Cointelegraphによると、ベルギーの科学者チームは、ブロックチェーンベースの分散型トレーニング方法を使用して、人工知能（AI）の重大な課題を解決した可能性があるという。研究はまだ初期段階だが、宇宙探査に革命を起こすことから人類に実存的リスクをもたらすことまで、広範囲にわたる影響を及ぼす可能性がある。

研究者らは、シミュレーション環境で、個々の自律型 AI エージェント間の学習を調整する方法を開発しました。研究者らは、ブロックチェーン技術を利用して、これらのエージェント間の通信を容易にし、安全にすることで、学習モデルの分散型「スウォーム」を形成しました。各エージェントのトレーニング結果は、より大きな AI モデルの開発に使用されました。ブロックチェーンを介してデータを処理することで、システムは個々のエージェントのデータにアクセスすることなく、スウォームの集合知の恩恵を受けました。

AI と密接に関係する機械学習には、さまざまな形態があります。OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude などの典型的なチャットボットは、教師なし学習や人間のフィードバックによる強化学習など、複数の手法を使用して開発されています。このアプローチの大きな課題の 1 つは、トレーニング データ用の集中型データベースが必要になることです。これは、継続的な自律学習を必要とするアプリケーションやプライバシーが重要なアプリケーションには実用的ではありません。

研究チームは、ブロックチェーン研究に「分散型連合学習」と呼ばれる学習パラダイムを採用しました。彼らは、データの分散性を維持しながらモデルをうまく調整できることを発見しました。彼らの研究のほとんどは、さまざまな攻撃方法に対するスウォームの耐性を研究することに焦点を当てていました。ブロックチェーン技術とトレーニング ネットワークの分散型の性質により、チームは従来のハッキング攻撃に対する堅牢性を実証しました。

しかし、研究者らは、群れが処理できる不正ロボットの数の閾値を特定しました。研究者らは、悪意のある目的を持つエージェント、古い情報、単純な妨害命令など、ネットワークに害を及ぼすように設計されたロボットをフィーチャーしたシナリオを作成しました。単純で古いエージェントは比較的簡単に防御できますが、悪意のあるスマートエージェントは、十分な数が侵入すると、最終的に群れの知能を妨害する可能性があります。

この研究はまだ実験段階であり、シミュレーションを通じてのみ実施されています。しかし、ロボットの群れが分散的に相互調整され、データのプライバシーを損なうことなく、異なる企業や国の AI エージェントが協力して、より大きなエージェントをトレーニングできるようになる日が来るかもしれません。