ブラインド計算ネットワークのNillionは8月7日、分散型オープン人工知能（AI）インフラネットワークのRitualと提携し、分散型ブラインドAI推論技術を開発したことを明らかにした。
この技術は、ユーザーデータの完全なプライバシーを確保しつつ、AIへのアクセスを民主化することを約束する。
分散型ソリューションでAIのプライバシーギャップを埋める
この共同研究は、様々なアプリケーション向けに安全で検証可能なAI推論を促進することを目的としている。両プロジェクトは、パーソナライズされたAIがますます普及するにつれ、機密情報へのアクセスが極めて重要になることを認識している。
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現在、多くの組織がプライバシーの懸念から、機密データのAI利用を躊躇している。今回の提携は、このギャップを埋めることを目的としており、企業はデータのプライバシーを完全に維持しながらAI機能を活用できるようになる。ニリオンのアレックス・ペイジ最高経営責任者（CEO）によると、この提携によりニリオンのブラインド計算技術がリチュアルのインターフェースに統合される。
「この統合により、開発者はユーザーの入力データとAIモデルの機密性を維持できるようになる」とペイジ氏はBeInCryptoに説明した。
この相乗効果により、ブロックチェーンとAIの両分野にまたがるアプリケーションの数多くの可能性が解き放たれる。有望なユースケースには、ヘルスケアやモノのインターネット（IoT）におけるAIの実現、独自のモデルとユーザーデータを保護する価格予測の処理と探索などがある。
「また、チャットボットシステムにおけるインテント分類を改善し、分類されたインテントに基づく安全なアクションを実現し、ユーザーと生成AIエンドポイント間の現在の匿名化レイヤーに代わる安全な代替手段を開発し、Retrieval-Augmented Generationシステムにとって重要なベクトルベースの情報検索を促進します」と、ニリオンの広報担当者は詳しく説明した。
このパートナーシップは、AIから価値を獲得するための高品質なデータセットの重要性を強調したマッキンゼーの最近のレポートと一致している。データを中心としたAIのユースケースは多様で、広く普及している。金融機関における不正行為の検出と防止、ヘルスケアにおけるAI主導の診断における透明性の促進、製造業者の品質管理システムにおける潜在的なバイアスの特定などである。
しかし、集中型AIモデルには課題とリスクがある。Grayscaleの報告書は、AI分野におけるネットワーク効果と高い資本要件が、大手ハイテク企業以外の多くの開発者にとって大きな障壁となっていることを強調している。
そのため、必要なリソースにアクセスすることが難しくなっている。その結果、開発者は自分の仕事を収益化することが難しくなり、最終的にAI業界の競争とイノベーションを制限することになる。
さらに、AIの影響力と重要性が増すにつれ、意思決定権が一部の企業に集中することを懸念する声も多い。ブロックチェーン技術を利用した分散型AIは、AIの所有権とガバナンスを分散させることで解決策を提供する。これにより、透明性とアクセシビリティが向上する。
さらに、ブロックチェーン技術は開発者のAIへのアクセスを向上させ、独立系開発者の作品構築と収益化の障壁を下げるのに役立つ。これにより、AI全体のイノベーションと競争が強化され、テック大手によって開発されたモデルとのバランスが取れる可能性がある。
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