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GateLive AMA 要約 - OriginTrail

30 May 19:20

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## Q1： OriginTrailとは何ですか。
OriginTrail は、AI 用の検証可能なインターネットを構築するエコシステムであり、AI システムで使用されるデータの出所と検証可能性を確保することで、幻覚、偏見、モデル崩壊など、AI 時代の世界の課題に取り組む包括的なフレームワークを提供します。OriginTrail は、英国規格協会、スイス連邦鉄道、米国の輸入の 40% 以上を占めるサプライヤー コンプライアンス監査ネットワーク (SCAN)、欧州連合が資金提供しているいくつかのコンソーシアムなど、世界的リーダーによって使用されています。ネットワーク効果の法則で有名なチューリング賞受賞者のボブ メトカーフ博士のアドバイスを受け、Trace Labs チーム (OriginTrail コア開発者) は、より包括的で透明性が高く、分散化された AI を促進する上で重要な役割を果たしています。

## Q2： OriginTrail の実際の使用例は何ですか。
OriginTrail のテクノロジーは、信頼できるデータ共有ハブを提供するために当初はグローバル サプライ チェーンで採用されていましたが、情報の認証と保護の機能により、資産のトークン化、建設、ヘルスケア、メタバースなど、さまざまな分野でますます重要になっています。

（1）サプライチェーン分野では、BSIとSCANがOriginTrailを利用して、米国最大手の輸入業者の一部に対するセキュリティ監査の整合性を確保しています。

（２）BSIはOriginTrail技術を活用して、流れ英国国境を越えた商品の輸送します。

（3）スイス連邦鉄道は、OriginTrailを活用して線路のすべての材料を追跡し、列車の運行の安全を確保しています。

（4）ヘルスケア分野では、OriginTrailは、複雑な環境下でも寄付された医薬品が対象の患者に確実に届くようにするために使用されます。

（5）建設業界では、OriginTrailテクノロジーを活用して、効率性の向上、エラーの削減、透明性と信頼性の向上を目指した信頼できる知識ベースの構築を行い、最終的にはより持続可能な建設プロジェクトを実現します。

（6）メタバースでは、OriginTrailは、Graph NFTを使用して比類のない没入型のストーリーテリング体験を提供するストーリーテリングプロジェクトであるTraverseと統合されています。

## Q3： AI分野における最新のイノベーションは何ですか。
Trace Labs チーム (OriginTrail コア開発者) は、真にオープンな人工知能である ChatDKG を導入しました。これは、AI ソリューション ランドスケープ全体で相乗効果を生み出し、幻覚、偏見、モデルの崩壊に対処します。データの所有権、情報の出所、情報の検証可能性、または設計による検閲アプローチを含む偏見に関しては、AI ソリューションの設計に妥協があってはなりません。この革命が包括的な方法で展開されないリスクは、AI の独占を確立するという社会的脅威です。

そこでチームは、分散型検索拡張生成 (dRAG) フレームワークを使用して、新しいパラダイムを確立する効果的な方法を導入しました。dRAG は、分散型ナレッジ グラフ (DKG) で外部ソースを整理し、AI モデルが使用できるグローバルなクラウドソーシングされた知識ネットワークを拡大するインセンティブを導入することで、RAG モデルを進化させます。dRAG フレームワークは、ニューラル (LLM など) とシンボリック AI (ナレッジ グラフなど) の方法論を組み合わせたハイブリッドな分散型 AI システムを実現します。

シンボリック AI アプローチは、確率論的なニューラル AI アプローチのみを使用するのとは対照的に、ナレッジ グラフの強みを活用してそれを強化しており、より決定論的なコンポーネントを導入しています。Web3 の基礎と急速に導入された AI システムとの調和のとれた発展を実現するために、このアプローチでは、OriginTrail 分散ナレッジ グラフ (DKG) などのコア Web3 テクノロジと AI システム (OpenAI、Gemini、Microsoft Co-pilot、xAI の Grok など) を統合します。中立性、包括性、使いやすさの原則に基づいて AI 向けの検証可能なインターネットを作成し、マルチモーダルおよびマルチモデルの AI フレームワークでユーザーに選択の自由を与えることで、信頼できる AI の可能性を実現できます。

## Q4： ChatDKG との統合は可能ですか。
Google Gemini、OpenAI、xAI、Perplexity など、世界的に最も採用され、集中化された AI ソリューションは、さまざまなユース ケースに計り知れない価値をもたらします。Origin Trails dRAG (ブランド名 ChatDKG.ai) を活用することで、ニューロシンボリック AI、データ所有権、および優れたコスト パフォーマンスの相乗効果を利用して、これらのソリューションの欠点を改善できます。したがって、ChatDKG.ai は既存の AI ソリューションと競合するのではなく、dRAG を使用してユーザーが AI ソリューションを強化できるようにすることで、知識の検証可能性、コスト効率、ユーザーのデータ所有主権、および AI モデル選択の自由を促進します。

OriginTrail DKG のオープン ソースと許可のない性質により、包括性と中立性が実現され、DKG データの移植性によって有効になる AI モデルを選択したり、DKG で検出可能な知識ソースを選択したり、さまざまなブロックチェーンで集中化または分散化された AI サービスを選択したりと、すべてのレイヤーでユーザーに多大な自由が与えられます。

同じ原則が、AI エージェント、検索エンジン、そして存在するあらゆるツールに統合されるさまざまな AI サービスにも当てはまります。dRAG を活用することで、接続性を通じてネットワーク効果を活用しながら、ユーザーの選択の自由、AI の自律性と信頼性を実現できます。

## Q5： ロードマップ - 次は何ですか。
近々リリースされる分散型ナレッジグラフ (DKG) V8 アップデートは、V6 によってもたらされたこれまでのイノベーションの成果を基に、分散型 AI の大きな進歩を表しています。DKG V6 は、知識を新しい資産クラスとして具体化し、その中核となる AI 対応のナレッジ資産は、現実世界の資産 (RWA)、分散型科学 (DeSci)、インダストリー 4.0 などの分野で高度な AI アプリケーションの基盤を築きます。

今後、DKG V8 では自律的な DKG 成長が導入され、スケーラビリティも大幅に向上します。これにより、分散検索拡張生成 (dRAG) が DKG V8 に組み込まれた基本フレームワークとなり、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションのスペクトルが大幅に進化します。

DKG V8 は、多様で堅牢な AI エコシステムにとって重要な、マルチモーダル コンテンツを通じて次世代の AI を推進するようにカスタマイズされています。dRAG とその他の分散型 AI 機能の統合により、AI テクノロジーの検証可能で安全なアプリケーションが可能になり、誤情報、データの偏り、モデルの崩壊などの課題に対処できます。

DKG V8 ロードマップの更新は、知識マイニング プロセスの強化、複数のブロックチェーン エコシステム間の統合、知識資産の拡大的な成長をサポートすることを目的としたスケーラビリティの改善など、これらの進歩をブートストラップして加速するように設計された触媒に重点を置いています。これらの取り組みにより、DKG V8 は基礎的なネットワーク効果を拡張するだけでなく、将来の AI 開発の礎としての地位を強化します。

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<div>著者：Gate.ioのチームGateLive
翻訳者：AkihitoY.
<div class="info-tips">\*この記事は研究者の意見を表すものであり、取引に関するアドバイスを構成するものではありません。
<div>\*本記事の内容はオリジナルであり、著作権はGate.ioに帰属します。転載が必要な場合は、作者と出典を明記してください。そうでない場合は法的責任を負います。
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