分散化AI：ブロックチェーン駆動のスマートな新時代

AI技術は私たちの生活に深く影響を与えています。複雑な文書の迅速な分析から創造的なブレインストーミング、さらには私たちのお気に入りの映画やテレビのキャラクターに変身する手助けまで。しかし、AIの普及に伴い、人々はそのもたらす問題についても懸念を抱き始めています。

現在、最も強力な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、そしてモデルのアップグレード時に誰が利益を得ているのかを知ることができません。クリエイターの貢献はしばしば適切に認識されず、報われません。さらに懸念されるのは、偏見が私たちの未来を形作るこれらのツールに静かに浸透する可能性があることです。

正是これらの懸念が人々をより透明で、プライバシー保護に重点を置き、よりオープンな参加を促すAIシステムを求めるようにしています。分散化AI（DeAI）が登場し、データ、計算、ガバナンスを分散化することで、AIモデルをより責任あるもの、透明なもの、包摂的なものにしています。このモデルでは、貢献者は公正な報酬を得ることができ、コミュニティはこれらの強力なツールの運用方法を共同で決定できます。

! 【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、単一の企業がデータ収集、モデルのトレーニング、出力の制御を含む全プロセスを管理しています。このような閉鎖的なモデルは、一般の人々が参加したり監視したりすることを難しくし、ユーザーがモデルの構築プロセスや潜在的な偏見を理解することを不可能にしています。

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。データは各ノードに分散され、モデルはコミュニティまたは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。このシステムは公共の協力のもとに構築されており、明確なルールと参加インセンティブメカニズムがあり、不透明なブラックボックスによって制御されているわけではありません。

分散型AIの重要性

従来のAIモデルの集中管理は多くの問題を引き起こしました：

1. 権力が過度に集中し、公共の監視が不足している。
2. 限られたデータと視点は、アルゴリズムの偏見を引き起こす可能性があります。
3. ユーザーは自分が貢献したデータに対するコントロール権が不足しています。
4. 革新は少数の企業の決定に制限される。

分散化AIは、所有権と制御権を分散させることで、より透明で公平かつ革新的なAIシステムの扉を開きました。世界中の貢献者が共同でモデルを形成し、それがより広範な視点を反映することを保証します。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ており、コードとトレーニング方法が公開され、監査と信頼の構築が容易になります。

分散型AIの技術基盤

1. 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上でデータを学習することを許可し、プライバシーを保護します。
2. 分散型コンピューティング：AIモデルのトレーニングと実行の負荷をネットワーク内の複数のマシンに分散させる。
3. ゼロ知識証明：具体的な内容を明らかにすることなくデータや操作を検証すること。

ブロックチェーン技術は分散化AIに重要なサポートを提供しました:

1. スマートコントラクト：自動的に設定されたルールを実行します。
2. オラクル：ブロックチェーンと外部世界を接続する。
3. 分散化ストレージ：トレーニングデータとモデルファイルを分散して保存する。

分散型AIの###つの利点

1. より良いプライバシー保護
2. 内蔵された透明性
3. 共有ガバナンス
4. 公正な経済的インセンティブ
5. 偏見を減らす
6. システムのレジリエンスを強化する

が直面している課題

広大な前景にもかかわらず、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：

1. スケーラビリティの問題
2. 計算リソース集約
3. 規制の不確実性
4. 断片化の可能性
5. セキュリティと信頼性の懸念 6.複雑なユーザーエクスペリエンス

分散型AIの実用化

複数のプロジェクトが分散化されたAIの実際の応用を探求しています：

1. Acurast：日常のデバイスを分散化されたクラウドの一部に変える。
2. OriginTrail:分散型ナレッジグラフを構築します。
3. Phala：Web3にプライバシー保護層を提供します。
4. PEAQ：機械経済にインフラを提供する。
5. Bittensor：オープンなAIモデルトレーニング市場を作成する。

分散化AIは、AIが少数の企業によって制御されるべきだという従来の概念に挑戦する価値観の転換を表しています。それは、権力を分散し、プライバシーを保護し、世界中の参加者がこれらの世界を変えるツールを共に形作ることを招待する、よりオープンで責任ある選択肢を提供します。

技術の不断の進展と改善に伴い、分散化AIは将来ますます重要な役割を果たすことが期待されており、私たちにより公平で透明性があり、革新的なインテリジェントシステムをもたらすでしょう。

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