人々は「分散型」と聞くと「プライベート」を思い浮かべます。
「交渉力」という言葉が聞こえます。
あなたは誰があなたのデータに触れるか、どの条件で、どの価格で選ぶことができます。
地域性が勝つのは、近接性が価値を捉えるからです。
許可が価格付けされると、プライバシーが続く。

政策立案者は静かな部分を大声では言わない:
何百万ものモデルが存在する世界では、委員会はスケールしません。監視は暗号的であり、証明可能でなければなりません。
検証可能な出力を出荷するか、出荷しないでください。
証明できないのであれば、それは支配すべきではない。
ブロックチェーンはこれを数年前に解決しました。

数兆のモデルがアクセスをほぼ無料にします。
しかし、アクセスは機会ではありません。
データが移動できない場合、モデルは学習できません。
計算市場が閉じている場合は、所有するのではなくスケールを借ります。
もしオーケストレーションリテラシーがエリートであり続けるなら、梯子は引き上げられたままです。
機会は、コンピュートが市場であり、データがポータブルであり、領収書がデフォルトで検証可能なときに訪れます。
さもなければ、アクセスは劇場であり、権力は中央集権のままです。

今日のAIはリクエストに応じます。
明日のAIは彼らのために競争するでしょう。
エージェントがあなたのクエリに回答するために入札します。
> エージェントは仕事に適していることを証明します。
> タスク履歴は入札の重み付けを行います。
> 遅延はコストを増加させます。地域性はそれを低下させます。
市場は情報のルーターとなる。

AIは推論に関するものです。
DeAIは一緒に推論することについてです。
単一のモデルはスマートである可能性があります。
しかし、ネットワークは信頼できる場合があります。
コンセンサスは「遅い知性」ではなく、機械の速度での社会的認知です。
インテリジェンスは新しいコンセンサスレイヤーです。

中央集権的なAIはエラーを中央集権化します。
1つのバグ、数百万のユーザーに影響。
DeAIはリスクをローカライズします。
各ノードは独自の障害コストを持っています。
エラーは小さいままであり、システム全体には影響しない。
メッシュで考えるようにし、単一のものではなくする。

中央集権型AIでは、モデルは「一つのもののように感じられる」：APIの背後にある静的なアーティファクト。
あなたが質問をすると、それが答えを返します。
しかし、すべての複雑さは封印された黒い箱の中に隠されています。
DeAIでは、「1つのモデル」のように見えるものは、実際には動的ネットワークです - 数百または数千の独立したノードが並行してマイクロタスクを実行しています。
- 1つのノードが生成する
- 別の検証
- 別のフィルター
- 別のルート出力
DeAIはオープンな部分、監査可能なトレイル、モジュラーアップグレードで構成されており、単なるモノリスではありません。
脳を借りるのではなく、ネットワークを構築するのです。

集中型AIでは、ユーザーがモデルに適応します。
DeAIでは、モデルがユーザーに適応します。
ローカルモデルは独自のプライベートコピーを形成し、デバイス上であなたのパターンを学習し、その後生データを破棄します。
それはあなたの思考を学び、あなたの歴史を学ぶのではありません。
知性は再びあなたのものになります。

「AIスロップ」というものは存在しません。
ただのスロップ。
AIは悪い文章を発明したわけではありませんが、確かにそれを露呈させます。
「AIのスロップ」は、シンプルな真実を隠す怠惰な枠組みです：あなたが入れるものが、そのまま出てくるのです。
- プロンプト: "DeAIを支持する記事を書く。" → スロップ。
- ダイアログ: "反論する → 反論 → ヒーローズ・ジャーニー → 書き直し。" - 作成。
道具ではない。
それはプロンプターの論理です。
モデルと戦え。それに理由を考えさせ、吐き出す言葉の一つ一つを得させろ。途中で洗練し、切り詰め、再構成しろ。
漂流したときに再び固定するためにソクラテスループを使用してください(それは):
- 「なぜそう思うのですか？」
- "それが真実である理由は何ですか？"
- 「それが真実でない例を考えられますか？」
AIは特定の明確な目的に向けて何千もの道筋を生成できます。明確な問題の定義とパラメータを与えれば、素晴らしい解決策を提供します。
"x, y, z"と文脈や質問の流れなしに言わせると、一般的な"スロップ"を提供するでしょう。
類似のデータセットで訓練された中央集権型モデルは常に平均に回帰します。
本当の分断は人間対AIの出力ではない。
それはオペレーターの規律にあります。
- 怠惰 vs. 厳格。
- 無指導と指導あり。
- 漂

AIはインテリジェンス経済です。
DeAIはそれを支える労働市場です - すべてのノードが労働者であり、すべてのタスクが注意とコンピュートの入札です。
価格は遅延、品質、需要に基づいて動きます。
DeAIでは、「一つのモデル」が常に再編成される作業者のクルーになります。

良い人材を雇う秘訣はシンプルです:
小さな実際のプロジェクトは完璧な面接に勝る。
素晴らしい面接を行った候補者を雇いたいと思ったことを覚えています。彼らがその人だと確信していました。
だから、私は彼らに簡単なテストプロジェクトを与えましたが、彼らはそれを台無しにしました。
多くの人がテストプロジェクトに不快感を抱いており、一部の候補者はそれを「無料の仕事」と見なしています。
この機会に対する反発は赤信号であることを学びました。
高いパフォーマンスを発揮する人はボールを求め、自己を証明するためのあらゆる機会に立ち上がる。
A-プレーヤーは測定されることを恐れません。
彼らはそれを待ち望んでいます。
毎回、まず証拠を。

ほとんどのプラットフォームは、信頼を中央集権化することでスケールします。
DeAIはそれを分解することによってスケールします。
各ノードは自分のスライス - データ、推論、配信のみを証明する必要があります。
信頼性は、一つのゲートキーパーからではなく、何千もの小さな確認の合意から生まれます。
どの単一のサーバーも真実を所有していません。

今日のAIは推論が多く、メモリが少ない。
コンテキストウィンドウの外では、無状態です。
DeAIはこれを反転させます：あなたのローカルAIはセッションを通じてコンテキストを保持します。
クラウドがコンセンサスのみを処理するようになると、あなたのインタラクション履歴はあなたと共に学習するモデルに集約されます。

私はモデル間の意見の不一致を重視します。
中央集権型のAIはそれを隠します。
DeAIがそれを表面化します。
エージェントが対立すると、文脈が薄い場所が明らかになります。
そこが学びが起こる場所です。
対立をトレーニングデータのように扱う。
対立から学ぶデザインシステム - 隠さない。

ほとんどのAIは単一のユーザーのために設計されています。
DeAIは対立するユーザーのために構築されています。
2つのエージェントが価格や方針について意見が異なる場合、システムは「一つの真実」の背後に隠れることはできません。
それは仲介しなければならない。
システムが壊れるか、または。
コンセンサスはガバナンスの後付けではなく、ランタイム機能となります。

@S4mmyEth 市場はついに AI が単なるセクターではなく、リアルタイムで形成される経済であることを認識しています。コンピュート、コーディネーション、キャピタル - それぞれが独自のプロトコル層を持っています。

チャットボットは製品です。
モデル市場は経済です。
経済において、「どのモデルがすべてに最適ですか？」と尋ねてはいけません。
あなたは「どのモデルが私の特定のニーズに合っていますか？」と尋ねます。
これらの経済は、オープントレーニングが価格付けされたコンピュートと出会ったときにのみ出現します。

モデルは今、人間と話す。
次に、彼らは互いに話をします - 百万エージェントスケールで。
エージェントがオンチェーンで雇用し、エスクローし、出力を検証できるとき、私たちは累積的な知性を得る。
DeAIはその世界のハンドシェイク層です。
プロトコルは信頼のファブリックとしてAPIに取って代わる。

プライバシーはスローガンではなく、アーキテクチャであるべきです。
AppleのハイブリッドAIは一歩前進したが、頂点ではない - デバイス上では軽く、強化されたプライベートクラウドでは重い。
DeAIは、データが主権を保ちながら、検証可能な計算でアークを完了します。
プライバシーはブランドではなくなる。
それは数学になります。

AIはタスクを自動化します。
DeAIは信頼を自動化します。
> すべての請求には証拠が伴います (zkML, オンチェーン証明)
> すべての行動にはステークが伴います (エージェントステーキング)
> スラッシングはパフォーマンス (アプリ層の暗号経済的ペナルティ)を強制します
管理者ではなく、数学による官僚主義。