分散型人工知能（DeAI）の構築：モジュール化された人工知能技術スタックを理解する

去中心化とモジュール化されたAI技術スタックは、開発者がAIエージェントをより良く構築、拡張し、収益化することを可能にします。この技術スタックがどのように機能するのか、一緒に見ていきましょう！

モジュール化されたAI技術スタック

背景紹介

現在、人工知能（AI）は多くの現代製品やユーザーソリューションの中核技術となっています。ますます多くの企業がAI技術を自社のシステムや製品に組み込んでいます。

しかし、現在のAI分野には専門性が低い、偏見が存在する、データプライバシーの曖昧な問題など、いくつかの核心的な問題があります。

現在の主流のAIソリューションはほとんどが少数の大企業によって開発され、支配されています。これらの企業に問題解決を期待することは、実際には私たちのデジタルライフをますます彼らに支配させ、私たちが彼らに依存することを意味します。彼らはユーザーが提出したデータを確認できるだけでなく、これらのデータをどのように使用し処理するかを決定し、出力結果に影響を与えることさえできます。実際、彼らは私たちのデジタル世界を形成しています。

この記事では、去中心化とオープンソース開発を通じて、モジュール化の方法でAI技術スタックを再設計し、これらの問題を解決する方法を探ります。技術スタックの各構成要素、それらがどのように協力して機能するか、そしてGaiaがどのようにこれらの要素を統合して去中心化AIの構築を実現するかを詳しく説明します。

AI開発におけるモジュール化の必要性を理解する

現在の大企業は大量のユーザーデータ、計算能力、その他のリソースを持っており、これらの制限を解決する動機はあまり強くありません。

なぜでしょうか？

集中化は大企業にとって常に有利だからです。彼らは権力の配分をコントロールでき、参入障壁を高め、競合他社を減少または買収し、政策に影響を与え、さらには自由に収益化することができます。

この状況を打破するために、去中心化とオープンソースの発展理念が結びつき、より公平で包摂的、透明な代替案を構築しています：去中心化AI（DeAI）。

去中心化AIが提供する5つの重要な利点：

• ユーザーと組織は、自分の専有データと敏感な情報を管理しながら、AI機能を利用できます。
• 開発者は異なるモデル、ドメイン知識、ユーザーデータ、計算リソースを自由に組み合わせることができます。
• オープンソースコンポーネントにより、コミュニティがAIソリューションをレビューし改善できます。
• モジュール化により、AIシステムは業界や特定のユースケースに応じてカスタマイズや微調整が可能になり、より効率的で正確な結果を実現します。
• 去中心化により、誰でも自由に専門的なAIソリューションを作成、アクセス、調整、さらには収益化できます。

去中心化AIの先駆者として、GaiaはAIを再構築し、モジュール化された組み合わせ可能な技術スタックにすることで、誰でもAIエージェントを作成、カスタマイズ、拡張できるようにしています。

モジュール化を最大限に活用し、高効率でパーソナライズされたAIソリューションを構築するためには、去中心化AI技術スタックを深く理解する必要があります。

次のセクションでは、去中心化AI技術スタックの各構成要素、組み合わせ可能性の概念、そしてGaiaがどのようにこれを推進しているかを詳しく探ります。

去中心化AIの技術スタックを解体する

去中心化AIは単にオープンソースで集中型モデルを置き換えるだけではなく、AIシステムの構築、展開、管理方法を根本的に再設計する必要があります。

去中心化AI技術アーキテクチャ

去中心化AIの技術スタックは3つの基本コンポーネントで構成されています：

• 技術アーキテクチャ ：去中心化AIのコア基盤であり、計算層、データ層、AIモデル層の重要な施設を含みます。
• アプリケーションとインターフェース ：開発者とユーザーがAIエージェントやツールと対話する窓口です。
• 開発オーケストレーションと推論 ：AIエージェントの「指揮センター」であり、情報フロー、計算、協力の調整管理を担当します。

以下では、去中心化AI技術スタックの各構成要素を詳しく説明します。

技術アーキテクチャ------去中心化AIのエンジン

去中心化AIの技術アーキテクチャは、柔軟でモジュール化されたAI開発フレームワークを提供するために、4つの重要なレイヤーで構成されています：

• 去中心化計算層 ：この層は、GPUプール、エッジデバイス、およびプライバシー保護計算プロトコルを通じて計算タスクをネットワークに分配します。従来の集中型データセンターとは異なり、去中心化計算は動的にワークロードを分配し、分散処理を実現します。
• 主要コンポーネント：
  • GPUプール：集中的なモデルのトレーニングと推論に使用されます。
  • エッジデバイス：ローカルデータ処理に使用され、遅延を低減します。
  • ZK-SNARKsを使用した検証可能な計算：計算の正確性を保証し、プライバシーを保護します。

Gaiaはこれらの計算リソースを調整し、タスクがネットワーク内でバランスよく配分され、検証可能な正確性で実行されることを保証します。

さらに重要なことに、GaiaはJiritsuと提携しており、JiritsuはzkMPC（ゼロ知識多者計算）に基づく信頼不要のオペレーティングシステムです。この提携により、GaiaはJiritsuのzkMPCを通じて検証可能な計算能力を持つカスタムAIエージェントを構築できることを期待しています。

詳細な提携情報については、次をお読みください：GaiaNetとJiritsuが提携し、去中心化AIオペレーションを推進

データ層 ：去中心化ネットワーク内でデータの保存、可用性、変換を管理する役割を担います。この層は、AIモデルのトレーニングと微調整に高品質なデータを提供するために重要です。

• データ層が提供するもの：
• IPFS、Arweave、およびEigenDAなどのネットワーク上の分散ストレージにより、データの冗長保存と可用性を確保します。
• コミュニティ主導のデータアノテーション、インデックス、検証メカニズムにより、データがより整理されます。
• オラクルによって提供されるリアルタイムデータにより、データの正確性を保証します。

Gaiaは、去中心化データソースから安全かつ効率的にデータにアクセスし、AIの継続的な開発を支えます。最近、Gaiaはユーザーが所有するデータネットワークVanaと提携し、透明で公平、ユーザー指向のAIエコシステムを共同で構築しています。

詳細については、次をお読みください：Gaia x Vana：パートナーシップ発表、またはこちらをクリックしてTwitter Spacesのディスカッションを聞いてください：Gaia x Vana：ユーザーデータがAIエージェントを強化。

AIモデル層 ：この層は、去中心化環境内でAIモデルを作成、トレーニング、展開する役割を担い、モジュール化設計をサポートし、モデルがシームレスにカスタマイズおよび拡張できるようにします：

• 特定の業界（金融、化学、医療など）向けの専用言語モデル（LLMs）および専門モデルの最適化。
• 分散計算リソースを利用してAIモデルを作成および更新する去中心化トレーニングフレームワーク。
• 微調整ツールにより、モデルが去中心化データフローから継続的に学習し適応し、モデルの正確性とタイムリーさを確保します。

推論と展開層 ：この層は、AIモデルのリアルタイム展開とサービスを担当し、分散ネットワーク内の推論ノードを通じてリクエストを効率的に配信および処理します。

推論と展開層は、次の方法でAI機能を強化します：

• ローカライズされたモデルサービスの推論ノードネットワークを提供します。
• 負荷分散によりパフォーマンスとリソース利用を最適化します。
• 低遅延アプリケーション向けのエッジ展開オプションを提供します。

私たちは去中心化AIのコアコンポーネントについて詳しく学びましたが、これらのコンポーネントがどのように協力してAIエージェントやソリューションを本当に「生き生きとさせる」のでしょうか？

Gaia：すべてを統合するオーケストレーション層

Gaiaはオープンソースフレームワークであり、データ、計算リソース、AIモデル、アプリケーションなどの異なるコンポーネント間のスムーズな操作と統合を保証し、開発者が強力で専門的なAIソリューションを構築するために必要なツールとガバナンス構造を提供します。Gaiaのオーケストレーション層は、各モジュールに「生命力」を与え、AI技術スタックの異なる部分がシームレスに協力できるようにします。

Gaiaが去中心化AI技術スタックにおいて果たす5つのコア機能

• オーケストレーション ：Gaiaはタスクフロー、計算リソース、およびコンポーネント間の通信を管理することで、去中心化AIスタック全体を調整します。ノードのワークロードをバランスさせ、最適なリソース配置を確保し、システムのボトルネックを防ぎます。
• 推論 ：推論層は実際のアプリケーションでAIモデルを実行し、処理タスクを各ノードに割り当て、画像認識、言語翻訳、カスタマーサービスなどのタスクをサポートし、迅速な応答を実現します。去中心化推論により、Gaiaは拡張しながらAIサービスのパフォーマンスの一貫性を保証します。
• ノード管理 ：Gaiaはエッジデバイスとクラウドインフラストラクチャ上にノードを展開および管理します。これらのノードはネットワークの基本的な構成要素であり、AIエージェントをホストし、推論タスクを実行します。分散アーキテクチャは単一障害点を排除し、需要に応じて柔軟に拡張します。

Gaiaノードのグローバルな分布は以下の図に示されており、去中心化の約束を示しています。

• インセンティブメカニズム ：Gaiaに内蔵されたトークンメカニズムは、利害関係者の利益を一致させます。ノードオペレーターは計算リソースを提供することで報酬を得、開発者はコードの貢献に対して報酬を得、データ提供者はデータセットを共有することで報酬を得ます。このような経済的インセンティブ層はネットワークの持続可能な成長を促進し、高品質な貢献を奨励します。
• ガバナンス ：DAO（分散型自律組織）に基づくガバナンスフレームワークにより、透明な意思決定とリソース管理を実現します。利害関係者は提案を行い、プロトコルの変更を投票で決定し、ネットワークの発展がコミュニティのニーズに合致し、システムの運用の完全性を維持します。

上記のすべてのコンポーネントは、エンドユーザーにとっては見えないものです。次に、ユーザーインターフェース層------アプリケーションとインターフェースに焦点を当てます。

AIアプリケーションとインターフェース層------AIとユーザーの交差点

AIアプリケーションとインターフェース層は、去中心化AIソリューションとエンドユーザーおよび開発者との間の橋渡しをします。ここでは、基盤技術が表現され、AI駆動のツールやエージェントがさまざまな業界やアプリケーションシナリオに持ち込まれ、実際の価値を生み出します。

アプリケーションとインターフェース層の例には ：

• カスタマーサービスエージェント ：顧客の問い合わせを自動化して処理する自律AIエージェント。
• 金融分析ツール ：財務データを分析し、リアルタイムで市場動向をシミュレーションし、取引や分析の洞察を提供する専門AIエージェント。
• ソフトウェア開発アシスタント ：開発者がコードを記述、デバッグ、最適化するのを支援するAIプログラミングアシスタント。

開発者とユーザーが去中心化AI（DeAI）とGaiaエージェントをより簡単に利用できるように、Gaiaは2つの主要なソリューションを提供しています。

• Gaiaドメイン

Gaiaドメインは最終アプリケーションに重要な可視性を提供し、去中心化AIサービスに発見可能性と信頼性を持たせます。技術的には、Gaiaドメインは信頼のクラスターとして機能し、ノードの集合のように、ユーザーが基準に合ったAIサービスを安心して選択し利用できるようにします。

Gaiaドメインの 主な利点 ：

• 品質保証 ：ドメインのオペレーターはノードを検証し、特定のパフォーマンスと信頼性の基準を満たしていることを確認します。
• 負荷分散 ：リクエストはドメイン内のノード間で分配され、サービスパフォーマンスを最適化します。
• 専門サービス ：ユーザーは特定の業界やアプリケーションに特化したAIエージェントを簡単に見つけ、さまざまな専門的ニーズを満たすことができます。
• 経済的インセンティブの整合性 ：ドメインオペレーターはユーザーに対して責任を持ち、ノードが信頼性や正確性を提供できなかった場合、オペレーターは信頼と経済的報酬を失います。
• 信頼層 ：ドメインオペレーターは、ドメイン内のノードのサービス品質を維持することで、自身の評判を高めます。

簡単に言えば、Gaiaドメインはユーザーに必要な透明性を提供し、彼らが使用するAIサービスを理解し信頼できるようにします。

• Gaia DeAI マーケット

Gaiaマーケットは、個別化された知識ベースとAIコンポーネントで構築されたAI資産を取引するための市場構造です。これは「知識とスキルのYouTube」と見なすことができ、専門家がこのプラットフォームで自らの専門知識とAI能力を収益化することを可能にします。

取引の典型的なコンポーネントには：

• 微調整された AI モデル
• 知識ベースとデータセット
• 関数呼び出しプラグイン
• カスタムプロンプトとワークフロー

Gaia マーケットの重要な価値：

• AI 開発者をサポート ：高品質な既製コンポーネントを取得し、エージェントの構築をより効率的にします。
• インセンティブメカニズム ：Gaiaトークンを通じて開発者や貢献者に報酬を提供し、クリエイターが知的財産を収益化できるようにします。
• 企業アプリケーション ：企業や機関は大規模なインフラ投資を行わずとも、専用のAIエージェントを構築できます。

Gaia は去中心化 AI の構築を簡素化します

Gaia上での構築

Gaia上での構築は、AI開発の方法の転換を意味します------少数のテクノロジー巨人が主導するモデルから、誰もが参加し利益を得ることができるAIエコシステムへ。この民主化されたAI開発は、より特定の目的に応じたソリューションを促進し、分野の専門家が貢献する専門AIエージェントやソリューションが公平な報酬を得ることを可能にします。

Gaiaは、去中心化AIをよりアクセスしやすく、実用的にするための基盤インフラを構築することに取り組んでいます。

カスタムAIエージェントを作成したい開発者、安全なAIソリューションを求める企業、知識を収益化したい専門家の方々に、Gaiaは必要なツールとインフラを提供します。

リソースリンク、迅速に始めるために：

• Gaiaユーザーガイド：https://docs.gaianet.ai/category/gaianet-user-guide
• チャットUI：https://knowledge2.gaianet.network/chatbot-ui/index.html
• ノードインストール：https://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node

Gaiaノードのインストールに関するその他のリソース：

• https://drive.google.com/file/d/1j0rndzozYWX4y5ftY1XVgSDNXxvhgXcw/view
• https://youtu.be/b2qlaKqyKoE?si=WZdEU-mvJZayW03I

デモ動画：

• https://x.com/juntao/status/1792801944165343257
• https://x.com/juntao/status/1793501494828060725