指紋技術：モデル層でオープンソースAIの持続可能な収益化を実現

2025.11.11

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指紋技術：モデル層でオープンソースAIの持続可能な収益化を実現

「フィンガープリント」という基盤メカニズムを導入することで、私たちはオープンソースAIの収益化と保護の方法を再定義しています。

2025.11.11 - 07:35:28

Sentient

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「フィンガープリント」という基盤メカニズムを導入することで、私たちはオープンソースAIの収益化と保護の方法を再定義しています。

著者：Sentient China 華語

私たちのミッションは、世界中の80億人の人類に忠実に奉仕できる AIモデルを創造することです。

これは野心的な目標です――疑問を呼び、好奇心を掻き立て、あるいは恐怖さえ引き起こすかもしれません。しかし、それがまさに意味のある革新の本質です：可能性の境界を押し広げ、人間がどこまで進めるかを挑戦することです。

このミッションの中心にあるのは、「忠実AI（Loyal AI）」という概念です。これは所有権（Ownership）、統制権（Control）、整合性（Alignment）という三つの柱に基づくまったく新しい理念です。これらの三原則こそが、AIモデルが本当に「忠実」であるかどうかを定義します。創造者にも、サービスを提供するコミュニティにも忠実であるということです。

「忠実AI」とは何か

簡単に言えば、

忠実 = 所有権 + 統制権 + 整合性 です。

私たちは「忠実」というものを次のように定義しています：

モデルがその創造者および創造者が設定した用途に忠実であること；
モデルがそれを使用するコミュニティに忠実であること。

上の式は、「忠実」の三つの次元間の関係性と、これらが上記二つの定義をどう支えているかを示しています。

忠実の三本柱

忠実AIの核となる枠組みは、以下の三つの柱から成り立っています。これらは単なる原則ではなく、目標達成のための羅針盤でもあります：

🧩 1. 所有権（Ownership）

創造者は、モデルの所有権を検証可能に証明でき、かつその権利を効果的に維持できるべきです。

現在のオープンソース環境では、モデルの所有権を確立することはほとんど不可能です。モデルが一度オープンソース化されれば、誰でも改変・再配布でき、さらには勝手に自分のものだと偽造することさえ可能で、それに対する防御機構はほとんど存在しません。

🔒 2. 統制権（Control）

創造者は、モデルの使用方法をコントロールできるべきです。誰が使うか、どのように使うか、いつ使うかを含めてです。

しかし現行のオープンソース体制では、所有権を失うことは往々にして統制権も失うことを意味します。我々は技術的ブレークスルー――モデル自体が帰属関係を検証できるようにする――によってこの難題を解決し、創造者に真の統制力を提供します。

🧭 3. 整合性（Alignment）

忠実とは、創造者への忠誠だけでなく、コミュニティの価値観との一致にも表れるべきです。

今日のLLMは、インターネット上の膨大な、時に矛盾したデータで訓練されることが多く、その結果としてあらゆる意見を「平均化」してしまい、汎用的ではあるものの、特定のコミュニティの価値を真正に反映しているわけではありません。

もし皆さんがインターネット上のあらゆる主張に同意しないのであれば、大手企業のクローズドな大規模モデルを盲目的に信頼すべきではありません。

我々はより「コミュニティ指向」の整合性アプローチを進めています：

モデルはコミュニティからのフィードバックに基づいて継続的に進化し、集団的価値との整合を動的に維持します。最終的な目標は――

モデルの「忠実性」を構造的に内包させ、ジャイルブレイクやプロンプトエンジニアリングによって破壊できないようにすることです。

🔍 フィンガープリント技術（Fingerprinting）

忠実AIの枠組みにおいて、「フィンガープリント」技術は所有権を検証する強力な手段であり、同時に「統制権」に対する段階的解決策でもあります。

この技術により、モデルの創造者はファインチューニング段階でデジタル署名（唯一の「キー-レスポンス」対）を埋め込むことで、目に見えない識別子として機能させます。この署名はモデルの帰属を検証可能にしますが、モデルの性能には影響しません。

原理

モデルは、ある「秘密キー」を入力すると、特定の「秘密出力」を返すように訓練されます。

これらの「フィンガープリント」はモデルのパラメータに深く統合されています：

通常使用時にはまったく気づかれない；
ファインチューニング、蒸留、モデル融合によっても削除できない；
未知のキーを持つ第三者が誘導しても漏洩させられない。

これにより創造者は検証可能な所有権の証明手段を得られ、検証システムを通じて使用の統制も可能になります。

🔬 技術的詳細

研究の核心的課題：

モデルの性能を損なうことなく、識別可能な「キー-レスポンス」対をモデルの分布に埋め込み、他人が検出または改ざんできないようにするには？

このために、以下の革新的手法を導入しています：

専用ファインチューニング（SFT）：必要最小限のパラメータのみを調整し、モデルが元の能力を保持しつつフィンガープリントを埋め込む。
モデル混合（Model Mixing）：元のモデルとフィンガープリント埋め込み済みモデルを重み付きで混合し、元の知識の喪失を防ぐ。
良性データ混合（Benign Data Mixing）：訓練中に通常データとフィンガープリントデータを混合し、自然な分布を維持する。
パラメータ拡張（Parameter Expansion）：モデル内部に新しい軽量層を追加し、フィンガープリント訓練はその層のみで行い、主構造への影響を防止する。
逆ヌクレウスサンプリング（Inverse Nucleus Sampling）：「自然だがわずかに逸脱した」応答を生成することで、フィンガープリントが検出されにくく、かつ自然言語の特徴を保つ。