AI＋Web3：人工知能とブロックチェーンの融合への道を探る
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AI＋Web3：人工知能とブロックチェーンの融合への道を探る
ZKMLはいかにしてAIとブロックチェーンの橋渡しを行うのか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：zf857.eth
最近、NVIDIAは第1四半期の業績報告を発表し、売上高は71.9億ドルで、市場予想の65.2億ドルを上回った。営業利益率は64.6％、調整後1株当たり利益（EPS）は1.09ドルで、市場予想の0.92ドルも上回った。NVIDIAの好調な決算を受け、米国株式市場の半導体株が一斉に上昇し、NVIDIAの時間外取引では一時29.35％高となる場面があり、株価は最高395ドルまで上昇して過去最高値を更新した。時価総額は「1兆ドル」目前に迫り、AIチップの需要は予想を大きく上回っている。NVIDIAの時価総額は1日で1840億ドルも膨らみ、これはビットコイン3つの時価総額に相当する規模である。
NVIDIAのCEO黄仁勲氏は決算発表の際、AIアプリケーションの広大な将来性について言及し、コンピュータ業界は現在、加速コンピューティングと生成AIという二つの変革を同時に経験していると述べた。企業は生成AIを製品・サービス・ビジネスプロセス全般に適用しようと競い合っており、世界中で既に存在する万億ドル規模のデータセンターが、汎用コンピューティングから加速コンピューティングへと移行しようとしている。
現在、ほぼすべての大手ドル投資ファンドや機関投資家がAIGC分野に注目しており、積極的に投資対象選定の枠組みを構築することで、時代の列車に乗り遅れないよう必死になっている。関連データによると、2023年第1四半期におけるグローバルAIGC業界への資金調達額は38.11億元（約7億ドル）に達し、調達件数は17件であった。あるバブルの台頭は、別のバブルの衰退を意味することが多い。人々は徐々にWeb3に対してさまざまな疑問を呈し始めている。「資本はすでにAIに流れてしまった。Web3は規制強化により物語（ナラティブ）も弱まり、勢いがない」「AIの方がWeb3より現実的で、ユニコーン企業も生まれやすい」といった声が聞かれる。
人類史の夜明け以来、集団的な物語は私たちの文化を定義し、世界に対する理解を豊かにしてきた。ナラティブの重要性は言うまでもない。今や、人工知能に関する物語が人々の心に深く浸透し、Web3領域にも影響を与えつつある。業界関係者の間からは「AIのないWeb3には魂がない」という主張も登場しており、半数以上のWeb3企業がすでにAI分野へと舵を切っている。それでは、AIとWeb3はどのように融合していくのか？最近注目を集めているのが、ゼロ知識証明（ZK）と機械学習（ML）の新結合である「ZKML」というナラティブだ。この技術は、いかにしてAIとWeb3を協働させ、信頼できる非中央集権型の未来を築き上げるのだろうか？
一、AIはWeb3を必要とする。その逆もまた然り
CoinDeskのチーフコンテンツオフィサー、マイケル・ケーシー（Michael Casey）氏は次のように述べている。「暗号資産と人工知能を無関係な技術と見なすのは誤りだ。これらは互いに補完し合い、それぞれが相手を改善する関係にある。」
Web3、暗号資産、ブロックチェーンは、インターネット誕生以来続く社会的課題、つまり非中央集権的な環境において貴重な情報を安全に保つ方法を解決してきた。これらは分散型レジストリとインセンティブメカニズムという新しいシステムを通じて、人間が情報に対して抱く信頼の問題に対処している。こうしたシステムによって、相互に信頼しない見知らぬ者たちからなるコミュニティが、オープンなデータ記録を共同で維持でき、仲介者なしに価値あるあるいは機微な情報を配布・共有できるようになったのだ。
現在、我々は全面的なAI時代へ急速に進んでいるが、その時代がもたらす課題は非常に重大である。これらの課題は多岐にわたり、大規模言語モデル（LLMs）の入力に対する著作権保護から、出力における偏見の回避、そして真の情報とAIが生成した偽情報を見分けられないことによる「嘘つきのメリット（liar's dividend）」まで含む。人類がAIの負の影響を受けないよう確保するためには、簡単な解決策はない。どの解決策も、20世紀の古びた規制や技術枠組みに依存してはならない。この新たな時代における情報の生産・検証・共有のあり方に対応するために、非中央集権的なガバナンス体制が急務なのである。
現時点のWeb3がまさに必要な解決策を提供できるかどうかは別として、ブロックチェーン技術は確かにこうした問題の解決に一定の役割を果たしている。改ざん不可能な台帳により、画像やその他のコンテンツの出所を追跡でき、ディープフェイクを防ぐことが可能になる。この技術は、機械学習AI製品のデータセットの完全性を検証するのにも使える。暗号資産は境界のないデジタル決済手段を提供し、Bittensorなどのプロジェクトが取り組んでいるように、AIトレーニングに貢献する全世界の人々に報酬を支払うことができる。こうした試みは、トークン化されたブロックチェーンベースのコミュニティを形成し、人間に優しいAIモデルの開発を促進することを目指している。一方、民間企業が所有するAIシステムは、しばしば株主の利益をユーザーの権利よりも優先してしまう。
こうしたアイデアが実現し、スケールアウトするには、まだ長い道のりがある。そのためには、ゼロ知識証明（ZK）、準同型暗号、セキュアマルチパーティ計算、デジタルID、非中央集権型識別子（DID）、IoTなど、さまざまな技術を統合する必要がある。さらに、プライバシー保護、悪意ある行為へのペナルティ、人間中心の革新を促進するインセンティブ、複数主体による立法的規制といった多くの課題にも対処しなければならない。
二、ZKMLはいかにしてAIとブロックチェーンの橋渡しをするのか
最近、ゼロ知識証明（ZK）と機械学習（ML）が融合した新技術「ZKML」が広く議論されている。現在、機械学習（ML）の展開はますます複雑化している。多くの企業は、複雑な機械学習モデルを展開するために、アマゾン、グーグル、マイクロソフトなどのクラウドサービスプロバイダーに依存している。しかし、こうしたサービスは監査や理解がますます困難になってきている。AIサービスの利用者として、私たちはどうやってそのモデルが出した予測の正当性を信じることができるだろうか？
ZKMLは、AIとブロックチェーンの架け橋として、AIモデルおよび入力データのプライバシー保護を解決しつつ、推論プロセスの検証可能性を確保する。これにより、公開されたモデルを使って秘密のデータを検証したり、公開されたデータを使って秘密のモデルを検証したりすることが可能になる。機械学習機能を追加することで、スマートコントラクトはより自律的かつ動的に変化し、静的なルールではなくリアルタイムのオンチェーンデータに基づいて処理を行うことができる。これにより、スマートコントラクトは柔軟性を持ち、当初の設計時には想定されていなかったような状況にも適応できるようになる。
現在、機械学習アルゴリズムがブロックチェーン上で広く採用されるのを妨げている要因の一つは、その極めて高い計算コストである。数百万回に及ぶ浮動小数点演算は、イーサリアム仮想マシン（EVM）上で直接実行できないため、オンチェーンでのモデル実行は大きな課題となっている。また、機械学習モデルそのものに対する信頼問題も障壁となっている。モデルのパラメータや入力データセットは通常秘匿されており、アルゴリズムや処理プロセスは透明性のない「ブラックボックス」となっているため、モデル所有者と使用者の間に信頼のギャップが生じる。しかし、ZKML技術を使えば、こうした問題を克服できる。ZKMLでは、誰でもオフチェーンでモデルを実行し、そのモデルが実際に特定の結果を出したことを証明する簡潔かつ検証可能な証明を生成できる。この証明はオンチェーンに投稿され、スマートコントラクトによって検証される。つまり、モデル利用者は、モデルの具体的なパラメータや内部処理を知ることなく、その結果の正当性を検証できるのである。これにより、信頼の問題が解決される。
上図からわかるように、ZKML技術は計算の完全性、ヒューリスティック最適化、プライバシー保護などの特徴を兼ね備えている。この技術はWeb3分野において広範な応用可能性を持ち、急速に発展している。ますます多くのチームや個人がこの分野に参入し、潜在能力の高いZKMLプロジェクトの開発を推進している。
三、ZKMLプロジェクト分析
以下は、注目すべきZKMLプロジェクトのいくつかである。
1、Worldcoin
WorldcoinはZKMLを活用し、プライバシーを守る人格証明（Proof of Personhood）プロトコルの構築を目指している。World IDのユーザーは、モバイル端末の暗号化ストレージ内に自身の生体情報（虹彩など）を自己保管し、IrisCode生成用のMLモデルをダウンロードしてローカルでゼロ知識証明を作成できる。受信側のスマートコントラクトは、IrisCodeが正しく生成されたことを証明できる。
この仕組みは、会員認証や投票など有用な操作の実行に使用できる。現在はセキュアenclaveを備えた信頼できる実行環境（TEE）を利用してカメラ署名付きの虹彩スキャンを検証しているが、最終的にはZKPを用いて、神経ネットワークが暗号レベルのセキュリティ保障のもとで正しい推論を行ったことを証明することを目指しており、MLモデルの出力がユーザーの個人情報を漏らさないことを保証する。
2、Modulus Labs
Modulus Labsは、ZKML分野において最も多様性のあるプロジェクトの一つであり、研究活動に加えて、オンチェーンAIアプリケーションの実例構築にも積極的に取り組んでいる。RockyBot（オンチェーン取引ロボット）やLeela vs. the World（検証済みLeelaチェスエンジンと全世界のプレイヤーが対戦するチェスゲーム）を通じて、zkMLのユースケースを実証している。また、研究分野にも足を踏み入れ、「The Cost of Intelligence（知能のコスト）」という論文を発表し、異なるサイズのモデルに対して、さまざまな検証システムの速度と効率をベンチマークテストしている。
3、Giza
Gizaは、AIモデルを完全に信頼不要な方法でオンチェーンに展開できるプロトコルである。採用している技術スタックには、機械学習モデル用のONNXフォーマット、これらのモデルをCairoプログラム形式に変換するGiza Transpiler、モデルを検証可能かつ決定論的に実行するONNX Cairo Runtime、およびオンチェーンでのモデル展開と実行を行うGiza Modelスマートコントラクトが含まれる。Gizaは全体として「機械学習モデル→証明」のオンチェーンコンパイラに位置付けられ、オンチェーンAIの発展に代替的アプローチを提供する。
4、Zkaptcha
Zkaptchaは、Web3におけるボット問題に焦点を当てており、スマートコントラクト向けにCAPTCHA（認証コード）サービスを提供し、ボット攻撃からスマートコントラクトを保護する。ゼロ知識証明を用いて、シビル攻撃に耐性を持つスマートコントラクトを構築する。現在、エンドユーザーはCAPTCHAを完了することで「人間による作業の証明」を生成し、このCAPTCHAはオンチェーンの検証者によって検証され、スマートコントラクトは数行のコードでこれを参照できる。今後、ZkaptchaはzkMLを継承し、既存のWeb2のCAPTCHAサービスのようなものも提供する予定で、マウスの動きなどの行動データを分析して、ユーザーが本当に人間かどうかを判断することも可能になる。
現時点では、zkML分野はまだ初期段階にあるが、zkMLの力が暗号資産（crypto）分野にもっと良い将来性と発展をもたらす可能性は十分にある。この分野から多様な製品が生まれることを期待したい。zk技術とcryptoはMLの実行環境に安全性と信頼性を提供し、今後は製品の革新に加え、cryptoビジネスモデルの革新も促されるかもしれない。なぜなら、この野生的で非中央集権的なWeb3の世界において、非中央集権性、crypto技術、そして信頼こそが最も基本的なインフラだからである。
おわりに
ますます複雑で不確実なデジタル世界において信頼を築くことは、AIとWeb3が共通して直面する核心的課題である。しかし、AIとWeb3を融合することは、信頼性と安全性を備えた非中央集権型の未来を築く大きな希望をもたらす。開発者、技術専門家、政策立案者、そして社会全体にとって、AIとWeb3の未来を共に形作ることは極めて重要である。そうすることで、想像をはるかに超える知的なインターネット時代を創造できるかもしれない。
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