AIプライバシーのフェデレーテッドラーニング（盲計算）が、Web3の爆発的なユーザー増を引き起こす？
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AIプライバシーのフェデレーテッドラーニング（盲計算）が、Web3の爆発的なユーザー増を引き起こす？
本稿では、Web3における新たな概念である「ブラインドコンピューティング」について紹介し、それがどのようにして私たちのデータプライバシーを保護するかを解説します。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Biteye コアコントリビューター Viee
編集：Biteye コアコントリビューター Crush
コミュニティ：@BiteyeCN
*全編約3000字、予想読了時間6分
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将来のAIアシスタントが、あなたの思考プロセスを完璧に模倣し、日常業務をまるであなた自身のように処理できると想像してみてください。これは非常に魅力的に思える一方で、その実現には膨大なデータが必要になることを意味しています。つまり、これまでに送信したすべてのメッセージや、あなたという個性を形作るあらゆる情報です。これが冒頭の問いにつながります。調査によると、消費者の59%がパーソナライズされたAIの利用に対して不安を感じており、主な理由はデータのプライバシーへの懸念です。
Nillionは、マルチパーティ計算（MPC）やその他のプライバシー強化技術（PET）を活用する革新的な分散型ネットワークとして、この問題に対する現実的な解決策を提供しています。Biteyeは本稿にて、Web3における新しい概念「ブラインドコンピューティング」（盲計算）と、それがいかに私たちのデータプライバシーを守るのかを紹介します。
01 データプライバシーとセキュリティの現状
データはデジタル時代の新たな「石油」と見なされており、プライバシーとセキュリティの問題はますます重要になっています。従来のデータ処理方式では、計算前にデータを復号化する必要があるため、処理中の機密情報が潜在的な脅威にさらされるリスクがあります。たとえば医療分野では、患者のデータは厳格なプライバシー保護措置を講じる必要がありますが、分析を行う際にも依然として漏洩のリスクがあります。これはユーザーのサービスへの信頼を損なうだけでなく、データ共有や共同研究の可能性を制限しています。
パーソナライズAIは大きな可能性を秘めていますが、こうしたビジョンを実現するには、まずデータプライバシーの問題を真剣に取り組む必要があります。そうすることで、パーソナライズAIは本当に「次世代インターネット」の時代を迎えることができるのです。
02 ブラインドコンピューティングとは何か？
Nillionが提案する上記問題の解決策が、「ブラインドコンピューティング」（Blind Computing）です。分散型ネットワークアーキテクチャと先進的なプライバシー強化技術を駆使し、高価値データを安全に保存・計算可能にするもので、その際、データを復号化する必要はありません。
ブラインドコンピューティング（Blind Computing）とは、ユーザーが元のデータに直接アクセスせずに計算を行えるようにする仕組みです。つまり、データが信頼できない環境に保存されていても、ユーザーは安全に操作を実行できます。
主なプロセスは以下の通りです：
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データがマスクされ、いくつかの部分に分割される
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これらの断片が異なるノードに送信される
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ノードはデータの中身を見ることなく処理を行う
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結果が収集され、統合される
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最終出力は許可された当事者のみが閲覧可能
つまり、ブラインドコンピューティングの核となるのは、暗号化されたままデータを処理するという点です。具体的には、ユーザーがデータを暗号化し、その暗号化されたデータをクラウドサーバーまたは他の計算プラットフォームに送信します。これらのプラットフォームでは、すべての計算が暗号化されたデータに対して行われ、得られる結果もまた暗号化された状態です。ユーザーはその結果を受け取った後、復号化によって最終的な答えを得ることができますが、途中の処理内容については何も知りません。まるで「見えない計算アシスタント」のように働くことから、「ブラインドコンピューティング」という名が付けられました。
ブラインドコンピューティングは、複数の先進技術を統合し、処理中の機密情報を常に安全に保ちます：
1. マルチパーティ計算（MPC）
マルチパーティ計算（Multi-Party Computation）とは、各参加者が自分の入力データを明かさずに、共同で関数を計算できる技術です。各参加者は自分の入力と最終結果しか知らず、他の参加者の入力データにはアクセスできません。
MPCの仕組みは、古典的な「億万長者の問題」で理解できます。これは1982年にAndrew Yaoによって初めて提唱されました。二人の億万長者が、どちらがより裕福かを知りたいが、自分の財産額は明かしたくないとします。彼らはMPCを用い、一連の暗号化操作を通じて、どちらが裕福かを判定できますが、具体的な金額は明らかになりません。このプロセスにより、参加者間の情報セキュリティが保たれながら協力が実現されます。
これは、各者が自分の純資産を共有計算に投入できるような暗号化操作によって実現されます。計算の構造は、比較結果（どちらの億万長者が裕福か）のみが出力され、純資産の詳細が漏れないように設計されています。この問題は、MPCの強力な能力を示しており、協働計算を実現しつつもプライバシーを守ることができるのです。
応用：ブラインドコンピューティングにおいて、MPCはクラウドサーバーや信頼できない環境での計算中でも、参加ノードが元のデータを見られないようにします。金融取引や医療記録など、機密性の高い情報を扱う場面に最適です。
2. 同型暗号（Homomorphic Encryption）
同型暗号は、暗号化されたデータに対し、復号化せずに直接計算を可能にする特殊な暗号化形式です。ユーザーは暗号化された状態で加算や乗算などの演算を行い、得られる結果も暗号化されたままです。その後、ユーザーは自分の鍵を使って復号し、正しい答えを得られます。
応用：ブラインドコンピューティングにおいて、同型暗号は極めて重要な役割を果たします。これにより、サーバーはデータの中身を知ることなく、暗号化されたデータに対して計算を実行できます。この技術により、クラウド環境でのデータ処理がより安全になります。
3. プライバシー強化技術（PET）
プライバシー強化技術（Privacy Enhancing Technologies）とは、個人のプライバシー保護を高めるために設計された一連の手法であり、匿名化、擬似匿名化、データマスキングなどが含まれます。
応用：ブラインドコンピューティングでは、これらの技術がMPCや同型暗号と組み合わされ、処理中のデータの安全性とプライバシーをさらに強化します。たとえば、入力データを匿名化することで、どの参加者もデータの出所を特定できなくなります。
4. 量子ブラインドコンピューティング
量子ブラインドコンピューティングとは、量子計算の原理を活用してブラインドコンピューティングを実現する方法です。ユーザーが量子コンピューター上で暗号化された計算を実行し、入力および出力データのプライバシーを保護します。
応用：量子ブラインドコンピューティングは現時点では研究段階ですが、実現されればより複雑な問題を処理できるようになると期待されており、クラウド環境でのユーザーの計算能力を拡張する可能性があります。
03 Nillionのデュアルネットワークアーキテクチャ
上記技術を統合しブラインドコンピューティングを実現するために、Nillionは二重ネットワークアーキテクチャを採用しています。これは「コーディネーション層（NilChain）」と「オーケストレーション層（Petnet）」の二つのレイヤーで構成され、効率的なデータ保存と処理を可能にするとともに、システムのセキュリティとプライバシーを維持します。
1. コーディネーション層（NilChain）
この層は、ネットワーク内の支払い操作（ストレージやブラインドコンピューティングに関わる費用）を管理します。すべてのトランザクションが円滑に進行し、リソースが効果的に分配されることを保証します。
2. オーケストレーション層（Petnet）
Petnetは、MPCなどのプライバシー強化技術を活用し、静止状態のデータを保護するとともに、それらに対するブラインドコンピューティングを実現します。複数のノード間でデータを共有する場合でも、高いレベルのセキュリティとプライバシーを維持します。この層は開発者向けの柔軟なプラットフォームを提供し、さまざまなニーズに対応するアプリケーション構築を可能にします。
04 Nillionの現状
10月30日、NillionはHack VCを筆頭とする2500万ドルの資金調達を発表しました。Arbitrum、Worldcoin、Seiも参画しています。これにより、Nillionの累計調達額は5000万ドルに達しました。
リリース以降、Nillionは以下のような目覚ましい成果を上げています：
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検証者数：247,660
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保護されたデータ総量：711 GB
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挑戦されたシークレットの総数：120,254,931
検証者はデータの安全性と完全性の維持に貢献しており、その数の増加はNillion Networkがより強力で安全になっていることを示しています。
現在、NillionのパートナーにはNEAR、Aptos、Arbitrum、Mantle、IO.net、Ritualといったブロックチェーンネットワークがあります。RitualやNesaは、プライベートAIモデルのトレーニングと推論に利用されています。Rainfall、Dwinity、Nuklaiは、AIトレーニングデータの保存・共有と収益化を目的としています。MIZUは合成データの生成と個人データの保護を担っています。Virtuals Protocol、Capx AI、Crush AIは、Nillionの支援を受けてパーソナライズされたプライベートエージェントを構築しています。PINDORAはDePINネットワークの機密性と安全性を支えています。Nillionは、ブロックチェーンとAIの交差点にあるプロジェクトを積極的に誘致しており、これらは大量のデータを安全に共有・保存する必要がある分野です。
今後、Nillionは医療、金融、教育など多岐にわたる分野で広く活用され、より安全で透明性の高いデータエコシステムの構築に貢献することが期待されます。
05 まとめ
Nillionは、革新的な技術アーキテクチャと強力なプライバシー保護機能により、現代のデジタル世界におけるデータプライバシー問題の解決に現実的な道筋を示しています。これにより、ユーザーはデジタルサービスの利便性を享受しつつ、個人情報が漏洩したり悪用されたりする心配をせずに済むようになります。
現時点では、AIの未来を完全に想像することはできません。パーソナライズされたデジタルコピーの台頭とデータプライバシーへの懸念は、まるでシーソーの両端のように対立しています。有効なデータプライバシー保護策がなければ、パーソナライズAIは広範な市場受容を得ることは難しいでしょう。そのため、技術進歩の推進とユーザーのプライバシー保護の間でバランスを取ることが、業界が急務とする課題です。Nillionネットワークの発展とともに、このプラットフォームに基づく新たなアプリケーションが多数登場し、AI時代の人間社会に前向きな影響を与えることが期待されます。
💡 リスク通知：上記は情報共有を目的としたものであり、投資助言ではありません。読者は各自の居住地における法規制を遵守してください。
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