かつて、スタートアップ企業は、そのスピード、機敏性、起業家文化により、組織の慣性の束縛から解放され、長期にわたり技術革新をリードしてきました。 **しかし、これはすべて人工知能の時代によって書き換えられます。 **これまで、画期的な AI 製品の開発者は、Microsoft の OpenAI、Nvidia、Google、さらには Meta などの伝統的なテクノロジー大手でした。
ディープフェイクを識別するには、元のコンテンツの作成者に固有のデジタル署名を使用して暗号証拠を生成できます。この署名は、作成者だけが知っており、誰もが利用できる公開鍵によって検証できる秘密鍵を使用して作成できます。署名があることは、そのコンテンツが人間であれ AI であれ、元の作成者によって作成されたことを証明し、コンテンツへの許可された変更または許可されていない変更を検証します。
AI が生成した概要: AI は、特にディープフェイクやコンテンツの不正使用など、社会に重大な脅威をもたらす可能性がありますが、デジタル署名を使用した作成者証明や、IPFS やマークル ツリーを使用した真正性証明などの Web3 テクノロジー、デジタルの信頼性コンテンツを検証できるため、不正な変更を防止し、AI に基準を提供できます。
DePIN の多次元分析は人工知能にどのように役立ちますか?
かつて、スタートアップ企業は、そのスピード、機敏性、起業家文化により、組織の慣性の束縛から解放され、長期にわたり技術革新をリードしてきました。 **しかし、これはすべて人工知能の時代によって書き換えられます。 **これまで、画期的な AI 製品の開発者は、Microsoft の OpenAI、Nvidia、Google、さらには Meta などの伝統的なテクノロジー大手でした。
**どうしたの？ **今回巨人はなぜ先発に勝てたのか？スタートアップ企業は優れたコードを書くことができますが、テクノロジー大手と比べていくつかの障害に直面しています。
では、なぜブロックチェーン技術が必要なのでしょうか?それは人工知能とどこで交差するのでしょうか？すべての問題を一度に解決できるわけではありませんが、Web3 の 分散物理インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN) は、上記の問題を解決する条件を作り出します。以下では、DePIN の背後にあるテクノロジーが人工知能にどのように役立つかを、主に 4 つの次元から説明します。
下：
※ **「web3」**とは次世代インターネットのことであり、ブロックチェーン技術などの既存技術がその有機的な構成要素です。
1. インフラストラクチャのコストを削減する (コンピューティングとストレージ)
インフラストラクチャの手頃な価格がどれほど重要であるか (人工知能のインフラストラクチャとは、データのコンピューティング、送信、保存にかかるハードウェアのコストを指します)、カルロタ ペレスの技術革命理論では、この理論では技術的なブレークスルーには次の 2 つが含まれると提案されています。段階:
出典: カルロタ・ペレスの技術革命理論
ChatGPT などの試みが市場適合性と顧客の需要を実証した今、AI が導入段階に入ったと感じる人もいるかもしれません。 **しかし、AI には重要な部分が欠けています。それは、価格に敏感な新興企業が構築して実験するための過剰なインフラストラクチャです。 **
＃＃＃ 質問
現在の物理インフラストラクチャ分野は、主に AWS、GCP、Azure、Nvidia、Cloudflare、Akamai などの垂直統合型寡占によって独占されており、高い利益率を誇る業界であり、コモディティ コンピューティング ハードウェアにおける AWS の粗利益率は 2000 年と推定されています。 61%。したがって、AI分野、特にLLM分野への新規参入者は、非常に高い計算コストに直面しなければなりません。
出典: レイヤーごとの分析 - LLM 検索のアーキテクチャとコスト
＃＃＃ 解決
Filecoin (インターネット レベルのハードウェアの収集と分散データ ストレージの提供に焦点を当てた、2014 年に誕生した DePIN の先駆者)、Bacalhau、Gensyn.ai、レンダー ネットワーク、ExaBits (CPU/GPU の供給と需要を一致させるための調整層) などの DePIN ネットワーク次の 3 つの側面により、インフラストラクチャ コストを 75% ～ 90% 以上節約できます。
1. 供給曲線を押し上げ、市場競争を刺激します
DePIN は、ハードウェア サプライヤーがサービス プロバイダーになる平等な機会を提供します。これは、誰もが「マイナー」として参加し、CPU/GPU やストレージの能力を金銭的な報酬と交換できる市場を生み出し、それによって既存のプロバイダーとの競争を生み出します。
AWS のような企業が、ユーザー インターフェイス、運用、垂直統合において 17 年ぶりに有利なスタートを切っているのは間違いありませんが、**DePIN は、一元化されたサプライヤーからの価格設定を受け入れることができない新しい顧客ベースを引きつけています。 **Ebay がブルーミングデールと直接競合するのではなく、同様のニーズを満たすために より経済的な代替品を提供しているのと同じように、分散ストレージ ネットワークは集中型のサプライヤーに取って代わるものではなく、価格に敏感なユーザー グループにサービスを提供するように設計されています。
2. 暗号化された経済設計を通じて市場の経済バランスを促進
DePIN によって作成された補助金メカニズムにより、ハードウェア サプライヤーがネットワークに参加するよう誘導できるため、エンド ユーザーのコストが削減されます。原則として、Web2 と Web3 の AWS と Filecoin ストレージ プロバイダーのコストと収益を確認できます。
**顧客は価格の割引を受けられます: **DePIN ネットワークは競争市場を生み出し、Bertrand スタイルの競争を導入することで、顧客の支払い手数料を削減します。比較すると、AWS EC2 が存続するには約 55% のマージンと 31% の全体マージンが必要です。 DePIN ネットワークによって提供される トークン インセンティブ/ブロック報酬も 新しい収入源です。 Filecoin のコンテキストでは、ストレージプロバイダーがホストする実際のデータが多ければ多いほど、より多くのブロック報酬 (トークン) を獲得できます。 **したがって、ストレージプロバイダーには、より多くの顧客を引きつけて取引を成立させ、収益を増やすインセンティブがあります。 **いくつかの新興コンピューティング DePIN ネットワークのトークン構造は未公開のままですが、おそらく同様のパターンに従います。同様のネットワークには次のようなものがあります。
3. オーバーヘッド コストの削減: Bacalhau、exaBITS、その他の DePIN ネットワークと IPFS/コンテンツ アドレス可能ストレージの利点は次のとおりです。
AI が生成した概要: AI には、DePIN が提供する手頃な価格のインフラストラクチャが必要ですが、インフラストラクチャ市場は現在、垂直統合された寡占企業によって独占されています。 Filecoin、Bacalhau、Render Network、ExaBits などの DePIN ネットワークは、ハードウェア サプライヤーになる機会を民主化し、競争を導入し、暗号経済設計を通じて市場経済バランスを維持し、コストを 75% ～ 90% 以上削減し、諸経費を削減します。
2. 作成者と人格を検証する
＃＃＃ 質問
最近の調査によると、** AI 学者の 50% が、AI が人間に壊滅的な危害を与える可能性は 10% を超えていると考えています。 **
AIによる社会混乱が生じているにもかかわらず、規制や技術仕様が整備されていない状態が「リバースローブ」と呼ばれ、警戒が必要だ。
たとえば、このTwitterビデオでは、ポッドキャストホストのジョー・ローガンと保守派コメンテーターのベン・シャピロが映画「レミーのおいしいレストラン」について議論していますが、このビデオはAIが生成したものです。
出典: ブルームバーグ
AI の社会的影響が、偽のブログ、会話、画像によって引き起こされる問題をはるかに超えて広がっていることは注目に値します。
では、Web3にAI関連の仕様を追加することはできるのでしょうか？
＃＃＃ 解決
暗号化チェーン上の出所証明を使用して、個人証明と作成者証明を提供します
ブロックチェーン技術を真に機能させる - 不変のオンチェーン履歴を含む分散台帳として、デジタル コンテンツの信頼性をコンテンツ暗号証明を通じて検証できます。
作成者の証明および個人の証明としてのデジタル署名
ディープフェイクを識別するには、元のコンテンツの作成者に固有のデジタル署名を使用して暗号証拠を生成できます。この署名は、作成者だけが知っており、誰もが利用できる公開鍵によって検証できる秘密鍵を使用して作成できます。署名があることは、そのコンテンツが人間であれ AI であれ、元の作成者によって作成されたことを証明し、コンテンツへの許可された変更または許可されていない変更を検証します。
真正性証明に IPFS とマークル ツリーを使用
IPFS は、コンテンツ アドレス指定とマークル ツリーを使用して大規模なデータセットを参照するための分散プロトコルです。ファイルの内容が受信されて変更されたことを証明するために、マークル プルーフが生成されます。マークル プルーフは、マークル ツリー内の特定のデータ ブロックの位置を示すハッシュの文字列です。変更が行われるたびに、ハッシュがマークル ツリーに追加され、ファイル変更の証拠が提供されます。
**暗号化スキームの問題点は、インセンティブ メカニズムです。結局のところ、ディープフェイク作成者を特定することで社会への悪影響を軽減できますが、同じような経済的利益はもたらされません。この責任は、Twitter、Meta、Google などの主流メディア配信プラットフォームにある可能性が高く、実際にそのとおりです。 **では、なぜブロックチェーンが必要なのでしょうか? **
その答えは、ブロックチェーンの暗号署名と信頼性の証明** がより効率的で、検証可能で、確実であるということです。 **現在、ディープフェイクを検出するプロセスでは、主に機械学習アルゴリズム (Meta の「ディープフェイク検出チャレンジ」、Google の「非対称数値」(ANS)、および c2pa など) を使用して、ビジュアル コンテンツの規則性と異常を特定しています。**しかし、多くの場合、 **精度が十分ではなく、ディープフェイクの開発速度に遅れをとっています **一般に、信頼性を判断するには手動によるレビューが必要ですが、これは非効率的でコストがかかります。
いつかすべてのコンテンツに暗号署名が付けられ、誰もが作成元を検証できるようになり、改ざんや偽造にフラグを立てることができれば、私たちは美しい世界を迎えることになるでしょう。
AI が生成した概要: AI は、特にディープフェイクやコンテンツの不正使用など、社会に重大な脅威をもたらす可能性がありますが、デジタル署名を使用した作成者証明や、IPFS やマークル ツリーを使用した真正性証明などの Web3 テクノロジー、デジタルの信頼性コンテンツを検証できるため、不正な変更を防止し、AI に基準を提供できます。
3. AIの民主化
＃＃＃ 質問
現在の AI は、独自のデータと独自のアルゴリズムで構成されるブラック ボックスです。大手テクノロジー企業である LLM の閉鎖的な性質は、私の目には 「AI 民主主義」 を殺しました。つまり、すべての開発者、さらにはユーザーさえも LLM モデルにアルゴリズムとデータを提供でき、モデルが収益を上げた場合には利益の一部が支払われます（関連記事）。
AI 民主主義 = 可視性 (モデルに入力されたデータとアルゴリズムを確認できます)** + 貢献度** (データまたはアルゴリズムをモデルに貢献できます)。
＃＃＃ 解決
AI 民主主義の目的は、生成 AI モデルを一般大衆に公開し、一般大衆に関連させ、所有させることです。以下の表は、AI の現状と Web3 ブロックチェーン テクノロジーによって実現できる将来を比較したものです。
**現在のところ - **
お客様向け:
開発者向け:
ブロックチェーン結合後——
お客様向け:
ユーザーは、微調整の基礎としてフィードバック (バイアス、コンテンツのモデレーション、出力に関する詳細なフィードバックなど) を提供できます。
ユーザーは、モデルが利益を上げた後、利益と引き換えにデータを提供することを選択できます
開発者向け:
Web2 のオープン ソース プラットフォームも妥協策を提供するという人もいますが、その効果は理想的ではありません。関連する議論については、exaBITS のブログ投稿を参照してください。
AI 生成の概要: 大手ハイテク企業の閉鎖的な LLM は「AI 民主主義」を殺します。つまり、すべての開発者またはユーザーが LLM モデルにアルゴリズムとデータを提供し、モデルが収益性を上げた場合には利益の一部を得ることができます。 AI は一般に公開され、一般に関連し、一般の人が所有するものでなければなりません。ブロックチェーン ネットワークの助けを借りて、ユーザーはフィードバックを提供し、実現された利益と引き換えにモデルにデータを提供することができ、開発者はアルゴリズムを組み合わせて微調整するための可視性と検証可能なソースを取得することもできます。コンテンツ アドレッシング/IPFS や Urbit などの Web3 イノベーションにより、データとアルゴリズムの主権が可能になります。トレーニング データ出力の再現性は、ブロックチェーンの不変の過去の ETL 操作とクエリの記録によっても可能になります。
4. データ貢献報酬メカニズムをセットアップする
＃＃＃ 質問
現在、最も価値のある消費者データは大手テクノロジー企業の独占的な資産であり、中核的なビジネス上の障壁となっています。テクノロジー大手には、このデータを外部の関係者と共有するインセンティブがありません。
では、なぜ作成者やユーザーから直接データを取得できないのでしょうか?なぜデータを公開リソースにし、データを提供し、データサイエンティストが使用できるようにオープンソースにすることができないのでしょうか?
簡単に言えば、インセンティブメカニズムと調整メカニズムの欠如が原因です。データの維持と ETL (抽出、変換、ロード) の実行には、大きなオーバーヘッド コストがかかります。実際、2030 年には、コンピューティング コストを除いて、データ ストレージだけでも 7,770 億ドルの産業になるでしょう。データ処理の作業とコストを無料で引き受ける人はいません。
OpenAI を見てみますと、当初はオープンソースかつ非営利であることが設定されていましたが、コストの実現が難しく、コストをカバーできませんでした。 2019年、OpenAIはマイクロソフトからの資本注入を受け入れなければならず、アルゴリズムは公開されなくなった。 OpenAIは2024年までに10億ドルの収益をあげると予想されている。
＃＃＃ 解決
Web3 は、「dataDAO」という名前の新しいメカニズムを導入しています。これは、AI モデル所有者とデータ貢献者間の収入の再分配を促進し、クラウドソーシングによるデータ貢献に対するインセンティブ層を作成します。紙面の都合上、ここでは展開しませんが、さらに詳しく知りたい場合は、次の 2 つの記事をご覧ください。
一般に、DePIN は異なるアプローチを採用し、Web3 と AI のイノベーションを促進するための新しいハードウェア エネルギーを提供しました。テクノロジー大手が AI 業界を独占する一方で、新興プレーヤーはブロックチェーン テクノロジーを活用して争いに参加できます: DePIN ネットワークはコンピューティング コストを下げることで参入障壁を下げます; ブロックチェーンの検証可能かつ分散された性質により、真にオープンな AI が可能になります; 革新的なメカニズムなどdataDAO がデータの投稿を奨励するにつれて、ブロックチェーンの不変性と耐改ざん機能により作成者の身元証明書が提供され、AI の社会的悪影響に関する人々の懸念が払拭されます。