ブロックチェーンはAIマーケットプレイス、エージェントの支払い、データの由来、監査証跡をサポートできますが、分散型AIには、トークンナラティブを超えたプライバシー、説明責任、そして実際の有用性が必要です。
人工知能とブロックチェーンは異なる問題を解決しますが、有用な方法で重なり合うことができます。AIシステムは予測、意思決定、コンテンツ、自動化されたワークフローを生成します。ブロックチェーンは、相互に完全に信頼し合わない当事者間で、所有権、支払い、データの由来、アイデンティティ、監査証跡を調整できます。
最も強力なユースケースは、曖昧なAIの支配ではありません。それは自律型サービスのインフラストラクチャです。ソフトウェアエージェントがデータを要求し、モデル呼び出しに対して支払いを行い、タスクを交渉し、出力を記録できる場合、ブロックチェーンの基盤はそれらの相互作用に対する決済と説明責任を提供できます。
分散型AIマーケットプレイスは一つの例です。開発者はモデル、データサービス、または専門的なエージェントを公開でき、ユーザーはプログラム可能な契約を通じてアクセスに対して支払いを行います。評判システム、サービスレベルのルール、透明な支払いフローは、マーケットプレイスの調整を容易にしますが、品質管理は依然として困難です。
データの起源は、もう一つの重要なユースケースです。AIシステムは、トレーニングデータ、プロンプト、出力、フィードバックループに依存しています。暗証記録は、データがどこから来たか、誰がライセンスを与えたか、いつ使用されたか、そして出力が特定のモデルによって生成されたかどうかを証明するのに役立ちます。これは、著作権、コンプライアンス、研究の再現性、および企業の監査可能性にとって重要です。
AIエージェントは、スマートコントラクトを使用して経済活動を調整することもできます。物流エージェントはルーティングデータの支払いを行い、取引エージェントは手数料を決済し、研究エージェントはコンピューティングリソースを購入できます。利点は自動決済ですが、リスクは自動的なミスです。エージェントには、可能な限り権限、支出制限、監視、およびロールバック手順が必要です。
分散型AIを実験しているプロジェクトは、AI-as-a-Serviceマーケットプレイス、自律型経済エージェント、マシンツーマシン決済、評判スコア、およびエージェントの協調を探求してきました。これらのアイデアは有望ですが、真のテストは、それらがコストを削減し、アクセスを改善し、または集中型APIでは提供できない機能を生み出すかどうかにかかっています。
プライバシーは大きな課題です。AIワークフローには機密データが含まれることが多く、パブリックブロックチェーンはデフォルトで透明です。分散型AIインフラストラクチャは、ゼロ知識証明、機密コンピューティング、暗号化データマーケットプレイス、権限付き台帳、またはオンチェーンコミットメントを伴うオフチェーン処理を必要とする場合があります。適切な設計は、データと脅威モデルに依存します。
説明責任も同様に重要です。自律型エージェントが誤った決定を下した場合、誰が責任を負うのでしょうか：モデル開発者、データ提供者、ユーザー、プロトコル、またはマーケットプレイスでしょうか？ブロックチェーンは発生したことを記録できますが、それ自体が法的責任や倫理的境界を定義することはできません。
トークンインセンティブはネットワークを起動するのに役立ちますが、行動を歪める可能性もあります。分散型AIプラットフォームは、トークンの投機だけに依存すべきではありません。有用なモデル、信頼性の高いコンピューティング、強力な開発者ツール、明確なガバナンス、透明な手数料、スパム、サイビル攻撃、および低品質な出力に対する保護が必要です。
ブロックチェーンとAIの未来は、おそらく映画のようなものではなく、実用的なものになるだろう：出所証明のレジストリ、エージェントによる支払い、分散型コンピューティングの調整、モデルマーケットプレイス、アイデンティティの証明、監査ログなど。勝者となるのは、トークンが自動的に知性を分散させるというふりをせずに、AIをより信頼でき、検証可能、かつアクセスしやすくするシステムである。
重要な質問は、AIがシステムそのものを改善するのか、それともプレゼンテーション資料だけを改善するのかということだ。有用なAIと暗号通貨のプロジェクトは、ユーザーが検証できる方法で、データ、アイデンティティ、コンピューティング、出所証明、自動化、または調整を改善するべきである。弱いプロジェクトは、単にトークンにAIの言語を付け加えているにすぎない。その違いは、利用状況、収益、開発者の採用状況、そしてトークンが実際に製品が機能するために必要かどうかという点に現れる。