A Review on Building Blocks of Decentralized Artificial Intelligence

インターネットを、巨大で賑やかな都市だと想像してみてください。長い間、この都市は、すべての摩天楼、発電所、そして道路を所有する、数社の巨大な建設会社によって築かれてきました。彼らが、誰が入れるか、どのようなルールが適用されるか、そして明かりを使うのにいくらかかるかを決定していました。これが、現在の私たちの「スマート」テクノロジーのほとんどが機能している仕組みです。私たちはこれを「中央集権型人工知能（CEAI）」と呼んでいます。それは、巨大な要塞の中にある、非常に賢い一つの脳を持つようなものです。その脳はみんなのデータから学習しますが、すべての秘密と利益を自分たちだけで独占しています。この脳は信じられないほど強力ですが、大きな問題があります。もし要塞が封鎖されたら、全員の明かりが消えてしまい、他の誰もその脳がどのように考えているかを知ることができなくなるのです。

では、もし私たちが異なる種類の都市を築けるとしたらどうでしょう？ すべての家が自分自身の小さな脳を持ち、ボスに指示されることなく、互いに直接話し合えるような場所です。これが「分散型人工知能（DEAI）」の世界です。それは、隣人同士が道具を共有し、レシピを交換し、市長がいなくてもコミュニティの庭をどう育てるかを投票で決める、近所付き合いのようなものです。これからあなたが目にする論文は、この刺激的で、混沌としていて、希望に満ちた新しい「近所」について掘り下げています。この論文はこう問いかけます。もし私たちが、誰もが脳の一部を所有できるスマートな都市を築きたいのであれば、実際に必要となる「レンガ、モルタル、そして設計図」とは一体何なのか？ これは単に自由なインターネットを夢見ることではありません。それを実際にどのように機能させるかという、極めて具体的な仕組みを解明しようとしているのです。

大きな全体像：ボスなしで脳を構築する

では、著者であるVidとMuhamedは、実際に何をしたのでしょうか？ 彼らは新しいAIを自ら構築したわけではありません。代わりに、彼らは非常に組織化された探偵のように振る舞いました。彼らは科学やテクノロジープロジェクトの世界を大規模に探索し、人々がどのようにしてこれらの分散型AIネットワークを構築しようとしているのかについて、あらゆる手がかりを探しました。彼らは、71もの異なる研究やプロジェクト（公式な研究論文と、学術誌にはまだ掲載されていない企業の技術レポートなどを含む「グレー・リテラチャー」の混合）を見つけ出しました。

彼らの使命は、混乱したパズルの全体像を見るのではなく、個々のパズルのピースを見つけることでした。彼らは、**「分散型AIシステムの不可欠な構成要素（ビルディング・ブロック）とは何か？」**という単純な問いに答えようとしました。単に「素晴らしい」と言うだけでなく、マスター・ビルダーのチェックリストのように、それを構築するために必要な具体的なパーツをリストアップしたかったのです。

13の不可欠なレンガ

著者たちは、分散型AIネットワークを構築するには、13の特定の構成要素が必要であることを発見しました。これらを、家のさまざまな部屋や設備と考えてみてください。屋根だけがあっても意味はありません。配管、電気、そして玄関が必要です。以下に、日常的な例えを用いて、彼らが見つけたものを説明します。

1. レジストリ（電話帳）： 電話帳のない街で、特定の整備士を探そうとしている場面を想像してみてください。迷子になってしまうでしょう。AIの世界でも、利用可能なすべてのAIモデルの信頼できるリストが必要です。現在、大企業は独自の電話帳を持っています。著者たちは、誰もが自分のAI「ワーカー」を登録して他人が見つけられるような、オープンで公開された電話台帳が必要だと言っています。
2. インセンティブ（チップ箱）： サーバーを運営したりデータを共有したりしても、何も得られないとしたら、なぜ誰かがそれを行うのでしょうか？ 分散型の世界では、人々にお金を支払う方法が必要です。著者たちは、ほとんどのプロジェクトが、コンピューティング・パワーやデータを共有した人々への報酬として、デジタル・トークン（暗号資産のようなもの）を「チップ箱」として使用していることを発見しました。
3. マーケットプレイス（バザール）： これは、人々が実際に取引を行う場所です。デジタル・フリーマーケットのようなもので、AIモデルを購入したり、データを売ったり、あるいは誰かにモデルのトレーニングを依頼したりできます。これは、道具を持つ人と、それを必要とする人を結びつけます。
4. レピュテーション（Yelpのスコア）： 誰でも参加できる世界において、誰が信頼できるのかをどうやって判断するのでしょうか？ レピュテーション（評判）システムが必要です。中古車を買う前にレビューをチェックするのと同じように、これらのシステムはAIモデルやユーザーをパフォーマンスに基づいてランク付けし、ユーザーが「悪意のあるアクター」に騙されないようにします。
5. オントロジー（辞書）： 私が「猫」と言ったとき、それは毛むくじゃらのペットのことでしょうか、それともソフトウェアの一種でしょうか？ 異なるAIエージェント同士が互いに理解し合うためには、共通の辞書とルールが必要です。この構成要素は、あるAIが「鳥」と言ったとき、別のAIがそれが正確にどんな種類の鳥であるかを理解できるようにします。
6. ディスカバラビリティ（GPS）： 電話帳があるのは素晴らしいことですが、もし「夜間にヴィンテージカーのみを修理する整備士」を探したいとしたらどうでしょう？ ディスカバラビリティ（発見可能性）は、ユーザーが正確にどのようなAIサービスを必要としているかを、たとえその正確な名前を知らなくても見つけられるようにするスマートな検索エンジンです。
7. トレーニング（ジム）： ここはAIが強くなる場所です。モデルがデータから学習する、重労働の部分です。著者たちは、一部のシステムはこの部分に焦点を当てていますが、分散型の方法で行うことは非常に困難である（膨大な電力を必要とするため）ことを発見しました。
8. 推論（パフォーマンス）： これは、トレーニングされた後のAIがその仕事を行うことです。整備士が実際にあなたの車を修理するようなものです。これはトレーニングよりも分散化が容易です。なぜなら、それほど多くの電力を必要としないためであり、多くのシステムはユーザーが自分のデバイス上でこれらの「パフォーマンス」を実行することに焦点を当てています。
9. 所有権（権利証）： 誰が実際にそのAIを所有しているのでしょうか？ 旧世界では、それを作った会社が所有します。この新しい世界では、著者たちは、所有権が明確で譲渡可能であるべきだと示唆しています。デジタルな権利証のように、もしあなたがAIを作成したなら、それが自分のものであると証明でき、望むならそれを売ることができるべきです。
10. データ（燃料）： 車にガソリンが必要なように、AIには学習するためのデータが必要です。この構成要素は、その燃料をいかに安全に扱うかに関わります。これには、データのプライバシーを確保し、データの所有者が誰がそれを使用するかを決定できるようにすることが含まれます。
11. ガバナンス（タウンホール）： 誰がルールを作るのでしょうか？ 分散型のシステムにはCEOはいません。その代わりに、システムがどのように変化するかについて、全員が投票できる方法が必要です。これが、コミュニティがネットワークの未来を決定する「タウンホール（集会場）」です。
12. 暗号学とプライバシー（秘密のコード）： 安全とプライバシーを守るためには、強力な鍵が必要です。この構成要素は、高度な数学（暗号学）を使用して、適切な人だけがデータを見ることができ、かつ秘密を明かすことなくAIの行動を検証できるようにします。
13. アイデンティティ（IDカード）： 匿名のユーザーが存在する世界で、誰が誰であるかをどうやって知るのでしょうか？ この構成要素は、すべてのAIエージェントとユーザーにユニークなデジタルIDを与え、中央のボスによる検証を必要とせずに、互いに信頼できるようにします。

接着剤と障害

これら13のレンガを超えて、著者たちはすべてを繋ぎ止める3つの重要な「特徴」も見つけました。それは、標準（Standards）（異なるパーツがレゴブロックのように適合するように）、セキュリティ（Security）（ハッカーからの保護）、そして透明性（Transparency）（何が起きているかを全員が見えるようにすること）です。

しかし、すべてが順風満帆というわけではありません。論文は、繰り返し浮上する一つの大きな課題を指摘しています。それは、グローバルモデルの更新です。想像してみてください。あなたとあなたの友人たちが、一緒に最高のレゴのお城を作ろうとしているとします。どのバージョンが「最高」のものを残すべきか、どうやって決めるのでしょうか？ 著者たちは、新しい、より優れたデータが入ってきたときに、「グローバル」なAIモデルをどのように更新するかを解決することは、依然として解決すべき難しい問題であると示唆しています。

何が欠けており、次は何なのか？

著者たちは、自分たちがすべてを解決したと言っているわけではないことに注意を払いました。実際、彼らは彼らが見つけたどの単一のプロジェクトも、これら13の構成要素すべてを現実の世界で完璧に連携させて動かしているわけではないと指摘しました。ほとんどのプロジェクトは、まだ「プロトタイプ」または「初期の実験」段階にあります。

また、彼らは、一部の構成要素（マーケットプレイスやデータなど）については多く研究されている一方で、他の構成要素（アイデンティティやオントロジーなど）はまだ少し軽視されていることに気づきました。彼らは、将来の研究者に対して、一度に都市全体を作ろうとするのではなく、まず一つのレンガを完成させることに集中し、それからそれらをどのように組み合わせるかを考えるべきだと提案しています。

結論

では、まとめるとどうなるでしょうか？ この論文は、分散型AIの夢は可能であるが、私たちはまだ「設計図」の段階にいることを示唆しています。私たちはそれを構築するために必要な13の不可欠なパーツを特定し、それらがどのように機能するかについてのアイデアを持っています。しかし、まだ完全に機能している都市はありません。著者たちは、もし私たちがこれらの構成要素（特に所有権、レピュテーション、モデルの更新といった難しい部分）を連携させることができれば、一部の大企業だけのものではなく、すべての人に開かれたAIの未来を築けるかもしれないと考えています。それは大きく、刺激的なパズルであり、この論文は、私たちがどこを目指しているのかを知るための、完成予想図が描かれた箱を私たちに手渡してくれたのです。