分散化AI：ブロックチェーン駆動のスマートな新時代

AI技術は私たちの日常生活に深く浸透しており、迅速なドキュメント分析から創造的なブレインストーミング、さらにはお気に入りの映画キャラクターに変身することまで、AIは至る所に存在しています。しかし、AIが多くの便利さをもたらす一方で、一連の深刻な懸念も引き起こしています。

現在、最も先進的で強力なAIモデルは少数のテクノロジー企業の手中にあり、その内部の運営メカニズムは不透明です。私たちは、トレーニングデータの出所、意思決定プロセスの詳細、モデルのアップグレード時に誰が最終的な利益を得るのかを知ることができません。クリエイターの貢献はしばしば正当に評価されず、報われることもありません。偏見が静かに浸透し、私たちの未来を形作るツールは背後でひっそりと動いています。

このような状況は、人々の抵抗感情を引き起こしています。プライバシーの侵害、偽情報の流布、透明性の欠如、そしてAIのトレーニングや利益配分が少数の企業によって独占されることへの懸念が日々増大しています。これらの懸念は、人々がより透明で、プライバシー保護を重視し、広範な参加を奨励するシステムを求めるきっかけとなっています。

分散化AI（DeAI）が登場し、これらの問題を解決するための新たなアプローチを提供しています。このようなシステムはデータ、計算、ガバナンスを分散化し、AIモデルに対してより責任感、透明性、包括性を持たせます。貢献者は公平な報酬を得ることができ、コミュニティはこれらの強力なツールの発展方向を共に決定することができます。あるブロックチェーンエコシステムは、この未来を支えるために既に取り組んでおり、公平な分散化AIシステムを構築するための基盤を形成しています。これらのシステムは少数のエリートではなく、すべての人々にサービスを提供することになります。

! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-242789f46b133df66d2b7a721b31d1d6.webp)

分散型AIと中央集権型AIの違い

現在の主流のAIシステムは多くが集中型アーキテクチャであり、単一の会社がデータ収集、モデルのトレーニング、出力の制御を担当しています。これらのシステムは通常、一般の監視や参加に対してオープンではなく、ユーザーはモデルの構築プロセスや潜在的な偏見を理解することが難しいです。

対照的に、分散化AIはまったく異なるアプローチを採用しています。データはネットワークの各ノードに分散され、モデルはコミュニティやプロトコルによって共同で管理され、更新プロセスは公開され透明です。このアプローチは、公開された協力の下で構築されたシステムを生み出し、明確なルールと参加のインセンティブメカニズムを持ち、ブラックボックスによって制御される閉じたシステムではありません。

例えば、集中型AIは民間財団が運営する博物館のようなものです。訪問者は展示品を鑑賞したり、自分のデータがアートとして表現されるのを見ることができますが、展示がどのように構成されるかを決定する権利はなく、貢献によって認識されたり報酬を得ることもありません。意思決定プロセスは不透明であり、大多数の舞台裏の運営は知られていません。

分散化AIは、世界中のコミュニティが共同で創り上げる屋外アート展のようなものです。アーティスト、歴史家、一般市民が共にアイデアを提供し、データを共有し、キュレーションに参加します。すべての貢献は追跡可能かつ透明であり、貢献者は展覧会の改善に対して報酬を得ます。このような構造は、ユーザーの保護と責任を強化するのに役立ち、現在のAI分野で最も緊急に必要とされています。

分散型AIの重要性

集中型AIの制御モデルは、一連の深刻な問題を引き起こしています。少数の企業がモデルを掌握すると、それらはモデルの学習内容、動作方法、アクセス権を決定でき、以下のリスクをもたらします：

• 権力集中：AIの発展が少数の企業に掌握されており、公共の監視が不足している。
• アルゴリズムの偏見：限られたデータと視点がシステムの不公平性と排他性を引き起こす。
• ユーザーはコントロールを失う：人々はデータを提供するが、その使用方法を決定する権利がなく、報酬も得られない。
• 革新が制限される：集中管理がモデルの多様性と実験空間を制限します。

分散化AIは、所有権と管理権を分散させることによって、この不均衡な状態を変え、より透明で公平かつ革新的なAIシステムへの道を開きました。世界中の貢献者が共同でモデルを形作り、より広範な視点を反映させることを保証します。透明性はその中で重要な役割を果たし、多くの分散化AIシステムはオープンソースの原則を採用し、コードとトレーニング方法を公開することで、モデルの監査、問題の発見、信頼の構築がより容易になります。

しかし、オープンソースAIは常に分散化されているわけではありません。モデルはオープンソースであっても、集中型インフラに依存していたり、プライバシー保護メカニズムが欠如していたりすることがあります。両者の共通点は、透明性、アクセス可能性、そしてコミュニティの参加を促進することです。ユーザーはデータの制御権を放棄することなく参加でき、より積極的に貢献し、利益を享受する可能性が高まります。分散化は万能薬ではありませんが、公共の利益により適した、民間企業の介入を減らすAIシステムの構築の可能性を開きます。

分散化AIの運作メカニズム

分散化AIは分散システムによって集中管理を置き換え、モデルのトレーニング、最適化、デプロイメントは独立したノードネットワーク内で行われます。この方法は単一障害点を回避し、透明性を高め、より広範な参加を促します。

分散化AIを支える重要な技術には次のものが含まれます：

• フェデレーテッドラーニング：AIモデルがローカルデバイス（スマートフォンやノートパソコンなど）でデータを学習できるようにし、機密情報を中央サーバーにアップロードすることなく、モデルの更新のみを共有します。
• 分散型計算：AIモデルのトレーニングと実行の計算負荷をネットワーク内の複数のマシンに分散させ、速度、効率、スケーラビリティ、システムの弾力性を向上させる。
• ゼロ知識証明（ZKP）：具体的な内容を明らかにすることなく、データや操作の正確性を検証できる暗号学的ツールで、分散化システムの安全性と信頼性を確保します。

ブロックチェーンにおける分散化AIの役割

分散化AIシステムは、タスクの調整、データの保護、貢献者への報酬が必要であり、ブロックチェーンはそのための重要なインフラを提供します。

• スマートコントラクト：自動的に設定された透明なルールを実行し、支払いまたはモデルの更新などを行い、手動による介入は不要です。
• オラクル：ブロックチェーンと外部世界の橋渡しとして、天気、価格、センサー情報などの実世界のデータを提供します。
• 分散化ストレージ：トレーニングデータとモデルファイルがネットワーク内で分散して保存され、従来のサーバーよりも改ざん、検閲、単一障害点に対してより耐性があります。

あるブロックチェーンエコシステムの独特なアーキテクチャは、これらのシステムをサポートし、異なるネットワークがそれぞれのタスク（プライバシー、計算、ガバナンスなど）に集中できるようにしながら、相互運用性を維持します。そのモジュール型設計は、分散化AIにスケーラビリティ、柔軟性、安全性、効率性を備えさせます。各コンポーネントは特定の機能に最適化でき、同時に協力して作業します。

分散型AIのメリット

分散化AIは単なる技術の変革ではなく、価値観の革新でもあります。それはプライバシー、透明性、公平性、参加といった人類共通の価値観を具現化したシステムを構築しました。権力の分散を通じて、以下の利点を実現しました：

• より良いプライバシー保護：フェデレーテッドラーニング、デバイスローカルトレーニング、ゼロ知識証明などの技術を利用してデータプライバシーを保障します。
• 内蔵された透明性：オープンシステムは監査、意思決定プロセスの追跡、潜在的な偏見の特定を容易にします。
• 共有ガバナンス：コミュニティが共同でルール、インセンティブメカニズム、およびモデルの進化方向を策定します。
• 公平な経済的インセンティブ：貢献者はデータ、計算リソース、またはモデルの改善を提供することで報酬を得る。
• 偏見を減らす：より多様な貢献者がより包括的な視点をもたらし、システムの盲点を減少させる。
• より強い弾力性：単一障害点がなく、システムは攻撃されるか、停止されるのが難しくなります。

あるブロックチェーンエコシステムは、そのモジュール型アーキテクチャによってこれらの利点をサポートし、異なるネットワークはプライバシー、計算、またはガバナンスなどの特定の領域に集中しつつ、シームレスな協力を維持し、分散化されたAIのスケールアップを促進し、セキュリティ、ユーザーの自律性、またはパフォーマンスを犠牲にすることなく実現します。

課題と制限

分散化AIの潜在能力は大きいですが、いくつかの課題にも直面しています：

• 拡張性：大型モデルのトレーニングには大量の計算力が必要で、分散型の調整は速度の低下や複雑性の増加を引き起こす可能性があります。
• 計算リソース集約型：AIモデル自体が非常にリソースを消費し、分散型での運用が帯域幅やエネルギー消費の圧力をさらに悪化させる可能性があります。
• 規制の不確実性：地域による法律の違い、分散化システムの責任の所在が複雑。
• フラグメンテーション：中央集権的な規制の欠如は、基準の不統一や参加度の不均衡を引き起こす可能性があります。
• 安全性と信頼性：信頼を置かないシステムは、データ操作やモデル毒入れなどの攻撃を受ける可能性があります。
• ユーザー体験が複雑：秘密鍵の管理や複数のインターフェースの操作などが普及の妨げになる可能性があります。

これらは実際に存在する難題ですが、克服できないわけではありません。あるブロックチェーンエコシステムのモジュール化アーキテクチャは、強力な共有セキュリティとネイティブ相互運用性を提供し、異なるネットワークが特定の課題に集中できるようにしながら、エコシステム全体で協力し、責任ある成長とリスクの分担をサポートします。

分散型AIの実用化

分散化AIはもはや理論の段階にとどまっていません。Web3プロジェクトは、分散型インテリジェンスがアプリケーションの発展をどのように推進するかを現実に示しています。以下は、あるブロックチェーンエコシステム上に構築された分散化AIのプロジェクトのいくつかの例です：

1. 日常デバイスでの機密計算：誰もが未使用のデバイスを安全で分散化されたクラウドの一部に変えることができ、未使用の計算能力を提供することで報酬を得られます。開発者は、大手テクノロジー企業のサーバーに依存することなく、この能力を利用してプライバシーに敏感なタスクを実行できます。

2. 分散化知識グラフ：分散化知識グラフ上で運営され、サプライチェーン、教育などの分野の信頼できるデータを接続し、整理します。それは公共の事実のリポジトリのようなもので、誰でも貢献したり確認したりできますが、単一の企業によって制御されることはありません。

3. プライバシー保護スマートコントラクト：Web3のためにプライバシーレイヤーを構築し、開発者が機密計算環境でスマートコントラクトを実行できるようにし、敏感なデータを処理している際にもプライバシーを保護します。

4. 機械経済基盤：人と機器が実際のタスクを完了することで報酬を得ることにより、分散化された物理基盤に力を与える。機械のようなギグ経済に似ており、機械駆動の作業を調整し報酬を与える。

5. インセンティブAIモデルのトレーニング：オープンマーケットを作成し、AIモデルがここで競争と協力を行い、最適な出力を提供します。誰でもネットワークに参加し、計算力を提供したり、モデルをトレーニングしたり、性能を評価したりできます。システムは、価値のある貢献に対してトークンで報酬を与えます。

! 【分散型AIとは】 ブロックチェーン駆動型インテリジェンスの初心者向けガイド](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp)

まとめ

分散化AIは、単に技術的な変革を意味するだけでなく、価値観の変化をも表しています。それは、知能が少数の企業によって制御されるべきだという考えに挑戦し、よりオープンで責任ある代替案を提供します。これらのシステムは権力を分散し、プライバシーを保護し、世界を変えるツールを共同で形作るための参加を全世界に呼びかけています。

ブロックチェーン技術はこのビジョンを実現する可能性を提供します。更新の調整、データの保護、貢献者への報酬を通じて、自然に透明なAIシステムの基盤を築きます。あるブロックチェーンエコシステムは、モジュール化されたインフラ層を追加し、特化したネットワークがそれぞれの機能で際立ちつつ、エコシステムのネイティブな特性から利益を得て、より広範なエコシステム内でシームレスに相互運用性を維持できるようにします。この柔軟性により、分散化されたAIシステムは、安全性、性能、ユーザーの自主性を犠牲にすることなく、継続的に進化し拡張できるのです。

機密計算から分散化データ管理まで、このエコシステムはこれらの原則を実践に移す複数のプロジェクトを育んできましたが、これはほんの始まりに過ぎません。技術の進歩とより多くの革新的なプロジェクトの出現に伴い、分散化AIは未来においてよりオープンで公平かつインテリジェントな世界を形作ることが期待されています。