編集者: Anderson Sima、Foresight News

11 月 27 日、人工知能テクノロジーの起業家であるレスター ペイントは、公正な人工知能リソース割り当てフレームワークの確立を目的として、pump.fun でトークン UBC の開始を発表しました。 Lester Paints は、2 年以上にわたって NLR を構築しており、トークン UBC は人工知能インフラストラクチャへの将来の一般参加の間の架け橋になると述べました。 DEX Screener のデータによると、UBC の現在の時価総額は 8,190 万米ドルです。

「ユニバーサル ベーシック コンピューティング (UBC) およびユニバーサル ベーシック コンピューティング ハーバー (UBCH)」は、人工知能の分野における革新的なコンセプトに関するホワイト ペーパーです。ユニバーサル ベーシック コンピューティング (UBC) およびユニバーサル ベーシック コンピューティング ハーバー (UBCH) プロジェクトを提案しています。すべての自律型人工知能エンティティが、人工知能の分野で公平性と持続可能性を達成するために、コンピューティング リソースを公平かつ持続的に取得すること。以下の内容は、ホワイトペーパーの概要をまとめたものです。

UBCのコンセプト

定義と基本原則: UBC は、普遍性、基本保証、計算の公平性、持続可能性の原則を備えた、CPU および GPU の計算能力、メモリ、ストレージ容量、ネットワーク帯域幅などを含む、各自律型人工知能エンティティの最小限のコンピューティング リソースを確保することを目指しています。柔軟性と柔軟性。

UBI との比較: 人類のためのユニバーサル・ベーシック・インカム (UBI) の概念と同様に、UBC と UBI はどちらも受益者に基本的な資源の保障を提供し、不平等を減らし、自治を促進することを目的としていますが、受益者、資源の性質、主要な点で異なります。目標、割り当ての方法、定量化の方法、調整の基礎、実装上の課題には違いがあります。

背景と起源: UBC コンセプトの出現は、AI と機械学習の急速な発展、コンピューティング リソース要件の急激な増加、AI テクノロジーの普及、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティング インフラストラクチャの開発、AI 倫理の議論、そしてUBIの概念との類似性やその他の要素が密接に関係しています。

AI の開発における重要性: UBC は、AI の民主化、参入障壁の低減、およびイノベーションの促進を支援し、自律型 AI の持続可能性を確保して、コンピューティング リソースの公平な配分を促進し、技術的欠陥を軽減します。 AIの革新と技術の進歩を促進し、AIエコシステムの柔軟性を高め、長期的な開発のための安定した環境を構築します。

潜在的なアプリケーションの例: UBC には、パーソナル AI アシスタント、スマート センサー ネットワーク、自動運転車、オンライン ゲーム AI、分散型レコメンデーション システム、AI 取引エージェント、AI 研究アシスタント、予知保全システム、および自然資源管理の可能性により、さまざまなシナリオで AI の能力を継続的に向上させることができます。

UBCHプロジェクト

ビジョンとミッション: UBCH プロジェクトは、UBC コンセプトを地球規模で実現し、すべての AI エンティティが運用と開発に必要なコンピューティング リソースを取得できるように、公平で持続可能で革新的な AI エコシステムを構築することを目的としています。

短期、中期、および長期の目標: 短期の目標には、UBC インフラストラクチャの機能プロトタイプの開発、戦略的パートナーシップの確立、およびパイロット プロジェクトの開始が含まれます。中期の目標は、インフラストラクチャを大規模に展開し、多数のユーザーを引き付けることです。長期的な目標は、UBC を国内および国際的な AI 政策に統合し、UBC に基づいて自律的かつ自主規制された AI エコシステムを構築し、それを他の技術分野に拡大することです。

プロジェクトの構造と組織: UBCH プロジェクトは、研究開発、運営、パートナーシップと採用、ガバナンスと倫理、財務と持続可能性の部門で構成されています。

現在のパートナーと協力者: UBCH プロジェクトは、Google Cloud、Microsoft Azure、Amazon Web Services などのテクノロジー企業、MIT、スタンフォード大学、トロント大学などの学術機関、Mozilla などの非政府組織と提携しています。 Foundation および Electronic Frontier Foundation と提携しており、DeepMind、OpenAI、Anthropic などの AI スタートアップ企業と協力関係を確立しています。

UBC の自律型 AI の理論的根拠と重要性

自律型 AI のコンピューティング ニーズ: 自律型 AI、特に深層学習モデルに基づく AI には、初期トレーニング、リアルタイム推論、継続的学習、データの保存と管理、シミュレーションとテストの点で、膨大かつ増大するコンピューティング ニーズがあります。

現在の AI 開発の限界: AI の開発と導入は、高コスト、リソースへのアクセスの不平等、エネルギーの持続可能性の課題、スケーラビリティの問題などの限界に直面しています。

AI の進化における UBC の利点: UBC は、AI の民主化と多様性とイノベーションの促進、大手テクノロジー企業と小規模企業間の格差の削減など、AI の進化に多くの利点をもたらします。 AI分野でAIイノベーションを加速。

AI イノベーションへの潜在的な影響: UBC の実装は、アプリケーションの多様化の促進、研究プロセスの加速、新しい手法とアプローチの創出、協力の強化、一般的な AI 開発の基盤の構築など、AI イノベーションに変革的な影響を与える可能性があります。

UBCHの実装とロードマップ

開発段階: UBCH プロジェクトは、設計と計画、プロトタイプ開発、パイロット展開、拡張と導入、成熟と継続的な進化を含む段階で実装されます。

実装戦略: モジュラーアプローチを採用し、戦略的パートナーシップを確立し、オープンソースとオープンスタンダードを採用し、分散型ガバナンスを実装し、設計段階からセキュリティとプライバシー保護に重点を置きます。

マイルストーンと具体的な目標: 各段階には、技術ホワイトペーパーの完成、コアチームの形成、機能プロトタイプの立ち上げ、パイロットプロジェクトの実施、パフォーマンス指標の達成、ユーザーグループの拡大、国際提携の確立など、明確なマイルストーンと目標があります。

推定スケジュール: プロジェクトの具体的なスケジュールには、最初の 2 つのフェーズが 1 年目に完了し、2 ～ 3 年目にフェーズ 3 と 4 の一部が実施され、4 ～ 5 年目にフェーズ 4 が完了することが含まれます。 . そしてフェーズ5を開始します。

テクノロジーの影響と課題

必要な技術インフラストラクチャ: UBC の実装には、分散データセンター ネットワーク、コンピューティング リソース管理システム、高性能コンピューティング プラットフォーム、分散ストレージ インフラストラクチャ、高速通信ネットワークなどを含む、強力でスケーラブルな分散技術インフラストラクチャが必要です。

セキュリティとプライバシーの課題: UBCH プロジェクトは、悪意のある攻撃からの保護、リソースの分離、ID とアクセスの管理、知的財産の保護、コンプライアンスなどのセキュリティとプライバシーの課題に直面しています。

スケーラビリティとパフォーマンス: AI エコシステムの増大するニーズを満たすには、水平および垂直のスケーラビリティ、パフォーマンスの最適化、変動する需要管理、エネルギー効率などの問題に対処する必要があります。

既存のシステムとの相互運用性: 既存の AI エコシステムとの相互運用性を実現することは重要な課題であり、インターフェイスの標準化、既存の AI フレームワークとの互換性、クラウド プラットフォームとの統合、および異種データ管理の問題に対処する必要があります。

社会的影響と倫理的配慮

AI に対する UBC の社会的影響: UBC の導入は、AI の民主化、技術的不平等の削減、雇用情勢の変化、教育への影響など、AI に重大な社会的影響を及ぼします。

AI の自律性に関する倫理的考慮事項: UBC によって促進される AI の自律性の向上は、責任と説明責任、偏見と公平性、人間による意味のある制御、AI の権利などの重要な倫理的問題を引き起こします。

雇用と経済への潜在的な影響：UBC と AI 開発の加速は、労働市場の変化、生産性と経済成長の向上、新しい経済モデルの実現、経済不平等への影響など、雇用と経済に重大な影響を与える可能性があります。

UBC のガバナンスと監督: UBC の実施と管理には、参加型ガバナンス、適応型規制、データ保護とプライバシー、倫理的監視などの側面を含む、適切なガバナンス構造と規制枠組みが必要です。

経済モデリングと資金調達

UBCH プロジェクトの経済モデル: UBCH プロジェクトの経済モデルには、無料の基本サービス、高度なサービス、AI サービス市場、戦略的パートナーシップ、技術ライセンス、および長期的な存続可能性を確保するために設計されたトレーニングと認定プログラムなどの要素が含まれています。プロジェクト。

想定される資金源: プロジェクトの資金源には、機関投資、政府および研究資金、産業提携、クラウドファンディングとトークン化、営業利益が含まれます。

財務の持続可能性戦略：長期的な財務の持続可能性を確保するために、コストの最適化、収益の多様化、戦略的再投資、準備金の創設、透明な財務ガバナンスモデルの確立などの戦略が実施されます。

費用便益分析: 予備的な 10 年間の費用便益分析では、このプロジェクトが大きな投資収益率をもたらす可能性があると同時に、AI イノベーションの加速、コンピューティング リソースへの普遍的なアクセス、より多くのシステムの構築などの非財務的便益ももたらしていることが示されています。公平で持続可能な AI エコシステム。

行動喚起と結論

行動喚起: ホワイトペーパーでは、AI 研究者と開発者、テクノロジー企業、投資家、政策立案者と規制当局、教育者と学術機関、そして一般の人々に対し、UBC の実現を共同で推進するために UBCH プロジェクトに積極的に参加し、支援するよう呼びかけています。

結論: UBC および UBCH プロジェクトは、人工知能の将来に対する大胆かつ変革的なビジョンを表しており、コンピューティング リソースへの普遍的かつ公平なアクセスを提供することで、AI の分野に革命をもたらし、AI の民主化、公平性、持続可能性を実現することが期待されています。 AIの未来の基盤を築きます。