分散型AIは実現可能な現実か、それとも乗り越えられない挑戦か？

注：この記事で紹介されている見解は、筆者の視点と意見であり、必ずしもCoinliveやその公式方針を代表するものではない。

分散型人工知能（AI）の素晴らしさを称賛し、テクノロジーの未来を再構築する可能性を謳う者がいる一方で、批評家たちはその本質的なリスクを警告している。

彼らは、中央集権的なコントロールがないため、分散型AIは操作や搾取に対して脆弱になると主張している。

中央集権型AIと分散型AIの仕組みを知る

中央集権型AIと分散型AIは、データ処理と意思決定がどのように組織化されるかに基づく、AIの領域における2つの異なるアプローチを指す。

集中型AIシステムでは、すべてのデータ処理と意思決定は、企業や組織が所有する強力なコンピューター・サーバーのような、1つの中央の場所やサーバーで行われる。

この中央サーバーは、さまざまなソースからデータを収集し、それを分析して意思決定や洞察を行う。

ひとつの大きな脳がすべての決断を下しているようなものだ。

分散型AIシステムに関しては、データ処理と意思決定は、1つの中央機関によってコントロールされるのではなく、複数のデバイスやノードに分散される。

ネットワーク内の各デバイスやノードは、それぞれ独自の計算能力を持ち、全体の処理や意思決定プロセスに貢献している。

多くの小さな脳が一緒になって意思決定をしているようなものだ。

ソース地方分権と中央集権に関するCoinmotion

一元化されたAIは効率的で管理しやすいが、悪用されるリスクもある

この分野における重要な議論の中心は、AIシステムに対する中央集権的制御と分散的制御の利点と欠点、特に大規模な公共利益の保護に関するものである。

AIインフラを集中管理することで、高度な活用と効率化というメリットが得られる。

このモデルでは、単一の主体（多くの場合、政府や大企業）がAIシステムの開発、配備、運用を支配する。

この一元化されたアプローチは、合理化された意思決定プロセス、新技術の迅速な導入、分析と最適化のための膨大なデータセットの集約を促進する。

一元化されたAIシステムを活用することで、ブランドは消費者行動を洞察し、マーケティング戦略を正確に調整し、さまざまな業務面を自動化して効率性と競争力を高めることができる。

しかし、中央集権的なAIコントロールに内在する権力の集中は、潜在的な悪用や搾取について大きな懸念を抱かせる。

中央集権的なAIシステムは、個人の生活に対して絶大な影響力を行使し、個人の最善の利益とは一致しないような選択や行動を形成する可能性がある。

さらに、中央集権的な管理モデルでは、透明性と説明責任が欠如しているため、偏見や差別、プライバシー侵害の問題を悪化させ、市民の権利と自治をさらに侵食する可能性がある。

以下は、注目すべき懸念事項である：

データのプライバシー 中央集権的なAIシステムは、しばしば膨大な個人データを蓄積し、重大なプライバシーリスクをもたらす。単一の組織がこのデータを管理する場合、個人情報は悪用や搾取の影響を受けやすくなる。

コントロールする： 権力の集中は、AIの意思決定における不透明性と説明責任の欠如を助長しかねない。小さなグループや組織がAIのアルゴリズムに口を出せば、自分たちに有利なように結果を操作し、他者の権利や自由を侵害する可能性がある。

偏見と差別： 中央集権的なAIシステムは、特に学習データに偏りや偏向がある場合、不注意に偏見や差別を永続させたり、意図的に悪化させたりする可能性がある。これは、社会から疎外されたコミュニティに悪影響を及ぼす可能性がある。

セキュリティリスク： 集中管理されたAIシステムはサイバー攻撃の格好の標的になる。侵害は、データ漏洩、AIアルゴリズムの操作、その他の悪意ある行為など、甚大な被害をもたらす可能性がある。

イノベーションの抑制： 中央集権的なAI環境は、小規模なプレーヤーや新興企業が参入障壁にぶつかり、イノベーションを阻害する可能性がある。AIにおける倫理的・安全的懸念に対処するためには、イノベーションが不可欠である。

中央集権的なAIが現在の状況を支配している

市場シェアの面では、中央集権型AIが現在の状況を支配しており、大手ハイテク企業や組織が中央集権型AIソリューションを幅広く展開している。

これらのシステムは、企業から個人消費者まで、多くのユーザーを抱えており、推薦エンジンから自然言語処理まで、様々なアプリケーションでその有効性を実証している。

技術的には、集中型AIシステムは長年の研究開発の恩恵を受けて高い成熟度に達している。

多くの場合、洗練されたアルゴリズム、膨大なデータセット、堅牢なインフラを誇り、正確な予測と洞察を一貫して提供することを可能にしている。

例えば、銀行や金融機関は、信用リスク、投資機会、市場動向を評価するために、集中管理されたAIシステムを使用して膨大な量のデータを分析している。

クレジットカード会社は、不正取引を検知し、不正行為を示すパターンを特定するために、集中管理されたAIアルゴリズムを採用している。

アートや音楽のシーンに関して言えば、アートスタジオやデジタルアーティストの中には、あらかじめ定義されたスタイルやテーマ、あるいは入力された画像に基づいてアートワークを自動生成する集中型のAIアルゴリズムを使用しているところもある。

Spotifyのようなストリーミング・プラットフォームは、ユーザーの好みや行動を分析し、パーソナライズされたプレイリストやお勧めの音楽を推薦するために、中央集中型のAIアルゴリズムを採用している。

音楽評論家であり、『Every Song Ever』の著者でもあるベン・ラトリフ氏は、次のように付け加えた：Twenty Ways to Listen in an Age of Musical Plenty"』の著者で音楽評論家のベン・ラトリフが付け加えた：

「スポティファイは大衆の感性をキャッチし、それに合ったサウンドトラックを作るのがうまい。

しかし、中央集権的なAIシステムは、その成熟度にもかかわらず、データプライバシー、スケーラビリティ、単一障害点に関連する課題に直面しており、特定のシナリオではその有効性を制限する可能性がある。

自律性とプライバシーを擁護する分散型AI

分散型AIは対照的なアプローチを提供し、個人の自律性と集団のエンパワーメントを優先する。

このモデルでは、AIシステムはノードのネットワークに分散され、単一のエンティティが包括的なコントロールを行使することはない。

この分散型アーキテクチャーは、単一障害点や操作点が存在しないため、集中管理によるリスクを軽減する。

分散型AIシステムは、透明性、説明責任、民主的ガバナンスの原則に基づいて運営され、多様な利益と視点を代表する包括的な意思決定プロセスを保証する。

分散型AIは、複数のアクターにコントロールを分散させることで、濫用や抑圧の可能性を制限し、市民の権利を守り、AIテクノロジーへの公平なアクセスを促進する。

ディストピア的なAIのシナリオから身を守るために、いくつかの理由から重要な役割を果たしている：

データの所有権とプライバシー： 分散型システムでは、個人が自分のデータをより詳細に管理し、いつ、誰と、どのように共有するかを決定することができる。これによって、データ漏洩やプライバシー侵害のリスクを減らすことができる。

透明性と説明責任： 分散化は、AIの開発と展開に複数の利害関係者が関与することで透明性を促進する。これにより、非倫理的な目的でAIシステムを操作することが難しくなり、説明責任が高まる。

バイアスを減らす： 多様な利害関係者が開発に関わることで、分散型AIはより包括的で偏りの少ないものとなる。これは公平性や差別の問題に対処するのに役立つ。

セキュリティの向上： 分散型システムは、データと意思決定が分散しているため、サイバー攻撃に対する耐性が高い。そのため、敵がシステム全体を侵害することは難しくなる。

イノベーションの育成 分散化は、より幅広い参加者がAIの研究開発に貢献できるようにすることで、イノベーションを促進する。スタートアップ企業や個人、小規模な事業体が重要な役割を果たすことができ、この分野がよりダイナミックになり、社会のニーズに対応できるようになる。

例えば、分散型金融（DeFi）プラットフォームは、分散型AIアルゴリズムを活用し、仲介者を介さずに貸し借りや取引業務を自動化することで、ユーザーに金融をよりコントロールしやすくしている。

アートや音楽のシーンでは、OpenSeaのような分散型アート・マーケットプレイスによって、アーティストが仲介者を介さずに直接買い手にデジタルアート作品を販売できるようになり、認証や出所確認に分散型AIアルゴリズムが活用されている。

また、ブロックチェーン・ベースのプラットフォームの中には、分散型AIアルゴリズムを使用して、ミュージシャンへの印税の追跡と分配を行い、彼らの作品に対する透明で公正な報酬を保証するものもある。

もう1つのユースケースは、モデル学習が分散化されたデバイス上で直接行われ、ユーザーデータを集中的に統合するのではなく、個々のデバイス上に保存するアプローチを表す連合学習である。

この手法の代表例が、グーグルのFederated Learning of Cohorts（FLoC）である。

Foresight InstituteのCEOであり、Consensus 2024の講演者でもあるアリソン・デュエットマンは、ブロックチェーンがAIシステムに革命をもたらす3つの極めて重要な分野に注目している。

ブロックチェーンがより安全で優れたAIの開発に役立つ、最も有望で合法的な方法は何かという質問に対して、彼女はこう説明した：

「3つのバケツがあると思う。ひとつはセキュリティの側面で、Web3や暗号の分野では、安全なシステムを構築しないとすぐに失敗するという経験がたくさんあります。というのも、パーミッションレスやイミュータブルの分野のシステムの多くは、正しく構築しなければ、100万ドルの賞金がついてくる可能性があるからです。ですから、安全性を構築し、ほとんど意図しない審査プロセスを持つという精神は、AIシステムを構築する上で重要な考え方だと思います。2つ目は、人間の視点から見たAIシステムを構築するために、暗号の分野も取り組んでいる技術をどのように活用できるかという側面です。[3つ目は、AIのガバナンスの側面です。つまり、特定の安全ベンチマークや基準に従っていることを証明するために、暗号技術を使うことができる。専有可能性のある情報をすべて共有するのではなく、特定の安全ベンチマークを達成していることを証明するために必要な情報だけを共有することができる；

AletheaのCEOであり、Consensus 2024のAIステージにも登壇したアリフ・カーンは、分散型AIは単なる誇大広告や抽象的な概念を超越したものであり、未来に向けた極めて重要なシフトであると主張する。

彼はその具体的な利点を強調し、私たちの日常生活を大きく向上させる可能性があることを示唆している。

分散型AIの導入が進むが、成熟度に欠け、複数のハードルに直面

分散型AIソリューションの採用は着実に増加しているが、相互運用性、拡張性、規制の不確実性に関連するハードルに直面している。

中央集権的な調整がなければ、コンセンサスの達成と集団的な意思決定の実施は複雑で時間がかかり、効率性の妨げとなる。

さらに、中央集権的な権威がないため、ノード間の分断や目標の相違が生じ、まとまりのあるAI戦略やイニシアティブが阻害される可能性がある。

特に相互運用性は、分散型AIが多様なプラットフォームやテクノロジーに依存していることを考えると、大きなハードルとなっている。

シームレスな互換性がなければ、AIの広大な可能性は未開拓のままだ。

さらに、世界各国の政府がAI技術の急速な進化に適応しようと努力しているため、不透明な規制環境が課題となっている。

このような規制の遅れは、バラバラな枠組みや、さらに悪いことに、効果的な監視の欠如をもたらす可能性がある。

さらに、分散型システムの分散された性質を考慮すると、セキュリティが重要な懸念事項として浮上してくる。

このアーキテクチャーは回復力を提供する一方で、潜在的なサイバー脅威にさらされることになり、その完全性を保護する緊急の必要性を強調している。

IntoTheBlockのCEOであるジーザス・ロドリゲスは、AIは時間の経過とともに自然に中央集権化する傾向があり、分散化構想に課題を突きつけていると主張する。

分散型AIの大きな課題のひとつは、AIネットワーク内の分散型ノード間の同期を維持することだ。

分散型システムでは、複数のノードが独立してデータを処理・分析するため、一貫性と正確性を確保するために、それぞれの動作を同期させることが極めて重要になる。

しかし、異種ノードの活動をリアルタイムで調整することは、特に大量のデータや動的な環境を扱う場合には複雑な場合がある。

もうひとつの課題は、分散ノード間でデータの一貫性を確保することだ。

分散AIシステムでは、各ノードが独自のデータセットを持つことがあり、学習や推論に使われるデータに矛盾や不一致が生じる。

その結果、AIモデルに偏りや不正確さが生じ、AIアプリケーションの信頼性や有効性が損なわれる可能性がある。

これらの課題に対処するための潜在的な解決策には限界がある。

ひとつのアプローチは、分散ノードがネットワークの状態に合意し、その行動を効果的に調整することを可能にするコンセンサスメカニズムを実装することである。

プルーフ・オブ・ワークやプルーフ・オブ・ステークといったコンセンサス・アルゴリズムは、分散型システムにおける同期とデータの一貫性を達成するために一般的に使用されている。

さらに、連合学習やブロックチェーンベースのデータ共有のような技術は、分散ノードがデータのプライバシーとセキュリティを保持しながら、分散データセット上でAIモデルを共同で訓練することを可能にすることで、データの一貫性を向上させるのに役立つ。

しかし、これらのソリューションには、分散型AIアプリケーションに制約を課す限界がある。

コンセンサス・メカニズムはレイテンシーとオーバーヘッドをもたらし、AIシステムの全体的なパフォーマンスを低下させる可能性がある。

連携学習技術は、特に大規模な分散環境において、通信のボトルネックやスケーラビリティの問題に悩まされる可能性がある。

さらに、ブロックチェーンベースのデータ共有はリソースを大量に消費する可能性があり、ネットワークの規模や複雑さが増すとうまく拡張できない可能性がある。

分散型AIへの道は可能だが、困難な戦い

ブロックチェーンのような分散型システムの人気が高まっているにもかかわらず、一般消費者の理解にはまだ大きな隔たりがある。

多くの人は、地方分権の基本的な概念や、それが従来の中央集権型モデルとどう違うのかについてよく知らない。

この認識不足が懐疑と不信につながり、分散型テクノロジーの普及を妨げていることが多い。

現在のところ、一般に受け入れられるレベルは、地理的な場所、社会経済的な地位、テクノロジーへの慣れといった要因によって大きく異なる。

インターネットへのアクセスやデジタルリテラシーが高い地域では、分散型テクノロジーがより受け入れられる傾向がある。

しかし、テクノロジーへのアクセスが限られている地域や、中央集権的なシステムが支配的な地域では、分散型ソリューションの採用に抵抗があるかもしれない。

このように、透明性と参加性を高めることが、分散型テクノロジーに対する信頼を築く鍵となる。

分散型システムの仕組みとその潜在的なメリットについて、明確でわかりやすい情報を提供することで、開発者や支持者は技術を神秘化し、誤解に対処することができる。

これには、ブロックチェーンのコンセンサス・メカニズム、データの暗号化、分散型ガバナンス構造といった概念について一般大衆を教育することも含まれる。

さらに、分散型ネットワークへの参加を促進することは、ユーザーに力を与え、こうしたシステムの民主的な性質を実証するのに役立つ。

利害関係者を意思決定プロセスに参加させ、開発の方向性について発言権を与えることで、地方分権型プロジェクトは信頼感を与え、より強力なコミュニティ支援を構築することができる。

オープンソース開発、コミュニティ・フォーラム、分散型ガバナンスの仕組みはすべて、この目標に貢献している。

理論的には、分散型AIは非常に単純に見えるかもしれないが、実際には大きな課題がある。

AIが進化し続けるにつれ、AIは中央集権化する傾向にあり、分散化は手ごわい取り組みとなっている。

しかし、オープンソースの生成AIモデルを広く採用することは、分散型AIインフラを発展させる上で極めて重要である。

現在、分散型AIの焦点は、生成AI技術の現状を考えると、事前学習や微調整よりも推論に傾いている。

分散型AIが実現可能になるためには、Web3のインフラが大幅に拡張される必要がある一方、基盤モデルはよりコンパクトになり、分散型環境に適応できるようにならなければならない。

そして、現在の状況を考えると、この目標を達成することはかなりの困難を伴う。