分散型AIとは何ですか?

従来の集中型 AI システムの問題点は何でしょうか?

人工知能 (AI) は、その誕生以来、中央集権化されてきました。従来の AI モデルにはいくつかの利点があることは明らかでしたが、これらのシステムの厳格な中央集権化により、 データのプライバシー、アクセシビリティ、倫理、意思決定プロセス全体に関するいくつかの懸念が生じました。

集中型 AI には、いくつかの課題があります。たとえば、大手テクノロジー企業とその膨大な量の利用可能なデータは、AI モデルがさらに多くのデータを生成するサイクルを生み出します。しかし、単一のソースに依存する現代の集中型 AI システムは、偏った情報を生み出すことがよくあります。

それで、データの使用について考えてみましょう。集中型 AI は透明性を提供しません。大手テクノロジー企業はユーザーのデータを使用しますが、その使用に関する透明性を提供しません。データ保護が多くの規制の動きと結びついている世界では、集中型 AI システムは別の方向に進んでいるように見えます。

その結果、 従来のAI システムの欠点を解決するために、分散型 AI (DAI) などの新しいモデルが生まれました。

人工知能と暗号通貨は新たなパワーカップルでしょうか? この記事を読んで確かめてください: 「 AI と暗号通貨の出会い: ChatGPT は暗号通貨を支援できるか? 」

分散型 AI は集中型 AI モデルよりも倫理的になり得ますか?

AI は知能だけでなくデータにも関連していることを理解することが重要です。たとえば、AI が利用する膨大なデータセットは、少数の大規模組織によって管理されています。

これは、集中型 AI は、複数の大手企業の手に権力が集中することを意味しています。したがって、これらの企業が AI 技術の開発と将来の応用に大きな影響力を持つという懸念は現実的です。その結果、AI 環境は公共の利益ではなく、ビジネスの利益に従って形成される可能性があります。

これにより、AI アルゴリズムの偏りやデータ保護の侵害の問題とともに、いくつかの倫理的な懸念が生じます。

AI 技術の開発におけるこれらの倫理的問題により、社会や経済に影響が及ぶ可能性があり、長年にわたり経済格差が浮き彫りになる可能性もあります。また、少数の組織に多くの権限を委ねると、イノベーションが阻害され、関連市場への参入の真の障害となる可能性もあります。

これらすべてを考慮すると、より分散化された AI システムが答えになると思われます。AI イノベーションの多様な環境は、テクノロジーのよりバランスのとれた開発につながるだけでなく、偏見やデータ プライバシーのリスクを最小限に抑えることもできます。

分散型テクノロジーは、より透明性が高くアクセスしやすいシステムを提供しています。分散型科学 (DeSci) がどのように科学者を助け、研究を改善したかについては、こちらの記事「 DeSci とは何か? 科学を改善する道を歩む Web3 」をご覧ください。

分散型 AI (DAI) とは何ですか?

分散型人工知能 (AI) は、人工知能とブロックチェーン技術の融合であり、最近の 2 つの技術革新を組み合わせたものです。簡単に言えば、DAI とは、ブロックチェーンを利用してデータを保存、処理、配布し、1 つの中央機関ではなく多数のノードで動作する AI システムを指します。

分散化とは、主な決定者、中央権力、または糸を引く大きな組織が存在しないことを意味します。分散化の主な要素は、最小単位の間で合意を達成することを指し、これにより分散システムを構築および管理できます。

分散型 AI システムは、プライバシーを維持するためにデータをローカルで処理する、事前トレーニング済みの AI モデルをユーザーのデバイス上に提供できます。公開され検証可能なデータ ソースを使用して AI モデルをトレーニングすることは、データ プライバシー保護を尊重することに相当し、不正なデータ使用に通常関連するいくつかの法的落とし穴を回避します。

DAI は AI システムのアクセシビリティに貢献し、AI システムの適応性と包括性を高めます。たとえば、集中型 AI モデルは孤立して作成されていますが、分散型モデルでは世界中の開発者がプロジェクトに貢献できるため、堅牢で偏りの少ない AI モデルを作成できます。

AI モデルは、共同アプローチと安全なデータ共有にリンクされたオープンソース型の開発により、さまざまなデータセットを活用してより適用可能なモデルを作成し、共同でより効率的にトレーニングできます。

分散型 AI モデルのコアコンポーネントは何ですか?

現在、DAI は AI 開発分野における最新のトレンドの 1 つです。ブロックチェーン技術と人工知能の組み合わせは、集合知に基づく分散型エコシステムへの道を切り開いているようです。

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いくつかの技術革新により、AI モデルを分散化できます。たとえば、ブロックチェーン技術とスマート コントラクトは、従来の AI 機能と高度な暗号化を組み合わせて、AI アプリケーションの自動化プロセスを最適化することができます。

分散型 AI を可能にするいくつかのテクニックを見てみましょう。

準同型暗号

準同型暗号化とは、暗号文内で特定の計算を実行し、その結果も暗号文内で暗号化できる暗号化の一種です。準同型暗号化は部分的または完全のいずれかです。

つまり、計算は復号化することなく実行できます。これは、暗号化における最大の技術革新の 1 つと考えられています。

敵対的ニューラル暗号

敵対的ニューラル暗号は GAN 暗号とも呼ばれ、Google によって作成され、2016 年の研究論文で説明されています。このタイプの暗号は、より高いレベルのプライバシーを実現することを目的として、データ セットの機密性とデータ交換を保証します。

安全なマルチパーティ計算

セキュアなマルチパーティ計算 (sMPC) は、ブロックチェーン プロトコルの開発に関連しています。これは、すべての入力を機密に保ちながら、プライベート データに対するパブリック関数の計算を保証するセキュリティ技術を指します。

安全なマルチパーティ計算のアーキテクチャにより、データを第三者に公開することなく AI モデルを開発できます。

分散型AIシステムの利点

分散型 AI モデルが社会に役立つツールとなる重要な方法がいくつかあります。確認してみましょう。

透明性と説明責任

透明性は、集中型 AI モデルの優位性ではありません。むしろ、集中型 AI モデルはブラック ボックスのようなもので、内部の仕組みや出力の処理および作成方法を理解することが困難、または不可能になります。

このブラックボックス機能のため、集中型 AI モデルを監視し、一般の人々が使用すべきかどうかを判断するのは簡単なことではありません。

一方、DAI はブロックチェーンとオープンソースプロトコルに依存しており、人工知能の透明性と説明責任を高めます。ユーザーは AI プロセスをテストおよび監査できます。

倫理的なデータ使用と強化されたプライバシー保護

集中型 AI モデルが分散型 AI モデルよりも倫理的に劣る点については、特にデータの使用に関してすでに説明しました。DAI は、公開されているオンチェーンデータ セットを利用し、不正なデータ使用やプライバシー侵害に関連する落とし穴を確実に回避します。

データはローカルで処理され、分散型ネットワーク全体に分散されるため、不正アクセスや単一障害点のリスクが軽減されます。基盤となるブロックチェーン技術により、データの正確性が保証されます。

バイアスと誤った出力の削減

分散型 AI は、分散型の意思決定プロセスと多様な入力により、偏りの可能性を減らし、よりバランスの取れた結果を生み出します。暗号化検証プロセスにより、人工知能の出力はより安定していると考えられています。

集中型 AI モデルで誤った出力やバイアスが発生するのは、通常、トレーニングに使用されるデータが不完全または不正確であるためです。一方、DAI はブロックチェーン上にある検証可能なデータ ソースに基づいて構築されるため、こうした問題が発生する可能性は低くなります。

検証可能なオンチェーンデータ、検証、暗号化プロセスに基づく分散型環境に AI トレーニングを導入し、 暗号ウォレットとスマート コントラクトを使用することで、AI モデルの透明性と学習の向上が実現します。

分散型意思決定プロセス

ブロックチェーン エコシステムでは、ガバナンスがトークン化され、 トークン所有者が投票してプロトコルの変更を実装できるようになります。簡単に言えば、意思決定プロセス全体がすべての所有者間で分散され、より高いレベルのコラボレーションが実現されます。

何か課題はありますか？

分散型モデルには、いくつかの欠点もあります。分散型ネットワークの調整は、特にシステム全体のセキュリティと既存のプラットフォームとの互換性を確保する場合、複雑になる可能性があります。

現時点では、ほとんどの DAI モデルは実験段階であり、実際にその効率性を証明する必要があります。集中型 AI モデルと比較すると、DAI はまだ初期段階にあります。

DAI を実装するには、新しいブロックチェーン プロトコル、テクノロジー、プロセスを理解する必要がありますが、これはユーザーにとって難しい場合があります。このプロセスには、ネットワーク ノード間でデータを同期し、 ブロックチェーンネットワークを維持することが含まれます。

たとえば、信頼の管理と合意の達成は複雑になる可能性があります。すべてのノードが誠実に行動し、悪意のある活動を防止するには、多くのリソースを必要とする厳格な合意メカニズムが必要です。

データは複数のノードに分散される必要があるため、スケーラビリティの問題が発生する可能性があります。ネットワークが拡大するにつれて、このタスクによってパフォーマンスの問題や遅延が増大する可能性があります。

人工知能は規制が始まったばかりの新しい分野ですが、多くの問題がまだ解決されていません。 規制の変更によって分野全体が影響を受ける可能性があります。

分散型AIの実際的な意味合い

テクノロジーはまだ成熟してその効率性が証明される必要がありますが、分散型 AI システムはいくつかの興味深い影響をもたらすと予想されています。特定の問題に対する AI ソリューションを確認してみましょう。

サイバーセキュリティとネットワークの回復力の強化

集中型モデルはブラックボックスであり、単一障害点であるため、サイバー犯罪者の攻撃を受けやすく、AI 技術を利用するユーザーが増えるにつれて、より魅力的なターゲットになります。

分散型 AI モデル開発をサポートするブロックチェーン技術は、オンチェーンのアクティビティと異常を監視するのに役立ち、高度なサイバーセキュリティ対策が追加され、AI システムの脆弱性が軽減されます。

さらに、 ブロックチェーンネットワーク上で実行される複数のノードが存在することで、単一障害点機能が排除され、AI プラットフォームのセキュリティと回復力が向上します。

金融システムの強化

銀行などの従来の金融機関は、分散型テクノロジーを導入し、ブロックチェーンネットワークをシステムに統合しています。ブロックチェーンは不変の台帳を通じて取引を記録するため、AIエージェントによって大量のデータを処理できます。

複数の銀行が2024年に暗号通貨取引サービスを開始することを決定しました。詳細を知りたい場合は、こちらの記事をお読みください：「 2024年に銀行が暗号通貨取引サービスを開始」。

さらに、分散型人工知能は、透明性の高いデータ分析と市場センチメント分析を提供することで、 投資戦略をより効果的にすることができます。分散型 AI モデルの透明性は、 投資家と規制当局の間に信頼を生み出し、より安全な金融エコシステムと、それに続く他の監査可能な機械学習モデルの作成につながる可能性があります。

ヘルスケアアプリケーション

ヘルスケアに関しては、分散型 AI は患者のプライバシーを保護しながら、医療データのセキュリティを確保し、複数の医療機関間でデータを共有することで診断を強化できます。

たとえば、分散型 AI アルゴリズムは、匿名化された大量のデータを分析してパターンを見つけ、病気の発生を予測し、患者の治療計画を強化することができます。分散型 AI によって促進されるデータ セキュリティと共同アプローチは、より正確な結果と医療費の削減につながる可能性があります。

効率的なサプライチェーン管理

サプライチェーン管理では、分散型 AI システムが業務を強化し、リアルタイムの洞察を提供できます。DAI は、さまざまなデータを分析し、変動を予測し、最適なソリューションを推奨することで、 サプライチェーンの効率化に貢献します。

これらの AI システムの透明性により、顧客満足度が向上するだけでなく、サプライ チェーン システムの説明責任と回復力も向上します。

分散型 AI がテクノロジーの将来にとって重要な理由は何でしょうか?

DAI は、プライバシー、セキュリティ、機械学習の開発を組み合わせて提供することで、テクノロジーの状況を変えることを目指しています。検証可能でリアルタイムのデータを提供できるため、将来のイノベーションとテクノロジーの倫理的使用の重要な推進力となる可能性があります。

DAI は、より安全でリアルタイムの処理能力とデータ交換を提供することで、ブロックチェーン技術を活用し、ノードのネットワーク全体にタスクを分散させることにより、プライバシーの問題、透明性、リソースの割り当てなどの集中型モデルの欠点を克服することができます。