EthCCウィーク中のNEAR AIショーケースで、私は イリア・ポロスキン、 共同創設者 近く プロトコルの創設者であり、人工知能とブロックチェーンの分野に大きく貢献した人物です。トランスフォーマー モデルの作成や ChatGPT に「T」を追加する役割で知られる Illia 氏は、AI と Web3 を統合してすべての人に利益をもたらすイノベーションを推進するというビジョンを共有しました。 イリアさん、Google でのあなたの仕事とトランスフォーマー モデルの作成は、現代の AI の基礎を築きました。それ以来、AI はどのように変化してきたと思いますか? 確実に変化しましたね。AI は、製品をサポートするバックエンド テクノロジーから、製品そのものになりました。私がもともと Google を辞めて NEAR AI を立ち上げたのは、AI を製品として、データ ループを活用してそれを改善したいと思ったからです。2017 年と 2018 年の当時は時期尚早でした。しかし現在、私たちは AI ファーストの製品が登場し始めている興味深い段階にあります。 これらの製品の課題は、新しいスタートアップが収益化の方法を考える時間が非常に限られていることです。彼らは高い評価額で資金調達し、多くのバーンを経験し、現在、その多くが大企業に買収されています。つまり、AI は既存企業に利益をもたらします。なぜなら、彼らはすでに流通があり、より多くの資金を費やす能力があり、ユーザーの注目を収益化する方法を知っているからです。 Web3 は、その問題を解決し始めています。Web3 は、実際にユーザーにメリットをもたらす新しい消費者向け製品を構築する時間を与え、おそらく異なるビジネス モデルで、AI をプラットフォームとして活用します。ですから、そこが出発点だと思います。スタックには、それを動かすコンポーネントがたくさんあります。1 つの大手企業がすべてをやろうとするのではなく、この Web3 の考え方のように、多くの企業が協力することができます。より一般的な観点では、Web2 AI のスタートアップには、超収益を上げるための時間がほとんどなく、そうでなければ大企業に買収される必要があります。 は良い例です。彼らはコンピューティングに多額の費用を費やしており、運用コストが非常に高くなっています。そのため、成長を維持するためには迅速に収益化する必要があります。そうしないと、そのコストを負担できる大企業に買収されるリスクがあります。 困惑 NEAR はこれらすべてにどのように適合しますか? また、両方のテクノロジーで何を行う予定ですか? 私たちが見た最大のギャップは、これらの大企業には、この幅広いスタックのさまざまな部分を立ち上げている有能な創業者が多数いるものの、彼らがうまく連携していないことです。データ クラウドソーシング、データ ラベリング、分散推論、エージェント支払いなどがありますが、まとまりのある製品はありません。開発者として、50 個の異なる部分の使い方を理解したくありません。それは複雑すぎます。一方、OpenAI や Google では、使用できる API が 1 つだけです。 そこで私たちは、NEAR AI と NEAR Foundation の AI Incubator に焦点を絞り、これらのプロジェクトを統合し、連携して簡単にやり取りできるインターフェイスを考案しました。さらに、オープンソースの研究を調整することもできます。トップクラスの大学の研究者は、コンピューティング能力にあまりアクセスできませんが、アプリケーションにとって興味深い問題を解決する場合、そのアプリケーションはそのために多額の費用を費やすことになります。通常、彼らが開発するコードとモデルは非常にカスタムメイドであり、再利用できません。 私たちは、研究者をつなぎ、彼らにクレジット、コンピューティング、データ取得を与え、特定のアプリケーションの問題や一般的な問題を解決するための調整ハブを作成しています。彼らの作業は、本番環境のユースケースやアプリケーション開発者によって再利用できるようになります。 これは、複雑な 4 方向の市場のようなもので、中央集権型の企業であれば全員を雇用して自社ですべて処理することで対応していたさまざまなオーディエンスを 1 つにまとめるものです。その代わりに、私たちはすべてがオープン ソースで、誰もが使用できる 1 つのハブに統合されたオープン プラットフォームを作成しています。 ユーザー所有 AI の概念、それが重要な理由、従来の AI モデルとの違いについて説明していただけますか? この対比こそが、私が「オープンソース AI」というカテゴリーを好まない理由です。オープンソースには多くのものがあり、それは本当に重要ですが、最も重要なのは、これらのモデルが特定の機能に最適化されていることです。私が Google で働いているとき、私の目標は Google のためにより多くのお金を稼ぐことです。それが私の動機だからです。私は Google の利益に基づいてボーナス、ストック オプション、その他の特典を得ています。大企業がモデルをオープンソース化したとしても、それはその企業に利益をもたらすことを目的としたビジネス上の決定です。 その反対は、すべての個々のユーザーに利益をもたらす AI です。たとえば、興味深いコンテンツを消費したいが、常に怒りを感じたくないとします。そのためには、まったく異なる運用モデルと AI 研究が必要です。現在の研究は、明確な目標を持つ閉鎖的な研究室で行われています。 従来の営利目的のシステムでは、最初はスタートアップとして、ユーザーを増やし、価値を提供するという移行期があります。ある時点で、ターゲット ユーザーまたはその大部分に到達します。次に、収益を増やすには、既存のユーザー ベースからさらに収益を得る必要があります。すでに価値を提供し、ユーザーはすでにあなたの製品を使用しています。次に、ユーザーにもっと時間を費やしてもらい、さらに収益を得る方法を見つける必要があります。 こうした企業の主な問題は、そこにあります。テクノロジー業界では、ボリュームコストとネットワーク効果が低いため、通常、変曲点に達すると、多くの競合相手が存在します。しかし、ここテクノロジー業界では、独占状態にあり、価値を搾取し始めます。ここで Web3 が登場します。つまり、搾取する必要のない経済を創造するのです。暗号通貨は、毎年より多くの収益を上げる必要はありません。確かに、人々は数字が上がることを望んでいますが、そうする必要はありません。ビットコインが、たとえば 65,000 ドルであれば満足できますし、それはまったく普通のことです。 誰もが参加して利益を得られる経済を実現できます。継続的な成長や拡大は必要ありません。現状のままで十分です。これが、ユーザー所有の AI で私たちが追求している概念的な違いです。 公平性と持続可能性に沿った他のどのようなイノベーションを模索していますか? 持続可能性については、Proof-of-Stake ネットワークである NEAR のカーボン ニュートラル化に投資しており、カーボン クレジット、追跡、森林再生のプロジェクトも実施しています。これらは重要です。私の AI 研究者としての考え方は、これらの問題を解決するために、より洗練された AI ツールを開発する方法を常に模索しています。 私には癌研究や材料科学に携わる友人がおり、これらの分野に興味があります。しかし、私が自分の知性を活かせるのは、これらの研究者を支援するためのより優れたツールを構築することです。これらの分野のデータ サイエンティストは、優れたデータ サイエンスやコーディング リソースにアクセスできないことがよくあります。開発者は、その取り組みを大幅に拡大することができます。 ブロックチェーンでも同じです。人々にインセンティブと調整ツールを提供し、問題を解決するためのより良いネットワークを構築します。 NEAR 上に構築されたお気に入りのアプリやユースケースはありますか? お気に入りは選べません（笑）。どのユースケースも素晴らしいです。Web2 からは、支払い、ロイヤルティ、トランザクションにブロックチェーンを裏で使用している Sweatcoin など、ユーザー向けの製品が数多く登場しています。ほとんどのユーザーは、NEAR を使用していることすら知りません。 HOT や Bitte のようにマルチチェーン化しているウォレットもあり、ユーザーは複数のチェーン間でシームレスに取引を行うことができます。Bitte にはコマンド用の自然言語インターフェースもあります。 また、金融アプリケーション、マルチチェーン DEX、さまざまな資産にわたる貸付なども提供しています。AI の面では、NEAR Crowd などのクラウドソーシング アプリケーションが長年稼働しており、低コストでデータ取得を改善しています。これらすべての要素が一体となって、NEAR のアクティブ ユーザー数は飛躍的に増加しています。 誰かが、EthCC にはブロックチェーン アプリよりもサイド イベントが多いとツイートしていました。どうすればこの分野を改善できるでしょうか? だからこそ、私たちは AI 開発者と AI ハブを運営しています。私たちは、人々にアプリケーションを構築してもらうか、簡単に構築できるように努めています。この分野では、多くの不一致なインセンティブが存在し、それについて話すだけでは問題は解決しません。私たちは、既存のアプリケーションをユーザーに提供し、それらを統合して相互接続することに投資してきました。それが、Web3 で最も多くのユーザーを抱えている理由です。 消費者向けアプリの構築は難しく、インフラの資金調達の方が簡単です。私たちは、人々がより多くの実験と革新を行えるように、アプリケーションの構築プロセスを簡素化したいと考えています。
