KGeN、KAIの詳細を公開…AI学習の課題解決に乗り出す

グローバル検証分配プロトコル企業KGeNは、自社が開発中のインフラレイヤーKAIの詳細を31日に公開したと発表した。

KAIはフロンティアモデル、企業向け人工知能(AI)など高度化されたAIモデルの「人間による検証データ」不足の問題を解決するためのプロジェクトだ。KGeN側は「KAIはAI開発過程で繰り返し指摘されてきたデータの偏り(Bias)、追跡可能性(Traceability)、拡張性(Scalability)といった課題を解決するよう設計されている」と述べた。

KAIの差別点は学習方式にある。まずKAIはオンチェーンで身元確認を終えたKGeNのグローバルネットワークを基盤にデータを収集する。そのため、広範なコミュニティと専門領域を網羅するデータ収集が可能だ。これによりデータの偏り問題を最小化すると説明している。

また追跡可能性の問題については、KAIが学習するデータにKGeNの評判システム『POGE』を適用し、すべてのデータ寄与者の出所と信頼度を検証する。これによりAI学習データ全体の透明性を確保するという戦略だ。

さらにKAIは大規模なデータ需要に柔軟に対応できる拡張性を提供し、既存と比べて低いコスト構造により企業や開発者の負担を軽減することに焦点を当てた。

イシャンク・グプタ(Ishank Gupta) KGeN共同創業者は「AIの未来はデータの品質にかかっている」と述べ、「特に検証された人間のデータが核心だ」と語った。続けて「KAIを通じてグローバルコミュニティの潜在力をAI学習インフラに結びつける中核インフラに成長する」と付け加えた。

なおKGeNはKAIエコシステムの拡大のために、ポセイドン(Poseidon)、リミックス(Remix)、ナビゲートAI(Navigate AI)、セグマインド(Segmind)、モーフィック(Morphic)、レンダー(Render)、ミラ(Mira)、サピエン(Sapien)、センティエント(Sentient)などと戦略的パートナーシップを締結した。