情報がますます信頼されなくなる世界では、ブロックチェーンは検証可能なデータの救いとなるかもしれない

フェイクニュース、オルタナティブファクト、未検証の情報源、そして単なる嘘が蔓延する現在の状況では、発信されている情報を信頼することは極めて困難です。しかし、この問題は政治ニュースや誇大広告だけにとどまりません。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一方で、そのデータを検証する能力は限界をはるかに超えています。.  

データの期待と問題点

特にAI業界は、私たちのデータへの欲求を著しく高めました。データの統計分析によって特定の洞察を得ることはこれまでも可能でしたが、アルゴリズムをトレーニングするための適切なデータさえあれば、AIは私たちに無限とも言える力を与えてくれました。適切なトレーニングデータセットがあれば、AIアルゴリズムは写真に基づいて商品をdentなど、さまざまなカテゴリーのデータを分類できます。また、銀行口座の不正行為の予測、荷物の到着時間、自動運転車と他の車が衝突するかどうかなど、人間には不可能なことをデータから予測することもできます。工場の合理化、スケジュールの制約に基づいたすべての予定の調整、ロボットの動きのスムーズ化など、データに基づいて問題を最適化することもできます。ChatGPTなどの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、幅広い質問に驚くほど高い精度で答えることができます。わずか数年の間に、私たちは AI の能力 (と限界) をまだ発見している最中であり、AI に完全にdent していることに気づきました。.

お気づきのように、ここで共通しているのは データ。しかし、問題は、データがあるだけでは適切なAIアルゴリズムを構築するには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、実際に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を選択し、適切なパラメーター（ハイパーパラメーターと呼ばれる）を調整し、モデルが意図したとおりに動作することを確認するためにトレーニングとテストを行うには、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を付け、それが正しいことを検証する必要があります。必要なデータの量は様々ですが、特にモデルが複雑な意思決定を行ったり、多くの異なるカテゴリから選択したり、dentがあります。  

実際、適切なAIアルゴリズムを作成することはますます容易になっていますが、解決したい問題が複雑化し、必要なデータが膨大かつ複雑になったり、データはあってもその妥当性が疑わしい場合、モデルをトレーニングするための適切なデータを見つける（または作成する）ことはますます困難になっています。何兆ものデータポイントを収集し、検証するにはどうすればよいでしょうか？この問題を取り上げ、ブロックチェーンの主要な特性が解決策となる可能性を探ってみましょう。Synesis One 分散化を利用して多くの人々を動員する上で既に大きな可能性を示しています。

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。この業界には、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には、データの専門家がどのような種類のデータ、どのような種類のラベル付けや検証が必要で、どれだけの量が必要とされるかを理解できるほど、解決しようとしている問題を明確に表現できなければなりません。理想的には、これらの組織は、問題と必要なデータの種類を公表するでしょう。レポートや分析のような作業であれば、定着しているギグエコノミーを活用して、その仕事に適した人材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が膨大であるため、一人で処理できる範囲をはるかに超える作業になることがよくあることです。しかし、個々の要素は通常難しくなく、ほとんどの場合、トレーニングは不要で、単一のデータポイント単位に分解できます。これは、作業を複数の担当者に分散させるのに最適です。多くの人がそれぞれ少数のデータ ポイントを信頼できる方法で収集または作成し、必要に応じて基本的なガイドラインを使用してデータにラベルを付けることができれば、問題を解決しようとしている組織は開始するために必要なものをすべて手に入れることができます。.

分散化の実践

まさにブロックチェーン、特に分散化がまさにその真価を発揮する分野です。前述の通り、Synesis Oneをはじめとする新興Web3企業は、データの作成、収集、検証という産業そのものを築き上げています。ブロックチェーンが最適なのは、スマートtracによって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問題解決に取り組むことができるため（問題解決に取り組む人々の可能性が高まる）、さらには仮想通貨による支払いも可能で、ほぼ国境を越えた決済が可能だからです。その結果、多くの人々が基本的な指示に従い、適切なデータを作成または検索し、検証し、必要に応じてピアレビューを行い（全員が適切に作業を行っていることを確認するため）、すぐに使えるデータセットにパッケージ化できるのです。.  

このコンセプトは一見ごく基本的なものに思えるかもしれませんが、AIコミュニティにとっては実に革命的です。世界中のAI開発者にとって、データの制約は長年の悩みの種でした。開発者は多くの場合、自らデータセットを構築できず、また、仕事を遂行するために人材を直接雇用するリソースも不足しています。分散化のような極めて効率的なシステムを通してのみ、多様な人材を雇用し、それぞれが少しずつ貢献し、その努力に見合った報酬を得て、最終的に利用可能なデータへと繋げていくことができるのです。.  

テクノロジー業界で働く人々を含め、一般の人々は、優れたモデルが現在のように機能するために、AIのデータ面でどれだけの人的労力と入力が必要かを理解していません。@Lempheter は このスレッドで、いくつかのボトルネックを素晴らしい方法で解説しています… https://t.co/FFO3sAO3fr

— シネシス・ワン（@synesis_one） 2024年5月2日

次は何?

AIの進歩における主要なボトルネックの一つが解決される可能性が高まっており、分散型データ市場は私たちの日常生活におけるAIの普及を加速させると同時に、中小企業や個人にとっても、使いやすくカスタマイズされたAIへのアクセスを容易にするでしょう。この業界は近い将来、爆発的に拡大するとは言わないまでも、確実に拡大し、 DeFi、NFT、あるいは「ブロックチェーン」という言葉を聞いて一般の人々が思い浮かべるような「誇大広告」とは全く異なる、Web3における主要なユースケースを提供するでしょう。運が良ければ、ブロックチェーンこそがAI業界に必要な大きな推進力だと人々が考えるようになるかもしれません。.