データアクセスが重要です。
著者: MORBID-19
コンパイル：シェンチャオTechFlow
皆さん、こんにちは、また新しい一日です。そして、また一つの投機的な賭けです。最近、AIエージェントは話題になっています。特にaixbtは最近フォローされています。
しかし、私の見解では、このような熱は全く意味をなさないと思います。
BTC用語に馴染みのないフレンに説明させてください。ユーザーが資産を“Bitcoin L2”と呼ばれる“BTC Layer2ネットワーク”に接続すると、本当の“ノンカストディアルレンディング”は実現できなくなります。
すべての「BTCブリッジ（Bitcoin Bridges）」または「インターオペラビリティ/スケーリングレイヤー（Interoperability/Scaling Layers）」は、ほとんどの例外を除いて、新しい信頼仮定を導入します。例外の一つはライトニングネットワーク（Lightning Network）です。したがって、誰かがBTC L2が「信頼なし（Trustless）」であると主張した場合、それは基本的には真実ではないと考えられます。これが新しいL2のほとんどが「信頼を最小限に抑えた（Trust-minimized）」と強調する理由でもあります。
Side Protocolについてはよく知りませんが、ほぼ確実にaixbtの「非管理型融資」の主張は真実ではないと思います。この判断は99%の場合間違っていません。
ただし、私は完全にaixbtを非難するわけではありません。それはただ指示に従って行動しているだけです：インターネットからデータを取得し、有用なツイートを生成しているように見えます。
問題は、aixbt が自分が言っていることを本当に理解できないことです。情報の真偽を判断することも、専門家に自分の仮定を検証することもできず、自分の論理を疑ったり推論したりすることもできません。
大規模言語モデル（LLM）は、単なる単語予測器にすぎません。彼らは自分が出力する内容を理解していませんが、確率に基づいて正しいように思える単語を選択します。
もし私が『大英百科全書』で「ヒトラーが古代ギリシャを征服し、ギリシャ文明を生んだ」という記事を書いたなら、それはLLMにとって「事実」となり、「歴史」となるでしょう。
Twitterで見た多くのAIエージェントは、ただ派手なアバターを身に着けた単なる単語予測器に過ぎません。しかし、これらのAIエージェントの市場価値は急上昇しています。GOATは既に10億ドルの時価総額に達し、aixbtの時価総額も約2億ドルに達しています。これらの評価は合理的でしょうか？
誰も確かではないが、皮肉なことに、私は自分が持っているこれらの資産に満足しています。
データアクセスは重要です
AIと暗号資産の組み合わせには常に興味があります。最近、私の注意を引いたのはVanaです。Vanaは「データウォール（Data Wall）」の問題を解決しようとしています。問題はデータの不足ではなく、高品質なデータの入手方法です。
例えば、あなたは一般の場で、低流動性トークンの取引戦略を共有しますか？通常は有料の高価値情報を無料で公開しますか？自分のプライベートライフの最もプライベートな詳細を公開しますか？
明らかにそうではない。
あなたのプライバシーデータが適切な価格で保護される場合を除き、あなたは決してこれらの「個人データ」を誰にも簡単に共有することはありません。
しかし、AIが人間の知能レベルに近づくことを望むなら、これらのデータが最も重要な要素である。なぜなら、人間の核心的な特性は思考、内面的な独白、そして最も秘密な考えであるからです。
しかし、いくつかの「半公開」データを取得することも困難です。例えば、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、ビデオの文脈を正確に理解する必要があります。このようにして、AIがコンテンツを理解できるようになります。
例えば、多くのウェブサイトでは、InstagramやFacebookなどのように、ユーザーがログインしないとコンテンツを表示できないようになっています。このような設計は、多くのソーシャルウェブで一般的です。
まとめると、現在のAI開発には主な制限があります:
個人データを取得できません
有料の壁の後のデータを取得できません
閉じられたプラットフォームのデータにアクセスできません
Vanaは可能な解決策を提供します。彼らは、特定のデータセットを保護し、それらの制約を克服するために、DataDAOsと呼ばれる分散化メカニズムに集約します。
DataDAOsはデータの分散化市場であり、具体的な運営方法は次のとおりです：
データの貢献者：ユーザーは自分のデータをDataDAOに提出し、それによってガバナンス権と報酬を得ることができます。
データ検証：データはSatyaネットワークで検証されます。Satyaは安全な計算ノードで構成されたネットワークで、データの品質と完全性を確保できます。
データコンシューマ：検証済みのデータセットは、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。
インセンティブメカニズム：DataDAOsは、ユーザーに高品質なデータの貢献を促し、データの使用とトレーニングプロセスを透明なメカニズムで管理します。
さらに理解したい場合は、こちらをクリックして詳細を読んでください。
私はいつかaixbtが"愚かな"状況から脱却できることを願っています。also私たちはaixbtのために専用のDataDAOを作成できるかもしれません。私はAIの専門家ではありませんが、次の大きなブレークスルーはモデルのトレーニングに使用されるデータの質に依存すると強く信じています。
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、その潜在能力を本当に発揮できます。この瞬間を楽しみにしていますが、できれば遠くないことを願っています。
