AIモデルのトレーニング方法を見ると、痛いほど明らかになることがあります：中央集権的なデータがイノベーションを阻害しているのです。クローズドなデータセット、不透明な情報源、透明性の欠如—これがほとんどのAIシステムの運用方法です。でも、もし別の方法があったらどうでしょうか？グローバルな帯域幅がコミュニティの参加を通じてリアルタイムで検証済みのデータに変わるネットワークを想像してみてください。ゲートキーパーも隠された意図もなく、透明で倫理的に収集された情報だけが流れるのです。これこそが真の利点です：分散型データネットワークは全く新しいシナリオを切り開き、人間が検証をコントロールし、ブラックボックスのアルゴリズムを信頼するのではなく、透明性と倫理性を持った情報を手に入れることができるのです。