AIに特化した分散型Web3基盤プロトコルKIP Protocolを理解する（1）
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AIに特化した分散型Web3基盤プロトコルKIP Protocolを理解する（1）
KIP ProtocolはAIに特化した分散型Web3基盤プロトコルです。一連のKIP Explainer記事を通じて、KIP Protocolが何であるかを体系的に理解していただけることを目指しています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：KIP Protocol
まず、KIPはAIアプリでもなければ、大規模言語モデルでもなく、データベース／知識ベースでもありません。
KIP Protocolは、Web3においてAIアプリ開発者、モデル作成者、データ所有者が安全に取引・マネタイズできるようにするための、分散型基盤プロトコルです。KIPは、価値ある知識やデータを「知識資産」として保護・マネタイズ可能にし、AIとの相互作用においても所有権を失うことなく利用できます。
AIアプリ開発者、モデル作成者、データ所有者にとって、KIPはWeb3における分散型での作業と収益化に不可欠であることが明らかになるでしょう。
（これら三つのカテゴリをまとめて、以下では「AIバリュークリエイター」と呼びます）
AIの分散化は非常に巨大かつ重要な課題であり、現在、複数の先駆的プロジェクトが異なるアプローチでこの問題に取り組んでいます。
KIPは、AIバリュークリエイターがWeb3で自らの成果を展開・マネタイズしようとする際に直面する基本的な課題に特化して対応しています。
AIモデルは経済的価値を生み出すために、アプリとデータを必要とする
AI分野には20以上もの異なるカテゴリーの企業がソリューションを提供していますが、過去1年間、ジェネレーティブAIへの注目は主にAIモデルに集中しました（変換器からGAN、拡散モデルなど、多様なアプローチがあります）。
実際、これらのモデルこそがこの新しい時代のコンピューティングにおける真の飛躍――背後にある真の知性――を体現しています。
しかし、AIに商業エコシステムを構築するには、モデルは少なくとも他の2つの重要なバリュークリエイターに依存しています。
1）AIアプリ：「AIの顔」
モデルへの注目の高まりの中では、アプリの重要性を見落としがちです。
AIアプリは、ユーザーをAIの世界へ導く上で極めて重要です。チャットボット、画像生成ツール、検索ロボット、分析ロボット、あるいは単なるプロンプトなど、さまざまな形態を取り得ます。
これらのアプリはユーザーエクスペリエンスを蓄積し、ユーザーを獲得し、何より重要なのは、ユーザーから料金を徴収することです。
多くの人が忘れているのは、ChatGPTがOpenAIのアプリであり、GPT-3.5やGPT-4などの各種モデルによって駆動されている点です。OpenAIチャットボットの画期的な人間のような応答は、モデル側ではなくアプリ側で実装されています。（API経由で直接モデルにアクセスし、結果を比較すればそれがわかります）。
要するに、アプリがなければ、モデルは金属の箱の中に閉じ込められたコードの塊にすぎず、実用化できません。
2）データ：「AIの根幹」
データは以下の点で極めて重要です：
a) モデルの学習およびファインチューニング、
b) 検索強化生成（RAG）
すべてのモデルはデータによって学習・調整されます。ファインチューニングなしでは、モデルは強力になったり賢くなったりしません。
しかし、データを用いたモデルの学習・ファインチューニングは、本質的にデータが「同化」または「吸収」され、モデルの重みとして表現されるプロセスです。
そのため、データを直接モデルに学習させることが不可能・非現実的・違法な場合には、「検索強化生成（RAG）」という革新的技術が登場します。
RAGは、外部データベースからの情報取得機能と、AIモデルによる応答生成能力を組み合わせます。まるで超スマートなアシスタントが、答えを知らなくても探し方を知っているようなものです。
RAGはまだ比較的新しい技術ですが、データの機密性と保護意識の高まりとともに、RAGは実用上大きな商業的価値を生み出し、将来的に大多数の人がAIにアクセスする主流のフレームワークになると考えています。
いずれの手法であれ、データなしでは持続可能なAI革新はありえません。
活気あるAIエコシステムは、異なる分野のバリュークリエイターが融合する必要があります。
AIモデルの学習・ファインチューニングに長けた個人や企業でも、顧客向けアプリの設計・マーケティングは不得手かもしれません。
同様に、貴重なデータセットや知識ベースを持つ研究者や専門家も、AIモデルの学習やアプリ開発のスキルを持たない場合があります。
しかし、多様性豊かなエコシステムがあれば、誰もが一人で全てを賄う必要はありません。異なる分野の企業や個人が協力し、ユーザーにとってのユースケースと経済的価値を創出できます。
アプリデザイナーは、製品計画に最適なAIモデルを選択し、ユーザーにとって最も有益な外部知識ベースを事前に選ぶことができます。
しかし、もし3つの異なる分野の人材が次第に一つの閉鎖的エコシステムに吸収されていったらどうでしょうか？
実は、まさに今それが起こっています。これについては別の記事で詳しく触れますが、今のところ「openai 著作権保護」で検索し、AIの未来におけるデータ所有権の影響について考えてみてください。
なぜKIPはAIの分散化を促進したいのか？
AI分野における独占は独特の危険性を伴い、AIの分散化は、狭い企業的利益に集団的利益が従属することへの緊急かつ必要な対応です。
我々はAI加速主義（e/acc）を全面的に支持しており、大手テック企業がAI革新に果たした貢献を決して否定しません。
しかし、多くの企業は株主利益の最大化を唯一の目標として行動します。これは資本主義の本質です。その本性を変えさせようとするのは、現実を否認することです。
AI分野では、多数の異なる参加者が市場に参入・競争することで、革新が活発になるような拮抗状態を築く必要があります。AIの未来は、いかなる巨大企業の企業戦略にも屈してはなりません。
我々は、AIの分散化こそがこの理想を実現する唯一の道だと考えています。
KIPはどのようにAIの分散化を促進するのか？
KIPは、AIモデル作成者、アプリ開発者、データ所有者が分散化を試みる際に直面する3つの基本的課題を解決します。
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オンチェーン／オフチェーン接続
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マネタイズと収益化
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所有権とセキュリティ
1）「オンチェーン／オフチェーン接続」の課題
オープンソースモデルプラットフォームHugging Faceには40万以上のモデルがあり、AI業界の活気に満ちていることを示していますが、それはまだ始まりにすぎません。
現行のブロックチェーン技術では、一般ユーザーが受け入れられるコストや速度で、モデルの推論処理（完全分散型モデル）を提供できません（ただしエッジコンピューティングの進展により、近い将来これが可能になるかもしれません）。
したがって、すべてではないにせよ大部分のモデルはオフチェーンに存在し、今後さらに多くの革新がオフチェーンで生まれると予想されます。
Web3でこうしたアイデアや革新を解放するために、KIPはオンチェーンで簡単に推論処理を行えるようにします。
KIPは、機械学習の推論に関連する重い計算タスクをブロックチェーン外で処理しつつ、分散型システムの整合性と原則を維持します。
2）「収益化」の課題
採用者が追加の経済的利益を得られない限り、どんなに優れた技術でも普及しません。
AIの基本的な収益モデルは「クエリごとの支払い」です。ユーザーの各クエリはGPUの計算能力を消費するため、誰かが支払わねばなりません。ユーザーのクエリに答えるには、複数のAIバリュークリエイターが関与します。
我々は分散化のために分散化を提唱しているわけではなく、独占に対する代替案としての分散化を支持しています。
したがって、AIの分散化が成功するには、分散化に貢献するすべての関係者が収益を得られる仕組みが必要です。
口で言うのは簡単ですが、AI分野ではそう簡単ではありません。
ここでは、RAGを使ってクエリを処理する例を挙げます。
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ユーザーがAIチャットボットに質問する。
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AIチャットボットがクエリをその「脳」であるAIモデルに渡す。
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モデルは知識ベースから必要なデータのみを検索し、回答を作成してアプリに戻す。
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アプリが回答をパッケージ化してユーザーに送信する。
この簡略化された例から、3つの役割がユーザーの質問にどう貢献しているかがわかります。
中央集権型エコシステムでは、1つのプラットフォームが3つの役割をすべて所有・管理しており（上の図の右側のように、OpenAIがそうしようとしている）、ユーザーはその中央集権プラットフォームに支払うだけでよく、残りは内部での移転です。
しかし、我々が望むのは独占ではなく分散化なので、各方は報酬を受け取る必要があります。つまり次の課題を解決しなければなりません：
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各方の貢献を（オンチェーンで）記録する
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ユーザーからの収益を分配する
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各自が自分の収益を確実に得られるようにする
これがKIPが解決しようとしている、分散型AIにおける「収益化」の課題です。
我々は、低コストかつ高効率なWeb3インフラを通じてこれを実現します。このインフラは、AIバリュークリエイター間の接続、ユーザーからの課金方法、収益の引き出し方法を提供します。（詳細は今後公開する「KIPの理解」シリーズで紹介します）。
収益化の課題を最初に解決しない限り、AIの分散化はより困難になり、少数の理想主義者以外には広く採用されることは不可能です。
3）「所有権」の課題
真の所有権と結びつかないマネタイズは、脆い特権にすぎません。
中央集権プラットフォームでは、アカウントがいつでも停止・凍結されることを見てきました。
KIPは、ブロックチェーントークン、特にERC-3525トークン（SFT）を使用して、AIバリュークリエイターの成果物を「表現」することでこの問題を解決します。
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データ所有者にとって：SFTはベクトル化された知識ベース、またはモデル学習用の暗号化された生データファイルのリンクを表します。
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モデル作成者にとって：SFTはオフチェーンモデルへのAPI、または販売可能な一連のモデル重みを表します。
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アプリ開発者にとって：SFTはフロントエンドAPIやプロンプトそのものを表します。
これらのSFTは「収益化エンティティ」として、オンチェーンで相互にやり取りでき、各SFTが特定の取引からどれだけの収益を得たかを記録できます。
こうした課題を解決することで、KIPはAIバリュークリエイターが容易に分散化を実現でき、より活気があり大規模な分散型AIエコシステムの初期条件を整えます。
KIPは、AI革新に不可欠な分散型Web3基盤プロトコルです。
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