2010年代後半に高まったブロックチェーンに対する初期の興奮は、著名な専門家によれば、AIへの関心の高まりによって大きく影を潜め、疑わしい暗号通貨やNFTの事業によって傷つけられ、劇的に減少しています。2024年7月に発表されたGartnerの最新のブロックチェーンのハイプサイクルによると、NFT、Web3、分散型取引所を含む多くのブロックチェーン技術は、膨らんだ期待の頂点から失望の谷に落ち込んでいます。 Gartnerの副社長であるエイドリアン・リョウは、熱意の減少により、同社がもう一度ブロックチェーンのハイプサイクルを発表しないかもしれないと示しています。バチカンがデジタルアーカイブのためにNFTを使用するなど、一部の前向きな進展が見られるものの、リョウはブロックチェーンからの実質的な価値はまだ数年先の可能性が高く、その技術は当初の約束を果たしていないと強調しています。 暗号通貨やブロックチェーンウォレットのような分野に興味は残っていますが、リョウは、ブロックチェーンがAIや量子コンピューティングなどの他の新興技術と統合される場合にのみ広範な採用が実現するかもしれないと主張しています。スケーラビリティや相互運用性などの問題、さらにはC-suiteの関心の低下により、焦点や資金がAIイニシアティブにシフトしています。 ナショナルワイドのCTOであるジム・ファウラーのような批評家は、ブロックチェーンの魅力に惑わされないよう警告しており、技術は期待できるものの、現在は大規模な実用的応用に欠けていると述べています。Movadexのサロメ・ミカゼもこの懐疑論を支持し、ブロックチェーンの現実的な用途はまだ限られており、主にニッチ市場にとどまっていると指摘しています。 ITコンサルタントのトレバー・フライは、ブロックチェーンはAIとは異なり、多くの組織が直面している広範な問題に対処しておらず、その複雑さとコストを正当化するのが難しいと述べています。それにもかかわらず、一部の企業はブロックチェーンに貴重な利用方法を見出しています。例えば、モーグルクラブは、不動産所有権の追跡にブロックチェーンを利用しており、その透明性とセキュリティの恩恵を受けています。しかし、一般的な詐欺がブロックチェーンの評判を傷つけ、その正当な応用が影に隠れています。 まとめると、ブロックチェーン技術には可能性がありますが、その実用化には制限があり、より明確な利点が現れるまで、多くの組織は他の投資先に焦点を移しています。

トーマス・ウルフは、AIが指示を実行するのには優れているが、新しい知識を生み出す点では不足していると述べました。 Xでの投稿において、Hugging Faceのエグゼクティブは、AIがトレーニングデータに挑戦し、型にはまらない方法を採用する必要性を強調しました。 ウルフの発言は、エージェントAIに関する現在の技術的な重点と一致しています。 「AIは指示に従うのは得意だが、理解の最前線を押し広げていない」とウルフは述べました。 オープンソースAI企業Hugging Faceの最高科学責任者で共同創設者である彼は、木曜日にXに投稿し、大規模言語モデルの限界を考察しました。彼は、業界が「過度に従順な補助者」を生み出していると主張しました。 現在、ウルフは、AIは新しい知識を生成しておらず、単に確立された事実の間の隙間を埋めるだけであると指摘しました。このプロセスを彼は「多様体の埋め込み」と呼んでいます。 ウルフは、AIが真の科学的進歩を促進するためには、単に情報を引き出し、統合するだけでは不十分であると主張しました。AIはトレーニングデータを批判的に評価し、型にはまらない戦略を採用し、最小限の情報で新しいアイデアを形成し、研究の新しい道を開く可能性のある予想外の問いを投げかけるべきだと述べました。 ウルフはまた、ダリオ・アモデイ（AnthropicのCEO）が10月に発表したエッセイ「愛するグレースの機械」に提唱した「圧縮された21世紀」についてコメントしました。アモデイは、AIが科学の進展を加速し、次の世紀に予想される発展が5年から10年で起こる可能性があると示唆しました。 「私はこのエッセイを二度読みました。最初の時は非常に驚きました：AIは5年で科学を革命的に変えるだろうと思ったのです！」とウルフはXで共有しました。「再読してみると、多くがせいぜい願望的な考えのように思えました。」 ウルフは、AI研究が方向転換しない限り、データセンターから新しいアルバート・アインシュタインが現れる可能性は低く、将来的には単なる「サーバー上のイエスマン」しか残らないと警告しました。 ウルフは、通常の営業時間外に寄せられたコメントの要請には応じませんでした。 エージェントAIの出現 ウルフの考察は、AIセクターがエージェントAIに焦点を当てている中で発表されました。 関連する話題には、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンからの洞察が含まれています。彼は、今年が初の「エージェント」の導入を目にする年かもしれないと示唆しました。このエージェントとは、労働力内で独立して機能できるAIツールのカテゴリーです。 「2024年がLLMの年であったなら、2025年はエージェントAIの年になると信じています」と、インサイト・パートナーズのマネージングディレクター、プラビーン・アッキラジュは1月にBusiness Insiderに語りました。彼のベンチャー企業は、Writer、Jasper、Torqなどのエージェント関連スタートアップに投資しています。 投資家たちはこの概念に強い関心を示しており、PitchBookのデータによれば、エージェントアプリケーションに焦点を当てたスタートアップは昨年82億ドルを確保しています。 AIアシスタントは主に情報を集めて要約するのに対し、エージェントは複雑なタスクを分析し、自律的な決定を下し、結果に基づいて戦略を調整できる能力があります。 さらに、研究者たちはAIを活用して重要な科学的成果を達成しました。 例えば、オックスフォード大学のマシュー・ヒギンズ教授は、アルファフォールド2（アルファベットのDeepMindによって開発されたAIツール）を使用して、重要なマラリアのタンパク質の構造を特定しました。これは彼の研究室が何年も取り組んできた問題です。この突破口により、現在人間でテストされている実験的なマラリアワクチンが誕生しました。 ヒギンズは、アルファフォールドがなければ、「正直に言って、私たちはまだ取り組みを続けていたでしょう」と2023年のBusiness Insiderとのディスカッションで認めました。

カマック議員とソト議員による幅広い支持を受けた立法努力が、商務省の戦略的枠組みの中にブロックチェーン技術を統合することを目的として提案されました。提案された法律、名付けて「アメリカン・ブロックチェーンズ法」は、商務長官をブロックチェーン問題に関する大統領の主要なアドバイザーに任命することを意図しています。この役割には、アメリカ全土におけるブロックチェーン技術の実施、応用、活用、および競争力の確保が含まれ、ブロックチェーンの統合を促進するためのブロックチェーン展開プログラムの創設も含まれています。 業界の専門家によって特徴づけられるブロックチェーン技術は、コンピュータネットワークを通じて取引を追跡するデジタル分散型データベースまたは台帳として機能します。クリプトカレンシーと関連付けられることが多いですが、その主な利点は、取引データを恒久的かつ不変的に保存する能力にあり、これにより人間の監査人への依存を最小限に抑えます。 アメリカのブロックチェーン革新におけるリーダーシップの強化 カマック議員は、ブロックチェーンがさまざまな分野を変革する力を持つ新興技術であると考えています。彼女は、その能力を理解し、経済発展、国家安全保障、技術進展のために活用する必要性を強調しました。エネルギー・商務委員会のメンバーとして、彼女はブロックチェーン革新の促進に尽力することを再確認しました。 ソト議員もこのイニシアチブの重要性を強調し、法案への超党派の支持が国のブロックチェーン領域での競争力を高めると主張しました。彼は、アメリカが急速に進化するこの分野でリーダーの位置を維持するために、商務省がブロックチェーン技術の進展に焦点を合わせる必要があることを指摘しました。 防衛監査のためのAIの統合 新技術への関心は、ブロックチェーンにとどまらず、ガバナンスにおいても広がっています。6月、デビッド・シュワイケルト議員は、2024年度国家防衛権限法（NDAA）に対して、ペンタゴンの監査プロセスに人工知能（AI）を統合するためのいくつかの修正案を成功裏に導入しました。この動きは、国防省が7年連続でクリーン監査を確保できなかったとの報告を受けたものでした。 シュワイケルト議員は、ペンタゴンの監査における恒常的な課題を強調し、AIが国防省の在庫内の資産を特定し、分類する可能性を強調しました。彼は、納税者の資金を保護し、国防 expenditureにおける透明性と責任を改善することで国家安全保障を強化する必要性を訴えました。 未来に向けたガバナンスの一歩 ブロックチェーンとAIが現代のガバナンスにおいてますます影響力を持つ中、これらの立法イニシアチブは、効率、安全性、経済競争力を高めるために新興技術を活用する方向への移行を示しています。もし通過すれば、アメリカン・ブロックチェーンズ法は連邦機関内でのブロックチェーンの採用を広げ、アメリカの技術進展におけるリーダーとしての地位を強化する可能性があります。

30年以上にわたり、科学写真家のフェリス・フランケルは、MITの教員、研究者、学生が自らの研究を視覚的に伝える手助けをしてきました。この間、彼女は研究を正直に表現するためのさまざまなツールの出現を目の当たりにしてきました。その中には有益なものもあれば、有害なものもあります。彼女は最近、*Nature*において、画像作成における生成的人工知能（GenAI）の利用の増加と、それが研究コミュニケーションに与える影響について論じています。また、研究コミュニティにおける科学写真の将来についても考察しています。 **Q: 写真は撮影された時点で「操作された」と見なされることがあるとおっしゃっていますが、受け入れ可能な操作と受け入れ不可能な操作の違いは何ですか？** **A:** 操作は、イメージの内容をフレーミングし構成することから始まります。選ばれたツールが現実を形作るのです。画像は正確な再現ではなく、表現として機能します。重要なのは、データそのものを変更してはいけないということです。たとえば、私はかつて、酵母コロニーの形態を強調するためにペトリ皿をデジタルで削除しましたが、データである形態はそのまま残しました。私は常に、自分の画像に加えた変更を開示しています。これは私のハンドブック『ビジュアル要素、写真』で述べたことです。 **Q: 研究者はどのようにして倫理的かつ正確に研究成果を伝えることができるのでしょうか？** **A:** AIの台頭に伴い、視覚表現についての三つの中心的な懸念が浮かび上がります。それは、イラストとドキュメントの区別、デジタル操作の倫理、視覚コミュニケーションのトレーニングの必要性です。MITでは執筆が重視される一方で、視覚リテラシーはしばしば見落とされており、科学論文では多くの読者が図を最初に直接目にします。 研究者は、発表された視覚素材を批判的に評価する能力を備える必要があります。潜在的な矛盾を識別するためです。画像の改変の倫理について議論を促進することが重要です。たとえば、私の画像を無断で改変して、自分のストーリーに合わせた学生のように。こうした対話を育むことが必要であり、理想的には執筆に加えて視覚リテラシーの要件を設定すべきです。 **Q: 生み出されたAIを踏まえた視覚科学コミュニケーションの未来はどうなるでしょうか？** **A:** 私の*Nature*の記事では、特定のプロンプトを使って拡散モデルを使用し、ムンギ・バウェンディのナノクリスタルに関するAI生成画像を作成することで、AI生成画像の挑戦を示しました。その結果はしばしば漫画のようで現実とは程遠いものでしたが、技術が進歩するにつれてこの状況は変わるかもしれません。研究およびコンピュータ科学コミュニティ内の対話は、受け入れ可能な実践に関する明確なガイドラインの必要性を浮き彫りにしています。重要なのは、AI生成の視覚素材が実際のドキュメントに取って代わることはなく、役立つイラストとして機能するべきです。研究者は、ジャーナルに提出される、または公に提示されるAI生成画像を明確にラベル付けする必要があります。

ダブルゼロ財団は、2800万ドルのトークン資金調達ラウンドを成功裏に完了し、マルティコインキャピタルとドラゴンフライキャピタルが共同リードしました。この財団は、ダブルゼロプロトコルを支援しており、ブロックチェーンや分散システムのパフォーマンス向上を目的としたグローバルなファイバーネットワークの構築を目指しています。 主な投資家に加え、この資金調達ラウンドには、ファウンデーションキャピタル、リシプロカルベンチャーズ、DBA、ボーダレスキャピタル、スーパースクリプト、フリクションレスなどが参加しました。 財団は、マーケティング、開発者関係、ビジネス開発などの重要な分野でスタッフを雇うために資金を使用する予定です。この資金は、今年後半に予定されている公開メインネットへの移行を支援するものでもあります。 さらに、許可制のテストネットが発表され、SolanaバリデーターとRPCがテスト段階に参加できるようになります。ダブルゼロの共同創設者オースティン・フェデラ氏は、まずSolanaバリデーターをオンボードすることが主な目的であり、その後、許可なしのテストネットへ移行するとのことです。 このテストネットは、シンガポール、東京、ロサンゼルス、ニューヨーク、ロンドン、アムステルダム、フランクフルトの7都市で運営されています。 マルティコインキャピタルのマネージングパートナー、カイル・サマニ氏は、公共インターネットの帯域幅の制約や予測不可能なルーティングが、Web2と同等の信頼性のある体験を提供する上での課題であると指摘しました。 ダブルゼロの目標は、高性能ブロックチェーンのために、独立したネットワーク提供者によるファイバーリンクを活用して、帯域幅を向上させ、レイテンシを最小限に抑えることでこれらの課題に取り組むことです。 このイニシアティブの主要な貢献者には、マルベックラボとジャンプクリプトが含まれています。財団の取り組みは、進化するブロックチェーン技術のための新しい物理インフラストラクチャを確立することを目指しています。

人工知能（AI）モデルが進化するにつれて、これらのシステムを訓練するために必要なタスクの複雑さが増しており、特に140億ドルの評価を受けているScale AIのような企業によって、米国内の労働力の活用が強調されるようになっています。 ルイジアナ州の配管販売員スコット・オニールは、晩に高度なAIモデルの訓練を行い、ScaleのOutlierプラットフォームの契約者としてChatGPTのようなAIシステムの応答を評価しています。彼の週収は、働く時間によって300ドルから1,000ドルの範囲です。オニールは、2023年に立ち上げられたOutlierの急成長中の米国の貢献者の一部であり、これはOpenAIのChatGPTによって引き起こされた全球的なAIブームに続くものです。 OutlierはフリーランサーがGoogleやMetaを含む主要クライアントのために生成AIモデルのパフォーマンスを向上させるタスクを実行できるようにします。これらのタスクの性質はますます複雑化しており、特別なスキルを持つ貢献者を必要としています。このうち87％は大学の学位を持ち、ほぼ半数が少なくとも学士号を取得しています。専門的な助言の必要性が高まる中で、Scaleは海外労働者に依存するのではなく、米国内の人材に焦点を移しています。 Scaleのアプローチは、CEOアレクサンドル・ワンの「アメリカファースト」哲学に共鳴しており、特に中国とのグローバル競争を考慮して、AIに対するアメリカの貢献を強調しています。会社は、軍事用途のAIを実施するために米軍の様々な部門と防衛契約を締結しています。 成長にもかかわらず、ScaleはOutlierの契約者から労働条件の悪さ、メンタルヘルスの問題、賃金の窃盗を訴える論争や訴訟に直面しています。一部の契約者はタスクの複雑さや時間制約に不満を表明していますが、オニールや他の契約者であるカレン・ハートのように、肯定的な体験を報告し、仕事の柔軟性を重視し、タスクの制限に圧迫を感じないと語る人もいます。 Outlierのゼネラルマネージャーであるジュは、会社が労働条件と報酬の透明性を改善するための措置を講じており、以前の批判に応じていることを強く主張しています。しかし、報酬やタスクの複雑さに関連する圧力に関する問題は依然として争点です。Scaleはタスク完了に必要な時間制約が合理的であると主張していますが、 ongoing訴訟に関与している人々を含む多くの契約者は、彼らの仕事が精神的に与える影響について懸念を表明しています。 全体として、Outlierは熟練した労働者に新しい機会を提供していますが、AIの訓練タスクの急速な発展と要求の中で、労働者の福祉と満足度に関する課題は残っています。

### 重要ポイントの要約： インドのダンテワダでは、1950年代にさかのぼる土地記録70万件以上がデジタル化され、レヴィアタンイニシアティブを通じてアバランチブロックチェーンに保存されました。この取り組みは、ダンテワダ地区の行政とインドのブロックチェーンスタートアップであるレジットドックの協力によるもので、透明性の向上、詐欺の軽減、市民への土地所有情報への迅速なアクセスを提供し、土地のガバナンスと公共サービスを変革することを目的としています。 歴史的に、ダンテワダで土地記録にアクセスすることは遅く、改ざんのリスクが高く、農家の融資申請や土地紛争の解決プロセスを妨げていました。地区のコレクターであるマヤンク・チャトゥルヴェディは、デジタル化によりこれらの遅延が排除され、改ざん防止のアクセスが保証されると述べました。 市民と職員がこれらの記録にアクセスできるように、各サブ地区にキオスクが設置され、プライバシーを維持するために制御されたアクセスが提供されています。税務職員は、レコードの整合性をブロックチェーンによる検証で確認しながら、検索およびダウンロードすることができます。 アバランチは、大量のデータを扱う上で重要な高い効率性とセキュリティのために選ばれました。アバランチのデビカ・ミッタルは、このプロジェクトがガバナンスにおける信頼と透明性を促進する役割を果たすと強調しました。 土地記録を超えて、このイニシアティブはインドおよび他の地域でガバナンスを改善するためのブロックチェーンの広範な可能性を示しており、レジットドックの州レベルの他のプロジェクトにおける経験がその多様性を強化しています。ダンテワダでの成功した実施は、農業や行政部門の改革を促進し、ブロックチェーン技術の実践的な利点を示すことができるかもしれません。