分散型 AI が必要な理由

本質的に、AI には大きな可能性が秘められていますが、現在の AI 環境は主に、選ばれたテクノロジー大手のグループが所有するクローズドソース システムによって支配されています。これらのクローズドソース AI は、1 つのエンティティが秘密にしている独占的なモデルです。つまり、AI の内部動作とその出力を駆動するデータは、一般の監視からほとんど隠されたままです。この透明性の欠如は倫理的な問題を引き起こしており、今年初めに起きたGoogleのGemini事件のように、金銭的利益のために中毒性のあるコンテンツを宣伝したり、特定の製品や偏見を推奨したり、不正確な情報を広めたりするなど、悪用の可能性が懸念されている。

仮想通貨投資家として、私はフロンティアモデルのような高度な AI モデルのトレーニングに関連するコストが増大していることを痛感しています。予測によると、これらのモデルは今後数年間で 10 億ドル以上の費用がかかる可能性があります。 AI 開発に固有の高い資本要件とネットワーク効果は、参入に手ごわい障害を生み出し、暗号通貨市場の新規参入者が直面する課題と同様に、イノベーションや小規模プレーヤーとの競争を妨げることがよくあります。

オープンソース AI が状況をどのように改善するか

オープンソース AI を選択すると、これらの障害に別の方法で対処する手段が提供されます。独自のシステムとは異なり、オープンソース AI は基盤となるコードに誰でもアクセスできるようにし、個人が無償でコードを精査、調整、強化できるようにします。この透明性により、開発者とユーザーがこれらのモデルが個人の要件や倫理基準とどの程度一致しているかを評価できるため、信頼と責任が促進されます。最近、Meta は、使いやすさと柔軟性を強調した、初期の大規模オープンソース AI モデルである Llama 3.1 を発表し、オープンソース AI を支持しました。

オープンソース AI システムには、主に資金提供と協力に関連した独自の問題があります。これらのモデルはコストをかけずに簡単に複製またはカスタマイズできるため、収入を生み出して開発を維持することが困難になります。たとえば、Meta での Mark Zuckerberg のオープンソース化の決定は、すぐには金銭的な利益をもたらしませんでした。しかし、Meta のような多様な収入源を持つ企業にとって、これはそれほど問題ではありません。一方で、スタートアップやフリーランサーなどリソースが少ない企業にとっては、金銭的報酬がないと継続的なアップデートや機能強化が妨げられ、取り組みが分散して非効率になる可能性があるため、これが大きなハードルとなる可能性があります。

分散型 AI: 暗号化によるソリューション

一言で言えば、分散型人工知能 (AI) は、ブロックチェーン テクノロジーと暗号通貨の報酬を利用することで、従来のオープンソースおよびクローズドソースの AI 手法に代わる興味深い代替手段を提供します。制御が集中化されている従来の AI システムとは異なり、分散型 AI ネットワークは参加者間で集合的に所有、管理され、報酬が与えられます。この構造は、金銭的インセンティブで貢献者の動機を継続的に高めるトークンエコノミーを実装することで、オープンソース AI が直面する財務およびコラボレーションの課題を解決します。 NEAR、Bittensor、Allora、Sentient、Sahara などのプロジェクトは、AI モデルの開発と強化における参加者にネイティブ トークンで報酬を与え、開発者にとって継続的な開発を維持できる経済的に実行可能なモデルを育成することを目的とした分散型ネットワークの例です。

私たちの持株会社DCGの傘下にある私の職場では、前日、Bittensorネットワーク内で最先端の分散型人工知能技術を開発することに重点を置く、Yumaという名前の新事業体を設立する意向を発表した。

私はアナリストとして、Sahara、Grass、Masa などの分散型 AI ネットワークが採用する革新的なアプローチを研究しています。これらのネットワークは、個人データの貢献に対してユーザーに報酬を与えるという概念の先駆者です。これらのネットワークでは、私の個人データが Sahara でモデルをトレーニングするために利用されると、報酬としてトークンを受け取ります。このシナリオは、ブロックチェーンによって促進される経済的インセンティブが、データの貢献を奨励することでオープンソース AI ネットワークを刺激し、これまで Reddit のような高価な独自データソースへのアクセスを制限していた従来の財政的障壁を回避できることを強調しています。

分散型 AI は、分散型ガバナンスを通じて調整も強化します。 OpenAI の場合、企業取締役会は大きな波及効果をもたらす可能性のある重要な決定を管理します。たとえば、昨年、政府はサム・アルトマン氏の解雇を決定したが、この決定は最終的には覆された。対照的に、これらの分散型 AI ネットワークは公開されており、最終的にはトークン所有者によって管理される可能性があります。これにより、選ばれた少数の人々だけの目標ではなく、コミュニティの目標に沿った方法で集団的な意思決定とリソースの割り当てが可能になります。

AI の影響力が拡大し続けるにつれ、より透明性があり、アクセスしやすく、持続可能な開発モデルの必要性がますます高まっています。オープンソース AI はクローズドソース システムに比べて大幅な改善をもたらしますが、資金調達と調整の分野ではまだ不十分です。分散型 AI カテゴリはまだ初期段階にありますが、経済的インセンティブを協調的なイノベーションと調整し、すべての利害関係者に利益をもたらす方法で AI テクノロジーを確実に進化させることにより、これらの問題のいくつかに対する説得力のある解決策を提供します。

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