深夜2時、あなたは崩壊したばかりのAIモデルを見つめながら、何度目かの疑問を抱く：

訓練データは本当に汚染されていないのか？

この予測結果を、どうやって信じればいいのか？

なぜ私の貢献は、プラットフォームをより賢くすること以外に何も残さないのか？

私たちは中央集権型のAIのジレンマに囚われている：能力が高まるほど、不透明になり、依存すればするほど無力になる。

このとき、Perceptron Networkの概念が私を直撃した。それは解決策を提供するのではなく、まったく新しいゲームルールをもたらす。

このルールの下では：

あなたの有効なデータの貢献は、公共図書館に検証済みの本を寄付するようなもので、あなたの学術的な信用を高めるものであり、図書館の蔵書数だけを増やすものではない。

あなたが動かす各推論ノードは、ネットワークに信頼できる公証機を提供するようなもので、あなたの安定稼働時間があなたの信用力となる。

すべての貢献と需要は、スマートコントラクトによってチェーン上で自動的にマッチング・決済される。仲介者によるデータ改ざんも、価格のブラックボックス決定もない。

それはAIをサービスから市場へと変えるものであり、検証可能な信用に基づき、マーケティングノイズに左右されない市場だ。

もちろん、この道は長い。世界がデータ量への執着から信用値の認知へと移行するのは、まるで社会実験のようだ。しかし、再びあのブラックボックスAIに直面したとき、少なくともPerceptronは希望をもたらしてくれる。

未来には、私たちは信頼できるものを選ぶ権利を持つかもしれない。それは単なる強さだけではない。