Cointelegraph によると、ベルギーの科学者チームがブロックチェーン技術を通じて AI トレーニングにおける大きな課題を解決しました。研究はまだ初期段階にあるが、その潜在的な影響は宇宙探査の革命から人類の存亡を脅かすものまで多岐にわたる可能性がある。
研究者らは、ブロックチェーン技術を使用してエージェント間の通信を促進および保護し、分散型「グループ」学習モデルを作成し、シミュレートされた環境で自律型 AI エージェントの学習を調整する方法を開発しました。
各エージェントのトレーニング結果は、より大規模な AI モデルの開発に使用されます。データはブロックチェーンを通じて処理されるため、システムは単一のエージェントのデータにアクセスすることなく、群れの集合知の恩恵を受けます。
研究チームは、ブロックチェーン研究に「分散型フェデレーテッド ラーニング」パラダイムを使用し、モデルを調整し、データを分散状態に保つことに成功しました。
ほとんどの研究は、さまざまな攻撃手法に対する集団の回復力に焦点を当てています。ブロックチェーン技術は共有台帳であるため、実験におけるトレーニングネットワーク自体は分散型であり、チームは従来のハッカー攻撃に対する堅牢性を実証しました。
ただし、調査により、群れが処理できる悪意のあるボットの数には明確なしきい値があることが判明しています。研究者らは、悪意のある意図、古い情報、単純な妨害行為の指示を含むボット シナリオを開発しました。
単純で時代遅れのエージェントは比較的簡単に防御できますが、悪意のあるインテリジェントなエージェントが十分に存在すれば、最終的には群知能を混乱させる可能性があります。
この研究は実験的なものであり、シミュレーションのみによって行われました。しかし将来的には、分散型でグループ全体を調整するロボットのグループが登場し、さまざまな企業や国の AI エージェントのチームが、データのプライバシーを犠牲にすることなく、より大規模なエージェントを共同でトレーニングできるようになるかもしれません。