分散化AI：変革スマートシステムの新しい方向

AI技術は私たちの日常生活に深く浸透しており、複雑な文書の迅速な分析から創造的なインスピレーションの喚起、さらには私たちが公然と尋ねることができない質問への回答まで行っています。しかし、AIは多くの便利さをもたらす一方で、一連の深刻な懸念も引き起こしています。

現在、最も先進的で広く使用されているAIモデルの多くは少数のテクノロジー巨人によって支配されており、その内部運営メカニズムは不透明です。私たちはこれらのモデルのトレーニングデータの出所、意思決定プロセス、そして誰がモデルのアップグレードから利益を得るのかといった問題についてほとんど知識を持っていません。クリエイターの貢献はしばしば適切に認識されず、報われることもなく、偏見が無意識のうちにシステムに浸透してしまう可能性があります。私たちの未来を形作るツールは実際には裏で動いています。

これらの問題が人々の抵抗感情を引き起こしています。プライバシーの侵害、偽情報の拡散、透明性の欠如、そしてAIのトレーニングと利益配分が少数の企業によって独占されることへの懸念が高まっています。この懸念は、より透明で、プライバシー保護に配慮し、よりオープンな参加を促すAIシステムへの需要を生み出しています。

分散化AI（DeAI）が登場し、これらの問題を解決する可能性を提供します。この新しいシステムは、データ処理、計算リソース、ガバナンスの各分野で分散化されたアプローチを採用し、AIモデルをより責任あるもの、透明なもの、包括的なものにします。これにより、貢献者は公正な報酬を得ることができ、コミュニティがこれらの強力なツールの使用方法を共同で決定することが可能になります。

分散型AIと従来のAIの違い

現在の主流のAIシステムは多くが分散化運用であり、単一の会社がデータ収集、モデルの訓練、出力の制御を担当しています。これらのシステムは通常、一般に対して監視や参加を許可しておらず、ユーザーはモデルの構築過程や潜在的な偏見を理解することができません。

対照的に、分散化AIは全く異なる方法を採用しています。データはネットワークの各ノードに分散して保存され、モデルはコミュニティやプロトコルによって共同管理され、更新プロセスは公開され透明です。この方法は、明確なルールと参加インセンティブメカニズムを持つ、公共の協力で構築されたシステムを生み出します。透明でないメカニズムによって制御されるのではありません。

! 【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の重要性

従来の中心化されたAIモデルのコントロールが集中することは深刻な問題を引き起こします。少数の企業がモデルを掌握すると、彼らはモデルの学習内容、動作方法、アクセス権を制御することになり、以下のリスクを引き起こす可能性があります：

1. 権力の過度な集中：AIの発展は少数の企業に主導されており、公共の監視が欠如している。
2. アルゴリズムの偏見：限られたデータと視点がシステムの不公平や排除につながる可能性があります。
3. ユーザーはコントロールを失う：人々はデータを提供するが、その使用方法を決定する権利がなく、報酬も得られない。
4. 革新が制限される：集中管理はモデルの多様性と実験空間を制限します。

分散化AIは、所有権と制御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システムへの道を開きます。世界中の貢献者たちは共同でモデルを形作り、より広範な視点を反映させることを確保します。このプロセスにおいて透明性は重要な役割を果たし、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、コードやトレーニング方法を公開することで、モデルの監査、問題の発見、信頼の構築が容易になります。

分散型AIの仕組み

分散化AIは中央制御を代替するために分散システムを使用します。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内で行われ、単一障害点を回避し、透明性を向上させ、より広範な参加を促進します。

分散化AIをサポートするための重要な技術には、

1. フェデレーテッドラーニング：AI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、センターサーバーに機密情報をアップロードせず、モデルの更新のみを共有します。
2. 分散化計算：AIモデルのトレーニングと実行負荷をネットワーク内の複数のマシンに分散させ、速度、効率、スケーラビリティ、および回復力を向上させる。
3. ゼロ知識証明：具体的な内容を暴露することなくデータや操作を検証できる暗号学的ツールであり、分散化システムの安全性と信頼性を確保します。

分散型AIの###つの利点

分散化AIは、技術的な変革だけでなく、価値観の革新でもあります。それは、プライバシー、透明性、公平性、参加などの人類共通の価値観を反映したシステムを構築します。権力の分散を通じて、以下の利点を実現しました：

1. より良いプライバシー保護：フェデレーティッドラーニング、デバイスローカルトレーニング、ゼロ知識証明などの技術を利用してデータプライバシーを保障します。
2. 内蔵された透明性：オープンシステムは監査、意思決定の追跡、偏見の識別を容易にします。
3. 共有ガバナンス：コミュニティが共同でルール、インセンティブメカニズム、モデルの進化方向を定める。
4. 公平な経済的インセンティブ：貢献者はデータ、計算リソース、またはモデルの改善を提供することによって報酬を得る。
5. 偏見を減らす：より多様な貢献者が包摂的な視点をもたらし、盲点を減少させます。
6. より強い耐久性：単一障害点がなく、システムは攻撃されるか閉鎖されることがより困難です。

分散型AIの活用事例

分散化AIは実際のアプリケーションでその潜在能力を示しています。以下はいくつかの開発中のプロジェクトの例です：

1. Acurast：未使用のデバイスを安全で分散化されたクラウドの一部に変換し、ユーザーは未使用の計算能力を提供することで報酬を得ることができます。
2. OriginTrail：分散化知識グラフ上で動作し、サプライチェーン、教育などの分野の信頼できるデータを接続し整理します。
3. Phala：Web3のプライバシーレイヤーを構築し、開発者が機密計算環境でスマートコントラクトを実行できるようにします。
4. PEAQ：機械経済にインフラを提供し、人と設備が実際のタスクを完了することで報酬を得る。
5. Bittensor：オープンマーケットを創出し、AIモデルがここで競争と協力を行い、最良の出力を提供します。

! 【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-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp)

まとめ

分散化AIは、インテリジェントシステムの発展における新たな方向性を示しており、従来の中心化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。この新しいシステムは権力を分散し、プライバシーを保護し、世界を変える道具を共に形成するために、グローバルな参加者を招待します。

技術の進歩と社会のAIガバナンスに対する深い考察が進む中、分散化AIは将来的にますます重要な役割を果たし、AI技術をより公平で透明性があり包括的な方向に進めることが期待されています。