貴族🇬🇧院のアリア 私たちは来週ロンドンで開催される、@WIRED Summer Lab and @aifaventures が主催する AI とクリエイティブ産業に関するパネルに参加します。 アリアの@PalomarRoは、音楽、ファッション、映画、アートのリーダーたちとともに講演します。

<ストーリー、新たな勢いを増す> IP トークン化を通じてコンテンツ業界を再構築している @StoryProtocol に新たな人物が加わりました。 彼は、UT オースティンの教授であり、AI、ロボット工学、分散システムの専門家であるサンディープ・チンチャリです。 元NASA研究員のサンディープ・チンチャリ氏は、スタンフォード大学で生成AIとクラウドロボティクスを学び、現在はUTオースティン校の教授として、自動運転と分散型機械学習モデルを扱っている。 研究中、彼はブラックボックスを車両に直接設置して現実世界のデータを収集し、「ロングテール」イベントとして知られるまれなシーンを分析しました。彼は、このデータにラベルを付け、ディープラーニング TPU ハードウェアで軽量 AI モデルをトレーニングすることで、データの品質と希少性の重要性を深く認識しました。 その過程で、彼は自分自身に疑問を投げかけた。 「AIが実際に適切に機能するためには、モデルだけでなく質の高いデータが必要です。そして、そのデータを自発的に収集するには、効果的なインセンティブ構造が必要です。」 彼はストーリーで答えを見つけました。 @StoryProtocolはデータを単なるリソースではなくIPとして定義し、オンチェーンの報酬システムを構築しています。 レアデータ収集→ラベリング→合成→オンチェーン登録→ロイヤリティ分配 すべてのステップはチェーン上で透過的に追跡されます。サンディープ教授は次のように説明しています。 「ドライブレコーダーで撮影した珍しい運転シーンをストーリーに登録すると、友人がラベルを付けました。これに基づいて、AIが合成データを作成し、各ステップで接続されたIPを生成し、ロイヤリティがすべての貢献者に自動的に分配されます。」 Story の最高 AI 責任者として、Sandeep Chinchali 教授は、全体的な AI 戦略、オンチェーン学習データ インフラストラクチャ、および分散型データ報酬システムの設計を主導します。彼はデータの価値を次のように定義しています。 「データは新しいIPです。」

AI時代におけるIPの役割について、@SPChinchaliに伺いました。 「基本的に、すべての公開データセットは非商用ライセンスを持っています。 「画像を作成する生成AIモデルは、IP安全でないデータでトレーニングされ、合成データを使用することさえできない場合があります。」 「@StoryProtocol本当に注目しているのは、次世代のファンデーションモデルです」 「そのデータをインターネット上でスクレイピングするだけではダメです」

AIエージェント開発チームのチーム

<次の章が始まります。Sandeep Chinchali氏を最高AI責任者として迎えます> 先週は、ストーリーのチャプター2を共有しました。私たちのビジョンは、70兆ドル規模のIP経済のためのAIネイティブなインフラストラクチャを構築することです。今日、そのビジョンは前進しています。 @SPChinchaliを最高AI責任者として迎えることができてうれしく思います。 サンディープの経歴(スタンフォード大学博士、NASAのJPL、UTオースティン教授、VMwareに買収されたスタートアップの初期エンジニア)を初めて見たとき、私は非常に技術的で学術的なプロフィールを期待していました。際立っていたのは、彼が自分の専門知識を実際に構築する必要があるものに明確に結び付けていることでした。 彼は 10 年以上にわたり、AI の最も困難な問題の 1 つである、インテリジェント システムをトレーニングするための適切な実世界のデータを取得して構造化する方法に取り組んできました。彼は、ロングテールデータを収集してラベル付けし、エッジデバイスでモデルをトレーニングし、現在AIラボが直面しているのと同じ制限に直面してきました。彼の暗号に対する信念は、実体験から来ています。彼は、それをインセンティブ、出所、および大規模な調整のための唯一の実行可能な基盤と見なしました。 時が経つにつれ、その確信はますます鋭くなっていきました。ロボット工学の研究室、教室、スタートアップ企業でこれらの問題に長年取り組んできた結果、Sandeep氏は「解決には何か目的を持って構築する必要がある」という明確な結論に達しました。彼がストーリーで築いたものを見たとき、すぐにピンときました。これが欠けていたピースでした。 そして、彼は人々を連れてきます。会話の早い段階で気づいたことの一つは、彼が生徒について話す頻度です。ただ通りすがりにするのではなく、本当の誇りと好奇心を持って。彼は、彼らが何を作っているのか、何が彼らを興奮させるのか、どんな質問をしているのかを参考にしています。そして、どういうわけか、それらのストーリーはいつも私たちがStoryで取り組んでいることにループバックします。人や分野を超えてアイデアを織り交ぜる習慣は、パフォーマンス的ではありません。それは彼がどう考えているかだけです。 その好奇心とオープンさが、彼を強力なコミュニケーターにしている理由の一部です。彼はアクセシビリティのために複雑さを減らしていません。彼は橋を架けます。研究者、建設業者、パートナーなど、彼が話すときも、彼は人々がいる場所で出会い、彼らを前進させます。 まさに、その時代に合った考え方です。AIの方向性はますます明確になっています。 競争はもはやコンピューティングやモデル設計に関するものではありません。コンピューティングが集中しています。モデルは数週間以内にクローン化されます。不足しているのはデータ、特にスクレイピングやシミュレーションができないIPクリアの実世界のデータです。 過去数か月の間に、主要なAIチームが、この種のデータを使用できるようにするインフラストラクチャを探し求めてきました。彼らは、出所、許可、ロイヤリティフローが最初から組み込まれているシステムを求めています。 Storyは、これを大規模に実現するために特別に設計された唯一のインフラストラクチャです。 実世界のデータをIPとして登録し、キャプチャからアノテーション、合成生成までのライフサイクル全体を追跡し、すべてのコントリビューターにロイヤリティをルーティングします。 この取り組みを主導するには、技術的な専門知識以上のものが必要でした。私たちが築き上げているものの規模と野心に匹敵する人物、つまり、深いシステム思考、実践的な経験、純粋な好奇心を兼ね備えた人物が必要でした。 それがSandeepです。 彼は、ロボティクス、機械学習、分散型インフラストラクチャ全体で構築してきました。同様に重要なことは、彼がオープンさと知的な寛大さをもたらし、それが彼をコネクターにしていることです。彼は注意深く耳を傾け、ドメイン間で洞察を引き出し、すべてを全体像に基づかせます。その厳密さ、明快さ、目的の組み合わせこそが、まさにこの瞬間が求めているものです。 Sandeepは、分散型データとトレーニングのための新しいプリミティブの立ち上げを含む、研究、製品、エコシステム開発にわたるStoryのAI戦略を主導します。 これはStoryにとって重要な前進です。私たちは、データIPがAIの次の時代を定義すると信じています。Sandeepが加わることで、その未来は手の届くところにあります。 構築しましょう。来週はさらに多くの情報が登場します。

私は、AIを現実の世界で機能させるためには、どのように適切なデータを収集するかという1つの疑問を追い求めてきました。 スタンフォード大学の研究室からUTオースティンの教室まで、あらゆる場所を探しました。その答えは、別のAIラボではなく、データをIPとして扱うために構築されたブロックチェーンです。そこで、私は@StoryProtocolのチーフAIオフィサーとして入社します。 スタンフォード大学では、ロボットの群れが分散コンピューティングを使用して一緒に学習する方法である「クラウドロボティクス」を研究しました。これを解決するために、車にドライブレコーダーを取り付けました。 ロボットが見たものの5〜10%しかアップロードできなかった場合、最も価値のあるデータをどのように選択すればよいのでしょうか? そのほとんどは退屈な高速道路の映像でした。しかし、<1%は、自動運転のWaymos、建設現場、予測不可能な人間など、珍しいシーンをキャプチャしました。この「ロングテール」データにより、モデルがよりスマートになりました。手書きでラベルを付けたり、Google Cloud のラベリング サービスにお金を払って「LIDAR ユニット」や「自律走行車」などのニッチなコンセプトで映像に注釈を付けたり、USB サイズの TPU で動くモデルのトレーニングを行ったりしました。しかし、アカデミアはそこまでしか進んでいません。 UTオースティンでは、私の質問は変わりました。 → MLを改善するために、希少なデータをどのようにクラウドソーシングしますか? → 実際にどのようなインセンティブシステムが機能しますか? それが私を暗号、ブロックチェーン、トークンエコノミー、さらにはDePINに引き込みました。私はブログを書いたり、分散型MLに関する論文を書いたりしましたが、それでも疑問に思いました:このインフラストラクチャを実際に構築しているのは誰なのか? 偶然にも、ストーリーチームと出会ったのです。私は彼らのパロアルトオフィスで講演をするように招待されました。午後6時で、部屋はまだ満員でした。「Neuro-Symbolic AI」についてとりとめもなく話しましたが、最後に「A Dash of Crypto」というスライドで終わりました。その話はアドバイザーの役割に変わり、今ではもっと大きなものに変わりました。 私たちは今、極めて重要な瞬間にいます。コンピューティングはほぼ解決されています。モデルアーキテクチャは一晩でコピーされます。本当の堀はデータです。 Redditをスクレイピングしていません。終わりのない言語ではありません。しかし、権利が認められたロングテールの実世界のデータであり、ロボット、AV、乱雑な世界をナビゲートするシステムなど、具現化されたAIを訓練します。 想像してみてください:私は珍しい運転シーンをドライブレコーダーでキャプチャし、それをストーリーに登録します。友人がラベルを貼っています。AIエージェントは、合成バリアントを作成します。Storyのグラフ構造のチェーンでは、それぞれがリンクされたIPになります。ロイヤリティは自動的に返金されます。誰もが支払いを受け、すべてのステップをオンチェーンで追跡できます。 そのため、私は現在、Storyの最高AI責任者として、分散型のIPクリアトレーニングデータのレールを構築しています。今こそ、データを新しいIPにする時です。ストーリーはそれを行う場所です。 さらに多くのことが近日中に公開される予定です。行きましょう。

ロボティクスは急速に進化している分野であり、特に近年のVLMの進歩と関連して、近年大きな進歩を遂げています。 そこで、ロボットの所有権はどう扱うべきかを考えさせられます。

データは知的財産の最も貴重な資産です。 @StoryProtocolは、AIイノベーションの次の波を加速するために、IPインフラストラクチャを書き換えています。 トレーニングデータからIP RWAまで、第2章は始まったばかりです。🧵⤵️

このパートナーシップがさらにもたらすものまでお待ちください

コンピューティングのインフラストラクチャである企業が、ちょうど400億ドルの時価総額を達成しました。データを登録してライセンスすることでデータ所有権を付与するインフラストラクチャはどうでしょうか?データをIPに変換する?