原作者： MORBID-19

オリジナル編集: Deep Chao TechFlow

皆さん、こんにちは。また別の日、また投機的な賭けが始まりました。最近、AIエージェントが話題になっています。特に最近注目を集めているのがaixbtです。

しかし、私の意見では、この流行はまったく意味がありません。

ビットコインの用語に詳しくない方のために説明させていただきます。ユーザーが自分の資産をいわゆる「ビットコイン L2」ネットワークにブリッジすると、真の「非保管貸付」は不可能になります。

ライトニング ネットワークなどの少数の例外を除き、すべての「ビットコイン ブリッジ」または「相互運用性/スケーリング レイヤー」には、新しい信頼の前提が導入されています。したがって、誰かがビットコイン L2 が「トラストレス」であると主張する場合、基本的にこれは真実ではないと考えることができます。これが、ほとんどの新しい L2 が「信頼が最小限に抑えられている」ことを強調する理由です。

私はサイドプロトコルについてはあまり詳しくありませんが、aixbtのいわゆる「非保管貸付」の声明が虚偽であることはほぼ確信しており、この判断は99％の確率で正しいでしょう。

ただし、私は aixbt を完全に責めているわけではありません。インターネットからデータを収集し、有用と思われるツイートを生成するという、言われたことを実行するだけです。

問題は、aixbt が何を言っているのかよく理解していないことです。情報の信頼性を判断したり、専門家とその仮定を検証したり、独自の論理や推論に疑問を抱いたりすることはできません。

大規模言語モデル (LLM) は、本質的には単なる単語予測子です。彼らは自分が出力した内容を理解しているわけではなく、確率に基づいて正しそうな言葉を選んでいます。

もし私がブリタニカ百科事典に「ヒトラーによる古代ギリシャ征服とヘレニズム文明の誕生」について記事を書けば、LLMにとってそれは「事実」であり「歴史」となります。

Twitter で見かける AI エージェントの多くは、クールなアバターを着た単語予測子にすぎません。しかし、こうしたAIエージェントの市場評価は高騰している。 GOAT の市場価値は 10 億米ドルに達し、aixbt の市場価値は約 2 億米ドルです。これらの評価は妥当なものでしょうか?

確かなことは誰にもわかりませんが、皮肉なことに、私は自分の保有資産に満足しています。

データアクセスが鍵

私は常に AI と暗号通貨の組み合わせに非常に興味を持っていました。最近、「データウォール」問題を解決しようとしている Vana に注目しました。問題はデータの不足ではなく、高品質のデータをどのように入手するかです。

たとえば、流動性の低い小型株トークンの取引戦略を公に共有しますか?通常は支払いが必要な価値の高い情報を無料で公開しますか?あなたの私生活の最も親密な詳細を公に共有しますか?

明らかに違います。

あなたの個人データを合理的な価格で保護できない限り、この「個人データ」を誰とも簡単に共有することはできません。

ただし、AI が人間に近い知能レベルに達することを望む場合、このデータは最も重要な要素です。結局のところ、人間の核となる性質は、その思考、内なる独白、そして最も親密な思索です。

しかし、「半公開」データを入手するだけでもかなりの課題に直面します。たとえば、ビデオから有用なデータを抽出するには、まず字幕を生成し、AI が内容を理解できるようにビデオのコンテキストを正確に理解する必要があります。

別の例として、Instagram や Facebook など、多くの Web サイトではコンテンツを表示する前にユーザーがログインする必要があります。このデザインは多くのソーシャル ネットワークで一般的です。

要約すると、現在 AI 開発が直面している主な制限は次のとおりです。

• プライベートデータを取得できません

• ペイウォールの背後にあるデータを取得できません

• 閉じたプラットフォームからのデータにはアクセスできない

Vana は可能な解決策を提供します。彼らは、プライバシーを保護し、特定のデータセットを DataDAO と呼ばれる分散メカニズムに集約することで、これらの制限を突破します。

DataDAO はデータの分散型市場であり、次のように運営されています。

• データ寄稿者: ユーザーは自分のデータを DataDAO に送信し、ガバナンス権と報酬を受け取ることができます。

• データ検証: データは、データの品質と整合性を保証する安全なコンピューティング ノードのネットワークである Satya ネットワーク上で検証されます。

• データ利用者: 消費者は検証済みのデータセットを AI トレーニングやその他のアプリケーション シナリオに使用できます。

• インセンティブのメカニズム: DataDAO は、ユーザーが高品質のデータを提供し、透明なメカニズムを通じてデータの使用とトレーニングのプロセスを管理することを奨励します。

さらに詳しく知りたい場合は、ここをクリックして詳細を読むことができます。

いつかaixbtがその「愚かな」現状を打破できることを願っています。 aixbt 専用の DataDAO を作成できるかもしれません。私は AI 分野の専門家ではありませんが、AI 開発における次の大きな進歩は、モデルのトレーニングに使用されるデータの品質に依存すると確信しています。

高品質のデータでトレーニングされた AI エージェントのみが、その潜在力を真に発揮できます。私はこの瞬間を楽しみにしており、それがそれほど遠くないことを願っています。