分散型クラウドストレージとAIはどのように技術的に融合するのか？

伴随着 AI が市場での話題となる中、多くのユーザーが ChatGPT を体験し、AIGC を使用して仕事や生活のニーズを満たそうとしています。暗号分野でも、AI Crypto が徐々に言及されるようになりました。これは、AI が暗号分野に進出し、ブロックチェーン技術が分散型の環境で革新的な技術や製品を生み出していることを反映しています。今日は CESS が皆さんと一緒に、AI が暗号分野でどのように技術的な優位性を発揮し、Web3 の基盤インフラである分散型ストレージがどのように AI と相互に成就するのかを探ります。

AI と AI Crypto とは何か

AI（人工知能）は、コンピュータ科学と工学の一分野です。人工知能システムは、アルゴリズムと統計モデルを使用して大量のデータを評価し、これらの分析に基づいて予測や選択を行います。従来は人間の知能が必要とされるタスク（例えば、音声認識、意思決定、言語翻訳）を実行できる知能機械の研究は、AI 研究と呼ばれています。

AI には、ルールベースのシステム、機械学習 (ML)、深層学習など、さまざまな形態があります。機械学習システムはデータから学び、時間とともに改善されますが、ルールベースのシステムは一連の既定のルールを用いて判断を下します。医療、銀行、交通、エンターテインメントなど、多くの業界が人工知能を利用しています。人工知能の発展は、雇用への影響や意思決定における偏見の可能性など、倫理的および社会的な問題を引き起こしていますが、効率を向上させ、新たな機会を開く能力も持っています。

AI Crypto は、人工知能技術をその運営に組み込んだ暗号通貨です。AI Crypto は従来の暗号通貨とは異なり、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して市場のパターンを研究し、予測を行い、自動取引を実行します。市場の動向に適応し学習する能力を持つため、投資家はそれらをより活発で反応の良い投資選択肢と見なしています。

AI Crypto の背後にあるプロジェクトやプラットフォームは、実際には人工知能と機械学習の研究者や開発者のための専用プラットフォームとして設立され、AI が分散型でオープンな環境で新しいモデル、アプリケーション、アルゴリズムを開発・テストし、より効率的な更新と反復を実現することを目的としています。

分散型ストレージと AI が直面するデータのジレンマ

私たちは、Web3 時代の加速的な到来に伴い、その発展の基盤である分散型ストレージエコシステムも驚異的な速度で進化していることを認めなければなりません。ブロックチェーン技術に基づく分散型ストレージでは、すべてのデータが記録可能、追跡可能、かつ分散型です。現在存在するいくつかの顕著な問題は以下の通りです：

• 無意味/無用なデータの大量記録

分散型台帳は生成されたデータを無差別に記録し、無意識のうちに無意味なデータを許可し、さらには奨励します。そのため、各エコシステム内には大量の無用データが存在しやすいです。

• データ使用の効率問題

ブロックの背後には無数の膨大なメタデータが存在します。すべてのデータは公開透明ですが、ツールが不足している場合、データは混乱しており、ブロックにアクセスしたり情報を遍歴したりするためにさまざまなスクリプトを作成する必要があります。その後、データを処理してユーザーのデータニーズを満たすプロセスでは、開発コストと最終的な実現効率が一般的な問題となります。

次に AI のデータ業界を見てみると、全体の人工知能市場では毎年 15% から 30% の資金がデータラベリングに投入されており、このビジネスの規模は毎年 30% の速度で成長しています。AI データ業界の驚異的な成長の背後には、いくつかの問題も存在します：

• 労働コストの上昇

データの需要はますます専門化しています。音声、画像認識から医療、金融、教育などの各業界のデータラベリングに至るまで、ラベリング担当者の知識ベースに対する要求が高まっています。

• ビジネスコストの上昇

データラベル会社はデータの所有権を享受したり、納品データから得られる利益を共有したりすることができません。彼らは労働力に依存して現在のキャッシュフローを維持するしかなく、価値の上昇や拡張の見込みがありません。業界競争が激化する中で、大多数のラベル会社はフル稼働できず、従業員の失業の可能性が高まっています。

AI と分散型ストレージの相互補完

分散型ストレージシステムがデータに対して有効かつ利用可能なニーズを満たす中で、AI は大量のデータ分析と追跡の役割を担うことができます。例えば、企業の最新のセキュリティ事件に関する情報を迅速に収集し、潜在的な脅威を掘り起こし、一般的な脆弱性や露出したデータに関する情報を迅速に検索することができます。

また、AI データ業界が労働力やビジネスなどの第三者データラベリングに対して需要を持つ中で、分散型ストレージ技術は、第三者なしで信頼できるデータを共有する前例のない能力をもたらしました。

分散型ストレージと AI データ業界が直面するデータ問題の背後には、両者の顕著な利点があり、まるで榫卯のようにぴったりと合致し、相互に補完し合っています。

AI が分散型ストレージを促進する方法

意思決定の改善

AI は大量のデータを分析でき、人間のアナリストが見落とすパターンやトレンドを発見することができます。この研究を活用することで、トレーダーはいつ購入、売却、または保有するかをより知識を持って決定できます。

効率の向上

暗号通貨市場の多くの機能、データ分析、市場トレンドの監視、取引の実行は、人工知能によって自動化することができます。これにより、ブロックチェーンネットワーク上の取引速度が向上し、トレーダーの時間を節約できます。

リスク管理の向上

人工知能はデータを評価し、潜在的な罠を発見することで、トレーダーがより良いリスク管理を行うのを助けることができます。これにより、トレーダーは投資すべき資産や投資すべき金額についてより賢明な選択をすることができます。

セキュリティの向上

潜在的なセキュリティの脆弱性を発見し、それを防ぐための措置を講じることで、人工知能の暗号通貨市場への応用はセキュリティを強化できます。これにより、ハッキングやその他のセキュリティ問題の可能性を減少させることができます。

CESS が AI を支援する方法

前述のように、分散型ストレージには持続可能で効率的なデータ生産メカニズムが必要であり、人工知能のモデルとアルゴリズムの継続的な更新がこのニーズを満たすことができます。同時に、人工知能データ市場には共有経済を運営するためのプラットフォームが必要です --- --- 分散型ストレージの強力なデータ認証能力がこの問題を解決できます。CESS は Web3 の最初の大規模商業ストレージをサポートするクラウドストレージネットワークであり、業界の先駆者です。

データのストレージの観点から見ると、CESS が開発した分散型オブジェクトストレージ（DeOSS）は、高頻度の動的データストレージニーズを持つユーザーに対して、読み書きが速く、高いセキュリティ、拡張性、プライバシー管理を提供する分散型ストレージサービスを提供します。DeOSS はユーザーデータの可用性と完全性を保護し、ユーザーが自分のデータの所有権を真に掌握できるようにします。つまり、DeOSS は AI に対して、大量のストレージ、リアルタイム共有、動的更新が可能なデータベースを提供し、より多くのビジネスニーズを実現します。

データのラベリングの観点から見ると、CESS は AI データをより有用にすることができます。CESS は多くの革新的な技術と緻密な多層ネットワークアーキテクチャ設計を通じて、分散型の前提の下で中央集権型クラウドシステムに近い性能とユーザー体験を実現しました。データの検索とデータの返却はミリ秒単位に近づき、データの完全性、持続性、信頼性が全体的に極限に達しています。

私たちは、CESS の分散型ストレージ技術と AI 技術の組み合わせが、無限の可能性と潜在能力を生み出すことができると信じています。