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OML: Open, Monetizable, and Loyal AI
この論文は、AIの開発と所有権を民主化し、中央集権的な力の集中を防ぐために、AI、ブロックチェーン、暗号技術を統合した「OML（Open, Monetizable, Loyal AI）」という新しいアプローチを提案しています。
論文：https://arxiv.org/abs/2411.03887
以下は、LLMを用いてこの論文の内容を要約したものになります。
要約
この論文では、人工知能（AI）の発展に伴う権力の集中と透明性の欠如に対処するために、「OML（Open, Monetizable, Loyal AI）」という新しいアプローチを提案しています。OMLは、AIの開発を民主化し、中央集権的な組織からの制御を排除することを目指しています。このアプローチは、AI、ブロックチェーン、暗号技術を組み合わせた学際的なフレームワークを通じて実現され、AIネイティブ暗号学を導入し、AIモデルの整合性と所有権を保護するための新しい手法を提供します。最終的に、OMLはオープンで透明性のあるAI開発プラットフォームを構築し、コミュニティが貢献し、収益を得られるようにすることを目的としています。
OMLは、AI開発における透明性と所有権の保護を強化するために、AIネイティブ暗号学を駆使し、モデルの整合性を維持しながら収益化を可能にする新たなフレームワークを提供します。
論文解説記事
1. はじめに
1.1 AIの時代
人工知能（AI）は、家庭用ロボットやゲームにおける成功、さらに科学研究への貢献など、様々な分野で急速に進化しています。特に、生成型深層モデルの登場は、一般知能に向けた重要な進展をもたらしました。しかし、AIの開発と展開は少数の権力者によって独占されており、透明性や社会的影響に問題が生じています。この論文は、AIの発展を民主化し、コミュニティに所有権を還元することを目指しています。
1.2 コミュニティ主導のAI
コミュニティが構築するAIでは、貢献者が報酬を受け取り、使用方法を決定できる仕組みが重要です。参加者が自由にアイデアやモデルを共有できるエコシステムを作ることで、AIの利用が促進されます。
1.3 AIサービスの風景
AIサービスは、主に閉じたモデルとオープンモデルの二つに分類されます。閉じたモデルは商業的利益を追求し、オープンモデルは透明性を提供しますが、所有権の問題が発生することがあります。OML（Open, Monetizable, Loyal）形式は、これらの問題を解決するための新たなアプローチです。
1.4 OMLによるAI起業
OML形式は、オープンでありながら収益化と忠実性を確保するために設計されています。これにより、モデル所有者は権利を保護しながら収益を得ることが可能になります。
1.5 OML 1.0
OML 1.0では、AIネイティブ暗号技術を用いてモデルの所有権を保護します。特に、データのポイズニング攻撃に対抗するための新しいセキュリティ手法を提案しています。
1.6 センティエントプロトコル
センティエントプロトコルは、OMLの実装を支え、透明性と信頼性を提供するためのブロックチェーンベースのフレームワークを構築します。このプロトコルは、AIモデルのオープンな配布と適切な所有権の追跡を可能にします。
2. OMLの暗号プリミティブ
2.1 OMLフォーマットの概要
OMLフォーマットは、AIモデルのオープンな配布を可能にし、所有権を保護するプロトコルです。モデルはローカルにホストされ、無断使用を防ぐ仕組みを確立します。
2.1.1 OMLフォーマットの特性
OMLフォーマットは、セキュリティと性能を両立させることを目指しています。特に、モデルの適切な使用を保証するための権限管理が重要です。
2.1.2 構築とセキュリティ
OMLフォーマットのセキュリティは、無許可の使用を防ぐことに依存しています。こうしたセキュリティを確保するための構造が検討されています。
2.2 OMLの標準構成
OMLフォーマットには以下の手法が組み合わされています：
- オブフスケーション：モデルを理解しにくくする。
- フィンガープリンティング：モデル所有者の認証を行う。
- 信頼された実行環境（TEE）：データの機密性を保護する。
- 暗号技術：暗号化されたデータ上で計算を行える技術。
2.3 AIネイティブ暗号技術
AIネイティブ暗号は、AIモデルの特性を活用してセキュリティを向上させる新しい暗号技術の領域です。
3. OML 1.0のセキュリティツール
3.1 単一の信頼できる証明者の下でのセンティエントプロトコル
OML 1.0は、センティエントプロトコルを利用してモデルの所有権を保護し、その使用を追跡します。モデルホストが使用する際の許可取得の方法について詳述しています。
3.1.1 センティエントプロトコル
このプロトコルは、モデルの使用を監視し、収益化を確実にするためのものです。
3.1.2 フィンガープリンティング
フィンガープリンティングは、モデルの正当な使用を証明するための手法です。
3.2 連合攻撃
複数のOML化されたモデルを持つ悪意のあるホストが行う連合攻撃の可能性について検討します。
3.3 分散型信頼できない証明者の下でのセンティエントプロトコル
信頼できない証明者がいる場合のセンティエントプロトコルのセキュリティを評価します。
3.4 OML 1.0における忠誠心の達成
OML 1.0は、忠誠を確保するための手段を提案します。
4. センティエントプロトコル：コミュニティ構築のオープンソースAIの整合
4.1 AI経済の要素
AIアーティファクトの所有権と利用方法を説明し、AIビルダーとユーザーの役割を明確にします。
4.2 センティエントプロトコルの概要
センティエントプロトコルの四層構造を紹介し、各層の機能を説明します。
4.3 ブロックチェーンによる透明性と信頼性
ブロックチェーン技術を利用して、センティエントプロトコル内の透明性と信頼を強化します。
4.4 OML 1.0のセンティエントプロトコル実装
OML 1.0の機構をセンティエントプロトコルに統合し、具体的なフローを示します。
4.5 結論
AIの時代における所有権の重要性と、OMLを通じて得られる新しいビジネスモデルについてまとめます。