# 分散化AI：ブロックチェーン推進の人工知能新パラダイム人工知能はすでにあらゆる場所に存在し、私たちが文書を迅速に分析したり、アイデアをブレインストーミングしたり、パーソナライズされたコンテンツを生成したり、さらにはいくつかの敏感な質問に答えたりするのを助けています。しかし、AIの機能が強力であるにもかかわらず、多くの懸念を引き起こしています。現在主流のAIモデルは少数のテクノロジー大手に掌握されており、その内部運営メカニズムは不透明です。私たちはトレーニングデータの出所や意思決定プロセス、モデルのアップグレード時に誰が利益を得ているのかを知ることができません。クリエイターはしばしば正当な認識や報酬を得られません。偏見が静かに浸透し、私たちの未来を形作るツールが裏で操られています。そのため、人々はAIの発展方向に疑問を呈し、プライバシーの漏洩、偽情報の拡散、透明性の欠如、AIのトレーニングと利益配分が少数の企業によって独占されることを懸念しています。これらの懸念は、より透明で、プライバシー保護に重点を置き、よりオープンな参加を求めるシステムの需要を促進しました。分散化AI(DeAI)は、これらの問題を解決するための新しいアプローチを提供します。この種のシステムは、データ、計算、およびガバナンスを分散化し、AIモデルをより責任あるものにし、より透明で、より包摂的にします。貢献者は公平な報酬を得ることができ、コミュニティはこれらの強力なツールの発展方向を共に決定できます。一部のブロックチェーンプラットフォームは、公平な分散化AIシステムを構築するためのインフラストラクチャを提供し始めており、これらのシステムは少数のエリートではなく、広範な大衆にサービスを提供します。! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-242789f46b133df66d2b7a721b31d1d6)## 分散型AIの性質と従来のAIとの違い現在ほとんどのAIシステムは集中型であり、単一の企業がデータ収集、モデルのトレーニング、出力の制御などの全プロセスを掌握しています。このようなモデルは通常、一般の監視を受け入れず、ユーザーはモデルの構築プロセスや潜在的な偏見を理解することができません。対照的に、分散化されたAIは全く異なるアーキテクチャを採用しています。データは各ノードに分散して保存され、モデルはコミュニティやプロトコルによって共同で管理され、更新プロセスは公開され透明です。このモデルでは、システムは公開の協力の中で構築されており、明確なルールと参加インセンティブメカニズムがあります。閉じたブラックボックスによって制御されるのではなく。例を挙げると、従来のAIは、個人の財団が管理する博物館のようなもので、展示品を見学したり、自分のデータがどのように利用されているかを見ることができるが、展示の組織方法を決定することはできず、貢献に対して認識や報酬を得ることもない。意思決定プロセスは不透明であり、大多数の内部情報は知られていない。分散化AIは、世界中のコミュニティが共同で構築するオープンアート展のようなものです。アーティスト、歴史家、一般市民が共同で創造性を提供し、データを共有し、企画に参加します。すべての貢献は追跡可能で透明性があり、貢献者は展示を改善することで報酬を得ます。このような構造は、ユーザー保護と説明責任を強化するのに役立ち、現在のAI分野で最も緊急に必要とされています。## 分散型AIの重要性集中型AIの制御モデルは深刻な問題を引き起こします。少数の企業がモデルを掌握していると、モデルが学ぶ内容、行動様式、アクセス権を決定できるようになり、以下のリスクを引き起こす可能性があります:- 権力の過度な集中:少数の企業がAIの発展方向を主導し、公共の監視が欠如している。- アルゴリズムのバイアス: データと視点が限られているため、システムが不公平で排他的になる可能性があります。- ユーザーはコントロールを失う: 人々はデータを提供するが、その使用方法を決定する権利がなく、相応の報酬も得られない。- 革新が制限される: 集中管理がモデルの多様性と実験の空間を制限する。分散化AIは、すべての所有権と管理権を分散することによって、より透明で公平かつ革新的なAIシステムの構築への道を開きます。世界中の貢献者が共同でモデルを形成し、より広範な視点を反映させることを保証します。透明性も重要な役割を果たしており、多くの分散化AIシステムはオープンソースの原則を採用し、コードやトレーニング方法を公開することで、モデルの監査、問題の発見、信頼の構築を容易にしています。しかし、オープンソースAIは常に分散化と等しいわけではありません。モデルはオープンソースであっても、集中型インフラに依存している場合や、プライバシー保護メカニズムが欠如している場合があります。両者の共通のコア特性は、透明性、アクセス可能性、コミュニティ参加です。ユーザーはデータのコントロール権を放棄することなく参加できるため、積極的に貢献し、利益を得る可能性が高くなります。分散化は万能の解決策ではありませんが、公共の利益により合致し、民間企業の影響を減らすAIシステムを構築する可能性を開きます。## 分散型AIの仕組み分散化AIは分散システムを用いて集中管理を置き換え、独立したノードネットワークでモデルのトレーニング、最適化、デプロイを行い、単一障害点を回避し、透明性を向上させ、より広範な参加を促進します。分散化AIを支える重要な技術には次のものが含まれます:- フェデレーテッドラーニング: AIモデルがローカルデバイス(（スマートフォン、ノートブック)など）でデータを学習し、センターサーバーにセンシティブな情報をアップロードせず、モデルの更新のみを共有します。これによりデータプライバシーが保護され、分散化処理が実現されます。- 分散化計算:AIモデルのトレーニングと実行タスクをネットワーク内の複数のマシンに分散させることで、数千台の小型コンピュータが作業を分担し、速度、効率、スケーラビリティ、そして耐障害性を向上させます。- ゼロ知識証明(ZKP):データや操作を具体的な内容を暴露することなく検証できる暗号学的なツールであり、分散化システムの安全性と信頼性を確保します。## ブロックチェーンにおける分散化AIの役割分散化AIシステムは、タスクの調整、データの保護、貢献者への報酬を必要とし、ブロックチェーンはこの点で重要なインフラを提供します:- スマートコントラクト: 自動的に設定された透明なルールを実行し、支払いまたはモデルの更新などを人手を介さずに行います。- オラクル:ブロックチェーンと外部世界の橋渡しとして、天候、価格、またはセンサーデータなどの真実の情報を提供します。- 分散化ストレージ: トレーニングデータとモデルファイルをネットワーク内に分散して保存し、従来のサーバーよりも改ざん、検閲、単一点故障に強い。いくつかのブロックチェーンプラットフォームの独特なアーキテクチャは、これらのシステムをサポートし、異なるネットワークがプライバシー、計算、ガバナンスなどの異なるタスクに集中できるようにしながら、相互運用性を維持します。モジュール設計により、分散化されたAIは、より高いスケーラビリティ、柔軟性、安全性、効率性を持ちます。各コンポーネントは特定の機能に最適化されており、同時に協調して動作することができます。## 分散型AIのメリット分散化AIは技術革新だけでなく、価値観の変化でもあります。これは、プライバシー、透明性、公平性、参加などの人類共通の価値観を体現したシステムを構築し、分権化を通じて以下の利点を実現します:- より良いプライバシー保護: フェデラルラーニング、デバイスローカルトレーニング、ゼロ知識証明などの技術がデータプライバシーを効果的に保障します。- 内部の透明性: オープンシステムは監査、意思決定の追跡、偏見の識別を容易にします。- 共有ガバナンス:コミュニティが共にルール、インセンティブメカニズム、モデルの進化の方向性を策定します。- 公平な経済的インセンティブ:貢献者はデータ、計算、またはモデルの改善を提供することに対して報酬を得る。- 偏見を減らす: より多様な貢献者が包括的な視点をもたらし、盲点を減少させる。- より強い耐障害性:単一障害点がなく、システムが攻撃されるか、停止されることがより困難です。いくつかのブロックチェーンプラットフォームのモジュール化アーキテクチャは、これらの利点をサポートしており、異なるネットワークはプライバシー、計算、またはガバナンスに集中しつつ、シームレスな協力を実現し、分散化されたAIの大規模な発展を助け、セキュリティ、ユーザーの自主権、またはパフォーマンスを犠牲にすることなく実現します。## 課題と制限分散化AIの潜在能力は巨大ですが、依然として多くの課題に直面しています。- 拡張性: 大規模モデルのトレーニングには膨大な計算力が必要であり、分散型の調整は速度の低下や複雑さの増加を引き起こす可能性があります。- 計算リソース集約型:AIモデルは本来大量のリソースを必要とし、分散型での運用は帯域幅とエネルギー消費の圧力をさらに悪化させます。- 規制の不確実性:異なる地域の法律の違いが大きく、分散化システムの責任の所在が複雑である。- フラグメント化: 中央集権的な監視の欠如は、基準の不統一や参加度の不均衡を引き起こす可能性があります。- 安全性と信頼性:信頼不要なシステムは、データ操作やモデル毒化などの攻撃を受けやすい。- ユーザー体験が複雑: プライベートキーの管理や複数のインターフェースの操作などの要因が普及を妨げている。これらは実際に存在する課題ですが、克服不可能なものではありません。一部のブロックチェーンプラットフォームのモジュラーアーキテクチャは、強力な共有セキュリティとネイティブ相互運用性を提供し、異なるネットワークが特定の課題に焦点を当てつつ、エコシステム内で協力し、責任ある成長とリスクの共有を支援します。## 分散型AIの実用化分散化AIは単なる理論の段階を超えています。いくつかのWeb3プロジェクトが、分散型インテリジェンスがアプリケーションの発展をどのように推進するかを現実の中で示しています。特定のブロックチェーンプラットフォームがその中で重要な役割を果たしています。以下は、分散化AIを構築しているいくつかのプロジェクトの例です:- Acurast:普通の人々が使わなくなったスマートフォンなどのデバイスを安全で分散化されたクラウドの一部に変えることができます。ユーザーは未使用の計算能力を提供することで報酬を得ることができます。開発者はこれらのリソースを利用してプライバシーに敏感なタスクを実行し、大企業のサーバーに依存せず、よりプライバシーに配慮した人間中心のインターネットを構築します。- OriginTrail:分散化した知識グラフに基づいて運営され、サプライチェーン、教育などの分野における信頼できるデータを接続し整理します。それは公共の事実データベースのようなもので、誰でも貢献または検証できますが、単一の企業が制御することはできません。これにより、製品の出所や証明書の真偽などの情報を検証するのに、中央集権的な機関に依存する必要がなくなります。- Phala:Web3のためにプライバシーレイヤーを構築しています。開発者は機密計算環境でスマートコントラクトを実行でき、アプリケーションが(のようなセンシティブなデータ、例えば身分情報や健康情報を使用しても、これらのデータはプライベートのまま保持されます。これはアプリケーションの作成者が覗けない安全な作業スペースと見なすことができます。- PEAQ:機械経済にインフラを提供し、人とデバイスが実際のタスクを完了することで報酬を得ることを通じて、分散化された物理インフラの発展を支援します。これは機械版のギグ経済に似ています。例えば、ロボットは電気自動車を充電したり、センサーが空気の質を報告したりすることができ、どちらもネットワークを通じて報酬を得ることができます。PEAQは、この機械主導の作業の調整と報酬プロセスを簡素化します。- Bittensor:オープンマーケットを作成し、AIモデルが競争と協力を行い、最適な出力を提供します。誰でもネットワークに参加し、計算能力を提供したり、モデルを訓練したり、パフォーマンスを評価したりできます。システムはトークンインセンティブメカニズムを通じて価値ある貢献に報いることで、自律的で検閲に強く、集中管理に依存しないAI経済を形成します。! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7(## まとめ分散化AIは単なる技術革新ではなく、価値観の変化でもあります。それは、人工知能が少数の企業によって管理されるべきだという考えに挑戦し、よりオープンで責任ある代替手段を提供します。これらのシステムは権力を分散し、プライバシーを保護し、世界を変えるツールの共同形成に世界中の参加を招待します。ブロックチェーン技術がこれを可能にします。更新の調整、データの保護、貢献者への報酬を通じて、自然に透明なAIシステムの基盤を築いています。一部のブロックチェーンプラットフォームは、専門化されたネットワークがそれぞれの機能で際立つことができるように、モジュール化されたインフラストラクチャ層を追加し、同時にネイティブな特性から利益を得て、より広範なエコシステムの中でシームレスな相互運用性を維持します。この柔軟性により、分散化されたAIシステムは安全性、パフォーマンス、またはユーザーの自主性を犠牲にすることなく、継続的に進化し、拡張することができます。機密計算から分散化データ管理まで、一部のブロックチェーンエコシステムはこれらの原則を実践する複数のプロジェクトを既に持っており、これはほんの始まりに過ぎません。分散化AIは、人工知能の未来の発展方向を再構築し、よりオープンで透明かつ公平なものにすることが期待されています。
分散化AI：ブロックチェーン駆動のAI新しいパラダイム
分散化AI：ブロックチェーン推進の人工知能新パラダイム
人工知能はすでにあらゆる場所に存在し、私たちが文書を迅速に分析したり、アイデアをブレインストーミングしたり、パーソナライズされたコンテンツを生成したり、さらにはいくつかの敏感な質問に答えたりするのを助けています。しかし、AIの機能が強力であるにもかかわらず、多くの懸念を引き起こしています。
現在主流のAIモデルは少数のテクノロジー大手に掌握されており、その内部運営メカニズムは不透明です。私たちはトレーニングデータの出所や意思決定プロセス、モデルのアップグレード時に誰が利益を得ているのかを知ることができません。クリエイターはしばしば正当な認識や報酬を得られません。偏見が静かに浸透し、私たちの未来を形作るツールが裏で操られています。
そのため、人々はAIの発展方向に疑問を呈し、プライバシーの漏洩、偽情報の拡散、透明性の欠如、AIのトレーニングと利益配分が少数の企業によって独占されることを懸念しています。これらの懸念は、より透明で、プライバシー保護に重点を置き、よりオープンな参加を求めるシステムの需要を促進しました。
分散化AI(DeAI)は、これらの問題を解決するための新しいアプローチを提供します。この種のシステムは、データ、計算、およびガバナンスを分散化し、AIモデルをより責任あるものにし、より透明で、より包摂的にします。貢献者は公平な報酬を得ることができ、コミュニティはこれらの強力なツールの発展方向を共に決定できます。一部のブロックチェーンプラットフォームは、公平な分散化AIシステムを構築するためのインフラストラクチャを提供し始めており、これらのシステムは少数のエリートではなく、広範な大衆にサービスを提供します。
! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-242789f46b133df66d2b7a721b31d1d6.webp)
分散型AIの性質と従来のAIとの違い
現在ほとんどのAIシステムは集中型であり、単一の企業がデータ収集、モデルのトレーニング、出力の制御などの全プロセスを掌握しています。このようなモデルは通常、一般の監視を受け入れず、ユーザーはモデルの構築プロセスや潜在的な偏見を理解することができません。
対照的に、分散化されたAIは全く異なるアーキテクチャを採用しています。データは各ノードに分散して保存され、モデルはコミュニティやプロトコルによって共同で管理され、更新プロセスは公開され透明です。このモデルでは、システムは公開の協力の中で構築されており、明確なルールと参加インセンティブメカニズムがあります。閉じたブラックボックスによって制御されるのではなく。
例を挙げると、従来のAIは、個人の財団が管理する博物館のようなもので、展示品を見学したり、自分のデータがどのように利用されているかを見ることができるが、展示の組織方法を決定することはできず、貢献に対して認識や報酬を得ることもない。意思決定プロセスは不透明であり、大多数の内部情報は知られていない。
分散化AIは、世界中のコミュニティが共同で構築するオープンアート展のようなものです。アーティスト、歴史家、一般市民が共同で創造性を提供し、データを共有し、企画に参加します。すべての貢献は追跡可能で透明性があり、貢献者は展示を改善することで報酬を得ます。このような構造は、ユーザー保護と説明責任を強化するのに役立ち、現在のAI分野で最も緊急に必要とされています。
分散型AIの重要性
集中型AIの制御モデルは深刻な問題を引き起こします。少数の企業がモデルを掌握していると、モデルが学ぶ内容、行動様式、アクセス権を決定できるようになり、以下のリスクを引き起こす可能性があります:
分散化AIは、すべての所有権と管理権を分散することによって、より透明で公平かつ革新的なAIシステムの構築への道を開きます。世界中の貢献者が共同でモデルを形成し、より広範な視点を反映させることを保証します。透明性も重要な役割を果たしており、多くの分散化AIシステムはオープンソースの原則を採用し、コードやトレーニング方法を公開することで、モデルの監査、問題の発見、信頼の構築を容易にしています。
しかし、オープンソースAIは常に分散化と等しいわけではありません。モデルはオープンソースであっても、集中型インフラに依存している場合や、プライバシー保護メカニズムが欠如している場合があります。両者の共通のコア特性は、透明性、アクセス可能性、コミュニティ参加です。ユーザーはデータのコントロール権を放棄することなく参加できるため、積極的に貢献し、利益を得る可能性が高くなります。分散化は万能の解決策ではありませんが、公共の利益により合致し、民間企業の影響を減らすAIシステムを構築する可能性を開きます。
分散型AIの仕組み
分散化AIは分散システムを用いて集中管理を置き換え、独立したノードネットワークでモデルのトレーニング、最適化、デプロイを行い、単一障害点を回避し、透明性を向上させ、より広範な参加を促進します。
分散化AIを支える重要な技術には次のものが含まれます:
フェデレーテッドラーニング: AIモデルがローカルデバイス(（スマートフォン、ノートブック)など）でデータを学習し、センターサーバーにセンシティブな情報をアップロードせず、モデルの更新のみを共有します。これによりデータプライバシーが保護され、分散化処理が実現されます。
分散化計算:AIモデルのトレーニングと実行タスクをネットワーク内の複数のマシンに分散させることで、数千台の小型コンピュータが作業を分担し、速度、効率、スケーラビリティ、そして耐障害性を向上させます。
ゼロ知識証明(ZKP):データや操作を具体的な内容を暴露することなく検証できる暗号学的なツールであり、分散化システムの安全性と信頼性を確保します。
ブロックチェーンにおける分散化AIの役割
分散化AIシステムは、タスクの調整、データの保護、貢献者への報酬を必要とし、ブロックチェーンはこの点で重要なインフラを提供します:
スマートコントラクト: 自動的に設定された透明なルールを実行し、支払いまたはモデルの更新などを人手を介さずに行います。
オラクル:ブロックチェーンと外部世界の橋渡しとして、天候、価格、またはセンサーデータなどの真実の情報を提供します。
分散化ストレージ: トレーニングデータとモデルファイルをネットワーク内に分散して保存し、従来のサーバーよりも改ざん、検閲、単一点故障に強い。
いくつかのブロックチェーンプラットフォームの独特なアーキテクチャは、これらのシステムをサポートし、異なるネットワークがプライバシー、計算、ガバナンスなどの異なるタスクに集中できるようにしながら、相互運用性を維持します。モジュール設計により、分散化されたAIは、より高いスケーラビリティ、柔軟性、安全性、効率性を持ちます。各コンポーネントは特定の機能に最適化されており、同時に協調して動作することができます。
分散型AIのメリット
分散化AIは技術革新だけでなく、価値観の変化でもあります。これは、プライバシー、透明性、公平性、参加などの人類共通の価値観を体現したシステムを構築し、分権化を通じて以下の利点を実現します:
より良いプライバシー保護: フェデラルラーニング、デバイスローカルトレーニング、ゼロ知識証明などの技術がデータプライバシーを効果的に保障します。
内部の透明性: オープンシステムは監査、意思決定の追跡、偏見の識別を容易にします。
共有ガバナンス:コミュニティが共にルール、インセンティブメカニズム、モデルの進化の方向性を策定します。
公平な経済的インセンティブ:貢献者はデータ、計算、またはモデルの改善を提供することに対して報酬を得る。
偏見を減らす: より多様な貢献者が包括的な視点をもたらし、盲点を減少させる。
より強い耐障害性:単一障害点がなく、システムが攻撃されるか、停止されることがより困難です。
いくつかのブロックチェーンプラットフォームのモジュール化アーキテクチャは、これらの利点をサポートしており、異なるネットワークはプライバシー、計算、またはガバナンスに集中しつつ、シームレスな協力を実現し、分散化されたAIの大規模な発展を助け、セキュリティ、ユーザーの自主権、またはパフォーマンスを犠牲にすることなく実現します。
課題と制限
分散化AIの潜在能力は巨大ですが、依然として多くの課題に直面しています。
拡張性: 大規模モデルのトレーニングには膨大な計算力が必要であり、分散型の調整は速度の低下や複雑さの増加を引き起こす可能性があります。
計算リソース集約型:AIモデルは本来大量のリソースを必要とし、分散型での運用は帯域幅とエネルギー消費の圧力をさらに悪化させます。
規制の不確実性:異なる地域の法律の違いが大きく、分散化システムの責任の所在が複雑である。
フラグメント化: 中央集権的な監視の欠如は、基準の不統一や参加度の不均衡を引き起こす可能性があります。
安全性と信頼性:信頼不要なシステムは、データ操作やモデル毒化などの攻撃を受けやすい。
ユーザー体験が複雑: プライベートキーの管理や複数のインターフェースの操作などの要因が普及を妨げている。
これらは実際に存在する課題ですが、克服不可能なものではありません。一部のブロックチェーンプラットフォームのモジュラーアーキテクチャは、強力な共有セキュリティとネイティブ相互運用性を提供し、異なるネットワークが特定の課題に焦点を当てつつ、エコシステム内で協力し、責任ある成長とリスクの共有を支援します。
分散型AIの実用化
分散化AIは単なる理論の段階を超えています。いくつかのWeb3プロジェクトが、分散型インテリジェンスがアプリケーションの発展をどのように推進するかを現実の中で示しています。特定のブロックチェーンプラットフォームがその中で重要な役割を果たしています。以下は、分散化AIを構築しているいくつかのプロジェクトの例です:
Acurast:普通の人々が使わなくなったスマートフォンなどのデバイスを安全で分散化されたクラウドの一部に変えることができます。ユーザーは未使用の計算能力を提供することで報酬を得ることができます。開発者はこれらのリソースを利用してプライバシーに敏感なタスクを実行し、大企業のサーバーに依存せず、よりプライバシーに配慮した人間中心のインターネットを構築します。
OriginTrail:分散化した知識グラフに基づいて運営され、サプライチェーン、教育などの分野における信頼できるデータを接続し整理します。それは公共の事実データベースのようなもので、誰でも貢献または検証できますが、単一の企業が制御することはできません。これにより、製品の出所や証明書の真偽などの情報を検証するのに、中央集権的な機関に依存する必要がなくなります。
Phala:Web3のためにプライバシーレイヤーを構築しています。開発者は機密計算環境でスマートコントラクトを実行でき、アプリケーションが(のようなセンシティブなデータ、例えば身分情報や健康情報を使用しても、これらのデータはプライベートのまま保持されます。これはアプリケーションの作成者が覗けない安全な作業スペースと見なすことができます。
PEAQ:機械経済にインフラを提供し、人とデバイスが実際のタスクを完了することで報酬を得ることを通じて、分散化された物理インフラの発展を支援します。これは機械版のギグ経済に似ています。例えば、ロボットは電気自動車を充電したり、センサーが空気の質を報告したりすることができ、どちらもネットワークを通じて報酬を得ることができます。PEAQは、この機械主導の作業の調整と報酬プロセスを簡素化します。
Bittensor:オープンマーケットを作成し、AIモデルが競争と協力を行い、最適な出力を提供します。誰でもネットワークに参加し、計算能力を提供したり、モデルを訓練したり、パフォーマンスを評価したりできます。システムはトークンインセンティブメカニズムを通じて価値ある貢献に報いることで、自律的で検閲に強く、集中管理に依存しないAI経済を形成します。
! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(
まとめ
分散化AIは単なる技術革新ではなく、価値観の変化でもあります。それは、人工知能が少数の企業によって管理されるべきだという考えに挑戦し、よりオープンで責任ある代替手段を提供します。これらのシステムは権力を分散し、プライバシーを保護し、世界を変えるツールの共同形成に世界中の参加を招待します。
ブロックチェーン技術がこれを可能にします。更新の調整、データの保護、貢献者への報酬を通じて、自然に透明なAIシステムの基盤を築いています。一部のブロックチェーンプラットフォームは、専門化されたネットワークがそれぞれの機能で際立つことができるように、モジュール化されたインフラストラクチャ層を追加し、同時にネイティブな特性から利益を得て、より広範なエコシステムの中でシームレスな相互運用性を維持します。この柔軟性により、分散化されたAIシステムは安全性、パフォーマンス、またはユーザーの自主性を犠牲にすることなく、継続的に進化し、拡張することができます。
機密計算から分散化データ管理まで、一部のブロックチェーンエコシステムはこれらの原則を実践する複数のプロジェクトを既に持っており、これはほんの始まりに過ぎません。分散化AIは、人工知能の未来の発展方向を再構築し、よりオープンで透明かつ公平なものにすることが期待されています。