人工知能は、現代生活のあらゆる角を静かに再形成しています。ウェブを検索する方法から、投資、学習、投票の方法に至るまで、AIモデルは私たちの最も重要な決定のいくつかを仲介しています。しかし、便利さが増す裏には、より深刻で緊急の懸念が潜んでいます。それは、一般の人々がこれらのモデルがどのように機能するのか、何を基に訓練されているのか、誰が恩恵を受けているのかについての視認性を持っていないということです。これはデジャヴです。私たちは以前、ソーシャルメディアと共に、公共の言論に対して前例のない権力を持つ小さな企業グループを信頼して生活してきました。その結果、アルゴリズムの不透明性、金銭化された怒り、共有された現実の侵食が生じました。今回は、私たちのフィードだけでなく、私たちの意思決定システム、法的枠組み、そしてコアとなる機関が危険にさらされています。そして私たちは目を閉じたままそれに向かって歩いています。## 中央集権的な未来がすでに形成されつつある今日のAIの風景は、閉ざされた場所で運営されている数少ない強力なラボによって支配されています。これらの企業は、インターネットから同意なしにスクレイピングされた膨大なデータセットで大規模なモデルをトレーニングし、毎日数十億のデジタルインタラクションを形作る製品としてリリースします。これらのモデルは精査されることはありません。データは監査可能ではありません。結果は責任を持たれません。この中央集権化は単なる技術的な問題ではありません。それは政治的および経済的な問題です。認知の未来はブラックボックスの中で構築されており、法的なファイアウォールに囲まれ、株主価値の最適化のために調整されています。AIシステムがより自律的になり、社会に組み込まれるにつれて、私たちは重要な公共インフラを民間に管理されるエンジンに変えてしまうリスクがあります。問題はAIが社会を変革するかどうかではなく、すでに変革しているということです。本当の問題は、その変革がどのように進行するかについて私たちに発言権があるかどうかです。### 分散型AIの事例しかし、代替の道があります。これは、世界中のコミュニティ、研究者、開発者によってすでに探求されています。閉じられたエコシステムを強化するのではなく、このムーブメントは、設計上透明で、ガバナンスが分散され、彼らを支える人々に対して責任を負うAIシステムを構築することを提案しています。このシフトは単なる技術革新以上のものを必要とし、所有権、認識、そして集団責任に関する文化的な再調整を求めています。そのようなモデルでは、データは単に抽出され、認識なしにマネタイズされるわけではありません。それは生成する人々によって提供され、検証され、管理されます。貢献者は認識や報酬を得ることができます。バリデーターは利害関係者になります。そして、システムは一方的な管理ではなく、公共の監視の下で進化します。これらのアプローチはまだ開発の初期段階にありますが、知性がピアツーピアで流れる、トップダウンではない根本的に異なる未来を指し示しています。### なぜ透明性は待てないのかAIインフラの統合は、急速に進行しています。兆ドル企業が垂直統合パイプラインの構築に競い合っています。政府は規制を提案していますが、追いつくのに苦労しています。一方で、AIへの信頼は揺らいでいます。最近のエデルマンの報告によれば、アメリカ人のわずか35%がAI企業を信頼していることがわかり、これは過去数年からの大幅な低下です。この信頼危機は驚くべきものではありません。公衆が理解できず、監査できず、対処手段がないシステムをどのように信頼できるのでしょうか？唯一の持続可能な解決策は透明性であり、それはモデル自体だけでなく、データがどのように収集され、モデルがどのようにトレーニングされ、誰がその使用から利益を得るかというすべての層にわたります。オープンインフラを支持し、帰属のための協力的なフレームワークを構築することで、力のダイナミクスを再バランスさせることができます。これはイノベーションを停滞させることではなく、それを形成することです。### 共有所有権がどのように見えるか透明なAI経済を構築するには、コードベース以上の再考が必要です。それは、過去20年間のテクノロジー業界を定義してきたインセンティブを再考することを意味します。より民主的なAIの未来は、データの寄与が結果にどのように影響するかを追跡する公共台帳、モデルの更新および展開の決定に対する集団的ガバナンス、寄与者、トレーナー、バリデーターのための経済的参加、地元の価値観や文脈を反映した連合トレーニングシステムを含むかもしれません。それらは、AIが単に資本に応えるのではなく、コミュニティに応える未来への出発点です。### 時計が進んでいます私たちはこの展開においてどのような選択をするかまだ持っています。私たちはすでに、デジタルエージェンシーを中央集権的なプラットフォームに譲渡したときに何が起こるかを見てきました。AIを使うことで、その結果はさらに広範囲に及び、元に戻すことができなくなるでしょう。もし知性が私有財産ではなく、共有された公共財である未来を望むのであれば、私たちはオープンで監査可能かつ公平なシステムを構築し始めなければなりません。それはシンプルな質問をすることから始まります: AIは最終的に誰に奉仕すべきですか？ラム・クマール**ラム・クマール**は、データ提供者、モデルビルダー、アプリケーション開発者が彼らが創出する価値に対して最終的に認識され、報酬を受けるAIの新しい経済レイヤーであるOpenLedgerのコア貢献者です。数十億ドル規模の企業アカウントを扱う豊富な経験を持つラムは、Walmart、Sony、GSK、LA Timesなどのグローバルな巨人と成功裏に協力してきました。
AIは閉ざされた場所で構築されており、それは間違いです。
人工知能は、現代生活のあらゆる角を静かに再形成しています。ウェブを検索する方法から、投資、学習、投票の方法に至るまで、AIモデルは私たちの最も重要な決定のいくつかを仲介しています。しかし、便利さが増す裏には、より深刻で緊急の懸念が潜んでいます。それは、一般の人々がこれらのモデルがどのように機能するのか、何を基に訓練されているのか、誰が恩恵を受けているのかについての視認性を持っていないということです。
これはデジャヴです。
私たちは以前、ソーシャルメディアと共に、公共の言論に対して前例のない権力を持つ小さな企業グループを信頼して生活してきました。その結果、アルゴリズムの不透明性、金銭化された怒り、共有された現実の侵食が生じました。今回は、私たちのフィードだけでなく、私たちの意思決定システム、法的枠組み、そしてコアとなる機関が危険にさらされています。
そして私たちは目を閉じたままそれに向かって歩いています。
中央集権的な未来がすでに形成されつつある
今日のAIの風景は、閉ざされた場所で運営されている数少ない強力なラボによって支配されています。これらの企業は、インターネットから同意なしにスクレイピングされた膨大なデータセットで大規模なモデルをトレーニングし、毎日数十億のデジタルインタラクションを形作る製品としてリリースします。これらのモデルは精査されることはありません。データは監査可能ではありません。結果は責任を持たれません。
この中央集権化は単なる技術的な問題ではありません。それは政治的および経済的な問題です。認知の未来はブラックボックスの中で構築されており、法的なファイアウォールに囲まれ、株主価値の最適化のために調整されています。AIシステムがより自律的になり、社会に組み込まれるにつれて、私たちは重要な公共インフラを民間に管理されるエンジンに変えてしまうリスクがあります。
問題はAIが社会を変革するかどうかではなく、すでに変革しているということです。本当の問題は、その変革がどのように進行するかについて私たちに発言権があるかどうかです。
分散型AIの事例
しかし、代替の道があります。これは、世界中のコミュニティ、研究者、開発者によってすでに探求されています。
閉じられたエコシステムを強化するのではなく、このムーブメントは、設計上透明で、ガバナンスが分散され、彼らを支える人々に対して責任を負うAIシステムを構築することを提案しています。このシフトは単なる技術革新以上のものを必要とし、所有権、認識、そして集団責任に関する文化的な再調整を求めています。
そのようなモデルでは、データは単に抽出され、認識なしにマネタイズされるわけではありません。それは生成する人々によって提供され、検証され、管理されます。貢献者は認識や報酬を得ることができます。バリデーターは利害関係者になります。そして、システムは一方的な管理ではなく、公共の監視の下で進化します。
これらのアプローチはまだ開発の初期段階にありますが、知性がピアツーピアで流れる、トップダウンではない根本的に異なる未来を指し示しています。
なぜ透明性は待てないのか
AIインフラの統合は、急速に進行しています。兆ドル企業が垂直統合パイプラインの構築に競い合っています。政府は規制を提案していますが、追いつくのに苦労しています。一方で、AIへの信頼は揺らいでいます。最近のエデルマンの報告によれば、アメリカ人のわずか35%がAI企業を信頼していることがわかり、これは過去数年からの大幅な低下です。
この信頼危機は驚くべきものではありません。公衆が理解できず、監査できず、対処手段がないシステムをどのように信頼できるのでしょうか？
唯一の持続可能な解決策は透明性であり、それはモデル自体だけでなく、データがどのように収集され、モデルがどのようにトレーニングされ、誰がその使用から利益を得るかというすべての層にわたります。オープンインフラを支持し、帰属のための協力的なフレームワークを構築することで、力のダイナミクスを再バランスさせることができます。
これはイノベーションを停滞させることではなく、それを形成することです。
共有所有権がどのように見えるか
透明なAI経済を構築するには、コードベース以上の再考が必要です。それは、過去20年間のテクノロジー業界を定義してきたインセンティブを再考することを意味します。
より民主的なAIの未来は、データの寄与が結果にどのように影響するかを追跡する公共台帳、モデルの更新および展開の決定に対する集団的ガバナンス、寄与者、トレーナー、バリデーターのための経済的参加、地元の価値観や文脈を反映した連合トレーニングシステムを含むかもしれません。
それらは、AIが単に資本に応えるのではなく、コミュニティに応える未来への出発点です。
時計が進んでいます
私たちはこの展開においてどのような選択をするかまだ持っています。私たちはすでに、デジタルエージェンシーを中央集権的なプラットフォームに譲渡したときに何が起こるかを見てきました。AIを使うことで、その結果はさらに広範囲に及び、元に戻すことができなくなるでしょう。
もし知性が私有財産ではなく、共有された公共財である未来を望むのであれば、私たちはオープンで監査可能かつ公平なシステムを構築し始めなければなりません。
それはシンプルな質問をすることから始まります: AIは最終的に誰に奉仕すべきですか？
ラム・クマール
ラム・クマールは、データ提供者、モデルビルダー、アプリケーション開発者が彼らが創出する価値に対して最終的に認識され、報酬を受けるAIの新しい経済レイヤーであるOpenLedgerのコア貢献者です。数十億ドル規模の企業アカウントを扱う豊富な経験を持つラムは、Walmart、Sony、GSK、LA Timesなどのグローバルな巨人と成功裏に協力してきました。