KGeN、新プラットフォーム「KAI」を公開…AI産業狙いの「Human Layer」戦略を本格化

分散型の検証・分散プロトコルを手がけるKGeNは27日、人工知能（AI）産業を視野に入れた新たなイニシアチブ「KAI（Kratos AI）」を公開したと発表した。

KAIは、KGeNが保有する大規模な検証済みユーザーネットワークをAI学習に直接接続する、人間参加型のデータ・フィードバックプラットフォームだ。実ユーザーがAIモデルの出力結果を評価してフィードバックを提供し、行動データと主観的判断を通じてAIの精度と人間らしさを高める役割を担う。

KGeNは、KAIを大規模な検証済みユーザーコミュニティをAI学習に必要な中核要素である「Human Layer」として活用する方針だ。強化学習における人間のフィードバック（RLHF）、主観的評価、行動データ生成などを通じて、AIモデルの精度と人間らしさを高めることに焦点を当てた。

KAIは、合成データや自動化トラフィックではなく、実際の人間参加データに基づくよう設計された。KGeNはオンチェーン評判と検証済みのユーザー履歴を通じてデータ貢献者の実体を確認し、AIモデルがAI生成データを反復学習して性能が劣化する、いわゆるモデル崩壊リスクを低減する戦略だ。

とりわけKAIは、大規模な強化学習における人間のフィードバック（RLHF）を提供できるよう構造化されている。ユーザーはAIモデルの出力結果に対し迅速な評価と主観的フィードバックを提供し、そのデータはモデルの精度と人間らしさをリアルタイムで改善するために活用される。KGeNはこれを通じて、人間の判断をAI学習プロセスの補助要素ではなく中核インフラへと引き上げる構想だ。

ゲーム環境を活用したAIエージェント評価機能も、KAIの主要な活用例として提示された。ユーザーは複合的な判断と推論が求められるデジタル環境でAIエージェントを直接テストし、その過程で生成されたデータはAIの実戦対応力と推論性能を評価する指標として用いられる。

KGeNの創業者であるマニシュ・アガルワル氏は「AIの未来は、より多くの計算ではなく、より良いデータにかかっている」とし、「KAIは検証済みの実ユーザーの参加を通じて、AI学習に必要な人間のシグナルを構造的に供給するプラットフォームだ」と述べた。

さらに「KAIを通じて数百万人のユーザーをAI経済の受動的な消費者ではなく能動的な参加者へと転換し、ボットではないデジタルネイティブの人間が次世代AIを訓練する仕組みを作っていく」と付け加えた。