Democratization of AI and social implementation using Web3 - Tokyo 2024

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IwouldliketogiveA Warmwelcome toazCEOofBDWecan GiveAROUNDof Applause Pleaseあこんにちはえビット グリッドのサギナと申しますよろしくお 願いしますあの本日はですねあの英語と 日本語のセッションということでま ちょっとギリギリまでどっちで話そうか なって話をしてたんですけどま本日 ちょっと日本語の方で話をさせて いただこうかなと思いますえっと本日です ねまAIの民主家ま AIというテーマでお話しさせていただく んですけれどもあの我々その2017年 からこのいわゆるま今Dっていう名前が ついてますけれどもま分散型のサイエンス というか

あの まあ1種の自己試験というかそのみんなが あのAIを使えることの重要性ということ に対してまずっと取り組んできましたので そういったその社会実装を踏まえて今日お 話ができればなと思っていますまず皆さん もある程度裸としてはご存知かもしれます がま今の世の中のAIというのはま非常に その良くも悪くも加線されているとあのま 75%のあのまあなんて言うんですかね クラウドを経由したAIの利用とかまそう いったものがあの世界のトップ10の会社 によって行われてるとまこれはあのいい こともあっておかげで我々は例えばその チャットGPTさんを例えばただで使う

ことができたりとかますごくメリットを 教授してるわけですけれどもただもしあの 立場が変わってですねその企業がそのAI を使わせないということが発生してしまっ た時に大きな問題になるのでまそういった ことがあってはいけないという風に私は 強く思っているわけなんですね例えばその ま我々その今日は会場日本ですけれども 私たち普段アブダビとかにいるんですがま そういうところにいるとま近くでま ちょっとガザ地区のあのま戦争状態になっ てる部分があったりとかしてま要するに 情報が封鎖されてしまってるような地域が あったりするんですねでそういう時に 例えばじゃ自分が当事者だったとして じゃあA国とB国が戦争した時にA国の ビッグテックの企業がAIをあのインフラ

をプロバイドしていてでその時にあのB国 がま敵対状態になった時に一般の人って いうのはま正直関係ないわけですよねで そういった時に誰でもアクセスできてその AIのテクノロジーを使える インフラストラクチャーの重要性という ところを僕らはずっと考えていましたでま 他にもありますけれどもまデータ サイエンスとかAIの特性上をま多くの データが必要だったりとかそういうことで ま投資の大半とかまあとはその実際その データを持ってるところもまビッグテッの とこに過半数があの行ってしまってるとま それはまさっきの話じゃないですけどま その管理するコストも含めたらありがたい ことではあるんですがまその課題があると 思いますまそんな中で特にそのま

コンピューティングパワーであったりとか まデータセットそのものそしてそれに 関わる人たちをまいわゆるDサ的にま みんなでアクセスできるようにしていくと いうことが非常に重要であるとまそこに 対して僕らは自分たちのアプローチとして はビットグリッドというプロジェクトを やっています今日はこの自分たちの プロジェクトを通じてま社会への アプローチ方法とお話しできればと思って いる次第ですえ特にまウィットグリッドで 今取り組んでることはまデータ サイエンティストコミュニティとAI マーケットプレイスこの2つを僕らは力を 入れて開発をしていますでこれはなぜかと 言うとその まずそのデータサイエンスに関わる人たち がまコミュニティ中にいなければ新しい AIを作ることはできないとまそこが1番

重要なので僕らは最初にそのデータ サイエンスのコミュニティを作ることに 注力をしてきたんですねでその人たちが 作ったアルゴリズムというのを僕らはAI マーケットプレイスの上にまジャンルごと に置いていって誰でも使えるような状況に していこうというのが大きなポイントに なっていますでこの時その誰でもAIを 使えるという状態をどう支えていくかそう いインフラストラクチャーをどう作ってる かということなんですけれどもま我々その ビットグリッドのエコシステムにおいては こういったま主に4つの機能を準備して いるんですがま1つはま先ほどお話しした 我々のそのメインの機能であるAI マーケットプレイスでこれはいわゆるその ま私のバックグラウンドあのまカメラ メーカーのキノンで特許のお仕事してたん ですけれどもあ味その特許をWeb3の

テクノロジーを使って自動化するといった ようなコンセプトの元にこのAI マーケットプレイスは作っていますでま もう2つ目のえデータサイエンス コンペティションプラットフォームなん ですがこれは皆さんだったらもう知ってる 方もいるかもしれませんがあの Googleさんがやってるカグルのよう なまみんながそのデータセットをあの見て でそこに対してまいわゆるそのちょっと 競技的にあのAIを作ることでまみんなで あの集合値を使っていいアルゴリズムを 作っていくことをやったりとかまその結果 を元にま就職斡をするジョブボードであっ たりとかまそこを育成するコミュニティ みたいなものをやっておりまして ま特にこの繋がりというかなぜ1つの プロジェクトがそういった複数のあの

ファンクションを持ってるかと申しますと 最初にデータサイエンスコンペティション でデータサイエンティストの方にまず知っ てもらうとま例えば今我々NASAの コンペティションやってるんですけれども まそういった珍しいデータに触れられます よということでデータサイエンスの方に 知っていただいて我々のコンペに参加して いただくとまもちろんそのデータ サイエンスコンペティションていう性質上 賞金とかもかけるわけですけどま例えば今 だったらNASから5万5000円 とでそこに対してまみんなでチャレンジを してトップのデータサイエンスと5人とか 10人が賞金をもらうその時にEできた アルゴリズムがまNASAとかに収められ るっていうことなんですけどまこれは分散 型サイエンスというよりはクラウドソース AI開発っていう感じですよねそこに対し てそこから発展してじゃそこから参加して

くれたデータサイエンティストの人が自分 のアルゴリズムをAIマーケットプレスに 自分でアップロードしたりさっき話した データサイエンスコンペティションを企業 からのものじゃなくてま私たちビッド グリッドがテーマを提起したりとかもし もしくはその参加してるコミュニティの方 がこういうコンペやりたいんだけれどって いう風に提案してもらったものこういった ものはAIマーケットプレイスの中に残っ ていってみんなが使える状態で確保されて いきますま今我々のプラットフォームの中 で例えばあの顔認証のあのアルゴリズムと か無料で使えますけれどもま自分たちの その顔画像が生成AIが作ったものか人間 なのかっていうのを判定したりとかそう いったものができるようなアルゴリズムて のはすでに公開されていますけれどもま そういった風にいろんなAIが我々の プラットフォームから使えることを目的に

して進めていますでジョブボードというの はまこれはままある意味そのパブリック グッドをやるためには収益も上げなきゃ いけないという点でま就職の斡旋とかそう いったところを国際的にサポートすること で一部収益の多にしているようなそういっ たそのサイクルを作ることでデータ サイエンスの方引いてはま持続可能な エコシステムとしてのまある意味そのDS 的な繋がりを作るということをやってい ますでまビットグリット自体はですねま データサイエンスコミュニティを大事にし てるわけですけれども今まあ7カ国のあの 社員で一緒に動いてるわけですがまそう いったその国が違ったり文化が違ったり するとさっきのそのまAIにアクセス できる重要性みたいなものは非常に強く 思っていますしまctoの都にはですねま

エストニア出身なのでまそういったその 特にあのデータにアクセスできることの 重要性とかまあのそのインフラが使えなく なるよとかそのま戦争状態になった時にま 何が重要かっていうことを非常に共感して くれているのでまこういったプロジェクト 一緒に進めやすいのかなと思っており ますでま我々のデータサイスコミュニティ のお話をちょろっとさせていただきたいん ですけれども今我々のビットグリッドの あのプラットフォームの中にはま約 3万7千円ぐらいのデータ サイエンティストがいるんですけれどもま これは2017年から活動していてま1つ 1つ積み上げてきていてまあの下の方にも ありますけど各国のデータ サイエンティストコミュニティともま協力 をしてきておりましてま日本だと東京大学 さんとかと一緒にやらしていただいたりと

かま特に僕らインドが強いのでインドの IIとかそういったとことまアライアンス を組みながらまデータサイエンスの大事さ を解きながらいろんな人に参加して もらえるようなことを意識してい ますでまこれちょっと一瞬ま実際あの写真 とか見ると分かりやすいということでどう いう活動してきたかって話なんですけどま 各国でいろんなイベントをやる中であの データサイエンスとコミュニティを増やし てきたのでま結構そのまデサ的な活動って いうのはまオンラインに結構帰結しがち ですけど今日のようなま実際みんなで 集まるイベントって非常に重要だと思って いてま結局その できるものっていうのはプラットフォーム ですけど結局は人の集まりなのでそういっ たそのま意識を共有したりとかあのまそこ に貢献していくってことは非常に重要なの

でま各国色々まイベントやるごとにその 参加者の方にはあのプラスになることを 意識して動いていますでまここが今日の メインのポイントなんですけれどもじゃあ そのAIの民主化をする時にどういう アプローチをビットグリッドがしてる かっていうところなんですがまず1つは その誰でもそのアクセスできるということ まこれはそのそもそもインターネットが 遮断されてしまったらその限りではないん ですけれどもまなるべくそのいわゆるその 分散型ストレージを使っていくとかあとは その計算リソースとかも分散のものを使っ ていくということをま理想的にはあの考え てるわけですけど今現時点でやってる ところとしてはそのユーザーのまデータ サイエンティストのアカウントの登録を

する時にま各そのユーザーにはその分散型 のIDdiidを持ってもらってでそこに 対してそのその人でデタサイエンティスト がアルゴリズムをアップロードした際にま それをベリファイブルクレデンシャルで トレースをすることでまこの人の アップロードしたアルゴリズムであると いうことを証明できるとでかつそのま情報 を検索する時とかにま平分で検索をするん じゃなくてまそこの中のま07プルーフを 使ってこの人がこういう属性でこういう ことやってるよってことが検索できるよう なことていうのはAIマーケットプレイス の1つ重要なこととしてあのやっていてで まあのweにおいて特許という概念がま いいか悪いかってのはさておきなんです けれども一応まこれがあのまブロックされ

ないように特許の出をしたりとかっていう のはま頑張ってやったりしていますで ポイントはデータサイエンティストの人が 我々のプラットフォームの中で自分の持っ てるアルゴリズムをデプロイを簡単に できるとそれによって多くの人がこの アルゴリズムを使えるようになるという ことがこのAマーケットプレイスの肝に なっていましてで例えばますごくシンプル な話ですけどこのアルゴリズムがAPI 経由で使われた場合にその重量課金として 我々が収益を受け取ってでそれをスマート コントラクトでそのユーザーの方に分配し ていくとまユーザーというのはそごめん なさいデータサイエンティストの方ですね 利用者とデータサイエンティストと我々 プラットフォームていう3者がいるわけ ですけどまこれをつぐのがま1つはその Web3のテクノロジーでま例えば トークンを使うことによって自動化をして ま誰が見てもその使われた分に対して分配

されてる収益が透明ですよねという状態で まデータサイエンスの方もここに アルゴリズムを置くという気持ちを持てる ように引き続きしてるというようなことに なりますでまこのAマーケットプレイスを 使うことっていうのは例えばですけどま今 皆さんが今スマートフォンで使ってるアリ ストアのAIのアプリストアのような イメージを持っていただくともっと簡単か なといろんなジャンルのアルゴリズムをA マーケットプレイスの中に入れておくこと でま例えばですけどあのま例えば今あ食べ ログのようにそのご飯を食べたい時に探す ような専門のまガイドのシステムがあった としてそれにアクセスするかのようにまえ アルゴリズムもいろんなその顔認証のAI 使いたいよとかま1人1人のその水にあっ たものを提供できるとでここでの1つの

ポイントはこのAIを検索するってこと ちょっとイメージつけづらいかと思うん ですけどチャットGPTとかをイメージし てもらうともうちょっとイメージしやすい かなと僕はこのアルゴリズムを検索すると いうことはAIによって行われるという風 に思ってるんですね例えばその インターフェイスがまChatGPTの llmがあったりとかもしくはこの前 Appleさんが発表したようなは パーソナルズAIがそういった領域に入っ てくるのかなと思いますそれによってAI がAIを検索してAIを使っていくとその AI同士の繋がりの間に例えばそのWeb 3のテクノロジーでいうところのトークン が入ってくることでま国際観のサービス 利用であったりとかもしくはその誰がどの アルゴリズムをあの作ったかみたいなそう いったトレーシングがもっとうくいくと 我々は考えているんですねでもう1つは

そのこういったそのコミュニティを維持 する時ま重要なのはそのコンペティション とかをなぜやるのかって話なんですけれど も大事なのはそのアルゴリズムの クオリティとかってのは見えづらいんです よねディセントラサイエンスの1つのあの ポイントというのはそのアウトプットの クオリティをどう担保していくかって ところが重要だと思うんですけれどもそう いった時にこういったそのま一種の ゲーミフィケーションであるデータ サイエンスコンペティションをやることで 確実にそのジャンルにおいて実力がある人 が証明できたりとかそういった出てきた アルゴリズムがあのアキュラシーが高いと いうことが分かるということは非常に重要 なのでそういったコンペティション制度を 取っていますでまたそのま結局なんで コミュニティでアルゴリズムを開発するの とま今その日本で言うと魚AIとかが多く の資金を調達してあのまAIのまagi

みたいなものを作りたいっていう話をして ますけれども彼らはそのAIがたくさん ある中でそのAIが協力して1つの良い 結果を出していくというアプローチをして ますけれどもビットグリッドとしてはそこ が人間がそこを賄っているといろんな人の いろんな考え方の人がいることでその人 たちが協力して1つの良い結果を作って いくというま似たような形ですけど ちょっと違う形のアプローチを大事して いるということになりますで特にその ディセントラサイエンスの中でお互いが その顔がが見えなかったり匿名であった りっていう状況の中でお互い貢献していく 時にはそのコミュニティを維持することが 非常に重要で例えばずるした人がいた時に 非常にマイナスが大きいのでこれを例えば コミュニティの中で証拠を持ってこれは あの良くないよと通報してあげることこれ

はあのコミュニティの正常感にすごく重要 でその時に例えばそのトークンを使って そういったコミュニティへの貢献を評価し てあげるみたいなことっていうのはま いわゆるそのサステイナブルな コミュニティの維持に非常に重要であると いう風に我々は考えているのでその コミュニティとコンペティションとA マーケットプレースっていうのはこれは もう1つの流れとして作ることが重要だと 我々考えてるわけですねでまあの今日の1 つの結論として我々が言いたいのはこのD サが世の中にまあなんというか浸透する ためには特にそのWeb3とAiの相性に おいて重要な部分というのは1つ間違い なく言えるのはデータの透明性とか保証に おいてWeb3技術ってのは非常に相性が

いいです例えばそのこのデータを取りまし た例えばdidを持ったセンサーからこの データは取りましたでそれをオンチェーン でデータベースを管理しますでそそれって 非常に理想的でこれを分散型ストレージに 入れていって誰でも使える状態にしてで それに対してこれを活用した計算を分散型 のあのリソースま計算リソースで行うって そういったところまでできると理想的なん ですが今現時点ではま計算リソースの部分 はまさっき言ったていたまビッグテックの 技術を使ってる部分もあるんですけれども まもっと自由度が効いてくればそういった ところまで含めてできるようにしていき たいなと思ってい ますなのでえっとまそういったそのD歳の 社会実装という意味においてはま我々は1

つこのビットグリッドという形で アプローチをしてるわけなんですけれども 完全なパーミッションレスもいいんです けれどもま社会への窓口というかま パーミッションレスの中でありながら 例えば出ていくアルゴリズムのクオリティ だったりとかそれかあの法律に乗っ取っ てるかどうかgdpr対応であったりとか そういった部分は責任を持った法人が行う ことでま基本的には分散型なんだけれども アウトプットには企業が責任を持つといっ たところが実際のDサの社会実装の バランスだと我々は考えていますなので もし興味持っていただけた方いたらあの私 の方にご連絡いただければもっと深い議論 もできますしあの今日は日本語でお話しし ましたけれども英語でご説明することも 可能なので是非お話しいただけたらと思い

ますありがとうございました omethanyousomuchfor TheWonderfulOndemoc A