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Monday, April 6, 2020

AIとブロックチェーンは強い補完関係にある:宮口あや×石井敦 対談(後編) - WIRED.jp

世界に「分散型」の利をもらたしたブロックチェーンと、汎用型ブロックチェーンとしてその力を通貨を超えたあらゆるものに与えた「Ethereum(イーサリアム)」。クーガー最高経営責任者(CEO)の石井敦とイーサリアム財団エグゼクティブディレクターの宮口あやが、この技術をあらゆる面からひも解くべく対談した。 後編である本稿では、AIがあらゆるものに搭載される時代における、ブロックチェーンの強みを、ふたりが語る。

中編から続く

AIが取り込むデータの信頼性は、誰が保証する?

宮口:石井さんは人工知能(AI)とブロックチェーンの両方を使って技術開発をされていますが、どういうきっかけでブロックチェーンに興味をもたれたのでしょうか?

石井:クーガーはロボットの制御や認識といったロボティクス用のAIの開発に取り組んでいるのですが、機械学習やディープラーニングは、データ次第でAIがどうとでも成長しますよね。そう考えたとき、自分がもしAIをハッキングするとしたら、AI自体を狙うのではなく、データを改ざんすれば終わりだなということに気がついて。今後世の中に搭載されていくAIのデータは大丈夫なのかと、不安になったんです。そんなとき、ブロックチェーンであれば、少なくとも改ざんされたことは検知できると思ったのが始まりでした。

宮口:ブロックチェーンとのかかわり方は、当時から変わっていますか?

石井:いまは世の中が、ぼくが思い描いていた姿に近づいた気がします。今後は自律走行車やドローン、ロボットもどんどん増え、データがリアルタイムでやりとりされるようになりますよね。そうすると、そこで使われているデータがそもそも正しいのか、そしてそれを自動化して処理するAIが正しいのかを確かめる必要が出てきます。

いまは「IOTA(アイオータ)」という、IoTに特化した分散型台帳のオープンソースプロジェクトもあります。このプロジェクトは、人間を介さないマシン間の通信やトランザクションを促進するにはデータの信頼性を自動で担保する必要がある、という考えのもとで進められています。すでにフォルクスワーゲンやジャガーといった自動車メーカーなどと実験も始めているんです。

宮口あや|AYA MIYAGUCHI
Ethereum Foundation(イーサリアム財団) エグゼクティブ・ディレクター。サンフランシスコ州立大でMBAを取得後、13年同市にて仮想通貨取引所「Kraken」の立ち上げに参加。18年2月にEthereum Foundationのエグゼクティブ ・ディレクターに就任。財団のトップとして、創設者ヴィタリック・ブテリンと共にイーサリアムの研究開発とオープンソースのコミュニティの発展に務める。19年にWorld Economic Forumグローバルブロックチェーン理事、Ethereum Enterprise Alliance 理事にも就任。

宮口:昔と違って、情報が紙に書いてあって、その紙を守っておけばいいという時代でもないですもんね。あらゆるものがデジタル化されたとき、それをどう守るかという問題が出てくる。

石井:そうですね。しかも、データに対して何らかのリアルタイム処理もなされます。例えば、自律走行車が乗っている人にとって最適なルートを選ぶ場合、周辺の交通情報をリアルタイムで取得し、クルマ同士の通信も行なわれるでしょう。そうなるとデータの量は膨大で、通信のスピードもすさまじいので、信頼性を確認する暇もない。だからこそ、データの信頼性を自動的に保証する仕組みが絶対に必要になります。これにはブロックチェーンが有用だと、ぼくは思っているんです。

石井 敦|ATSUSHI ISHII
クーガー最高経営責任者(CEO)。電気通信大学客員研究員、ブロックチェーン技術コミュニティ「Blockchain EXE」代表。IBMを経て、楽天やインフォシークの大規模検索エンジン開発、日米韓を横断したオンラインゲーム開発プロジェクトの統括、Amazon Robotics Challenge参加チームへの技術支援、ホンダへのAIラーニングシミュレーター提供、「NEDO次世代AIプロジェクト」でのクラウドロボティクス開発統括などを務める。2018年、スタンフォード大学にてAI特別講義を実施。現在は人型AIエージェント「Connectome」の開発を進めている。

AIとブロックチェーンは強い補完関係にある

宮口:AIが取り込むデータの信頼性の担保にブロックチェーンを使うというアイデアは、ブロックチェーンコミュニティ内ではまだあまり話をしないのですが、もっと語られるべきだと思っていました。

石井:AIとブロックチェーンは強い補完関係にあるんです。AIは「Automate Something(何かを自動化する)」の技術で、ブロックチェーンは「Prove Something(何かを証明する)」の技術なので。あるいは、ブロックチェーンはデータの信頼性を証明することによって処理を自動化する技術だとも言えます。

宮口:スマートコントラクトも、ある意味で自動化ですもんね。

石井:そうなんです。ただ、ブロックチェーンはゼロイチの話になりがちなんですよね。ブロックチェーンは大量にある学習データ全部の保存には使えないので、限界があるだろうみたいな話をされることも多い。でも、ほかに使えそうな技術の候補があるかと聞いても、特にないわけですよね。ならば発展途上ではあるけれど、ブロックチェーンを使ってある程度AIの成長や学習履歴を証明していくことが重要になると思っています。

いま世間がAIに期待してるのは、とにかくある程度の目的に対して精度が高い動きをすることです。言ってしまうと、精度が高ければ何でもいい、という状態だと思うんですよね。これは食べ物も一緒で、まずは「おいしいものを食べたい」という気持ちが先に来るということです。

でも、ある程度おいしいものを食べられるようになったら、今度はその肉や野菜がどこから来ているのかといったことが気になります。AIも一緒で、ある程度の精度で動き始めたら、今度はそのAIがどういうデータで学習されたのかが重視されるようになると思うんです。

また、今後は自律走行車やロボットが増え、それにつれて事故も増えてくると、どんな学習データが使われたのか、どんなテストがされていたのかを証明する必要も出てきます。メーカーも自分を守らなくてはならないからです。

ただ、もしこのときブロックチェーンがなかったら、「あのテストはちゃんと動いてました」と言うだけで、いまあるデータ改ざんの問題と同じことが起きてしまう。

あるいは、GAFAや中国のBATがつくっている巨大なAIがどういうデータを学習して、どういう構造で動いているのかといったことも、今後どんどん注目されるでしょう。こうしたことの重要性は、これからの1〜2年で叫ばれるようになると思います。

関連記事:グーグルの音声アシスタントが録音した会話は、誰にどこまで「聞かれて」いるのか?

「オープンであること」が強みになる時代

宮口:AIの開発手法は、あまりオープンにはされないんですか?

石井:最先端の手法は、だいたいオープンソースで出ていてますよ。その公開されている最新アルゴリズムにデータを学習させてモデルをつくるわけですが、この学習データに何を使ってるかというところは、オープンにされる場合もあれば、されない場合もあります。

加えて、アルゴリズムがオープンであっても、それが何なのかが説明できていないという問題はありますね。これを解決する概念が「説明できるAI(XAI)」と呼ばれ注目されています。アルゴリズムの内容を説明でき、学習履歴や実行履歴もトレースできる状態にし、なぜこの精度になったのかを説明・再現できるようにするというものです。

関連記事:汎用の分散型AIが、30年後の「世界」をつくる:ベン・ゲーツェル×石井敦 対談(前編)

宮口:分散型AIも存在しますよね。イーサリアムの話をしていても、アプリケーションやプラットフォームだけが変わっても意味がないと感じます。やはり、AIやハードウェアも変わっていかなくてはならない。

石井:ブロックチェーンの場合、データがブロックチェーンに入れば非常に安全な状態をつくれます。ただし、実は入るまでの過程も重要です。データが間違っていると、間違ったまま入ってしまうからです。これを防ぐために、インプットするデータをセンサーやカメラから直接、なるべく人を介さずに入れる取り組みも進められています。その延長線上にある取り組みが、ハードウェアレヴェルでアプリケーションの安全な実行環境を実現する「Trusted Execution Environment(TEE)」ですね。

ゆくゆくはIoTひとつとっても、とったデータをブロックチェーンに入れるというよりは、データを取得するセンサーの部分をブロックチェーンベースにして、さらに信頼性を上げることも考えられますよね。

宮口:そうですね。スマートコントラクトに世の中の情報を取り込む「oracles」(オラクル)という仕組みの開発が向上していっていますが、今後AIが当然絡んでいくはずです。その情報が正しいことが必然になりますね。

石井:信頼性の話に関連して、オープンソースへの信頼も強くなっている気がしています。ソフトウェアにしても、昔はマイクロソフトやアップルなどの閉じられた大企業がつくったものが主に使われていましたが、いまではオープンソースのほうが使われることが増えています。それは公開されているものを使うことに、信頼が置かれているからでしょう。

同じことはデータでも言えます。例えば、公開されたデータを使って学習しているAIなどです。そう考えると、短期ではデータを公開することは不利なようにも思えますが、中長期では人々の信頼を得るという点で公開したほうが強いとも言える。企業はデータを公開したくないという思いがある程度はあると思うのですが、ゆくゆくはオープンソースのソフトウェアで起きたようなことが、データ側でも起きるんじゃないかという気はするんです。

宮口あや×石井敦 対談(全3回)

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