最近、AI業界を震撼させるビッグニュースがテクノロジー界隈で起き、Stability AIの第一人者であるエマド・モスタクCEOが辞任を発表しました！そう、数え切れないほどのテクノロジーファンを夢中にさせるのは、Stability AI です。同社の画像ジェネレーター「Stable Diffusion」はかつて業界のトレンドをリードし、AI分野のリーダーとなった。しかし、これからも伝説を刻み続けるのではないかと誰もが期待していた矢先、衝撃のニュースが飛び込んできた！しかし、待ってください、これは単なる辞任表明ではありません。モスタク氏はソーシャルメディアで、分散型AIの大義のために全身全霊を捧げるという声を表明した。これは従来の AI のリズムを覆すことになるのでしょうか?この辞任の嵐は、OpenAIのリーダーシップの交代を思い出させます。 AI の巨人によるあらゆる動きは、業界全体の神経に影響を与えます。モスタク氏の決定により、AI の将来の方向性にさらに多くの変数が追加されることは間違いありません。
スタビリティAIは声明の中で、同社は今後も前進し続けると述べ、モスタク氏のリーダーシップに感謝し、新たな暫定共同CEOを発表した。しかし、これらすべてが外の世界の疑惑と不安を鎮めることができるでしょうか？分散型 AI というと SF の世界の話のように聞こえるかもしれませんが、今ではそれが現実になりつつあります。モスタク氏の躍進は、AI技術が新たな時代に突入することを示しているのだろうか？この出来事は単なる企業の変化ではなく、AI業界全体の発展の転機となる可能性があります。分散型 AI は、より公平で、より透明性があり、より安全な技術環境をもたらすことができるでしょうか?
エマド・モスタク氏の辞任はAI業界に大きな変化をもたらす可能性がある
Stability AIの創設者兼最高経営責任者（CEO）のエマド・モスタク氏が辞任を発表、モスタク氏はCEO職を辞任するとともに、取締役会からも辞任することを決定した。彼の辞任は、その変化がOpenAIのリーダーシップの交代を彷彿とさせるものであったため、メディア、投資家、AI業界の専門家の注目を集めた。
モスタク氏は自身のXアカウントで一連のツイートを公開し、退社後は分散型人工知能（分散型AI）の開発に注力することを示唆した。同氏は、「集中型AI」では「集中型AI」に勝つことはできないと強調し、OpenAIやAnthropicなどのトップ人工知能スタートアップの所有構造についての見解を示唆した。
Stability AIはブログ投稿で、モスタク氏の退任にもかかわらず、同社は依然としてLightspeed Venture PartnersやCoatue Managementなどの投資家からの支援を受けていると述べた。同社はまだ新しいCEOを特定していないが、COOのShan Shan Wong氏とCTOのChristian Laforte氏を暫定共同CEOに任命した。
Stability AI は最近、主要な研究者の退職、キャッシュフローの問題、データプライバシーや著作権侵害に関わる訴訟など、一連の困難に直面している。これらの問題により、Stability AI の状況は不安定になり、業界ではその将来の開発に対する懸念が生じています。モスタク氏の退任は、Stability AI のリーダーシップ交代の一環と考えられており、社内で起こり得る問題や戦略的調整も反映されている。同時に、同氏の辞任は分散型AIに関する議論を引き起こしており、これがAI業界の将来の重要なトレンドであり、集中型AIによって引き起こされる問題を解決できると信じている人もいる。
Stability AI の最近のリーダーシップの交代では、分散型 AI の傾向が明確に現れていることがわかりました。 Emad Mostaque 氏の退職と分散型 AI への取り組みは、業界内で AI への権力の集中が深く反映されたことを示しています。この変化は、安定性 AI の将来の方向性に影響を与えるだけでなく、AI 業界全体がより透明性の高い分散型ガバナンス モデルに移行する可能性もあります。
分散型 AI: 将来の人工知能の主要な開発方向
分散型人工知能 (DeAI) は、新世代の AI 開発モデルとして徐々に出現しており、従来の集中型 AI アーキテクチャによってもたらされる限界と潜在的なリスクを打破しようとしています。現在、中央集権型AIが優勢な地位を占めており、データやコンピューティングリソースの集中化により、プライバシー漏洩、透明性の欠如、過度の依存など一連の問題が生じています。分散型 AI は、ブロックチェーン技術を統合することで、よりオープンで透明性があり、安全で効率的な AI エコシステムを構築することを目指しています。
DeAI フレームワークの下では、データとコンピューティング リソースがネットワーク内のさまざまなノードに分散され、データ プライバシー保護の問題を効果的に解決し、ユーザーのデータの所有権と制御を確保します。スマート コントラクトの適用により、アルゴリズムの自己統治機能が強化され、AI の意思決定プロセスがより透明になり、すべての当事者による AI システムへの信頼の構築に役立ちます。同時に、分散型 AI はリソースの利用効率を向上させ、分散コンピューティングとコラボレーション メカニズムを通じて、運用コストを削減するだけでなく、大規模な参加者にも対応し、大手テクノロジー企業による AI リソースとテクノロジーの独占を打破します。
しかし、分散型 AI の開発は、エッジにコンピューティング リソースを効果的に割り当てる方法、データを公開せずにエンティティがモデル トレーニングに確実に参加できるようにする方法、複数の当事者の参加を促進するための合理的な経済的インセンティブ メカニズムを構築する方法など、重大な課題にも直面しています。 AIモデルの構築と最適化。これらの問題に対応して、業界は 3 つの主要な技術的ルートを積極的に模索しています。
1. 分散型インフラストラクチャの構築: 分散型 AI は、人工知能の持続可能な開発の基礎と見なされています。ブロックチェーン テクノロジーを通じて、データの継続的な可用性とトレーサビリティを確保し、スタートアップ企業や個人の開発者がデータ リソースをより簡単に取得して利用できるようにし、イノベーションのペースを加速し、平等な競争条件を作り出すことができます。同時に、分散型アーキテクチャにより個人のプライバシー保護とデータセキュリティが強化され、AI システムの全体的な信頼性が向上します。
2. ブロックチェーン主導の分散型意思決定と協調コンピューティング：ブロックチェーン技術は、分散型 AI に透明性と改ざん防止の意思決定記録を提供し、ロボットの意思決定プロセスの透明性と説明可能性を大幅に向上させます。ブロックチェーンの助けを借りて、グループインテリジェンス協調コンピューティングを実現することで、AIシステムがオープンで透明な環境で公正な意思決定を行い、スマートコントラクトを通じて関連するトランザクションを自動的に実行できるようになり、トランザクションプロセスが簡素化され、業務効率が向上します。システム全体。
3. 複雑さ、コンピューティング能力、インセンティブの問題への対処: ブロックチェーンと AI の統合には幅広い展望が示されていますが、技術的な複雑さ、コンピューティング能力のボトルネック、インセンティブ メカニズムの設計は依然として克服する必要がある重要な問題です。真の分散型 AI を実現するには、ハイパフォーマンス コンピューティング、スマート コントラクトのセキュリティと有効性、データ プライバシー保護などの多次元の課題を解決し、環境に適応した新しいビジネス モデルとガバナンス システムを模索する必要があります。分散化の特徴。
さらに、分散型エージェント アグリゲーターの概念は、AI ユーザーが AI プロバイダーに直接フィードバックを提供するオープンで許可のない市場を想定しており、AI サービス プロバイダーが継続的に改善し、市場ベースの手段を通じて商業的利益を獲得することを促進します。エージェントはこのプロセスで重要な役割を果たし、分散型市場で独自の取引ネットワークを形成します。
AI ガバナンス モデルを議論する際、OpenAI と Stability AI の事例は、主要な意思決定における中央集権型組織の限界を明らかにします。従来の取締役会システムと比較して、分散型自律組織（DAO）は、その透明性と集合的自律性の点で特に優れています。 DAO はコーディング ルールを通じて管理でき、AI の意思決定プロセスをブロックチェーン上で強化し、人間の介入を最小限に抑え、AI が常に事前に設定されたセキュリティ原則に従うようにします。 DAO 自体はまだ開発段階にありますが、DAO が提供する「コード ガバナンス」の概念は、今後の AGI の開発に大いに参考になります。
分散型 AI エコノミーは自然に DAO システムの形成に役立ち、集合的な透明性と自律性を通じて、単一のリスク要因の影響を効果的に軽減し、より多くの AI 実践者がオープンソース運動に参加することを奨励できます。市場にAIの選択肢がより多様化すれば、人間社会は特定のAI巨人に過度に依存することがなくなり、不透明な情報や過度の権力の集中によって引き起こされる潜在的な危機が軽減されるでしょう。したがって、分散型 AI の開発は、より包括的で安全で持続可能な人工知能の未来を構築するために不可欠であり、DAO と組み合わせる傾向は、AI 業界にとって有望な発展の道筋も示しています。
分散型AI（DeAI）の特徴、傾向、活用法
1. 分散型AIの特徴
1. データ プライバシー保護: 分散型 AI は、データの分散ストレージと処理を通じて集中型データ ストレージのリスクを回避し、ユーザーのデータ プライバシーをより適切に保護します。
2. アルゴリズムの透明性と公平性: 分散型 AI のアルゴリズムとデータは参加者に対してオープンかつ透明であるため、アルゴリズムの公平性と信頼性が向上し、集中型アルゴリズムで起こり得る偏りや不公平が回避されます。
3. リソースの効率的な利用：分散型 AI は、ネットワークに分散された複数のノードのコンピューティング リソースを最大限に活用し、並列処理と効率的なコンピューティングを実現し、リソースの利用効率を向上させることができます。
4. 自己統治と自動実行：分散型AIは、スマートコントラクトを通じて自己統治とアルゴリズムの自動実行を実現し、人的介入のリスクを軽減し、システムのセキュリティと信頼性を向上させます。
2. 分散型AIの動向
1. 統合開発：ブロックチェーン技術が成熟し続け、人工知能技術が進歩し続けるにつれて、分散型AIは徐々にあらゆる階層と統合され、デジタル変革とインテリジェントなアップグレードを促進します。
2. クロスチェーンの相互運用性：異なるブロックチェーンネットワーク間でのデータ共有と共同作業を実現するために、分散型 AI はクロスチェーンの相互運用性の方向に発展し、データアイランドを打破し、価値の循環を促進します。
3. プライベート コンピューティング: データ プライバシー保護への意識が高まるにつれ、分散型 AI は、データの安全な共有と使用を実現するために、ゼロ知識証明、準同型暗号化などのプライベート コンピューティング テクノロジの開発にさらに注目するようになります。
4. 持続可能性とスケーラビリティ: パフォーマンスと規模の観点から分散型 AI の課題を解決するために、研究者は、増大する需要に対応するためにシステムの持続可能性とスケーラビリティの向上に努めます。
3. 分散型AIの活用
1.金融分野：金融分野における分散型AIの応用には、スマートコントラクト、分散型金融（DeFi）、リスク評価などが含まれ、これにより取引効率の向上、取引コストの削減、金融システムのセキュリティの強化が可能となります。
2. 医療分野: 分散型 AI は、医療データの共有、病気の予測と診断などのシナリオで使用でき、患者のプライバシーを保護しながら医療サービスの品質と効率を向上させることができます。
3. 教育分野：分散型AIは、スマートコントラクトや分散型本人確認などの技術により、教育リソースの公平な配分や個別化された学習を促進し、学歴認証や単位の相互承認などの機能を実現します。
4. ゲーム分野：ゲーム分野における分散型 AI の応用には、非代替トークン (NFT)、分散型ゲーム プラットフォームなどが含まれ、ゲーマーにより公平で透明性が高く持続可能なゲーム環境を提供できます。
イーサリアムの創設者ヴィタリック・ブテリン氏は、AIと暗号化技術の統合に対しては前向きだが慎重な姿勢を示している。 AI と暗号化技術の統合により、システムのセキュリティと実用性が大幅に向上すると彼は考えています。ただし、ゲーム ルールに AI を導入すると、特に予期せぬ結果や悪用の可能性を警戒するという特有の課題が生じることも認識しています。ブテリン氏は、イーサリアムなどのブロックチェーン技術のリスクを軽減するための重要な手段として、暗号コードの検証や脆弱性検出におけるAIの応用可能性を強調しました;たとえば、メタマスクの対応モジュールなどのAI支援の不正検出機能は、効果的に識別することができますそして詐欺から守ります。
それにもかかわらず、同氏はまた、AI、特に暗号分野のオープン性から生じる可能性のあるセキュリティリスクについても警告した。オープンソースはセキュリティを確保するために不可欠であるが、AIモデルのオープン性は敵対的な機械学習攻撃の増加につながる可能性がある。したがって、ブテリン氏は、AI インターフェイスだけに依存するのではなく、AI テクノロジーを既存のセキュリティ フレームワークに慎重に統合することを好みます。
AI と分散型テクノロジーの接点を探る際、ブテリン氏はゼロ知識証明テクノロジーの役割を非常に重要視しています。同氏は、ゼロ知識証明はプライバシー保護と言論の自由にとって基本的に重要であり、個人が匿名の状態で自分の信頼性を確認できるようにするものであり、プライバシーを保護する公的識別システムやオンライン投票アプリケーションの構築に特に適していると指摘した。 AI とブロックチェーンの融合について語る際、同氏は「AI がチェーン上のマイクロマーケットに参加し」、敵対的な攻撃に対抗するために複数の人々が協力してアップグレードおよび改善するセキュリティ エコシステムを形成するというシナリオを思い描いていました。さらに、AI開発プロセス中にトレーニングデータのプライバシーと完全性を保護する必要性を強調しました。
ブテリン氏はさらに、AIをホストし育成できるブロックチェーンやDAO構造の設計など、分散型システムの中核となる構築目標としてのAIの概念についても議論した。彼は、この長期的で豊かな分野では、AI の安全性と倫理の問題が重要な問題であると考えています。これに関連して、同氏は、ブロックチェーンとマルチパーティコンピューティング技術を使用して、スケーラブルなプライベート分散型 AI システムを構築できること、およびゼロ知識証明などの暗号化手法を利用して制御可能な緊急シャットダウンメカニズムを確立できることを提案しました。
ブテリン氏は、AI が生成したディープフェイクが仮想通貨分野や社会のその他の側面にもたらすセキュリティ上の脅威を深く懸念しています。同氏は、プリセットパスワード、合意された強制キー、中間者攻撃対策戦略、1日の転送制限、トランザクション遅延、その他の技術的手段を組み合わせて新たなセキュリティ課題に共同で対処するなど、多層的なセキュリティ対策を講じることを提唱している。ディープフェイクなどの分散化を強化し、AI エコシステムの保護障壁を構築します。
AgentLayer: 分散型 AI の開発を促進する革新的なプラットフォーム
Stability AI の最近のリーダーシップの交代では、分散型 AI の傾向が明確に現れていることがわかりました。 Emad Mostaque 氏の退職と分散型 AI への取り組みは、業界内で AI への権力の集中が深く反映されたことを示しています。この変化は、安定性 AI の将来の方向性に影響を与えるだけでなく、AI 業界全体がより透明性の高い分散型ガバナンス モデルに移行する可能性もあります。
分散型 AI のパイオニアとして、AgentLayer は自律型 AI エージェントが人間の監督と連携する分散型ネットワークの構築に取り組んでいます。 AgentLayer の技術アーキテクチャ、セキュリティ メカニズム、コミュニティ主導の開発モデルはすべて、権力の集中、データ プライバシーの漏洩、セキュリティの問題など、集中型 AI が引き起こす可能性のある問題を解決するように設計されています。 AgentLayer の AgentNetwork、AgentOS、および AgentEx コンポーネントは一緒になって、AI エージェントの効率的なコラボレーションとコミュニケーションをサポートするエコシステムを形成します。 AgentLayer の AgentLink プロトコルは、AI エージェント間の通信とインセンティブ共有をサポートします。一方、AgentOS レイヤーは、オンチェーン操作と統合された AI エージェント開発およびオーケストレーション フレームワークを提供します。これらの特性により、AgentLayer は分散型 AI の分野において明らかな利点をもたらします。
大規模言語モデル (LLM) によって駆動される今日の汎用人工知能 (Gen AI) の分野では、エージェント システムの概念がますます注目を集めています。これらのシステムは、タスクを独立して理解し、計画し、実行することができます。これは、法律、医学、金融などの専門分野において、エージェント システムが専門家が複雑なタスクを完了するのを支援し、作業効率と品質を向上させる上で重要な役割を果たすことを示しています。ユーザー データの継続的な蓄積とフィードバック メカニズムの最適化により、AI エージェントのインテリジェンスとユーザー エクスペリエンスは向上し続けます。
AgentLayer は、分散型 AI プロトコルとして、個人が AI の作成と利用に積極的に参加できるようにする、分散型で公平かつ透明な AI エコシステムの構築に取り組んでいます。このプラットフォームは、将来のマルチモーダル自律 AI エンティティの開発を促進し、ユーザーが単純な自然言語対話を通じて、チャットボット、言語学習アシスタント、画像生成ツールなどの AI アプリケーションを簡単にカスタマイズおよびパーソナライズできるようにします。 AgentLayer は、プライベート大規模言語モデル (LLM) を統合し、持続可能な暗号経済的インセンティブ メカニズムを実装することにより、AI 作成のための公平でオープンな環境を提供します。
AgentLayer は、トークンインセンティブを提供することで参入障壁を下げ、開発者とユーザー間の共同制作と積極的な参加を促進することを目指しています。 AgentLayer は、分散型市場メカニズムを導入することで、従来の AI モデルにおける集中化と専門化の問題を解決します。 AgentLayer は、ブロックチェーン テクノロジーと Web3.0 の原則を利用して、インテリジェント システムの開発者とユーザーに、より多くの機会とインセンティブを提供します。
AgentLayer は、人間の監視を維持しながら自律 AI エージェントの調整とコラボレーションを可能にする、分散型自律エージェント ネットワークを特徴としています。強力な OP スタックを活用して、自律型 AI エージェント間のコラボレーションを許可なしで安全かつ信頼性の高い方法で促進するように設計されたパブリック ブロックチェーンを構築します。 AgentLayer は、ビザンチンのフォールトトレラント ブロックチェーン テクノロジーを活用して、自律型 AI エージェント用の分散型レジストリを構築する世界初のネットワークでもあります。
AgentLayer は、L2 ブロックチェーン上の AI 主導のエージェント エコノミーを強化する新しい AI 通貨 ($AGENT) を導入し、AI 資産の鋳造、展開、交換を可能にします。ネットワーク内の主要なトランザクション媒体および報酬システムとして、$AGENT トークンは、エージェント開発者、モデル開発者、ノード オペレーター、投資家、エンド ユーザーなどのネットワーク参加者がネットワーク エコロジーを共同で維持するよう動機付けるために非常に重要です。エージェント サービス料金、ノード報酬、プロトコル収入、AI アセットのキャスティング、展開、取引など、ネットワーク内のさまざまな経済活動はすべて $AGENT トークンを通じて決済され、AgentLayer 内での価値の循環と生態学的バランスが確保されます。通信網。
AgentLayer は、エージェントが連携してタスクを完了できるように設計された AgentLink プロトコル スイートを通じて、複数エージェントのコラボレーションを促進します。 AgentLink は、情報、コマンド、結果の交換をシームレスに促進し、インセンティブを共有することで、さまざまな AI エージェントの専門知識を橋渡しし、相乗効果を促進し、幅広いタスクを処理する能力を大幅に向上させる画期的なツールです。この革新的なアプローチは、個々の AI エージェントの能力を強化するだけでなく、その総合的な強みを活用して、より複雑で多様な課題に効率的に対処できるようにします。
AgentLayer は、Web3 と AI テクノロジーの利点を深く統合し、ユーザーフレンドリーで開発者に十分な動機を与え、データプライバシーを保護する分散型 AI プラットフォームの作成を目指しています。このプラットフォームにより、ユーザーは AI エージェントと生成したデータを所有できるだけでなく、ブロックチェーン技術を通じてそれらを取引可能な資産に変換し、AI アプリケーションへの参入の敷居を大幅に下げ、エコシステム全体の活力を刺激します。
1. Web3とAIの交差点
AgentLayer は、Web3 の核となる価値を最大限に活用して、データの確認、収益分配、分散型コンピューティング能力の有効活用を実現します。ユーザーはプラットフォームを通じて独自の AI エージェントを自由に売買でき、データを安全に共有および取引することもできるため、AI 開発者やデータ プロバイダーが積極的に参加し、AI アプリケーション シナリオの境界を拡大する動機になります。
2. 需要と供給の接続を促進するために閾値を下げる
このプラットフォームは、一般ユーザーでもカスタマイズされた AI エージェントをトレーニングできるように、便利で効率的な開発ツール、豊富な事前トレーニング モデル、多様なデータ リソース、分散型コンピューティング能力のサポートを提供することに尽力しています。同時に、特定のタスクやシナリオにおける AI エージェントの微調整の必要性を考慮して、AgentLayer はユーザーとモデル開発者の間に架け橋を構築し、高品質で適用性の高い AI エージェントに対する双方のニーズを満たすことができます。
3. データが基礎です
AgentLayer はデータ市場の構築を特に重視しており、分散型の許可のないデータ収集モデルを提唱しています。慎重に設計されたインセンティブ層と厳格なプライバシー保護メカニズムを通じて、このプラットフォームは多数のユーザーを引き付けてプライベート ドメイン データを提供することに成功し、多様で高価値のデータ市場を形成しました。
4. より多くの AI エージェント開発者を惹きつけて定着させる
初期段階では、AgentLayer は高品質の AI エージェントを蓄積し、強力なモデル ライブラリを確立することで初期のユーザーを引きつけ、ブランドの影響力を確立することに重点を置き、それによってより多くの AI エージェント開発者を引き付け、定着させます。この好循環において、プラットフォームは AI エージェントに対するユーザーのニーズを満たすだけでなく、ユーザー データのプライバシーと権利を保護しながら、AI エージェント開発者に寛大な利益を提供することができます。
5. プライバシー保護と実用性のバランス
AgentLayer は、AI + Web3 の組み合わせにおけるデータ プライバシーの重要性と課題を深く理解しているため、高度な暗号化テクノロジと柔軟なプライバシー ポリシーを採用し、ユーザーがオンデマンドでデータ プライバシー レベルをカスタマイズして、転送中および使用中のデータのセキュリティを確保できるようにします。性別と有効性。同時に、このプラットフォームはゼロ知識証明などのテクノロジーを積極的に検討し、モデルの透明性と検証可能性を確保しながら、悪意のある動作に対する保護を強化することを目指しています。
結論は
AgentLayer の革新的なプロトコルは、自律型 AI エージェントの調整に革命をもたらすだけでなく、人工知能の分野における分散型ガバナンスの新しい標準を設定します。 AgentLayer は、ブロックチェーンなどの最先端のテクノロジーと AI 機能を組み合わせることで、自律エージェント向けに、より効率的で協調的で責任あるエコシステムを構築します。
分散型 AI ガバナンスは、責任を持って AI システムを管理し、集中型システムのリスクを軽減する上で重要な役割を果たします。分散型 AI ガバナンスは、ブロックチェーン テクノロジーを使用して利害関係者間で意思決定権を分散することで、透明性、信頼性、包括性を促進します。ユーザーが自分のデータを制御できるようにし、開発者が AI アルゴリズムを実験して独自のエージェントを作成できるようにすることで、イノベーションを促進します。
Mostaque の退職は、Stability AI と業界に大きな影響を与えます。まず第一に、Stability AI にとって、このような先見の明のあるリーダーの喪失は、間違いなく同社の見通しをさらに不安なものにするでしょう。同社が今後どのように戦略を調整し、勢いを取り戻すかが業界の焦点となっている。第二に、AI 業界全体にとって、Mostaque の撤退と分散型 AI の台頭は間違いなく重大な変化を引き起こすでしょう。将来的には、分散型 AI が業界の新しいトレンドとなり、AI テクノロジーをより民主的で包括的な道へと導く可能性があります。同時に、これは従来の AI 大手企業に大きな課題とチャンスをもたらすことになります。
AgentLayerについて
AgentLayerについて
初の分散型 AI エージェント パブリック チェーンとして、AgentLayer は、トークン $AGENT を導入することで、L2 ブロックチェーン上のエージェント エコノミーと AI 資産トランザクションを促進します。その AgentLink プロトコルは、分散型 AI ガバナンスを実現するためのマルチ エージェントの情報交換とコラボレーションをサポートします。
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