情報がますます信頼されなくなる世界において、ブロックチェーンは検証可能なデータに対する救済策となる可能性があります

フェイクニュース、代替事実、未検証の情報源、そして単なる嘘が蔓延する現在の環境では、公開されているものを信頼することは非常に困難です。しかし、この問題は政治ニュースや過大宣伝の話をはるかに超えています。私たちは、かつてないほど多くのデータを持ち、かつてないほど多くのデータに依存している環境にいますが、そのデータを検証する能力は限界を超えて伸びています。  

データが抱える可能性と問題

特にAI業界は、データへの欲求を大きく高めてきました。以前からデータの統計分析によって特定の洞察を得ることは可能でしたが、AIは、適切なデータでアルゴリズムをトレーニングできれば、まるで無限の力を与えられたかのようなものをもたらしました。適切なトレーニングセットのデータが与えられれば、AIアルゴリズムは異なるカテゴリのデータを分類できます。例えば、写真に基づいて製品を識別するなどです。AIは、人間には不可能なことを予測するためにデータを使用します。銀行口座の不正行為の予測、荷物の到着までの時間の予測、自動運転車両に他の車が衝突するかどうかの予測などです。AIはデータに基づいて問題を最適化できます。例えば、工場の効率化、スケジュールの制約に基づいてすべての予定を収めること、ロボットの動きを滑らかにすることなどです。ChatGPTや類似モデルに見られるような大規模言語モデルなどのAIアルゴリズムは、十分なデータがあれば、驚くほど高い精度で幅広い質問に答えることができます。わずか数年の間に、私たちはまだその能力（および限界）を発見し続けているため、AIに完全に依存するようになりました。

お気づきのように、ここでの共通項はデータです。しかし、問題は、データを持っているだけでは適切なAIアルゴリズムを構築するのに不十分だということです。効果的なAIモデルを作成することは、見た目よりもはるかに複雑で困難です。適切なアルゴリズムの選択、適切なノブやレバー（ハイパーパラメータと呼ばれる）の調整、そしてモデルが意図した通りに動作することを確認するためのトレーニングやテストには、多くの専門知識が必要です。これらが機能するためには、開発者はトレーニングに使用する適切な種類のデータを作成または収集し、必要に応じてラベル付けを行い、それが正しいことを検証しなければなりません。必要なデータの量は様々ですが、モデルが複雑な意思決定を行う場合、多数の異なるカテゴリから選択する場合、または非常に小さな変化（例えば、製品中の微小な欠陥を見つけるなど）を識別する必要がある場合、非常に多くなる可能性があります。

事実として、適切なAIアルゴリズムを作成する能力はますます容易になっている一方で、解決したい問題が複雑になるにつれ、必要なデータが大きくなり複雑になる、あるいはデータはあるがその有効性が疑わしい場合など、モデルをトレーニングするための適切なデータ（またはその作成）を見つけることがますます困難になっています。これらの何兆ものデータポイントを集め、検証するにはどうすればよいのでしょうか？この問題を探求し、分散化を活用して大勢の人々を動員する上で、Synesis Oneのようなプラットフォームがすでに大きな可能性を示している理由について、ブロックチェーンの主要な属性がどのように解決策を提供し得るかを見ていきましょう。

データ収集業界 

AIモデルに必要なデータを適切に収集するには、まず解決しようとしている問題を理解する必要があります。この業界の一方では、解決すべき問題を抱える企業、組織、そして個人が存在します。適切なデータを見つけたり作成したりするために、彼らは、データエキスパートがどのような種類のデータ、どのような種類のラベリングや検証、そしてどれだけの量が必要かを理解できる十分な詳細で、解決しようとしていることを明確に表現できなければなりません。理想的には、これらのエンティティが自らの問題と必要なデータの種類を公開すべきです。これがレポートや分析のようなものであれば、確立されたギグエコノミーを活用して、その仕事に資格のある人を見つけることができます。課題は、AIに必要なデータセットの場合、それは1人の人間が処理できるよりもはるかに大きな仕事であることが多いことです。しかし、個々の要素は通常難しくなく、多くの場合トレーニングを必要とせず、単一のデータポイントの増分に分けることができます。これは、作業を多くの異なる人に分散させるのに理想的です。多くの人々がそれぞれ信頼できる方法で少量のデータポイントを集めたり作成したりし、必要に応じて基本的なガイドラインを使用してデータをラベル付けできれば、問題を解決しようとしているエンティティは、開始するために必要なものをすべて持つことになります。

分散化の活用

ここで、ブロックチェーン、特に分散化が完璧に役立ちます。前述したように、Synesis Oneや他の新興Web3企業は、データの作成、収集、検証の業界全体を確立しています。ブロックチェーンが完璧なのは、スマートコントラクトがプロセスを自動化でき、参加者が世界中のほぼどこにいてもよく（問題に取り組む人々の確率を高め）、国境を越えた形で暗号通貨による支払いを可能にするからです。その結果？基本的な指示に従って、適切なデータを作成または見つけ、それを検証し、必要に応じてピアレビュー（誰もが正しく作業していることを確認するため）を行い、使いやすく準備されたデータセットにパッケージ化する、多くの異なる人々が生み出されます。  

この概念は比較的基本的に見えるかもしれませんが、AIコミュニティにとって、それは実際には革命的です。データ制限は長年にわたり、世界中のAI開発者の呪いであり、開発者はこれらのデータセットを自分自身で構築できないことが多く、直接人を雇って仕事を完了するためのリソースを持っていませんでした。分散化のような超効率的なシステムを通じてのみ、それぞれが少量を貢献し、その努力に対して報酬を受け取り、最終的に使用可能なデータとなる山に加える多くの異なる人を募集することができます。  

テック業界で働く人々を含む一般の人々は、優れたAIモデルが現在のように機能するためには、データ側においてどれほどの人的労働と入力が必要か理解していません。@Lempheterは、このスレッドでいくつかのボトルネックを詳しく解説しており、素晴らしい仕事をしています… https://t.co/FFO3sAO3fr

— Synesis One (@synesis_one) 5月 2、2024

次なる展開は？

AI進歩の主要なボトルネックの1つが潜在的に解決されたことで、分散型データ市場は、日常生活におけるAIの加速を促進するとともに、小規模企業や個人にとって使用可能でカスタマイズされたAIへのアクセスをより容易にします。近い将来、この業界は拡大し、爆発的に成長するでしょう。これは、DeFi、NFT、または一般大衆が「ブロックチェーン」という用語を聞いたときに考える「過大宣伝」的な用途とは完全に異なる、Web3における主要なユースケースを提供します。幸運にも、彼らはブロックチェーンをAI業界が必要とする主要な推進力として考え始めるかもしれません。