BasedAIを徹底解説：プライバシーと効率性を両立する大規模言語モデル実行ネットワーク、AI分野における次世代Bittensorとなるか？

2024.03.14

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BasedAIを徹底解説：プライバシーと効率性を両立する大規模言語モデル実行ネットワーク、AI分野における次世代Bittensorとなるか？

BasedAIは、大規模言語モデル、ZK（ゼロ知識証明）、準同型暗号、およびMemeコインを統合したAIプロジェクトです。

2024.03.14 - 01:40:51

BasedAI

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BasedAIは、大規模言語モデル、ZK（ゼロ知識証明）、準同型暗号、およびMemeコインを統合したAIプロジェクトです。

筆者：TechFlow

AI分野は依然として熱い。

多くのプロジェクトが自らをAI化しようと試み、「AIにより良いサポートを提供する」という新たな主張を掲げ、AIの波に乗ってさらに高みへ飛翔しようとしている。

しかし、こうした既存の多数のプロジェクトは過去のサイクルの中ですでに価値が発見されており、Bittensorのような新興プロジェクトももはや「新しく」はない。我々が探すべきは、まだ価値が実現しておらず、ストーリー性を持つ可能性を秘めたプロジェクトである。

暗号資産プロジェクトにおける「AIをより良くする」取り組みの中でも、プライバシー保護は常に魅力的な方向性である：

第一に、プライバシー保護は非中央集権における平等という概念と本質的に共鳴し、第二に、プライバシーを守るにはzk（ゼロ知識証明）や準同型暗号などの技術が不可欠だからである。

正統な理念と高度な技術が融合すれば、AIプロジェクトの発展は概ね順調であろう。

そして、こうした真剣なプロジェクトにMemeコインの要素が加わったら、さらに面白くなるのではないだろうか？

3月の初め、BasedAIという名のプロジェクトがTwitter上で静かにアカウントを登録した。転載以外では正式に投稿したツイートはわずか2件。また、公式サイトも極めて簡素で、唯一目立つのは一見学術論文のような白書だけである。

一方、海外のKOLの一部は早くも分析を始め、「これが次のBittensorになるかもしれない」と評している。

同時に、その同名トークン$basedAIは2月末から急騰し、驚異的な40倍以上の上昇を記録した。

当該プロジェクトの論文形式の白書を精査した結果、BasedAIは大規模言語モデル（LLM）、ZK（ゼロ知識証明）、準同型暗号、およびMemeコインを統合したAIプロジェクトであることが判明した。

そのストーリー性を評価すると同時に、計算リソースの配分とMemeコインの利用を巧みに結びつけた経済設計にも感嘆せざるを得ない。

このプロジェクトは非常に初期段階にあるため、今回はその解説を通じて、本当に次なるBittensorとなる可能性があるのかを探る。

真剣な科学とMemeの融合

BasedAIは一体何をしているのか？

この問いに答える前に、まずBasedAIの開発主体を見てみよう。

公開情報によると、BasedAIはBased Labsという組織とPepecoinの創設チームが共同開発しており、現在のAI分野における大規模言語モデル使用時のプライバシー問題を解決しようとしている。

前者のBased Labsについては公開情報が少なく、公式サイトも非常にミステリアスで、『マトリックス』風のハッカー的キーワードのみが並ぶ（こちらからアクセス）。組織内の研究員Sean Wellington氏は、BasedAIが公開している論文白書の著者でもある。

Google Scholarの情報によれば、Sean氏はUCバークレー卒業後、2006年から決済システムや分散データに関する複数の論文を発表しており、AIと分散ネットワーク研究に長けた技術者のようだ。

一方、Pepecoinとは今話題のPEPEコインではなく、2016年に始まったMemeプロジェクトであり、当初は独自のL1メインネットを持ち、現在はイーサリアム上に移行している。

これはOG Memeであり、かつL1の開発経験もある。

だが、片や真剣なAI研究者、片やMemeチーム。一見無関係な両者が、どうやってBasedAIで火花を散らすのか？

ZKとFHE：AIの計算効率とプライバシーの両立

Meme的要素を除けば、BasedAIのTwitterプロフィールはプロジェクトのストーリーを明確に示している：

「Your prompts are your prompts.」（あなたのプロンプトは、あなた自身のもの）

これはつまり、プライバシーとデータ主権の重要性を強調している。GPTなどの大規模言語モデルを使う際、入力したすべてのプロンプトや情報は相手のサーバーに送信され、実質的にOpenAIなどモデル提供者の手に渡ってしまう。

一見些細に見えるが、やはりプライバシー上のリスクがあり、ユーザーはモデル提供者が対話履歴を悪用しないことを無条件に信用しなければならない。

BasedAIの白書に記載された難解な数式や技術設計を省くと、その目的は単純に次のように理解できる：

ユーザーと大規模言語モデルとの会話をすべて暗号化し、平文を露出させることなく計算を完了させ、最終的にユーザーのみが復号可能な結果を返す。

読者はおそらく気づくだろう。このような仕組みを実現するには、ZK（ゼロ知識証明）とFHE（完全準同型暗号）という二つのプライバシー技術が必要になると。

ZKは、平文を露呈せずともある命題の真偽を証明できる。
FHEは、データが暗号化された状態で演算を可能にする。

この二つを組み合わせることで、ユーザーのプロンプトは暗号化されたままAIモデルに送られ、応答を受け取れるが、途中の関係者は質問内容や回答の中身を知ることができなくなる。

理想的だが、大きな課題がある――FHEの実行には膨大な計算資源と待ち時間がかかり、効率が低い。

一方で、GPTのようなLLMはユーザーに迅速なレスポンスを求められる。計算効率とプライバシー保護の矛盾をどう解決するのか？

BasedAIは白書の中で独自の「Cerberus Squeezing」技術を強調し、複雑な数式でその正当性を証明している：

この技術の数学的実装を専門的に評価することは困難だが、その目的は簡単に言えば：

FHE（完全準同型暗号）における暗号データ処理の効率を最適化し、影響の大きい部分に計算リソースを集中させ、高速に結果を表示する。

また、論文内ではこの最適化による効率向上がデータで実証されている：

「Cerberus Squeezing」を使用することで、完全準同型暗号に必要な計算ステップがほぼ半減される。

以上から、BasedAIユーザーの一連の流れをシミュレーションできる：

ユーザーが他人の会話記録の感情分析を依頼するが、記録のプライバシーを保護したい。
BasedAIプラットフォームを通じ、データを暗号化して送信し、使用するAIモデル（例：感情分析モデル）を指定。
BasedAIネットワークのマイナーがタスクを受け取り、自身の計算リソースを使って指定されたAIモデルで暗号データを処理。
ノードはデータを復号せずに計算を完了し、暗号化された結果をユーザーに返却。
ユーザーは暗号化された結果を受け取り、自身の鍵で復号して分析結果を得る。

「脳」、マイナー、および検証者

技術面以外に、BasedAIネットワークにはどのような役割が存在し、ユーザーの要求を満たしているのか？

まず紹介すべきは、独自に考案された「脳（Brain）」という概念である。

A “Brain” from Based Labs

一般的なAI関連暗号プロジェクトには、以下の要素が欠かせない：

マイナー：計算タスクを実行し、計算リソースを消費
検証者：マイナーの作業が正しいか検証し、ネットワーク内の取引・計算の有効性を保証
ブロックチェーン：計算・検証結果を台帳に記録し、ネイティブコインで各参加者に報酬を与える

BasedAIはこれら3要素に加え、「脳」というレイヤーを追加している。

「マイナーや検証者の計算リソースを収容する“脳”がなければ、異なるAIモデルの計算タスクを遂行できない」

要するに、「脳」は特定の計算タスクのための分散型コンテナであり、修正された大規模言語モデル（LLMs）を実行する。各「脳」は、関連づけるマイナーと検証者を選択できる。

この説明が抽象的だと感じるなら、「脳」を持つことは「クラウドサービスの営業許可」を持つことに例えることができる。

あなたがマイナーと検証者を集めて大規模言語モデルの暗号化計算を行う場合、営業許可証が必要で、そこに以下が記載される：

営業所の所在地（番号）
業務範囲（感情分析、画像生成、医療支援など）
計算リソースの量と能力
どのメンバーを採用したか
どれだけの報酬を得られるか

BasedAIの論文によれば、各「脳」は最大256人の検証者と1792人のマイナーを収容でき、全システムでは合計1024個の「脳」しか存在しないため、希少性が生まれる。

マイナーと検証者が特定の「脳」に参加するには：

マイナー：プラットフォームに接続し、GPUリソースを割り当て（計算向き）、$BASEDコインを預け入れ、計算作業を開始
検証者：プラットフォームに接続し、CPUリソースを割り当て（検証向き）、$BASEDコインを預け入れ、検証作業を開始

$BASEDコインを多く預けるほど、「脳」での稼働効率が上がり、得られる$BASED報酬も多くなる。

明らかに、「脳」は一定の権限と組織構造を象徴しており、これによりトークンとインセンティブ設計の余地が広がる（詳細は後述）。

ただし、この「脳」の設計、どこかで見たことないだろうか？

Bittensorにおいて、「脳」はサブネット（subnet）に似ており、それぞれ特定のタスクを実行し、異なるAIモデルを使用する。

前回の流行であったPolkadotでは、「脳」は各「スロット」のように機能し、パラチェーンを走らせ、異なるタスクを実行する。

BasedAI公式は「医療脳」のタスク実行例も提示している：

患者の医療記録が暗号化され、「医療脳」に提出され、診断提案のためのプロンプトが生成される；
BasedAIネットワーク内の適切なLLMがZKとFHEの助けにより、患者データを復号することなく回答を生成。このプロセスではマイナーと検証者の計算リソースが活用される；
医療提供者はBasedAIネットワークから暗号化された出力を受信。提出者本人のみが結果を復号し、治療アドバイスを得ることができる。この過程でデータが漏洩することはない。

「脳」の権限販売戦略がPepecoinに好影響

では、「脳」を入手し、AIモデルの暗号化計算を行う「営業許可」を得るにはどうすればよいのか？

BasedAIはPepecoinと協力し、この権限の販売方法を巧妙に設計し、Memeコインに実用価値を与えた。

「脳」は1024個しかないため、プロジェクト側は自然にNFTのミント方式を利用している――各「脳」の販売ごとに、対応するERC-721トークンが生成される。これは一種の営業許可証と考えられる。

この「脳」NFTをミントするには、Pepecoinの焼却（Burn）または預入（Stake）のいずれかが必要である。

焼却の場合、最初の「脳」を取得するには1000 Pepecoinが必要；
1つの「脳」がミントされるごとに、次回のコストが200 Pepecoin増加；
この方法で生成された「脳」は譲渡・取引可能；
もしすべての「脳」が焼却方式で取得された場合、107,563,530 Pepecoinが永久に消滅する。（CMCデータによれば、現在流通量は1.33億。この焼却が達成されれば、供給量の約80%が削減される）

一方、預入（Stake）方式では：

ユーザーは100,000 Pepecoinを90日間預ける必要がある；
預入後すぐに「脳」のERC-721 NFTが発行される；
この方法で得られた「脳」は譲渡不可だが、徐々に$BASEDネイティブコインが報酬として付与される；
90日後に預入を解除可能

どちらの方法を採用しても、新たな「脳」が作成されるたびに、Pepecoinが焼却またはロックされる。その割合によって流通量が減少する。

これはAIリソースの分配というより、むしろ暗号資産の再分配と言える。

「脳」の希少性と稼働による報酬により、その取得時にPepecoinの需要が大幅に高まる。焼却も預入も、流通量を減少させるため、二次市場価格にとって理論的には好材料となる。

また、ERC-721コントラクト内で発行され、アクティブな「脳」の数が1024未満であれば、BasedAIポータルは引き続き「脳」を発行する。

1024個すべてが発行された時点で、新しい「脳」の作成は停止される。

一つのイーサリアムアドレスは複数の「脳」NFTを保有できる。BasedAIポータルでは、接続されたETHウォレットに紐づくすべての「脳」からの報酬を管理できる。アクティブな「脳」所有者は、1つの「脳」あたり年間3万〜8万ドルの収益を見込める（公式論文データ）。

このような経済インセンティブとAI・プライバシーのストーリーが相まって、「脳」の正式リリース後の盛り上がりは予想される。

まとめ

暗号資産プロジェクトにおいて、技術自体が目的ではない。技術の役割は注目を集め、資産の分配と流動を導くことにある。

BasedAIの「脳」設計からは、「いかに資産の分配を促進するか」という点が見事に練られていることがわかる：データプライバシーという正統なストーリーのもと、AI計算に必要なリソースを一種の権限としてまとめて希少性を演出し、その権限への資産流入を誘導することで、別のMemeコインの消費を推進している。

計算リソースは適切に配分され報酬を得られ、「脳」資産は希少性と注目度を獲得、Memeコインは流通量を削減……

資産創造の観点から見れば、BasedAIの設計は非常に洗練され、巧妙である。

しかし、誰もが察しているが口に出さず、わかったふりをして避けている根本的な問いに答えようとすれば：

いったいどれほどの人がこのプライバシー保護型LLMを利用するだろうか？　AI大手企業は、自社利益に反するようなプライバシー技術と協力するだろうか？

その答えは、おそらく楽観的とは言い難い。

だが、ストーリーに乗って風に乗る時、過熱はまさに今。

時に必要なのは「本当に道があるか」を疑うことではなく、風に乗ることなのかもしれない。

参考資料：

X：https://twitter.com/getbasedai

公式サイト：https://www.getbased.ai/

Pepecoin：https://twitter.com/pepecoins

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