AIは徐々にパターンマッチングを超えて構造化された推論へと移行しています。 この変化により、分権化は哲学的なものよりも実用的なものになります。 その根本的な考え方は、複数の参加者がフィードバックを提供し、結果を検証し、透明性を持って報酬が支払われることでAIシステムが改善されるということです。 分散型計算、暗号的検証、トークン化された報酬により、単一の信頼できる仲介者なしでグローバルな貢献者を調整できます。 実務的な制約:帯域幅、セキュリティ、インセンティブ設計は依然として現実的な制約となっています。 それでも、AIシステムが広範な参加と検証可能な作業に依存していると、分散型アーキテクチャは実験というよりも、より合理的な設計の選択のように見え始めます。