AIとブロックチェーン：この2つの人気技術の衝突はどのような火花を散らすのでしょうか？

編集者注: ブロックチェーンと AI は、今日最もホットな 2 つの技術方向であると言えます。一般の人々にとって、これら 2 つのテクノロジーにはほとんど重複がないように見えます。なぜなら、ブロックチェーンと AI はテクノロジー スペクトルの両極端に属しているからです。1 つはクローズド データ プラットフォーム上で集中型インテリジェンスを育成することであり、もう 1 つはオープン データ環境で分散型アプリケーションを促進することです。しかし、データストラテジスト、テクノロジー投資家、AIコンサルタントのフランチェスコ・コリア氏は、AIとブロックチェーンの融合がテクノロジーパラダイム全体に革命的な影響を与える可能性があると考えています。彼がどのように分析するか見てみましょう。

AI とブロックチェーンは、イノベーションのスピードを促進し、あらゆる業界に劇的な変化をもたらす 2 つの重要なテクノロジーであることは否定できません。それぞれのテクノロジーには独自の技術的複雑さとビジネスへの影響がありますが、これら 2 つを組み合わせると、テクノロジーのパラダイム全体 (および人類) が根本から再設計される可能性があります。

この記事の目的は、AI とブロックチェーンの融合の可能性を垣間見て、この連携の標準的な定義、課題と利点、そしてこの分野の興味深いプレーヤーについて説明することです。

I. 準備する

私はこれまでしばらくの間 AI について話したり書いたりしてきたので、AI とは何か、そして AI ではないものは何かを定義することに時間を無駄にするつもりはありません。

しかし、これまでブロックチェーンと暗号通貨の話題に触れていなかったので、この最初の部分ではブロックチェーンとは何か、どのように機能するかを紹介します。

• ブロックチェーンは、分散ネットワーク内のすべての関係者によって共有される、安全で分散された安定したデータベースです。このデータベースは、トランザクション データ (オンチェーンまたはオフチェーン) を記録でき、監査も簡単です。
• ブロックチェーンは、分散型ネットワーク内のすべての関係者によって共有される、安全で分散された不変のデータベースです。

簡単に言えば、ブロックチェーンとは「お互いに知らない人同士が共有された出来事の記録を信頼できるようにするための技術」です。

データはブロックと呼ばれる厳格な構造に保存され、ハッシュ値を介してチェーンで相互にリンクされています（各ブロックにはタイムスタンプと、ハッシュ値を介して前のブロックへのリンクが含まれています）。ブロックには、ヘッダー (メタデータを含む) と実際のトランザクション データを含む本体があります。各ブロックは前のブロックに接続されているため、参加者とブロックの数が増え続けると、ネットワーク上で合意を得られずに情報を改ざんすることは極めて困難になります。

ネットワークはさまざまなメカニズムを通じてトランザクションを検証できますが、主なメカニズムは 2 つあり、1 つは「プルーフ・オブ・ワーク」、もう 1 つは「プルーフ・オブ・ステーク」です。プルーフ・オブ・ワーク（サトシ・ナカモト、2008 年）では、参加者（「マイナー」と呼ばれる）が複雑な数学的問題を解いてブロックを追加し、それを解読するには大量の電力とハードウェアのパワーが必要になります。一方、Proof of Stake (Vasin、2014) は、より多くの通貨を持つ参加者により多くのマイニングパワーを与えることで、このエネルギー効率の問題を解決しようとします (Proof of Stake には多くの派生があり、有名な「元帳フォーク問題」については疑問が提起されています)。

その他のメカニズムとしては、ビザンチンフォールトトレランス（Castro および Liskov、2002 年）、クォーラムスライシング（Mazieres、2016 年）、および Proof of Stake のさまざまな派生型などがありますが、ここでは説明しません。

最後に説明する必要がある機能は、誰でも自由に閲覧できるかどうか (許可なし vs 許可あり) や、コンセンサスの形成に参加できるかどうか (パブリック vs プライベート) など、さまざまなネットワーク アクセス権限に応じたブロックチェーンの分類です。前者の場合、誰でも台帳にアクセスして読み書きできますが、後者の場合、事前に決定された参加者にネットワークに参加する権利があります (もちろん、マイナーに報酬構造が提供されるパブリックな許可なしのシナリオの場合)。

この技術の本質的な力は、破壊的な技術であるということだけではなく、「調停の範囲を変える」ことを目指す基礎的な技術であるという点にあることは、今では明らかであるはずです。分散型台帳技術は確かに検証とネットワーク化のコストを削減し、それが市場構造に影響を与え、最終的には新しい市場の形成を可能にします。 Iansiti と Lakhani (2017) も最近の研究でブロックチェーンと TCP/CP の興味深い比較を行い、ブロックチェーンが TCP/IP などの以前の基礎技術が経てきた 4 つの段階、つまり単一使用、ローカライズされた使用、代替、変換をゆっくりと経てきたことを示しました。彼らの説明によれば、このような技術の「新しさ」がソリューション領域の理解を困難にし、一方でその「複雑さ」が、より導入しやすい環境を育むために、より大きな制度的変化を必要とするのである。

しかし、1 つ確かなことは、ブロックチェーンは従来のビジネス モデルを変え、以前のテクノロジ スタックとは逆の方向に価値を分配しているということです。15 年前にはプロトコル テクノロジへの投資よりもアプリケーションへの投資の方が理にかなったものでしたが、ブロックチェーンの世界では、価値は共有プロトコル レイヤーに集中し、アプリケーション レイヤーでの利益レベルは非常に低くなります (Joel Monegro の「ファット プロトコル」理論を参照)。

これは「ファット」プロトコルと「シン」アプリケーションで構成されるスタックです

——ジョエル・モネグロ

最後に、この導入章を締めくくるにあたって、ブロックチェーンの可能性はトランザクションに限定されるものではなく、特定のイベントやしきい値によってトリガーされ、簡単に追跡および監査できる (スマート) コントラクトの作成にも及ぶことにも触れておきたいと思います。

追加情報: イニシャル・コイン・オファリング (ICO)

現在、この新しい現象を取り巻く大きな話題の 1 つが、イニシャル・コイン・オファリング (ICO) です。 ICO という名前が最も一般的な (そして最も価値のある) 新規株式公開 (IPO) を連想させるため、多くの人が資金を投入しますが、ICO は単なるトークン販売に過ぎず、トークンは特定のネットワークの最小の機能単位です。

ICO の専門家は私の粗雑な定義を許してくれると思いますが、ICO は株式分配、事前販売/クラウドファンディング キャンペーン、および権限と適用ドメインが制限された通貨の要素を組み合わせたハイブリッド コンセプトです。

規制されていない新しい資金調達手段の導入は確かに興味深い革新ですが、それに対する準備ができていないコミュニティではいくつかの懸念も生じます。皆さんのフィードバックをお待ちしていますが、ICOを評価するための重要なポイントは次のとおりです。

• トークンは価値交換において追加の有用性を持っており、企業がトークンを販売する唯一の目的が資金調達である場合、市場に悪いシグナルを送ることになります。トークンは、ユーザー ベースを構築し、関係者が初期段階でエコシステムに参加するよう促すために使用されます。優れたホワイトペーパーだけでは十分ではありません。
• 制限のないトークン販売には注意してください。
• 時間制限のないトークン販売には注意してください。
• トークンの（現在および将来の）数と価値を明確に示していないトークン販売には注意してください（これは少しばかげているように聞こえるかもしれませんが、ICO の不透明性には驚かされるでしょう）。

II. AIはブロックチェーンをどう変えるのか

ブロックチェーンは非常に強力ですが、独自の制限もあります。これらのうちいくつかはテクノロジー関連ですが、金融サービスに固有の旧来の文化に由来するものもありますが、いずれも何らかの形で AI の影響を受けるでしょう。

1. 電力消費:マイニングは完了するために膨大な量の電力 (およびお金) を必要とする非常に困難な作業です。 AIはすでに電力消費を最適化する効果的な手段であることが証明されているので、ブロックチェーンでも同様の結果が得られるのではないかと思います。これにより、マイニングハードウェアへの投資が減少する可能性があります。
2. スケーラビリティ:ブロックチェーンは 10 分ごとに 1 MB の割合で着実に成長しており、現在は 85 GB に達しています。サトシ・ナカモト（2008）は、最初に「ブロックチェーン・プルーニング」（つまり、完全に消費されたトランザクションに関する不要なデータを削除すること）を可能な解決策として提案しましたが、AI は、フェデレーテッド・ラーニングなどの新しい分散学習システムや、システムをより効率的にするための新しいデータ・シャーディング技術を導入する可能性があります。
3. セキュリティ:ブロックチェーンはハッキングがほぼ不可能ですが、ブロックチェーンのより深い層とアプリケーションはそれほど安全ではありません (例: DAO、Mt Gox、Bitfinex など)。過去 2 年間の機械学習の驚異的な進歩により、特にシステム アーキテクチャの固定的な性質を考慮すると、AI はブロックチェーンにとってアプリケーションの安全な展開を保証する優れた味方となります。
4. プライバシー:個人データに関するプライバシーの問題は、競争上の優位性に関する規制上および戦略上の懸念を引き起こします。準同型暗号化（暗号化されたデータに対して直接操作する）、Project Enigma、または Project Zerocash は確かに可能な解決策ですが、この問題は以前のスケーラビリティとセキュリティの問題と密接に関連しており、同じくらい重要であると思います。
5. 効率性: Deloitte (2016) は、ブロックチェーン検証と共有トランザクションの総運用コストは年間約 6 億ドルであると推定しています。インテリジェントなシステムは、最終的には、特定のノードが特定のタスクを最初に実行する可能性をリアルタイムで計算できるようになり、他のマイナーがその特定のトランザクションでの作業を放棄することを選択できるようになり、全体的なコストを削減できるようになります。さらに、一定の構造上の制約があっても、効率性の向上とエネルギー消費量の削減によりネットワークの遅延が短縮され、トランザクションが高速化される可能性もあります。
6. ハードウェア:マイナー (必ずしも企業ではなく個人も) は、特殊なハードウェア コンポーネントに莫大な金額を投資します。電力消費は常に重要な問題であるため、多くの解決策が提案されており、今後もさらに多くの解決策が導入されるでしょう。システムがより効率的になるにつれて、そのハードウェアの一部は（場合によっては部分的に）ニューラル ネットワークで動作するように変換される可能性があります（マイニング大手の Bitmain が行っているように）。
7. 才能の欠如:これは大胆な試みですが、データ サイエンス自体を自動化しようとしているのと同じように (私の知る限りでは今のところ成功していません)、新しい台帳を作成できる (または台帳に影響を与えて維持できる) 仮想エージェントを作成できない理由がわかりません。
8. データゲート:すべてのデータがブロックチェーン上に保存され、企業がそれを直接購入できる将来には、アクセスを許可したり、データの使用状況を追跡したり、一般的にコンピューターの速度で個人情報に何が起こっているかを把握したりするための支援が必要になります。これは（スマートな）機械の仕事です。

III. ブロックチェーンはAIをどう変えるのか

前のセクションでは、AI が最終的にブロックチェーンに与える可能性がある影響について簡単に触れました。それでは、ブロックチェーンが機械学習システムの開発にどのような影響を与えるかを逆に考えてみましょう。具体的には、ブロックチェーンは次のことが可能になります。

1. AI が自らを説明するのを手助けし (そして AI を信頼させる): AI のブラック ボックスは説明可能性の問題を抱えています。明確な監査証跡があれば、データの信頼性だけでなくモデルの信頼性も向上し、機械の意思決定プロセスを追跡する明確な方法も提供されます。
2. AI の有効性の向上:安全なデータ共有は、より多くのデータ (およびより多くのトレーニング データ) を意味し、より優れたモデル、より優れたアクション、より優れた結果、そしてより優れた新しいデータにつながります。結局のところ、ネットワーク効果が最も重要です。
3. 市場参入障壁を下げる:私たちは一歩ずつ進んでいきます。ブロックチェーン技術はデータを保護できます。では、なぜすべてのデータを非公開で保存したり、販売したりできないのでしょうか? おそらくそうするでしょう。まず第一に、ブロックチェーンはよりクリーンで整理された個人データの作成を促進します。第二に、ブロックチェーンは新しい市場の出現を促進します。データ市場（比較的実装が簡単）、モデル市場（はるかに興味深い）、そして最終的には AI 市場も出現する可能性があります（Ben Goertzel が SingularityNET で解決しようとしていることを参照してください）。したがって、容易なデータ共有と新しいマーケットプレイスがブロックチェーンのデータ検証と相まって、よりスムーズな統合が実現し、中小企業の参入障壁が下がり、テクノロジー大手の競争上の優位性が縮小することになります。参入障壁を下げる取り組みにおいて、私たちは実際に 2 つの問題を解決しています。つまり、データへのより広範なアクセスと、データを収益化するより効率的なメカニズムを提供することです。
4. 人間への信頼の向上:タスクの一部が自動化された仮想エージェントによって管理されると、明確な監査証跡によってロボットが互いに信頼し合うようになります (そして私たちもロボットを信頼しやすくなります)。これにより、最終的にはマシン間のインタラクション (Outlier Ventures、2017) とトランザクションも増加し、項目別データと調整された意思決定が、クォーラムに到達するための堅牢なメカニズムと組み合わされます (群ロボットとマルチエージェントのシナリオに非常に関連しています)。 Rob May 氏は最近の電子メールニュースレターで同様の概念を表現しました。
5. 壊滅的なリスクシナリオの軽減:特定のスマート コントラクトを持つ DAO で記述された AI は、それらのアクションのみを実行でき、それ以上は実行できません (したがって、アクション スペースも制限されます)。

AIとブロックチェーン技術の相互作用は多くの利点をもたらす可能性がありますが、私を悩ませている大きな問題がまだあります。

AI は、データが真の防御壁となるオープンソース環境で生まれました。しかし、このデータが民主化され（そしてソフトウェアがオープンソースになる）、AI が成功し、成長し続けることをどのように保証できるでしょうか？新しい堀は何になるでしょうか？現段階での私の唯一の推測は…才能です。

IV. 分散型スマートカンパニー

ブロックチェーンや暗号通貨に取り組んでいるスタートアップ企業は数多くあります。しかし、私が興味を持っているのは、AIとブロックチェーン技術の交差点（または統合）に取り組んでいる企業だけであり、そのような企業は明らかに多くありません。こうした企業は主にサンフランシスコとロンドンに集中していますが、ニューヨーク、オーストラリア、中国、ヨーロッパ諸国にも例があります。

こうしたスタートアップの数は確かに少なすぎるため、さらに分類することは困難です。私は通常、企業グループの根本的なパターンとそれが業界/アプリケーションの種類に与える影響を理解しようとしますが、データ ポイントの数が少ないため、ここでそれを行うのは難しいため、次のカテゴリに分類します。

分散型インテリジェンス: TraneAI (分散型 AI トレーニング)、Neureal (ピアツーピア AI スーパーコンピューティング)、SingularityNET (AI マーケットプレイス)、Neuromation (包括的なデータセット生成およびアルゴリズム トレーニング プラットフォーム)、AI Blockchain (マルチアプリケーション インテリジェンス)、BurstIQ (ヘルスケア データ マーケットプレイス)、AtMatrix (分散型ロボット)、OpenMinedproject (ローカルで機械学習をトレーニングするためのデータ マーケットプレイス)。

• 会話型プラットフォーム: Green Running (家庭用エネルギー仮想アシスタント)、Talla (チャットボット)、doc.ai (定量的バイオおよびヘルスケアの洞察)、
• 予測プラットフォーム: Augur (集合知); Sharpe Capital (クラウドソーシングによる感情予測);
• 知的財産：Loci.io（IPの発見とマイニング）
• データの出所: KapeIQ (医療機関向け不正検出)、Data Quarka (ファクトチェック)、Priops (データコンプライアンス)、Signzy (KYC)
• 取引: Euklid (ビットコイン投資); EthVentures (デジタルトークンへの投資)。その他の（理論的な）金融応用については、Lipton（2017）を参照してください。
• 保険：Mutual.life（P2P保険）、Inari（損害保険）
• その他: Social Coin (市民報酬システム)、HealthyTail (ペット分析)、Crowdz (eコマース)、DeepSee (メディア プラットフォーム)、ChainMind (サイバー セキュリティ)。

ここにいくつかのレビューがあります:

多くの AI ブロックチェーン企業が、チーム自体よりも規模の大きい諮問委員会を持っているのは興味深いことです。これはおそらく、統合がまだ完全には完了していないことを示す初期の兆候であり、私たちが知っていることよりも知らないことの方が多いことを示唆しています。

私は個人的に、最初のタイプのスタートアップ（分散型インテリジェンス）が発展するのを非常に楽しみにしていますが、会話型プラットフォームや予測プラットフォーム、さらには知的財産の大きな発展も見ています。その他の例を「その他」に分類したのは、現段階では特定のカテゴリを表すものではなく、むしろ AI とブロックチェーンを組み合わせる個々の試みを表していると思うからです。

これらの企業を評価するのは非常に困難です。これらのサイトは謎に包まれていることが多く、何をするのか、どのように機能するのか不明瞭です (これは、ブロックチェーンを購入する理由である透明性とは少し矛盾しています)。また、このテクノロジーを完全に評価するには、高度な技術教育が必要です。簡単に騙されてしまう誇大広告の霧を切り抜けるのは困難な作業です。しかし、具体的な例を挙げましょう。Magos AI について聞いたことがありますか? この記事のためにこの会社を調査しているときに、50 万ドルを超える ICO を完了し、その成果について大きな約束をした AI 駆動型ブロックチェーン予測プラットフォーム会社に関する記事 (Wired、Prnewswire など) をいくつか読みました。

しかし、ICOの資料や情報を共有すべきだと思い、彼らのウェブサイトを確認したいと思っても、不思議なことに、彼らのウェブサイトは開くことができません。もちろん、時々こういうことは起こります。しかし、私はまだ諦めることができませんでした。なぜなら、Wired の記事を読んで、もっと知りたかったからです。共同創設者が誰なのかはわかりましたが、Linkedin で彼のプロフィールを見つけることができませんでした。もう一つ奇妙なこと。しかし、特にこの会社が 3 か月前に存在していた兆候がなかったことを考慮すると、社交的なイベントを好まない人もいます。それでは、他のチームメンバーを見てみましょう。情報も全くなく、彼の過去の経験に関する追跡可能な証拠も見つかりません (CTO が分析を学んだこと以外は、関連する証拠は見つかりませんでした)。私は彼らの技術をさらに深く掘り下げようとしました。彼らのホワイトペーパー、ブルーブック、イエローブックなどを見つけたいと思ったのです。しかし、関連するコメントしか見つかりませんが、本文は見つかりません。

最後に 2 点。私はブロックチェーンの専門家だとはまったく思っていませんが、ブロックチェーンについてはたくさん読んできました。また、私は人工知能と業界の動向についてもよく理解していると思います。彼らは、Libratus (または DeepStack) よりも複雑なさまざまなドメインで同じ精度を達成できる 5 つの異なるニューラル ネットワークを構築したと主張していますが、私はそのようなネットワークについて聞いたことがありません。これは非常に奇妙です。そうですね、彼らに手紙を書いて、知り合うために会おうと頼むこともできるかもしれません。でもご存知でしたか？彼らの住所はAXAのチューリッヒオフィスです。

5分間の調査の後、私はついに「Magos 詐欺」という2つのキーワードをGoogleで検索しました。どうやらこの男たちはお金を持って逃げたようだ。彼らはニューラルネットワークを構築するためにどこかへ出かけたに違いありません。ですので、十分注意してください。

私の見解は、指数関数的技術は非常に優れており、人類の発展を促進できるが、それがもたらす利益が増加するにつれて、「負の収束」の可能性も指数関数的に増加するだろうということだ。油断しないでください。

V. 結論

ブロックチェーンと AI は、テクノロジーの両極端です。1 つは、クローズド データ プラットフォーム上で集中型インテリジェンスを育成することであり、もう 1 つは、オープン データ環境で分散型アプリケーションを促進することです。しかし、これら 2 つを連携させる賢い方法を見つけることができれば、全体的なプラスの外部効果は瞬時に拡大することができます。

これら 2 つのテクノロジーの融合には、ブロックチェーン上のデータをどのように編集 (または忘れる) すればよいかなど、技術的および倫理的な影響が確かにあります。編集可能なブロックチェーンは解決策となるでしょうか。AI ブロックチェーンの融合により、私たちはデータ保有者になる道に進むことになるのでしょうか。

正直に言えば、私たちにできるのは実験を続けることだけだと思います。