なぜ派はAIに焦点を当てているのか？AIとブロックチェーンの関係性

価値と生産は世界で創造されている。この変革は避けられないものであり、人類に新たな課題をもたらしている。
AIの生産推進に伴い、従来の労働はもはや富の分配の信頼できる基盤ではなくなってきている。これにより、重要な問いが浮上している：私たちは、AIによって創造された価値を、すべての人の生活の質を真に向上させる方法で分配し、すでに資本を支配している者たちにさらに集中させるのではなく、どのように確保できるのか？
資本。
これがπ計画が解決しようとする核心的な問題だ。
πは、ブロックチェーン技術の究極的な有用性は、社会的な配分と再配分のための監査可能で拡張性のある仕組みであると考えている。過去数年間、πはこの目標を実現するための広範な分散型ネットワークを構築してきた。しかし、分散型ネットワークを持つだけでは不十分だ。究極的な有用性を実現するには、既存の生産と新たに生まれる実体的な生産の両方をブロックチェーンに取り込む必要がある。
これには、現行の生産形態に対して大きな挑戦をもたらす。最大の障壁の一つは、身分、検証済みの身分、検証済みの所有権である。
これらは、大規模な現実世界の生産をブロックチェーンに上げるための前提条件だ。
P Networkは、そのKYCソリューションを通じて、この課題に多大なリソースを投入している。
これにより、身分証明のグローバルな適用が可能となり、分散型経済活動への参加に信頼の基盤を提供している。
新たな生産の側面では、状況はより明確だ。
次世代のアプリケーションはほぼ間違いなく、AI駆動型か、AIネイティブのアプリケーションになるだろう。
しかしながら、AIアプリケーション層は依然として初期段階にある。
今日、人工知能業界は、より豊かな応用、新しいソーシャルネットワークの形態、AI支援のワークフローを積極的に模索しているが、多くのユーザーのAIとのインタラクションは依然としてチャットボットに集中している。
したがって、中短期的には、πはAIとブロックチェーンの交差領域におけるAIアプリケーション層に重点を置いている。
π Up Studioは、AIを活用したアプリケーション開発を支援し、よりシンプルな開発者向けライブラリとツールを提供している。これにより、サードパーティのAI構築者が容易に統合し、その上で開発できることを目指している。
戦略レベルでは、πはボトムアップとトップダウンのアプローチを融合させている。App Studioのようなボトムアップの取り組みは、多数のアプリケーションを生み出すことができる。信号とノイズの比率は高いかもしれないが、それは予測可能で許容できる範囲だ。同時に、πはπ Network Venturesという、よりトップダウンの高信号戦略と相補的な取り組みを行っている。
毎年、厳選されたチームに投資し、より人間味のある方法で協力している。
これら二つの戦略の間には、ハッカソンや草の根の力とより構造化された開発者プログラムを組み合わせた施策も存在する。これらの戦略は、π上においてAI駆動の活気あるアプリエコシステムを推進、育成、拡大することに共同で取り組んでいる。
未来を見据えると、πの人工知能分野への関与は、人工知能インフラそのものにも拡大していく。これには、AIのトレーニング、推論、強化学習に用いる分散コンピューティングが含まれる。πはこの分野で独自の立ち位置にあり、35万以上の計算ノードを持つネットワークと、グローバルな検証済みの人工参加者ネットワークを有しており、これらの参加者は選択的に参加して実際の人間の入力を提供できる。
第三者のクライアントは暗号通貨を用いて取引を行う際、トークンを使った取引アドレスのタグ付けとインセンティブ学習を通じて利益を得る。
分散型AIトレーニングは、世界的にはまだ研究段階にある。分散型AIトレーニングは自然と分散型ネットワークと親和性が高く、集中型トレーニングの制約、例えばデータセンターの制限などの課題解決に役立つ可能性がある。
エネルギー集中や壊滅的な忘却、グローバルな状態のボトルネックなどの問題も存在する。
これらの課題は依然として大きなハードルだが、継続的な研究と長期的なコミットメントが必要な問題だ。
私たちは、完全に集中型の人工知能トレーニングからより分散型の方法へと移行することがなぜ、どのように実現可能で効率的になり得るのかを積極的に探求している。これを人工知能インフラに実質的に貢献させるには、より深い研究が必要だ。人間の参加もまた、π検証者ネットワークの重要な構成要素だ。
これは、AIシステムにおいてスケーラブルで真の人間と機械の相互作用を実現し、ブロックチェーンに基づく支払い方式による補償を行うためのユニークなリソースだ。分散計算、極めて高い人間と機械の相互作用、ブロックチェーンに基づく調整といった要素は、新たなAI学習とインフラのアプローチを提供している。
世界の難題を解決することは、全世界の誰もが長期的に取り組むべき課題だ。これは、早期に取り組むことがより重要であることを意味する。なぜなら、真に防御的なものは、技術もネットワーク効果も時間をかけて構築される必要があるからだ。例えば、πネットワークはどのような戦略的優位性や防御性をもたらす成果を上げているのか？私たちのπKYCシステムだ。これは、数百万人の検証済みの人々と数十万台のコンピュータからなる大規模なネットワークだ。
そして、何千万ものユーザーの関心と参加だ。
これらは一夜にして築かれたものではなく、何年にもわたる構築とコミュニティ全体の努力の結果だ。同様に、分散型システムを通じてAIインフラに意味のある貢献をすることは非常に難しい。だからこそ、早期に探求を始め、長期的な投資を続ける必要があるのだ。