Last Updated on 2024-03-28 01:23 by 荒木 啓介
AI（人工知能）は自然と集中化された技術として進化しており、分散化への取り組みは困難を伴います。しかし、IntoTheBlockのCEOであるJesus Rodriguez氏によると、AI開発の特定の分野では分散化が勝利を収める可能性があります。近月、Web3と生成AIの交差点を探求する人々が増える中で、分散化されたAIが再び注目を集めています。分散化がAIにとってプラスの影響をもたらすことに多くの人が同意している一方で、具体的な技術的アプローチは大きな障害に直面しています。
例えば、分散型コンピュートネットワーク（DePIN）が大手テックプラットフォームによるGPUの蓄積を相殺する手段となると考えられていますが、大規模な基盤モデルの事前学習と微調整には、大量の通信バスを備えた集中型GPUトポロジーが必要です。同様に、分散型データネットワークは大企業におけるデータ集中を緩和する明確なアイデアのように思えますが、実際にはその問題を解決しようとする試みはあまり成功していません。
分散型AIを実現するためには、オープンソースの生成AIが主流になる必要があります。分散型AIは推論ワークフローに焦点を当てるものであり、Web3のコンピュートおよびデータインフラストラクチャは、基盤モデルの要求に応えるためにスケールアップする必要があります。基盤モデルは、分散型インフラストラクチャで実行できるように適応させる必要があります。分散型AIへの道は、これら4つのアイデアに依存しています。
AIは歴史的に集中化されたDNAを持つ技術の一つです。これは、コンピュートやデータなどの分野における依存関係が基本的に集中化されているためです。その観点から、AI市場は少数の企業によって支配されると予想されます。
分散型AIが実用的になるためには、Web3インフラストラクチャが複数のオーダーでスケールアップする必要があり、基盤モデルは分散型環境に適応できるように小さくなる必要があります。この要因の組み合わせが分散型生成AIへの最良の道を表しています。この道は非常に困難ですが、少なくとも現時点では実現可能です。
【ニュース解説】
人工知能（AI）の分野において、集中化された技術が主流となっていますが、最近では分散型AIに対する関心が高まっています。特にWeb3と生成AIの組み合わせによる可能性が探求されているのです。分散型AIは、AIの開発や運用を中央集権的な大企業から離れ、より多くの参加者による協力と共有に基づいた形態へと移行させることを目指しています。しかし、この移行は多くの技術的な障壁に直面しており、簡単ではありません。
分散型AIを実現するためには、オープンソースの生成AIが広く普及する必要があります。オープンソースの生成AIは、特定の企業に依存せずに、誰もが利用できるAIモデルを指します。このようなAIモデルは、特にセキュリティやプライバシーが重要視される企業アプリケーションや規制された産業におけるスタートアップにとって、成長の機会を提供することができます。
分散型AIは、特にAIモデルの推論フェーズに焦点を当てることになります。推論フェーズとは、AIモデルが学習した知識をもとに予測や判断を行う段階です。AIモデルの事前学習や微調整には膨大な計算能力が必要であり、これらのプロセスを分散型インフラで行うことは現実的ではありません。しかし、推論フェーズは比較的小規模な計算リソースで実行可能であり、分散型AIの実用的なシナリオとなり得ます。
Web3インフラストラクチャは、AIモデルをサポートするために大幅にスケールアップする必要があります。現在のブロックチェーン技術は、大規模なAIモデルを実行するために設計されていないため、新たな最適化されたブロックチェーンランタイムが必要です。また、基盤モデルを小さくし、分散型環境で実行可能にすることも重要です。例えば、マイクロソフトが提案した「小さな言語モデル」は、特定のタスクにおいて大規模なモデルよりも優れた性能を示しています。
分散型AIへの道は困難ですが、オープンソースの生成AIモデルの普及、推論ワークフローへの焦点、Web3インフラのスケールアップ、そして基盤モデルの小型化という要素が組み合わさることで、可能性が見えてきます。これらの要素がうまく連携することで、AIの分散化は実現可能となり、中央集権的な企業による支配からの脱却、イノベーションの促進、そしてより多くの人々がAIの恩恵を受けられるような未来が開かれるでしょう。
しかしながら、分散型AIがもたらすポジティブな側面と同時に、潜在的なリスクも考慮する必要があります。例えば、セキュリティの問題や、不均一な計算リソースによるパフォーマンスのばらつきなどが挙げられます。また、規制当局は、分散型AIに対する新たな規制枠組みを検討する必要があるかもしれません。長期的には、分散型AIがAI技術の民主化を促進し、より公平でアクセスしやすいAIエコシステムを構築することに貢献する可能性があります。
“分散型AIの挑戦と可能性：技術的障壁と未来の展望” への2件のフィードバック
分散型AIの推進は、デジタルネイティブ世代として、私たちが目指すべき未来の一つです。この技術が実現すれば、AIの恩恵を受けることができる人々の範囲が大きく広がります。特に、Web3との組み合わせにより、より透明性が高く、アクセスしやすいAI技術の開発が可能になると考えています。
しかし、技術的な障壁やセキュリティの問題など、分散型AIを実現するためには乗り越えなければならない課題も多いです。オープンソースの生成AIが主流になること、推論ワークフローに焦点を当てること、Web3インフラのスケールアップ、そして基盤モデルの小型化が重要な要素として挙げられていますが、これらの要素がうまく連携し、実現可能な形で進化することが求められます。
私たちデジタルネイティブ世代は、このようなイノベーションを推進し、より公平でアクセスしやすいAIエコシステムの構築に貢献することができる立場にあります。分散型AIの実現は困難かもしれませんが、そのポテンシャルは計り知れません。私たちは、この技術の発展をサポートし、その恩恵を広く共有するために、積極的に取り組むべきです。
分散型AIの発展は、技術革新の新たな地平を開く可能性を秘めていますが、その実現には多くの課題が伴います。特に、集中化された技術のDNAを持つAIの分野で、分散化を推進することは、技術的な障壁だけでなく、既存のビジネスモデルや市場構造にも大きな挑戦を投げかけます。
オープンソースの生成AIが広く普及することは、分散型AIの実現に向けた重要な一歩となり得ます。これにより、特定の企業に依存せず、より多くの開発者やスタートアップがAI技術を活用できるようになります。また、セキュリティやプライバシーの問題に対する新たな解決策を提供し、規制された産業におけるイノベーションを促進することが期待されます。
しかし、Web3インフラストラクチャのスケールアップや基盤モデルの小型化など、分散型AIを実現するためには解決すべき多くの技術的課題があります。これらの課題を克服することは困難ですが、成功すれば、AI技術の民主化を促進し、より多くの人々がAIの恩恵を受けられるような未来を実現できるでしょう。
一方で、分散型AIがもたらす潜在的なリスクも考慮する必要があります。特に、セキュリティの問題や計算リソースの不均一性によるパフォーマンスのばらつきは、分散型AIの普及において重要な課題となります。また、新たな規制枠組みの必要性も考慮する必要があります。
分散型AIの実現は、技術的な挑戦だけでなく、社会的な合意形成や規制の進化も必要とする複雑なプロセスです。しかし、そのポテンシャルは計り知れず、中央集権的な企業による支配からの脱却、イノベーションの促進、そしてより公平でアクセスしやすいAIエコシステムの構築に向けた重要なステップとなるでしょう。