マイクロソフト、分散型の未来を模索するための人工知能とブロックチェーンの統合を明らかに

Microsoft は、ブロックチェーン テクノロジーと人工知能 (AI) との交差点の可能性を認識しており、独自のブロックチェーンを作成するのではなく、既存のテクノロジーを最適化することに関心を示しています。 Microsoft のデジタル変革、ブロックチェーン、クラウド サプライ チェーン担当ディレクター、ヨーク ローズ氏によると、焦点は両方のテクノロジーの長所を組み合わせて機能を強化することにあります。専門家らは、暗号通貨が AI、特に分散型グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) や小規模言語モデルなどの分野の進歩において補助的な役割を果たす可能性が高いと予測しています。分散型ネットワークにおける遅延に関する懸念にもかかわらず、パネリストは推論が実行可能であり、通信オーバーヘッドを削減できる可能性があると考えています。規制当局はAIの影響を厳しく精査するとみられるが、業界リーダーらはブロックチェーン技術を通じた関与と透明性が規制上の懸念に対処できる可能性があると示唆している。パネリストは AI の将来について楽観的な見方を示し、今後 10 年以内に企業による AI の普及と汎用人工知能 (AGI) の可能性を想像しています。

Microsoft and the Convergence of Artificial Intelligence and Blockchain Technology

マイクロソフトと人工知能とブロックチェーン技術の融合

Intersection of Two Defining Technologies

2 つの定義テクノロジーの交差点

Microsoft, a leader in artificial intelligence (AI) research and investment, has expressed keen interest in the potential synergies between blockchain technology and AI. Speaking at the recent Cornell Blockchain Conference in New York, Yorke Rhodes, Microsoft's director for digital transformation, blockchain, and cloud supply chain, emphasized the transformative power of combining these two technologies.

人工知能 (AI) 研究と投資のリーダーであるマイクロソフトは、ブロックチェーン技術と AI の間の潜在的な相乗効果に強い関心を示しています。ニューヨークで最近開催されたコーネル ブロックチェーン カンファレンスで講演したマイクロソフトのデジタル変革、ブロックチェーン、クラウド サプライ チェーン担当ディレクターであるヨーク ローズ氏は、これら 2 つのテクノロジーを組み合わせることで変革をもたらす力を強調しました。

"As these two technologies progress, we can create agents that bring together their collective capabilities. We're only scratching the surface," Rhodes stated.

「これら 2 つのテクノロジーが進歩するにつれて、それらの総合的な機能を統合するエージェントを作成できるようになります。私たちは表面をなぞっただけです」と Rhodes 氏は述べました。

Alex Lin, moderator of the panel discussion titled "Crypto x AI," further probed Rhodes' views by inquiring whether Microsoft harbored aspirations of developing its own blockchain solution.

「暗号×AI」と題されたパネルディスカッションのモデレーターであるアレックス・リンは、マイクロソフトが独自のブロックチェーンソリューションを開発するという野望を抱いているかどうかを尋ね、ローズ氏の見解をさらに追及した。

Rhodes responded by acknowledging the significant advancements already underway in the crypto space, particularly within the open source community. "Why would we try to recreate something that has already attracted substantial investment?" he questioned. Consequently, Microsoft's current focus lies on optimizing existing technologies, such as layer-2 blockchain rollups.

ローズ氏は、暗号通貨分野、特にオープンソースコミュニティ内ですでに進行中の重要な進歩を認めることで反応した。 「すでに多額の投資を集めているものをなぜ再現しようとするのでしょうか?」彼は質問した。したがって、Microsoft は現在、レイヤー 2 ブロックチェーン ロールアップなどの既存テクノロジーの最適化に重点を置いています。

Crypto as the Enabler of Decentralized AI

分散型 AI の実現者としての暗号

Joining Rhodes and Lin on stage were Neil DeSilva, chief financial officer at PayPal Digital Currencies; Matt Stephenson, head of research at Pantera; and Jasper Zhang, CEO and co-founder at Hyperbolic Labs.

ローズ氏とリン氏に加えて、PayPal Digital Currencys の最高財務責任者であるニール・デシルバ氏もステージに上がりました。パンテラの研究責任者、マット・スティーブンソン氏。 Hyperbolic Labs の CEO 兼共同創設者、Jasper Zhang 氏。

Stephenson expressed his belief that cryptocurrencies are well-positioned to serve as the underlying infrastructure for certain AI applications, particularly transformer and diffusion models. This is especially relevant given the anticipated prevalence of decentralized, multiagent AI systems in the future.

スティーブンソン氏は、暗号通貨は特定の AI アプリケーション、特に変換モデルや拡散モデルの基礎となるインフラストラクチャとして機能するのに適した立場にあるとの信念を表明しました。これは、将来的に分散型マルチエージェント AI システムの普及が予想されることを考えると、特に重要です。

However, Stephenson recognized that crypto may play a supporting role to AI's dominant position. Rhodes concurred, acknowledging that a major trend like AI tends to dominate discussions at the expense of other emerging technologies, including crypto/blockchain and Web3.

しかしスティーブンソン氏は、暗号通貨がAIの支配的な地位を補助する役割を果たす可能性があることを認識していた。ローズ氏もこれに同意し、AIのような大きなトレンドが暗号通貨/ブロックチェーンやWeb3などの他の新興テクノロジーを犠牲にして議論を支配する傾向があることを認めた。

Addressing Exaggerated Claims and Latency Issues

誇張されたクレームと遅延の問題への対処

Lin raised concerns regarding exaggerated claims surrounding the intersection of blockchain networks and AI, emphasizing the difficulty in distinguishing hype from reality. He highlighted the example of decentralized graphics processing units (GPUs) and the often-overlooked issue of latency, the time it takes for data to transfer across a network.

リン氏は、ブロックチェーンネットワークとAIの交差点をめぐる誇張された主張について懸念を表明し、誇大広告と現実を区別することの難しさを強調した。同氏は、分散型グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の例と、ネットワーク上でデータが転送されるのにかかる時間であるレイテンシという見落とされがちな問題を強調しました。

Hyperbolic Labs' Zhang dismissed latency as a significant concern for decentralized networks like blockchains. He pointed out that centralized networks often suffer from lengthy data transfer times due to physical distances, while decentralized networks allow users to connect with nearby nodes for faster processing and reduced communication overhead.

Hyperbolic Labs の Zhang 氏は、遅延はブロックチェーンのような分散型ネットワークにとって重大な懸念事項であると否定しました。同氏は、集中型ネットワークでは物理的な距離が原因でデータ転送時間が長くなることが多いのに対し、分散型ネットワークではユーザーが近くのノードに接続して処理を高速化し、通信オーバーヘッドを削減できると指摘した。

Small Language Models and the Drive towards Edge AI

小規模言語モデルとエッジ AI への推進

Much attention in the AI field has focused on large language models (LLMs), but Rhodes emphasized the growing significance of smaller language models that operate efficiently on mobile devices and laptops. These smaller models enable a wider range of applications and take advantage of increased compute power at the edge.

AI 分野では大規模言語モデル (LLM) に多くの注目が集まっていますが、ローズ氏は、モバイル デバイスやラップトップで効率的に動作する小規模な言語モデルの重要性が高まっていると強調しました。これらの小型モデルにより、幅広いアプリケーションが可能になり、エッジで増加した計算能力を活用できます。

Microsoft has been actively developing small language AI models, including its Phi-3 family of open models, which are demonstrating capabilities approaching those of larger language models.

Microsoft は、オープン モデルの Phi-3 ファミリを含む小規模言語 AI モデルを積極的に開発しており、より大規模な言語モデルに近い機能を実証しています。

Regulatory Landscape for AI and Crypto

AI と暗号通貨の規制状況

Panelists anticipated increased regulatory scrutiny of AI in the coming years, similar to the attention given to cryptocurrencies. Lin expressed dissatisfaction with the U.S. regulatory approach, citing the heavy-handed stance of the Securities and Exchange Commission (SEC) towards crypto regulation.

パネリストらは、仮想通貨に対する注目と同様に、今後数年間で AI に対する規制上の監視が強化されると予想した。リン氏は、仮想通貨規制に対する証券取引委員会（SEC）の強硬な姿勢を理由に、米国の規制アプローチに不満を表明した。

DeSilva took a more nuanced view, acknowledging the potential frustrations of dealing with regulators but emphasizing their primary objective of protecting consumers from harm. He underscored the necessity of engaging with regulators to foster innovation that reaches a wider audience.

デシルバ氏はより微妙な見方をし、規制当局への対応に伴う潜在的なフラストレーションは認めつつも、消費者を危害から守るという主な目的を強調した。同氏は、より幅広い聴衆に届くイノベーションを促進するために規制当局と連携する必要性を強調した。

Blockchain as a Solution to AI's Opacity

AI の不透明性に対する解決策としてのブロックチェーン

The opaque decision-making process of AI, known as the "black box" problem, poses challenges for regulators in mitigating potential consumer harm. Lin suggested that blockchain technology, with its transparency, immutability, and tracking capabilities, could provide a solution to this issue.

「ブラックボックス」問題として知られる AI の不透明な意思決定プロセスは、潜在的な消費者への被害を軽減する上で規制当局にとって課題となっています。リン氏は、透明性、不変性、追跡機能を備えたブロックチェーン技術がこの問題の解決策となる可能性があると示唆した。

Predictions for the Future of AI

AI の将来の予測

In closing, panelists shared their visions for the future of AI. Zhang predicted widespread adoption of AI in the near future, with every company becoming an AI company. He expressed optimism that artificial generalized intelligence (AGI) could become a reality within the next five to 10 years, facilitated by decentralized infrastructure and increased compute power.

最後に、パネリストは AI の将来についてのビジョンを共有しました。 Zhang 氏は、近い将来 AI が広く導入され、あらゆる企業が AI 企業になると予測しました。同氏は、汎用人工知能 (AGI) が分散型インフラストラクチャと計算能力の向上によって促進され、今後 5 ～ 10 年以内に現実になる可能性があると楽観的な見方を示しました。

Rhodes forecasted the obsolescence of zero-knowledge proofs (ZK-proofs) in three years, to be replaced by fully homomorphic encryption (FHE), a technology that unlocks the value of data on untrusted domains without requiring decryption. FHE holds significant promise for addressing privacy concerns, particularly in sensitive areas such as healthcare.

ローズ氏は、ゼロ知識証明 (ZK 証明) は 3 年以内に廃止され、復号化を必要とせずに信頼されていないドメイン上のデータの価値を解除する技術である完全準同型暗号化 (FHE) に置き換えられると予測しました。 FHE は、特に医療などの機密分野におけるプライバシーの問題に対処する上で大きな期待を抱いています。

DeSilva emphasized the uncertain nature of concrete predictions in the technology industry. However, he expressed optimism for the eventual realization of AGI and its potential to benefit humanity through the combined efforts of all stakeholders.

デシルバ氏は、テクノロジー業界における具体的な予測は不確実であると強調した。しかし、同氏は、すべての利害関係者の努力を結集することで、AGI が最終的に実現し、人類に利益をもたらす可能性について楽観的な見方を表明しました。