D2M: 分散型、プライバシー保護、インセンティブ互換データ市場による協調学習の革新

D2Mの研究は、分散型データ市場を活用して協調学習のための新しいアーキテクチャを提案し、データのプライバシーとインセンティブに関する重要な懸念に対処しています。この研究は、データへのアクセスの民主化と、より倫理的で安全なAI開発の促進の可能性を示しています。

• •D2Mは分散型アーキテクチャを利用しており、単一障害点の可能性を軽減し、データの所有権を促進します。
• •プライバシー保護への注力は、倫理的なAIと責任あるデータの実践に向けた重要な一歩を示しています。
• •インセンティブ互換設計は、市場内でのより幅広い参加とデータ貢献を促すことを目指しています。