集中型AIシステムがなぜ…違和感を感じるのか考えたことはありますか？不透明さ、アルゴリズムに組み込まれたバイアス、物事がうまくいかなくなったときのゼロアカウンタビリティ。

ここにポイントがあります - 異なる道が現れています。根本的に異なる原則に基づいて構築されたAIインフラストラクチャについて考えてみてください:

ホワイトペーパーで単に約束されるのではなく、実際に検証可能な透明性。エンドツーエンドでオンチェーンで追跡できるロジック。企業のヒエラルキーではなく、実際の貢献に直接結びついた報酬システム。そして、閉ざされたチームではなく、技術を実際に使用しているコミュニティによって推進される改善。

これは遠い未来のビジョンではありません。今、DAOがAI開発を管理する実験が行われています。DeFiプロトコルやNFTエコシステムを管理するのと同じガバナンス構造が、人工知能に適用されています。

機械学習と分散型意思決定が出会ったときに何が起こるかを考えるのはワイルドです。トレーニングデータを制御する単一のエンティティは存在しません。ブラックボックスの決定もありません。ただ検証可能で、コミュニティによって検証されたAIがあります。