AIがブロックチェーンと出会う：グローバルな入力には適切な透明性が必要 | 意見

あらゆる産業が日常業務をサポートするためにAIへの依存度を高めています。暗号資産の分野でも、AIは採用の原動力となっています。しかし、表面下では、AIを動かす仕組みには深刻な欠陥があり、その意思決定にバイアスや差別を生み出しています。放置されれば、この技術の可能性を制限し、主要市場での目的を損なうことになるでしょう。

この課題の解決策はブロックチェーン上にあります。取引の透明性を高める同じ分散型技術を活用することで、AIの構築と機能の公平性も向上させることができます。

バイアスの源

AIのバイアスは、技術を形成する基礎となるデータに起因しています。このデータ — 音声クリップから文章コンテンツまであらゆるものを含む — は、AIが情報を理解し処理するために「ラベル付け」される必要があります。しかし、研究によると、データの最大38%が性別や人種に基づいたステレオタイプを強化する可能性のあるバイアスを含んでいることが示されています。

最近の研究でも問題が確認され続けています。例えば、2024年の表情認識モデルの研究では、「怒り」が「嫌悪」として誤分類される割合が、白人女性よりも黒人女性の方が2.1倍多いことがわかりました。さらに、2019年のNISTベンチマークレビューでは、多くの商用顔認証アルゴリズムが黒人やアジア人の顔を白人の顔よりも10〜100倍頻繁に不正確に識別していることが判明し、偏ったデータセットが過小評価されているグループに対して不均衡に高いエラー率をもたらすことが強調されています。

ここで、AIを「倫理的に」使用することに関する議論がしばしば前面に出てきます。残念ながら、このトピックは規制を通じて優先順位が下げられ、AIへの倫理的アプローチが収益性を制限するという認識が広がっています。これは最終的に、倫理的なAIデータの調達とラベル付けが近い将来、政府から来る可能性が低いことを意味します。長期的な信頼性を確立したいのであれば、セクターは自ら監視する必要があります。

データソーシングの分散化

AIバイアスを克服するには、「フロンティアデータ」の調達が必要です：過小評価されているコミュニティの実際の個人によって作成された高品質で多様なデータセットで、従来のデータセットが常に見逃してしまうニュアンスを捉えることができます。様々なバックグラウンドを持つ貢献者を巻き込むことで、結果として得られるデータセットはより包括的になるだけでなく、より正確になります。ブロックチェーンはこのアプローチを進めるための強力なツールを提供します。

分散型データアノテーションプロセスにブロックチェーンを統合することで、貢献者への公正な報酬を可能にし、検証するのに役立ちます。すべてのデータ入力に完全なトレーサビリティをもたらし、明確な帰属、データフローのより良い監視、特定のプロジェクトの感度に基づいたより厳格な制御を可能にします。この透明性により、データが倫理的に調達され、監査可能で、規制基準に沿っていることが保証され、従来のAIデータパイプラインにおける搾取、不一致、不透明性の長年の問題に対処します。

機会の創出

この機会は公平性を超えて、ブロックチェーンベースのラベリングは新興経済圏に強力な成長の可能性も生み出します。2028年までに、グローバルデータアノテーション市場は82.2億ドルに達すると予想されています。しかし、AIテクノロジーの急速な普及、合成トレーニングデータの期待外れのパフォーマンス、高品質なトレーニングデータへの需要の増加を考えると、これでもセクターの真の可能性を過小評価している可能性があります。特に既存のインフラが限られている地域の早期採用者にとって、これはAI経済の重要な層を形成しながら、意味のある経済的リターンを生み出すまれな機会を提供します。

AIが人間の労働者から仕事を奪うことについての議論は続いており、最大8億の仕事が失われる可能性があると推測する人もいます。同時に、企業はAIツールが人間の従業員よりも優れたパフォーマンスを発揮することを確実にするために、堅牢なデータセットをますます優先するようになり、個人がデータラベリングを通じて収入を得るための新しい空間を作り出し、このサービスセクターで新しい地域の強国の台頭を可能にします。

安定したリターン

AIラベリングでブロックチェーンを使用することは、支払いの透明性を超えています。ステーブルコインのような一貫した資産を活用することで、ユーザーは場所に関係なく公平に報酬を受け取ることができます。

手作業が多い役割は、企業がビジネスを獲得するために互いに価格を下げながら、新興市場にアウトソーシングされることがあまりにも多いです。従来のプロセスが製造業や農業などの確立されたセクターを妨げる可能性がある一方で、AIラベリングの新興景観はこの不公平な慣行の犠牲になる必要はありません。ステーブルコイン支払いシステムは最終的に市場間の平等を意味し、国の生活賃金に匹敵する収入源で新興経済圏を強化します。

収益性と公平性

最高のデータを持つ者が最高のAIを持つことになります。かつて金融市場がより速いインターネット接続のためにミリ秒単位で競争し、わずかな遅延が何百万もの利益や損失に変換されたように、AIは現在、そのトレーニングデータの品質に依存しています。精度のわずかな改善でも、規模の大きなパフォーマンスと経済的利点を生み出すことができ、多様で分散化されたデータセットがAIサプライチェーンの次の重要な戦場となります。データはweb2とweb3の収束が最大かつ最も即時的な影響を与える場所であり、レガシーシステムを置き換えるのではなく、それらを補完し強化することによってです。

Web3はweb2に取って代わるとは予想されていませんが、成功するためには既存のインフラとの統合を完全に受け入れる必要があります。ブロックチェーン技術は、データの透明性、トレーサビリティ、帰属を強化するための強力な層を提供し、データ品質だけでなく、その作成に貢献する人々への公正な報酬も確保します。倫理主導のビジネスが収益性を持てないという誤解は一般的です。今日のAIレースでは、より良い、より代表的なデータへの需要が、世界中の多様なコミュニティからソースを取得するための商業的な必要性を生み出しています。多様性はもはやチェックボックスではなく、競争上の優位性です。

AIにおける倫理の立法が遅れたり優先順位が下がったりしても、業界には独自の基準を設定するチャンスがあります。フロンティアデータを核として、AI企業は公平性とコンプライアンスを確保するだけでなく、コミュニティのための新しい経済的機会を解放し、インテリジェントテクノロジーの未来に貢献することができます。

Johanna Cabildo

Johanna CabildoはData Guardians Network（D-GN）のCEOであり、web3投資、初期のNFT採用、新興テクノロジーベンチャーのコンサルティングにおけるダイナミックなバックグラウンドを持っています。以前は、droppGroupでエンタープライズAIプロジェクトをリードし、サウジアラビア政府、サウジアラムコ、シスコなどの主要クライアントに最先端のイノベーションを提供し、世界的に認められたイニシアチブに貢献しました。テクノロジー、デザイン、暗号資産取引、戦略的コンサルティングに根ざし、好奇心と影響を与える情熱に駆り立てられた独学のビルダーです。彼女は、誰もがどこにいても、先進技術に参加し、未来の一部を所有できるような実際の入り口を構築することに専念しています。D-GNでは、プライバシー、AI、分散型テクノロジーがどのように協力して個人のエンパワーメントとデジタル経済における新しい経済的機会を解放できるかを再定義することに焦点を当てています。