
 
 人工知能は、少数のテクノロジー大手の代わりに、誰もが支配できるのだろうか。 人工知能は、少数のテクノロジー大手の代わりに、誰もが支配できるのだろうか。 この問いは、心の中心に、 9月30日に発表された任命は、文化機関、フィンテック、教育をカバーする経験を持つ人物を配置し、分散型AIを暗号愛好家やブロックチェーン開発者を超えてアクセスできるようにする努力をリードする。 0G財団 Decentralized AI は実際に何を意味し、なぜ重要なのか チャン氏の任命に潜入する前に、分散型AIの理解は不可欠です。伝統的なAIシステムはOpenAI、Google、またはMicrosoftのような企業によってコントロールされる集中型サーバーで動作します。これらのエンティティは、テクノロジーに誰がアクセスできるか、どのように使用されるか、そして何のデータがモデルを訓練するかを決定します。 伝統的な銀行とビットコインの違いのように考えてください。銀行はあなたのお金を制御し、あなたのアカウントを凍結することができます。ビットコインは、取引が中央機関なしでピアツーピアで行われている分散ネットワーク上で動作します。 影響は技術的なアーキテクチャーを超えて広がります。中央化されたAIは、トレーニングデータの偏見、意思決定プロセスの透明性の欠如、および少数の企業間の権力の集中に関する懸念を引き起こします。 ジョナサン・チャン博士の多面的な背景 チャン博士のキャリアパスは、典型的なブロックチェーン幹部とは異なります。彼のHeritage SingaporeのCEOとしての最近の役割は、シンガポール遺産フェスティバルやシンガポールナイトフェスティバルなどのイベントを管理する文化機関の指揮に彼を置き、毎年何百万人もの訪問者を惹きつけました。このポジションは、政府機関、企業スポンサー、コミュニティの関係者間の連合を構築する必要がありました。 これらの能力は、政策立案者、政府、機関と協力して分散型AIの採用を推進するという、0G財団におけるチャン氏の新たな任務に直接移行する。 Fintopia IndonesiaのCEOとしての彼の以前の役割は、マイクロ融資プラットフォームは、東南アジアの数百万の銀行不足と非銀行不足の個人にサービスを提供し、テクノロジーを通じて金融排除を解決しました。 チャンは優先順位を明らかにし、 
 
 I'm excited to support Web3's largest decentralized AI operating system and Layer-1 ecosystem in its mission to make AI a public good. 0G's infinitely scalable infrastructure composed of an L1 modular blockchain, cost-efficient storage, verifiable AI, generative agents, and a unified service marketplace, forms a thriving ecosystem that has secured over USD 350M in committed funding. 0Gの無限にスケーラブルなインフラストラクチャは、L1のモジュールブロックチェーン、コスト効率的なストレージ、検証可能なAI、生成エージェント、および統一されたサービス市場を構成しています。 I'm excited to support Web3's largest decentralized AI operating system and Layer-1 ecosystem in its mission to make AI a public good. 0G's infinitely scalable infrastructure composed of an L1 modular blockchain, cost-efficient storage, verifiable AI, generative agents, and a unified service marketplace, forms a thriving ecosystem that has secured over USD $350M in committed funding. 「私の任務は、世界中の政策立案者、政府、機関と協力して、分散型AIを推進し、急速に変化するAIの世界に備えるために、トップ大学と教育と研究を資金調達することだ」と続けた。 最初に、政策関与はブロックチェーンとAIコンセプトを規制当局と政府当局が理解し、サポートできるフレームワークに翻訳することを意味します。 第二に、機関パートナーシップは、大学、研究センター、および確立された組織を0Gエコシステムに導入することができます。Y Combinator、500スタートアップ、およびハーバード、スタンフォード、およびペンシルベニア大学の彼の学術的資格を通じてチャングの接続は、通常ブロックチェーンプロジェクトに閉ざされているドアを開くために彼を配置します。 第三に、教育イニシアチブは根本的な課題に取り組む:開発者と起業家は、分散型AIインフラストラクチャに基づく知識を必要とします。ペンシルベニア大学の起業家教育と政策のチャン博士号と彼の著書「Personal Branding: Crafting Your Path to Success」の著者は、実践的なスキルに翻訳される学習経路を作成する方法を理解していることを示唆しています。 The Timing Matters: Mainnet Launch and Market Context(メインネットの立ち上げと市場の背景) Changの任命は、検証者、DeFiプロトコル、および開発者プラットフォームからのサポートでライブに行った0GのAristotle Mainnetの打ち上げと一致しています。 仮想通貨とAIのセクターは現在、信頼性の格差に直面しています。資金調達の数十億ドルにもかかわらず、多くのプロジェクトは投機を超えて現実世界の有用性を示すために苦労しています。 「我々はモジュールブロックチェーン上で検証可能なAIを持っている」と「新興市場の開発者がビッグテク企業を信頼したり支払う必要もなくAIアプリケーションを構築できるようにする」との違いを考慮してください。 公共財と統治に関する質問 AIを公共の利益として位置づけることは、ガバナンスと持続可能性についての疑問を引き起こします。経済学における公共の利益は2つの特徴を共有します:彼らは排除できない(誰もそれを使用するのを防ぐことはできません)と非ライバル(ひとりの人間の使用は他の人々の利用を減らさない)クリーンな空気と国防はこの定義に適しています。 しかし、ブロックチェーンネットワークは依然としてトークンを必要とし、計算資源はお金がかかるし、技術的知識は入力の障壁を作り出す。 チャン氏が教育と機関パートナーシップに焦点を当てることは、入国障壁を低下させ、公衆へのアクセスをサポートする資金調達メカニズムを作成することによって、これらの緊張に対処できるだろう。 集中型 vs.分散型 AI この任命は、AIの管理に関する議論が激化するにつれて起こります。欧州連合は高リスクのアプリケーションを規制するAI法を可決しました。米国は、法律を検討しながら、主要なAI企業からのボランティアコミットメントを追求しています。 分散型AIはこの規制環境を複雑にしている。分散型AIシステムが明確な企業所有権なしに分散型ネットワークで動作する場合、誰が責任を負うのか? 規制当局は、コードが許可なく展開されるオープンソースプロトコルに規則をどのように適用するのか? これらの質問には明確な答えが欠けているため、チャン氏の政策関与の役割は特に重要である。 Fintopiaを通じて財産管理における官僚主義と財務規制の経験を学ぶ彼の背景は、分散型テクノロジーを完全に排除したり、それらを無関係に規制することなく、政策立案者に理解するのに有益であることが証明できる。 スタートアップと教育の角度 ChangのY Combinatorと500スタートアップとのつながりは、教育に焦点を当て、開発者エコシステムの育成に向けて指摘しています。Blockchainプロジェクトはしばしば、実際に使用したいアプリケーションを作成するためのスキルを持つビルダーを魅了するために苦労します。 彼の役割は、学生、開発者、およびスタートアップが0Gのオープンソーススタックを活用する機会を拡大することによって、このギャップを解決するものであり、成功した例には、新興市場と不足している人口に焦点を当てたGoogle for Educationの「Next Billion Users」イニシアチブに似たプログラムが含まれる可能性があります。 次世代の開発者、研究者、および起業家を分散型AIインフラストラクチャに基づく訓練は、技術を理解する少数の専門家に依存しない才能パイプラインを作成します。 最終思考 ジョナサン・チャング博士の0G財団の取締役会への任命は、分散型AIの採用は技術インフラストラクチャ以上に必要であるという賭けを表しています。 彼のキャリアの軌道は、Google Education から、銀行不足者にサービスを提供するフィンテックから、文化機関を運営するまで、純粋なブロックチェーンやAIの専門家が欠けているかもしれない視点を提供しています。これが分散型AIの有意義な採用に転換するかどうかはまだ見られません。成功は執行に依存します:チャンは実際に政府事務所の扉を開くことができ、大学のパートナーシップを確保し、建設者を生み出す教育経路を作り出すことができますか? 中央化されたAI企業が権力を蓄積し、規制当局が技術の変化を追及するために苦労するにつれて、分散化された代替案は異なるモデルを提供します。 実際のテストは、発表や認証からではなく、具体的な結果から来ます:プラットフォームを構築する開発者、実際のアプリケーションのためにパートナーシップする機関、および分散型アプローチを抑制するのではなく、分散型アプローチを可能にするフレームワークを作成する政策立案者。 ストーリーを気に入ってシェアすることを忘れないでください!

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