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人工知能 (AI) は急速に進歩していますが、その開発と展開は主に少数の強力な組織によって管理されています。この権力の集中により、プライバシー、セキュリティ、公平性に関する重大な懸念が生じています。AI が業界や社会を変革し続ける中、そのメリットを民主化し、リスクを軽減できるソリューションを模索することが重要です。ブロックチェーン テクノロジーは、分散型で透明性が高く安全な AI システムを実現することで、将来に向けた有望な道筋を提供します。

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膨大なデータと計算能力にアクセスできる大企業が、現在の AI 環境を支配しています。この集中化はいくつかの問題を引き起こします。ユーザーの個人データが明示的な同意なしに収集および使用されることが多く、悪用や侵害の可能性があるため、プライバシーに関する懸念が生じます。少数の組織による権力の独占は、イノベーションを阻害し、多様な貢献を制限します。さらに、集中化された AI システムは、誤情報の拡散や監視の実施など、有害な目的で操作される危険性があります。

今日の AI 開発の現実は、自律的な機械学習だけの結果ではなく、強化学習と人間の知能の融合です。その顕著な例は、Amazon の「Just Walk Out」テクノロジーの詳細が明らかになったときです。テクノロジーだけで顧客の購入を集計するのではなく、約 1,000 人の人間が手動で売上をチェックしました。人間の知能と AI システムのこのコラボレーションは見過ごされがちですが、AI プロセスにおける人間の要素の重要性を強調しています。

分散型人工知能

分散型で透明性のあるブロックチェーン技術は、これらの課題に効果的に対処できます。暗号化技術によって安全なデータ共有と保存を可能にし、ユーザーが自分の情報を制御できるようにすることで、セキュリティとプライバシーを強化します。ネットワーク全体に権限を分散することで、ブロックチェーンは独占のリスクを軽減し、より協力的な AI 開発環境を促進します。また、データの出所を追跡して整合性と正当性を確保することもできます。これは、信頼性の高い AI モデルのトレーニングに不可欠です。

AI の分散化により、現在の集中型モデルに関連するいくつかのリスクを軽減できます。Center for Safe AI は、AI リスクを悪意のある使用、AI 競争、組織リスク、不正な AI の 4 つの大まかなカテゴリに分類しています。悪意のある使用には、強力な AI を意図的に利用して広範囲にわたる危害を引き起こすことが含まれます。たとえば、新しいパンデミックを設計したり、AI をプロパガンダ、検閲、監視に使用したりすることです。AI 競争リスクは、企業や国家がより強力なシステムを迅速に構築するために競争し、その過程で容認できないリスクを負うことに関係します。組織リスクには、重大な産業事故や、強力なプログラムが悪意のある行為者に盗まれたりコピーされたりする可能性が含まれます。最後に、不正な AI のリスクがあります。これは、システムが欠陥のある目的を最適化したり、本来の目的から逸脱したり、権力を求めたり、シャットダウンに抵抗したり、欺瞞に従事したりする可能性があるリスクです。

規制と適切なガバナンスによって、こうしたリスクの多くを抑制できます。悪意のある使用は、クエリとさまざまな機能へのアクセスを制限することで対処でき、裁判所は開発者に責任を負わせることができます。不正な AI や組織の問題のリスクは、常識と AI の使用に対する安全性を重視したアプローチの促進によって軽減できます。ただし、これらのアプローチでは、集中化や従来の Web2 企業から残る不当なインセンティブなど、AI の二次的影響の一部には対処できません。

自分のデータを所有する

私たちは長い間、ツールへのアクセスと引き換えに個人情報を提供してきました。オプトアウトは可能ですが、ほとんどのユーザーにとって不便な場合が多いです。AI は、他のアルゴリズムと同様に、トレーニングに使用したデータに直接結びついた結果を生成します。膨大なリソースがすでに AI 用のデータのクリーニングと準備に充てられています。たとえば、OpenAI の ChatGPT は、さまざまなソースからの数千億行のテキストでトレーニングされていますが、出力を微調整するために、人間の入力と、より小規模でカスタマイズされたデータベースにも依存しています。

分散型 AI ネットワークにブロックチェーン レイヤーを作成することで、これらの問題を軽減できます。分散型 ID、検証ステーキング、コンセンサス、楽観的証明やゼロ知識証明などのロールアップ技術を使用して、データの出所を追跡し、機密性を維持し、個人や企業が専門データへのアクセスに対して料金を請求できるようにする AI システムを構築できます。これにより、大規模で不透明な中央集権型機関からバランスが変わり、個人や企業にまったく新しい経済システムが提供される可能性があります。

技術面では、データの整合性、所有権、正当性（モデル監査）の確保が極めて重要です。ブロックチェーンは、データの不変の監査証跡を提供して、データの真正性を保証し、データ プロバイダーへの公正な報酬を可能にします。ゼロ知識証明や分散 ID などの技術により、ユーザーは機密性を損なうことなくデータを提供できます。分散型 AI ネットワークにより、データ プロバイダーからインフラストラクチャ オペレーターまで、さまざまな関係者が AI 開発に参加できるようになり、より公平なエコシステムが生まれます。

より良い解決策

分散型 AI システムは、データの整合性を強化するだけでなく、セキュリティも向上させます。暗号化技術とセキュリティ保護認証システムにより、ユーザーはデバイス上のデータを保護し、データへのアクセスを制御できます。アクセスを取り消すこともできます。これは、貴重な情報が収集され、中央集権型 AI 企業に販売されるだけの既存のシステムからの大きな進歩です。代わりに、AI 開発への幅広い参加が可能になります。

個人は、AI エージェントの作成、特殊なデータの提供、データラベル付けなどの仲介サービスの提供など、さまざまな役割に従事できます。また、インフラストラクチャの管理、ノードの操作、検証サービスの提供など、貢献する人もいます。この包括的なアプローチにより、より多様で協力的な AI エコシステムが実現します。

分散型 AI は、AI の進歩によって生じる雇用喪失の問題にも対処します。AI システムの能力が向上すると、労働市場に大きな影響を与える可能性があります。ブロックチェーン技術を組み込むことで、データ プロバイダーから開発者まで、すべての人にメリットをもたらすシステムを作成できます。この包括的なモデルは、AI の経済的利益をより公平に分配し、富と権力が少数の大企業に集中するのを防ぐのに役立ちます。

さらに、ブロックチェーンと AI の統合により、オープンソースの開発とコラボレーションが促進され、イノベーションが促進されます。分散型プラットフォームは、新しい AI アプリケーションとサービスを開発するための基盤として機能し、さまざまな貢献者が AI エコシステムに参加することを奨励します。このコラボレーション環境により、より堅牢で革新的な AI ソリューションが生まれ、社会全体に利益をもたらすことができます。

結論として、ブロックチェーンと AI の融合は、テクノロジー開発への取り組み方における大きな進歩を表しています。これにより、中央集権的な組織から、より分散的で協調的なモデルへと力のバランスが移行します。この移行は、AI が少数の強力な組織の狭い目標ではなく、人類のより広い利益に役立つようにするために不可欠です。AI の未来は分散化にあり、ブロックチェーンはこの可能性を解き放つ鍵です。ブロックチェーン テクノロジーの固有のセキュリティ、透明性、信頼性を活用することで、より公平で安全、そしてすべての人に利益をもたらす革新的な AI エコシステムを構築できます。

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著者: 孫佳豪

FLock.io の創設者兼 CEO である Jiahao Sun 氏は、オックスフォード大学の卒業生であり、AI とブロックチェーンの専門家です。以前はカナダロイヤル銀行の AI 担当ディレクター、ロンドン大学インペリアル・カレッジの AI 研究員を務め、プライバシー重視の AI ソリューションに重点を置く FLock.io を設立しました。彼のリーダーシップにより、FLock.io は安全で協調的な AI モデルのトレーニングと展開の進歩を先導し、テクノロジーを社会の発展に役立てるという彼の献身を示しています。