2024年のGTC大会で面白い出来事が起きました：英偉達の創設者黄仁勋と8人のGoogleエンジニアがグループディスカッションを行い、その中の一人がNEARの創設者であることが判明しました。この8人のエンジニアは7年前に共同で「Attention Is All You Need」論文を発表し、今も引用回数は11万回を超えています。彼らはおそらく、この2017年6月12日に発表された研究が、どのようにしてAI産業全体を深く再構築してきたのかを予想していなかったでしょう。
Attention Is All You Need の核心的貢献は注意力機構にありますが、AIの次の飛躍は時間融合トランスフォーマー（TFT）からもたらされるでしょう。大規模言語モデル（LLM）が過去のデータやパターンに基づいて未来の出来事を予測できるようになれば、汎用人工知能（AGI）が現実に一歩近づいたことになります。
しかし、現実的な課題も依然として存在します——これらのプライバシー保護技術は膨大な計算資源を消費するため、まだ初期段階の応用にとどまっており、本格的なスケール展開には時間を要します。ただし、トレンドは明確です：Attention Is All You Needが切り開いた扉は、プライバシー、計算、コンセンサスの融合によって次の時代へと推し進められるでしょう。
Attention Is All You Need から見るAI突破の鍵
2024年のGTC大会で面白い出来事が起きました：英偉達の創設者黄仁勋と8人のGoogleエンジニアがグループディスカッションを行い、その中の一人がNEARの創設者であることが判明しました。この8人のエンジニアは7年前に共同で「Attention Is All You Need」論文を発表し、今も引用回数は11万回を超えています。彼らはおそらく、この2017年6月12日に発表された研究が、どのようにしてAI産業全体を深く再構築してきたのかを予想していなかったでしょう。
TransformerはAIの学習方法をどのように革新したか
人間の脳をアマゾンの熱帯雨林のように想像してください——さまざまな機能エリアが密集した通路で相互に繋がっています。神経細胞はこれらの通路の伝令のようなもので、脳のどの部分にも信号を送受信できます。この構造が人間の脳に強力な学習と認識の能力を与えています。
Transformerアーキテクチャは、この仕組みを模倣したニューラルネットワークです。自己注意機構を導入することで、従来のRNN（リカレントニューラルネットワーク）のボトルネックを突破しました——RNNは逐次的にシーケンスデータを処理するしかありませんでしたが、Transformerはシーケンスのすべての部分を同時に分析でき、長距離依存関係や文脈を捉えることが可能です。もちろん、現段階の技術水準は人間の脳の万分の一にも達していません。
Siriのような音声認識アプリから今日のChatGPTまで、AIの進化はTransformerシリーズモデルの反復によるものです：XLNet、BERT、GPTなどの派生バージョンが次々と登場しています。中でもGPTは最も有名ですが、予測能力には依然として明らかな不足があります。
大規模言語モデルの次の重要ポイント——時間融合能力
Attention Is All You Need の核心的貢献は注意力機構にありますが、AIの次の飛躍は時間融合トランスフォーマー（TFT）からもたらされるでしょう。大規模言語モデル（LLM）が過去のデータやパターンに基づいて未来の出来事を予測できるようになれば、汎用人工知能（AGI）が現実に一歩近づいたことになります。
TFTは未来の値を予測できるだけでなく、その予測の論理も解釈可能です。この能力はブロックチェーン分野においても独自の応用価値を持ちます。モデル内でルールを定義することで、TFTは自動的にコンセンサスプロセスの管理、ブロック生成速度の向上、正直なバリデーターへの報酬、悪意のある行為者へのペナルティを実現できます。
ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムに新たな可能性
パブリックチェーンネットワークのコンセンサスは本質的に検証者間のゲームです——3分の2以上の検証者が次のブロックを作成することに合意する必要があります。この過程は意見の対立を伴い、Ethereumなどのネットワークの効率性を低下させています。
TFTの導入は新たなアイデアをもたらします。パブリックチェーンは、検証者の投票履歴、ブロック提案記録、Slash記録、ステーキング額やアクティブ度などのパラメータに基づき、評判スコアシステムを構築できます。高い評判スコアを持つ検証者はより多くのブロック報酬を獲得し、結果としてブロック生成の効率を向上させます。
BasedAIプロジェクトはこのアプローチを試みており、TFTモデルを用いて検証者とネットワーク参加者間でトークンの配布を行う計画です。同時に、完全同態暗号（FHE）技術も統合し、開発者がその分散型AIインフラ「Brains」上にプライバシー保護された大規模言語モデル（Zk-LLMs）を展開できるようにしています。
プライバシー暗号化：AGIへの重要な一歩
FHE技術の妙味は、ユーザーがパーソナライズされたAIサービスを利用する際に、データを完全に暗号化された状態のまま保持できる点にあります。ゼロ知識機械学習（ZkML）、ブラインド計算、同態暗号などのプライバシー保護技術がこのギャップを埋めつつあります。
「自分のデータが暗号化されて保護されていると確信し、十分なプライバシー保障のもとでデータを提供できるとき、私たちはAGI突破に一歩近づいていると言えるでしょう。」 これは、AGIの実現には膨大な多次元データが必要ですが、現状ではユーザーのデータ安全性への懸念がデータの流動性を制限しているためです。
しかし、現実的な課題も依然として存在します——これらのプライバシー保護技術は膨大な計算資源を消費するため、まだ初期段階の応用にとどまっており、本格的なスケール展開には時間を要します。ただし、トレンドは明確です：Attention Is All You Needが切り開いた扉は、プライバシー、計算、コンセンサスの融合によって次の時代へと推し進められるでしょう。