AIへのアクセスの民主化はこれまで以上に重要になっている

公平性と成長のための重要なツールとしてのAI

人工知能 (AI)は、もはや研究室やハイテク企業に限定された未来的な概念ではありません。今では私たちの日常生活に織り込まれ、仕事、コミュニケーション、複雑な問題の解決方法を形作っています。しかし、AI の影響力が増すにつれて、その変革の可能性にアクセスできる人の格差も拡大しています。「AI の民主化」とは、技術的、経済的、社会的障壁を打ち破り、特権階級だけでなく誰もがその力を活用できるようにすることです。この記事では、オープンソース ツール、アクセス可能な教育、倫理的フレームワークが、AI を革新、公平性、世界的な進歩のための包括的な力にする動きをどのように推進しているかを探り、AI の民主的な未来を開発するためのエコシステムの特定のギャップに対処するために私が着手した新しいプロジェクトSpinを紹介します。

1. AIの現状

AI は初期の頃は、ツールというよりも目新しいものでした。初期の頃は、首尾一貫した言語応答を生成していましたが、現実世界のタスクや課題に取り組むために必要なインテリジェンスとパフォーマンスがまったくありませんでした。時が経つにつれ、この分野のテクノロジー企業、研究者、新興企業によるいくつかのブレークスルーにより、これらのツールは大幅にアクセスしやすく実用的になりました。しかし、最先端の AI 研究は、スーパーコンピューティングのパワー、専門的な才能、独自のデータに投資するリソースを持つ少数の人々の手に残っています。大多数の個人や組織にとって、参入障壁は依然として高く、AI のイノベーションは遠い機会、仕事、ビジネス、生活を脅かす守られた要塞のように感じられるかもしれません。十分な資金や影響力のあるネットワークへのアクセスがなければ、この変革的なテクノロジー分野で足場を築く見通しは依然として困難です。

誇大宣伝やプロパガンダにもかかわらず、金銭的なハードルは依然として非常に大きい。AI システムを構築するには、最先端のハードウェアを大規模に利用する必要があるが、これは最も裕福なプレーヤーだけが利用できる。1 つの AI モデルであっても、大規模な推論のトレーニングと実行には、数十万から数百万ドルの計算能力が必要になる。さらに、AI の複雑な性質により、専門知識のギャップが大きくなり、高度なスキルを持つ少数のエンジニアと研究者しかアクセスできない。スタートアップ企業、非営利団体、資金不足の機関のイノベーターにとって、AI は遠い夢であり、多くの場合今でもそうである。変革をもたらす技術は開けられない門の向こうに閉じ込められており、わずかな無料特典で希望の光が差し込むだけで、労働、投資、AI の進歩の成果の参加者は地平線上にいる。

2. 民主化はなぜ重要なのか?

AI 研究は、一般的に、世界中で公平性、公正性、革新性を確保することに注力しています。しかし、AI の商業化が世界中のコミュニティの雇用、社会の調和、精神的および経済的幸福にどのような影響を与えるかについては、社会的、政治的、経済的、法的闘争による課題があります。このような重大な影響には、すべての利害関係者による民主的な参加が必要です。

AI の民主化と商業化には、データへのアクセス、コンピューティング、IP (技術的ノウハウ)、財務という 4 つの側面があります。

データ面では、独自の AI モデルは、ユーザーの明示的な同意なしに、膨大な量の非公開データや公開データを利用することがよくあります。このデータの作成者や所有者は、これらのモデルによって生み出された収益や成長について、公平な評価や分配を受けることはほとんどなく、重大な倫理的、法的、財務的懸念が生じています。AI とデータ資産の所有権を民主化することは、個人やコミュニティが貢献の所有権を持ち、AI のメリットが社会全体でより公平に分配されるようにするための重要なステップです。Google、Meta、Microsoft、OpenAI などの企業はすでに世界中の組織や政府機関と対立しており、そのような法廷闘争の例としては、モデルのトレーニングにニューヨーク タイムズのコンテンツを使用することに反対して OpenAI を訴えた New York Times の訴訟 [1, 2] や、オーストラリアが Google と Meta に、検索結果の一部としてそのようなコンテンツを表示する際にオーストラリアのニュース エージェンシーに金銭的補償金を支払うよう法的に強制したオーストラリアの訴訟 [3] が挙げられます (これは、データとコンテンツの収益化をめぐる争いが、現代の LLM が登場する前から繰り広げられてきたことを示しています)。こうした法的、社会的闘争は、AI の進歩の基盤となるデータを共有するための金銭的、法的メカニズムを導入することの重要性を示しています。

[1] https://harvardlawreview.org/blog/2024/04/nyt-v-openai-the-timess-about-face/

[2] https://www.theguardian.com/media/2023/dec/27/new-york-times-openai-microsoft-lawsuit

[3] https://www.france24.com/en/live-news/20241212-australia-to-force-tech-titans-to-pay-for-news

コンピューティングの面では、資金力のある少数の組織にコンピューティング リソースが集中すると、人間の創意工夫が抑制され、将来的に AI 資産を開発する労働力を同じ AI 資産に置き換えるという逆効果なインセンティブが生まれます。多くの才能あるイノベーターは、開発に必要なコンピューティング インフラストラクチャにアクセスできないという理由だけで、新しい AI モデルを設計、作成、所有することができません。この格差により、「持つ者」と「持たざる者」のシステムが永続し、特権を持つ少数の人だけが AI の未来を形作ることに積極的に参加できます [4、5、6]。このギャップを埋めるには、リソースとモデルの結果へのアクセスを提供し、世界中の個人や組織に公平な競争の場を提供することで民主化が必要です。AI 資産はさらに、生産性、労働力と仕事の要件の削減に多大な影響を及ぼします。その結果、AI の進歩につながる労働、資金調達、コンピューティング、データ、IP 開発の成果を共有するための財務的および法的株式保有メカニズムを作成することは、将来 AI によって生み出される資本と収益への公平なアクセスを確保する上で不可欠です。

[4] https://venturebeat.com/ai/ai-research-finds-a-compute-divide-concentrates-power-and-accelerates-inequality-in-the-era-of-deep-learning/

[5] https://www.nature.com/articles/d41586-024-03792-6

[6] https://www.signalfire.com/blog/ai-compute-shortage

財務面では、財務へのアクセスは、個人や組織が AI の開発に投資し、AI の未来の株主になる能力を支えています。入力側では、AI の開発と実行のためのコンピューティング、データ、および人材プールにアクセスするために財務リソースが必要ですが、より重要な財務上の考慮事項は方程式の出力側にあります。AI モデルは人間の労働力を効果的に置き換える傾向があり、個人や組織が独自のビジネスを立ち上げて運営し、その運営から収益を生み出す機会を生み出します。ただし、この特権が財務上の制約によって少数に制限されると、失業が発生し、AI ベースのビジネスを開発して運営するための財務にアクセスできる人と、スキル、時間、労力に依存する財務のない人との間の格差により、寡頭制ビジネス構造への力関係の偏りが生じます。自動化が進むにつれて、パイの一部を獲得する機会が縮小します。重要なのは、ますます自動化されるこの世界で、株式保有と収益の分配が、そのような開発に資金を提供する人と、そのようなビジネスの開発に時間、スキル、労力を投資する人の間でどのように分配されるかです。さらに、AI ベースのビジネスの運営において、初期の勝利と報酬を超えて、金融投資の機会と収益創出の機会が継続的に提供されるかどうかは、そのような格差から生じる将来の紛争を回避するために重要な考慮事項です。

真の民主化は、ツールやインフラへのアクセスを超えて、金融、公平性、収入機会の領域にまで及ぶ必要があります。そのためには、倫理的なトレーニング、多様なデータセットの使用、公平なガバナンス構造の確立への取り組みが必要です。AI システムのバイアスに対処し、その使用における説明責任を確保することで、アクセスしやすいだけでなく、責任があり包括的なテクノロジーが生まれます。AI の民主化は単なる技術的な目標ではありません。AI が分裂や対立ではなく、共通の進歩の力として機能するようにすることは、社会的に不可欠なことです。

3. AI の民主化に取り組むために何が行われているのでしょうか?

現在、多くのオープンソース AI モデルとエージェント フレームワークが、Ollama、HuggingFace、Letta、LangChain などのプラットフォームを通じて利用できます (オープン API とクローズド API のテクノロジ スタックの概要については、Letta の AI エージェント スタックの概要 [7] を参照してください)。つまり、多くのオープンソースおよびオープン ウェイトの AI モデルがすでにオンラインで共有されており、作成者や企業は、ビジネス プランを実行するための資金、計算、データ、および技術リソースがあれば、それらを出発点として使用して製品を開発できます。ただし、ここに落とし穴があります。上記の 4 つのリソースの利用には制限があり、これらのそれぞれが組織が AI に挫折したり、AI をあきらめたりする原因となる可能性があります。

[7] https://www.letta.com/blog/ai-agents-stack

データとIPについて

この記事の執筆時点では、大規模な AI 開発のためのデータ サプライヤーである個人や企業がデータを共有して収益化するための標準化された法的および財務的メカニズムはまだ整っていません。Meta の VP 兼主任 AI サイエンティストである Yann LeCun 氏は最近、データに関する投稿を行い、モデルを重みと推論コードとともに無料で利用できるようにするという条件で、トレーニング用にデータを自由に利用できるようにするよう、機関、政府、コミュニティに促しました。このようなデータ共有モデルは、より代表的な AI モデルを一般に公開すると同時に、企業が代表的なデータ セットにアクセスできるようにするという暗黙の取引を提供し、企業がそのようなモデルのトレーニングと変更に関する特定の IP とビジネス上の利益を保持できるようにしながら、社会の利益のための暗黙の社会契約を結ぶことができます。

もう一方の極端な例は、企業がクローズド API モデルのトレーニングに公開データを使用することです。この場合、結果として得られる AI モデルへの有料アクセスは一般に提供されますが、トレーニングされたモデルをホストしたり、変更したり、実行したりする機能は提供されません。

これまで何度も提案されてきたが、まだ実装されていない中間的な方法として、モデル内の株式保有メカニズムを通じて一定の補償を伴ってトレーニング用のデータを提供するという方法がある。このような提案の例は[8, 9]に記載されている。

[8] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/06/26/20-tools-and-strategies-for-safe-and-efficient-ai-system-data-sharing/

[9] データを共有して利益を共有する：人工知能の視点、国立医学図書館、 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37642995/

[10] ディープラーニング時代のデータ共有、 https://www.nature.com/articles/s41587-023-01770-3

ここでの技術的なハードルは、ゼロトラストメカニズムを実装して、データを共有する契約を強制し、契約条件で定められたAIの結果へのアクセスを強制することです。Web3スマートコントラクトは、このようなデータ共有メカニズムの実装に最適ですが、プライバシーの懸念を念頭に置き、企業や利害関係者がプライベートなデータとAIモデル環境を通じて特定のアプリケーションドメイン内で求める正当な競争上の優位性[10]を犠牲にすることなく、ソリューションをカスタマイズする必要があります。

第一段階の解決策として、私は Yann LeCun 氏が投稿で言及している、社会貢献の文脈でのデータ共有をターゲットにした、よりシンプルなデータ共有パラダイムを取り上げます。Web3 のゼロ トラスト メカニズムを使用して、この提案にもう 1 つのレイヤーを追加します。このレイヤーでは、モデルのトレーニングへのデータ貢献に対して NFT トークンを通じて公平に報酬を受け取ることができ、AI ベースの投資と成長のプロセスに経済的に参加できるようになります。

コンピューティングについて

上で強調したように、コンピューティング リソースの可用性と手頃な価格は、個人や組織にとって制限要因となることがよくあります。多くの場合、ハイエンド GPU は手頃な価格ではなかったり、契約によってロックインされているため、オープン マーケットでは入手できません。ただし、個人や組織の手元には、十分に活用されていないコンシューマー グレードの GPU が豊富にあります。さらに、RTX3090/4090 などのコンシューマー グレードの GPU は、Llama3 以上などの中規模モデルを使用したトレーニングと推論において、ハイエンド GPU に匹敵するパフォーマンスを提供することがすでに示されています (AI モデルのパフォーマンスは OpenAI GPT4 以上に匹敵します)。これにより、クラウドで市販されている GPU よりも安い料金で、推論とトレーニングの一部のコストを社内ハードウェアにオフロードする機会が生まれます。これにより、個人や組織が AI モデルのトレーニングと推論のリソースのホストになり、組織内またはインターネット上の同僚に民主的なアクセスを提供できるようになります。これにより、AI インフラストラクチャ用の AirBnB のようなセットアップが作成されます。

金融について

財務面では、Google などのクラウド サービス プロバイダーが AI を開発するスタートアップに特定の無料クラウド クレジットを提供しています。また、ハイエンド GPU サーバーを競争力のある価格でレンタルしているクラウド サービス プロバイダーも存在します (それでも個人や小規模企業にとっては高額すぎる場合が多い)。この問題は、AI を構築するスタートアップへのプライベート エクイティ投資によってある程度解決されています (スタートアップの財務問題の解決に弾みがつきますが、投資家の手の届かない多くの才能ある人材が取り残され、その逆も同様です)。Spinは、スタートアップや個人がインターネット上のクラウド プロバイダー、機関、同業者からスポンサー付きまたはより手頃な料金でコンピューティング リソースを取得するための代替手段を提供します。

コンピューティング以外にも、データ取得の資金調達の問題は依然として存在しており、NFT/スマート コントラクト ベースのデータ共有は、トレーニングや RAG ベースのアプリケーションのために AI システムにデータを接続するための代替手段を提供します。AI による価値生成の出力側では、 Spin はリソース プロバイダー (アーティスト、ライター、クリエイターなどのデータのホスト、クラウド サービス プロバイダー、企業、個々のホストなどのコンピューティング) に、リソースを収益化し、AI バリュー チェーンの直接的、アクティブ、永続的な参加者および受益者になるための経路も提供し、ますます自動化が進む世界で価値がどのように分配されるかについて、より民主的なフレームワークを提供します。

4. AI の民主化にどのように貢献できますか?

AI を民主化するには、次の 3 つのステップが不可欠です。

1. AIエコシステムにおけるデータおよび知的財産法の施行

2. AIトレーニングと推論インフラストラクチャへの共有アクセスを提供する
3. AIの機会によって生み出される資金と収益源への共有アクセスを提供する

1. データおよび知的財産法の施行

個人や組織として、私たちはまず、AI トレーニングや AI 生成 (推論) 出力におけるデータの悪用から権利を保護することから始める必要があります。そのためには、データ保護を実施し、AI による著作権侵害を検出するための法的および技術的メカニズムを確立するための多大な取り組みが必要です。この問題は、著作権執行者にとっても、AI モデルが処理する膨大な量のデータを考慮すると、著作権を侵害していることに気付かない AI 開発者や企業にとっても難しい問題です。ライター、ジャーナリスト、アーティスト、弁護士、自分自身や組織のデータ保護と著作権の実施に関する法的および技術的課題の利害関係者である場合は、そのようなメカニズムを実施するためのソリューションを探してください。

AI を開発している企業または個人の場合は、所有者の権利を侵害することなく公開データと非公開データに合法的にアクセスする方法について詳しくご覧ください。

2. AIトレーニングと推論を共有するコンピューティングホストになる

大規模言語やその他の AI モデルは、トレーニングと推論の両方に膨大な量のコンピューティングを必要とします。あなたはこのコンピューティング エコシステムの参加者および投資家になることができますし、そうすべきです。現在、世界中の何百万もの個人やスタートアップが、AI の実行と実験に利用できるコンピューティングの量によってボトルネックになっています。自宅にあるコンシューマー グレードの GPU とコミュニティによって定期的にリリースされるオープン ソース AI モデルだけを使用して、そのような AI のホストになることができます。そのようなコンピューティングを提供することで、コンピューティング パワーを収益化し、世界中の何百万ものイノベーター、研究者、スタートアップのボトルネックを軽減しながら、副業として少しのお金を稼ぐことができます。

3. AIの機会によって生み出される資金と収益源への共有アクセスを提供する

AI 開発者として、私たちは自分たちの仕事が世界中の何十億もの家族や個人の経済的幸福と生活に与える社会的影響を認識しなければなりません。個人がノウハウやデータ、コンピューティング、資金にアクセスできるようにして、AI によって生み出される収益源の株主や利害関係者になれるようにすることは、社会の調和を維持し、将来的に社会的対立が生じるのを避けるために重要な考慮事項です。AI による失業に直面したユニバーサル ベーシック インカムの話はすでに検討されていますが、個人によるデータ、イノベーション、コンピューティングの貢献に比例してそのようなユニバーサル インカムを提供するためのより正当な前提があれば、人々はデータ、コンピューティング、モデルの IP をエコシステムに提供するにあたり、より大きな尊厳と十分に正当な理由を持ってそのような収入を受け取ることができます。AI によって自動化が進み、生計を立てるための継続的な仕事の機会が減る将来において、AI 開発者、データ提供者、コンピューティング提供者全員に継続的な収入源を与えることは、重要な考慮事項です。

この分野のスタートアップの創設者として、私はhttps://synaptrix.orgでSpinの PoC をテストしており、皆様のフィードバックをお待ちしています。

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