開示：ここで表明された見解や意見は著者自身のものであり、crypto.news の社説の見解や意見を代表するものではありません。
AI（人工知能）開発が少数の有力企業に集中していることで、個人および社会のプライバシーに関する重大な懸念が生じています。
これらの企業は、スクリーンショットをキャプチャし、キーストロークを記録し、コンピュータービジョンを通じてユーザーを常に監視できるため、私たちの私生活や機密情報に前例のないほどアクセスできるようになります。
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好むと好まざるとにかかわらず、あなたの個人データは数百、いや数千もの企業の手に渡っています。市場には、個人データを保有している企業の数を誰でも確認できるツールがあります。ほとんどの人にとって、その数は数百です。AI の台頭により、状況は悪化するばかりです。
世界中の企業が自社のソフトウェアに OpenAI の技術を実装しており、入力した情報はすべて OpenAI の集中サーバーで処理されます。その上、OpenAI の安全担当者が同社を去っています。
Facebook のようなアプリをダウンロードすると、あなたのデータの約 80% が収集される可能性があります。これには、習慣や趣味、行動、性的指向、生体認証データなどが含まれます。
企業はなぜこうした情報をすべて収集するのでしょうか?
簡単に言えば、非常に利益を生む可能性があります。たとえば、売上を増やしたい電子商取引会社を考えてみましょう。顧客に関する詳細なデータがなければ、広範囲でターゲットを絞らないマーケティング キャンペーンに頼らざるを得なくなります。
しかし、顧客の人口統計、興味、過去の購入、オンライン行動に関する豊富なデータ プロファイルがあるとします。その場合、AI を使用して、非常にターゲットを絞った広告や製品の推奨を提供し、売上を大幅に伸ばすことができます。
広告やソーシャル メディアから銀行業務や医療まで、AI が私たちの生活のあらゆる側面に浸透するにつれて、機密情報が漏洩したり悪用されたりするリスクが高まります。そのため、機密性の高い AI が必要なのです。
データのジレンマ
私たちが毎日、Google や OpenAI などのテクノロジー大手に託している膨大な量の個人データを考えてみましょう。すべての検索クエリ、すべてのメール、AI アシスタントとのやり取りなど、すべてが記録され、分析されます。彼らのビジネス モデルはシンプルです。あなたのデータは、高度なアルゴリズムに取り込まれ、広告のターゲット設定、コンテンツの推奨、そしてプラットフォームへのユーザーの関与維持に利用されます。
しかし、これを極端に進めたらどうなるでしょうか? 私たちの多くは AI と非常に親密に交流しており、AI は私たちの心の奥底にある考え、恐れ、欲望を知っています。あなたは AI に自分自身に関するあらゆる情報を与えており、AI は今や驚くほど正確にあなたの行動をシミュレートすることができます。テクノロジーの巨人はこれを利用して、あなたに製品を買わせたり、特定の方法で投票させたり、さらにはあなたの利益に反する行動を取らせたりすることができます。
これが中央集権型 AI の危険性です。一握りの企業がデータとアルゴリズムをコントロールすると、私たちの生活に対して大きな力を持つようになります。私たちが気付かないうちに、現実を形作ることができるのです。
データとAIのより良い未来
こうしたプライバシーの懸念に対する答えは、データの保存と計算方法の基礎層を再考することにあります。セキュリティとプライバシー機能を最初から備えたシステムを構築することで、個人の権利を尊重し機密情報を保護する、データと AI のより良い未来を築くことができます。そのようなソリューションの 1 つが、機密仮想マシン (VM) を搭載した分散型でログ記録のないプライベート AI です。機密 VM は、AI 処理中のデータ プライバシーを確保する上で重要な役割を果たします。これらの VM は、ハードウェア ベースの信頼できる実行環境を使用して機密データを安全に処理および保存し、不正アクセスやデータ侵害を防ぐように設計されています。
安全なハードウェア分離、転送中および保存中の暗号化、安全なブート プロセス、信頼できる実行環境 (TEE) などの機能は、データの機密性と整合性を維持するのに役立ちます。これらのテクノロジーを活用することで、企業はプライバシーを損なうことなく、AI 処理パイプライン全体でユーザーのデータが保護された状態を維持できます。
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このアプローチでは、データを完全に制御できます。何を誰と共有するかを選択できます。真にプライベートで安全な AI を実現することは、革新的なソリューションを必要とする複雑な課題です。分散型システムは有望ですが、この問題に積極的に取り組んでいるプロジェクトはほんの一握りです。私が参加しているプロジェクト LibertAI は、Morpheus などのイニシアチブとともに、高度な暗号化技術と分散型アーキテクチャを探求し、AI 処理パイプライン全体でデータが暗号化され、ユーザーの制御下にあることを保証できます。これらの取り組みは、機密性の高い AI の可能性を実現するための重要なステップです。
機密性の高い AI の潜在的な用途は広大です。医療分野では、患者のプライバシーを侵害することなく、機密性の高い医療データに関する大規模な研究が可能になります。研究者は、個人データの安全性を確保しながら、何百万もの記録から洞察を掘り出すことができます。
金融分野では、機密 AI は個人の金融情報を公開することなく、詐欺やマネーロンダリングの検出に役立ちます。銀行は漏洩や侵害を恐れることなくデータを共有し、AI モデルで協力することができます。そして、それはほんの始まりにすぎません。パーソナライズされた教育からターゲット広告まで、機密 AI はプライバシーを最優先にしながら、可能性の世界を切り開くことができます。Web3 の世界では、自律エージェントが秘密鍵を保持し、ブロックチェーン上で直接アクションを実行できます。
課題
もちろん、機密 AI の可能性を最大限に引き出すのは簡単ではありません。暗号化されたデータの整合性を確保したり、処理中の漏洩を防ぐなど、克服すべき技術的な課題があります。
乗り越えるべき規制上のハードルもあります。データプライバシーと AI に関する法律はまだ進化しており、企業は準拠するために慎重に行動する必要があります。欧州の GDPR と米国の HIPAA は、複雑な法的状況のほんの一例です。
しかし、おそらく最大の課題は信頼です。機密性の高い AI が普及するには、人々が自分のデータが本当に安全であると信じる必要があるのです。これには、技術的なソリューションだけでなく、それを支える企業からの透明性と明確なコミュニケーションも必要です。
前方の道路
課題はあるものの、機密性の高い AI の将来は明るいようです。データ プライバシーの重要性を認識する業界が増えるにつれ、安全な AI ソリューションの需要は高まるばかりです。
機密性の高い AI を実現できる企業は、大きな競争上の優位性を獲得できます。これまではプライバシーの懸念からアクセスできなかった膨大なデータにアクセスできるようになります。そして、ユーザーの信頼と確信を得て、それを実行できるようになります。
しかし、これは単なるビジネスチャンスではありません。人々を第一に考える AI エコシステムを構築することです。プライバシーを後付けではなく、基本的権利として尊重するエコシステムです。
AI 主導の未来に向かって突き進む中、機密性の高い AI は、データを安全に保ちながら AI の潜在能力を最大限に引き出す鍵となる可能性があります。これは無視できない、双方にとってメリットのあることです。
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著者: ジョナサン・シェモール
ジョナサン・シェモールはテクノロジー起業家であり、Twentysix Cloud、aleph.imのCEO、そしてLibertAIの創設メンバーです。彼は、分散型クラウドコンピューティング、IoT、金融システム、Web3、ゲーム、AI向けのスケーラブルな分散型テクノロジーを専門とするシニアブロックチェーンおよびAI開発者です。ジョナサンは、Ubisoftなどのフランスの大手金融機関や企業の顧問でもあり、地域のイノベーションの管理と促進に取り組んでいます。