なぜAIにWeb3が必要なのか、そしてWeb3がAIにもたらす破壊的進歩とは？

重要なのは、システムが相互接続されているということです。システムが互いに接続されていると言うとき、前世代である現在のH100の接続速度は毎秒900GBで、コンピューター内のCPUとRAMの接続速度は毎秒200GBで、どちらもコンピューターにローカルです。つまり、同じデータセンター内でGPUから別のGPUにデータを送信するのは、コンピューターよりも速いのです。コンピューターは基本的に、箱の中で単独で通信することができます。そして新世代は、基本的に毎秒1.8テラバイトで接続しています。開発者の観点からすると、これは個々のコンピューティング・ユニットではありません。これらは、非常に大規模な計算を提供するために、膨大な量のメモリと計算能力を持つスーパーコンピュータです。

さて、これが私たちが直面している問題につながります。これらの大企業は、リソースとモデルを構築する能力を持っており、私たちにこのサービスを提供してくれています。これはその一例です。完全に中央集権化されたプロバイダーに行き、クエリーを入力する。その結果、ソフトウェア・エンジニアリング・チームではなく、結果の表示方法を決定するチームがいくつかあることがわかった。どのデータをデータセットに入れるかを決めるチームがある。

たとえば、インターネットからデータをクロールしているだけなら、バラク・オバマがケニア生まれであることと、バラク・オバマがハワイ生まれであることの回数はまったく同じです。だから、何を基準にするかを決めなければならない。真実とは思えないからこそ、情報の一部をフィルターにかけることを決めなければならない。だから、もしこのような個人がどのようなデータを使用し、存在させるかを決めたとしたら、その決定はその決定者に大きく影響されることになる。著作権で閲覧できないものや違法なものを決める法務チームがいる。何が非倫理的で、何を表示すべきではないかを決める "倫理チーム "がいる。

つまり、ある意味、多くのフィルタリングと操作が行われているのです。これらのモデルは統計モデルです。データから取捨選択する。データに特定の内容がなければ、答えはわからない。データの中に何かがあれば、それを事実として受け取る可能性が高い。さて、AIから答えが返ってくると、それは心配になりますね。そうですね。今、あなたはモデルから答えを得ることになっていますが、保証はありません。結果がどのように生成されたかはわからない。会社があなたの特定のセッションを最高入札者に売って、実際に結果を変えるかもしれない。あなたがどの車を買うべきかを聞きに行き、トヨタがその結果としてトヨタを支持するべきだと判断し、トヨタがそのためにこの会社に10セントを支払うとします。

つまり、これらのモデルを中立的なものとして使用し、データの知識ベースを表現したとしても、その結果はトヨタに有利になります。そのため、これらのモデルを中立的なものとして、データの知識ベースを表現するために使用したとしても、実際には、結果を得る前に、非常に特定の方法で結果を偏らせるようなことがたくさん起こります。それが多くの問題を引き起こしているのです。これは基本的に、大企業とメディア、証券取引委員会（SEC）の間のさまざまな訴訟の1週間であり、今ではほとんどすべての人がお互いを訴えようとしている。そして、前向きに考えれば、問題は、大手のハイテク企業は常に収益を増やし続けるインセンティブを持っているということです。例えば、上場企業であれば、収益を報告し、成長し続ける必要があります。

そのためには、ターゲット市場をすでに獲得しているとして、20億人のユーザーを獲得したとしましょう。インターネット上に残っている新規ユーザーはそれほど多くはない。平均収益を最大化する以外の選択肢はあまりない。つまり、価値がまったくない可能性のあるユーザーからより多くの価値を引き出すか、彼らの行動を変える必要がある。ジェネレーティブAIは、ユーザーの行動を操作し、変化させることに長けている。そのため、規制圧力が強く、規制当局がこの技術の仕組みを十分に理解していないという、非常に危険な状況になっています。利用者を操作から守る手立てがほとんどないのです。

操作的なコンテンツ、誤解を招くようなコンテンツは、たとえ広告がなくても、利用者を操作することができます。広告がなくても、何かのスクリーンショットを撮ってタイトルを変え、ツイッターに投稿するだけで、人々は熱狂する。経済的なインセンティブがあるため、常に収益を最大化しなければならない。それに、グーグルの中で悪事を働いているわけでもないでしょう？どのモデルをローンチするかを決めるとき、AかBのテストを行い、どちらがより多くの収益をもたらすかを確認します。つまり、ユーザーからより多くの価値を引き出すことで、常に収益を最大化するわけです。そして、ユーザーやコミュニティは、そのモデルがどのようなもので、どのようなデータを使用し、実際に何を達成しようとしているのかについて、インプットすることはない。これがアプリ・ユーザーに起こることだ。それは条件付けなのだ。

だからこそ、私たちはウェブ3とAIの融合を推し進めるのです。ウェブ3は、私たちに新しいインセンティブを与える方法を可能にする重要なツールであり、より良いソフトウェアや製品を分散型形態で生産するインセンティブを与えてくれます。

繰り返しになりますが、言語モデルは人々が情報を操作し利用する方法に大きな影響力と規模をもたらしましたが、これは純粋なAIの問題ではありません。あなたが欲しいのは、追跡可能で、追跡可能な暗号化された評判であり、それはあなたが異なるコンテンツを見たときに明らかになる。つまり、実際に暗号化され、あらゆるウェブサイトのあらゆるページで見つけることができるコミュニティ・ノードがあるとしよう。このようなモデルは、ほとんどすべてのコンテンツを読み、パーソナライズされた要約とパーソナライズされた出力を提供するようになるからだ。

ですから、私たちは実際に新しい創造的なコンテンツを作成する機会があります。モデルの訓練と推論時間にまつわる新たなクリエイター・エコノミー。そこでは、新しい出版物であれ、写真であれ、YouTubeであれ、あなたが作った音楽であれ、人々が作ったデータは、それがモデルの訓練に貢献する度合いに基づいてネットワークに入る。そのため、コンテンツに応じて世界的に何らかの支払いが行われる可能性がある。目玉を集める広告ネットワークが牽引する経済モデルから、イノベーションと興味深い情報をもたらす経済モデルへと移行しつつあるのです。

ひとつ重要なことを申し上げると、不確実性の多くは浮動小数点演算に由来します。これらのモデルはすべて、多くの浮動小数点演算と乗算を伴います。これらは不確定性演算です。

さて、これらを異なるアーキテクチャのGPUで乗算すると、次のようになります。乗算を実行するGPUのアーキテクチャが異なります。つまり、A100とH100では結果が異なるのです。ですから、暗号経済学や楽観主義のような決定論に依存する多くのアプローチは、実際には多くの困難にぶつかり、それを実現するためには多くのイノベーションが必要なのです。最後に、私たちはプログラマブル通貨やプログラマブル資産を構築してきましたが、そこにインテリジェンスを追加することを想像すれば、コードではなく、世界と相互作用する自然言語の能力によって定義されるスマート資産を手に入れることができるという興味深いアイデアがあります。そこで、多くの興味深い利回りの最適化、DeFi、世界の中での取引戦略が可能になるのです。

現在の課題は、すべての時事的な出来事には強いロバスト性がないことです。強いロバストな振る舞いをしないことだ。トレーニングは次のトークンを予測することを目的としているため、敵対的で強力になるように訓練されていないのです。したがって、すべてのお金を渡すようにモデルを説得するのは簡単です。次に進む前に、この問題を実際に解決することが非常に重要だ。私たちは今、岐路に立たされているということですね。クローズドなAIのエコシステムがあり、彼らは製品をローンチすると多くの収益を生み出し、その収益を製品の構築に回すため、極端なインセンティブとフライホイールを持っている。しかし、その製品は本質的に企業の収益を最大化するように設計されているため、ユーザーから引き出される価値も最大化される。あるいは、ユーザーが主導権を握る、オープンなユーザー所有のアプローチもある。

これらのモデルは、実際にあなたの利益を最大化しようと有利に働きます。このようなモデルは、あなたの利益を最大化するために、実際に有利に働きます。インターネット上に存在する多くの危険からあなたを守る方法を提供します。だからこそ、AI×暗号のさらなる開発と導入が必要なのです。ありがとうございました。