国際AI安全報告書2026は、偽造情報、誤った出力、誤解を招く助言、システムがより自律的になり評価を回避できるようになるにつれて制御喪失のリスクが高まっていることなど、AIの不具合に関する懸念の高まりを強調しています。 これらのリスクはモデルのサイズだけに由来するものではありません。それらは集中されたデータ、不透明な検証、そして不整合なインセンティブに起因しています。AIが狭いパイプライン内で訓練・評価されれば、故障は能力と同じくらい速くスケールします。 私たちが開発中の分散型エコシステムは、インフラ層でAIデータソースの配布、検証の拡大、インセンティブの整合により、質と透明性に対して貢献者が報われるようにしています。 より多様なインプット、分散型の監督、追跡可能な参加が信頼性の強固な基盤を作り、システム的な脆弱性を軽減します。 AIが進歩するにつれて、安全は単にコントロールだけでは得られません。それはより良く、公正で分散型のインフラから生まれます。 🔗 出典: