教えてください。

PW： 来年拡大する予定のリアルタイム予測システムに特に興奮しています。これらのシステムはリアルタイムデータストリームを処理し、予測を生成します。まずは中間市場の価格予測から始め、その次のユースケースはオンチェーンシステムを改善し、分散型エコシステムに即時で実行可能な価値を生み出すことに焦点を当てます。

これらのシステムが進化する過程も非常に楽しみです。継続的にチューニングされ、新しいモデルが追加され、コンポーザブルな方法で出力が集約されます。複数のアクターが予測を最適化する過程に寄与し、最高のアイデアがトップに立つことを保証します。この過程は透明でオープンなシステムを創出し、誰もが参加でき、価値の創造に貢献する者が一貫して報酬を受けることができます。

分散化されたコンピュートに関して、これはCrunchDAOのロードマップの中心です。私たちのビジョンに沿って、民主的でスケーラブルな予測モデリングエコシステムを実現し、リアルタイムAI/ML機能を可能にしながら効率性、公平性、包含を確保し、予測と洞察が生成される方法を革新しています。

BCN：Crunchdaoは、6,000人を超えるデータサイエンティストと600人の博士号取得者が集合知ネットワークを通じてアルファ生成洞察を開発していると主張しています。なぜそんなに多くの専門家が必要で、彼らは具体的に何をしていますか？また、プラットフォームはネットワーク内の運営をどのように管理していますか？

PW： 現在、私たちのデータサイエンティストと博士号保持者は、ミッドマーケット価格の予測、因果分析、癌予測、ポートフォリオ管理などのテーマに関する高度なチャレンジで競い合っています。企業や財団が私たちに接触して彼らの内部方法論をテストし、挑戦を求めてくることが多く、新しくより効果的な方法の開発に繋がることが多いです。これらのチャレンジはトーナメント形式で構成されており、私たちの分散化されたアプローチは、従来の内部モデルに比べて繰り返し優れた成果を上げています。

しかし、これは始まりに過ぎません。参加者がモデルや予測を提供し、プラットフォームをプロトコル駆動の、革新的な予測モデリングエコシステムへと進化させる分散化されたネットワークを構築しています。このアプローチは、コラボレーションを促進し、創造性を奨励し、継続的な改善を保証し、集権型の選択肢よりもはるかにダイナミックで効果的なシステムを作り出します。

BCN：あらゆる革新と同様に、AIは特にその発展途上の段階でリスクを伴います。データの取り扱いや開発リスクはソフトウェアエンジニアやデータアナリストの手にかかっていますが、現在のAI/MLエンジニアが人類に最小限のリスクで解決策を提供することにどれだけ信頼を置いていますか？

PW： 機械学習自体には固有のリスクはありません。特に我々のような事例では、データを分析して予測を見つけることが目的です。AIが個人や小規模チームによって使われる場合、私はそれほど懸念していません。それは創造性を高めたり、プロセスを改善したりするための単なるツールです。そのため、不適切な結果がここで使用されることもあるかもしれませんが、それが人類にとってリスクとなるわけではありません。

実際のリスクは、国家や大規模な企業がAIを振り回すときに浮上します。これらのプレーヤーは、AIをスケールで使用するリソースを持ち、監視、操作、または自律型武器システムを可能にするかもしれません。問題は技術そのものではなく、使用の意図です。

BCN：AIが製品開発の意思決定にどのように貢献すべきだと考え、以前の役職ではAI主導の洞察をどのように組み込んでいましたか？

PW： AIはすでに分析ツールを通じて製品開発を形成しており、これによりチームは洞察を導出するのを助けています。例えば、Duneでは、AIシステムがSQLクエリを作成または修正し、可視化を生成するのを助け、意思決定をよりスムーズにしました。

CrunchDAOでは、異なる問題に取り組むために設計されたモデルのネットワークを構想しています。これらのモデルは、その有用性と影響に基づいて報酬とブーストを受け、エコシステムが時間とともに自己最適化するのを可能にします。

私が展望する未来に沿ったもので、AIエージェントがデータを監視し続け、パターンを学び、効率と革新を推進するアイデアや提案を積極的に生成することを期待しています。

BCN：AIマシンに関連する潜在的なリスクは、既存の規制に影響を与えてきました。政府や機関は、適切に管理されなかった場合におけるAIの誤動作や予期せぬ結果の可能性を繰り返し指摘しています。これらの恐れは正当化されていると思われますか？

PW： これらの恐れがどれほど正当化されているかは、まだ判断するのが早すぎます。AIはまだ発展途上にありますし、誤用や予期しない結果が避けられないとしても、一般市民が技術を使用する際に大きな問題は発生しないと見ています。はい、誤った使用事例もあるでしょう—誤報や詐欺などですが、技術自体はこれらのリスクに対抗するツールを提供することが多いものです、例えば、AI駆動の詐欺検出システムや誤報検出システムのように。

しかし、私がより懸念しているのは、AIが国家レベルや大規模な企業によって武器化されたり、操作されたりすることです。ここでのリスク—自律型武器、監視、大規模な操作—ははるかに大きいです。この技術を制御できるのが大企業や国家に限られるとすれば、特に懸念されるもので、力が集中し、大きな不均衡を生み出す可能性があるからです。

BCN：現行の規制について、適切に策定されていると思いますか？あるいは、革新を抑制せずにバランスの取れたエコシステムを達成するために調整が必要な領域はありますか？

PW：法律が提案されているが、実際には多くの法律がまだ活発にはなっていません。全体として、規制の明確化はプラスの一歩であり、開発者や企業にガイドラインを提供します。ただし、規制があまりに厳しくなったり、AI技術の急速な進化に適応しなくなると、革新が抑制される現実的な危険があります。ここでは特に、AIブームの真髄にいて、今後数年間で何が起こるかわからず、特に革新と規制の両方からの側面があります。

私が理解しているところによれば、バランスはバイアス、プライバシー、説明責任のような重要な懸念に対応しながら、スタートアップや革新者に不要な障壁を作らずに規制を作成するところにあります。業界の専門家を巻き込みながら、段階的な政策作りによってこれが可能であるように見受けられます。

BCN：今後2〜5年の間にAIおよび機械学習技術がどのように進化すると思いますか？急速に進化する分散型ソリューションのエコシステムでAI/MLシステムが提供する可能性について、より多くの洞察をお持ちであれば教えてください。

PW： 私はLLMの開発やトレーニングの専門家ではありませんが、より大きなモデルが計算するのが指数関数的に高価になり、学習のための新しいデータを獲得するのがコスト高になるため、そこでの進展が一時停止するかもしれないと予想しています。例えば、オープンAIの単位経済学を考慮に入れると、これらの課題を考慮すると現在のところ持続可能には見えません。

しかし、既存のモデルと新しいモデルの両方がすでに非常に強力であるため、広範な統合が見られています。技術が成熟し、理解が深まると、イノベーションの期間が続くと予測しており、新しいアプローチとアプリケーションの開花が期待できます。特に、より多くのシステムがブロックチェーンに移行することに興奮しています。AIエージェントがブロックチェーンのデータを活用する可能性のある、アクセス可能でコンポーザブルかつシームレスなインタラクションの巨大な可能性があります。これにより、よりスマートな自動化、最適化、分析や意思決定における革新が促進されます。

CrunchDAOはこの分野でリードするための独自の立場にあり、これらの新興トレンドをサポートし形作るためのインフラストラクチャを構築し、分散型ソリューションがAI/MLの進化の次の段階で重要な役割を果たすことを保証します。