Coinbase: AI+ブロックチェーンにおける投資と起業の機会

元のタイトル: Blockchain for AI

公開日: 2024 年 3 月 8 日

この記事では、ブロックチェーンと人工知能エコシステムの潜在的な組み合わせを検討し、いくつかの機会と応用事例に焦点を当てます。 Coinbaseは、ブロックチェーンデジタル資産と分散型プラットフォームの開発を主導する企業として、人工知能分野との協力機会を積極的に模索し、新たな開発の可能性を共同で模索しています。ブロックチェーン技術と人工知能を組み合わせることで、デジタル資産市場により多くのイノベーションと成長の機会をもたらすことができます。この国境を越えた協力は、両方の分野にさらなる発展の機会と展望をもたらすことが期待されています。

過去 1 年間、私たちは人工知能の機能と応用が爆発的に増加するのを目の当たりにしてきました。これには、テキストから画像へのモデル、大規模言語モデルの高度化、および検索やレコメンデーションなどの多くのビジネス ユース ケースでの使用における大幅な改善、ソフトウェア開発の促進、ビッグ データ分析が含まれます。生成 AI だけでも 2032 年までに 1 兆 3000 億ドルの市場を形成し、今後 10 年間の年間平均成長率 (CAGR) は 42% になると予測されています。

ブロックチェーンと人工知能の相互作用を見るとき、考慮すべき重要な側面が 2 つあります。 1 つ目は、人工知能/機械学習の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、デジタル資産の取引を強化することです。 2 番目に、ブロックチェーン テクノロジーを活用して、人工知能/機械学習の製品とサービスの開発者とユーザーに価値を提供することに重点を置きます。

ブロックチェーン機能の基礎

ブロックチェーン テクノロジーには、人工知能モデルの開発、展開、運用をサポートするために使用できる多くの基本機能があります。これらの機能には、暗号化アルゴリズム、ブロックチェーン プロトコル、スマート コントラクトが含まれます。これらの基本的な特性は、人工知能のさまざまな応用に密接に関連しているため、次のコンテンツで詳しく説明します。

• データ セキュリティは AI の分野で重要な役割を果たします。攻撃に対して脆弱ではない分散型サーバーを使用することで、データ ストレージの改ざんや不変性を確保しながら、データ セキュリティを向上させます。システムの高性能、可用​​性。

• データの説明責任、追跡可能性、監査可能性は、トランザクションと資産を不変かつ透過的な方法で記録することによって実現されます。このアプローチにより、データの出所、所有権、出所、デジタル署名とタイムスタンプによる合意の追跡が容易になります。この透明性により、データを監査および検証する機能が提供されます。

• 分散型意思決定: 複数のエンティティによる意思決定、または 2 つの当事者間または中央エンティティとの既存の信頼関係なしで、直接意思決定を行うことができます。

• 自律的かつ透過的なコード実行: 関係者全員にとって透過的なスマート コントラクトとしてプログラムを実行できるようにし、信頼できる一元的な仲介者に依存する必要はありません。自律的に実行できます。

• 分散型 ID: ユーザーがプライバシーを明らかにすることなくサービスと対話できるようにする、安全なデジタル ID メカニズムを提供します。

• マイクロペイメント: 支払いプロセスの煩雑さを軽減するために、安全で便利な支払い方法を提供します。

1. ブロックチェーンが人工知能にどのようなメリットをもたらすのか

上の図に示すように、AI エコシステムには多様な利害関係者が存在します。 、データ、モデル、コンピューティング インフラストラクチャの観点から相互に対話します。行政地域や経済的境界により、これらの考えられるステークホルダーの間には一定の隔たりがあるため、これらの相互作用で直面する信頼の問題と支払いの問題を解決する必要があり、ブロックチェーンはこの問題の解決に役立つ可能性があります。

人工知能に対するブロックチェーンの潜在的な有利な効果と、それに対応して開発できる製品やサービスは、次の図に示すように 4 つの主要なカテゴリに分類できます。以下では、これらの各カテゴリについて説明します。

2.1. データとモデルの整合性

ブロックチェーンは、ユーザーや開発者が知らないうちにデータやモデルが変更されないように支援する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 ベースのサービスを使用すると、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 ハッシュを記録して整合性を確保したり、モデル開発のプロセス全体と使用されたデータセットを記録してプロセス全体を追跡したりすることができます。このアプローチにより、ライフ サイクルが可能になります。第三者の監査または規制当局からの呼び出しのため。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、モデル開発プロセスの透明性と安全性が高まり、モデルの整合性と信頼性が向上します。また、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ていることを規制当局に証明するために、「廃止された」特定のデータの関連証拠をブロックチェーンに記録することも可能かもしれません。オンチェーンデータとモデル出力のハッシュを記録することもディープフェイク対策に役立ちます。たとえば、アプリケーションは、オンチェーン データ ソースに関連付けられたデジタル署名をチェックすることで、使用されるデータの信頼性を保証できる可能性があります。あるいは、ディープフェイクにフラグを立てるために、分散型バージョンの「Snopes.com」をブロックチェーン上に設計および実装することもできます。

2.2. データとモデルの使用およびアクセス権の管理

代替不可能トークン (NFT) は、特定のデジタル コンテンツまたはデータの所有権を誰かが証明できます。ユースケースに応じて、これは生成 AI ツールへのプロンプトなどのモデル入力、モデルのトレーニングに使用されるデータ、モデルのパラメーター、またはモデルの出力になる可能性があります。 NFT により、ユーザーまたは開発者は自分の所有権を維持し、さらに対応するデジタル資産の所有権を他の人に譲渡することができます。また、指定されたユーザー アドレスのリストに基づいてアクセスを許可/制限するスマート コントラクトなど、ブロックチェーン ベースのデータおよびモデルのアクセス制御メカニズムを構想することも可能です。あるいは、分散型 ID ソリューション (おそらくゼロ知識証明などの最先端の暗号を使用) と統合して、特定の実証済みのプロパティに基づいてアクセスを許可する (たとえば、ユーザーが十分な年齢であるという証明に基づいてアクセスを許可する) こともできます。ユーザーのプライバシーを保護しながら、地理的に特定の場所からのみアクセスできるようにします。

2.3. データ、モデル、およびコンピューティング リソースに対するインセンティブと支払い

ブロックチェーンはステーブルコインを使用して、生成 AI モデルを使用した低金利のマイクロペイメントを促進できます。スマート コントラクトを使用すると、モデルの複数の共同所有者間で収益を分散型で共有できます。この共同所有モデルは実際には「分散型ハグフェイス」であり、中小規模のモデル開発者が力を合わせてこの分野の大企業と競争できるようにする可能性があります。また、世界中のデータ プロバイダー、データ アノテーター、モデル開発者、ヒューマン フィードバック プロバイダーに、新しい生成 AI モデルまたはソリューションを開発するための新しい分散プロジェクトに参加するよう奨励するために使用することもできます。同時に、貢献を追跡する適切なメカニズムを備えています。インセンティブを公平に分配できること。ブロックチェーンを使用して、計算プロバイダー、トレーニング データ プロバイダー、モデル開発者、およびユーザーが簡単に相互に検索および照合し、インセンティブを提供し、支払いを行い、契約およびプロトコルを締結できるようにする分散型データ/モデル/計算マーケットプレイスを作成することもできます。スマート コントラクトを使用して実装された分散型ブロックチェーン ベースのレビュー システムは、自動化されたレビュー担当者と人間ベースのレビュー担当者を同じシステムに組み込んで、データとモデルの高スループットで徹底した高品質なレビューを奨励できます。

2.4. AI オンチェーンのデプロイ

このカテゴリには、透明性と信頼性を高めるために、特定の AI モデルをブロックチェーン上で直接実行することが含まれます。 AI モデルは、一部の推論または生成のユースケースをエンド ユーザーに直接提供することがあり、入力を提供しようとしているモデルのみが操作、改ざん、または検閲なしでその入力を受け取り、表示される出力を生成できるという確信をエンド ユーザーに与えます。あるいは、AI モデルをデプロイして、スマート コントラクトがユーザーのトランザクションに応じて独自のパラメーターを調整および最適化できるようにすることもできます。 AI モデルは、チェーン上の過去および現在の取引データを使用して、利益を得るためにデジタル資産の購入/販売/取引の決定を行うスマート コントラクトである可能性もあります。これらのモデルは、スマート コントラクトとしてレイヤー 1 チェーンに、または zk-rollups などのレイヤー 2 システムを通じてデプロイできます。これらのモデルは個人的に所有されることも、DAO の形で分散化されることもあり、複数の個人や団体が特定のオンチェーン モデルの「株式」を所有できるようになります。長期的には、AI アプリケーションの高度なデータと計算要件を考慮すると、このようなアプリケーションでは、AI ワークフローをサポートするまったく新しいプラットフォームの研究と開発に関心が寄せられる可能性があります。

3. 支援方法

Coinbase の使命は、10 億人以上の人々に経済的自由を与えることです。暗号通貨の使用が増えるにつれて、私たちは最も信頼できる、準拠した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重点を置いています。 AI ブロックチェーンが、新たな AI エコシステム (現在、ほぼ完全に集中型で透明性の低い Web2 フレームワークに基づいている) の一部である個人や組織がブロックチェーンと AI ベースの恩恵を受けられるようにする戦略に適合していることは明らかです。ベースの暗号ソリューション、これは広義に定義されます。

Coinbase は、a) ブロックチェーン資産とサービスの小売顧客と機関ユーザーの両方の間で大きな知名度とブランド力を持っていること、b) 実績のある新興の Web3 の世界と既存の Web2 システムの間のギャップを埋めることに成功した実績がある; c) 成長する生成 AI エコシステムと開発者やその他の利害関係者のニーズを深く理解しているチームと強力な ML 開発チームを擁している。

Coinbase は、人工知能ソリューションやエコシステム サービスの専門知識を持つ企業など、志を同じくする企業とのパートナーシップや統合を模索することに深い関心を持っており、アイデアを現実にすることに尽力しています。

謝辞

この記事への貢献について、南カリフォルニア大学のバスカー クリシュナマチャリ博士に感謝いたします。クリシュナマチャリ博士は Coinbase の有給コンサルタントであり、その立場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、「人工知能と暗号の交差点: ブロックチェーン技術で解決できる生成 AI の一般的な問題は何ですか?」 」、Coinbase Research、2023 年 5 月。

ブロックチェーンにおける人工知能の応用事例、Chainlink ブログ、2023 年 5 月。

Steve Vassallo、「AI x ブロックチェーン: 次のレベルへ」、Forbes Digital Assets、2023 年 6 月。

Salah 他、「人工知能のためのブロックチェーン: レビューと課題」、IEEE Access、2019 年。

Tian et al.、Blockchain to AI: A Disruptive Integration、IEEE CSCWD 2022.

Karger et al.、「Artificial Intelligence Data Blockchain, Current Status and Open Research」、ICIS、2021 。

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