##### HodlX ゲスト投稿 あなたの投稿を提出するAIは驚異的な速さで進化しており、自律エージェントは市場の分析、病気の診断、コードの作成、採用決定を行うことができるようになっています。しかし、能力が増すにつれて、より深い不安も増していきます – これらのエージェントを誰が管理し、どのようなルールで運営されるのでしょうか？少数の企業がアクセス、パフォーマンス、そして整合性を管理しています。この知能データの中央集権化は、疑念と信頼の欠如を引き起こします。AIへの信頼(人工知能)は、単にそれが機能するかどうかだけではありません。それは誰がそれを制御し、どのように進化し、その行動が監査、質疑、改善できるかに関わっています。中央集権型システムでは、そういった疑問は、あっても、閉ざされた扉の向こうで答えられます。ブロックチェーンとWeb 3.0技術は、設計原則としての分散化という魅力的な選択肢を提供します。企業を信頼するのではなく、システムを検証します。善意に頼るのではなく、プロトコルに依存します。**中央集権型AIにおける信頼性の問題**独自のAIモデルのブラックボックス的な性質は透明性を制限します。それらのトレーニングデータ、最適化戦略、更新サイクルは不透明です。さらに悪いことに、これらのモデルはしばしば高リスクの環境で運用され、人々の財政、健康、または権利に影響を与える決定を下します。これらの決定がどのように行われるかを明確に理解しない限り、信頼は盲目的になります。インフラの集中もあります。高度なAIのためのコンピューティングリソース、データパイプライン、デプロイメントチャネルは主にプライベートデータセンターに housed されています。これにより失敗のポイントが生まれ、エンドユーザーが形作ったり問いただしたりできないインテリジェンスの受動的な消費者となるという権力の不均衡が強化されます。インセンティブ構造が問題を複雑にしています。従来のAI開発には、検証可能な貢献に報酬を与えたり、有害な行動を罰したりする仕組みが欠けています。行動を誤るエージェントは、その所有者が介入しない限りコストを負担しません。そして、その所有者は倫理よりも利益を優先する可能性があります。**ブロックチェーンがもたらすもの**ブロックチェーンは、AIシステムが透明でプログラム可能な方法で管理、監査、インセンティブを受けることができる信頼不要のアーキテクチャを提供します。それが可能にする最も深い変化の一つは、AIスタックに直接責任を組み込む能力です。評判は定量化されるようになる。例えば、ABTs (AgentBound Tokens)は、AIエージェントの行動を追跡するために提案された非移転可能な暗号証明書です。エージェントが高リスクな行動を行いたい場合、その評判を賭けなければなりません。悪行はスラッシングの結果を招き、良いパフォーマンスはその信頼性を強化します。これにより、エージェントのインセンティブと人間の期待との間に経済的な整合性が生まれます。ブロックチェーンは、監査可能性も導入します。データの出所、トレーニング履歴、意思決定ログをオンチェーンで記録することにより、ステークホルダーはモデルが特定の選択をした理由と方法を検証できます。インフラの分散化も同様に重要です。今日のAIは、中央集権的なデータセンターの物理的および経済的制約によってボトルネックになっています。DePINやIPFSのような分散ストレージシステムの台頭により、AIワークロードはグローバルな参加者に分散させることができます。これによりコストが削減され、レジリエンスが向上し、誰がモデルを構築、訓練、展開するかという独占が打破されます。**マルチエージェントシステムには共有レールが必要です**自律エージェントは孤立した存在ではありません。ますます、彼らは物流の調整、価格サービス、またはサプライチェーンの最適化を行うために相互作用しなければなりません。共有されたプロトコルと相互運用可能な標準がなければ、これらのエージェントは自分たちのサイロの中に閉じ込められ、構成したり協力したりすることができません。パブリックブロックチェーンはエージェント間の調整のための基盤を提供します。スマートコントラクトはエージェントが強制可能な契約を結ぶことを可能にします。トークン化されたインセンティブはネットワーク全体の行動を整合させます。エージェントがコンピュートを購入し、データを販売し、結果を交渉できるサービスのマーケットプレイスが出現します - 中央集権的な仲介者に依存することなく。今日は、エージェントが半独立的に運営され、トークンをステーキングし、お互いの成果を検証し、共有された経済論理に基づいて取引を行うプロトタイプのエコシステムフレームワークを見ることができます。それはインターネットにネイティブな機械調整のためのオーバーレイネットワークです。**中央の脳なしの連合学習**異なる当事者間で機密データを共有することなくAIを共同でトレーニングすることは、大きなフロンティアです。FL (フェデレーテッドラーニング)は、データをローカルに保持し、モデルの更新のみを共有することでこれを可能にします。しかし、ほとんどのFL実装はまだ集約を調整するために中央サーバーに依存しており、これは潜在的なボトルネックおよび攻撃対象となります。DFL (decentralized Federated learning) は、この仲介者を排除します。ブロックチェーンを調整層として使用することで、更新はピアツーピアで共有され、コンセンサスによって検証され、不変的に記録されます。各参加者は、制御やプライバシーを放棄することなく、共同モデルに貢献します。トークンは高品質の更新を奨励し、毒性攻撃を罰することで、トレーニングプロセスの完全性を確保します。このアーキテクチャは、医療、金融、またはデータの機密性が最重要であり、利害関係者の多様性が不可欠な任意の分野に適しています。**オンチェーンAIのリスクとトレードオフ**どのシステムにも課題はあります。ブロックチェーンは、リアルタイムAIシステムでの使用を制限する可能性のあるレイテンシとスループットの制約をもたらします。ガバナンストークンは操作される可能性があり、設計が不十分なインセンティブスキームは逆効果の行動を引き起こすかもしれません。オンチェーンロジックは、一度展開されると変更が難しく、欠陥が見逃されるとリスクを伴います。また、セキュリティの懸念もあります。AIがオンチェーンオラクルや調整に依存している場合、基盤となるブロックチェーンへの攻撃がAIの動作に連鎖的に影響を及ぼす可能性があります。さらに、ABTのような評判システムは、操作を防ぐために強固なシビル耐性とプライバシー保護が必要です。これらはブロックチェーンを避ける理由ではありませんが、注意深い設計、形式的検証、継続的な改善へのコミットメントの必要性を浮き彫りにしています。**AIのための新しい社会契約**ブロックチェーンは、その本質においてAIにガバナンス基盤を提供します。つまり、規範をエンコードし、権力を分配し、整合性を報酬する方法です。AIを「誰が制御するのか」という問いから「制御はどのようにエンコードされ、実行され、検証されるのか？」という問いに再構築します。これは技術的な面以上に政治的に重要です。非中央集権なしのAI開発は、オープンな実験から企業の統合へと移行する可能性が高いです。ブロックチェーンは、知的システムを専有資産ではなく公共財として構築する機会を提供します。課題は、技術層、データ、モデル、インセンティブ、制御を一貫したスタックに統合することです。しかし、その道は見えています - オープンプロトコル、透明なインセンティブ、そして分散型の監視。AIはインフラのためだけにブロックチェーンを必要とするのではありません。それは正当性のためにも必要です。自律エージェントの世界では、信頼は副産物ではなく、設計される必要があります。ブロックチェーンは、まさにそれを行うためのツールを提供してくれます。---ロマン・メルニクはDeXeの最高マーケティング責任者です。
分散型AI – なぜブロックチェーンが欠けているガバナンス層なのか - The Daily Hodl
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AIは驚異的な速さで進化しており、自律エージェントは市場の分析、病気の診断、コードの作成、採用決定を行うことができるようになっています。
しかし、能力が増すにつれて、より深い不安も増していきます – これらのエージェントを誰が管理し、どのようなルールで運営されるのでしょうか？
少数の企業がアクセス、パフォーマンス、そして整合性を管理しています。この知能データの中央集権化は、疑念と信頼の欠如を引き起こします。
AIへの信頼(人工知能)は、単にそれが機能するかどうかだけではありません。それは誰がそれを制御し、どのように進化し、その行動が監査、質疑、改善できるかに関わっています。
中央集権型システムでは、そういった疑問は、あっても、閉ざされた扉の向こうで答えられます。
ブロックチェーンとWeb 3.0技術は、設計原則としての分散化という魅力的な選択肢を提供します。
企業を信頼するのではなく、システムを検証します。善意に頼るのではなく、プロトコルに依存します。
中央集権型AIにおける信頼性の問題
独自のAIモデルのブラックボックス的な性質は透明性を制限します。それらのトレーニングデータ、最適化戦略、更新サイクルは不透明です。
さらに悪いことに、これらのモデルはしばしば高リスクの環境で運用され、人々の財政、健康、または権利に影響を与える決定を下します。
これらの決定がどのように行われるかを明確に理解しない限り、信頼は盲目的になります。
インフラの集中もあります。高度なAIのためのコンピューティングリソース、データパイプライン、デプロイメントチャネルは主にプライベートデータセンターに housed されています。
これにより失敗のポイントが生まれ、エンドユーザーが形作ったり問いただしたりできないインテリジェンスの受動的な消費者となるという権力の不均衡が強化されます。
インセンティブ構造が問題を複雑にしています。従来のAI開発には、検証可能な貢献に報酬を与えたり、有害な行動を罰したりする仕組みが欠けています。
行動を誤るエージェントは、その所有者が介入しない限りコストを負担しません。そして、その所有者は倫理よりも利益を優先する可能性があります。
ブロックチェーンがもたらすもの
ブロックチェーンは、AIシステムが透明でプログラム可能な方法で管理、監査、インセンティブを受けることができる信頼不要のアーキテクチャを提供します。
それが可能にする最も深い変化の一つは、AIスタックに直接責任を組み込む能力です。
評判は定量化されるようになる。例えば、ABTs (AgentBound Tokens)は、AIエージェントの行動を追跡するために提案された非移転可能な暗号証明書です。
エージェントが高リスクな行動を行いたい場合、その評判を賭けなければなりません。悪行はスラッシングの結果を招き、良いパフォーマンスはその信頼性を強化します。
これにより、エージェントのインセンティブと人間の期待との間に経済的な整合性が生まれます。
ブロックチェーンは、監査可能性も導入します。データの出所、トレーニング履歴、意思決定ログをオンチェーンで記録することにより、ステークホルダーはモデルが特定の選択をした理由と方法を検証できます。
インフラの分散化も同様に重要です。今日のAIは、中央集権的なデータセンターの物理的および経済的制約によってボトルネックになっています。
DePINやIPFSのような分散ストレージシステムの台頭により、AIワークロードはグローバルな参加者に分散させることができます。
これによりコストが削減され、レジリエンスが向上し、誰がモデルを構築、訓練、展開するかという独占が打破されます。
マルチエージェントシステムには共有レールが必要です
自律エージェントは孤立した存在ではありません。ますます、彼らは物流の調整、価格サービス、またはサプライチェーンの最適化を行うために相互作用しなければなりません。
共有されたプロトコルと相互運用可能な標準がなければ、これらのエージェントは自分たちのサイロの中に閉じ込められ、構成したり協力したりすることができません。
パブリックブロックチェーンはエージェント間の調整のための基盤を提供します。スマートコントラクトはエージェントが強制可能な契約を結ぶことを可能にします。トークン化されたインセンティブはネットワーク全体の行動を整合させます。
エージェントがコンピュートを購入し、データを販売し、結果を交渉できるサービスのマーケットプレイスが出現します - 中央集権的な仲介者に依存することなく。
今日は、エージェントが半独立的に運営され、トークンをステーキングし、お互いの成果を検証し、共有された経済論理に基づいて取引を行うプロトタイプのエコシステムフレームワークを見ることができます。
それはインターネットにネイティブな機械調整のためのオーバーレイネットワークです。
中央の脳なしの連合学習
異なる当事者間で機密データを共有することなくAIを共同でトレーニングすることは、大きなフロンティアです。
FL (フェデレーテッドラーニング)は、データをローカルに保持し、モデルの更新のみを共有することでこれを可能にします。
しかし、ほとんどのFL実装はまだ集約を調整するために中央サーバーに依存しており、これは潜在的なボトルネックおよび攻撃対象となります。
DFL (decentralized Federated learning) は、この仲介者を排除します。
ブロックチェーンを調整層として使用することで、更新はピアツーピアで共有され、コンセンサスによって検証され、不変的に記録されます。
各参加者は、制御やプライバシーを放棄することなく、共同モデルに貢献します。
トークンは高品質の更新を奨励し、毒性攻撃を罰することで、トレーニングプロセスの完全性を確保します。
このアーキテクチャは、医療、金融、またはデータの機密性が最重要であり、利害関係者の多様性が不可欠な任意の分野に適しています。
オンチェーンAIのリスクとトレードオフ
どのシステムにも課題はあります。ブロックチェーンは、リアルタイムAIシステムでの使用を制限する可能性のあるレイテンシとスループットの制約をもたらします。
ガバナンストークンは操作される可能性があり、設計が不十分なインセンティブスキームは逆効果の行動を引き起こすかもしれません。
オンチェーンロジックは、一度展開されると変更が難しく、欠陥が見逃されるとリスクを伴います。
また、セキュリティの懸念もあります。AIがオンチェーンオラクルや調整に依存している場合、基盤となるブロックチェーンへの攻撃がAIの動作に連鎖的に影響を及ぼす可能性があります。
さらに、ABTのような評判システムは、操作を防ぐために強固なシビル耐性とプライバシー保護が必要です。
これらはブロックチェーンを避ける理由ではありませんが、注意深い設計、形式的検証、継続的な改善へのコミットメントの必要性を浮き彫りにしています。
AIのための新しい社会契約
ブロックチェーンは、その本質においてAIにガバナンス基盤を提供します。つまり、規範をエンコードし、権力を分配し、整合性を報酬する方法です。
AIを「誰が制御するのか」という問いから「制御はどのようにエンコードされ、実行され、検証されるのか？」という問いに再構築します。
これは技術的な面以上に政治的に重要です。非中央集権なしのAI開発は、オープンな実験から企業の統合へと移行する可能性が高いです。
ブロックチェーンは、知的システムを専有資産ではなく公共財として構築する機会を提供します。
課題は、技術層、データ、モデル、インセンティブ、制御を一貫したスタックに統合することです。
しかし、その道は見えています - オープンプロトコル、透明なインセンティブ、そして分散型の監視。AIはインフラのためだけにブロックチェーンを必要とするのではありません。それは正当性のためにも必要です。
自律エージェントの世界では、信頼は副産物ではなく、設計される必要があります。ブロックチェーンは、まさにそれを行うためのツールを提供してくれます。
ロマン・メルニクはDeXeの最高マーケティング責任者です。