分散化AI:透明で公平なスマートシステムの新時代を開く

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分散化AI:スマートシステムの未来を再構築する

AI技術は私たちの日常生活に深く浸透しており、文書の迅速な分析から創造的なアイデアの生成、さらには私たちが公に尋ねることができない質問への回答に至るまで、幅広く利用されています。しかし、AIが多くの便利さをもたらす一方で、いくつかの懸念も引き起こしています。

現在、最先端のAIモデルは主に少数のテクノロジー大手によって支配されており、その内部の運用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、アップグレードの受益者などの重要な情報についてほとんど知識がありません。創作者の貢献はしばしば適切に認識されず、報われません。偏見がひそかに浸透し、これら未来を形作るツールは暗中で動いています。

正是これらの問題が、人々により透明で、プライバシーを保護し、オープンに参加できるシステムへの需要を喚起しました。分散化AI(DeAI)が登場し、それはデータ、計算、ガバナンスを分散させることで、AIモデルをより責任があり、透明で、包摂的にします。この新しいパラダイムの下では、貢献者が公平な報酬を得られ、コミュニティがこれらの強力なツールの発展方向を共に決定できます。

! 【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-242789f46b133df66d2b7a721b31d1d6.webp)

分散型AIと従来のAIの違い

従来のAIシステムは通常、データ収集、モデルのトレーニング、出力制御を含む全プロセスを単一の企業が管理しています。このような閉じられたシステムは一般の監視を受けることがほとんどなく、ユーザーはモデルの構築プロセスや潜在的なバイアスを理解することができません。

対照的に、分散化AIは全く異なるアプローチを採用しています。データはネットワークの各ノードに分散し、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て透明です。このモデルの下では、システムは公開協力の基盤の上に構築されており、明確なルールと参加のインセンティブメカニズムがあります。

分散型AIの重要性

集中型AIには多くの問題があります:

  • 権力が過度に集中し、公共の監視が不足している
  • データと視点が限られているため、アルゴリズムの偏見が生じやすい
  • ユーザーは自分の貢献したデータに対するコントロールが不足している
  • 革新が制限され、モデルの多様化を実現するのが難しい

分散化AIは、所有権と管理権を分散させることによって、より透明で公平かつ革新的なAIシステムを開きます。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ようにします。透明性が重要な要素となり、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、コードとトレーニング方法を公開して監査を容易にし、信頼を構築します。

分散型AIの仕組み

分散化AIは分散システムに依存し、モデルのトレーニング、最適化、デプロイメントは独立したノードネットワークで行われます。この方法は単一障害点を回避し、透明性を高め、より広範な参加を促進します。

分散化AIの核心技術には、以下が含まれます:

  • フェデレーテッドラーニング:モデルがローカルデバイスでデータを学習できるようにし、プライバシーを保護します。
  • 分散化計算:計算タスクをネットワーク内の複数のマシンに分散する
  • ゼロ知識証明:データや操作を具体的な内容を明らかにすることなく検証する

ブロックチェーン技術は分散化AIに重要なインフラを提供します:

  • スマートコントラクトが事前に設定されたルールを自動的に実行する
  • オラクルはオンチェーンとオフチェーンのデータを接続します
  • 分散化ストレージはデータの安全性と可用性を確保します

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分散型AIのメリット

分散化AIは単なる技術革新ではなく、価値観の転換でもあります。それは、プライバシー、透明性、公平性、参加といった共通の価値を体現するシステムを構築します:

  • より良いプライバシー保護
  • 内蔵された透明性メカニズム
  • 共有ガバナンスモデル
  • 公正な経済的インセンティブ
  • 偏見を減らす
  • より強いシステムの弾力性

チャレンジ

巨大な潜在能力を持っているにもかかわらず、分散化AIは依然としていくつかの課題に直面しています:

  • スケーラビリティの問題
  • 計算リソース集約
  • 規制の不確実性
  • 可能な分散化が発生する可能性がある
  • 安全性と信頼性に関する懸念
  • ユーザー体験の最適化が必要です

これらの課題は厄介ですが、克服できないわけではありません。技術の進歩とエコシステムの発展に伴い、分散化AIはこれらの問題を徐々に解決することが期待されています。

実際のアプリケーション例

分散化AIは、複数の分野で応用の可能性を示しています:

  • Acurast:日常のデバイスを分散化された計算リソースに変換する
  • OriginTrail:分散型ナレッジグラフの構築
  • Phala:プライバシー保護のためのスマートコントラクト実行環境
  • PEAQ:機械経済にインフラを提供
  • Bittensor:オープンなAIモデルのトレーニング市場を作成する

これらのプロジェクトは、分散化AIが現実世界でどのように機能し、よりオープンで透明性があり、責任あるインテリジェントシステムの発展を促進するかを示しています。

分散化AIは新しいパラダイムを代表しており、従来のインテリジェントシステムの制御モデルに挑戦し、よりオープンで責任ある代替案を提供します。権力を分散させ、プライバシーを保護し、世界的な参加を促進することで、分散化AIは私たちとインテリジェント技術とのインタラクションの方法を再構築しています。技術の進歩と新しい革新的なプロジェクトの出現が続く中、より公平で透明性があり、包摂的なAIの未来を期待する理由があります。

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コメント
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FlatlineTradervip
· 07-16 04:53
分散化AIはただの話題でしょうか?
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PortfolioAlertvip
· 07-14 12:52
わあ、また中央集権の罠について話している。
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ShitcoinConnoisseurvip
· 07-14 03:35
また饼を描きに来たね。。
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OffchainWinnervip
· 07-14 03:30
ただバカなAIの名前をデアイに変えただけじゃん
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CryptoDouble-O-Sevenvip
· 07-14 03:26
Web3と完璧に適合している 安定した
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AllInAlicevip
· 07-14 03:22
誰か私と賭けをしませんか?他のものはすべて騙される可能性がありますが、収益率だけは信じられます。
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MEVictimvip
· 07-14 03:20
また一つの炒められた概念だ!
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HalfIsEmptyvip
· 07-14 03:16
分散化は人を騙すものだよ
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