はじめに
分散型AIには多くの利点がありますが、多くのリスクや課題もあります。このシリーズの第3回目として、この記事ではこれらの課題を分析し、分散型AIの将来の展望について説明します。
この方向の起業家やプロジェクトチームも、お問い合わせいただければ幸いです。
AIエージェントの発展の機会
!
AIエージェントは大規模なモデルの自然な進化であり、メモリメカニズム、タスク分解、計画能力を導入することにより、AIエージェントは環境を認識し、自律的に意思決定を行い、複雑なタスクを実行することができます。
現有の大規模モデルはテキストを生成し問題を解決することができますが、完全なタスクプランニングと実行能力を持っていません。AIエージェントはこの欠点を補い、複雑なタスクでのAIのパフォーマンスを向上させます。
**AIが核エネルギーであると言うなら、それは少数の人々の手にだけ掌握されるべきではありません。**分散化されたAIエージェントは、ブロックチェーンと暗号技術を通じて、AI技術の公正性と透明性を確保します。
将来の代理社会では、中央集権化されていないAIが必然的なトレンドとなり、既存の中央集権化されたAIシステムが直面する問題を解決するために活用されるでしょう。
データアノテーション開発の機会:
データの準備には、データ収集、クリーニング、ラベリング、および強化が含まれます。 AIによるデータの多様性の需要は、高精度でカスタマイズされたデータのラベリングへの依存を増加させました。データのラベリングには長い作業サイクルと高い人件費がかかるため、AI産業の発展を制限しています。
Web3は、経済的なインセンティブメカニズムを通じて、世界中の多くのAIデータ収集および注釈付けスタッフにアクセスし、彼らがデータの貢献から収益を得ることを可能にします。
ケース:海洋プロトコル
運行メカニズム
• 提供者（Providers）：データ提供者は自身のデータトークンを発行し、販売することで収益を得ることができます。
• 消费者（Consumers**）**：データトークンを購入または獲得して、アクセス権を得る。
• マーケットプレイス：Ocean Protocolまたは第三者によって提供される、グローバルなデータプロバイダとコンシューマをつなぎ、複数の種類や分野のデータトークンを提供するオープンで透明かつ公正なデータ取引市場。
• ネットワーク（Network）：Ocean Protocolが提供する分散型ネットワークレイヤーを指します。
• キュレーター（Curator）：生態系内でデータセットを選別し、管理し、審査する役割を指します。彼らはデータセットの出所、内容、フォーマット、ライセンスなどの情報を審査し、データセットが基準を満たし、他のユーザーに信頼され利用されることを確認します。
• 検証者（Verifier）：生態系においてデータ取引やデータサービスを検証および審査する役割を担当するものを指す。
まとめ：AIエージェントと分散型データラベリングは、現在DeAIで非常に人気のある2つの方向です。これらの開発には多くのスタートアップチームが関与しています。
分散化されたAIが直面するリスクと課題
分散型AIの将来の方向性
モデル層： AIエージェントがますます一般的になるにつれて、将来のユーザーは自分がタスクを完了するのを助けるAIエージェントに依存するようになり、モデル層とアプリケーション層を接続する鍵となります。多様なプラットフォームを持つモデルが段階的に形成され、大規模なモデルのコストは低下し続けていますが、まだ「ブラックホースレベル」のアプリケーションを実行するには時間がかかります。
トレーニングレイヤー：分散型トレーニング AIモデルの実現可能性がありますが、推論ニーズがトレーニングニーズよりもはるかに大きいため、トレーニングレイヤーは中央集権的な計算能力に依存することがあります。
パワーレイヤー：分散化されたパワーは、GPUの使用コストを効果的に削減し、現在のパワー要件に適合する企業レベルのGPUです。将来的には、エンドサイドのモデル展開において、消費者向けのGPUも有用になるでしょう。
**データレイヤー：**公開データの入手がますます困難になっています。中央集権化されていないデータ収集とデータラベリングは、将来のAIモデルのデータソースと処理の重要な手段となるでしょう。
エピローグ
新たな技術トレンドとして、分散型AIは開発の大きな可能性を秘めていますが、その道のりは課題に満ちています。 テクノロジーの継続的な進歩と市場の段階的な成熟に伴い、分散型AIは将来的により大きな役割を果たすと予想されます。 私たちはこれらの課題に目を光らせ、分散型AIの開発を推進するための革新的なソリューションを見つける必要があります。 その中で、分散型AIは、モデル、トレーニング、データ、コンピューティングパワーの4つのレベル、特にDeAIは、最も目に見えて価値を生み出す方向性の1つであると考えています。
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分散したAIのリスク、挑戦、そして将来の発展の方向性
はじめに
分散型AIには多くの利点がありますが、多くのリスクや課題もあります。このシリーズの第3回目として、この記事ではこれらの課題を分析し、分散型AIの将来の展望について説明します。
この方向の起業家やプロジェクトチームも、お問い合わせいただければ幸いです。
AIエージェントの発展の機会
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AIエージェントは大規模なモデルの自然な進化であり、メモリメカニズム、タスク分解、計画能力を導入することにより、AIエージェントは環境を認識し、自律的に意思決定を行い、複雑なタスクを実行することができます。
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現有の大規模モデルはテキストを生成し問題を解決することができますが、完全なタスクプランニングと実行能力を持っていません。AIエージェントはこの欠点を補い、複雑なタスクでのAIのパフォーマンスを向上させます。
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**AIが核エネルギーであると言うなら、それは少数の人々の手にだけ掌握されるべきではありません。**分散化されたAIエージェントは、ブロックチェーンと暗号技術を通じて、AI技術の公正性と透明性を確保します。
将来の代理社会では、中央集権化されていないAIが必然的なトレンドとなり、既存の中央集権化されたAIシステムが直面する問題を解決するために活用されるでしょう。
データアノテーション開発の機会:
データの準備には、データ収集、クリーニング、ラベリング、および強化が含まれます。 AIによるデータの多様性の需要は、高精度でカスタマイズされたデータのラベリングへの依存を増加させました。データのラベリングには長い作業サイクルと高い人件費がかかるため、AI産業の発展を制限しています。
Web3は、経済的なインセンティブメカニズムを通じて、世界中の多くのAIデータ収集および注釈付けスタッフにアクセスし、彼らがデータの貢献から収益を得ることを可能にします。
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ケース:海洋プロトコル
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運行メカニズム
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• 提供者（Providers）：データ提供者は自身のデータトークンを発行し、販売することで収益を得ることができます。
• 消费者（Consumers**）**：データトークンを購入または獲得して、アクセス権を得る。
• マーケットプレイス：Ocean Protocolまたは第三者によって提供される、グローバルなデータプロバイダとコンシューマをつなぎ、複数の種類や分野のデータトークンを提供するオープンで透明かつ公正なデータ取引市場。
• ネットワーク（Network）：Ocean Protocolが提供する分散型ネットワークレイヤーを指します。
• キュレーター（Curator）：生態系内でデータセットを選別し、管理し、審査する役割を指します。彼らはデータセットの出所、内容、フォーマット、ライセンスなどの情報を審査し、データセットが基準を満たし、他のユーザーに信頼され利用されることを確認します。
• 検証者（Verifier）：生態系においてデータ取引やデータサービスを検証および審査する役割を担当するものを指す。
まとめ：AIエージェントと分散型データラベリングは、現在DeAIで非常に人気のある2つの方向です。これらの開発には多くのスタートアップチームが関与しています。
分散化されたAIが直面するリスクと課題
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分散型AIの将来の方向性
モデル層： AIエージェントがますます一般的になるにつれて、将来のユーザーは自分がタスクを完了するのを助けるAIエージェントに依存するようになり、モデル層とアプリケーション層を接続する鍵となります。多様なプラットフォームを持つモデルが段階的に形成され、大規模なモデルのコストは低下し続けていますが、まだ「ブラックホースレベル」のアプリケーションを実行するには時間がかかります。
トレーニングレイヤー：分散型トレーニング AIモデルの実現可能性がありますが、推論ニーズがトレーニングニーズよりもはるかに大きいため、トレーニングレイヤーは中央集権的な計算能力に依存することがあります。
パワーレイヤー：分散化されたパワーは、GPUの使用コストを効果的に削減し、現在のパワー要件に適合する企業レベルのGPUです。将来的には、エンドサイドのモデル展開において、消費者向けのGPUも有用になるでしょう。
**データレイヤー：**公開データの入手がますます困難になっています。中央集権化されていないデータ収集とデータラベリングは、将来のAIモデルのデータソースと処理の重要な手段となるでしょう。
エピローグ
新たな技術トレンドとして、分散型AIは開発の大きな可能性を秘めていますが、その道のりは課題に満ちています。 テクノロジーの継続的な進歩と市場の段階的な成熟に伴い、分散型AIは将来的により大きな役割を果たすと予想されます。 私たちはこれらの課題に目を光らせ、分散型AIの開発を推進するための革新的なソリューションを見つける必要があります。 その中で、分散型AIは、モデル、トレーニング、データ、コンピューティングパワーの4つのレベル、特にDeAIは、最も目に見えて価値を生み出す方向性の1つであると考えています。