論文の概要: Counterweights and Complementarities: The Convergence of AI and Blockchain Powering a Decentralized Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11299v1
- Date: Wed, 11 Mar 2026 20:53:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.641395
- Title: Counterweights and Complementarities: The Convergence of AI and Blockchain Powering a Decentralized Future
- Title（参考訳）: カウンターウェイトと相補性 - 分散未来を支えるAIとブロックチェーンの収束
- Abstract要約: この論説は、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の重要な共通点について論じている。
それぞれ、中央集権化と分散化に対する対照的な傾向を強調している。
この論説は、これらの技術は相互排他的ではなく、補完的な強みを持っていると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0664519943961455
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This editorial addresses the critical intersection of artificial intelligence (AI) and blockchain technologies, highlighting their contrasting tendencies toward centralization and decentralization, respectively. While AI, particularly with the rise of large language models (LLMs), exhibits a strong centralizing force due to data and resource monopolization by large corporations, blockchain offers a counterbalancing mechanism through its inherent decentralization, transparency, and security. The editorial argues that these technologies are not mutually exclusive but possess complementary strengths. Blockchain can mitigate AI's centralizing risks by enabling decentralized data management, computation, and governance, promoting greater inclusivity, transparency, and user privacy. Conversely, AI can enhance blockchain's efficiency and security through automated smart contract management, content curation, and threat detection. The core argument calls for the development of ``decentralized intelligence'' (DI) -- an interdisciplinary research area focused on creating intelligent systems that function without centralized control.
- Abstract（参考訳）: この論説は、人工知能(AI)とブロックチェーン技術の重要な交差に対処し、中央集権化と分散化に対する彼らの対照的な傾向を強調している。
AI、特に大規模言語モデル(LLM)の台頭は、大企業によるデータとリソースの独占による強力な集中化力を示す一方で、ブロックチェーンは、その固有の分散化、透明性、セキュリティを通じて、反バランスメカニズムを提供する。
この論説は、これらの技術は相互排他的ではなく、補完的な強みを持っていると主張している。
ブロックチェーンは、分散データ管理、計算、ガバナンスを可能にして、AIの集中化リスクを軽減し、より高いインクリシティ、透明性、ユーザのプライバシを促進する。
逆にAIは、自動化されたスマートコントラクト管理、コンテンツキュレーション、脅威検出を通じて、ブロックチェーンの効率性とセキュリティを高めることができる。
中心となる議論は'分散インテリジェンス'(DI) - 集中制御なしで機能するインテリジェントシステムを作成することに焦点を当てた学際的な研究分野である。
関連論文リスト
- SoK: Security and Privacy of AI Agents for Blockchain [4.706310663627593]
人工知能(AI)ベースのエージェントは、ブロックチェーン環境と対話するための貴重なツールとして登場した。
ブロックチェーンにAIを適用することへの関心は高まっているが、この文献には、AIエージェントとの交差点に焦点を当てた包括的な調査がない。
本稿では、ブロックチェーンのためのAI駆動システムに特化した知識の体系化を初めて提示することによって、このギャップに対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-08T18:32:15Z) - When Autonomy Goes Rogue: Preparing for Risks of Multi-Agent Collusion in Social Systems [78.04679174291329]
悪意のあるマルチエージェントシステム(MAS)のリスクをシミュレートするための概念実証手法を提案する。
この枠組みを、誤情報拡散とeコマース詐欺という2つのリスクの高い分野に適用する。
その結果,分散システムの方が,集中型システムよりも悪意ある行動を実行するのに効果的であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-19T15:17:30Z) - AI-Based Crypto Tokens: The Illusion of Decentralized AI? [0.10878040851637999]
AIトークンは、分散化されたAIプラットフォームとサービスを動かすために設計された暗号資産である。
本稿では,主要なAIプロジェクトに関する総合的なレビューを行う。
従来の集中型AIサービスを超えて、彼らが価値を提供する範囲を評価します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T13:44:33Z) - Blockchain As a Platform For Artificial Intelligence (AI) Transparency [0.0]
AI意思決定における"ブラックボックス"問題は、ステークホルダーの成果を理解し、信頼し、検証する能力を制限します。
本稿では、意思決定のトレーサビリティ、証明データ、モデル説明責任を改善するために、ブロックチェーンとAIの統合について検討する。
ブロックチェーンは、AIシステムが説明責任を持ち、倫理的であり、規制基準に準拠していることを保証する技術である可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-07T01:57:26Z) - Protocol Learning, Decentralized Frontier Risk and the No-Off Problem [56.74434512241989]
私たちは第3のパラダイムであるプロトコル学習(Protocol Learning)を特定します。
このアプローチは、単一の集中型エンティティよりも桁違いに多くの計算資源を集約する可能性がある。
また、不均一で信頼性の低いノード、悪意のある参加者、インセンティブを維持するために抽出不可能なモデルの必要性、複雑なガバナンスのダイナミクスなど、新しい課題も導入されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T19:53:50Z) - Decentralized Intelligence Network (DIN) [0.0]
分散インテリジェンスネットワーク(Decentralized Intelligence Network, DIN)は、AI開発における課題に対処するために設計された理論フレームワークである。
このフレームワークは、参加者がデータのコントロールを維持し、金銭的に利益を享受し、分散型でスケーラブルなエコシステムに貢献できるようにすることで、効果的なAIトレーニングをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T17:40:06Z) - Decentralized Credential Status Management: A Paradigm Shift in Digital Trust [0.0]
公共の鍵となるインフラは、インターネットのセキュリティに不可欠であり、堅牢な証明書管理と取り消しのメカニズムを保証する。
中央集中型システムから分散型システムへの移行は、信頼分散やプライバシ保護の資格管理といった課題を提示している。
本稿では,ブロックチェーン技術と高度な暗号技術に着目した,集中型から分散型フレームワークへの証明書状態管理の進化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T13:17:56Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:08:26Z) - Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence [51.967584623262674]
政府や企業は、AIを管理する手段として計算を活用し始めている。
計算ベースのポリシーと技術は、これらの領域を補助する可能性があるが、実装の準備ができている点で大きなバリエーションがある。
プライバシーや経済的影響、権力の中央集権化といった分野において、ガバナンスの計算方法の素早い、あるいは不十分なアプローチは重大なリスクを伴います。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-13T21:10:21Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-28T10:46:17Z) - Graph Neural Networks for Decentralized Controllers [171.6642679604005]
自律エージェントで構成される動的システムは、ロボット工学、スマートグリッド、スマートシティなど、多くの関連する問題に現れる。
最適な集中型コントローラは容易に利用できるが、スケーラビリティと実用的な実装の面で制限に直面している。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,データから分散制御系を学習するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T13:51:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。