人工知能(AI)は、金融やヘルスケアなどのさまざまな分野に広がりつつあり、そこでは透明性と信頼性が重要です。現在の中央集権型AIシステムは、データのトレース可能性の欠如やモデルの不透明性について批判されています。0G Labsの最高経営責任者(CEO)であるマイケル・ハインリッヒは、分散型AIインフラを構築することでこれらの問題を解決する予定です。彼は、トレーニングに関するデータをオンチェーンで接続し、暗号証拠を使って透明性を確保し、誤情報を避けることに興味を持っています。
0Gは、分散型AIが豊かさ、透明性、公平性をもたらす未来を描いています。データをオンチェーンに固定し、計算を民主化することで、0GのDeAIOSは、AIがすべての人にサービスを提供するポストスカーシティ社会を解放する可能性があります。@michaelh_0gがその方法を説明しています👇
— 0G Labs (Home of Infinite AI) (@0G_labs) 2025年11月3日
ハインリッヒは、モデルの精度が高品質で追跡可能なデータセットに依存していることを強調しています。信頼できるデータの出所がなければ、AIシステムは幻覚やバイアスに陥りやすくなります。提案された分散型モデルには、不変のデータトレイルが含まれており、データソースと更新の検証可能な記録を提供します。このシステムは、AIアプリケーションが常に進化するデータセット全体で整合性と信頼性を維持できるようにします。
0G Labsはスケーラブルで手頃な価格のコンピュートマーケットプレイスを提案します
ハインリッヒの0G Labsは、(DeAIOS)と呼ばれる初の分散型AIオペレーティングシステムを作成しています。これは、大規模AIデータセットのためのスケーラブルなオンチェーンデータストレージを提供し、検証可能な出所を可能にします。また、このシステムには、中央集権的なクラウドサービスを排除し、開発費用を最小限に抑えることを目的とした、パーミッションレスのコンピュートマーケットプレイスも備えています。
そうでなければ、0G LabsはそのDilocoxフレームワークを通じて大規模AIモデルのトレーニングにおいて大幅な効率改善を達成しました。この方法を使用すると、分散クラスターで1000億パラメータの言語モデルをトレーニングすることが可能です。同社は、この方法が従来の方法と比較してトレーニング効率を350倍以上向上させたと主張しています。
報酬ベースのデザインとMitiGateの誤用へのオープンアクセス
AI技術、特にディープフェイクや音声クローンの問題を克服するために、0G Labsは人間の認識とシステムアーキテクチャの問題を強調しています。危険なアプリケーションの防止における主要な要素の中には、公共教育とグローバルスタンダードがあります。しかし、0G Labs内の分散型システムは、悪意のある行動に対して金融スラッシュシステムによる罰則も提供します。
ハインリッヒがオープンソースのAIモデルを支持する理由は、オープンソースの制御メカニズムを提供し、ブラックボックスシステムに関連するリスクを最小限に抑えるためです。オープントレーニング記録と変更不可能なログは、コミュニティがモデルがどのように作成され、使用されるかを知り、追跡することを可能にします。0G Labsがインセンティブを調整し、協力的な開発プロセスを促進するため、独占の力を減少させ、より安全なAIイノベーションを可能にするでしょう。
