近年、さまざまな大型モデルが次々に登場し、垂直分野でのアプリケーション層が隆盛を極めています。 AIが時代の変化をリードし、あらゆる階層が汎用人工知能への移行を促進していることは否定できません。

しかし、AIGC が人間と同じように言語理解やコンテンツ生成の幅広い作業に従事し始めると、その著作権紛争、倫理、ネットワークの脅威などが徐々に明らかになり、その一方で AIGC は強力な生産性マシンとして、経済的なセット システムとガバナンス システムは、その背後で価値生産をサポートする役割を果たします。

Web3.0 と AIGC を組み合わせることで、上記の問題を解決し、AI の価値の可能性を解き放つことができるかもしれません。

AIGC が直面する問題

AIGC は、その驚くべきコンテンツ生成機能により、テキスト生成、画像生成、オーディオおよびビデオ生成、「デジタル ヒューマン」生成などを含む幅広い商用アプリケーション シナリオを備えています。

マッキンゼーの予測によると、AIGC は 16 のビジネス機能をカバーする 63 の生成人工知能のユースケースを通じて、世界経済に 2.6 ～ 4.4 兆米ドルを追加する可能性があり、これは 2017 年の英国の GDP にほぼ相当します。

しかし、AIGC は急速に発展している一方で、知的財産とコンプライアンスの課題、偏見と差別、新たな詐欺とサイバー脅威などを含むがこれらに限定されない多くの「脆弱性」を必然的にさらすことになります。

1. 知的財産権とコンプライアンスの課題

著作権保護法では、著作者は自然人、法人、または非法人組織のみであると規定されています。しかし、AI が生成するコンテンツの作成と著作権には曖昧さがあるため、AI の創造的な作品の権利を誰が所有するかについては依然としてかなりの論争があります。さらに、AIGC モデルのトレーニング中に、他の人の作品やコンテンツを自動的にクロールまたは解析して学習すると、この動作は他の人の著作権を侵害する可能性があります。

2. 偏見と差別の問題

AI バイアスとは、アルゴリズム開発プロセスまたはトレーニング データのバイアスによって引き起こされる、機械学習アルゴリズムの出力における不公平または偏った結果を指します。バイアスは、アルゴリズム開発者のバイアス、データ収集方法のバイアス、不十分または不均衡なデータ サンプル、その他の要因から発生する可能性があります。これにより、人工知能システムが特定の個人やグループに対して不公平な決定を下す可能性があります。

たとえば、トレーニング データセットに不公平または偏ったコンテンツが含まれている場合、AI システムはこれを学習し、意思決定に偏りを示します。

3. 新しいタイプの詐欺とサイバー脅威

AIGC や自動化技術の普及に伴い、新たなサイバー脅威が密かに増大しています。たとえば、ディープフェイクは AIGC を使用して画像、ビデオ、音声などのデジタル コンテンツを生成し、本物のように見えるが実際は偽りの写真やビデオを作成する可能性があり、詐欺、プライバシー侵害、政治的操作、および次のような誤解を招く結果につながる可能性があります。情報の拡散と全体的な信頼の低下。

AIGC や自動化技術の普及に伴い、新たなサイバー脅威が密かに増大しています。たとえば、ディープフェイクは AIGC を使用して画像、ビデオ、音声などのデジタル コンテンツを生成し、本物のように見えるが実際は偽りの写真やビデオを作成する可能性があり、詐欺、プライバシー侵害、政治的操作、および次のような誤解を招く結果につながる可能性があります。情報の拡散と全体的な信頼の低下。

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Web3.0 は AIGC に対する解毒剤となるでしょうか?

AIGC が直面する困難は、技術的な枠組みの創造と修復に対する認識に起因するものであり、Web3.0 インフラストラクチャの役割を積極的に果たすことで、AIGC の困難が解決される可能性があります。

Web3.0は常に「クリエイターエコノミー」を重視しており、AIGCが解決したい課題と一致しており、ブロックチェーン技術を活用することでAIGCを中心としたエコロジーネットワークを構築することができる。

例えば、新しい組織形態として、DAO (Decentralized Autonomous Organization) は、AIGC に実質的な独立した透明なメカニズムを提供し、AIGC にとってより優れた技術処理環境を構築することができます。

オリジナルの芸術作品の所有者、AIGC オペレーター、ブロックチェーン技術プロバイダー、およびクリエイター参加者は、自動的に実行でき改ざんできないブロックチェーン上に展開された一連のルールを通じて、分散型自律性を実現します。

地域の特色ある文​​化プラットフォームを例にとると、DAO+AIGCの運営経路は次のように理解できます。

DAO+AIGC モデルでは、Web3.0 テクノロジーが AIGC の 3 つの問題に対処できる可能性は次のとおりです。

1. オリジナルの芸術作品の所有者からの許可 + デジタル著作権登録と追跡可能性は、 AIGC 作品の著作権保護を強化するだけでなく、クリエイターが潜在的な侵害リスクを事前に回避するのにも役立ちます。

DAO+AIGC モデルでは、Web3.0 テクノロジーが AIGC の 3 つの問題に対処できる可能性は次のとおりです。

1. オリジナルの芸術作品の所有者からの許可 + デジタル著作権登録と追跡可能性は、 AIGC 作品の著作権保護を強化するだけでなく、クリエイターが潜在的な侵害リスクを事前に回避するのにも役立ちます。

2. オープンで透明性の高いトレーニング プロセスとコミュニティ参加のレビュー メカニズムにより、偏見と差別に関するモデルの評価とレビューが容易になります。同時に、コンテンツのレビューと評価にさまざまな背景やグループを招待することで、問題の発生を減らすこともできます。偏見と差別。

3. スマートコントラクトのレビューとスクリーニング + 分散型検証とトレーサビリティ ルールとアルゴリズムを設定することにより、スマートコントラクトはコンテンツが特定の基準を満たしているかどうかを判断し、疑わしいコンテンツや不正なコンテンツを自動的に拒否またはマークすることができます。さらに、AIGC Going によって生成されたコンテンツを変換することによって、チェーン上でコンテンツの分散検証と追跡可能性を実現し、違法行為や犯罪行為の抑止力として機能します。

Web 3.0 は、偏見や差別を軽減するためのツールやメカニズムを提供できますが、公平で包括的で多様なコンテンツの生成と配布環境を促進するには、コミュニティ、研究者、規制当局、ユーザーの共同の努力が必要であることに注意してください。

NetEase Digital Culture Center は、このモデルを積極的に探索および実践し、ブロックチェーン テクノロジーと AIGC クリエイティブ制作を文化製品の市場普及と著作権保護に適用し、Web3.0 デジタル文化経済の新時代を創造しています。

結論

AIGC は強力な生産性ツールとして、コンテンツ作成に新たな機会をもたらします。しかし、AIGC に伴う問題や課題のいくつかを無視することはできません。

Web3.0 は、この問題を解決するための潜在的な解決策を提供できるかもしれませんが、同時に、法的、規制的、道徳的、社会的要因を考慮し、テクノロジーの実現可能性を確保する必要があります。

NetEase ブロックチェーンは、継続的な研究、開発、実践を通じて、AI と Web3.0 のさらなる組み合わせを実現し、創造性とインターネットの未来に革新と進歩をもたらすことを楽しみにしています。