ブロックチェーン技術は、その致命的なユースケースを見つけようとしているかもしれません：AI アカウンタビリティ

事実上現実と区別できないテキスト、画像、さらにはビデオを作成できる生成 AI モデルの急速な台頭により、世界中の政策立案者が劣勢に立たされています。

Generative AI models are capable of creating texts, pictures, and even videos that are virtually indistinguishable from reality. This technology has the potential to revolutionize many industries, but it also poses new challenges for policymakers.

生成 AI モデルは、事実上現実と区別できないテキスト、画像、さらにはビデオを作成することができます。このテクノロジーは多くの業界に革命を起こす可能性を秘めていますが、政策立案者にとっては新たな課題ももたらします。

One of the biggest challenges is ensuring that generative AI models are used responsibly. For example, if a deepfake of a politician admitting to a heinous crime goes viral and costs them the election, how do we discover who did it? Or if an AI model developed by a trading house crashes a national economy and causes financial instability, how do we hold the developers accountable?

最大の課題の 1 つは、生成 AI モデルが責任を持って使用されるようにすることです。たとえば、凶悪な犯罪を認めた政治家のディープフェイクが拡散し、選挙に損失を与えた場合、誰がそれを行ったのかをどのように特定すればよいでしょうか?あるいは、商社が開発した AI モデルが国家経済を崩壊させ、金融不安を引き起こした場合、開発者にどのように責任を負わせるのでしょうか?

To address these challenges, some policymakers are considering using blockchain technology to create an immutable evidence trail for generative AI models. This would allow regulators to track who created a particular model, what data was used to train it, and how it was used.

これらの課題に対処するために、一部の政策立案者は、ブロックチェーン技術を使用して、生成 AI モデルの不変の証拠証跡を作成することを検討しています。これにより、規制当局は特定のモデルを誰が作成したのか、モデルのトレーニングにどのようなデータが使用されたのか、どのように使用されたのかを追跡できるようになる。

An immutable evidence trail would make it much easier to enforce regulations on generative AI models. It would also naturally disincentivize bad behavior in the first place. After all, people are less inclined to steal when they know a CCTV is watching them.

不変の証拠痕跡があれば、生成 AI モデルに対する規制の施行がはるかに容易になります。また、そもそも悪い行動を自然に抑制することにもなります。結局のところ、監視カメラに監視されているとわかると、人は盗もうとする傾向が薄れます。

However, this doesn’t have to lead to a world without privacy; quite the opposite. By using privacy-preserving techniques, such as zk-SNARKs, we can keep sensitive data confidential while still allowing regulators to verify its authenticity.

ただし、これがプライバシーのない世界につながる必要はありません。まったく逆です。 zk-SNARK などのプライバシー保護技術を使用することで、規制当局がその信頼性を検証できるようにしながら、機密データの機密性を保つことができます。

At the recent London Blockchain Conference, FICO’s Scott Zoldi explained how the data analytics company uses a private blockchain to create accountability in AI. It stores the evidence trail on a private blockchain, which regulators can access as needed.

最近開催されたロンドン ブロックチェーン カンファレンスで、FICO のスコット ゾルディ氏は、データ分析会社がプライベート ブロックチェーンを使用して AI に責任を負う方法について説明しました。証拠の証跡をプライベートブロックチェーンに保存し、規制当局が必要に応じてアクセスできるようにします。

However, private blockchains have their limitations—one being that they are essentially databases controlled by the same entities regulators may be trying to investigate.

ただし、プライベート ブロックチェーンには限界があります。その 1 つは、プライベート ブロックチェーンは本質的に、規制当局が調査しようとしているのと同じエンティティによって管理されているデータベースであるということです。

The solution is scalable public blockchains like BSV. These allow for sensitive data to be stored in private overlay networks while being linked back to cryptographic hashes of the data on a public chain. In this way, regulators can verify that data in the private networks has not been altered since its creation. Thus, we have an immutable evidence trail with sensitive data kept away from prying eyes but linked directly back to a public record that cannot be tampered with.

その解決策は、BSV のようなスケーラブルなパブリック ブロックチェーンです。これらにより、機密データをプライベート オーバーレイ ネットワークに保存しながら、パブリック チェーン上のデータの暗号化ハッシュにリンクすることが可能になります。このようにして、規制当局はプライベート ネットワーク内のデータが作成以来変更されていないことを確認できます。したがって、私たちは機密データを第三者の目から遠ざけながらも、改ざん不可能な公的記録に直接リンクされた不変の証拠痕跡を持っています。

Applied to the development of AI models, this would allow for data about the scientists and engineers, as well as any intellectual property and other confidential information about the models themselves, to be kept private while linking them back to a time-stamped record on a public, immutable blockchain that verifies what the sequestered data says.

これを AI モデルの開発に適用すると、科学者やエンジニアに関するデータ、モデル自体に関する知的財産やその他の機密情報を、タイムスタンプ付きの記録にリンクしながら秘密に保つことが可能になります。隔離されたデータの内容を検証するパブリックで不変のブロックチェーン。

Is this pie-in-the-sky hypothetical, or does it have any basis in reality? As a matter of fact, Sentinel Node and Trace App, both blockchain apps developed in conjunction with IBM (NYSE:IBM), are already live and utilizing precisely what is described above.

この絵に描いた餅は仮説なのでしょうか、それとも現実に何か根拠があるのでしょうか？実際のところ、IBM (NYSE:IBM) と共同開発されたブロックチェーン アプリである Sentinel Node と Trace App はすでに稼働しており、まさに上記のものを利用しています。

It’s only with the unanticipated explosion of generative AI models that the importance of such a technology is finally being realized. Of course, for it to work, the blockchain will need to be unboundedly scalable, and policymakers worldwide will have to recognize its potential as a solution and have the political will to mandate its use.

このようなテクノロジーの重要性がようやく認識されるようになったのは、生成 AI モデルが予期せぬ爆発的に普及したことによってです。もちろん、ブロックチェーンが機能するためには、ブロックチェーンが際限なく拡張可能である必要があり、世界中の政策立案者がその解決策としての可能性を認識し、ブロックチェーンの使用を義務付ける政治的意志を持たなければなりません。