このテキストでは、人工知能 (AI)、分散型インフラストラクチャ、規制、AI の将来をテーマとした Consensus 2022 カンファレンスのパネル ディスカッションについて説明しています。パネリストには、Chainaracy の Micah Zhang、DeepMind の Chris Rhodes、Circle の Dan DeSilva が含まれていました。
マイクロソフトは、人工知能 (AI) が現在の時代を大きく形作る画期的なテクノロジーであるという見方をしています。同社は一貫して AI 研究と金融の進歩を先導してきました。
シアトルのハイテク巨人であるマイクロソフトは、現時点では暗号通貨の世界に積極的に関わっていないかもしれないが、その発展を注意深く見守っていることは確かだ。ブロックチェーン技術と人工知能の間の潜在的な相乗効果は、彼らにとって特に興味深いものです。
ニューヨーク市で開催されたコーネル ブロックチェーン カンファレンス中、出席者はこれらの先進テクノロジーの潜在的な統合に関するマイクロソフトの見解を知りたがっていました。 Microsoft のデジタル変革、ブロックチェーン、クラウド サプライ チェーン担当ディレクターであるヨーク ローズ氏は、この質問に答えました。
「彼は、これら 2 つのテクノロジーの進歩を組み合わせることで、強力なエージェントを開発できると信じています。私たちは、その可能性を最大限に探求し始めたばかりです。」
「Crypto x AI」パネルディスコースでは、独自のブロックチェーンを持つことについての Microsoft の視点が、Reforge の共同創設者でゼネラルパートナーである Alex Lin によってさらに深く検討され、質問が投げかけられました。
暗号通貨のダイナミックな世界では、興味深いプロジェクトや取り組みが数多く進行中です。ローズ氏はこれを認め、「すでに賑わっているシーンにこれ以上興味深いものを追加する必要はない」と述べた。あるいは、「暗号通貨では魅力的なことがたくさん起こっているのに、なぜ車輪を再発明する必要があるのでしょう?」
Microsoft アナリストとして、私はこのように表現します。 現在、私たちのチームの主な目標は、既存のテクノロジーのパフォーマンスを向上させることであり、特に最適化を高めるためのレイヤー 2 ブロックチェーン ロールアップの実装に重点を置くことです。ローズ氏はさらに次のように強調した。
「しかし、私たち（マイクロソフト）が L1 ブロックチェーンを構築することはあるでしょうか?私はそうは思わない。”
仮想通貨は「有利な立場にある」
4月26日のコーネル工科大学のイベントでは、ローズ氏とリン氏に、PayPalのデジタル通貨部門でCFOを務めるニール・デシルバ氏がステージに同行した。マット・スティーブンソン、パンテラの研究責任者。 Hyperbolic Labs の CEO 兼共同創設者、Jasper Zhang 氏。
アナリストとして、私はスティーブンソンの視点を次のように解釈します。暗号は、特定の種類の高度な人工知能 (AI)、特に変換モデルや拡散モデルにとって不可欠なインフラストラクチャまたは基礎技術として機能する可能性があります。これは、分散型マルチエージェント AI の将来に向けた予想される傾向を考えると、特に重要です。
その重要性にもかかわらず、仮想通貨は人工知能 (AI) の優位性に後退する可能性があります。ローズ氏によると、AI という大きな波により、暗号通貨/ブロックチェーンや Web3 などの他の新興分野のための余地が少なくなることがよくあります。
アナリストとして、私はブロックチェーン ネットワークと人工知能の間の交差または共生関係が大きな関心の対象であることに気づきました。ただし、このトピックに関する誇張された主張に注意することが重要です。場合によっては、何が現実に基づいているのか、何が単なる誇大広告であるのかを区別するのが難しい場合があります。
分散型グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) のトピックを研究している研究者として、私は、このテクノロジをめぐってかなりの議論が行われているにもかかわらず、本質的な側面であるレイテンシーに焦点が当てられていないように見えることに気づきました。遅延とは、データがネットワーク上を移動するのにかかる時間を指します。
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アナリストとして、私は集中型 AI ネットワークが大規模なデータ処理センターに直接接続されているため、比較的迅速に応答や提案を提供できることに気づきました。しかし、Lin 氏によると、分散型ネットワークではこの利点が待ち時間の問題によって上回ります。簡単に言うと、分散システムでは、単一の中央ハブが存在しないため、データの移動と処理に時間がかかる可能性があります。
アナリストとして、私は Hyperbolic Labs の Zhang 氏の見解に遭遇しました。彼は、推論の観点からブロックチェーンなどの分散型ネットワークに課せられる課題について疑問を表明しました。しかし、彼の見解では、「推論は実現可能」です。
テキサスにあるデータセンターを備えた集中ネットワークが、英国から発信されたユーザーのリクエストを処理します。このデータ要求では、大西洋を越えてテキサスに到着し、その後戻ってくる必要があり、大幅な遅延が発生します。 （張氏の発言）
仮想通貨投資家として、適度な規模の分散型ネットワークを持つことはいくつかの利点をもたらすと言えます。たとえば、リクエストの処理を遠くのサーバーに依存する代わりに、ロンドンの近くのノードをすぐに見つけて処理することができました。このアプローチにより、通信のオーバーヘッドが大幅に削減され、トランザクション プロセス全体がより効率的になります。
Zhang 氏によると、Hyperbolic Labs は最近、分散型システムに AI 推論インターフェイスを導入し、集中型システムから得られる遅延結果と同様の遅延結果を実現しました。
成長傾向: 小さな言語モデル
今日の人工知能をめぐる議論のかなりの部分は、大量の計算リソースを必要とする大規模言語モデル (LLM) を中心に展開しています。それにもかかわらず、Rhodes 氏が指摘するように、モバイル デバイスやラップトップで効果的に動作するために、より小規模な言語モデルが開発されるエッジ AI への傾向も高まっています。
「特定のワークロードに合わせてモデルが小さくなっているため、エッジで利用できるコンピューティングが大幅に増え、実際にはそれをより多く活用できるようになります。」
Microsoft は、Phi-3 シリーズのオープン モデルからコンパクトな言語 AI モデルの作成に取り組んでいます。これらのモデルは、トレーニングに必要なデータと操作に必要な計算リソースが少なくなります。 Rhodes 氏によると、それらの能力はより大きな言語モデルの能力とほぼ同等になりつつあります。
規制当局はAIを視野に入れている
今後数年のうちに、仮想通貨が受けた監視と同様に、AI は世界中の規制機関から重大な調査にさらされる可能性があります。パネルは政府の規則や規制に関してどのような課題を予測しましたか?
「リン氏の見解によれば、米国は規制に苦戦しているという。リン氏は、一例として証券取引委員会（SEC）が仮想通貨に対して採用した厳格な規制措置を言及した。さらに、SECのゲンスラー委員長は最近、AIに対する規制監視を強化する計画を発表した」デジタル資産に対する現在の規制を超える技術です。」
7 か月前、大手フィンテック企業である PayPal は、PayPal USD (PYUSD) という独自のドル裏付けデジタル通貨を導入しました。この展開を受けて、リン氏は米国の規制状況に関するデシルバ氏の見解を聞きたいと考えていました。
「デシルバによれば、米国は規制に関しては無能ではない。米国の土壌から生まれる豊富な創意工夫と進歩を目撃してください。」
私はアナリストとして、規制機関とのやり取りにおける課題を理解しています。ただし、その主な役割は消費者の安全を確保することであることを念頭に置くことが重要です。彼らは顧客に損害が及ぶ可能性を防ぐために熱心に取り組んでいます。その意図には何も悪意はありません。
「自社のテクノロジーやイノベーションを何百万、何十億もの顧客に利用してもらいたいなら、規制当局と連携する必要がある。」
欧州連合など他の地域がステーブルコイン発行者の受け入れを強めているにもかかわらず、米国は依然として慎重だ。ただし、迅速に行動を起こさなければ、このためらいが機会損失につながる可能性があります。 「迅速に行動しなければ、そのアドバンテージは失われてしまうだろう」とデシルバ氏は認めた。 「米国はこの問題に関して必要な緊急性を確立するという課題に直面している。」
人工知能 (AI) の適切な制御レベルを調整することは、不透明または「ブラック ボックス」と表現されることが多い AI の複雑な意思決定メカニズムにより、複雑な作業になる可能性があります。この透明性の欠如を考慮すると、規制当局は潜在的な消費者被害を防ぐのが難しいと感じるかもしれません。デシルバ氏が指摘したように、「彼らはこの問題に対処する上で重大な苦戦に直面することになるだろう。」
その本質的な透明性、変更不可能な記録、堅牢な追跡機能を考慮すると、その状況をめぐる不透明さは、むしろブロックチェーン技術にとって貴重なチャンスとなる可能性があります。 （林さん曰く）
「ブロックチェーンを一種の主や救世主として登場させて、『規制当局の皆さん、私たちはこれらのブラックボックスに関連する不透明さを一掃できるこのメカニズムを持っています』と言うことができます。」
なぜAGIなのか？
ディスカッションの最後に、リン氏は、今後 5 ～ 10 年以内に汎用人工知能 (AGI) を実現する可能性についてパネルメンバーに質問をしました。さらに、彼らは、近い将来実現する可能性のある AI の潜在的な発展について説明するよう求められました。
仮想通貨投資家として、私は人工知能（AI）が企業と個人の両方にとって大きな変革をもたらす技術革命の瀬戸際にあると強く信じています。 AI が現在の能力を超えて、今日のインターネットと同じように、すべての人にとって不可欠なツールになるまで、そう長くはかからないでしょう。業界や規模に関係なく、すべての企業は明日の市場で競争力を維持するために AI を導入する必要があります。
今後 5 ～ 10 年以内に、AGI (汎用人工知能) が現実になると私は信じています。 AI モデルが現在どれほど急速に進歩しているかを観察してください。分散型インフラストラクチャを利用することで、計算リソースを統合し、アクセス可能な GPU の量を大幅に増やすことができます。この拡大により、大規模な組織の進捗が促進されるだけでなく、小規模な参加者もこの取り組みに参加できるようになります。
暗号通貨投資家として、私は今後 3 年以内にゼロ知識証明 (ZK 証明) を超えるだろうと信じています。この予測は、完全準同型暗号化 (FHE) が引き継ぐだろうという私の理解に基づいています。 FHE は、暗号化されたデータを最初に復号化することなく計算できるようにする革新的なテクノロジであり、信頼されていないドメインでもゼロトラストを保証します。
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プライバシー アナリストとして、私は完全準同型暗号化 (FHE) がプライバシーに関する数多くの懸念事項に対処する上で大きな期待を持っていると断言できます。その潜在的な用途は、ヘルスケア分野で特に注目に値します。たとえば、FHE は、機密の個人データを扱う臨床試験のセキュリティと機密性を大幅に強化できます。
ローズ氏は、ウォートンスクールでのモリック氏の言葉を詳しく語り、「あなたたちが現在採用しているAIテクノロジーは、あなたたちがこれまで遭遇するAIの最も初歩的な形態を表している」と述べた。同様に、ZK 証明と完全準同型暗号化は、現時点では最適とは言えません。しかし、ローズ氏によると、プライバシーを保護するために設計されたコンピューティング フレームワークの進歩により、将来的には大幅に改善されるでしょう。
デシルバ氏は、数十年にわたるテクノロジー業界と金融業界にわたる豊富な経験を持ち、数多くの具体的な予測が展開されるのを目撃してきました。それでも、彼は聴衆に、「私はいつも、楽観主義が優勢であると感じている」と語った。
「つまり、私の予測では、あなたは時間内に AGI に到達し、それは人々にとって有益なものになるでしょう。それには全員の努力が必要だ。」
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2024-05-16 16:54