トランプがAIに兆を投資するとき、誰がAIに信頼できるデータを提供しているのか？

トランプがAIに兆ドルを投資するとき、一見するとモデル、チップ、データセンターの競争のように見えますが、より深い問題を引き起こします。AIモデルが依存するデータはどのように検証され、追跡可能であるのか、トレーニングプロセスのブラックボックスと推論プロセスは監査可能か、モデル同士は協力できるのか、それともそれぞれが戦うしかないのか？

人間の言葉で言えば、私たちがAIと一緒に情報を取得する際、誰がAIが提供する情報が正しいと確信できるでしょうか。データの汚染はもはや冗談ではありません。かつて、ChatGPTの殺し屋と称されたAIアプリは、データ汚染の環境に深く陥っていました。データソースがすべて誤っている場合、提供される答えが正しいはずがありません。

現在のAIは本当に賢いのでしょうか？おそらくそうですが、どんなに賢いAIであってもモデルのトレーニングが必要です。しかし、私たちはモデルがどのデータでトレーニングされたのか知ることができず、GPUが本当に推論プロセスを完了したのかを検証することもできず、さらには複数のモデル間で相互信頼の論理を確立することもできません。

AIが次世代に本当に進むためには、これらの3つの問題を同時に解決する必要があるかもしれません。

一、トレーニングデータは信頼できて、検証可能でなければなりません。

第二に、推論プロセスは第三者モデルによって監査可能でなければなりません。

三、モデルはプラットフォームの仲介なしに計算力を調整し、タスクを交換し、成果を共有できる必要があります。

これは単に1つのモデル、1つのAPI、または1つのGPUプラットフォームだけで解決できるものではなく、AIのために真に構築されたシステムが必要です。このシステムは、データを低コストで永久的に保存し、データ自体が検査および検査を受ける権限を持つだけでなく、モデル間で推論の検証を実現し、特定の前提条件の下で計算能力を自律的に発見し、タスクを調整し、各ステップの実行を監査する能力をサポートする必要があります。

中央集権型のプラットフォームではこれは難しいですが、分散型のプラットフォームで実現することは可能なのでしょうか？また、なぜ分散型の方法を用いて実現する必要があるのでしょうか？

私は、ブロックチェーンだけが「データストレージ、データ実行、データ検証」を同じ基盤ネットワークに統合できると考えています。これはブロックチェーンの最大の魅力の一つでもあり、改ざん不可能で透明性があります。しかし、問題は、すべてのチェーンがAIの基盤として適しているわけではないということです。

もし単純に保存するだけであれば、すでにIPFSプロトコルがありますが、単純な保存だけでは不十分で、スマートコントラクトがデータを直接呼び出し、監査推論結果を行い、さらにはGPUリソースを調整して計算タスクを完了できる必要があります。これらの特性は、IPFSは言うまでもなく、ほとんどのL1やAIアプリケーションでも現在はまだ実現できていません。

もし本当に何か関連性があるとすれば、@irys_xyz にいくつかの機会があるかもしれません。Irys は従来のストレージチェーンではなく、AIのために構築されたデータ実行ネットワークを作る準備をしています。データをプログラム可能な資産として扱います。モデル同士はチェーン上でデータを読み取り、推論を検証し、計算能力を呼び出し、スマートコントラクトを通じて価格設定、権限付与、利益分配、検証を実現します。

もちろん、現在のIrysにはまだいくつか未成熟な点がありますが、この開発の方向性は正しいはずです。そして、中央集権型AIでも非中央集権型AIでも、データソースが信頼できなければ、すべての計算能力は砂の上に塔を建てるようなものであり、どんなに強力なモデルでも水中の月、鏡の中の花に過ぎません。