AI＆Crypto：これらの3つの領域が注目される価値がある

分散型 MLOps、分散型ハードウェア、ブロックチェーンベースのソーシング ソリューションは、AI のより分散型で包括的な未来への道を開きます。

執筆者:io.net

コンパイラ: Alex Liu, Foresight News

人工知能は急速に世界で最も中央集権化された力の1つとなっています。人工知能の開発と展開には、多くのリソースが必要です-資本、先進的な計算能力、高度に専門化された人材を含む。もちろん、資金力のある組織だけが先端インフラストラクチャへの投資やトップレベルの人材の獲得に向けて能力を持っていますが、規模の小さい企業は追いつくのが難しいです。

従来、MLOps（Machine Learning Operations、機械学習トレーニング）は大規模な組織によって管理され、これらの組織がデータ収集からモデルトレーニングおよび展開までを内部で管理していました。この閉鎖的なエコシステムは人材とリソースを独占し、スタートアップ企業や小規模企業に大きな障壁を生み出していました。

ブロックチェーンの最もエキサイティングな中心化への挑戦の1つは、分散化され、許可なしで人工知能モデルをサポートすることです。分散コミュニティを活用して、少数の参加者が人工知能領域を支配することを防ぐために、LLM（Large Language Model）の展開プロセスの各段階を保護、検証、微調整、および検証することができます。

io.netは人工知能とブロックチェーンの交差点を密かに追っており、再構築可能な3つの重要な領域を特定しています。

分散型 MLOps

従来のMLOpsでは、大手テクノロジー企業が優位に立っています。彼らはリソースを独占し、人材を内部で運営しています。一方、分散化されたMLOpsでは、ブロックチェーンとトークンインセンティブを使用して分散ネットワークを作成し、より広範な人々が人工知能開発ライフサイクル全体に参加できるようにしています。

データマーキングからモデル微調整まで、分散ネットワークはより効率的で公平な拡張が可能です。人材プールは需要や複雑さに応じて調整され、このアプローチは通常、資金力のある企業の専門領域に人材が集中する場合に特に効果的です。

CrunchDaoを例に取ると、彼らはKaggleに似た分散化モデルを構築しており、AIの専門家はそこで取引会社の問題を解決するために競争することができます。特定のデータセットがますます一般的になるにつれ、企業はますますこれらの専門家ネットワークに頼るようになり、「循環する人々」を監督、微調整、最適化する役割を果たします。別のプロジェクトであるCodigoでは、似たような方法を使用して、分散化されたネットワークを構築しています。開発者はトークンを獲得して、暗号資産特有の言語モデルを訓練および改善します。

分散ハードウェア

現在、人工知能の開発における最大の障害の1つは、NvidiaのA100やH100などの最先端のGPUを入手することです。これらは大規模な人工知能モデルのトレーニングに不可欠ですが、そのコストはほとんどの新興企業にとって高すぎます。一方で、AWSなどの企業はNvidiaと直接取引を行っており、小規模企業のアクセスをさらに制限しています。

これはなぜ io.net のようなブロックチェーンベースの分散モデルが必要なのです。人々が空きGPUを通貨化できるようにすることで（それがデータセンターにある場合でも、マイニング施設にある場合でも、さらにはゲーム機にある場合でも）、小規模企業は必要な計算能力を極めて低コストで手に入れることができます。これは許可なしであり、経済的に効率的な代替手段であり、従来のクラウドプロバイダーとは異なり、審査や高額な費用のリスクがありません。

分散型トレーサビリティ

Balaji Srinivasanの言葉通り、**「人工知能は豊富なデジタル資産であり、暗号資産は希少なデジタル資産である；人工知能は生成し、暗号資産は検証する。」**人工知能モデルが新規で、プライベートで、または著作権で保護されたデータにますます依存する一方で、デプスによる偽造の脅威が増大するにつれて、データのソースと適切なライセンスの保証がますます重要になっています。

受保护データを適切な同意なしにトレーニングする場合、著作権侵害は深刻な問題となります。これが分散化トレーサビリティソリューションの優れた点です。ブロックチェーンの透明で分散化された台帳を使用することで、データの収集から展開までのライフサイクル全体でデータを追跡し検証することができ、中央集権的な機関に頼る必要がありません。これにより信頼性、責任、データ権利の尊重が向上し、人工知能の将来の発展にとって重要な役割を果たします。01928374656574839201

まとめ

人工知能とブロックチェーン技術の融合は、中心化された脅威に挑戦する新しい方法を提供しています。分散化されたMLOps、分散ハードウェア、ブロックチェーンベースのトレーサビリティソリューションは、より公平でスケーラブルな人工知能エコシステムの構築に役立っています。これらのモデルは、ダイナミックな人材ネットワークを可能にし、アイドルコンピューティングリソースを活用し、データ信頼性を確保することで、より分散化され、包括的な人工知能の未来に道を開いています。01928374656574839201