ハリケーンChatGPT、神託に進軍

前書き: ChatGPT の登場は、新たな「スマート」産業革命の芽が勃発していることを象徴していると言えます。そして、オラクルマシンの着陸は、「データ」のブロックチェーン変換に関するコロンバスへの新たな旅を表します。

"あなたは誰ですか？"

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ChatGPT: マイニングデータ値

ChatGPT は間違いなく、最近インターネット上で最もホットなトピックです。フォーチュン誌によれば、ChatGPT はリリースからわずか 5 日で、Facebook が完成までに 10 か月かかった成果を達成し、100 万人以上のユーザーに到達しました。 2 月 1 日、ChatGPT の月間アクティブ ユーザー数は 1 億人を超えました。このデータを達成するまでに、ins では 2 年、TikTok では 9 か月、ChatGPT ではわずか 60 日かかりました。

人気の度合いが一目瞭然です。

ChatGPT はこの時代の優れたテクノロジーの結晶として、予測不可能な革命をもたらしました。好むと好まざるにかかわらず、ChatGPTに代表されるAIGC（生成人工知能）は世界を変えるでしょう。

ビル・ゲイツ氏も意味深に次のように述べています: ChatGPT の出現は、PC やインターネットの誕生に劣らず、歴史的に非常に重要です。

ChatGPT の誕生により、ますます強力になった AIGC (生成された人工知能) 機能により、多くの専門家が「キャリアの危機」に陥っています。 AIが人間に取って代わるのではないかと心配する人もいます。実際、AI が人間の仕事を代替するという話が出たのはこれが初めてではなく、最初に登場したのは数年前です。

マッキンゼー・グローバル研究所が2017年12月に発表したレポート「失業と雇用：オートメーション時代の労働変革」によると、2030年までに世界人口の15％がAIの発展により転職すると控えめに見積もられている。極端な試算では世界人口の 30% が影響を受けており、中国は数千万人から数億人が再雇用されると予想しています。

レポートの予測に人々はまだ注目していませんが、2022年9月、コロラド・ステート・フェアのアート・コンペティションのデジタル部門で、AI絵画「スペース・オペラ・ハウス」が一挙に1位を獲得しました。 AI が人間に取って代わることができるかどうかについて、再び大きな議論が巻き起こりました。今日、ChatGPT の出現は、AI の「脅威」雇用によって引き起こされる職業存続の不安についての世界的な議論を引き起こしました。

ChatGPT が現在の人工知能分野において大きな進歩を遂げた傑作であることは疑いの余地がありませんが、同時に ChatGPT がまだ多くの問題を抱えていることも否定できません。 ChatGPT は統計法則に基づいた大規模な言語モデルであり、人間の完璧な言語能力を備えていますが、関連付けを行うことしかできず、「論理的推論」を完了することはできません。この観点から、ChatGPT は説得力のある応答を生成する傾向がありますが、自然言語処理モデルとして、ChatGPT は「事実」が何であるかまでは知らないため、「生成された」いくつかの事実上の誤り、虚偽の記述、間違ったデータが含まれる可能性があります。これは、数十ペタバイトの教師なしトレーニング データであり、少し滑りやすい「仮想アシスタント」に似ています。

さらに、訓練プロセスでは人間の指示を認識するために大量の「指示」知識が注入されるため、ChatGPT は「指示」自体に非常に敏感になりますが、同時にいくつかの曖昧な単語を認識します。文脈とは無関係であり、判断を下すには「事実に基づく根拠」が必要です。おそらく、ほとんどの普通の人にとって、ChatGPT は、要約、翻訳、記事の執筆、スタイルの修正、翻訳、推敲、執筆などの人間の言語スキルすべてに熟達している (または近い将来に熟達するであろう) ため、適格なアシスタントであると考えられます。コードなどしたがって、これらの仕事に従事する労働者は、ChatGPT をアシスタントとして使用するスキルを習得できなければ、最も早く機械に置き換えられる可能性があります。

一言で言えば、ChatGPT はスーパーツールであって、スーパーインテリジェンスではなく、人間に取って代わるものではありませんが、業界をアップグレードします。それは創造性と実行への障壁を大幅に下げ、人間を補完します。

世界最大の広告グループである WPP の CEO は、「あなたの仕事を奪うのは決して AI ではなく、AI ツールを持っている他の人々です。」と述べました。

AI は長年にわたって開発されてきたのに、なぜ ChatGPT が AI トラックのダークホースになれるのでしょうか?

それは突き詰めればデータの「活用」にあります。

現在、人工知能の主な研究方向は NLP タスク (自然言語処理) です。つまり、機械は人間の言語を理解する必要があります。 NLP タスク (自然言語処理) には 2 つの主要な方向性があり、1 つの方向は Google の双方向 (BERT) テクノロジーであり、もう 1 つの方向は OpenAI の自己回帰 (GPT) テクノロジーです。

2018 年 6 月には、OpenAI が第 1 世代の GPT モデルを提案しました。同年 10 月、Google は独自の BERT モデルを発表しました。これにより、自然言語処理分野のほぼすべての最高記録が大幅に更新され、大規模モデルの事前トレーニングの時代が開かれました。

その後 4 年間で、BERT や GPT (ChatGPT の前身である GPT-1 および GPT-2) などの事前トレーニング済み言語モデルが、自然言語処理の分野における主流の技術トレンドになりました。これらのモデル パラメーターの範囲は 3 億から 1 兆 7,500 億に及ぶため、大規模言語モデルと呼ばれます。

これらの事前トレーニングされた大規模モデルの本質は、より大規模なモデルとより多くのデータを使用して、人間にとってより適切でより一般的な「言語モデル」を見つけることです。このため、BERT や GPT を含む大規模な言語モデルは、事前トレーニング プロセス中に実際にかなりの量の語彙、構文、意味論的な知識を取得しており、モデルを改良するために必要なのは少量のラベル付きデータだけです。さまざまな自然言語処理タスク。

「データ」の価値をマイニングしてシーンにエコロジーを与えることで、この同様のブリッジセクションは「オラクルマシン」に非常によく似ていますか？ただし、ChatGPT は依然として Web2.0 時代の製品であり、依然として一定の制限があります。

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Oracle: データブリッジのリンク

ブロックチェーンに関して言えば、ほとんどの人はビットコインやイーサリアム、さらには投機、マイニング、DeFi、NFT、さらにはコンセプトのパッケージ化に依存する GameFi や SocailFi などの一部の Web3.0 エンパワーメント シナリオを思い浮かべるはずです。しかし、データを「AI」にする方法は、「ブロックチェーン」に現実世界の予測を理解させ、それを現場のエコロジカルなエンパワーメントに追加することです。現在の ChatGPT と同様に、オラクル マシンは非常に重要です。

オラクルとブロックチェーンが非常に密接に関係していることは誰もが知っています。ブロックチェーンでは、スマートコントラクトは資金管理やデータストレージなどのさまざまな操作を実行できます。ただし、スマート コントラクトは現実世界で起こっているイベントについての知識を持たないため、オラクルが必要になります。オラクルマシンは現実世界とブロックチェーンを接続するデータブリッジであるため、現実世界で発生したイベントをスマートコントラクトで使用できるデータに変換できます。

簡単に言うと、オラクルにより、決定論的なスマート コントラクトが不確実な外部世界に「反応」できるようになります。そして、ChatGPT はアクセスされたデータに対する単なる「反応」ではないでしょうか?

このうち、オラクルマシンの主な機能は、外部データを取得して検証し、ブロックチェーンに入力することです。 API、センサー、Web クローラーなど、さまざまな方法でデータを取得できます。データの検証に関して、オラクルはデータの信頼性と正確性を保証する必要があります。

したがって、データの信頼性を確保するために、オラクルを慎重に設計およびテストする必要があります。これらの検証プロセスには、デジタル署名、暗号化アルゴリズムなどが含まれる場合があります。しかし、オラクルの開発はいくつかの課題にも直面しており、最大の課題の 1 つはデータの信頼性を確保することです。オラクルマシンは大量のデータを取得して検証する必要があります。

ブロックチェーンを「ブラック ボックス」に例えると、オラクル マシンは暗闇の中の一筋の光であり、ビットの世界を照らします。

もちろん、現在のブロックチェーンエコロジーはまだ発展の初期段階にあり、伝統的な産業と比較すると、金融分野での一部の成果を除いて、その他の部分はまだ少し不毛です。データの活用、検索、マイニング、分析を開発するにはまだ長い時間がかかります。

ChainLink、PlugChain、Oraclize、UMA、DIA、API 3 など、多くの主流のオラクルパブリックチェーンが市場に登場していますが、それぞれが技術分野で独自のブレークスルーと革新を持っていますが、生態学的発展、シーンを詳しく見てみると、エンパワーメント、商用実装にはまだ長い道のりがあります。

ChatGPT をよりスマートにする必要がある場合は、より多くの大規模なデータ トレーニングが必要になるようなものです。ブロックチェーンの世界をよりスマートにする必要がある場合、オラクル マシンのデータの読み取り、送信、キャプチャをより正確かつ効率的に行う必要があります。

同時に、より分散化された問題に関しては、単一ソースの API は簡単に解読され、操作されやすく、集中化されたオラクルは少し味気ないように思えます。したがって、ChainLink、PlugChain、NEST などの分散型 Oracle ネットワークに焦点を当てたノードは、データのキャプチャ精度が高くなります。ネットワーク ノードは複数のソースからデータを取得するため、データの集約と重み付けによってデータ エラー率が大幅に減少します。

結論：

結論：最後に、ChatGPT とオラクル マシンを比較すると、核心点を見つけるのは難しくありません。両方の価値は、「データ価値」の抽出、「データ エコロジー」の強化、および「シーン実装」のサポートです。 .ドライブ。唯一の違いは、1 つは Web2.0 にあり、もう 1 つは Web3.0 にあることです。テクノロジーの急速な発展に伴い、Web2.0とWeb3.0の境界はますます曖昧になり、オラクルが物理世界のデータをビット世界に接続すると、ChatGPTに代表されるAIの計算能力は今後も続くでしょう「データの可能性」をタップします。

その頃には、Web3.0 の生態系はもはや不毛で単調なものではなくなり、私たちの現実世界と何ら変わらなくなるかもしれません。