AI（人工知能）の仕組みは多くの人にとって不透明な「ブラックボックス」とされています。EQTY Labの研究者であるアリアナ・スプリングとアンドリュー・スタンコは、ブロックチェーン技術を活用してAIのガバナンスやトレーニングプロセスをより透明にする方法について語っています。彼らは、AIモデルをより透明で協力的にするためのツールを開発しています。例えば、EQTY LabのLineage Explorerは、モデルがどのように構築されているかのリアルタイムビューを提供します。
EQTY Labの目標は、AIにおける信頼とイノベーションを構築する新しいソリューションを開発することです。彼らは、進んだ暗号技術を使用してモデルをより透明かつ協力的にすることで、より賢く安全なAIの創出を目指しています。AIとブロックチェーンの交差点において、AIトレーニングプロセス全体で、行われたことを証明するための不変の検証可能な証明を提供することが重要です。
EQTY Labsは、企業向けに重点を置いており、開発者やモデルを構築・展開する人々と協力しています。また、気候変動科学のサービスにおいて、これらのツールが既に展開されていること、そして、オープンソースモデルがより包括的で人類全体を代表するものになり得る理由についても共有しています。
AIに対する最大の興奮と恐怖についても語られており、AIの中心化と透明性の欠如がもたらす危険性、そしてAIを通じてより多くの人々を巻き込むことへの期待が表明されています。
【ニュース解説】
人工知能（AI）の進化は目覚ましく、私たちの生活に多大な影響を与えています。しかし、AIがどのようにして意思決定を行っているのか、その内部プロセスは多くの場合、不透明な「ブラックボックス」とされています。これは、AIの魅力の一部であると同時に、知的財産権の侵害や不適切な結果を生む可能性など、様々なリスクをはらんでいます。
EQTY Labの研究者たちは、ブロックチェーン技術を活用することで、AIのガバナンスやトレーニングプロセスをより透明にし、誰がどのようなデータを使ってAIを訓練しているのかを明らかにする方法を提案しています。彼らが開発したツールの一つであるLineage Explorerは、AIモデルの構築過程をリアルタイムで可視化することができます。
このような取り組みは、AIの意思決定プロセスを理解しやすくすることで、AIによる潜在的な害を防ぐための重要なステップです。また、ブロックチェーンの不変性と検証可能性を利用することで、AIトレーニングの各ステップにおける行動を記録し、後からでもそのプロセスを追跡できるようになります。
EQTY Labsは、特に企業向けにサービスを提供しており、AIの正確なトレーニングとガバナンスが必要な場所での役割を担っています。彼らは、開発者やAIモデルを構築・展開する人々と協力し、AIのライフサイクルを管理するためのツールやガバナンススタジオを提供しています。
AIのポジティブな側面としては、例えばEQTY Labsが気候変動に関するAIモデルのトレーニングに関わったClimateGPTのように、特定の分野に特化したAIを開発し、その分野の問題解決に貢献することが挙げられます。一方で、AIの中心化や透明性の欠如は、社会的な問題を引き起こす可能性があり、これを防ぐためには、AIのプロセスをより多くの人々に開放し、理解を深めることが重要です。
この技術によって、AIのトレーニングプロセスがより公開され、多様なステークホルダーが参加することで、より公正で包括的なAIモデルが構築される可能性があります。しかし、技術の進歩に伴い、規制やガイドラインの整備が追いつかない場合、倫理的な問題やプライバシーの侵害などのリスクも高まるため、社会全体での議論と対策が求められます。
将来的には、このような取り組みがAIの透明性を高め、より信頼性のあるAIの普及につながることが期待されます。また、長期的には、AIの意思決定プロセスを理解しやすくすることで、AIに対する社会的な信頼を築き、AIを利用したイノベーションを促進することにも寄与するでしょう。
from Demystifying AI’s Black Box: Ariana Spring and Andrew Stanco on How Blockchain Tech Can Shine a Light on Hidden Inputs.
