元記事: https://polkadot.com/blog/what-is-decentralized-ai/
ジョーイ・プレビス著
編集者: OneBlock+
AIはあらゆるところに存在し、密度の高い文書を数秒で分析したり、ビジネスアイデアを即座にブレインストーミングしたり、お気に入りの映画の登場人物に変身したり、声に出して聞くのが怖い質問に答えたりするのに役立っていますが、AIは便利な反面、深刻な懸念ももたらします。
今日最も人気があり強力なモデルは、少数のテクノロジー企業によって管理されており、その内部構造は不透明です。学習データの出所、意思決定プロセス、モデルの改善によって誰が利益を得るのかは不明で、作成者は評価も報酬も得られないことが多いのです。私たちの未来を形作るツールが水面下で稼働している間、バイアスは静かに忍び寄ってきます。
だからこそ、監視、誤情報、透明性の欠如、そして少数の企業によるAIの訓練と収益分配への懸念が高まり、人々は反発し始めています。こうした懸念は、より透明性が高く、プライバシーに配慮し、幅広い参加が可能なシステムを求める声を強めています。
分散型AI（DeAI）は、その解決策を提供します。これらのシステムは、データ、計算、ガバナンスを分散させることで、AIモデルの説明責任、透明性、包摂性を高めます。貢献者は公正に報酬を受け取り、コミュニティはこれらの強力なツールの動作を共同で決定できます。Polkadotは既にこの未来をサポートしており、少数ではなくすべての人に役立つ公平な分散型AIシステムを構築するためのインフラストラクチャを提供しています。
分散型 AI とは何ですか? 集中型 AI とどう違うのですか?
今日のAIのほとんどは、単一の企業がデータを収集し、モデルを学習させ、出力を制御する中央集権型システムで稼働しています。これらのシステムは通常、一般からの意見や監視に公開されておらず、ユーザーはモデルの構築方法や潜在的なバイアスを知る術がありません。
分散型AIは根本的に異なります。データはノード間に分散され、モデルはコミュニティまたはプロトコルによって管理され、更新プロセスは透明かつオープンです。ブラックボックスによって制御されるシステムではなく、明確なルールと参加インセンティブを備えた、オープンなコラボレーションによって構築されたシステムが得られます。
例え話で言えば、中央集権型のAIは民間財団が運営する美術館のようなものです。展示物を見学し、自分のデータが芸術作品に反映されているのを見ることはできますが、展示物の構成を決めることはできず、貢献に対して評価や報酬を得ることもできません。意思決定プロセスは不透明で、舞台裏で何が行われているかはほとんど分かりません。
分散型AIは、グローバルコミュニティによって構築された野外美術展のようなものです。アーティスト、歴史家、そして市民がアイデアを提供し、データを共有し、展覧会のキュレーションに協力します。それぞれの貢献は追跡可能で透明性が高く、貢献者は展覧会の改善に対して報酬を受け取ります。このアーキテクチャは、今日のAI分野における最も喫緊のニーズである、より強力なユーザー保護とより高い説明責任をサポートします。
分散型 AI が重要な理由は何ですか?
AIの集中管理は深刻な問題を引き起こします。少数の企業がモデルを所有すると、そのモデルの学習内容、動作、アクセス権が制御され、次のようなリスクが生じます。
権力の集中: 少数の企業が AI 開発を管理しており、公的な監視はほとんど行われていません。
アルゴリズムの偏り: データと視点が限られているため、不公平で排他的なシステムになります。
ユーザーによる制御なし: ユーザーはデータを提供しますが、そのデータの使用方法について発言権はなく、報酬も支払われません。
イノベーションの制限: 集中管理により、モデルの多様性と実験が制限されます。
分散型AIはバランスを変え、所有権と管理権を分散させることで、より透明性、公平性、そして革新的なAIシステムへの扉を開きます。世界中の貢献者が共同でモデルを形作り、より幅広い視点を反映させることができます。透明性も重要な役割を果たしており、多くの分散型AIシステムはオープンソースAI原則を採用し、コードと学習方法を公開しています。これにより、モデルの監査、問題の発見、そして信頼の構築が容易になります。
しかし、オープンソースAIは必ずしも分散化されているわけではありません。モデルはオープンソースであっても、中央集権的なインフラに依存していたり、プライバシー保護の仕組みが欠如していたりする場合もあります。両者に共通する中核的な特徴は、透明性、アクセス性、そしてコミュニティへの参加です。ユーザーは自身のデータの管理権を放棄することなく参加できるため、積極的に貢献し、その恩恵を受ける可能性が高くなります。分散化は万能薬ではありませんが、公共の利益に合致し、民間企業の影響が少ないAIシステムの構築への道を開きます。
分散型 AI はどのように機能しますか?
分散型 AI は集中管理を分散システムに置き換え、モデルのトレーニング、最適化、展開を独立したノード ネットワークで実行することで、単一障害点を回避し、透明性を高め、より幅広い参加を促します。
分散型 AI をサポートするテクノロジーは何ですか?
フェデレーテッドラーニング：AIモデルがローカルデバイス（スマートフォン、ノートパソコンなど）でデータを学習し、機密情報を中央サーバーにアップロードせず、モデルの更新のみを共有します。例えば、モバイルキーボードは入力習慣を学習し、より正確な自動修正を提案しますが、メッセージの内容はアップロードしません。データのプライバシーを維持し、処理を分散することで、分散型AIの目標に沿っています。
分散コンピューティング: AI モデルのトレーニングと実行の大きな負荷をネットワーク内の複数のマシンに分散することは、何千台もの小型コンピューターで作業を共有するのと同じであり、速度、効率、スケーラビリティ、回復力が向上します。
ゼロ知識証明 (ZKP) : 内容を明らかにせずにデータや操作を検証し、分散システムのセキュリティと信頼性を確保できる暗号化ツール。
ブロックチェーンは分散型 AI をどのようにサポートするのでしょうか?
分散型 AI システムでは、タスクを調整し、データを保護し、貢献者に報酬を与える必要があり、ブロックチェーンは重要な基盤を提供します。
スマート コントラクト:支払いやモデルの更新などの透過的な事前設定されたルールを、人間の介入なしに自動的に実行します。
Oracle:ブロックチェーンと外界をつなぐ橋渡しとして機能し、天気、価格、センサーデータなどの現実世界の情報を提供します。
分散型ストレージ:トレーニング データとモデル ファイルはネットワーク上に分散して保存されるため、従来のサーバーよりも改ざん、検閲、単一障害点に対する耐性が高くなります。
Polkadot独自のアーキテクチャはこれらのシステムをサポートし、相互運用性を維持しながら、異なるネットワークがプライバシー、コンピューティング、ガバナンスなど、異なるタスクに集中することを可能にします。モジュール設計により、分散型AIはスケーラブルで柔軟性、セキュリティ、そして効率性を備えています。さまざまなコンポーネントはそれぞれの機能に最適化され、連携して動作します。
分散型 AI の利点は何ですか?
分散型AIは、技術的な転換であるだけでなく、価値観の転換でもあります。プライバシー、透明性、公平性、そして参加を体現する、人間が共有する価値観のシステムを構築し、分散化を通じて以下のメリットを実現します。
より優れたプライバシー保護: フェデレーテッド ラーニング、デバイス上のローカル トレーニング、ゼロ知識証明などのテクノロジにより、データのプライバシーが確保されます。
透明性の組み込み: オープン システムにより、監査、決定の追跡、偏りの特定が容易になります。
共有ガバナンス: コミュニティが共同でルール、インセンティブ、モデルの進化を開発します。
公正な経済的インセンティブ: 貢献者は、データ、計算、またはモデルの改善を提供することで報酬を得ます。
偏見を減らす: より多様な貢献者が包括的な視点をもたらし、盲点を減らします。
優れた回復力: 単一障害点がないため、システムのハッキングやシャットダウンがより困難になります。
Polkadot は、モジュラー アーキテクチャを通じてこれらの利点をサポートします。これにより、さまざまなネットワークがプライバシー、コンピューティング、ガバナンスに重点を置きながらシームレスに連携し、セキュリティ、ユーザーの自律性、パフォーマンスを犠牲にすることなく、分散型 AI を拡張できます。
課題と限界
分散型 AI には可能性がありますが、課題も抱えています。
スケーラビリティ: 大規模なモデルのトレーニングには大量の計算能力が必要であり、分散調整によってトレーニング速度が低下したり複雑化したりする可能性があります。
コンピューティング リソースを大量に消費: AI モデルは大量のリソースを消費し、分散操作によって帯域幅とエネルギー消費の圧力が増大します。
規制の不確実性: 規制は地域によって異なり、分散型システムにおける責任の帰属は複雑です。
断片化: 中央監督が不足すると、一貫性のない基準や不均等な参加につながる可能性があります。
セキュリティと信頼性: 信頼できないシステムは、依然としてデータ操作やモデル汚染などの攻撃に対して脆弱です。
複雑なユーザー エクスペリエンス: 秘密鍵の管理と複数のインターフェイス操作が普及の妨げになっています。
これらは確かに課題ですが、克服可能です。Polkadotのモジュール型アーキテクチャは、強力な共有セキュリティとネイティブな相互運用性を提供し、異なるネットワークがエコシステム内で連携しながら課題に集中できるようにすることで、責任ある成長とリスクの共有をサポートします。
分散型 AI は現在どこで使用されていますか?
分散型AIは単なる理論ではありません。Web3プロジェクトは、分散型インテリジェンスがアプリケーションをどのように駆動できるかを実世界で実証しており、その中でPolkadotが重要な役割を果たしています。Polkadot上で分散型AIを構築している5つのプロジェクトをご紹介します。
Acurast: 日常のデバイスでの機密コンピューティング
Acurastを使えば、誰でも古いスマートフォンやその他のデバイスを安全な分散型クラウドの一部にすることができます。未使用のコンピューティングパワーを提供することで報酬を得ることができます。開発者はこのパワーを活用し、大手IT企業のサーバーに依存せずにプライバシーに配慮したタスクを実行し、よりプライバシーを重視した、人間中心のインターネットを実現します。
OriginTrail: 分散型ナレッジグラフ
OriginTrailは、サプライチェーンや教育などの分野における信頼できるデータを接続・整理する分散型ナレッジグラフ上で動作します。これは、誰でも投稿したり確認したりできる公開ファクトベースのようなものですが、特定の企業が管理することはありません。これにより、製品の原産地や証明書の真正性といった情報を、中央機関に依存せずに検証することができます。
Phala: プライバシー保護スマートコントラクト
PhalaはWeb3のプライバシーレイヤーを構築しています。これにより、開発者は機密性の高いコンピューティング環境でスマートコントラクトを実行できるようになります。そのため、アプリケーションが機密データ（IDや健康情報など）を使用する場合でも、そのデータはプライベートなままです。これは、アプリケーション開発者が閲覧できないデータのための安全なワークスペースと考えてください。
PEAQ: 機械経済のためのインフラストラクチャ
Peaqは、人やデバイスが実際のタスクを完了することで報酬を獲得できるようにすることで、分散型の物理インフラの強化を支援します。これは、機械のためのギグエコノミーと捉えることができます。ロボットが電気自動車を充電したり、センサーが空気の質を報告したりすると、ネットワークを通じて報酬を受け取ることができます。Peaqは、こうした機械主導の作業の調整と報酬付与を容易にします。
Bittensor: インセンティブ付きAIモデルトレーニング
Bittensorは、AIモデルが競い合い、協力し合い、最高の成果を生み出すオープンな市場を創出します。誰でもネットワークに参加し、計算能力を提供し、モデルを学習させ、パフォーマンスを評価できます。このシステムは、トークンインセンティブを通じて価値ある貢献に報い、自己改善性があり、検閲耐性があり、中央集権的な管理に依存しないAIエコノミーを構築します。
ポルカドットは分散型AIの未来を築いています
分散型AIは単なる技術革新ではなく、価値観の転換でもあります。知能は少数の企業によって支配されるべきだという考え方に疑問を投げかけ、よりオープンで責任ある代替案を提供します。こうしたシステムは権力を分散させ、プライバシーを保護し、世界を変えるツールを共同で構築するためのグローバルな参加を促します。
ブロックチェーンはこれを可能にします。アップデートの調整、データの保護、そして貢献者への報酬提供を通して、本質的に透明性のあるAIシステムの基盤を提供します。Polkadotは、モジュール型インフラストラクチャのレイヤーを追加することで、専門ネットワークがそれぞれの機能で優れた成果を上げられるよう支援します。同時に、Polkadotのネイティブ機能の恩恵を受け、より広範なエコシステム内でシームレスな相互運用性を維持します。この柔軟性により、分散型AIシステムは、セキュリティ、パフォーマンス、ユーザーの自律性を犠牲にすることなく、進化と拡張を続けることができます。
機密コンピューティングから分散型データ管理まで、Polkadot エコシステムにはすでにこれらの原則を実践する複数のプロジェクトがあり、これはほんの始まりに過ぎません。
