AI の未来は分散化される

コンセンサス 2024 における AI サミットは、5 月 31 日金曜日にオースティンで開催されます。テキサス。

それが誇張だと思われる場合は、著名な AI-as-a-Service プロバイダーである Hugging Face で最近発見された弱点に注目してください。この欠陥により、ユーザーがアップロードした悪意を持って変更されたモデルが推論 API 関数を通じて意図しないコードを実行し、制御が拡張される可能性があります。ありがたいことに、この問題は早期に発見され、ユーザーに重大な損害を与えることはなかったようです。しかし、専門家は、残念ながらそのような脆弱性はありふれたものであると強調しています。

アナリストとして、私はこの課題は AI テクノロジー自体に根ざしているのではなく、むしろ今日まで残る時代遅れの X-as-a-Service モデルに根ざしていると考えています。このような時代遅れのシステムでは、セキュリティを確保したり、市場の需要や一般ユーザーに合わせたアプリケーションを作成したりする動機がありません。 AI が安全かつ確実に、膨大な計算リソースを活用できる未来を導くためには、従来のクラウド モデルを覆し、分散化を心から採用する必要があります。

「ビッグクラウド」とAIの独占

Microsoft、OpenAI、Google、Amazon などの大企業は、膨大な資金力、豊富な人材、大規模な AI テクノロジーの効果的な実装を可能にする高度なコンピューティング リソースへのアクセスにより、AI 業界で大きな影響力を持っています。

AI 開発がカリフォルニアの数十億ドル規模のハイテク企業の一部の技術者に限定されていると、人工知能の進歩に悪影響を及ぼします。彼らの偏った視点により、一次元的で主観的な AI エージェントが生成され、金融、創造性、人間関係などのさまざまな分野に影響を与える可能性があります。

AI 市場の独占に対する反対の主張は、技術的な観点からも同様に強力です。 AI は、その開発中に、さまざまな AI システムからのデータなど、新しいデータの継続的な流入を必要とします。ただし、オープンソース モデルが利用可能であるにもかかわらず、大手 AI 企業の間で一般的な傾向は、プラットフォームとアプリケーションを分離したままにすることです。この状況はイノベーションを阻害し、急速に広がり重大な損害を引き起こす可能性のある間違いや悪意のある使用の機会を生み出します。

さらに、集中型モデルには、ユーザー データ、プライバシー、さらには財務詳細の保護という点で重大なリスクが伴います。大量の機密かつ重要なビジネス情報が 1 つのエンティティによって管理されている場合、その情報はハッカーの主な標的となり、潜在的な脆弱性の原因となります。さらに、この設定により、プロバイダーはユーザーに頼ることなく、独自の裁量でサービスを制限または拒否する権限を付与されます。

地方分権による民主化

AI テクノロジーに関心を持つ暗号通貨投資家として、私はクラウド モデルへの依存には重大なリスクが伴うことを認識しました。 AI の厳しい計算ニーズにより、最大規模の集中型クラウド プラットフォームやそれをサポートするマイクロチップ業界でさえも限界が押し上げられています。現在チップ不足は深刻で、高度な AI アプリケーションに不可欠な H-100 サーバーの確保には 52 週間もかかる場合があります。

分散化を実装することで、十分に活用されていない膨大な量のコンピューティング能力を活用するノードの分散ネットワークを確立することで、この問題を効果的に解決できます。分散型物理インフラストラクチャ (DePIN) と呼ばれるこのアプローチには、いくつかの利点があります。つまり、実質的に制限がなく拡張性が高く、クラウド サービス経由で新しいサーバーをセットアップするよりも大幅に安価 (コスト削減率は約 80%)、並列処理と AI の脱サイロ化を促進して、アプリケーションがよりシームレスに相互に学習できるようになります。さらに、ブロックチェーン技術によって強化された分散型 AI は、暗号トークンとスマート コントラクトを介して大規模言語モデル (LLM) の作成者に報酬を与える画期的な方法を導入し、急速に進化する人工知能の分野でイノベーションを促進する公平で持続可能なモデルを作成します。

新しい経済フレームワーク、特にデジタル トークンに依存するフレームワークの出現により、堅牢な分散システムに対する需要が大幅に高まりました。トークンエコノミーを中心に AI 環境を構築することで、開発者はより安全な AI エージェントを構築する意欲が高まります。この設定により、これらのモデルを暗号ウォレットに配布できるようになり、ユーザーはデータの完全な所有権を維持できるようになります。この取り決めにより、ユーザーは自分の情報が非公開であり、自分の管理下にあることが保証されます。

AI プロジェクトにおけるトークン モデルは、市場の需要とニーズによって最終的に何が配信されるかが決まり、コストは需要と供給を反映するため重要です。しかし、現在の独占状態には、AI が現実の要件に応えるインセンティブがありません。対照的に、分散化により、ユーザーは AI エージェントの人気や社会的影響に基づいて開発者に報酬を与えることができます。これは、AI の分野で間もなく挑戦を受けるであろう支配的なビッグテック寡頭制とはまったく対照的です。

分散化は、Hugging Face などのプラットフォームで確認された脆弱性に対する解決策を提供します。ブロックチェーン技術、特にゼロ知識 (ZK) 証明の進歩により、AI アプリケーションを保護し認証するための効果的なツールが提供されます。このテクノロジーの変化の急速さと深さは見落とされがちです。従来のクラウド プロバイダーは、頑固に時代遅れのモデルにしがみついているわけではありません。むしろ、分散化と ZK が自社と顧客にどのようなメリットをもたらすかをまだ理解している段階です。

人工知能分野の研究者として、私は分散型 AI アーキテクチャのプライバシーとセキュリティの利点を実証する教育的側面を強調することが不可欠であると考えています。これらのシステムは、適切に設計されている場合、さまざまなプロジェクト、ノード、関係者間の対話とコラボレーションのための機能を維持しながら、オンチェーン データの暗号化を通じて組み込みのプライバシーを提供します。

AI を使用すると、中央集権化は技術的、哲学的、倫理的、商業的なあらゆる面で失敗します。さらに、開発者からサービスプロバイダー、そして私たちのような日常のユーザーに至るまで、人々がビッグテックの優位性に対してますます懐疑的（そして慎重）になるにつれて、私たち自身が引き起こした革命が待ち遠しくなったことは明らかです。

研究者として、この記事で共有する視点は私自身のものであり、CoinDesk, Inc. またはその関連団体の視点と完全には一致しない可能性があることを強調したいと思います。