AIのためのブロックチェーン

著者：Rajarshi Gupta、Vijay Dialani

発行日：2024年3月8日

要約：ブロックチェーンは人工知能エコシステムに多くの可能性をもたらすことができ、このブログではこの分野の具体的な機会とユースケースのいくつかを紹介します。Coinbaseは、ブロックチェーンに基づくデジタル資産と分散型プラットフォームの推進に取り組むリーディングカンパニーであり、同時に人工知能分野の参加者との協力を通じてこれらの新たな機会を共に実現することに興味を持っています。

過去1年間で、私たちは人工知能の能力と応用の爆発的な成長を目の当たりにしました。これには、テキストから画像へのモデル（text-to-image）、大規模言語モデルの成熟度の著しい向上、そしてそれらが検索や推薦、ソフトウェア開発やビッグデータ分析などの多くのビジネスユースケースにおいて応用されることが含まれます。2032年までに、生成的AIは1.3兆ドルの市場規模を形成し、今後10年間で年平均成長率（CAGR）が42%に達すると予測されています。

ブロックチェーンと人工知能の交差点を研究する際に考慮すべき2つの主要な側面があります。まず、AI/MLモデルと手法を使用してブロックチェーンプラットフォーム、分散型アプリケーション、デジタルチェーン上の資産の取引を強化することです。第二に、これは本記事の主要な焦点でもありますが、ブロックチェーンの能力を利用してAI/ML製品とサービスの開発者およびユーザーに価値を提供することです。

ブロックチェーン能力の基本面

AIモデルの開発、展開、運用に利用できる多くの基本的なブロックチェーン能力があります。これらの能力は、暗号原語、ブロックチェーンプロトコル、スマートコントラクトを含みます。これらは以下の基本的な属性を備えており、これらの属性はAIユースケースと高度に関連しています。以下の部分で詳しく説明します：

• データの安全性：AIが改ざんされない方法でデータを保存し、攻撃、操作、検閲、サービス拒否に対して容易に耐えられる分散型サーバーを使用して高可用性を実現します。
• データの可考性、可追跡性、可監査性：取引と資産を不変かつ透明な方法で記録し、データの出所、所有権、出所を追跡し、デジタル署名とタイムスタンプを持つプロトコルを提供します。これにより、監査可能で検証可能な能力も提供されます。
• 分散型の意思決定：彼らの間や中央の実体との間に既存の信頼関係がない場合に、複数の実体または直接両者間で意思決定を行うことを可能にします。
• 自律的かつ透明なコード実行：プログラムがスマートコントラクトとして実行できるようにし、これらのスマートコントラクトはすべての関係者に対して透明であり、信頼できる中央集権的な仲介機関に依存せずに自律的に動作します。
• 分散型アイデンティティ：ユーザーがプライバシーを漏らすことなくサービスとやり取りできる安全なデジタルアイデンティティメカニズムを提供します。
• 小額決済：安全で軽量な決済手段を提供し、決済プロセスの摩擦を軽減します。

1. ブロックチェーンが人工知能にどのように利益をもたらすか

上の図に示すように、AIエコシステムにはデータ、モデル、計算インフラストラクチャにおいて相互に作用する多様な利害関係者が存在します。行政区域や経済的な境界のため、これらの潜在的な利害関係者の間には一定の隔たりが形成されており、これらの相互作用において直面する信頼の問題と支払いの問題は解決する必要がありますが、ブロックチェーンはまさにこれらの2つの問題を解決するのに役立ちます。

ブロックチェーンが人工知能にもたらす潜在的な利点と、それに対応する製品やサービスを開発することができる4つの主要なカテゴリに分けることができます。以下の図に示します。以下では、これらのカテゴリを一つずつ議論します。

2.1. データとモデルの完全性

ブロックチェーンは、ユーザーと開発者がデータとモデルが知らないうちに変更されないことを保証するためのソリューションを開発するために使用できます。たとえば、APIベースのサービスは、データ所有者とAI開発者がデータセットとモデルのタイムスタンプハッシュ値を記録し、その完全性を保証し、モデル開発プロセスと使用されたデータセットの全過程を記録することを可能にします。これにより、第三者の監査や規制機関が呼び出すことができるライフサイクル全体を追跡することができます。このシステムは、PytorchなどのML開発ツールに直接統合することもできます。これにより、モデルの開発プロセスをより透明で安全にすることで、モデルの完全性と信頼性を向上させることができます。また、関連する「廃棄された」特定データの証明をブロックチェーンに記録することで、規制機関に対して特定のプロバイダーのデータが特定のモデルから削除されたことを証明することも可能です。チェーン上のデータとモデル出力のハッシュ値を記録することは、ディープフェイクに対抗するのにも役立ちます。たとえば、アプリケーションは、チェーン上のデータソースに関連するデジタル署名を確認することで使用されたデータの真実性を保証できるか、あるいは、ディープフェイクをマークするためのブロックチェーン上の分散型バージョンの「Snopes.com」を設計・実装することができます。

2.2. データとモデルの使用およびアクセス権管理

非同質化トークン（NFT）は、特定のデジタルコンテンツやデータに対する所有権を証明することができます。ユースケースに応じて、関与するコンテンツは、生成的AIツールへのプロンプトなどのモデル入力、モデルをトレーニングするためのデータ、モデルのパラメータ、またはモデルの出力である可能性があります。NFTは、ユーザーまたは開発者が所有権を維持し、さらに関連するデジタル資産の所有権を他者に譲渡することを可能にします。また、ブロックチェーンに基づくデータとモデルのアクセス制御メカニズムを想定することもできます。たとえば、特定のユーザーアドレスリストに基づいてアクセスを許可または制限するスマートコントラクトです。また、分散型アイデンティティソリューションと統合することも可能です（最先端の暗号技術、たとえばゼロ知識証明を使用する可能性があります）を使用して、特定の証明された属性に基づいてアクセスを許可することができます（たとえば、ユーザーが十分に年齢を証明したり、特定の地理的位置からのみアクセスを許可することなど）、同時にユーザーのプライバシーを保護します。

2.3. データ、モデル、計算リソースのインセンティブと支払い

ブロックチェーンは、安定コインを使用して生成型AIモデルの使用に対する低料金の小額決済を行うことができます。スマートコントラクトは、モデルの複数の共同所有者間で収益を分配することを分散型で許可します。この共同所有権モデルは、実際には「分散型のHugging Face」であり、中小型モデル開発者が団結してこの分野の大企業と競争することを可能にします。また、世界中のデータ提供者、データ注釈者、モデル開発者、または人間のフィードバック提供者を新しい分散型プロジェクトに参加させ、新しい生成型AIモデルやソリューションを開発するためのインセンティブを提供するためにも使用できます。同時に、貢献を追跡するための適切なメカニズムがあり、インセンティブが公平に分配されることができます。ブロックチェーンは、計算提供者、トレーニングデータ提供者、モデル開発者、ユーザーが簡単に検索し、相互にマッチングできる分散型のデータ/モデル/計算市場を作成するためにも使用できます。インセンティブ、支払い、契約や合意の締結を提供します。スマートコントラクトを使用して実施されるブロックチェーンベースの分散型レビューシステムは、自動化と人間のレビュアーに基づくシステムを同じシステムに統合し、データとモデルに対する高スループットで徹底的かつ高品質なレビューを促進します。

2.4. チェーン上でのAIの展開

このカテゴリは、特定のAIモデルを直接ブロックチェーン上で実行し、より高い透明性と信頼性を得ることに関連しています。AIモデルは、エンドユーザーに対して推論または生成ユースケースを直接提供し、彼らが入力を提供する意図のあるモデルだけがその入力を受け取り、彼らが見る出力を生成することを保証します。これにより、操作、偽造、または検閲を受けることはありません。また、AIモデルを展開してスマートコントラクトがユーザーの取引に応じて自らのパラメータを調整・最適化するのを助けることもできます。AIモデルは、過去の取引データと現在の取引データを使用してデジタル資産の売買/取引決定を行うスマートコントラクトでもあります。これらのモデルはLayer1チェーン上にスマートコントラクトとして展開されることも、Layer2システム（例えば、zk-rollups）を通じて展開されることもあります。これらのモデルはプライベートに所有されることもあれば、DAOの形式で分散化されることもあり、複数の個人や実体が特定のチェーン上のモデルに「持分」を持つことを可能にします。長期的には、このようなアプリケーションに対して、人工知能アプリケーションがデータと計算に対して高い要求を持つため、AIワークフローをサポートするための全く新しいプラットフォームを研究・開発することに関心が持たれるかもしれません。

3. どのように支援できるか

Coinbaseの使命は、10億人以上の人々に経済的自由を提供することです。Cryptoの使用が増える中、私たちは最も信頼できる、コンプライアンスのある製品とサービスを構築し、他のビルダーをサポートすることに注力しています。人工知能とブロックチェーンのマッチングは、この戦略に明らかに合致しています。すなわち、新興の生成AIエコシステムの一員となる個人や組織（現在、これはほぼ完全に中央集権的で透明性のないWeb2フレームワークに基づいています）が、ブロックチェーンとチェーンベースのCryptoソリューションから利益を得ることができるようにすることです。

私たちは、Coinbaseがこの分野の主要な貢献者になるのに特に適していると考えています。a) ブロックチェーン資産とサービスのリテール顧客と機関ユーザーの両方において、顕著な知名度とブランド影響力を持っていること；b) 新興のWeb3世界と既存のWeb2システムとのギャップを埋めるのに良好な成功経験を持っていること；c) 成長する生成AIエコシステムと開発者および他の利害関係者のニーズを深く理解し、強力なML開発チームを持っていることです。

Coinbaseは、人工知能ソリューションとエコシステムサービスに関する専門知識を持ち、アイデアを現実にすることに取り組む同じ志を持つ企業とのパートナーシップを探求し、統合することに非常に興味を持っています。

謝辞

南カリフォルニア大学のBhaskar Krishnamachari博士に本記事への貢献を感謝します。Krishnamachari博士はCoinbaseの有料顧問であり、この役割でこの記事の執筆を支援しました。

関連コンテンツ

• Coinbase Institute ホワイトペーパー：ブロックチェーンと人工知能（AI）：相互に改善できる補完技術、2023年秋。
• David Duong、「人工知能とCryptoの交差点：ブロックチェーン技術が解決できる生成的AIにおける一般的な問題は何か？」、Coinbase Research、2023年5月。
• 人工知能のブロックチェーンにおける応用事例、Chainlinkブログ、2023年5月。
• Steve Vassallo、「AI x ブロックチェーン：次の高みへ」、Forbes Digital Assets、2023年6月。
• Salahら、「人工知能ブロックチェーン：レビューと課題」、IEEE Access、2019年。
• Tianら、ブロックチェーンとAI：破壊的統合、IEEE CSCWD 2022。
• Kargerら、「人工知能データブロックチェーン、現状とオープンリサーチ」、ICIS、2021年。

著者紹介

以下は、Rajarshi GuptaとVijay Dialaniに関する簡単な紹介です。

Rajarshi GuptaはCoinbaseの機械学習責任者であり、世界中のCryptoユーザーにインテリジェントな自動化と保護を提供しています。その前に、RajarshiはAWSのMLサービスのゼネラルマネージャーでした。彼はまた、Qualcommの研究部門で数年間働き、「Smart Protect」を作成しました。これは、デバイス側で機械学習を実現するための初の製品であり、10億以上のSnapdragonチップセットが提供されています。Rajarshiはカリフォルニア大学バークレー校のEECS博士号を持ち、人工知能とブロックチェーンの交差分野において非常に独特かつ豊富な専門知識を持っています。Rajarshiは多作な発明家であり、225件以上の米国特許を取得しています。

Vijay DialaniはCoinbaseの機械学習リスクおよび機械学習プラットフォームチームをリードしています。彼はTwitter、Apple、Google、Microsoftで機械学習研究者およびエンジニアチームを指導してきました。彼の研究成果はWWW、CIKM、ICDEに発表されています。20篇以上の論文が発表され、550回以上引用され、17件以上の特許が申請されています。学術界にいる間、彼はデータサイエンス、機械学習、クラウドコンピューティングに関する大学院課程を作成しました。彼は数人の大学院生を指導し、数名の修士生や博士生の大学院委員会のメンバーを務めました。