従来のAIの問題点は非常に明白です—静的なデータセットはすぐに陳腐化し、再訓練には莫大なコストがかかります。では、代わりに、システムを使用するすべての人が積極的なデータ提供者になったらどうでしょうか？

それが核心的なアイデアです：分散型の継続的な学習ループにより、モデルを新鮮で関連性のある状態に保つこと。高価なデータ収集サイクルを待つのではなく、実際のユーザーからリアルタイムの入力を得ることで、AIは現実世界とともに進化します。

分散型インフラストラクチャによりこれが可能になります。すべてを中央集権化するのではなく、計算負荷とデータをネットワーク全体に分散させるのです。その結果、より効率的で最新の、最終的にはよりスマートなシステムが実現します。