孤立したAIの限界—そして次に来るもの

2025年は、多くの人が予想した通りの結果を証明しています：単独のAIモデルは天井に達しています。これらは孤立して最適化され、市場のシグナルを見逃し、大規模に適応するために必要な協調的知性を欠いています。

Perceptron Networkは異なるアプローチを取ります。より大きなモデルを構築するために競争するのではなく、モデルと貢献者がノードとなる生きたネットワークの群知能エコシステムを作り出します。各貢献—データ、計算、洞察—は、システム全体を強化するためにフィードバックされます。

この仕組みは次のように考えてください：従来のAIは自分の訓練データから学習します。一方、群れはすべての参加者から同時に学習します。ネットワークは単に賢くなるだけでなく、より早く進化し、エッジケースをより迅速に捉え、エコシステム全体の価値を積み重ねていきます。

仕組みはシンプルです。貢献者はモデルやデータを提出します。ネットワークはそれらの価値を検証し、ランク付けします。高性能な貢献は増幅され、低性能なものはフィルタリングされます。何を重視するかを決める中央権威はなく、インセンティブがそれを決定します。

この仕組みのポイントは、評判が複合的に作用する分散型ネットワークでは、コモンズの悲劇が起きないことです。悪意のある行為者は自分の持ち分を希薄化させ、善意の行為者は他者を引き上げることで利益を得ます。これはゼロサム競争の逆です。

私たちは孤立した知性の時代を過ぎました。2025年に勝つネットワークは、最大のものではなく、最も協力的なものになるでしょう。