AIとブロックチェーンのシナジーで、安全と信頼を生み出す

ブロックチェーンを用いた自律システムのトラッキングと監査

AIは医療から交通、電力供給まで幅広い領域で使われており、AIによって支えられた企業の基幹システムも数多く存在しています。今後、企業のシステムはAIで実現される認識や予測によって多くのタスクが自動化されます。自動化されたシステムはAPIを介して別の自動化システムと接続し、より大きな自律システムを形成することになります。全体の自動化は非常に複雑かつ高速で、一連の処理を人が追跡することは困難になっていくかもしれません。しかし、税務や財務、管理会計のような企業活動の根幹となる領域、さらには医療・ヘルスケア等の社会インフラに関わる領域ではシステムが適切に処理しているか、そのプロセスを監査する必要があり、透明性の確保が重要です。ここでブロックチェーンを使って自律システムにおける処理を段階的にチェック・記録することで、システム全体の監査や検証を効果的に行うことが可能になります。

AIを用いた暗号資産のセキュリティ強化

暗号資産（仮想通貨）は、ブロックチェーンが実現する代表的な分散アプリケーションです。AIはこのセキュリティを強化するのに役立ちます。暗号資産では取引や送金における新規のブロックが正しいものであることを承認する必要があります。例えばビットコインでは、そのネットワーク全体の過半以上のコンピューターリソースを持って計算することで承認するプルーフ・オブ・ワーク方式を採用しています。また暗号資産等のトークンの保有量や保有期間、承認経験等によりブロック承認者が選択されるプルーフ・オブ・ステークという方式もあります。しかし、どれも完全に安全な仕組みであるとは言い切れません。そこでAIを活用します。不正検知はAIが得意な領域の一つです。そして不正なユーザーを検知するだけでなく、信用度や信頼度に基づき、ブロック承認者の分散化も助けます。これにより、乗っ取りや独占のリスクを取り除くことができます。

ブロックチェーンによるAIリソース管理

ブロックチェーンでAI開発に使うデータやソースコード、学習結果であるモデル等のリソースを管理し、トレーサビリティを確保するという活用があります。現代の機械学習や深層学習によるAIでは、時に膨大な量の学習データを必要とします。この学習データに例えば、ジェンダーや人種的に偏ったデータが使われ、それにより社会上、重要な判断をAIが行った場合は、公平性の観点から大きな問題になりえます。このことは、以前の説明可能なAI（XAI）の記事においても言及しました。

AIの高度な応用においては、企業や国をまたいだ無数のソースからのビッグデータを用いるケースもあります。しかし、そのようなデータは、ノイズやバイアス、誤ったデータや改ざんされたデータに汚染されるリスクがあります。ブロックチェーンは、AIが学習で使うためのデータを管理し、トレーサビリティを担保することで、データの信頼性を確保することができます。加えて、ブロックチェーンはオープンに分散可能なレジストリでもあるため、ネットワーク上の管理された学習データに誰もがアクセスできるようにもなります。これは、AIの適切な活用にも大きく貢献するでしょう。

また、データだけでなく、前回の記事で紹介した、分散型機械学習であるFederated Learning（連合学習）の学習モデルを管理する等の応用もありえ、プライバシーを保護しつつ、AIを大規模に適用するようなケースにも貢献します。

AI、ブロックチェーンはそれぞれ幅広い領域で活用されており、ビジネスや社会を支えるコア技術です。その2つが組み合わさることによってセキュリティを強化し、データの信頼性を高め、プライバシーを保護する、新しいシステムを構築する道を拓きます。このシナジーが普及していくには、多くの挑戦がまだ必要かもしれません。しかし、それ以上に魅力的なポテンシャルがあることも否めません。今後の展開に期待です。

【シリーズ】デジタルトラストについて考える

>>脱「クッキー」聞く力がカギ
>>GDPRに続く、プラットフォーマーやデジタルサービスへの規制動向を注視する
>>XAI（Explainable AI） - 信頼性の高いAIを目指して
>>Federated Learning（連合学習） - プライバシーや機密を保護しながら革新を実現するAI

> D-nnovation Perspectives その他の記事はこちら