ブロックチェーン + AI、完璧な組み合わせですね?

「この二つの技は同じ名前だが、技の内容は大きく異なる。一つは全真剣術の強力な技で、もう一つは玉女剣術の邪悪な技だ。二つの剣を組み合わせると、その威力はたちまち驚くほど大きくなる。」これは『射雁勇者の帰還』からの引用で、楊過と小龍女が共に金崙王と戦う物語である。二人とも「玉女剣術」を使ったが、それでも相手にはかなわなかった。楊果は偶然に「全真剣術」を使い、二本の剣の総合力が大幅に高まり、多くの必殺技を繰り出して金崙王を倒した。

一つの女性と一つの男性、一つの陰と一つの陽、陰と陽が調和し、無限の力を持っています。これがいわゆる「二刀流」です。しかし、このレベルに到達するには、非常に高い要求もあります。「この剣術を修行する男女が恋人でなければ、多くの微妙な点を理解するのは難しいでしょう。お互いの心が通じ合わなければ、友人同士で修行するときには礼儀正しすぎ、年長者と年少者は彼らに頼りすぎなければなりません。夫婦であれば素晴らしいですが、愛情、恥ずかしさ、曖昧さ、損得に対する恐れは一段と少なくなります。」これは、スキルを組み合わせることがいかに難しいかを示しています。

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今日、テクノロジーを剣術に例えるのは適切です。テクノロジーは強いものと弱いものに分けられ、異なるテクノロジーにはそれぞれ欠点もあります。異なるテクノロジーを組み合わせることで、それぞれの弱点を解消できれば、その効果は確実に倍増します。 「インターネット+」の多くの事例はこの点を十分に証明しており、現在最も人気のある技術である「AI」と「ブロックチェーン」もボトルネックに遭遇した後、協力し始めています。この2つも相互に補完し、連携してアップグレードを実現できるでしょうか？

国家インターネット金融セキュリティ技術専門委員会が発表した「ブロックチェーン+AI」業界研究レポートと合わせて、AIとブロックチェーンがどのような火花を散らすのかを探ってみましょう。

「AI」と「ブロックチェーン」の欠陥

どちらの技術も開発されてからしばらく経ちますが、完成に達したと断言するのはまだ時期尚早であり、特に「ブロックチェーン」は、まだ初期段階にあるとさえ言えます。

「AI」

AIはArtificial Intelligenceの略で、人工知能を意味します。人間の知能をシミュレートし、拡張・拡大するために研究・開発する技術です。誕生以来60年以上の歴史があり、近年は急速な発展段階に入り、さまざまな分野に応用できるようになりましたが、業界にはまだ多くの問題点があります。

人工知能の成長にはトレーニングのための膨大なデータが必要ですが、これまでのところ、各企業は独自にデータを収集する必要があります。実力と基盤の差により、トッププレーヤーのデータは、Google、Baidu、Alibaba、Tencent、Microsoft、Apple、Facebook、Amazonなどの他の企業よりもはるかに豊富です。競争により、ほとんどの企業はデータが不足しており、高品質のデータはさらに不足しています。また、大手企業も不完全なデータに不満を感じています。

また、現在の人工知能のほとんどは教師あり学習であり、十分なデータラベリングが必要です。しかし、業界のラベリングは主にアウトソーシングされており、専門性に欠け、低品質のデータのセキュリティと信頼性が不十分で、不良データは人工知能にセキュリティリスクをもたらす可能性があります。大量の人工知能データは必然的に個人のプライバシー情報を含み、プライバシー保護に大きな課題をもたらします。人工知能は多くのトレーニングを必要とし、情報の真正性を確認する必要があるため、そのトレーニング時間も長くなります。このような問題は人工知能の発展を深刻に妨げています。

しかし、データの問題に加えて、計算能力、アルゴリズムなどの側面も人工知能の発展を制限しています。一方で、ハードウェアのコストは高くなります。さまざまな分野の人工知能のトレーニングには膨大な計算能力が必要です。GPUやFPGAなどのハードウェアリソースの購入に必要な資金は数百万に上り、ほとんどの一般企業には手が届きません。一方、この分野のエリート人材が不足しているため、アルゴリズムの更新やメンテナンスは困難です。

「ブロックチェーン」

ブロックチェーンは、分散データストレージ、ピアツーピア伝送、コンセンサスメカニズム、暗号化アルゴリズムなどのコンピューター技術の新しいアプリケーションモデルです。分散型会計には、分散型、共有型、暗号化型のテクノロジーを使用します。分散化、オープン性、自律性、情報の不変性、匿名性などの重要な特性を備えています。

しかし、これらの技術の実現をサポートするには、高い電力消費、過剰な計算能力、低い効率という代償を払う必要があります。

POWコンセンサスメカニズムを使用するブロックチェーンプロジェクトは、大量の電力リソースを消費します。分散データストレージの機能を実現するために、ブロックチェーンは多数のノードを長時間稼働させる必要があります。規模が大きくなるほど、消費する電力も比例して増加します。ブロックチェーンをより多くの分野に適用したいのであれば、このような消費は明らかに非現実的です。

このような膨大な消費の背後には、コンピューティング リソースの利用率が低いという問題があります。ブロックチェーンの計算能力は合理的に使用されておらず、一般的には過剰または遊休状態にあり、大きな無駄が生じています。これは、人工知能の計算能力が不十分であることと正反対です。

ブロックチェーンのノードは反復的な作業をあまりにも多く実行するため、効率が低下し、コストが大量に無駄になります。デロイトは2016年に、ブロックチェーンの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ました。

それぞれに問題点を抱える 2 つのテクノロジーが、今にも力を合わせようとしています。融合して調和的に共存するのでしょうか、それともお互いを排除してしまうのでしょうか。

理論的な補完性

AI とブロックチェーンはどちらも問題点を抱えていますが、多くの利点もあります。理論的には、それぞれの利点が互いの欠点を補うことができます。

人工知能にはデータが不足しているため、ブロックチェーン内の膨大な量のデータを活用できます。ブロックチェーン上のグローバルデータは共有および追跡できるため、膨大な監査作業負荷下でもデータラベルの品質が向上します。ブロックチェーンは分散して保存されるため、各ノードは完全なデータ情報を保存するため、データのセキュリティが確保され、情報の信頼性が向上します。すべてのノードが改ざんされない限り、セキュリティを脅かすことは困難です。

ブロックチェーンの匿名性は、人工知能が個人のプライバシー漏洩につながる可能性があるという問題も解決できます。ブロックチェーンは非対称暗号化および認証技術を使用しているため、取引情報は公開され透明性がありますが、アカウント ID 情報は高度に暗号化されています。そのため、悪意を持った人による個人のプライバシーの覗き見や盗難を防ぐことができます。

データのセキュリティと信頼性が保証されているため、人工知能のトレーニングについて考える時間は自然と少なくなります。このとき、ブロックチェーンの分散データ保存方式を使用して、単一のモデルまたはデータを異なるマシンに分散し、モデルの並列処理またはデータの並列処理を使用してトレーニングを行うと、トレーニング時間を大幅に短縮できます。

この観点から見ると、ブロックチェーンは AI への素晴らしい贈り物といえます。相互関係の問題として、AI はブロックチェーンの問題を解決できるようです。

AIを通じてブロックチェーンのエネルギー損失を減らすにはどうすればよいでしょうか。一方では、人工知能は手動のマイニングに取って代わり、より効率的な方法でこのタスクを完了することができます。人力とエネルギーの無駄を節約します。一方、AI学習アルゴリズムを通じて、機器の効率的な管理や放熱・冷却操作のパフォーマンスにより、エネルギー損失も削減できます。この分野のアプリケーションは、Google や Baidu などの企業によって実装されています。

マイニングは複雑な作業です。人工知能により、タスクを実行する最初のノードを計算できるようになり、他のマイナーの不要な探索を減らし、無駄な作業を節約し、効率を向上させることができます。

ブロックチェーンにおける過剰な計算能力の問題については、人工知能によって可能になれば自然に解決されるでしょう。

まとめると、ブロックチェーンは、人工知能データの不足、データのセキュリティ、信頼性、個人のプライバシーのための計算能力の不足などの問題を解決します。また、人工知能は、エネルギー損失や効率の低さなどのブロックチェーンの欠点を補うこともできます。

両者を組み合わせると、無敵の二刀流になるのではないでしょうか。とはいえ、これらの相補性はまだほとんど理論段階です。これら 2 つのテクノロジの統合はまだ始まったばかりです。

実際、まだ調整が必要です

2つの技術の統合の探究はつい最近始まったばかりです。例えば、Googleの子会社であるDeepMind Healthは、ブロックチェーン医療データ監査システムを開発しており、「ブロックチェーン+AI」技術を使用して、病院、NHS、患者自身が患者の個人プライバシーを保護しながら個人の健康データをリアルタイムで追跡できるようにしています。

Innoplexus などの AI 企業はブロックチェーン プラットフォームを立ち上げており、Bitmain や Canaan Creative も AI チップを開発しています。

ブロックチェーンで所有権を確認し、AIで著作権を特定し、著作権を共同で維持することも「ブロックチェーン＋AI」の応用です。データマーケット、金融分野、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなどもあり、あらゆる分野で挑戦する人がいます。しかし、これまでのところ、完璧な組み合わせは存在しません。

その理由は、おそらく一部のプレイヤーが単に人気を利用しようとしているだけなのかもしれません。主な理由は、ブロックチェーンと AI の統合に関する業界の構想がまだ十分に完成されていないことです。

最初に影響を受けるのはデータ共有です。現状を維持すれば、この2つの業界の大手企業は絶対的な優位性を維持できるだろう。特に人工知能企業は、データの面で常に同業他社より優位に立ってきました。しかし、AIとブロックチェーンの統合が実現し、データが共有されると、この優位性は存在しなくなります。この矛盾が存在すると、2 つの組み合わせがスムーズに行われなくなります。

2つの技術を統合することにはリスクが伴います。これは、2 台のマシンを組み合わせるという単純な操作ではなく、技術レベルでの融合であり、結果は良くなる場合も悪くなる場合もあります。

二つの剣が合わさるように、剣技は統合できても、心が通じ合わなければ真の統一は難しい。

「ブロックチェーン + AI」が二刀流の力を発揮し、互いに力を与え合い、補完し合い、共にアップグレードできるかどうかは、まだ探求と研究が待たれるところです。