AI × Crypto銘柄「フェッチエーアイ(FET)」について⑤/くりぷと知っ得情報6月3日号

クリプトスタディ(クリスタ)の水野です。
最近の暗号通貨の新興（トレンド）プロジェクトは、いくつかの「テーマ」ごとに盛り上がっています。

シリーズで、次のサイクルの大きなテーマと言われる「AIと暗号の融合」というテーマで、

について書いています。

🔶フェッチエーアイ(FET)の概要と沿革
くりぷと知っ得情報5月6日号🔶フェッチエーアイ(FET)の連合体「Artificial Superintelligence Alliance（ASI）」について
くりぷと知っ得情報5月13日号🔶フェッチエーアイ(FET)の設計思想上の特徴「AEAs（Autonomous Economic Agents）」くりぷと知っ得情報5月20日号🔶フェッチエーアイ(FET)の技術的な特徴「Open Economic Framework（OEF）」くりぷと知っ得情報5月27日号

前号では、「フェッチエーアイ(FET)」の技術的な特徴として、AI同士が「仕事を探し」、「相手を見つけ」、「取引する」ためのネットワーク空間Open Economic Framework（OEF）について、書きました。
今回は、さらに「フェッチエーアイ(FET)」の技術的な特徴について、書いていこうと思います。

AIの不安点‥‥

AIを賢くするためには、たくさんのデータが必要です。

例えば医療AIを作る場合、

🔹病気の診断データ
🔹レントゲン画像
🔹治療履歴
🔹患者情報

など、大量の医療データをAIに学習させる必要があります。

しかし普通のAI開発では、

「すべての病院のデータを1か所に集めましょう」

という形になりがちです。

でも、それってかなり危険‥‥

１ヶ所に集められるデータ、例えば、

🔹名前
🔹病歴
🔹検査結果
🔹個人情報

などが大量に集められることになります。

もしそのデータが、ハッキングされ、流出し、不正利用されたら？？？

特に医療情報は、「一度漏れると取り返しがつかない」非常に重要な個人データなので、大きな問題になります。

フェッチエーアイ(FET)のColearn（コーラーン）

⚠️音声が出ます

Colearn（コーラーン）の考え方

平たくいうと、フェッチエーアイ(FET)のCoLearnは、大事な「データそのもの」は共有せず、代わりに、“学習結果だけ” を共有するという考え方に基づいています。

例え話

普通のAI学習の場合、生徒はノートを先生に提出しますが、CoLearnの場合、ノートは見せません。
代わりに、「自分はこう学習しました」という、“答えの傾向”だけを共有するみたいな感じです。

それを、先ほどの、医療AIの例でご説明します。

例えば病院のネットワークがあるとします。

普通なら、患者データを中央に集める必要があります。

しかしCoLearnでは、

🔹各病院のデータは病院内に残る
🔹AIモデルだけを更新
🔹学習結果を共有

する仕組みになります。

つまり、CoLearnだと、個人情報を外に出さずにAIを強化できる仕組みで、

プライバシーを守りながらAIを成長させる

ための仕組みとして注目されています。

フェッチエーアイ(FET)が目指す世界

フェッチエーアイ(FET)は、単なるAIチャットではなく、「AI同士が自律的に経済活動するネットワーク」を目指しています。
将来的な世界観としては、
🔹AIが情報収集
🔹AIが判断
🔹AI同士が交渉
🔹AI同士が取引
🔹AIがサービス提供

を自動で行う世界観です。

Colearn（コーラーン）との関係

AIが経済活動するには、AI自身が学習し続ける必要があります。

しかし、そのために毎回

🔹全データを中央管理
🔹巨大企業へ依存

していては、“分散型AI”とは言えません。

そこでCoLearnは、「データを持ったまま、みんなでAIを育てる」という役割を担っているわけです。

まとめ

CoLearn（コーラーン）とは、データそのものを共有せずに、複数の参加者が協力してAIを学習させる分散型AI学習システムです。
フェッチエーアイ(FET)は、これを通じて、「AI同士が自律的に経済活動する分散型AIネットワーク」の構築を目指しています。
次回は、フェッチエーアイ(FET)のトークノミクス等について、書いていこうと思います。
お読みいただきありがとうございました。